Rounding policies and real dataTo c

Rounding policies and real data
To construct a measure of inflation that is free from rounding
error, this section uses the CPI’s Research Database index data
files. The data employed here include all of the major indexes
from January 1986 to July 2005 at the full level of precision used
internally at the Bureau. For this article, the CPI all-items index
and its top-level components are considered. In addition, the
information technology and personal-computer indexes are
included because they have seen rapid declines in price and
are probably the worst-case scenario for rounding error in the
post-1986 period.
A monthly benchmark inflation series is calculated from the
unrounded data and then is rounded to the one-tenth-of-apercent
level to match the published inflation series, as in the
ideal method presented in the previous section. To copy current
and possible BLS procedures, the data from the Research Database
also are rounded to one, two, and three decimal places
initially, and inflation rates are calculated. The resulting inflation
series is then rounded to the tenths place in percentage terms.
The only difference between the benchmark and rounded series
is the precision in the first stage of rounding.
Table 1 reports the percentage of the sample for which the
inflation rates in the rounded data differ from the benchmark
series at a 0.1-percent level of precision. Results are presented
for both the non-seasonally-adjusted series and the seasonally
adjusted series. Because the two series are similar and the
rounding errors should be independent between them, the differences
in the percentages shown give an indication of the
variability of the estimated percentage.
The table shows that following the current practice of rounding
the CPI index to the tenths place results in a derived monthly
inflation that is materially different from the benchmark inflation
rate roughly 25 percent of the time. This finding is basically consistent
across the various series, with a few exceptions. The
relatively low percentage of differences in the medical index and
the index for other goods and services is due to the fact that
those sectors saw high inflation over the 1986–2005 period and
consequently have large index values for most of the period. In
contrast, information technology and personal computers decreased
in price dramatically over the same period and so have
very small index values, making the first-stage rounding error
large enough to change the monthly inflation rate as often as 75
percent of the time.
A look at the columns corresponding to retaining two and
three decimals in the CPI indicates that the frequency of
discrepancies between the inflation series can be reduced to
nearly zero for most series (though not the problematic personalcomputer
series) by reporting the index rounded to three, rather
than two, decimal places.
If the inflation series created from CPI data rounded to the
tenths place differs from the benchmark series roughly 25 percent
of the time, by how much is it off? Fortunately, the rounded data
are precise enough that the difference is always limited to ±0.1 percent from 1986 to the present. In recent times, however,
monthly inflation rates have been around 0.2 percent, which
makes the rounding error as a percentage of the actual monthly
change quite large indeed. Table 2 summarizes the distribution of
the magnitude of the rounding errors relative to the unrounded
inflation rate for the all-items index.
The first column of the table indicates that, of the 234 total
observations of the rounded CPI all-items inflation index, 19
(8.1 percent) are in error by between 25 percent and 50 percent
of the magnitude of the unrounded monthly change. Summing
down the columns reveals that 62 observations (26.5 percent)
differ by more than 5 percent of the benchmark inflation rate.
Slightly more than 21 percent of the time, the reported CPI
inflation rate differs from the benchmark inflation rate by 25
percent or more. More than 6 percent of the time, the inflation
rate derived from the CPI rounded to one decimal place is off
by 100 percent or more.
Reading across the table makes it clear that raising the
initial level of rounding to the hundredths place eliminates all
of the very large relative errors. Reporting the index rounded
to the thousandths place would reduce the frequency of discrepancies
to under 1 percent, and the magnitude of the error
would be greatly diminished.
An alternative measure of the importance of rounding
error for CPI inflation is a comparison of rounding error
variance with the intrinsic sampling error variance. Sampling
error arises because the Bureau is unable to collect
all prices on all goods in the market and instead takes a
sample of these prices. To assess the reliability of the sample
of prices collected, the Bureau reports an estimate of
error variance due to its sampling procedure. Currently, the
monthly sampling error variance of all-items CPI inflation
is about 0.0036 percent.
