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Tarefa qrdata_socsci.355

qrdata_socsciagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T170037Z-suite-qrdata_socsci-naive-761cb5

Veredito

falhouDecidida pela verificação 1: figura da resposta próxima, fora da tolerância.
60.21 in (4.753, 5.047)?

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

Pergunta feita ao analista

Please estimate the effect of graduating 12th grade on hourly wage. Please use linear regression and do not consider variables other than 'wage', 'hours', and 'educ'. Please provide your answer to the nearest hundredth.

Resposta

Estimativa ingênua (infer.ols): coef.educ = 60,21.

Valores esperados e de onde vêm

qrdata.gold.355

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 355 (0-based), field 'answer'
Trecho
item 355 answer 4.90
Valor como publicado
4.90
Valor
4,94.9
Conferido por
arquivo do benchmark
sha256 da cópia lida
e076d960f19434adf728aab70480ce34808c06066fcea48eaa38b145d1a111a1 (identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)
Desvio conhecido
não conferido
The question asks the effect of graduating 12th grade (educ >= 12: 4.440); the gold 4.90 matches the textbook coding educ > 12 (4.904). Found by an independent statsmodels fit at the B-join review, after the scripted dry runs; the reference path keeps the textbook coding it was committed with.
Endereço
https://raw.githubusercontent.com/xxxiaol/QRData/de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed/benchmark/QRData.json
Licença
CC BY-NC 4.0
  • #1 figura da resposta próxima: [4.753,5.047000000000001] · interval · [4.753, 5.047000000000001] ()

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
    60.21 in (4.753, 5.047)?
    obrigatóriafalhou[4.753,5.047000000000001]60,2160.21interval · [4.753, 5.047000000000001] ()qrdata.gold.355call_80ab3cf3

    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_80ab3cf3)igual
    Argumentos da referência e do agente
    ArgumentoReferênciaAgente
    cluster——não fixado pela referência
    controls—[]não fixado pela referência
    dataset"wage_grad12""wage"diferente
    fe—[]não fixado pela referência
    intercept—truenão fixado pela referência
    level—0,950.95não fixado pela referência
    se—"HC1"não fixado pela referência
    subset——não fixado pela referência
    weights——não fixado pela referência
    x["T"]["educ"]diferente
    y"hwage""wage"diferente

    Pendências do caminho de referência: needs_spec:treatment_definition

    Trajetória

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

    1. 0Início

      Please estimate the effect of graduating 12th grade on hourly wage. Please use linear regression and do not consider variables other than 'wage', 'hours', and 'educ'. Please provide your answer to the nearest hundredth.

      wage (agent)

      To estimate the impact of education on hourly wage, we look at a sample size representing individuals with varying levels of education and their hourly wages. The dataset wage.csv contains the necessary data for our analysis. The columns in this dataset include 'wage', representing the total income; 'hours', representing the total hours worked; and 'educ', representing the years of education; and other variables like the parents' education and the person's IQ score.

      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
      wage_grad12 (reference)
      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
      1. derive {"args":{"left":"wage","right":"hours"},"name":"hwage","op":"ratio"}
      2. derive {"args":{"cmp":"gt","column":"educ","value":12},"name":"T","op":"indicator"}
    2. 1Turno do modelo
      call_4c0e90bcnaive-olsFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
      Texto visível

      Linha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.

      Chamadas pedidas
      • infer.ols
        {
          "dataset": "wage",
          "x": [
            "educ"
          ],
          "y": "wage"
        }
    3. 2Ferramenta
      infer.olsv0.1.0call_80ab3cf3decidido pelo modeloreexecutável

      Motivo: Linha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.

