这其实是R语言里round()函数默认采用的**银行家舍入法（四舍六入五成双）**导致的，我来给你掰扯清楚：

核心规则 #

当数值的小数部分恰好是0.5时，会舍入到最近的偶数，而不是固定向上或向下舍入：

• round(0.5) → 0（0是最近的偶数）
• round(1.5) → 2（2是比1更近的偶数）
• round(2.5) → 2（2本身就是偶数，是最近的）
• round(3.5) → 4（4是最近的偶数）
• round(4.5) → 4（4是最近的偶数）
• round(5.5) → 6（6是最近的偶数）
• round(6.5) → 6（6是最近的偶数）

为什么用这种舍入方式？ #

传统的四舍五入（逢5进1）会导致长期统计时结果偏向偏大，因为所有X.5都向上舍入。而银行家舍入法通过舍入到最近偶数，能让向上和向下舍入的次数在大量数据中大致平衡，减少累计误差，这种规则在金融、统计等对精度要求高的场景更公平合理。

如果你需要强制传统的四舍五入，可以自己实现一个简单函数，比如：

round_traditional <- function(x) {
  sign(x) * floor(abs(x) + 0.5)
}

测试一下：round_traditional(c(1.5,2.5))会得到2 3，符合传统认知。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ML Lover