The estimates of the sampling error variance were created
from unrounded figures, so adding rounding error to the CPI
increases the variance of the reported inflation series relative to an unrounded series. The following tabulation compares the contributions to total error variance made by sampling
error and by rounding error:
Number of decimal digits reported
Type of error variance One Two Three
Total .................................. 0.0062 0.0038 0.0036
Sampling ................................ .0036 .0036 .0036
Rounding ............................... .0026 .0002 .0000
One can see that rounding error variance is approximately 72
percent as large as sampling error variance. Reducing the
rounding error variance would reduce the total error variance
by 42 percent.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นโยบายและข้อมูลจริงในการปัดเศษสร้างวัดอัตราเงินเฟ้อที่เป็นอิสระจากการปัดเศษข้อผิดพลาด ส่วนนี้ใช้ข้อมูลดัชนีฐานข้อมูลวิจัยของ CPIแฟ้ม ข้อมูลการทำงานที่นี่รวมทั้งหมดของดัชนีหลักจาก 1986 มกราคมการ 2548 กรกฎาคมในระดับเต็มรูปแบบของความแม่นยำในการใช้ภายในสำนักงาน สำหรับบทความนี้ ดัชนี CPI สินค้าทั้งหมดและถือเป็นส่วนประกอบของระดับสูงสุด แห่งมีดัชนีข้อมูลเทคโนโลยีและคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลอยู่เนื่องจากพวกเขาได้เห็นอย่างรวดเร็วลดอัตราราคา และคงจะปฎิสำหรับการปัดเศษข้อผิดพลาดในการรอบระยะเวลาโพสต์-1986คำนวณอัตราเงินเฟ้อรายเดือนมาตรฐานชุดunrounded ข้อมูล และจากนั้น จะปัดไปหนึ่งสิบของ-apercentระดับให้ตรงกับชุดประกาศอัตราเงินเฟ้อ ในการวิธีสำรองห้องพักที่นำเสนอในส่วนก่อนหน้า การคัดลอกปัจจุบันและ วิธีสุด BLS ข้อมูลจากฐานข้อมูลวิจัยนอกจากนี้ยัง มีการปัดเศษทศนิยมหนึ่ง สอง และสามเริ่มต้น และคำนวณอัตราเงินเฟ้อ อัตราเงินเฟ้อได้แล้วชุดจะปัดไปหนึ่งตำแหน่งในเปอร์เซ็นต์ข้อแตกต่างระหว่างเกณฑ์มาตรฐานและชุดมนมีความแม่นยำในระยะแรกของการปัดเศษตารางที่ 1 รายงานเปอร์เซ็นต์ของตัวอย่างซึ่งการอัตราเงินเฟ้อในข้อมูลมนแตกต่างจากเกณฑ์มาตรฐานชุดในระดับ 0.1 - ร้อยละของความแม่นยำ มีแสดงผลสำหรับทั้งสองไม่ใช่ seasonally-ปรับปรุงชุดและ seasonallyชุดปรับปรุง เนื่องจากชุดสองจะคล้ายกันและปัดเศษข้อผิดพลาดควรจะอิสระระหว่างพวกเขา ความแตกต่างเปอร์เซ็นต์แสดงให้การบ่งชี้การความแปรผันของเปอร์เซ็นต์โดยประมาณตารางแสดงที่ต่อการปฏิบัติการปัจจุบันของการปัดเศษดัชนี CPI ที่ตำแหน่งหนึ่งตำแหน่งส่งผลสืบทอดต่อเดือนอัตราเงินเฟ้อที่กล้าแตกต่างจากอัตราเงินเฟ้อมาตรฐานอัตราประมาณร้อยละ 25 ของเวลา