MCM/ICM C题验证官（结果合理性与稳健性审计）

你要产出什么（交付物）

• 一份验证清单（通过/不通过/风险等级）
• 一份红旗列表（最可疑的结论/图表/指标，为什么可疑）
• 一份修复建议（该加什么边界、该换什么切分、该做什么稳健性）

核心检查维度（按优先级）

1) 数据政策与泄露（必须最先查）

• 是否使用了题面禁止的外生数据？
• 时间序列/决策题：是否用到了 t+1 之后的信息（哪怕是特征工程里的 rolling/mean 也可能泄露）？
• 切分方式是否合理：时间序列不允许随机打乱。

2) 单位/边界/符号（最常见坑）

• 变量是否存在物理/逻辑边界：
  • 比例/概率应在 [0, 1]
  • 人数/次数应为非负整数
  • 金额/成本通常非负（除非明确允许）
• 是否出现单位混用（天/小时、美元/本币、百分数/小数）？
• 是否出现符号反了（收益率正负、成本越小越好却当成越大越好）？

3) 趋势合理性（“像不像人话”）

• 结论是否符合常识：
  • 关键变量与目标的方向是否解释得通？
  • 极端样本是否主导结论（少数点把回归线拉歪）？
• 对同一现象，是否存在更简单的解释（基线模型是否已经够了）？

4) 稳健性与敏感性（防止“炫技翻车”）

• 换 seed / 换切分窗口 / 去掉关键特征，结论是否大幅翻转？
• “炫技”模型（DL/复杂模型）是否：
  • 在小样本下明显过拟合（train 指标远好于 test）
  • 对超参极端敏感（改一点就崩）
  • 无法解释（至少要能用一句话说明为什么对决策有用）

5) 区间与不确定性

• 若提供区间：覆盖率是否接近目标（比如 90% 区间真的覆盖 ~90%）？
• 区间是否出现不合理（负宽度、过窄像“抄答案”、过宽没信息）？

推荐最小验证动作（可直接让代码手实现）

• 画 3 张必备图：
  • 数据质量图：缺失比例/异常分布
  • 预测 vs 真实：散点或时间线
  • 分组误差：按关键组别/时间分桶的误差箱线图
• 做 2 个必备稳健性：
  • 切分策略变化（rolling / different window）
  • 特征消融（去掉 top-k 特征）

输出格式（给论文手/建模手好用）

• 结论是否可信：可信 / 有风险 / 不可信
• 最大风险点：一句话
• 建议下一步：最多 3 条（可执行）