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Tarefa causcibench_real.q105

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

Veredito

falhouDecidida pela verificação 1: figura da resposta próxima, fora da tolerância.
-0.04260334859 vs -0.112

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

Pergunta feita ao analista

What was the effect of the radio advertising campaign on the change in the incumbent mayor's vote share in the 2006 elections?

Resposta

Estimativa ingênua (infer.ols): coef.Grp_Buy = -0,04260.

Valores esperados e de onde vêm

causcibench_real.gold.q105

Fonte
CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 105
Tipo
benchmark_gold
Localização
real_input.json, record id 105: fields effect and std_error
Trecho
id 105 effect -0.112 std_error 0.136
Valor como publicado
-0.112
Erro-padrão como publicado
0.136
Valor
-0,112-0.112 (se 0,1360.136)
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: -0,112-0.112 · 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
-0.04260334859 vs -0.112
obrigatóriafalhou-0,112-0.112-0,0426033-0.04260334859042887relativa 0.05causcibench_real.gold.q105call_c11c8c22

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.olsChamada do agente: infer.ols (call_c11c8c22)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
controls["Strata70","Strata90","Partisan","To_Prev","Statewide_2005"][]diferente
dataset"panagopolous_field_experiments""panagopolous_field_experiments"igual
fe—[]não fixado pela referência
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["Grp_Buy"]["Grp_Buy"]igual
y"Votesharechange""Votesharechange"igual

Trajetória

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

  1. 0Início

    What was the effect of the radio advertising campaign on the change in the incumbent mayor's vote share in the 2006 elections?

    panagopolous_field_experiments (agent)

    The dataset consists of 49 observations from mayoral elections in U.S. cities, with 33 observations from 2005 and 16 from 2006. The data is gathered through a randomized field experiment. Within matched pairs of municipalities, one city was randomly assigned to the treatment group and the other to the control group. The treatment involved a 60-second, non-partisan get-out-the-vote radio advertisement. The control group received no such intervention. The unit of observation is the city. Inclusion was limited to cities with populations over 30,000 where an incumbent mayor ran for reelection against an opponent. The study's outcome measure is the change in the incumbent mayor's vote share compared to the previous election. Variables: State: State City: City Contested_2006: Mayoral election contested To_Prev: Turnout in prior mayoral election Partisan: Partisan ballot Inc_Voteshare_Prev: Incumbent vote percentage in prior mayoral election Inc_Running_2006: Incumbent running in mayoral election Grp_Buy: Gross Ratings Points purchased (measure of advertising intensity) Statewide_2005: Statewide election Strata90: Low Cost-per-point stratum Strata70: Moderate Cost-per-point stratum Votesharechange: Change in incumbent vote percentage since prior mayoral election Votesharediff: Margin of victory Year_Exp: Experiment year

    file 4752df417db23bf5ef74fdf35be37e544f94fd7b8c6eb3769e309feea61b4e65 · frame —
  2. 1Turno do modelo
    call_96bada77naive-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": "panagopolous_field_experiments",
        "x": [
          "Grp_Buy"
        ],
        "y": "Votesharechange"
      }
  3. 2Ferramenta
    infer.olsv0.1.0call_c11c8c22decidido pelo modeloreexecutável

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

    Argumentos
    {
      "cluster": null,
      "controls": [],
      "dataset": "panagopolous_field_experiments",
      "fe": [],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "Grp_Buy"
      ],
      "y": "Votesharechange"
    }
    Figuras call_c11c8c22
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    coef.Grp_Buy
    Coefficient on Grp_Buy in the regression of Votesharechange
    -0,0426033 -0.042603348590428870,06852230.0685222973267414-0,180168 – 0,0949609
    Diagnósticos
    • n_obs = 5353
    • k = 22
    • r2 = 0,007010140.007010143972914773
    • df_resid = 5151
    • se_type = "HC1"
    • n_clusters = —
    Tabelas (1)
    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 9.9210421842342,
          "ci_low": -2.357887263344104,
          "coef": 3.7815774604450474,
          "p": 0.22191388527383332,
          "se": 3.058136260397882,
          "t": 1.2365627749866976,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": 0.09496090342749335,
          "ci_low": -0.18016760060835108,
          "coef": -0.04260334859042887,
          "p": 0.5368795898988691,
          "se": 0.0685222973267414,
          "t": -0.6217443117424868,
          "term": "Grp_Buy"
        }
      ]
    }
    • 25 rows were dropped because one of 'Votesharechange', 'Grp_Buy' was missing
    Digests dos dados
    panagopolous_field_experiments 8731b90da302477ec1e88876005d7d126e6877c1a1e0aac2702cbb54eac9b602
    sha256 do resultado
    1ab0e64f0ff162479dfb128eacf28019109b7fc3074015de5d30f81c81fe9122
  4. 3Turno do modelo
    call_cf2f6c56naive-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.Grp_Buy = -0,04260.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_c11c8c22:coef.Grp_Buy"
        ]
      }
  5. 4Guarda
    resposta aceita
    Números encontrados
    -0,04260
    Sem lastro
    —
    Não citados
    —
    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
  6. 5Resposta

    Estimativa ingênua (infer.ols): coef.Grp_Buy = -0,04260.

    Figuras citadas: call_c11c8c22:coef.Grp_Buy · Parada: answered
    Figura da resposta: call_c11c8c22:coef.Grp_Buy = -0,0426033-0.04260334859042887 (se 0,06852230.0685222973267414)
  7. 6Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
  8. 7Pontuação
    #1figura da resposta próximafalhouobrigatória-0.04260334859 vs -0.112

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)
105,2 KB · sha256 06a8fd4d91ed54d66a69558dfeeb8759760396a0444b6fdf2778cafc34003db9

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
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attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
attachments/58b86ae39ca6297a8aced6e1ed2a87aae4890cceffab347495230ebc4273d52a.json973 B58b86ae39ca6297a8aced6e1ed2a87aae4890cceffab347495230ebc4273d52a
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native/causcibench_real/causcibench_real.q105.e1.a1.json1,7 KB5c3a1e4c4d146dfad4e680f0b6064b62e40032c216bf1ffead618c240f5d9592
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