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Tarefa causcibench_real.q030

causcibench_realagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171142Z-suite-causcibench_real-naive-d6494d

Veredito

falhouDecidida pela verificação 1: figura da resposta próxima, fora da tolerância.
-0.5408731306 vs -1.223

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

Pergunta feita ao analista

What is the effect of fish prices on quantity demanded?

Resposta

Estimativa ingênua (infer.ols): coef.p = -0,5409.

Valores esperados e de onde vêm

causcibench_real.gold.q030

Fonte
CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 30
Tipo
benchmark_gold
Localização
real_input.json, record id 30: fields effect and std_error
Trecho
id 30 effect -1.223 std_error 0.524
Valor como publicado
-1.223
Erro-padrão como publicado
0.524
Valor
-1,223-1.223 (se 0,5240.524)
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: -1,223-1.223 · relativa 0.05

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
-0.5408731306 vs -1.223
obrigatóriafalhou-1,223-1.223-0,540873-0.5408731306361362relativa 0.05causcibench_real.gold.q030call_248affb5

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

Referência: infer.iv_2slsChamada do agente: infer.ols (call_248affb5)diferente
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
controls—[]não fixado pela referência
dataset"graddy_markets_fulton""graddy_markets_fulton"igual
endog["p"]—ausente
exog["mon","tue","wed","thu","cold","rainy"]—ausente
fe—[]não fixado pela referência
instruments["stormy"]—ausente
intercept—truenão fixado pela referência
level—0,950.95não fixado pela referência
se—"HC1"não fixado pela referência
subset——não fixado pela referência
weights——não fixado pela referência
x—["p"]não fixado pela referência
y"q""q"igual

Trajetória

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

  1. 0Início

    What is the effect of fish prices on quantity demanded?

    graddy_markets_fulton (agent)

    The dataset was collected from the Fulton Fish Market, a historic wholesale fish market in New York City. The purpose of the data collection was to examine the economic and institutional dynamics of how the market functioned. Fish were sold in bulk to a wide range of buyers, including restaurants, retail shops, and independent vendors. Transactions typically took place in the early morning hours, with prices and quantities influenced by factors such as day of the week, weather conditions, and supply levels. Sales were higher on Mondays, Thursdays, and Fridays, compared to Tuesdays and Wednesdays. Sellers in the market set prices individually for each customer. The dataset focuses specifically on whiting, a commonly traded fish in the market. Price information was gathered directly through daily visits to the market and from reports provided by salesmen. Variables: mon: 1 if the day is Monday, 0 otherwise tu: 1 if the day is Tuesday, 0 otherwise wed: 1 if the day is Wednesday, 0 otherwise thu: 1 if the day is Thursday, 0 otherwise date: Date in Year Month Day format stormy: whether or not the weather was stormy; 1 if stormy, 0 otherwise mixed: 1 if the weather was mixed, 0 otherwise p: logarithm of the price per pound q: logarithm of the total quantity sold in pounds rainy: 1 if the weather was rainy, 0 otherwise cold: 1 if the weather was cold, 0 otherwise wind: wind speed

    file 8483868338caa50ffd745475890ce33fd2c24bee6980c5b01f67827008ce6e04 · frame —
  2. 1Turno do modelo
    call_507180fbnaive-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": "graddy_markets_fulton",
        "x": [
          "p"
        ],
        "y": "q"
      }
  3. 2Ferramenta
    infer.olsv0.1.0call_248affb5decidido pelo modeloreexecutável

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

    Argumentos
    {
      "cluster": null,
      "controls": [],
      "dataset": "graddy_markets_fulton",
      "fe": [],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "p"
      ],
      "y": "q"
    }
    Figuras call_248affb5
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    coef.p
    Coefficient on p in the regression of q
    -0,540873 -0.54087313063613620,1650470.16504726583418838-0,867991 – -0,213755
    Diagnósticos
    • n_obs = 111111
    • k = 22
    • r2 = 0,07757910.0775791302647092
    • df_resid = 109109
    • se_type = "HC1"
    • n_clusters = —
    Tabelas (1)
    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 8.568716591368187,
          "ci_low": 8.268628865041347,
          "coef": 8.418672728204767,
          "p": 4.884808970450089e-114,
          "se": 0.07570450269260956,
          "t": 111.20438585255532,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": -0.2137548154828799,
          "ci_low": -0.8679914457893925,
          "coef": -0.5408731306361362,
          "p": 0.0014074017001897217,
          "se": 0.16504726583418838,
          "t": -3.2770802224589053,
          "term": "p"
        }
      ]
    }
    Digests dos dados
    graddy_markets_fulton 91d6153b52e63629c6d2375873d3efa34d54fce4526875b3141fe1fda8dd70f3
    sha256 do resultado
    e1b5e94b0de42efaeda2ad06e6781a03d2bc7dda06bd54fd74024c30845a26fe
  4. 3Turno do modelo
    call_070184e2naive-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.p = -0,5409.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_248affb5:coef.p"
        ]
      }
  5. 4Guarda
    resposta aceita
    Números encontrados
    -0,5409
    Sem lastro
    —
    Não citados
    —
    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
  6. 5Resposta

    Estimativa ingênua (infer.ols): coef.p = -0,5409.

    Figuras citadas: call_248affb5:coef.p · Parada: answered
    Figura da resposta: call_248affb5:coef.p = -0,540873-0.5408731306361362 (se 0,1650470.16504726583418838)
  7. 6Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
  8. 7Pontuação
    #1figura da resposta próximafalhouobrigatória-0.5408731306 vs -1.223

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.

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Pacote da tarefa (.zip)
104,7 KB · sha256 b776ca5c19dba9fb7badca047407f76fc86ca0fe9ea7ce11807218398e89a150

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.

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ArquivoTamanhosha256
attachments/021f1a46ae9b9797cec56feb81a47b20eda65d50c5149dccca58808f28fd4633.json957 B021f1a46ae9b9797cec56feb81a47b20eda65d50c5149dccca58808f28fd4633
attachments/275c960c317de7c3751e505962bb1054c3da8d0fd093efc2d300db452c503caf.json1,9 KB275c960c317de7c3751e505962bb1054c3da8d0fd093efc2d300db452c503caf
attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
attachments/4c23c40ed03c60fe83e5f6d240ca2f9d93f4e9b13f68938b9862e541e82e3758.json80 B4c23c40ed03c60fe83e5f6d240ca2f9d93f4e9b13f68938b9862e541e82e3758
attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
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native/causcibench_real/causcibench_real.q030.e1.a1.json1,6 KB5276141b88e7a27dcc1857227d632f461e98492386b70c1f22cbf824e489a90c
sources/causcibench_real.gold.q030.json1,2 KBbb337718073c4d544e7df0c998302ca688048d686da2cdd3c6846197f8066b03
specs/causcibench_real.q030.json5,1 KBf47575b11568f64f7d9b996f98c5a09e33e956df7b834922a4bee1b5edcee88e
traces/causcibench_real.q030.e1.a1.jsonl12,5 KB72b29d5ec0e5877baec57587fe60425f7ff8367565ce85fdbecf5a1c289e9c6a
trajectories/causcibench_real.q030.e1.a1.jsonl9,7 KBc8105def09b0e5248865a2f5b130f9a11c447031f99ca27ea90c5b14d1435c47