Pular para o conteúdo

Tarefa qrdata_socsci.368

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

Veredito

falhouDecidida pela verificação 1: figura da resposta próxima, fora da tolerância.
-121.29 in (6.3244, 6.7156)?

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

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.

Resposta

Estimativa ingênua (infer.ols): coef.poa = -121,3.

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
6,526.52
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

    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
    -121.29 in (6.3244, 6.7156)?
    obrigatóriafalhou[6.3244,6.715599999999999]-121,29-121.29interval · [6.3244, 6.715599999999999] ()qrdata.gold.368call_561f6866

    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.ols (call_561f6866)diferente
    Argumentos da referência e do agente
    ArgumentoReferênciaAgente
    cluster——não fixado pela referência
    controls—[]não fixado pela referência
    dataset"billboard_impact""billboard_impact"igual
    fe—[]não fixado pela referência
    intercept—truenão fixado pela referência
    level—0,950.95não fixado pela referência
    post"jul"—ausente
    se—"HC1"não fixado pela referência
    subset——não fixado pela referência
    treated"poa"—ausente
    weights——não fixado pela referência
    x—["poa"]não fixado pela referência
    y"deposits""deposits"igual

    Trajetória

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

    1. 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).

      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
    2. 1Turno do modelo
      call_82d16761naive-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": "billboard_impact",
          "x": [
            "poa"
          ],
          "y": "deposits"
        }
    3. 2Ferramenta
      infer.olsv0.1.0call_561f6866decidido pelo modeloreexecutável

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

      Argumentos
      {
        "cluster": null,
        "controls": [],
        "dataset": "billboard_impact",
        "fe": [],
        "intercept": true,
        "level": 0.95,
        "se": "HC1",
        "subset": null,
        "weights": null,
        "x": [
          "poa"
        ],
        "y": "deposits"
      }
      Figuras call_561f6866
      ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
      coef.poa
      Coefficient on poa in the regression of deposits
      -121,289 -121.28930069930072,241312.2413115953132663-125,683 – -116,895
      Diagnósticos
      • n_obs = 4.6004600
      • k = 22
      • r2 = 0,2825860.2825856354578766
      • df_resid = 4.5984598
      • se_type = "HC1"
      • n_clusters = —
      Tabelas (1)
      {
        "coefficients": [
          {
            "ci_high": 195.88372028589347,
            "ci_low": 189.2471888050156,
            "coef": 192.56545454545454,
            "p": 0,
            "se": 1.6925781695499431,
            "t": 113.77049403671427,
            "term": "Intercept"
          },
          {
            "ci_high": -116.8952540229489,
            "ci_low": -125.68334737565249,
            "coef": -121.2893006993007,
            "p": 0,
            "se": 2.2413115953132663,
            "t": -54.11532289973639,
            "term": "poa"
          }
        ]
      }
      Digests dos dados
      billboard_impact 792b69535b51d49fb3a24cb88f6f8f511fc33fa7dae136c5200fa6ea9e44f52a
      sha256 do resultado
      521a325126f64430d0c5fa65afeec8773e3b5bb66c09fd4634a1c9edd318f3c6
    4. 3Turno do modelo
      call_ff9efb67naive-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.poa = -121,3.",
          "caveats": [],
          "figure_refs": [
            "call_561f6866:coef.poa"
          ]
        }
    5. 4Guarda
      resposta aceita
      Números encontrados
      -121,3
      Sem lastro
      —
      Não citados
      —
      1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
    6. 5Resposta

      Estimativa ingênua (infer.ols): coef.poa = -121,3.

      Figuras citadas: call_561f6866:coef.poa · Parada: answered
      Figura da resposta: call_561f6866:coef.poa = -121,289-121.2893006993007 (se 2,241312.2413115953132663)
    7. 6Pontuação
      #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
    8. 7Pontuação
      #1figura da resposta próximafalhouobrigatória-121.29 in (6.3244, 6.7156)?

    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.

    Downloads desta tarefa

    Pacote da tarefa (.zip)
    56,4 KB · sha256 0679de8fc17ba2b4f36e1139097b81a7ce758606ebbdd4893a8685db1e9fe403

    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/16c3e04be6ec0ca8588473718346ffd5e0242b5149bdd74f7761418b0fbc5a73.json840 B16c3e04be6ec0ca8588473718346ffd5e0242b5149bdd74f7761418b0fbc5a73
    attachments/35305966863985ea6493a2d05670be5558aaa59d16fcdc8d6a2bf2055811e645.json233 B35305966863985ea6493a2d05670be5558aaa59d16fcdc8d6a2bf2055811e645
    attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
    attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
    attachments/57eb45fda7f72ad8a64c6dc2e365657ad8e6ea633bf60f494369e82fb298ab02.json946 B57eb45fda7f72ad8a64c6dc2e365657ad8e6ea633bf60f494369e82fb298ab02
    attachments/7d98b598810d4e818fc26866fe9e5f8bf85a1e12be382000434e1c54a55c4393.json246 B7d98b598810d4e818fc26866fe9e5f8bf85a1e12be382000434e1c54a55c4393
    attachments/ba0b9f5a5bffb976284d96cd3dd30d72b63a46dcf1c9623194f83d22ef656717.json846 Bba0b9f5a5bffb976284d96cd3dd30d72b63a46dcf1c9623194f83d22ef656717
    native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.368.e1.a1.json461 B079c33d010b98a76ef8785d91f4abc47f1285dc6379235a2a9f547eb2b4d0fde
    sources/qrdata.eval_py.json1,3 KBd610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a
    sources/qrdata.gold.368.json1,1 KB91f9017491854b4eec249fb2d8c512d6c69c2aedf996cbcad1149b957b9d78db
    specs/qrdata_socsci.368.json4,1 KBc542f85f7aa4cfb202f30293458505ec20bd4ded33f791a8ed4748770e05e4d1
    traces/qrdata_socsci.368.e1.a1.jsonl11,6 KBa1e2365375df06b2c8595798cbf87b3468fbe80e3259e28596be914041df3b18
    trajectories/qrdata_socsci.368.e1.a1.jsonl9,0 KB66f46af154a25d35dd42f73e9323a181c3e5360c76c9387bde8cacc44cdac8b3