ค้นหานี้จะสอดคล้องกันโดยทั่วไปในชุดที่หลากหลาย มีข้อยกเว้นไม่กี่ ที่ค่อนข้างต่ำเปอร์เซ็นต์ของความแตกต่างของดัชนีทางการแพทย์ และดัชนีสำหรับสินค้าและบริการอื่น ๆ เนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่าภาคที่เห็นเงินเฟ้อสูงในช่วงปี 1986-2005 และจึง มีค่าดัชนีขนาดใหญ่สำหรับทั้งรอบระยะเวลา ในความคมชัด เทคโนโลยีสารสนเทศ และคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลลดลงในราคาอย่างมากเกิน รอบระยะเวลาเดียวกันและให้มีค่าดัชนีเล็ก ๆ ทำผิดพลาดในการปัดเศษขั้นแรกใหญ่พอที่จะเปลี่ยนแปลงอัตราเงินเฟ้อประจำเดือนมักจะเป็น 75เปอร์เซ็นต์ของเวลาดูที่คอลัมน์ที่สอดคล้องกับการรักษาสอง และทศนิยมสามใน CPI หมายถึงความถี่ของความขัดแย้งระหว่างชุดเงินเฟ้อจะลดลงไปเกือบเป็นศูนย์สำหรับชุดใหญ่ (แต่ไม่มีปัญหา personalcomputerชุด) โดยรายงาน ดัชนีการปัดเศษ สามค่อนข้างกว่าสอง ทศนิยมถ้าชุดอัตราเงินเฟ้อที่สร้างจากข้อมูล CPI การปัดเศษหนึ่งตำแหน่งแตกต่างจากชุดมาตรฐานประมาณ 25 เปอร์เซ็นต์เวลา โดยวิธีมากมันปิดอยู่หรือไม่ โชคดี ข้อมูลมนมีความแม่นยำพอแตกต่างคือมักจะจำกัดร้อยละ ±0.1 จากปี 1986 ปัจจุบัน ในครั้งล่าสุด อย่างไรก็ตามอัตราเงินเฟ้อประจำเดือนได้ประมาณ 0.2 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งช่วยให้การปัดเศษข้อผิดพลาดเป็นเปอร์เซ็นต์ของรายเดือนจริงเปลี่ยนแปลงค่อนข้างขนาดใหญ่แน่นอน ตารางที่ 2 สรุปการกระจายของขนาดของข้อผิดพลาดปัดสัมพันธ์ที่ unroundedอัตราเงินเฟ้อสำหรับดัชนีสินค้าทั้งหมดคอลัมน์แรกของตารางตัวบ่งชี้ที่ 234 รวมข้อสังเกตของมน CPI ทั้งหมด-สินค้าเงินเฟ้อดัชนี 19(ร้อยละ 8.1) มีข้อผิดพลาดโดยระหว่างร้อยละ 25 และ 50 เปอร์เซ็นต์ของขนาดของการเปลี่ยนแปลงรายเดือน unrounded รวมลงคอลัมน์เผยที่สังเกต 62 (ร้อยละ 26.5)แตกต่าง โดยมากกว่าร้อยละ 5 ของอัตราเงินเฟ้อมาตรฐานขนาดเล็กกว่า 21 เปอร์เซ็นต์ของเวลา CPI รายงานอัตราเงินเฟ้อแตกต่างจากอัตราเงินเฟ้อมาตรฐาน โดย 25เปอร์เซ็นต์หรือมากกว่า มากกว่าร้อยละ 6 ของอัตราเงินเฟ้อ เวลาอัตราจาก CPI ปัดเศษทศนิยมถูกปิดโดย 100 เปอร์เซ็นต์หรือมากกว่าอ่านในตารางให้ชัดเจนว่าเพิ่มการระดับเริ่มต้นของการปัดเศษในเป็นหนึ่งส่วนร้อยเอาทั้งหมดพลาดญาติมาก รายงานดัชนีการปัดเศษการ thousandths การ จะลดความถี่ของความขัดแย้งต่ำกว่า 1 เปอร์เซ็นต์ และขนาดของข้อผิดพลาดจะเป็นอย่างมากลดลงวัดความสำคัญของการปัดเศษที่อื่นข้อผิดพลาดสำหรับ CPI เงินเฟ้อเป็นการเปรียบเทียบของการปัดเศษข้อผิดพลาดผลต่างกับผลต่างของข้อผิดพลาดสุ่ม intrinsic สุ่มตัวอย่างข้อผิดพลาดเกิดขึ้นเนื่องจากสำนักจะไม่สามารถรวบรวมทั้งหมดราคาสินค้าทั้งหมดในตลาด และจะแทนตัวอย่างของเหล่านี้ราคา การประเมินความน่าเชื่อถือของตัวอย่างราคารวบรวม