Estou trabalhando em um relatório que precisa explicar em termos não técnicos os efeitos de um erro cumulativo e por que é importante usar cálculos absolutos.

Definição de 'erro cumulativo' de dictionary.com :

um erro que aumenta gradualmente em grau ou significância durante uma série de medições ou cálculos; um erro que cresce durante a observação

Idealmente, eu poderia dar um exemplo do mundo real para que eles entendessem o conceito sem saber sobre os detalhes.

O primeiro que eu pensei é ' sussurros chineses ', que é bem conhecido, mas eu não o classificaria exatamente como 'mundo real'. Alguém conhece exemplos melhores?

Mundo real? Tente carpintaria. A maioria das pessoas brincou um pouco em uma oficina.

Você mede um pedaço de madeira e corta-o. Você precisa de 20 deles. Mas, para economizar tempo, escolha a anterior que você corta, coloque-a nivelada com a próxima peça de madeira e marque onde você precisa cortar.

Após 20 vezes, você notará que sua serra tem uma largura diferente de zero e / ou que o lápis não marca exatamente onde você deseja cortar. Os erros se acumulam e o primeiro pedaço de madeira não corresponde ao último.

Você sabe por que usamos o calendário gregoriano hoje na maioria das partes ocidentais do mundo? Isso ocorre porque seu antecessor, o calendário juliano, cometeu um erro cumulativo ao longo dos anos. Leia este artigo da Wikipedia para obter detalhes:

http://en.wikipedia.org/wiki/Gregorian_calendar

Se você deseja algo que mostre acréscimo de erros e pareça técnico, avalie pequenas coisas. Isso não é tão bom quanto o jogo do sussurro (às vezes chamado de jogo do telefone). O jogo do sussurro é a melhor ilustração.

Traga uma dúzia de dados pequenos - tamanhos diferentes são os preferidos.

Todo mundo mede 1 dado.

Todo mundo aceita uma medida da pessoa à sua esquerda, adiciona o tamanho de seus dados e a informa à pessoa à sua direita.

A última pessoa relata o comprimento acumulado.

Como uma verificação de qualidade, alinhe os dados e meça toda a extensão dos dados. Veja como você está perto.

O problema de qualquer demonstração baseada em medição é que todos argumentam que é possível mais precisão com algum tipo de controle de qualidade mais rigoroso. Os não cientistas têm uma crença falsa na repetibilidade das medições e na idéia de que você pode "de alguma forma" controlar todos os graus de liberdade indutores de erros.

Sussurrar mostra que há algo que não pode ser controlado.

Medir apenas abre uma discussão sobre como medir com mais precisão. Reduz o alcance do erro acumulado, mas não elimina o erro em si.

"Por falta de uma unha, um sapato foi perdido" ...

"Por falta de um prego" é uma rima proverbial que mostra que pequenas ações podem resultar em grandes consequências.

Por falta de um prego

Por falta de uma unha, o sapato estava perdido.
Por falta de um sapato, o cavalo estava perdido.
Por falta de um cavalo o cavaleiro estava perdido.
Por falta de um piloto, a mensagem foi perdida.
Por falta de uma mensagem, a batalha estava perdida.
Por falta de batalha, o reino estava perdido.
E tudo por falta de uma unha em ferradura.

Tome um valor como 0,333. Considere esse valor como o preço de venda de um item em sua loja. Venda este item para 50 clientes. Quando você soma o total sem arredondar, obtém esse valor: $ 16,75, mas quando o computador arredonda o valor para 2 dígitos após o ponto antes de armazenar cada venda na memória (para se tornar 0,34), seu total será de $ 17. A diferença entre os dois números continuará crescendo à medida que você vende cada vez mais.

Alguns anos atrás, tínhamos um cliente que queria usar as câmeras de vigilância existentes para rastrear quantas pessoas estão no prédio a qualquer momento.

Nossa empresa possuía um algoritmo de análise de vídeo com contagem de objetos, mas era apenas 98% preciso. Geralmente, seria usado para estimar padrões de fluxo de tráfego, não para acompanhar contagens precisas.

Portanto, esse cliente teve um teste de aceitação para executar o algoritmo por um dia. No início do dia, o prédio está quase vazio (poucos seguranças, algumas pessoas noturnas). 24 horas depois, também deveria estar quase vazio. Durante o dia, milhares de pessoas entram e saem. Eles voltaram e disseram que nosso algoritmo tinha um erro percentual astronômico porque, independentemente do erro acumulado durante o dia, eles simplesmente dividiam o número esperado de pessoas que era muito baixo.