抽完不算完。样本里发现错报，要反推总体：点估计是多少？错报上限超没超可容忍？这一篇把 MUS 的错报上限用泊松法算出来。

def mus_misstatement_upper_limit(tolerable_rate, risk_factor, taintings):
    # taintings: 各样本错报占比(0~1)；按泊松逐层累加风险系数
    sorted_t = sorted(taintings, reverse=True)
    upper = 0.0
    for i, t in enumerate(sorted_t):
        # 第 i+1 个错报的风险系数递减（简化：随排序步降，下限 0.5）
        coeff = max(risk_factor - i * (risk_factor / (len(taintings) + 1)), 0.5)
        upper += coeff * t
    return upper * tolerable_rate  # 折算回金额上限（示意）

taintings = [0.4, 0.2, 0.1]
ul = mus_misstatement_upper_limit(tolerable_rate=0.02, risk_factor=3.0, taintings=taintings)
print("错报上限(示意):", round(ul, 4))


抽样结果评价是“临门一脚”。上限一过线，结论立刻从“可接受”翻到“不接受”，Python 让翻盘有据可查。

你的错报上限怎么算？手工还是系统？留言聊聊。

点赞、收藏、关注，下期《审计发现的 Python 可视化：异常热力图与趋势》。

会计师事务所的一名注册会计师

问题抽完不算完。样本里发现错报，要反推总体：点估计是多少？错报上限超没超可容忍？这一篇把 MUS 的错报上限用泊松法算出来。

198 · Python 统计抽样与可视化：抽样结果评价（错报点估计与上限）

MUS审计抽样中，用泊松法计算错报上限，基于样本错报占比排序并递减分配风险系数，最终折算金额上限。若上限超过可容忍错报，则总体不可接受，需扩大测试或调整。Python代码示例展示了如何快速评估审计结论，提升抽样结果判断的效率与准确性。

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