สำนักรายงานการประเมินผลต่างของข้อผิดพลาดจากกระบวนการสุ่มตัวอย่าง ในปัจจุบัน การผลต่างของข้อผิดพลาดสุ่มรายเดือนของสินค้าทั้งหมด CPI เงินเฟ้อมีประมาณร้อยละ 0.0036ค่าประมาณความแปรปรวนสุ่มตัวอย่างข้อผิดพลาดถูกสร้างขึ้นจากตัวเลข unrounded เพื่อเพิ่มปัดเศษข้อผิดพลาด CPIเพิ่มความแปรปรวนของชุดรายงานอัตราเงินเฟ้อเมื่อเทียบกับชุดที่ unrounded การจัดสรรกับผลต่างของข้อผิดพลาดรวมโดยสุ่มตัวอย่างเปรียบเทียบ tabulation ดังต่อไปนี้ข้อผิดพลาด และข้อผิดพลาดในการปัดเศษ:จำนวนทศนิยมที่รายงานชนิดของข้อผิดพลาดต่างหนึ่งสองสามTotal .................................. 0.0062 0.0038 0.0036Sampling ................................ .0036 .0036 .0036Rounding ............................... .0026 .0002 .0000หนึ่งจะเห็นว่า ข้อผิดพลาดผลต่างการปัดเศษเป็นประมาณ 72เปอร์เซ็นต์ที่มีขนาดใหญ่เป็นการสุ่มตัวอย่างผลต่างของข้อผิดพลาด ลดการข้อผิดพลาดผลต่างการปัดเศษจะช่วยลดข้อผิดพลาดรวมผลต่าง42 เปอร์เซ็นต์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัดเศษนโยบายและข้อมูลจริง
ในการสร้างตัวชี้วัดเงินเฟ้อที่เป็นอิสระจากการปัดเศษ
ข้อผิดพลาดในส่วนนี้จะใช้ฐานข้อมูลงานวิจัยดัชนีราคาผู้บริโภคของข้อมูลดัชนี
ไฟล์ ข้อมูลการจ้างงานที่นี่รวมทั้งหมดของดัชนีที่สำคัญ
ตั้งแต่เดือนมกราคม 1986 กรกฎาคม 2005 ในระดับเต็มรูปแบบของความแม่นยำที่ใช้
ภายในที่สำนัก สำหรับบทความนี้ที่ดัชนี CPI ทุกรายการ
และส่วนประกอบระดับบนสุดของมันได้รับการพิจารณา นอกจากนี้
เทคโนโลยีสารสนเทศและดัชนีส่วนบุคคลคอมพิวเตอร์
รวมเพราะพวกเขาได้เห็นการลดลงอย่างรวดเร็วในราคาและ
อาจมีสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุดสำหรับการปัดเศษข้อผิดพลาดใน
ช่วงหลัง 1986.
รายเดือนชุดเงินเฟ้อมาตรฐานคำนวณจาก
ข้อมูลกลม และจากนั้นมีการปัดเศษให้หนึ่งในสิบของ apercent
ระดับเพื่อให้ตรงกับชุดอัตราเงินเฟ้อที่ตีพิมพ์ในขณะที่
วิธีที่เหมาะสำหรับนำเสนอในส่วนก่อนหน้านี้ ในการคัดลอกในปัจจุบัน
ขั้นตอนและเป็นไปได้ BLS, ข้อมูลจากฐานข้อมูลงานวิจัย
นี้ยังมีการปัดเศษเพื่อหนึ่งสองและสามตำแหน่งทศนิยม
ในขั้นต้นและอัตราเงินเฟ้อที่มีการคำนวณ อัตราเงินเฟ้อที่เกิด
ชุดแล้วโค้งมนไปยังสถานที่สิบในแง่เปอร์เซ็นต์.
แตกต่างระหว่างมาตรฐานและโค้งมนซีรีส์
คือความแม่นยำในขั้นตอนแรกของการปัดเศษ.
ตารางที่ 1 รายงานร้อยละของตัวอย่างที่
อัตราเงินเฟ้อในโค้งมน ข้อมูลที่แตกต่างจากมาตรฐาน
ชุดที่ระดับร้อยละ 0.1 ของความแม่นยำ ผลการค้นหาจะนำเสนอ
ทั้งชุดที่ไม่ปรับฤดูกาลและฤดูกาล
ชุดปรับ เพราะทั้งสองชุดที่มีความคล้ายคลึงและ
ความผิดพลาดในการปัดเศษควรเป็นอิสระระหว่างพวกเขาแตกต่าง
ในอัตราร้อยละที่แสดงให้ข้อบ่งชี้ของ
ความแปรปรวนของประมาณร้อยละ.
