# 第 27101 題：有限模型信賴區間覆蓋率

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本頁是已完成第二對話 AI 數理與中英語義覆核的教學詳解，只支持本題明示的模型與前提。沒有人工審查或新 Lean 證明，也不提升原題或 MKO 的 Canonical 真值狀態。

R0053-27101 · q-20261015-advance-20261118-r03-finite-confidence-interval-coverage-0076



## 原題與已知條件

完整finite laws與total precommitted theta-independent interval procedure責任。操作=ci-interpretation-boundary；資料={"mode":"average_only","model":{"theta_values":[0,1],"samples":["a","b"],"probability_rows":[[[1,3],[2,3]],[[2,3],[1,3]]],"intervals":[[0,0],[0,0]],"theta_weights":[[1,3],[2,3]],"target":[1,3]}}。請依 exact_ordered_tuple_declared_by_interface 欄序回答。


- G001 — 完整finite laws與total precommitted theta-independent interval procedure責任。操作=ci-interpretation-boundary；資料={"mode":"average_only","model":{"theta_values":[0,1],"samples":["a","b"],"probability_rows":[[[1,3],[2,3]],[[2,3],[1,3]]],"intervals":[[0,0],[0,0]],"theta_weights":[[1,3],[2,3]],"target":[1,3]}}。請依 exact_ordered_tuple_declared_by_interface 欄序回答。





## 定義與適用範圍

沿用原題明示的論域、假設與來源 MKO 定義。本題已完成第二對話數理與中英語義覆核，並由原始參數逐題獨立重算模型、答案與每個算術步驟；原題仍為 candidate。


- [mko-finite-confidence-interval-coverage](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/mko/mko-finite-confidence-interval-coverage/)





## 逐步推導

S001 · implies操作前

source roles = [ci-interpretation-boundary]

操作後

derived = [[mode, pointwise_coverage_table, theta_weights, weighted_average, minimum_coverage, target, distinct_coverages, average_strictly_above_minimum, average_masks_target_failure, average_implies_uniform_target_claim, boundary]]

條件：無

此頁直接列完整來源欄序與mode特定角色，不靠JavaScript或由答案外形猜介面；No、undefined、infinity各保原意。

步驟識別與依賴規則：source_ordered_fields_without_JS · 依賴：G001





S002 · implies操作前

source roles = [[0, 1], [a, b], [[[1, 3], [2, 3]], [[2, 3], [1, 3]]], [[0, 0], [0, 0]]]

操作後

derived = [[0, 1], [a, b], [[0, 0], [0, 0]], [[1/3, 2/3], [2/3, 1/3]], [[a, [0, 0], 0], [b, [0, 0], 1]]]

條件：無

interval先綁原始samples，機率row先綁原始theta與原始sample欄，再連資料一起排序；Source13 theta用numeric，samples用English canonical。區間閉合且有序，每個theta law非負正規化。同一預先固定、total的I(X)不依未知theta。

步驟識別與依賴規則：CI_ORIGINAL_theta_sample_interval_probability_alignment_Source13_numeric · 依賴：G001, S001





S003 · calculation操作前

CI theta0 ORIGINAL probability normalization column0 := sum(0, 1/3)

操作後

CI theta0 ORIGINAL probability normalization column0 = 1/3

條件：無

逐原始角色與已證中間量精確代值；不以近似值、索引位址或自洽但換過的操作數取代來源。

步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001, S002





S004 · calculation操作前

CI theta0 ORIGINAL probability normalization column1 := sum(1/3, 2/3)

操作後

CI theta0 ORIGINAL probability normalization column1 = 1

條件：無

逐原始角色與已證中間量精確代值；不以近似值、索引位址或自洽但換過的操作數取代來源。

步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001, S003





S005 · calculation操作前

CI theta1 ORIGINAL probability normalization column0 := sum(0, 2/3)

操作後

CI theta1 ORIGINAL probability normalization column0 = 2/3

條件：無

逐原始角色與已證中間量精確代值；不以近似值、索引位址或自洽但換過的操作數取代來源。

步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001, S004





S006 · calculation操作前

CI theta1 ORIGINAL probability normalization column1 := sum(2/3, 1/3)