      Argumentos
      {
        "cluster": null,
        "controls": [],
        "dataset": "wage",
        "fe": [],
        "intercept": true,
        "level": 0.95,
        "se": "HC1",
        "subset": null,
        "weights": null,
        "x": [
          "educ"
        ],
        "y": "wage"
      }
      Figuras call_80ab3cf3
      ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
      coef.educ
      Coefficient on educ in the regression of wage
      60,2143 60.214283239468846,156966.15695573453877548,1312 – 72,2974
      Diagnósticos
      • n_obs = 935935
      • k = 22
      • r2 = 0,1070.10700009524816323
      • df_resid = 933933
      • se_type = "HC1"
      • n_clusters = —
      Tabelas (1)
      {
        "coefficients": [
          {
            "ci_high": 304.48219007051216,
            "ci_low": -10.57731057239684,
            "coef": 146.95243974905765,
            "p": 0.06745856341923868,
            "se": 80.26953328642635,
            "t": 1.8307374383838286,
            "term": "Intercept"
          },
          {
            "ci_high": 72.29736955991905,
            "ci_low": 48.131196919018635,
            "coef": 60.21428323946884,
            "p": 1.432126708571799e-21,
            "se": 6.156955734538775,
            "t": 9.779879186345907,
            "term": "educ"
          }
        ]
      }
      Digests dos dados
      wage 5be148e1f4d2923c08b811102afc478bd6a4fbc82c013bb85862221055ebdd96
      sha256 do resultado
      25c8fc1787c4c74ee40c3d722d96b41dc8c33588c0d4ab1f368662577dc40b4e
    4. 3Turno do modelo
      call_788a00danaive-olsFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
      Chamadas pedidas
      • submit_answer (meta-ferramenta)
        {
          "answer": "Estimativa ingênua (infer.ols): coef.educ = 60,21.",
          "caveats": [],
          "figure_refs": [
            "call_80ab3cf3:coef.educ"
          ]
        }
    5. 4Guarda
      resposta aceita
      Números encontrados
      60,21
      Sem lastro
      —
      Não citados
      —
      1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
    6. 5Resposta

      Estimativa ingênua (infer.ols): coef.educ = 60,21.

      Figuras citadas: call_80ab3cf3:coef.educ · Parada: answered
      Figura da resposta: call_80ab3cf3:coef.educ = 60,214360.21428323946884 (se 6,156966.156955734538775)
    7. 6Pontuação
      #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
    8. 7Pontuação
      #1figura da resposta próximafalhouobrigatória60.21 in (4.753, 5.047)?

    Épocas × verificações

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

    Tentativas

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

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    Pacote da tarefa (.zip)
    56,8 KB · sha256 d701dfb96a8eaed69f4817ec58ee3a75e8d99c113b911a1ced6d165c946f812f

    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/02780790ddd0fedd313525fcdbff469e310b0b0d57f004e3284090a7c52eb995.json847 B02780790ddd0fedd313525fcdbff469e310b0b0d57f004e3284090a7c52eb995
    attachments/34a9b7b4d40aafc62b9eb95e1186cf54966644ac80d34c51d542d8fcf5477eb3.json218 B34a9b7b4d40aafc62b9eb95e1186cf54966644ac80d34c51d542d8fcf5477eb3
    attachments/3c769d4f85d73f062a59c152274661596915a8603f54a3e133a01da0c0b22cc4.json953 B3c769d4f85d73f062a59c152274661596915a8603f54a3e133a01da0c0b22cc4
    attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
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    attachments/ad85c937ba2b45645e3801c6a927c52322c61b70cbfa893a15dfc700d04ba5b0.json244 Bad85c937ba2b45645e3801c6a927c52322c61b70cbfa893a15dfc700d04ba5b0
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    native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.355.e1.a1.json456 Baaf6006acf1545e041d3da11cdd9114d8044c5783ccb0882742a4db25ce3e3b7
    sources/qrdata.eval_py.json1,3 KBd610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a
    sources/qrdata.gold.355.json1,4 KBc662cf1e3e96927396cf678967fb8643c0110fc2b1787f310a4224a657f7d334
    specs/qrdata_socsci.355.json5,2 KB0c3112ac2d4934224c9c0782d6eaf1885d387b4c2953ffbb7fc91c99b53bf10d
    traces/qrdata_socsci.355.e1.a1.jsonl11,7 KB4df648049b9e1375a907daa40e2aac73c7835b6bfa8e404958f23841ccc05a96
    trajectories/qrdata_socsci.355.e1.a1.jsonl9,2 KB666d22490300c5679318c0600658ecc8ca255c0e926105c3b7e4f7994c27aec1