Tarefa qrdata_socsci.363
qrdata_socsciagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T170037Z-suite-qrdata_socsci-naive-761cb5Veredito
13.93 in (3.1913, 3.3887)?Família do método (das chamadas de ferramentas): ols (regression)
Pergunta feita ao analista
What is the Local Average Treatment Effect (LATE) of receiving the marketing push on in-app purchases, as estimated using linear regression and instrumental variable, rounded to two decimal places?
Estimativa ingênua (infer.ols): coef.push_delivered = 13,93.
Valores esperados e de onde vêm
qrdata.gold.363
- 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 363 (0-based), field 'answer'
- Trecho
item 363 answer 3.29
- Valor como publicado
3.29- Valor
- 3,29
3.29 - 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:
[3.1913,3.3887]· interval · [3.1913, 3.3887] ()
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 13.93 in (3.1913, 3.3887)? | obrigatória | falhou | [3.1913,3.3887] | 13,9313.93 | interval · [3.1913, 3.3887] () | qrdata.gold.363 | call_c0fe30a3 |
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 | "app_engagement_push" | "app_engagement_push" | igual |
| endog | ["push_delivered"] | — | ausente |
| fe | — | [] | não fixado pela referência |
| instruments | ["push_assigned"] | — | ausente |
| 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 | — | ["push_delivered"] | não fixado pela referência |
| y | "in_app_purchase" | "in_app_purchase" | igual |
Trajetória
Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.
- 0Início
What is the Local Average Treatment Effect (LATE) of receiving the marketing push on in-app purchases, as estimated using linear regression and instrumental variable, rounded to two decimal places?
app_engagement_push(agent)A study is conducted to measure the effect of a marketing push on user engagement, specifically in-app purchases. Some customers who were assigned to receive the push are not receiving it, because they probably have an older phone that doesn’t support the kind of push the marketing team designed. The dataset app_engagement_push.csv contains records for 10,000 random customers. Each record includes whether an in-app purchase was made (in_app_purchase), if a marketing push was assigned to the user (push_assigned), and if the marketing push was successfully delivered (push_delivered).
file3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970· frame — - 1Turno do modelo
call_e9fa85b6naive-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": "app_engagement_push", "x": [ "push_delivered" ], "y": "in_app_purchase" }
- 2Ferramenta
infer.olsv0.1.0call_c0fe30a3decidido pelo modeloreexecutávelMotivo: Linha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.
Argumentos
{ "cluster": null, "controls": [], "dataset": "app_engagement_push", "fe": [], "intercept": true, "level": 0.95, "se": "HC1", "subset": null, "weights": null, "x": [ "push_delivered" ], "y": "in_app_purchase" }Figuras call_c0fe30a3 Chave Valor Valor bruto Erro-padrão IC coef.push_delivered Coefficient on push_delivered in the regression of in_app_purchase13,9314 13.9314391922229530,528211 0.5282106086555312,896 – 14,9668 Diagnósticosn_obs= 10.00010000k= 22r2= 0,06539590.06539593852843262df_resid= 9.9989998se_type="HC1"n_clusters= —
Tabelas (1)
{ "coefficients": [ { "ci_high": 66.131290962787, "ci_low": 64.90574607425003, "coef": 65.51851851851852, "p": 0, "se": 0.3126068981899111, "t": 209.58756475909726, "term": "Intercept" }, { "ci_high": 14.96683830730506, "ci_low": 12.896040077140846, "coef": 13.931439192222953, "p": 2.9108394610124003e-148, "se": 0.52821060865553, "t": 26.37478112695058, "term": "push_delivered" } ] }- Digests dos dados
app_engagement_push71f85053598599daf2121fc809836892f772252acf99d24886da3bea76d22aeb- sha256 do resultado
97b0b719e309bb7c263988f89b77b22507025a6a1bfbf3e416d3f130b72746a2
- 3Turno do modelo
call_c488d7dbnaive-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.push_delivered = 13,93.", "caveats": [], "figure_refs": [ "call_c0fe30a3:coef.push_delivered" ] }
- 4Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- 13,93
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 5Resposta
Estimativa ingênua (infer.ols): coef.push_delivered = 13,93.
Figuras citadas:call_c0fe30a3:coef.push_delivered· Parada:answeredFigura da resposta:call_c0fe30a3:coef.push_delivered= 13,931413.931439192222953(se 0,5282110.52821060865553) - 6Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 7Pontuação#1figura da resposta próximafalhouobrigatória
13.93 in (3.1913, 3.3887)?
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
174e91328da9fe2db660cfaa3f7d6274b3b4680f1cf6f45aea1e33421bc85308O 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/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json | 2,4 KB | 433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420 |
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