ตารางต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่าการปฏิบัติในปัจจุบันการปัดเศษ
ดัชนี CPI ไปยังสถานที่สิบ ผลที่ได้รับในรายเดือน
อัตราเงินเฟ้อที่มีความแตกต่างจากอัตราเงินเฟ้อมาตรฐาน
อัตราประมาณร้อยละ 25 ของเวลา การค้นพบนี้เป็นพื้นสอดคล้องกัน
ทั่วทั้งชุดต่างๆที่มีข้อยกเว้นบางประการ
เปอร์เซ็นต์ที่ค่อนข้างต่ำของความแตกต่างในด้านการแพทย์และดัชนี
ดัชนีสำหรับสินค้าและบริการอื่น ๆ เป็นผลมาจากความจริงที่ว่า
ภาคที่เห็นอัตราเงินเฟ้อสูงในช่วง 1986-2005 และ
จึงมีค่าดัชนีที่มีขนาดใหญ่ที่สุดของช่วงเวลา ใน
ทางตรงกันข้ามเทคโนโลยีสารสนเทศและคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลลดลง
ของราคาอย่างมากในช่วงเวลาเดียวกันและเพื่อให้มี
ค่าดัชนีที่มีขนาดเล็กมากทำให้ข้อผิดพลาดปัดเศษขั้นตอนแรก
ที่มีขนาดใหญ่พอที่จะเปลี่ยนอัตราเงินเฟ้อรายเดือนได้บ่อยเท่าที่ 75
เปอร์เซ็นต์ของเวลา.
ดู คอลัมน์ที่สอดคล้องกับการรักษาที่สองและ
สามทศนิยมในดัชนีราคาผู้บริโภคแสดงให้เห็นว่าความถี่ของ
ความแตกต่างระหว่างชุดอัตราเงินเฟ้อจะลดลง
เกือบเป็นศูนย์สำหรับชุดมากที่สุด (แต่ไม่ Personalcomputer ปัญหา
ชุด) ด้วยการรายงานดัชนีปัดเศษสามค่อนข้าง
กว่า สองตำแหน่งทศนิยม.
ถ้าชุดอัตราเงินเฟ้อที่สร้างขึ้นจากข้อมูลดัชนีราคาผู้บริโภคปัดเศษ
สิบสถานที่แตกต่างจากชุดมาตรฐานประมาณร้อยละ 25
ของเวลาโดยเท่าใดก็ออกคืออะไร? โชคดีที่ข้อมูลที่โค้งมน
มีความแม่นยำพอที่จะทำให้ความแตกต่างจะถูก จำกัด อยู่เสมอถึง±ร้อยละ 0.1 จาก 1986 จนถึงปัจจุบัน ในครั้งที่ผ่านมาอย่างไรก็ตาม
อัตราเงินเฟ้อรายเดือนได้รับประมาณร้อยละ 0.2 ซึ่ง
ทำให้เกิดข้อผิดพลาดปัดเศษเป็นร้อยละของรายเดือนที่เกิดขึ้นจริง
การเปลี่ยนแปลงค่อนข้างใหญ่แน่นอน ตารางที่ 2 สรุปการกระจายตัวของ
ขนาดของข้อผิดพลาดในการปัดเศษเทียบกับกลม
อัตราเงินเฟ้อสำหรับดัชนีทุกรายการ.
คอลัมน์แรกของตารางแสดงให้เห็นว่าของทั้งหมด 234
ข้อสังเกตของโค้งมน CPI รายการทั้งหมดดัชนีเงินเฟ้อ, 19
(ร้อยละ 8.1) อยู่ในข้อผิดพลาดโดยระหว่างร้อยละ 25 และร้อยละ 50
ของขนาดของการเปลี่ยนแปลงรายเดือนกลม ข้อสรุป
ลงคอลัมน์แสดงให้เห็นว่า 62 ข้อสังเกต (ร้อยละ 26.5)
ความแตกต่างกันเกินกว่าร้อยละ 5 ของอัตราเงินเฟ้อมาตรฐาน.
เล็กน้อยเกินกว่าร้อยละ 21 ของเวลาการรายงานดัชนีราคาผู้บริโภค
อัตราเงินเฟ้อแตกต่างจากอัตราเงินเฟ้อมาตรฐานขึ้น 25
เปอร์เซ็นต์หรือมากกว่า มากกว่าร้อยละ 6 ของเวลาที่อัตราเงินเฟ้อ
อัตราที่ได้มาจากดัชนีราคาผู้บริโภคโค้งมนไปยังสถานที่หนึ่งทศนิยมปิด
ร้อยละ 100 หรือมากกว่า.
