#moon-rake

#三种工作流

1. 样本校准：分析员输入四行样本、F/M = 60/40 与 N/S = 50/50 的总体边际，得到 30、30、20、20 的权重；对观测值 10、20、30、40 求加权均值，得到 23，并可逐条审查四个组的残差。
2. 汇总表配平：数据工程师输入 2×3 交叉表的初始单元格权重、行目标 40/60、列目标 20/30/50，得到 8、12、20、12、18、30；结构零与上下界逐项核查，不用统一缩放冒充多维约束。
3. 权重回归审查：数据管理员已有四个权重，总体边际改为 F/M = 50/50 后用 evaluate 独立复算全部残差，得到最大误差 0.2 并判为不通过；调用 fit 重新校准后再次复核通过。审查函数接受外部权重，不需要先相信任何一方的收敛标志。

#运行

moon update
moon check --deny-warn --target all
moon build --target all
moon test --deny-warn --target all
moon run examples/demo --target wasm --deny-warn
moon run examples/audit --target wasm --deny-warn
moon fmt --check
moon info

#API

let problem : @rake.Problem = {
  rows: [
    { id: "a", cells: ["all"], base_weight: 3.0, lower: 1.0, upper: 4.0 },
    { id: "b", cells: ["all"], base_weight: 1.0, lower: 1.0, upper: 20.0 },
  ],
  margins: [{ name: "population", targets: [{ category: "all", total: 10.0 }] }],
}
let result = @rake.fit(problem).unwrap()
// result.weights: [{id:"a",weight:4}, {id:"b",weight:6}]
let audit = @rake.evaluate(problem, [4.0, 6.0]).unwrap()
assert_true(audit.passes)

#数值语义与边界

• 每轮沿各边际逐组调整：用标量二分求 sum(clamp(alpha * current, lower, upper)) = target，夹紧上下界的同时把剩余总量重新分配。组内求解最多 96 次扩展区间、128 次二分，不做取整。
• 每轮结束才计算 abs(actual-target)/max(1,target)；所有组不超过容差且无边界违规时才标记 Converged。默认容差 1e-8，可选 1e-10..1e-3；初值已满足时迭代数为 0。
• IterationLimit 只表示未在预算内达到目标，不能当作联合不可行的证明。 局部组目标超出上下界之和、无正支撑、维度总量不一致会直接拒绝；这些局部检查不构成完整线性可行性求解。
• 非零可调行要求 1e-12 <= lower <= base_weight <= upper <= 1e12；结构零必须三项全为 0。正基础权重不会被自动压成零；要删除记录，调用方应先确定结构零，而不是依赖隐藏的数值地板。
• 目标非负且不超过 1e12，每维至少一个目标，维度总量须在容差内一致且为正。空类别名、未知类别、重复目标或行 ID、NaN、Infinity、错误行宽全部拒绝，不静默截断输入。
• 上限为 5,000 行、8 个边际维度、256 个目标类别、1,000 轮。每维类别必须覆盖全部输入行；未出现的零目标类别可以接受。
• ESS 为 (sum w)^2 / sum(w^2)；调用上游前按最大权重归一化，避免外部极小权重平方下溢。均值同样归一化权重尺度，values 的绝对值限 1e12。
• 结果只满足明示的校准条件：不证明总体代表性、缺失机制可忽略、因果识别成立、方差无偏或统计显著，也不输出整数人数或隐私保证。

#测试与交付状态