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Tarefa qrdata_socsci.375

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

Veredito

falhouDecidida pela verificação 1: figura da resposta próxima, fora da tolerância.
-4555.74 in (2384.1533, 2531.6267)?

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

Pergunta feita ao analista

What is the Average Treatment Effect on the treated (ATT) of the trainee program on earnings, as estimated by a matching estimator? Please round the final answer to the nearest hundredth. The answer is positive if the trainee program increases the earnings.

Resposta

Estimativa ingênua (infer.ols): coef.trainees = -4556.

Valores esperados e de onde vêm

qrdata.gold.375

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 375 (0-based), field 'answer'
Trecho
item 375 answer 2457.89
Valor como publicado
2457.89
Valor
2.457,892457.89
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: [2384.1533,2531.6267] · interval · [2384.1533, 2531.6267] ()

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
    -4555.74 in (2384.1533, 2531.6267)?
    obrigatóriafalhou[2384.1533,2531.6267]-4.555,74-4555.74interval · [2384.1533, 2531.6267] ()qrdata.gold.375call_32797218

    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

      What is the Average Treatment Effect on the treated (ATT) of the trainee program on earnings, as estimated by a matching estimator? Please round the final answer to the nearest hundredth. The answer is positive if the trainee program increases the earnings.

      trainee_unique_on_age (agent)

      We are trying to estimate the effect of a trainee program on earnings. Data in the CSV file trainee_unique_on_age.csv contains trainee status, age, and earnings of each unit. Trainees are much younger than non trainees, which indicates that age is probably a confounder.

      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
    2. 1Turno do modelo
      call_ebc588c5naive-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": "trainee_unique_on_age",
          "x": [
            "trainees"
          ],
          "y": "earnings"
        }
    3. 2Ferramenta
      infer.olsv0.1.0call_32797218decidido pelo modeloreexecutável

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

      Argumentos
      {
        "cluster": null,
        "controls": [],
        "dataset": "trainee_unique_on_age",
        "fe": [],
        "intercept": true,
        "level": 0.95,
        "se": "HC1",
        "subset": null,
        "weights": null,
        "x": [
          "trainees"
        ],
        "y": "earnings"
      }
      Figuras call_32797218
      ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
      coef.trainees
      Coefficient on trainees in the regression of earnings
      -4.555,74 -4555.7354925775982.385,82385.7973792779712-9.335,06 – 223,591
      Diagnósticos
      • n_obs = 5858
      • k = 22
      • r2 = 0,04531070.045310660272200765
      • df_resid = 5656
      • se_type = "HC1"
      • n_clusters = —
      Tabelas (1)
      {
        "coefficients": [
          {
            "ci_high": 24574.99733734644,
            "ci_low": 17389.10522675612,
            "coef": 20982.05128205128,
            "p": 1.1486193996412599e-16,
            "se": 1793.5668047730085,
            "t": 11.698505584634047,
            "term": "Intercept"
          },
          {
            "ci_high": 223.59096451257392,
            "ci_low": -9335.06194966777,
            "coef": -4555.735492577598,
            "p": 0.06132245670617739,
            "se": 2385.7973792779712,
            "t": -1.9095232194262568,
            "term": "trainees"
          }
        ]
      }
      Digests dos dados
      trainee_unique_on_age 5a23c97f5cdb2ae04cdd92c5f2691a206d7cdaae64f3d754f1521e6a8f1759b2
      sha256 do resultado
      b6df1fb52963b7318a01cc92d81df5372a3aa3f385ba90ff50607999258c4a04
    4. 3Turno do modelo
      call_52cf8092naive-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.trainees = -4556.",
          "caveats": [],
          "figure_refs": [
            "call_32797218:coef.trainees"
          ]
        }
    5. 4Guarda
      resposta aceita
      Números encontrados
      -4556
      Sem lastro
      —
      Não citados
      —
      1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
    6. 5Resposta

      Estimativa ingênua (infer.ols): coef.trainees = -4556.

      Figuras citadas: call_32797218:coef.trainees · Parada: answered
      Figura da resposta: call_32797218:coef.trainees = -4.555,74-4555.735492577598 (se 2.385,82385.7973792779712)
    7. 6Pontuação
      #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
    8. 7Pontuação
      #1figura da resposta próximafalhouobrigatória-4555.74 in (2384.1533, 2531.6267)?

    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)
    55,9 KB · sha256 c31e7f09ef273e43aea435bb0f7506f0f78565bc7596dd7ba47009880de1d872

    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/3252d812d066f4a66240e5a3db2949fdfff693e18ff71af0ab62a8580321c979.json560 B3252d812d066f4a66240e5a3db2949fdfff693e18ff71af0ab62a8580321c979
    attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
    attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
    attachments/5b1d8bfe522d2c7db82f81be3ee7158d79ae7f65e77f1cb5a1e7cdff49501191.json243 B5b1d8bfe522d2c7db82f81be3ee7158d79ae7f65e77f1cb5a1e7cdff49501191
    attachments/5bd15d6450566332f7623d42072c4273136cbdeedbb2817abcb3840d03400ac7.json282 B5bd15d6450566332f7623d42072c4273136cbdeedbb2817abcb3840d03400ac7
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    native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.375.e1.a1.json478 B082b54281d49adda871e7a8a80838bc1159544ba14f39bee0ca8cde490a1bdb8
    sources/qrdata.eval_py.json1,3 KBd610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a
    sources/qrdata.gold.375.json1,2 KB8c33bc6b8274e935e8724ed7a104da5f5514ad101a3f1eac9245979d05e8da54
    specs/qrdata_socsci.375.json3,6 KB16a6d75f436a77bbbe6357ca88d63adda421fda9f47c54b8812135992971f85b
    traces/qrdata_socsci.375.e1.a1.jsonl11,5 KBce1bf5dc4551fbb99b3f1631010aadfe4fdaed4bc66b81f317fe61a1db5b1551
    trajectories/qrdata_socsci.375.e1.a1.jsonl8,8 KB7b1aa4310583f98d4e9f8b666a2c9540160640dd380d4a1b44099a3d5472748a