Pular para o conteúdo

Tarefa qrdata_socsci.373

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): did (two-group two-period difference-in-differences)

Pergunta feita ao analista

What is the Average Treatment Effect on the treated (ATT) of Proposition 99 on cigarette sales, as estimated by the difference-in-differences approach? Please round the final answer to the nearest hundredth. Do not consider variables other than cigsale, california, and after_treatment. The answer is positive if the proposition increases the sale.

Resposta

Estimativa (infer.did_2x2): did = -27,35. Caminho de referência inferido à mão.

Valores esperados e de onde vêm

qrdata.gold.373

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 373 (0-based), field 'answer'
Trecho
item 373 answer -27.35
Valor como publicado
-27.35
Valor
-27,35-27.35
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: [-28.1705,-26.529500000000002] · interval · [-28.1705, -26.529500000000002] ()

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
    -27.35 in (-28.1705, -26.5295)?
    obrigatóriapassou[-28.1705,-26.529500000000002]-27,35-27.35interval · [-28.1705, -26.529500000000002] ()qrdata.gold.373call_e3405629

    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.did_2x2Chamada do agente: infer.did_2x2 (call_e3405629)igual
    Argumentos da referência e do agente
    ArgumentoReferênciaAgente
    cluster——não fixado pela referência
    controls—[]não fixado pela referência
    dataset"smoking2""smoking2"igual
    level—0,950.95não fixado pela referência
    post"after_treatment""after_treatment"igual
    treated"california""california"igual
    y"cigsale""cigsale"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 on the treated (ATT) of Proposition 99 on cigarette sales, as estimated by the difference-in-differences approach? Please round the final answer to the nearest hundredth. Do not consider variables other than cigsale, california, and after_treatment. The answer is positive if the proposition increases the sale.

      smoking2 (agent)

      To estimate the effect of cigarette taxation on its consumption, data from cigarette sales were collected and analyzed across 39 states in the United States from the years 1970 to 2000. Proposition 99, a Tobacco Tax and Health Protection Act passed in California in 1988, imposed a 25-cent per pack state excise tax on tobacco cigarettes and implemented additional restrictions, including the ban on cigarette vending machines in public areas accessible by juveniles and a ban on the individual sale of single cigarettes. Revenue generated was allocated for environmental and health care programs along with anti-tobacco advertising. We aim to determine if the imposition of this tax and the subsequent regulations led to a reduction in cigarette sales. The data is in the CSV file smoking2.csv.

      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
    2. 1Turno do modelo
      call_8d879aedreferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
      Texto visível

      Difference in differences of cigarette sales, California against the other states, after against before 1988.

      Chamadas pedidas
      • infer.did_2x2
        {
          "dataset": "smoking2",
          "post": "after_treatment",
          "treated": "california",
          "y": "cigsale"
        }
    3. 2Ferramenta
      infer.did_2x2v0.1.0call_e3405629decidido pelo modeloreexecutável

      Motivo: Difference in differences of cigarette sales, California against the other states, after against before 1988.

      Argumentos
      {
        "cluster": null,
        "controls": [],
        "dataset": "smoking2",
        "level": 0.95,
        "post": "after_treatment",
        "treated": "california",
        "y": "cigsale"
      }
      Figuras call_e3405629
      ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
      did
      Difference-in-differences effect on cigsale
      -27,3491 -27.3491110819308684,552254.5522462073920575-36,2803 – -18,4179
      Diagnósticos
      • design = "stacked"
      • n_obs = 1.2091209
      • se_type = "HC1"
      • parallel_trends = "untestable"
      • n_clusters = —
      Tabelas (1)
      {
        "means": [
          {
            "group": "treated",
            "mean": 116.21052631578948,
            "n": 19,
            "period": "before"
          },
          {
            "group": "treated",
            "mean": 60.350000063578285,
            "n": 12,
            "period": "after"
          },
          {
            "group": "comparison",
            "mean": 130.56952911334685,
            "n": 722,
            "period": "before"
          },
          {
            "group": "comparison",
            "mean": 102.05811394306652,
            "n": 456,
            "period": "after"
          }
        ]
      }
      • with two periods parallel trends cannot be tested
      Digests dos dados
      smoking2 d54b84cb5b42c225732a5e4ae3b893195557b7a9df43e8a26093cf7beb0601ff
      sha256 do resultado
      9f3ac52bbdb33510c6462d3d2a3742821282cc0bd65b6fa8c4e80d30d7379f95
    4. 3Turno do modelo
      call_61965b68referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
      Chamadas pedidas
      • submit_answer (meta-ferramenta)
        {
          "answer": "Estimativa (infer.did_2x2): did = -27,35. Caminho de referência inferido à mão.",
          "caveats": [],
          "figure_refs": [
            "call_e3405629:did"
          ]
        }
    5. 4Guarda
      resposta aceita
      Números encontrados
      -27,35
      Sem lastro
      —
      Não citados
      —
      1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
    6. 5Resposta

      Estimativa (infer.did_2x2): did = -27,35. Caminho de referência inferido à mão.

      Figuras citadas: call_e3405629:did · Parada: answered
      Figura da resposta: call_e3405629:did = -27,3491-27.349111081930868 (se 4,552254.5522462073920575)
    7. 6Pontuação
      #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
    8. 7Pontuação
      #1figura da resposta próximapassouobrigatória-27.35 in (-28.1705, -26.5295)?

    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)
    51,9 KB · sha256 84b23cbc7e14b7573f10a0513bf8cf758ded8873434ab7f44e24049093e3c293

    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/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
    attachments/4d88155e106b1134e4b2d31f26402264e7c6ada068b167938d1d7a6f919ee35b.json1,1 KB4d88155e106b1134e4b2d31f26402264e7c6ada068b167938d1d7a6f919ee35b
    attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
    attachments/aae32f99350ad612179806d38f2ef4dd2a8e6df2052813868fe0642e895645dd.json980 Baae32f99350ad612179806d38f2ef4dd2a8e6df2052813868fe0642e895645dd
    attachments/b93d98c1fc2c3e016e4c6cd755e79d86178171bc97147c1df4d3b49f247051a2.json1,2 KBb93d98c1fc2c3e016e4c6cd755e79d86178171bc97147c1df4d3b49f247051a2
    attachments/d41cad2f6e930045da6ec4fa82501229aa89fb2aaf3d21175d216cd6bb72b4e1.json288 Bd41cad2f6e930045da6ec4fa82501229aa89fb2aaf3d21175d216cd6bb72b4e1
    attachments/df54a4631f1a54b9051e93c9a93e8e54bc722690246a9b341b35f327291c50d9.json373 Bdf54a4631f1a54b9051e93c9a93e8e54bc722690246a9b341b35f327291c50d9
    native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.373.e1.a1.json452 B54432a1dc8cfcecf8f5ebb0643496de6bd1d9023a0052bdda4b1766c502ae652
    sources/qrdata.eval_py.json1,3 KBd610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a
    sources/qrdata.gold.373.json1,1 KBf8a1fc32ad4e5555a76d5fc3cf0e21097e3e329b3d8a82aeedd07e1576f41519
    specs/qrdata_socsci.373.json4,5 KB0cd9be43a2a2477b485276e652f9e006b589d5a244053a6a8ea7cc4105c64e38
    traces/qrdata_socsci.373.e1.a1.jsonl12,7 KB96425240768d77fc87b3a445ebea2a70f3c42b0bef29e462f91facde8796f00d
    trajectories/qrdata_socsci.373.e1.a1.jsonl9,9 KBfe3a23e6b8ac5b2799d02ad79636d7c43650680618c484d0d7d376e665fd262f