是的我知道为什么我们总是四舍五入到最近的偶数，如果我们在两个数字的确切中间（即2.5变为2）。但是，当我想为某些人评估数据时，他们不希望出现这种行为。获得这个的最简单方法是什么：
x <- seq(0.5,9.5,by=1)
round(x)
为1,2,3，...，10而不是0,2,2,4,4，...，10。
编辑：要清除：舍入后1.4999应为1。 （我觉得这很明显）
这不是我自己的功能，不幸的是， 我现在无法找到它的位置 （最初是在Statistically Significant blog发现的匿名评论），但它应该有助于你所需要的。
round2 = function(x, n) {
posneg = sign(x)
z = abs(x)*10^n
z = z + 0.5
z = trunc(z)
z = z/10^n
z*posneg
}
x是您想要舍入的对象，n是您要舍入的位数。
一个例子
x = c(1.85, 1.54, 1.65, 1.85, 1.84)
round(x, 1)
# [1] 1.8 1.5 1.6 1.8 1.8
round2(x, 1)
# [1] 1.9 1.5 1.7 1.9 1.8
如果你想要的东西的行为与round完全相同，除了那些xxx.5值，试试这个：
x <- seq(0, 1, 0.1)
x
# [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
floor(0.5 + x)
# [1] 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1
这似乎有效：
rnd <- function(x) trunc(x+sign(x)*0.5)
Ananda Mahto的回应似乎也是这样做的 - 我不确定他的回答中的额外代码是什么？或者，换句话说，我无法弄清楚如何打破上面定义的rnd（）函数。
例：
seq(-2, 2, by=0.5)
# [1] -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0
round(x)
# [1] -2 -2 -1 0 0 0 1 2 2
rnd(x)
# [1] -2 -2 -1 -1 0 1 1 2 2
正如@CarlWitthoft在评论中所说，这是?round中提到的IEC 60559标准：
注意，为了四舍五入，预计将使用IEC 60559标准，“转到偶数位”。因此，round（0.5）为0，round（-1.5）为-2。但是，这取决于OS服务和表示错误（因为例如0.15没有准确表示，舍入规则适用于所表示的数字而不是打印数字，因此舍入（0.15,1）可以是0.1或0.2 ）。
Greg Snow的additional explanation：
圆均匀规则背后的逻辑是我们试图表示一个潜在的连续值，如果x来自一个真正连续的分布，那么x == 2.5的概率为0而2.5可能已经从任何值舍入一次在2.45和2.54999999999999之间...，如果我们使用我们在小学学习的0.5规则的舍入，那么双舍入意味着2.45和2.50之间的值将全部舍入到3（首先舍入到2.5）。这往往会使估计偏向上升。为了消除这种偏见，我们需要在四舍五入之前回到2.5（这通常不可能是不切实际的），或者只是将一半的时间向上舍入并向下舍入一半的时间（或者更好的是与我们的可能性成比例要看低于或高于2.5的值四舍五入为2.5，但对于大多数基础分布，这将接近50/50）。随机方法是让圆函数随机选择哪种方式进行舍入，但确定性类型不能与之相配，因此选择“舍入到偶数”（舍入到奇数应该大致相同）作为舍入的一致规则上下约50/50。
如果您正在处理2.5可能代表精确值（例如金钱）的数据，那么您可以通过将所有值乘以10或100并以整数运算，然后仅转换回最终打印来做得更好。请注意，2.50000001舍入为3，因此如果在最终打印之前保留更多精度数字，那么舍入将按预期方向进行，或者您可以在舍入之前将0.000000001（或其他小数字）添加到您的值，但这可以向上偏向你的估计。
根据您摇晃数据的舒适程度，这有效：
round(x+10*.Machine$double.eps)
# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10