风险限制审计的新算法与应用

风险限制审计（RLAs）是提升选举准确性置信度的重要工具。其由随机化算法构成，用于核查选举计票系统所报票数是否对应正确候选人胜出。若初始计票导致错误胜者，RLA 可保证以其自身随机性以高概率识别该错误。这些审计通过顺序抽样与查验选票，直至能确认报告胜者或识别真实胜者。本文第一部分提出一种称为“Batchcomp”的通用新方法，用于将经典（选票级）RLA 转换为基于批次的 RLA。作为该方法的具象应用，我们开发了首个面向以色列议会选举的选票级 RLA，并将其转换为基于批次的版本。我们在第22、23和24届议会选举结果上运行了所提“Batchcomp”流程，含错误与不含错误情形均涵盖。本文第二部分提出 RLA 的新用例：核验人口普查是否导致国家各地区或联邦州政治权力的正确分配。我们呈现将现有 RLA 方法 ALPHA 改造为适用于人口普查的方法。我们的普查型 RLA 适用于按某类函数（最高平均数）依人口比例向地理区域分配议席的国家。其依赖普查数据以及许多国家已开展的附加流程（称为事后枚举调查）的数据。