当错报方向可能高估也可能低估（如费用跨期、估价错报），MUS 不再适用，需要经典变量抽样。均值、差额、比率三种估计怎么选、怎么算点估计？

def classical_estimates(book_values, audited_values, population_count):
    # book_values/audited_values: 样本账面/审定
    n = len(book_values)
    mean_book = sum(book_values) / n
    mean_audit = sum(audited_values) / n
    mean_diff = mean_book - mean_audit

    # 1) 均值估计：样本均值 × 总体规模
    mean_est = mean_audit * population_count
    # 2) 差额估计：平均差额 × 总体规模
    diff_est = mean_diff * population_count
    return mean_est, diff_est

def ratio_estimate(total_book, sample_book, sample_audit):
    # 3) 比率估计：总体账面 × (审定合计 / 账面合计)
    return total_book * (sum(sample_audit) / sum(sample_book))

book = [1000, 2000, 1500, 3000, 2500]
audit = [980, 2050, 1400, 2900, 2600]
me, de = classical_estimates(book, audit, population_count=500)
re_ = ratio_estimate(1250000, book, audit)
print("mean_est:", round(me), "diff_est:", round(de), "ratio_est:", round(re_))


经典变量抽样给双向错报留了口子，三种估计对应不同错报形态，Python 一函数对比，选错方法也能一眼看到差异。

你一般用哪种估计？错报是固定金额还是按比例？留言说说。

点赞、收藏、关注，下期《属性抽样：控制测试与可容忍偏差率》。

会计师事务所的一名注册会计师

问题当错报方向可能高估也可能低估（如费用跨期、估价错报），MUS 不再适用，需要经典变量抽样。均值、差额、比率三种估计怎么选、怎么算点估计？

195 · Python 统计抽样与可视化：经典变量抽样（均值 / 差额 / 比率）

经典变量抽样适用于双向错报场景，提供均值、差额、比率三种点估计方法：均值估计按样本审定均值乘总体规模，差额估计按平均差额乘总体规模，比率估计按总体账面乘审定/账面比。错报与账面无关选均值，固定金额错报选差额，比例错报选比率。Python示例对比三法差异，助审计快速判断错报结构。

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