Tarefa qrdata_socsci.352
qrdata_socsciagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T170010Z-suite-qrdata_socsci-scripted-7912b3Veredito
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.
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
| # | Verificação | Obrigatória | Resultado | Esperado | Observado | Tolerância | Fonte | Chamada |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | resposta com lastro every number backed | obrigatória | passou | — | [] | — | — | — |
| 1 | figura da resposta próxima -4.91 in (-5.0573, -4.7627)? | obrigatória | passou | [-5.057300000000001,-4.7627] | -4,91-4.91 | interval · [-5.057300000000001, -4.7627] () | qrdata.gold.352 | call_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
| Argumento | Referência | Agente | |
|---|---|---|---|
| cluster | — | — | não fixado pela referência |
| controls | — | [] | não fixado pela referência |
| dataset | "online_classroom" | "online_classroom" | igual |
| fe | — | [] | não fixado pela referência |
| intercept | — | true | não fixado pela referência |
| level | — | 0,950.95 | não 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.
- 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.
file3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970· frame — - 1Turno do modelo
call_2b47b7f6referenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheTexto visívelOLS of the exam score on the online indicator over face-to-face and online students only.
Chamadas pedidasinfer.ols{ "dataset": "online_classroom", "subset": "format_blended == 0", "x": [ "format_ol" ], "y": "falsexam" }
- 2Ferramenta
infer.olsv0.1.0call_d7310000decidido pelo modeloreexecutávelMotivo: 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 Chave Valor Valor bruto Erro-padrão IC coef.format_ol Coefficient on format_ol in the regression of falsexam-4,91222 -4.912221498226951,76679 1.7667910083461633-8,39495 – -1,42949 Diagnósticosn_obs= 214214k= 22r2= 0,03878310.03878314839418917df_resid= 212212se_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_classroom819e31cc0b0da970e402eb74b0761ae5a8b01171b7da047cd9b86ab45e1e93dd- sha256 do resultado
dc4c355f23cd95df633f8f7af75775ddb9d6dd85b07db91a34bfad97fdbc5fd5
- 3Turno do modelo
call_6a5ceb9dreferenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_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" ] }
- 4Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- -4,912
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 5Resposta
Estimativa (infer.ols): coef.format_ol = -4,912. Caminho de referência inferido à mão.
Figuras citadas:call_d7310000:coef.format_ol· Parada:answeredFigura da resposta:call_d7310000:coef.format_ol= -4,91222-4.91222149822695(se 1,766791.7667910083461633) - 6Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 7Pontuação#1figura da resposta próximapassouobrigatória
-4.91 in (-5.0573, -4.7627)?
Épocas × verificações
| # | 0 | 1 |
|---|---|---|
| Época 1 | passou | passou |
Tentativas
Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.
- época 1, tentativa 1passoupontuada(exibindo)
Downloads desta tarefa
f06da55de603e703e636263da75cd6c21bfcb31c4eb5b4dcb2808587bc119255O 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.
| Arquivo | Tamanho | sha256 |
|---|---|---|
| attachments/32ea729b519e2cdd028e6e46bf9c1b5f424d2a8d87cd405bdadd033e41732ff8.json | 274 B | 32ea729b519e2cdd028e6e46bf9c1b5f424d2a8d87cd405bdadd033e41732ff8 |
| attachments/336b007e17fc58b64963f132978431ca14138647a472bc3cf7cf2ceed3289ba6.json | 354 B | 336b007e17fc58b64963f132978431ca14138647a472bc3cf7cf2ceed3289ba6 |
| attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json | 2,4 KB | 433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420 |
| attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json | 64,0 KB | 52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b |
| attachments/b680e915a26daf6711bc0fab8093986f57ab2907bfc74cdc5ab0ab14ab5b3591.json | 873 B | b680e915a26daf6711bc0fab8093986f57ab2907bfc74cdc5ab0ab14ab5b3591 |
| attachments/dccf7d0b6b9111bc2e068ce37bd0c338a395929e4c7fa25ed30037a5f6673a89.json | 944 B | dccf7d0b6b9111bc2e068ce37bd0c338a395929e4c7fa25ed30037a5f6673a89 |
| attachments/fe8023c5ed32b830740101bc770456f65c11b469523a2d39af58ffe6a10bd926.json | 979 B | fe8023c5ed32b830740101bc770456f65c11b469523a2d39af58ffe6a10bd926 |
| native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.352.e1.a1.json | 466 B | 54fb591657c7c831af8b8892087ad5e5123ce7c4438d82be74cd706f39ee7f44 |
| sources/qrdata.eval_py.json | 1,3 KB | d610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a |
| sources/qrdata.gold.352.json | 1,1 KB | 876b93f09443c9b653a5a237b17199f8b9fbf0bf7e0f74e588c49e6733df505d |
| specs/qrdata_socsci.352.json | 4,1 KB | 68ef449ad45816cf83463bde9f3b9f3f9103777c767d636d3115f743ecbacab3 |
| traces/qrdata_socsci.352.e1.a1.jsonl | 12,1 KB | a2719de51c93fef3ae445209c361e9f1118a33ca95f1b5064e7c38aa75014051 |
| trajectories/qrdata_socsci.352.e1.a1.jsonl | 9,2 KB | d713e7e973ec33f7f83ab969964267d948c5c06e269423e8aa55f9164b38afd1 |