Tarefa qrdata_socsci.368
qrdata_socsciagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T170010Z-suite-qrdata_socsci-scripted-7912b3Veredito
Família do método (das chamadas de ferramentas): did (two-group two-period difference-in-differences)
Pergunta feita ao analista
What was the average increase in bank deposits per customer in Porto Alegre after the billboard intervention, as estimated by the difference-in-differences approach? Please round the final answer to the nearest hundredth.
Estimativa (infer.did_2x2): did = 6,525. Caminho de referência inferido à mão.
Valores esperados e de onde vêm
qrdata.gold.368
- 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 368 (0-based), field 'answer'
- Trecho
item 368 answer 6.52
- Valor como publicado
6.52- Valor
- 6,52
6.52 - 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:
[6.3244,6.715599999999999]· interval · [6.3244, 6.715599999999999] ()
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 6.52 in (6.3244, 6.7156)? | obrigatória | passou | [6.3244,6.715599999999999] | 6,526.52 | interval · [6.3244, 6.715599999999999] () | qrdata.gold.368 | call_2491859b |
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 | "billboard_impact" | "billboard_impact" | igual |
| level | — | 0,950.95 | não fixado pela referência |
| post | "jul" | "jul" | igual |
| treated | "poa" | "poa" | igual |
| y | "deposits" | "deposits" | igual |
Trajetória
Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.
- 0Início
What was the average increase in bank deposits per customer in Porto Alegre after the billboard intervention, as estimated by the difference-in-differences approach? Please round the final answer to the nearest hundredth.
billboard_impact(agent)The dataset billboard_impact.csv details information from a quasi-experiment assessing the influence of billboards on bank deposits in two cities: Porto Alegre (treatment group) and Florianopolis (control group). The csv file contains records with three variables: deposits (average bank deposits in Brazilian Reais), poa (A dummy indicator for the city of Porto Alegre. When it is zero, it means the samples are from Florianopolis.), and jul (A dummy for the month of July, or for the post intervention period. When it is zero it refers to samples from May, the pre-intervention period).
file3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970· frame — - 1Turno do modelo
call_afb6d064referenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheTexto visívelTwo-group, two-period difference in differences of deposits: Porto Alegre against Florianopolis, July against May.
Chamadas pedidasinfer.did_2x2{ "dataset": "billboard_impact", "post": "jul", "treated": "poa", "y": "deposits" }
- 2Ferramenta
infer.did_2x2v0.1.0call_2491859bdecidido pelo modeloreexecutávelMotivo: Two-group, two-period difference in differences of deposits: Porto Alegre against Florianopolis, July against May.
Argumentos
{ "cluster": null, "controls": [], "dataset": "billboard_impact", "level": 0.95, "post": "jul", "treated": "poa", "y": "deposits" }Figuras call_2491859b Chave Valor Valor bruto Erro-padrão IC did Difference-in-differences effect on deposits6,52456 6.5245576923076934,24538 4.24537514100442-1,79842 – 14,8475 Diagnósticosdesign="stacked"n_obs= 4.6004600se_type="HC1"parallel_trends="untestable"n_clusters= —
Tabelas (1)
{ "means": [ { "group": "treated", "mean": 46.016, "n": 500, "period": "before" }, { "group": "treated", "mean": 87.06375, "n": 800, "period": "after" }, { "group": "comparison", "mean": 171.6423076923077, "n": 1300, "period": "before" }, { "group": "comparison", "mean": 206.1655, "n": 2000, "period": "after" } ] }- with two periods parallel trends cannot be tested
- Digests dos dados
billboard_impact792b69535b51d49fb3a24cb88f6f8f511fc33fa7dae136c5200fa6ea9e44f52a- sha256 do resultado
b967fcef2325f9049faa280894e653f2c353597de8765861b0c0c8845f4f4aa7
- 3Turno do modelo
call_0b9dfda9referenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Estimativa (infer.did_2x2): did = 6,525. Caminho de referência inferido à mão.", "caveats": [], "figure_refs": [ "call_2491859b:did" ] }
- 4Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- 6,525
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 5Resposta
Estimativa (infer.did_2x2): did = 6,525. Caminho de referência inferido à mão.
Figuras citadas:call_2491859b:did· Parada:answeredFigura da resposta:call_2491859b:did= 6,524566.524557692307693(se 4,245384.24537514100442) - 6Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 7Pontuação#1figura da resposta próximapassouobrigatória
6.52 in (6.3244, 6.7156)?
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
fae2013c78e3cc6cfd3f4d9d7325d26ca4d38bf911b6c519f7c3242d1f998161O 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/2e79ef65e9faee0df3f213407389267dc774dc421bfb696bc41d039ddca68eb9.json | 283 B | 2e79ef65e9faee0df3f213407389267dc774dc421bfb696bc41d039ddca68eb9 |
| attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json | 2,4 KB | 433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420 |
| attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json | 64,0 KB | 52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b |
| attachments/547202ce154ec42901b769485a59f56edef63c2aaceebe50cb9ac9b6b4cfb057.json | 985 B | 547202ce154ec42901b769485a59f56edef63c2aaceebe50cb9ac9b6b4cfb057 |
| attachments/7d98b598810d4e818fc26866fe9e5f8bf85a1e12be382000434e1c54a55c4393.json | 246 B | 7d98b598810d4e818fc26866fe9e5f8bf85a1e12be382000434e1c54a55c4393 |
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| attachments/ba0b9f5a5bffb976284d96cd3dd30d72b63a46dcf1c9623194f83d22ef656717.json | 846 B | ba0b9f5a5bffb976284d96cd3dd30d72b63a46dcf1c9623194f83d22ef656717 |
| native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.368.e1.a1.json | 444 B | 81bd5d86d8b71d4bd9fd1fec553457d903dc3cf7bdf6f35714f3e0c03ce8bf82 |
| sources/qrdata.eval_py.json | 1,3 KB | d610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a |
| sources/qrdata.gold.368.json | 1,1 KB | 91f9017491854b4eec249fb2d8c512d6c69c2aedf996cbcad1149b957b9d78db |
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| trajectories/qrdata_socsci.368.e1.a1.jsonl | 9,5 KB | 7d01903db5394ecc3712ffd3b636a7024a8635116a23c5e67819829cea93117f |