彩票共形覆盖率审计

适用场景

当已有共形候选集合阈值，需要用未参与阈值选择的历史期检查集合覆盖率时使用。它与模型分歧分析不同，关注的是实际结果是否落入候选集合。

输入与输出

• - 输入：第一步的 calibration.json，以及独立审计期的 audit_draws，每期含候选 ID、分数和实际 ID
• 输出：coverage_report.json，含目标覆盖率、实际覆盖率、覆盖差距、漏覆盖期、样本量、status 和 INLINECODE3

安装与运行

无需第三方依赖。运行：

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规则

复用校准结果中的 threshold，每个审计期保留分数不低于阈值的候选；只有当该期全部 actual_ids 都在集合内才计为 covered。报告同时给出目标覆盖率 1-alpha 和实际覆盖差距。

错误恢复

校准结果不是 READY、阈值越界、审计期不足、期号重复、候选重复、分数越界或实际 ID 缺失时保持 REVIEW_REQUIRED；补齐严格走期审计数据后重跑，不删除漏覆盖期。

权限与隐私边界

只处理脱敏本地 JSON，不读取凭据、不联网、不连接售彩、支付、下单或代投接口。覆盖率是历史样本统计，不能外推为未来中奖率或收益。

验收

使用 examples/audit.json 运行，确认输出含 coverage_rate、covered_count、missed_draws、prediction_claim=false 和稳定 hash；再用样本不足与漏覆盖输入确认 REVIEW_REQUIRED。