Error de redondeo
Un error de redondeo, o error de redondeo, es un error de cálculo matemático o error de cuantificación causado al alterar un número a un entero o uno con menos decimales. Básicamente, es la diferencia entre el resultado de un algoritmo matemático que usa la aritmética exacta y el mismo algoritmo que usa una versión redondeada ligeramente menos precisa del mismo número o números. La importancia de un error de redondeo depende de las circunstancias.
Si bien es lo suficientemente intrascendente como para ignorarlo en la mayoría de los casos, un error de redondeo puede tener un efecto acumulativo en el entorno financiero computarizado actual, en cuyo caso es posible que deba rectificarse. Un error de redondeo puede ser especialmente problemático cuando se usa una entrada redondeada en una serie de cálculos, lo que hace que el error se complique y, a veces, supere el cálculo.
El término "error de redondeo" también se usa a veces para indicar una cantidad que no es importante para una empresa muy grande.
Cómo funciona un error de redondeo
Los estados financieros de muchas compañías habitualmente llevan la advertencia de que "los números pueden no cuadrar debido al redondeo". En tales casos, el error aparente solo es causado por las peculiaridades de la hoja de cálculo financiera, y no necesitaría rectificación.
Ejemplo de un error de redondeo
Por ejemplo, considere una situación en la que una institución financiera redondea por error las tasas de interés de los préstamos hipotecarios en un mes determinado, lo que resulta en que a sus clientes se les cobre tasas de interés del 4% y 5% en lugar de 3.60% y 4.70% respectivamente. En este caso, el error de redondeo podría afectar a decenas de miles de sus clientes, y la magnitud del error provocaría que la institución incurriera en gastos de cientos de miles de dólares para corregir las transacciones y rectificar el error.
La explosión de big data y aplicaciones relacionadas de ciencia de datos avanzada solo ha amplificado la posibilidad de errores de redondeo. Muchas veces se produce un error de redondeo simplemente por casualidad; es intrínsecamente impredecible o difícil de controlar por lo tanto, por lo tanto, los muchos problemas de "datos limpios" de big data. Otras veces, se produce un error de redondeo cuando un investigador, sin saberlo, redondea una variable a unos pocos decimales.
Error de redondeo clásico
El clásico ejemplo de error de redondeo incluye la historia de Edward Lorenz. Alrededor de 1960, Lorenz, profesor del MIT, ingresó números en un programa de computadora inicial que simulaba patrones climáticos. Lorenz cambió un valor único de .506127 a .506. Para su sorpresa, esa pequeña alteración transformó drásticamente todo el patrón que produjo su programa, afectando la precisión de más de dos meses de patrones climáticos simulados.
El resultado inesperado llevó a Lorenz a una visión poderosa de la forma en que funciona la naturaleza: los pequeños cambios pueden tener grandes consecuencias. La idea llegó a conocerse como el "efecto mariposa" después de que Lorenz sugiriera que el aleteo de las alas de una mariposa podría causar un tornado. Y el efecto mariposa, también conocido como "dependencia sensible de las condiciones iniciales", tiene un profundo corolario: pronosticar el futuro puede ser casi imposible. Hoy, una forma más elegante del efecto mariposa se conoce como teoría del caos. Otras extensiones de estos efectos se reconocen en la investigación de Benoit Mandelbrot sobre fractales y la "aleatoriedad" de los mercados financieros.
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