Tarefa causcibench_real.q009
causcibench_realagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171059Z-suite-causcibench_real-scripted-ded01dVeredito
Família do método (das chamadas de ferramentas): iv (two-stage least squares)
Pergunta feita ao analista
What is the effect of education on earnings?
Estimativa (infer.iv_2sls): coef.educ = 0,1318.
Valores esperados e de onde vêm
causcibench_real.gold.q009
- Fonte
- CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 9
- Tipo
- benchmark_gold
- Localização
- real_input.json, record id 9: fields effect and std_error
- Trecho
id 9 effect 0.132 std_error 0.049
- Valor como publicado
0.132- Erro-padrão como publicado
0.049- Valor
- 0,132
0.132(se 0,0490.049) - Conferido por
- arquivo do benchmark · Written by scripts/freeze_causcibench_real.py from the pinned file; equal to the `answer` and `std_error` of the same id in data/metadata_csv/real_input.csv at the pin.
- sha256 da cópia lida
c1f4c8930675afff63d816d8ed066941ae92697e7bfc31e9d38519398dd80438(identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)- Endereço
https://raw.githubusercontent.com/causalNLP/CauSciBench/d9bb43a2d90f261978cc5ac0b628c0484f6e8956/data/metadata_json/real_input.json- Licença
- CauSciBench repository (MIT for code; metadata as published in the repository)
- #1 figura da resposta próxima: 0,132
0.132· relativa 0.05
Verificações
| # | Verificação | Obrigatória | Resultado | Esperado | Observado | Tolerância | Fonte | Chamada |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | resposta com lastro every number backed | obrigatória | passou | — | [] | — | — | — |
| 1 | figura da resposta próxima 0.1318496962 vs 0.132 | obrigatória | passou | 0,1320.132 | 0,131850.13184969617215697 | relativa 0.05 | causcibench_real.gold.q009 | call_6aa2cf12 |
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 · metadata_rule
| Argumento | Referência | Agente | |
|---|---|---|---|
| cluster | — | — | não fixado pela referência |
| dataset | "card_using_geographic" | "card_using_geographic" | igual |
| endog | ["educ"] | ["educ"] | igual |
| exog | ["exper","black","south","smsa"] | ["exper","black","south","smsa"] | igual |
| instruments | ["nearc4"] | ["nearc4"] | igual |
| level | — | 0,950.95 | não fixado pela referência |
| se | — | "HC1" | não fixado pela referência |
| subset | — | — | não fixado pela referência |
| y | "lwage" | "lwage" | igual |
Trajetória
Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.
- 0Início
What is the effect of education on earnings?
card_using_geographic(agent)The National Longitudinal Survey of Young Men (NLSYM) was conducted to collect data on demographics, education, and employment outcomes. Participants were tracked over time to study long-term patterns. The dataset used here comes from the 1976 wave of the survey. Variables include: lwage: log of wages educ: years of education exper: years of work experience black: 1 if the individual is Black, 0 otherwise south: 1 if the individual lives in a southern state, 0 otherwise married: 1 if married, 0 otherwise smsa: 1 if living in a metropolitan area, 0 otherwise nearc4: 1 if there is a four-year college in the county, 0 otherwise
filedcfffbe5294890880a8ed65da6cbca819980978b844109f455b82a24df671da7· frame — - 1Turno do modelo
call_3083af26referenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheTexto visívelcauscibench_metadata_rule/1: iv
Chamadas pedidasinfer.iv_2sls{ "dataset": "card_using_geographic", "endog": [ "educ" ], "exog": [ "exper", "black", "south", "smsa" ], "instruments": [ "nearc4" ], "y": "lwage" }
- 2Ferramenta
