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Tarefa qrdata_socsci.373

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

Veredito

falhouDecidida pela verificação 1: figura da resposta próxima, fora da tolerância.
-24.95 in (-28.1705, -26.5295)?

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

Pergunta feita ao analista

What is the Average Treatment Effect on the treated (ATT) of Proposition 99 on cigarette sales, as estimated by the difference-in-differences approach? Please round the final answer to the nearest hundredth. Do not consider variables other than cigsale, california, and after_treatment. The answer is positive if the proposition increases the sale.

Resposta

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

Valores esperados e de onde vêm

qrdata.gold.373

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 373 (0-based), field 'answer'
Trecho
item 373 answer -27.35
Valor como publicado
-27.35
Valor
-27,35-27.35
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: [-28.1705,-26.529500000000002] · interval · [-28.1705, -26.529500000000002] ()

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 (-28.1705, -26.5295)?
    obrigatóriafalhou[-28.1705,-26.529500000000002]-24,95-24.95interval · [-28.1705, -26.529500000000002] ()qrdata.gold.373call_027867f0

    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_027867f0)diferente
    Argumentos da referência e do agente
    ArgumentoReferênciaAgente
    cluster——não fixado pela referência
    controls—[]não fixado pela referência
    dataset"smoking2""smoking2"igual
    fe—[]não fixado pela referência
    intercept—truenão fixado pela referência
    level—0,950.95não fixado pela referência
    post"after_treatment"—ausente
    se—"HC1"não fixado pela referência
    subset——não fixado pela referência
    treated"california"—ausente
    weights——não fixado pela referência
    x—["california"]não fixado pela referência
    y"cigsale""cigsale"igual

    Trajetória

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

    1. 0Início

      What is the Average Treatment Effect on the treated (ATT) of Proposition 99 on cigarette sales, as estimated by the difference-in-differences approach? Please round the final answer to the nearest hundredth. Do not consider variables other than cigsale, california, and after_treatment. The answer is positive if the proposition increases the sale.

      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_0f310c09naive-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_027867f0decidido 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_027867f0
      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
      bf4df0aa306fbd767b0af42d85133876adc17407f84f0dc6ee38c1a57f6161b6
    4. 3Turno do modelo
      call_d2aecb93naive-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_027867f0: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_027867f0:coef.california · Parada: answered
      Figura da resposta: call_027867f0:coef.california = -24,9458-24.945755474433824 (se 5,390625.390623666399409)
    7. 6Pontuação
      #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
    8. 7Pontuação
      #1figura da resposta próximafalhouobrigatória-24.95 in (-28.1705, -26.5295)?

    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)
    57,3 KB · sha256 4fe826a1e8f4ae0412b28609771c4ccb88d177e4b87ee7c1e3d120d95f6754c7

    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/35318d308c76f43e36156152a5a3c35536c116924dd6410e4c2c3aeae8222afd.json872 B35318d308c76f43e36156152a5a3c35536c116924dd6410e4c2c3aeae8222afd
    attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
    attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
    attachments/a47271689f4598782e722821f9f9e616c37ec62ad1fec94308899d14e2549d66.json978 Ba47271689f4598782e722821f9f9e616c37ec62ad1fec94308899d14e2549d66
    attachments/b094e03fadb1f6561854ddbb8642192ce503da161bba99ef22a0e6738bed44f5.json231 Bb094e03fadb1f6561854ddbb8642192ce503da161bba99ef22a0e6738bed44f5
    attachments/b93d98c1fc2c3e016e4c6cd755e79d86178171bc97147c1df4d3b49f247051a2.json1,2 KBb93d98c1fc2c3e016e4c6cd755e79d86178171bc97147c1df4d3b49f247051a2
    attachments/df54a4631f1a54b9051e93c9a93e8e54bc722690246a9b341b35f327291c50d9.json373 Bdf54a4631f1a54b9051e93c9a93e8e54bc722690246a9b341b35f327291c50d9
    native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.373.e1.a1.json475 B3535a57abdf944d324efd1e08becc00cc723423f9b3cad4f5ca3c7309b2ec380
    sources/qrdata.eval_py.json1,3 KBd610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a
    sources/qrdata.gold.373.json1,1 KBf8a1fc32ad4e5555a76d5fc3cf0e21097e3e329b3d8a82aeedd07e1576f41519
    specs/qrdata_socsci.373.json4,5 KB0cd9be43a2a2477b485276e652f9e006b589d5a244053a6a8ea7cc4105c64e38
    traces/qrdata_socsci.373.e1.a1.jsonl12,2 KBe454f5262d7906c0d4b743e222ccb357d932edd2fb68bc8da04b33458104cce8
    trajectories/qrdata_socsci.373.e1.a1.jsonl9,4 KB854afae608f181630003ea60d372b1d323a72cab391c59b54b4f45fb6d2bb30b