อ่านบนโต๊ะทำให้มันชัดเจนว่าการเพิ่ม
ระดับเริ่มต้นของการปัดเศษไปยังสถานที่ร้อยกำจัดทั้งหมด
ของ ความผิดพลาดที่ใหญ่มาก รายงานดัชนีโค้งมน
ไปยังสถานที่ thousandths จะลดความถี่ของความแตกต่าง
ภายใต้ร้อยละ 1 และขนาดของข้อผิดพลาด
จะได้รับการลดลงอย่างมาก.
มาตรการทางเลือกที่สำคัญของการปัดเศษ
ข้อผิดพลาดสำหรับอัตราเงินเฟ้อ CPI คือการเปรียบเทียบของข้อผิดพลาดปัดเศษ
แปรปรวนด้วย ความแปรปรวนสุ่มตัวอย่างข้อผิดพลาดที่แท้จริง การเก็บตัวอย่าง
ข้อผิดพลาดเกิดขึ้นเพราะสำนักไม่สามารถที่จะเก็บ
ทุกราคาสินค้าในตลาดและแทนที่จะใช้เวลา
ตัวอย่างของราคาเหล่านี้ ในการประเมินความน่าเชื่อถือของกลุ่มตัวอย่าง
ของราคารวบรวมสำนักรายงานการประเมิน
ความแปรปรวนข้อผิดพลาดอันเนื่องมาจากขั้นตอนการสุ่มตัวอย่าง ปัจจุบัน
ความแปรปรวนสุ่มตัวอย่างข้อผิดพลาดรายเดือนของรายการทั้งหมดเงินเฟ้อ CPI
เป็นประมาณร้อยละ 0.0036.
ประมาณการของความแปรปรวนสุ่มตัวอย่างข้อผิดพลาดที่ถูกสร้างขึ้น
จากตัวเลขกลมเพื่อเพิ่มข้อผิดพลาดในการปัดเศษ CPI
เพิ่มความแปรปรวนของชุดรายงานอัตราเงินเฟ้อเทียบกับกลม ชุด ตารางต่อไปนี้เปรียบเทียบการมีส่วนร่วมเพื่อความแปรปรวนข้อผิดพลาดทั้งหมดที่ทำโดยการสุ่มตัวอย่าง
ข้อผิดพลาดและข้อผิดพลาดการปัดเศษ:
จำนวนทศนิยมรายงาน
ประเภทแปรปรวนข้อผิดพลาดหนึ่งสองสาม
รวม .................. ................ 0.0062 0.0038 0.0036
สุ่มตัวอย่าง .............................. .. 0.0036 0.0036 0.0036
ปัดเศษ ............................... 0.0026 0.0002 0.0000
หนึ่งจะเห็นว่า ความแปรปรวนปัดเศษข้อผิดพลาดอยู่ที่ประมาณ 72
เปอร์เซ็นต์มีขนาดใหญ่เป็นความแปรปรวนสุ่มตัวอย่างข้อผิดพลาด ลด
ข้อผิดพลาดในการปัดเศษแปรปรวนจะลดความแปรปรวนข้อผิดพลาดทั้งหมด
ร้อยละ 42

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใช้นโยบายและข้อมูลที่แท้จริง
สร้างวัดเงินเฟ้อที่เป็นอิสระจากการปัดเศษ
ข้อผิดพลาด ในส่วนนี้จะใช้ข้อมูลดัชนี CPI ฐานข้อมูลวิจัย
ไฟล์ ข้อมูลที่ใช้ที่นี่รวมทั้งหมดของดัชนีหลัก
จากมกราคม 2529 ถึง กรกฎาคม พ.ศ. 2548 ที่เต็มรูปแบบความแม่นยำสูงใช้
ภายในที่สำนักงาน สำหรับบทความนี้ ดัชนีราคาผู้บริโภคดัชนีรายการทั้งหมด
และส่วนประกอบของระดับบนสุดที่เป็นสำคัญ นอกจากนี้
เทคโนโลยีสารสนเทศและดัชนีคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล
รวมเพราะพวกเขาได้เห็นอย่างรวดเร็วลดลงในราคาและ
อาจจะเลวร้ายที่สุดสำหรับข้อผิดพลาดในการปัดเศษระยะเวลา post-1986
.