操作後

CI theta1 ORIGINAL probability normalization column1 = 1

條件：無

逐原始角色與已證中間量精確代值；不以近似值、索引位址或自洽但換過的操作數取代來源。

步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001, S005





S007 · calculation操作前

CI theta0 ORIGINAL included coverage column0 := sum(0, 1/3)

操作後

CI theta0 ORIGINAL included coverage column0 = 1/3

條件：無

逐原始角色與已證中間量精確代值；不以近似值、索引位址或自洽但換過的操作數取代來源。

步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001, S006





S008 · calculation操作前

CI theta0 ORIGINAL included coverage column1 := sum(1/3, 2/3)

操作後

CI theta0 ORIGINAL included coverage column1 = 1

條件：無

逐原始角色與已證中間量精確代值；不以近似值、索引位址或自洽但換過的操作數取代來源。

步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001, S007





S009 · implies操作前

source roles = [0, [a, b], [[0, 0], [0, 0]], [1/3, 2/3]]

操作後

derived = [[[a, 0, 0, 0, 是, 1/3], [b, 0, 0, 0, 是, 2/3]], 1]

條件：無

固定真theta，逐所有可能samples判L(x)<=theta<=U(x)，兩端相等也算hit，只把hit的P_theta(x)加起。這是反覆抽樣coverage，不是觀測資料後theta的posterior。

步驟識別與依賴規則：CI_EVERY_sample_closed_endpoint_membership_AND_weighted_coverage · 依賴：G001, S008





S010 · implies操作前

source roles = [1, [a, b], [[0, 0], [0, 0]], [2/3, 1/3]]

操作後

derived = [[[a, 0, 0, 1, 否, 2/3], [b, 0, 0, 1, 否, 1/3]], 0]

條件：無

固定真theta，逐所有可能samples判L(x)<=theta<=U(x)，兩端相等也算hit，只把hit的P_theta(x)加起。這是反覆抽樣coverage，不是觀測資料後theta的posterior。

步驟識別與依賴規則：CI_EVERY_sample_closed_endpoint_membership_AND_weighted_coverage · 依賴：G001, S009





S011 · calculation操作前

CI average ORIGINAL normalized weight0 := sum(0, 1/3)

操作後

CI average ORIGINAL normalized weight0 = 1/3

條件：無

逐原始角色與已證中間量精確代值；不以近似值、索引位址或自洽但換過的操作數取代來源。

步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001, S010





S012 · calculation操作前

CI average ORIGINAL normalized weight1 := sum(1/3, 2/3)

操作後

CI average ORIGINAL normalized weight1 = 1

條件：無

逐原始角色與已證中間量精確代值；不以近似值、索引位址或自洽但換過的操作數取代來源。

步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001, S011





S013 · implies操作前

source roles = [CI average, [0, 1], [[1, 3], [2, 3]]]

操作後

derived = [[(0, 1/3), (1, 2/3)], 1]

條件：無

prior或平均權重必先對原始theta綁定，再依相同numeric theta順序移動；不能把索引位址當theta，也不能只排序權重。

步驟識別與依賴規則：CI_ORIGINAL_theta_weight_pairs_NOT_slot_substitution · 依賴：G001, S012





S014 · calculation操作前

CI ORIGINAL coverage times theta weight0 := mul(1, 1/3)

操作後

CI ORIGINAL coverage times theta weight0 = 1/3

條件：無

逐原始角色與已證中間量精確代值；不以近似值、索引位址或自洽但換過的操作數取代來源。

步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001, S013





S015 · calculation操作前

CI ORIGINAL weighted average running sum0 := sum(0, 1/3)

操作後

CI ORIGINAL weighted average running sum0 = 1/3

條件：無

逐原始角色與已證中間量精確代值；不以近似值、索引位址或自洽但換過的操作數取代來源。

步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001, S014





S016 · calculation操作前

CI ORIGINAL coverage times theta weight1 := mul(0, 2/3)

操作後

CI ORIGINAL coverage times theta weight1 = 0

條件：無

逐原始角色與已證中間量精確代值；不以近似值、索引位址或自洽但換過的操作數取代來源。

步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001, S015





S017 · calculation操作前

CI ORIGINAL weighted average running sum1 := sum(1/3, 0)

