Tarefa nist_anova.atmwtag.agent

Veredito

Pergunta feita ao analista

NIST Statistical Reference Datasets, one-way analysis of variance, problem AtmWtAg: observed data: the atomic weight of a reference sample of silver measured with 2 instruments; one factor (instrument) with 2 levels and 48 observations in a balanced design, model y_ij = mu + tau_i + e_ij. Dataset d holds the factor instrument (levels 1 to 2), the response agwt, and indicator columns instrument_2 (1 when the row is at that level; level 1 is the reference). Compute the ANOVA F statistic for the hypothesis that all 2 instrument effects are equal: the between-instrument mean square divided by the within-instrument mean square.

Valores esperados e de onde vêm

Verificações

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

Trajetória

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

1. 0Início

   NIST Statistical Reference Datasets, one-way analysis of variance, problem AtmWtAg: observed data: the atomic weight of a reference sample of silver measured with 2 instruments; one factor (instrument) with 2 levels and 48 observations in a balanced design, model y_ij = mu + tau_i + e_ij. Dataset d holds the factor instrument (levels 1 to 2), the response agwt, and indicator columns instrument_2 (1 when the row is at that level; level 1 is the reference). Compute the ANOVA F statistic for the hypothesis that all 2 instrument effects are equal: the between-instrument mean square divided by the within-instrument mean square.

   d (agent)

   NIST StRD AtmWtAg: 48 observations; instrument = the instrument level (1 to 2), agwt = the response, instrument_2 = 1 when the row is at that instrument level (level 1 is the reference)

   file 41d7748bb1f870d8400017c53993eea65862ffd482aae1693be84d93245c303f · frame —

   1. dummies {"column":"instrument","drop_first":true,"prefix":"instrument"}
2. 1Transformação
   d · dummies {"column":"instrument","drop_first":true,"prefix":"instrument"}

   48 → 48 linhas

   Frame antes → depois: 50e939a8b901 → 978f1a4d92de
3. 2Turno do modelo
   call_cdedfa22referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   With classical errors, the joint test that every indicator's coefficient is zero is the one-way ANOVA F.

   Chamadas pedidas

   • infer.linear_hypothesis

     {
       "dataset": "d",
       "hypothesis": "instrument_2 = 0",
       "se": "classical",
       "x": [
         "instrument_2"
       ],
       "y": "agwt"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
4. 3Ferramenta
   infer.linear_hypothesisv0.1.0call_7d069560decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: With classical errors, the joint test that every indicator's coefficient is zero is the one-way ANOVA F.

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "dataset": "d",
     "hypothesis": "instrument_2 = 0",
     "se": "classical",
     "subset": null,
     "x": [
       "instrument_2"
     ],
     "y": "agwt"
   }

   Figuras call_7d069560

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   F F statistic of instrument_2 = 0	15,9467	15.946733566676919	—	—
   p_value p-value of instrument_2 = 0	0,000232684 probability	0.00023268444844061774	—	—

   Diagnósticos

   • statistic = "F"
   • df_numerator = 11
   • df_denominator = 4646
   • se_type = "classical"
   • n_obs = 4848
   • n_clusters = —

   Tabelas (2)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 107.86815997294877,
         "ci_low": 107.86814756038456,
         "coef": 107.86815376666667,
         "p": 0,
         "se": 0.0000030832608075289526,
         "t": 34985089.0016393,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": -0.000008635491667912475,
         "ci_low": -0.000026189508331085913,
         "coef": -0.000017412499999499193,
         "p": 0.00023268444844061774,
         "se": 0.000004360389250340866,
         "t": -3.9933361449641223,
         "term": "instrument_2"
       }
     ],
     "restrictions": [
       {
         "estimate": -0.000017412499999499193,
         "hypothesized": 0,
         "restriction": "instrument_2 = 0"
       }
     ]
   }

   Digests dos dados

   d 978f1a4d92de2d643509af53d29b238a002c181e0c1b8d2ff189cf3aca02cef2

   sha256 do resultado

   91ebda31e76fb788420d1d7424d3f1cd34dd8812d31deefaebf257857ee0997a

   Resultado mostrado ao modelo
5. 4Turno do modelo
   call_648fc170referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.linear_hypothesis): F = 15,95.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_7d069560:F"
       ]
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
6. 5Guarda
   resposta aceita

   Números encontrados

   15,95

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

   1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
7. 6Resposta

   Estimativa (infer.linear_hypothesis): F = 15,95.

   Figuras citadas: call_7d069560:F · Parada: answered

   Figura da resposta: call_7d069560:F = 15,946715.946733566676919
8. 7Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
9. 8Pontuação
   #1resposta citapassouobrigatóriacited ['call_7d069560:F']
10. 9Pontuação
    #2ferramenta chamadapassouobrigatóriaanswer call is infer.linear_hypothesis
11. 10Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.linear_hypothesis.se = 'classical'
12. 11Pontuação
    #4diagnósticopassouobrigatória1 vs 1
13. 12Pontuação
    #5diagnósticopassouobrigatória46 vs 46
14. 13Pontuação
    #6dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriaLRE 10.15 (min 9.0)

Épocas × verificações

Tentativas

Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

• época 1, tentativa 1passoupontuada(exibindo)

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