Tarefa causcibench_real.q030
causcibench_realagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171142Z-suite-causcibench_real-naive-d6494dVeredito
-0.5408731306 vs -1.223Família do método (das chamadas de ferramentas): ols (regression)
Pergunta feita ao analista
What is the effect of fish prices on quantity demanded?
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
| # | Verificação | Obrigatória | Resultado | Esperado | Observado | Tolerância | Fonte | Chamada |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | resposta com lastro every number backed | obrigatória | passou | — | [] | — | — | — |
| 1 | figura da resposta próxima -0.5408731306 vs -1.223 | obrigatória | falhou | -1,223-1.223 | -0,540873-0.5408731306361362 | relativa 0.05 | causcibench_real.gold.q030 | call_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
| Argumento | Referência | Agente | |
|---|---|---|---|
| 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 | — | true | não fixado pela referência |
| level | — | 0,950.95 | não 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.
- 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
file8483868338caa50ffd745475890ce33fd2c24bee6980c5b01f67827008ce6e04· frame — - 1Turno do modelo
call_507180fbnaive-olsFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheTexto visívelLinha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.
Chamadas pedidasinfer.ols{ "dataset": "graddy_markets_fulton", "x": [ "p" ], "y": "q" }
- 2Ferramenta
infer.olsv0.1.0call_248affb5decidido pelo modeloreexecutávelMotivo: 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 Chave Valor Valor bruto Erro-padrão IC coef.p Coefficient on p in the regression of q-0,540873 -0.54087313063613620,165047 0.16504726583418838-0,867991 – -0,213755 Diagnósticosn_obs= 111111k= 22r2= 0,07757910.0775791302647092df_resid= 109109se_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_fulton91d6153b52e63629c6d2375873d3efa34d54fce4526875b3141fe1fda8dd70f3- sha256 do resultado
e1b5e94b0de42efaeda2ad06e6781a03d2bc7dda06bd54fd74024c30845a26fe
- 3Turno do modelo
call_070184e2naive-olsFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Estimativa ingênua (infer.ols): coef.p = -0,5409.", "caveats": [], "figure_refs": [ "call_248affb5:coef.p" ] }
- 4Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- -0,5409
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 5Resposta
Estimativa ingênua (infer.ols): coef.p = -0,5409.
Figuras citadas:call_248affb5:coef.p· Parada:answeredFigura da resposta:call_248affb5:coef.p= -0,540873-0.5408731306361362(se 0,1650470.16504726583418838) - 6Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 7Pontuação#1figura da resposta próximafalhouobrigatória
-0.5408731306 vs -1.223
Épocas × verificações
| # | 0 | 1 |
|---|---|---|
| Época 1 | passou | falhou |
Tentativas
Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.
- época 1, tentativa 1falhoupontuada(exibindo)
Downloads desta tarefa
b776ca5c19dba9fb7badca047407f76fc86ca0fe9ea7ce11807218398e89a150O 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 |
|---|---|---|
| attachments/021f1a46ae9b9797cec56feb81a47b20eda65d50c5149dccca58808f28fd4633.json | 957 B | 021f1a46ae9b9797cec56feb81a47b20eda65d50c5149dccca58808f28fd4633 |
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