รายเดือนชุดมาตรฐานอัตราเงินเฟ้อที่คำนวณจาก
กลมข้อมูลแล้วปัดไปหนึ่งในสิบของ apercent
ระดับอัตราเงินเฟ้อเพื่อให้ตรงกับหัวข้อชุดใน
เหมาะวิธีการนําเสนอในส่วนก่อนหน้า ฉบับปัจจุบันขั้นตอน BLS
เป็นไปได้ ข้อมูลจากฐานข้อมูลวิจัย
ยังปัด หนึ่ง สอง และสามตำแหน่งทศนิยม
เริ่มต้น และอัตราเงินเฟ้อจะคํานวณ ส่งผลให้อัตราเงินเฟ้อ
ชุดปัดแล้วถึงหนึ่งในสิบสถานที่ในแง่ค่า
.ข้อแตกต่างระหว่างมาตรฐานและกลมชุด
คือความเที่ยงตรงในขั้นตอนแรกของการปัดเศษ .
ตารางที่ 1 รายงานร้อยละของกลุ่มตัวอย่างที่
อัตราเงินเฟ้อในข้อมูลมน แตกต่างจากมาตรฐาน
ชุดในระดับ 0.1-percent ของความแม่นยำ ผลลัพธ์จะแสดง
ทั้งชุดไม่ปรับฤดูกาลและฤดูกาล
ปรับชุดเพราะชุดสองจะคล้ายกันและ
ปัดเศษข้อผิดพลาดควรจะเป็นอิสระระหว่างพวกเขา ความแตกต่างในค่า

แสดงให้ข้อบ่งชี้ของการประมาณร้อยละ .
ตารางแสดงต่อไปว่า สภาพปัจจุบันของการปัดเศษ
ดัชนี CPI ถึงหนึ่งในสิบสถานที่ผลลัพธ์ในที่อัตราเงินเฟ้อรายเดือน
นั่นคือ ความหมายแตกต่างจากเกณฑ์มาตรฐานอัตราเงินเฟ้อ
คะแนนประมาณ 25 เปอร์เซ็นต์ของเวลา การค้นพบนี้เป็นพื้นที่สอดคล้องกัน
ข้ามชุดต่าง ๆ มีข้อยกเว้นบาง .
ค่อนข้างต่ำร้อยละของความแตกต่างในดัชนีและการแพทย์
ดัชนีสำหรับสินค้าและบริการต่างๆ เป็นเพราะความจริงที่ว่า
ภาคผู้เห็นสูงอัตราเงินเฟ้อมากกว่า 1986 – 2548 ระยะเวลาและค่าดัชนี
จึงใหญ่ที่สุดของช่วงเวลาที่ ใน
ความคมชัดเทคโนโลยีสารสนเทศและคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลลดลง
ในราคาอย่างมากในช่วงเวลาเดียวกันและมีขนาดเล็กมาก
ดัชนีค่าทำเวทีแรกจับข้อผิดพลาด
ขนาดใหญ่พอที่จะเปลี่ยนอัตราเงินเฟ้อรายเดือนบ่อยๆเท่าที่ร้อยละ 75
.
ดูคอลัมน์ที่สอดคล้องกันเพื่อรักษา 2
3 ทศนิยมใน CPI พบว่า ความถี่ของ
ความแตกต่างระหว่างอัตราเงินเฟ้อชุดลดได้

เกือบศูนย์สำหรับชุดมากที่สุด ( แต่ไม่ใช่ชุดเครื่องคอมพิวเตอร์
ปัญหา ) โดยรายงานดัชนีปัดสามมากกว่า

กว่าสองตำแหน่งทศนิยม ถ้าเงินเฟ้อชุดที่สร้างขึ้นจากข้อมูล CPI ปัด
/ 10 สถานที่แตกต่างจากมาตรฐานชุดประมาณ 25 เปอร์เซ็นต์
ของเวลา โดยมันเท่าไหร่ล่ะ โชคดี
ข้อมูลมน มีความกระชับ เพียงพอที่แตกต่างอยู่เสมอ จำกัด ±ร้อยละ 0.1 จาก 2529 ถึงปัจจุบัน ในครั้งล่าสุด อย่างไรก็ตาม อัตราเงินเฟ้อรายเดือน
ได้ประมาณร้อยละ 0.2 ซึ่ง
ทำให้จับข้อผิดพลาดเป็นเปอร์เซ็นต์ของการเปลี่ยนแปลงรายเดือน
จริงค่อนข้างมากจริงๆ ตารางที่ 2 สรุป การกระจายของขนาดของข้อผิดพลาดในการปัดเศษ

กลมให้สัมพันธ์กับอัตราเงินเฟ้อสำหรับรายการทั้งหมดของดัชนี .
