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Tarefa qrdata_socsci.352

qrdata_socsciagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T170010Z-suite-qrdata_socsci-scripted-7912b3

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.

Família do método (das chamadas de ferramentas): ols (regression)

Pergunta feita ao analista

What is the average treatment effect (ATE) of taking classes online on exam scores? Please use linear regression analysis considering only the students in face-to-face (format_blended = 0 and format_ol = 0) and online classes (format_ol = 1), do not consider other variables, and provide the ATE rounded to the nearest hundredth.

Resposta

Estimativa (infer.ols): coef.format_ol = -4,912. Caminho de referência inferido à mão.

Valores esperados e de onde vêm

qrdata.gold.352

Fonte
QRData benchmark/QRData.json at de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed (Xiao Liu, Zirui Wu, Xueqing Wu, Pan Lu, Kai-Wei Chang, Yansong Feng. Are LLMs Capable of Data-based Statistical and Causal Reasoning? Benchmarking Advanced Quantitative Reasoning with Data. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024, pages 9215-9235.)
Tipo
benchmark_gold
Localização
QRData.json item 352 (0-based), field 'answer'
Trecho
item 352 answer -4.91
Valor como publicado
-4.91
Valor
-4,91-4.91
Conferido por
arquivo do benchmark
sha256 da cópia lida
e076d960f19434adf728aab70480ce34808c06066fcea48eaa38b145d1a111a1 (identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)
Endereço
https://raw.githubusercontent.com/xxxiaol/QRData/de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed/benchmark/QRData.json
Licença
CC BY-NC 4.0
  • #1 figura da resposta próxima: [-5.057300000000001,-4.7627] · interval · [-5.057300000000001, -4.7627] ()

qrdata.eval_py

Fonte
QRData benchmark/eval.py at de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed (Xiao Liu, Zirui Wu, Xueqing Wu, Pan Lu, Kai-Wei Chang, Yansong Feng. Are LLMs Capable of Data-based Statistical and Causal Reasoning? Benchmarking Advanced Quantitative Reasoning with Data. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024, pages 9215-9235.)
Tipo
software
Localização
benchmark/eval.py: extract_first_number, calc_acc
Valor
—
Conferido por
arquivo do benchmark · Vendored byte for byte as suites/data/qrdata_socsci/vendor/benchmark_eval.py.txt; a parity test runs its functions against MAGI's port and the answer_figure_close check.
Implementação
independente da ferramenta
sha256 da cópia lida
d6e5c1f7535ac9413951996c15544beb6f184244acb2da56e1fcd0942837e33d (identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)
Endereço
https://raw.githubusercontent.com/xxxiaol/QRData/de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed/benchmark/eval.py
Licença
CC BY-NC 4.0

    Verificações

    Cada verificação, o que esperava, o que observou e a chamada que leu
    #VerificaçãoObrigatóriaResultadoEsperadoObservadoTolerânciaFonteChamada
    0resposta com lastro
    every number backed
    obrigatóriapassou—[]———
    1figura da resposta próxima
    -4.91 in (-5.0573, -4.7627)?
    obrigatóriapassou[-5.057300000000001,-4.7627]-4,91-4.91interval · [-5.057300000000001, -4.7627] ()qrdata.gold.352call_d7310000

    Caminho de referência e caminho do agente

    A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

    caminho de referência do item · hand_inferred

    Referência: infer.olsChamada do agente: infer.ols (call_d7310000)igual
    Argumentos da referência e do agente
    ArgumentoReferênciaAgente
    cluster——não fixado pela referência
    controls—[]não fixado pela referência
    dataset"online_classroom""online_classroom"igual
    fe—[]não fixado pela referência
    intercept—truenão fixado pela referência
    level—0,950.95não fixado pela referência
    se—"HC1"não fixado pela referência
    subset"format_blended == 0""format_blended == 0"igual
    weights——não fixado pela referência
    x["format_ol"]["format_ol"]igual
    y"falsexam""falsexam"igual

    Trajetória

    Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

    1. 0Início

      What is the average treatment effect (ATE) of taking classes online on exam scores? Please use linear regression analysis considering only the students in face-to-face (format_blended = 0 and format_ol = 0) and online classes (format_ol = 1), do not consider other variables, and provide the ATE rounded to the nearest hundredth.

      online_classroom (agent)

      To estimate the impacts of online class format on exam outcomes, the dataset online_classroom.csv was used to compare students in online classes versus face-to-face classes. In this analysis, the treatment effect is measured as the difference in exam scores between the two groups. Each row of the dataset contains a student's exam outcome (the variable falsexam), their classroom format (online, face-to-face, or blended), and other variables like gender and ethnicity.

      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
    2. 1Turno do modelo
      call_2b47b7f6referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
      Texto visível

      OLS of the exam score on the online indicator over face-to-face and online students only.

      Chamadas pedidas
      • infer.ols
        {
          "dataset": "online_classroom",
          "subset": "format_blended == 0",
          "x": [
            "format_ol"
          ],
          "y": "falsexam"
        }
    3. 2Ferramenta
      infer.olsv0.1.0call_d7310000decidido pelo modeloreexecutável

      Motivo: OLS of the exam score on the online indicator over face-to-face and online students only.