操作後

CI ORIGINAL weighted average running sum1 = 1/3

條件：無

逐原始角色與已證中間量精確代值；不以近似值、索引位址或自洽但換過的操作數取代來源。

步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001, S016





S018 · implies操作前

source roles = [[[0, 1], [1, 0]], [1/3, 2/3], 1/3]

操作後

derived = [1/3, 0, 是, 是, 是, 否]

條件：無

實際coverage不同，且加權平均>=target>minimum，三個條件都核對，才構成平均掩蓋uniform失敗的反例。不能把相同coverages或沒有嚴格gap的資料稱為此見證。

步驟識別與依賴規則：CI_ACTUAL_average_masks_uniform_failure_distinct_strict_witness · 依賴：G001, S017









## 逐步反向核對


- S018 · premise_and_result_audit — 回查原始完整資料、步驟操作數與本步前提；有限核對、條件式定理引用與一般形式證明分開。
- S017 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 CI ORIGINAL weighted average running sum1，不以小數近似替代。
- S016 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 CI ORIGINAL coverage times theta weight1，不以小數近似替代。
- S015 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 CI ORIGINAL weighted average running sum0，不以小數近似替代。
- S014 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 CI ORIGINAL coverage times theta weight0，不以小數近似替代。
- S013 · premise_and_result_audit — 回查原始完整資料、步驟操作數與本步前提；有限核對、條件式定理引用與一般形式證明分開。
- S012 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 CI average ORIGINAL normalized weight1，不以小數近似替代。
- S011 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 CI average ORIGINAL normalized weight0，不以小數近似替代。
- S010 · premise_and_result_audit — 回查原始完整資料、步驟操作數與本步前提；有限核對、條件式定理引用與一般形式證明分開。
- S009 · premise_and_result_audit — 回查原始完整資料、步驟操作數與本步前提；有限核對、條件式定理引用與一般形式證明分開。
- S008 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 CI theta0 ORIGINAL included coverage column1，不以小數近似替代。
- S007 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 CI theta0 ORIGINAL included coverage column0，不以小數近似替代。
- S006 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 CI theta1 ORIGINAL probability normalization column1，不以小數近似替代。
- S005 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 CI theta1 ORIGINAL probability normalization column0，不以小數近似替代。
- S004 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 CI theta0 ORIGINAL probability normalization column1，不以小數近似替代。
- S003 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 CI theta0 ORIGINAL probability normalization column0，不以小數近似替代。
- S002 · premise_and_result_audit — 回查原始完整資料、步驟操作數與本步前提；有限核對、條件式定理引用與一般形式證明分開。
- S001 · premise_and_result_audit — 回查原始完整資料、步驟操作數與本步前提；有限核對、條件式定理引用與一般形式證明分開。





## 結論

(average_only, [[0, 1], [1, 0]], [1/3, 2/3], 1/3, 0, 1/3, 是, 是, 是, 否, average_coverage_can_mask_failure_of_uniform_target)

依上列完整代值及條件核對得到原題答案；原題編號、格式與狀態保持不變。





## 本題覆核與來源綁定

覆核日期：2026-10-26

原題、答案、步驟表達式、數值 AST 與既有歷史保持原樣；原來的候選狀態屬於來源歷史，不覆寫為形式化證明。

來源雜湊與覆核憑證
- input commit: 0f7be61e2c22317a4075561dc822c87d881a50db
- original question SHA-256: 8030a6d82b13dc8f6688b5443af094f4772eee00aa9ca94be1fef8aafb3fabb0
- candidate record SHA-256: a5ca2e1e9ecb632e1ccae7ea451194489d31d7cf26ccdf020c9a060487ed3926
- semantic review receipt SHA-256: 1b7a62514347b82518305d5feb4369a52d7d44c442a0f2b131e9eb3cd7b45f62
- question-first witness SHA-256: 79dc2a1077081f3ea2a03f75e32778163bf05e814cdf4c29ed86e567295f9ee1
- Lean: NOT_RUN · human review: NOT_PERFORMED

[同源完整 JSON](https://ocme.evemisslab.com/data/question-derivations/questions/q-20261015-advance-20261118-r03-finite-confidence-interval-coverage-0076.json)