คอลัมน์แรกของตาราง แสดงว่าของ 234 รวม
ข้อสังเกตของดัชนีเงินเฟ้อ CPI กลมรายการทั้งหมด 19
( ร้อยละ 8.1 ) มีความคลาดเคลื่อนระหว่างร้อยละ 25 และร้อยละ 50
ของขนาดของการเปลี่ยนแปลงรายเดือนกลม .
รวมลงในคอลัมน์ พบว่าตัวอย่าง ( ร้อยละ 26.5 )
62ที่แตกต่างกันมากกว่าร้อยละ 5 ของเกณฑ์มาตรฐานอัตราเงินเฟ้อ .
เล็กน้อยกว่า 21 เปอร์เซ็นต์ของเวลา , รายงาน CPI
อัตราเงินเฟ้อแตกต่างจากเกณฑ์มาตรฐานอัตราเงินเฟ้อโดย 25
เปอร์เซ็นต์หรือมากกว่า มากกว่า 6 เปอร์เซ็นต์ของเวลา , อัตราเงินเฟ้อ
มาจาก CPI ปัดทศนิยมออกสถานที่หนึ่ง 100 เปอร์เซ็นต์หรือมากกว่า
.
อ่านข้ามโต๊ะทำให้มันชัดเจนว่าเลี้ยง
ระดับเริ่มต้นของการปัดเศษถึง hundredths สถานที่ขจัด
ของขนาดใหญ่มากญาติผิดพลาด รายงานดัชนีมน
ไป / 1000 จะลดความถี่ของความขัดแย้ง
ภายใต้ร้อยละ 1 และขนาดของข้อผิดพลาดจะลดลงอย่างมาก
.
มาตรการทางเลือกในความสำคัญของการปัดเศษ
ข้อผิดพลาด CPI เงินเฟ้อคือการรวบรวมข้อผิดพลาด
ความแปรปรวนความแปรปรวนกับภายใน ( ข้อผิดพลาด
ตัวอย่างข้อผิดพลาดเกิดขึ้นเนื่องจากสำนักงานไม่สามารถเก็บ
ราคาสินค้าทั้งหมดในตลาด และแทนที่จะใช้เวลา
ตัวอย่างของราคาเหล่านี้ เพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของตัวอย่าง
ราคารวบรวมสำนักรายงานการประเมินความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนของ
เนื่องจากขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างของ ขณะนี้
ข้อผิดพลาดการสุ่มตัวอย่างแบบรายเดือนของสินค้าทั้งหมดดัชนีเงินเฟ้อประมาณร้อยละ 0.0036
.
ประมาณความแปรปรวนการสุ่มตัวอย่างข้อผิดพลาดถูกสร้างขึ้น
จากตัวเลขกลม เพื่อเพิ่มการปัดเศษข้อผิดพลาด CPI
เพิ่มความแปรปรวนของรายงานเงินเฟ้อชุดเทียบกับแบบกลม . ต่อไปนี้ตารางเปรียบเทียบผลงานกับความแปรปรวนข้อผิดพลาดทั้งหมดทำโดยการสุ่มตัวอย่าง
ข้อผิดพลาดและข้อผิดพลาดการปัดเศษทศนิยม :

พิมพ์รายงานจำนวนตัวเลขของความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อน หนึ่ง สอง สาม ..................................
รวม 0.0062 0.0038 0.0036
................................ การสุ่มตัวอย่าง . 0036 . 0036 . 0036
............................... การปัดเศษ . 0026 . 0002 . 0000
หนึ่งสามารถเห็นข้อผิดพลาดการปัดเศษแปรปรวน ประมาณ 72 เปอร์เซ็นต์ความแปรปรวน
ขนาดใหญ่เป็นข้อผิดพลาดการสุ่มตัวอย่างการลดความแปรปรวน
ปัดเศษผิดพลาด จะช่วยลดความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อน
โดยรวมได้ 42 เปอร์เซ็นต์