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統計軟件開發中的四舍五入大問題-4

作者:vkvi 來源:千一網絡(原創) 日期:2019-12-23

現在有兩種打分方案:

  • 以銷量 95 噸得 95 分為基礎,每多 1 噸加 1 分,不足 1 噸同比例增加。
  • 以銷量 100 噸得分 100 分為基礎,每少 1 噸減 1 分,不足 1 噸同比例減少。

晃一看,這不一樣嗎?錯了,還有一點關鍵在于四舍五入。

我們采用最靠近偶數的 Math.Round 進行四舍五入,即 1.5 四舍五入為 2,2.5 四舍五入也為 2。

一、假如對銷量差值進行四舍五入(以 0 位小數為例)

  • 95.5 噸,第一種方案,多 0.5 噸,四舍五入為 0 噸,加 0 分,得 95 分。
  • 95.5 噸,第二種方案,少 4.5 噸,四舍五入為 4 噸,減 4 分,得 96 分。

二、假如對銷量進行四舍五入(以 0 位小數為例)

  • 95.5 噸,第一種方案,四舍五入為 96 噸,多 1 噸,加 1 分,得 96 分。
  • 95.5 噸,第二種方案,四舍五入為 96 噸,少 4 噸,減 4 分,得 96 分。

三、假如對得分差值進行四舍五入(以 0 位小數為例)

  • 95.5 噸,第一種方案,多 0.5 噸,加 0.5 分,四舍五入加 0 分,得 95 分。
  • 95.5 噸,第二種方案,少 4.5 噸,減 4.5 分,四舍五入減 4 分,得 96 分。

四、假如對得分進行四舍五入(以 0 位小數為例)

  • 95.5 噸,第一種方案,多 0.5 噸,加 0.5 分,得 95.5 分,四舍五入得 95 分。
  • 95.5 噸,第二種方案,少 4.5 噸,減 4.5 分,得 95.5 分,四舍五入得 95 分。

四種算法有四種結果

有人說“一”和“三”不是一樣的么?不,這是因為我們的銷量、得分取值恰好是 1:1,造成了一樣的,但實際中可能不是 1:1,所以結果不一定一樣,所以還是有四種結果。

哪種算法有道理?

其實沒有哪種算法有道理,這都要看客戶,還記得前面的需求嗎?雖然從數據上來說很合理,但是從需求上來說不一定合理,所以最終還是看用戶。

但是作為軟件開發方,我們建議還是第四種,因為:

  • 1、它和“二”一樣,把四舍五入放在了最后,而不是中間過程,通常是這樣要合理些。
  • 2、與“二”相比,似乎它更貼近于需求描述。
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