Tarefa qrdata_socsci.355
qrdata_socsciagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T170037Z-suite-qrdata_socsci-naive-761cb5Veredito
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.
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
- 4,9
4.9 - Conferido por
- arquivo do benchmark
- sha256 da cópia lida
e076d960f19434adf728aab70480ce34808c06066fcea48eaa38b145d1a111a1(identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)- Desvio conhecido
- não conferidoThe 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
| # | Verificação | Obrigatória | Resultado | Esperado | Observado | Tolerância | Fonte | Chamada |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | resposta com lastro every number backed | obrigatória | passou | — | [] | — | — | — |
| 1 | figura da resposta próxima 60.21 in (4.753, 5.047)? | obrigatória | falhou | [4.753,5.047000000000001] | 60,2160.21 | interval · [4.753, 5.047000000000001] () | qrdata.gold.355 | call_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
| Argumento | Referência | Agente | |
|---|---|---|---|
| cluster | — | — | não fixado pela referência |
| controls | — | [] | não fixado pela referência |
| dataset | "wage_grad12" | "wage" | diferente |
| 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 | — | — | 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.
- 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.
file3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970· frame —wage_grad12(reference)file3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970· frame —derive{"args":{"left":"wage","right":"hours"},"name":"hwage","op":"ratio"}derive{"args":{"cmp":"gt","column":"educ","value":12},"name":"T","op":"indicator"}
- 1Turno do modelo
call_4c0e90bcnaive-olsFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheTexto visívelLinha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.
Chamadas pedidasinfer.ols{ "dataset": "wage", "x": [ "educ" ], "y": "wage" }
- 2Ferramenta
infer.olsv0.1.0call_80ab3cf3decidido pelo modeloreexecutávelMotivo: 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 Chave Valor Valor bruto Erro-padrão IC coef.educ Coefficient on educ in the regression of wage60,2143 60.214283239468846,15696 6.15695573453877548,1312 – 72,2974 Diagnósticosn_obs= 935935k= 22r2= 0,1070.10700009524816323df_resid= 933933se_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
wage5be148e1f4d2923c08b811102afc478bd6a4fbc82c013bb85862221055ebdd96- sha256 do resultado
25c8fc1787c4c74ee40c3d722d96b41dc8c33588c0d4ab1f368662577dc40b4e
- 3Turno do modelo
call_788a00danaive-olsFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Estimativa ingênua (infer.ols): coef.educ = 60,21.", "caveats": [], "figure_refs": [ "call_80ab3cf3:coef.educ" ] }
- 4Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- 60,21
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 5Resposta
Estimativa ingênua (infer.ols): coef.educ = 60,21.
Figuras citadas:call_80ab3cf3:coef.educ· Parada:answeredFigura da resposta:call_80ab3cf3:coef.educ= 60,214360.21428323946884(se 6,156966.156955734538775) - 6Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 7Pontuação#1figura da resposta próximafalhouobrigatória
60.21 in (4.753, 5.047)?
Épocas × verificações
| # | 0 | 1 |
|---|---|---|
| Época 1 | passou | falhou |
Tentativas
Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.
- época 1, tentativa 1falhoupontuada(exibindo)
Downloads desta tarefa
d701dfb96a8eaed69f4817ec58ee3a75e8d99c113b911a1ced6d165c946f812fO 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/02780790ddd0fedd313525fcdbff469e310b0b0d57f004e3284090a7c52eb995.json | 847 B | 02780790ddd0fedd313525fcdbff469e310b0b0d57f004e3284090a7c52eb995 |
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