Pular para o conteúdo

Tarefa qrdata_socsci.369

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

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.

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

Pergunta feita ao analista

By the year 2000, what was the estimated reduction in per-capita cigarette sales (in packs) in California as a result of Proposition 99, based on the synthetic control method? Please round the final answer to the nearest hundredth.

Resposta

Estimativa ingênua (infer.ols): coef.california = -24,95.

Valores esperados e de onde vêm

qrdata.gold.369

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 369 (0-based), field 'answer'
Trecho
item 369 answer 24.83
Valor como publicado
24.83
Valor
24,8324.83
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: [24.085099999999997,25.5749] · interval · [24.085099999999997, 25.5749] ()

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
    24.95 in (24.0851, 25.5749)?
    obrigatóriapassou[24.085099999999997,25.5749]24,9524.95interval · [24.085099999999997, 25.5749] ()qrdata.gold.369call_13e23734

    Caminho de referência e caminho do agente

    A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

    Nenhum caminho de referência registrado para esta tarefa.

    Trajetória

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

    1. 0Início

      By the year 2000, what was the estimated reduction in per-capita cigarette sales (in packs) in California as a result of Proposition 99, based on the synthetic control method? Please round the final answer to the nearest hundredth.

      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_d6a55050naive-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": "smoking2",
          "x": [
            "california"
          ],
          "y": "cigsale"
        }
    3. 2Ferramenta
      infer.olsv0.1.0call_13e23734decidido pelo modeloreexecutável

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

      Argumentos
      {
        "cluster": null,
        "controls": [],
        "dataset": "smoking2",
        "fe": [],
        "intercept": true,
        "level": 0.95,
        "se": "HC1",
        "subset": null,
        "weights": null,
        "x": [
          "california"
        ],
        "y": "cigsale"
      }
      Figuras call_13e23734
      ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
      coef.california
      Coefficient on california in the regression of cigsale
      -24,9458 -24.9457554744338245,390625.390623666399409-35,5218 – -14,3697
      Diagnósticos
      • n_obs = 1.2091209
      • k = 22
      • r2 = 0,01449180.014491822167306823
      • df_resid = 1.2071207
      • se_type = "HC1"
      • n_clusters = —
      Tabelas (1)
      {
        "coefficients": [
          {
            "ci_high": 121.3973657242941,
            "ci_low": 117.66833882218256,
            "coef": 119.53285227323833,
            "p": 0,
            "se": 0.9503459180766249,
            "t": 125.77825610611039,
            "term": "Intercept"
          },
          {
            "ci_high": -14.369721901392372,
            "ci_low": -35.52178904747527,
            "coef": -24.945755474433824,
            "p": 0.000004098267105255285,
            "se": 5.390623666399409,
            "t": -4.627619551690201,
            "term": "california"
          }
        ]
      }
      Digests dos dados
      smoking2 d54b84cb5b42c225732a5e4ae3b893195557b7a9df43e8a26093cf7beb0601ff
      sha256 do resultado
      9ea405e2cd1c31ab017b851fc0b59826a7b6515856c6b3a0e1dd2ad4d1d4459a
    4. 3Turno do modelo
      call_a5289ac2naive-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.california = -24,95.",
          "caveats": [],
          "figure_refs": [
            "call_13e23734:coef.california"
          ]
        }
    5. 4Guarda
      resposta aceita
      Números encontrados
      -24,95
      Sem lastro
      —
      Não citados
      —
      1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
    6. 5Resposta

      Estimativa ingênua (infer.ols): coef.california = -24,95.

      Figuras citadas: call_13e23734:coef.california · Parada: answered
      Figura da resposta: call_13e23734:coef.california = -24,9458-24.945755474433824 (se 5,390625.390623666399409)
    7. 6Pontuação
      #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
    8. 7Pontuação
      #1figura da resposta próximapassouobrigatória24.95 in (24.0851, 25.5749)?

    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)
    57,0 KB · sha256 7de123ddf64508ef70ac6bb08626ca4f64e1a7819d92f0e145b6aab6717c0dd2

    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/1d5d54dd53eafb9ee076b0196aeabafc725d5f7bacf5a76b79bbd5a0a8ce09a4.json872 B1d5d54dd53eafb9ee076b0196aeabafc725d5f7bacf5a76b79bbd5a0a8ce09a4
    attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
    attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
    attachments/9396914184730277ce6e40d119dfd2d3b23dbeb501f6533b16d1fd87ef651c19.json978 B9396914184730277ce6e40d119dfd2d3b23dbeb501f6533b16d1fd87ef651c19
    attachments/b094e03fadb1f6561854ddbb8642192ce503da161bba99ef22a0e6738bed44f5.json231 Bb094e03fadb1f6561854ddbb8642192ce503da161bba99ef22a0e6738bed44f5
    attachments/b93d98c1fc2c3e016e4c6cd755e79d86178171bc97147c1df4d3b49f247051a2.json1,2 KBb93d98c1fc2c3e016e4c6cd755e79d86178171bc97147c1df4d3b49f247051a2
    attachments/ecd58ed9ab0aab9a10fc11a3f3dcffdc484bc51f10df786935b3a047894220be.json256 Becd58ed9ab0aab9a10fc11a3f3dcffdc484bc51f10df786935b3a047894220be
    native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.369.e1.a1.json471 B7124b56365140338aecb34cd838fb3539c000ffa1485b2a64a4efa1b9ae2128a
    sources/qrdata.eval_py.json1,3 KBd610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a
    sources/qrdata.gold.369.json1,1 KB99766c1977122bc2c614bdef4a210ea058f99dadf3ec41f0b8a2ae2d208924e5
    specs/qrdata_socsci.369.json4,1 KBd38458e9fe383f77041b627fb3ddc98b934235d3d1b4e661bb19858d6dc094e2
    traces/qrdata_socsci.369.e1.a1.jsonl12,0 KB181c66d72accf4e35c2f0eb694d32ec7ceb0204b8a98fd79aed542bb74130e21
    trajectories/qrdata_socsci.369.e1.a1.jsonl9,3 KBa09de9a85766b19748a81139e7c3ac5da162e59f3268a8af7741bc6c23563b5d