      Argumentos
      {
        "cluster": null,
        "controls": [],
        "dataset": "online_classroom",
        "fe": [],
        "intercept": true,
        "level": 0.95,
        "se": "HC1",
        "subset": "format_blended == 0",
        "weights": null,
        "x": [
          "format_ol"
        ],
        "y": "falsexam"
      }
      Figuras call_d7310000
      ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
      coef.format_ol
      Coefficient on format_ol in the regression of falsexam
      -4,91222 -4.912221498226951,766791.7667910083461633-8,39495 – -1,42949
      Diagnósticos
      • n_obs = 214214
      • k = 22
      • r2 = 0,03878310.03878314839418917
      • df_resid = 212212
      • se_type = "HC1"
      • n_clusters = —
      Tabelas (1)
      {
        "coefficients": [
          {
            "ci_high": 80.26795650116888,
            "ci_low": 76.82701266549778,
            "coef": 78.54748458333333,
            "p": 7.103329054134087e-171,
            "se": 0.8727968087145735,
            "t": 89.99515557236681,
            "term": "Intercept"
          },
          {
            "ci_high": -1.429493004958596,
            "ci_low": -8.394949991495304,
            "coef": -4.91222149822695,
            "p": 0.0059193912353633785,
            "se": 1.7667910083461633,
            "t": -2.780307051044551,
            "term": "format_ol"
          }
        ]
      }
      Digests dos dados
      online_classroom 819e31cc0b0da970e402eb74b0761ae5a8b01171b7da047cd9b86ab45e1e93dd
      sha256 do resultado
      dc4c355f23cd95df633f8f7af75775ddb9d6dd85b07db91a34bfad97fdbc5fd5
    4. 3Turno do modelo
      call_6a5ceb9dreferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
      Chamadas pedidas
      • submit_answer (meta-ferramenta)
        {
          "answer": "Estimativa (infer.ols): coef.format_ol = -4,912. Caminho de referência inferido à mão.",
          "caveats": [],
          "figure_refs": [
            "call_d7310000:coef.format_ol"
          ]
        }
    5. 4Guarda
      resposta aceita
      Números encontrados
      -4,912
      Sem lastro
      —
      Não citados
      —
      1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
    6. 5Resposta

      Estimativa (infer.ols): coef.format_ol = -4,912. Caminho de referência inferido à mão.

      Figuras citadas: call_d7310000:coef.format_ol · Parada: answered
      Figura da resposta: call_d7310000:coef.format_ol = -4,91222-4.91222149822695 (se 1,766791.7667910083461633)
    7. 6Pontuação
      #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
    8. 7Pontuação
      #1figura da resposta próximapassouobrigatória-4.91 in (-5.0573, -4.7627)?

    Épocas × verificações

    Resultado de cada verificação em cada época pontuada
    #01
    Época 1passoupassou

    Tentativas

    Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

    Downloads desta tarefa

    Pacote da tarefa (.zip)
    51,0 KB · sha256 f06da55de603e703e636263da75cd6c21bfcb31c4eb5b4dcb2808587bc119255

    O hash de um zip é só de transporte: o que ancora a integridade é o RUN_SHA256SUMS que vai dentro dele, cópia exata do SHA256SUMS da execução.

    Downloads desta tarefa
    ArquivoTamanhosha256
    attachments/32ea729b519e2cdd028e6e46bf9c1b5f424d2a8d87cd405bdadd033e41732ff8.json274 B32ea729b519e2cdd028e6e46bf9c1b5f424d2a8d87cd405bdadd033e41732ff8
    attachments/336b007e17fc58b64963f132978431ca14138647a472bc3cf7cf2ceed3289ba6.json354 B336b007e17fc58b64963f132978431ca14138647a472bc3cf7cf2ceed3289ba6
    attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
    attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
    attachments/b680e915a26daf6711bc0fab8093986f57ab2907bfc74cdc5ab0ab14ab5b3591.json873 Bb680e915a26daf6711bc0fab8093986f57ab2907bfc74cdc5ab0ab14ab5b3591
    attachments/dccf7d0b6b9111bc2e068ce37bd0c338a395929e4c7fa25ed30037a5f6673a89.json944 Bdccf7d0b6b9111bc2e068ce37bd0c338a395929e4c7fa25ed30037a5f6673a89
    attachments/fe8023c5ed32b830740101bc770456f65c11b469523a2d39af58ffe6a10bd926.json979 Bfe8023c5ed32b830740101bc770456f65c11b469523a2d39af58ffe6a10bd926
    native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.352.e1.a1.json466 B54fb591657c7c831af8b8892087ad5e5123ce7c4438d82be74cd706f39ee7f44
    sources/qrdata.eval_py.json1,3 KBd610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a
    sources/qrdata.gold.352.json1,1 KB876b93f09443c9b653a5a237b17199f8b9fbf0bf7e0f74e588c49e6733df505d
    specs/qrdata_socsci.352.json4,1 KB68ef449ad45816cf83463bde9f3b9f3f9103777c767d636d3115f743ecbacab3
    traces/qrdata_socsci.352.e1.a1.jsonl12,1 KBa2719de51c93fef3ae445209c361e9f1118a33ca95f1b5064e7c38aa75014051
    trajectories/qrdata_socsci.352.e1.a1.jsonl9,2 KBd713e7e973ec33f7f83ab969964267d948c5c06e269423e8aa55f9164b38afd1