infer.iv_2slsv0.1.0call_6aa2cf12decidido pelo modeloreexecutávelMotivo: causcibench_metadata_rule/1: iv
Argumentos
{ "cluster": null, "dataset": "card_using_geographic", "endog": [ "educ" ], "exog": [ "exper", "black", "south", "smsa" ], "instruments": [ "nearc4" ], "level": 0.95, "se": "HC1", "subset": null, "y": "lwage" }Figuras call_6aa2cf12 Chave Valor Valor bruto Erro-padrão IC coef.educ 2SLS effect of educ on lwage0,13185 0.131849696172156970,0488388 0.048838778599161810,0360889 – 0,227611 Diagnósticosfirst_stage_F.educ= 17,521617.52158709867487partial_r2.educ= 0,005537340.005537342378534316weak_instrument=falsen_obs= 3.0103010se_type="HC1"n_clusters= —
Tabelas (3)
{ "coefficients": [ { "ci_high": 5.544490320001097, "ci_low": 2.3351553411401573, "coef": 3.9398228305706273, "p": 0.0000015517749142396129, "se": 0.8183930713200654, "t": 4.814096023828386, "term": "Intercept" }, { "ci_high": 0.10010964665521813, "ci_low": 0.024429992693417044, "coef": 0.062269819674317585, "p": 0.0012659486578627472, "se": 0.019298610101529643, "t": 3.2266478957146227, "term": "exper" }, { "ci_high": -0.027947774739779788, "ci_low": -0.2312548689607402, "coef": -0.12960132185026, "p": 0.012478322230729104, "se": 0.051844110495347324, "t": -2.4998272824430248, "term": "black" }, { "ci_high": -0.06426232341599948, "ci_low": -0.1542420443547961, "coef": -0.10925218388539779, "p": 0.000002013141708255201, "se": 0.022945183553809055, "t": -4.761443011740963, "term": "south" }, { "ci_high": 0.1932202622051477, "ci_low": 0.07643167032893833, "coef": 0.13482596626704302, "p": 0.000006210461791105025, "se": 0.029781551327695815, "t": 4.527163974217136, "term": "smsa" }, { "ci_high": 0.22761052674120977, "ci_low": 0.036088865603104175, "coef": 0.13184969617215697, "p": 0.006979246362745491, "se": 0.04883877859916181, "t": 2.6996927432255613, "term": "educ" } ], "first_stage": [ { "ci_high": 0.4953986651741941, "ci_low": 0.17933787627132974, "coef": 0.33736827072276193, "endog": "educ", "instrument": "nearc4", "p": 0.000029221851538226085, "se": 0.08059674713228678, "t": 4.18587948926804 } ], "reduced_form": [ { "ci_high": 0.0767429145328812, "ci_low": 0.012220893452963864, "coef": 0.04448190399292254, "instrument": "nearc4", "p": 0.00689971388183915, "se": 0.016453369731480306, "t": 2.703513305716039 } ] }- Digests dos dados
card_using_geographicfd36ea13401cd25c416c67b7584a5b20159e46d536946a8ce8b8f94b3fa774f0- sha256 do resultado
3490d2a4013f3d7835b10206df4300fa99e2268a5b5788c9e2778f1d252b032d
- 3Turno do modelo
call_e9dceb1areferenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Estimativa (infer.iv_2sls): coef.educ = 0,1318.", "caveats": [], "figure_refs": [ "call_6aa2cf12:coef.educ" ] }
- 4Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- 0,1318
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 5Resposta
Estimativa (infer.iv_2sls): coef.educ = 0,1318.
Figuras citadas:call_6aa2cf12:coef.educ· Parada:answeredFigura da resposta:call_6aa2cf12:coef.educ= 0,131850.13184969617215697(se 0,04883880.04883877859916181) - 6Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 7Pontuação#1figura da resposta próximapassouobrigatória
0.1318496962 vs 0.132
Épocas × verificações
| # | 0 | 1 |
|---|---|---|
| Época 1 | passou | passou |
Tentativas
Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.
- época 1, tentativa 1passoupontuada(exibindo)
Downloads desta tarefa
f905991eef38f8b783ee9a8e25b554b111b305af27432612f14ac882e69b1a40O 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 |
|---|---|---|
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