货币单位抽样（MUS，又称 PPS 抽样）对金额大的项目自动多抽，适合查找高估错报。手工算样本量和选样容易出错。本篇用 Python 实现样本量计算与累计金额系统选样。

import random

def mus_sample_size(population_value, tolerable_misstatement, risk_factor=3.0):
    # 泊松近似：样本量 = 风险系数 / (可容忍错报 / 总体)
    rate = tolerable_misstatement / population_value
    n = int(risk_factor / rate) + 1
    return max(n, 1)

def mus_select(items, sample_size, seed=20260920):
    # items: [(id, book_value), ...]; 按累计金额系统选样
    random.seed(seed)
    total = sum(v for _, v in items)
    cum = []
    running = 0
    for pid, v in items:
        running += v
        cum.append((pid, running))
    step = total / sample_size
    start = random.uniform(0, step)
    points = []
    p = start
    while p <= total:
        points.append(round(p, 2))
        p += step
    # 定位每个选样点对应的项目（零/小金额项目天然少抽，是 MUS 特性）
    idx = 0
    picks = []
    for pt in points:
        while idx < len(cum) and cum[idx][1] < pt:
            idx += 1
        if idx < len(cum):
            picks.append(cum[idx][0])
    return picks

random.seed(0)
items = [(f"V{i}", random.uniform(100, 50000)) for i in range(2000)]
n = mus_sample_size(50000000, 1000000)
picked = mus_select(items, n)
print("sample_size:", n, "picked_count:", len(picked))


MUS 把“金额大的多查”这件事用统计语言讲清楚，Python 一行累计选样就能复现。

你用过 MUS 吗？选样时踩过什么坑？欢迎留言聊聊。

点赞、收藏、关注，下期《经典变量抽样：均值 / 差额 / 比率估计》。

会计师事务所的一名注册会计师

问题货币单位抽样（MUS，又称 PPS 抽样）对金额大的项目自动多抽，适合查找高估错报。手工算样本量和选样容易出错。本篇用 Python 实现样本量计算与累计金额系统选样。

194 · Python 统计抽样与可视化：货币单位抽样 MUS/PPS 的 Python 实现

用Python实现货币单位抽样（MUS）自动加权大额项目，计算样本量并完成累计金额系统选样，降低手工误差。示例代码展示风险系数3.0下2000笔业务的抽样流程，突出高估错报识别效率。适合审计实务参考，附MUS局限性与选样经验交流。

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