Tarefa nist_anova.smls02.tool

nist_anovatoolT1publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171223Z-suite-nist_anova-scripted-7361e5

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.

Pergunta feita ao analista

Tarefa de ferramenta: nenhuma pergunta; a especificação de referência é chamada direto.

Valores esperados e de onde vêm

nist_anova.smls02.f

Fonte: NIST/ITL StRD, Analysis of Variance: SmLs02 (SmLs02.dat), certified values
Tipo: certified
Localização: Certified Values block (lines 41-47), row 'Between Treatment F Statistic'
Trecho: Between Treatment F Statistic: 2.01000000000000E+02
Valor como publicado: 2.01000000000000E+02
Valor: 201201
Conferido por: fonte primária · Parsed from the certified block of the file as itl.nist.gov served it (CRLF); the pinned mirror the suite fetches has the same bytes after CRLF -> LF. Re-derived from the data with exact rational arithmetic in tests/test_suite_nist_extra.py.
sha256 da cópia lida: 708e32eaf36769abe7533e7dcd1b6dc67091b60df938dd37c4f0e65660ef7b0b (identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)
Endereço: https://www.itl.nist.gov/div898/strd/anova/SmLs02.dat
Licença: Public domain: a work of the US Government (NIST/ITL Statistical Reference Datasets)

#3 dígitos corretos (LRE): 201201 · LRE >= 9.0 · LRE ≥ 9

Verificações

Cada verificação, o que esperava, o que observou e a chamada que leu
#	Verificação	Obrigatória	Resultado	Esperado	Observado	Tolerância	Fonte	Chamada
0	situação da ferramenta status ok	obrigatória	passou	`"ok"`	`"ok"`	—	—	—
1	diagnóstico 8 vs 8	obrigatória	passou	8`8`	8`8`	default rel 1e-6 (abs floor 1e-6)	—	—
2	diagnóstico 1800 vs 1800	obrigatória	passou	1.800`1800`	1.800`1800`	default rel 1e-6 (abs floor 1e-6)	—	—
3	dígitos corretos (LRE) LRE 14.59 (min 9.0)	obrigatória	passou	201`201`	14,594`14.594`	LRE >= 9.0 · LRE ≥ 9	nist_anova.smls02.f	—

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.linear_hypothesisChamada do agente: infer.linear_hypothesis (call_7adf5be6)igual

Argumentos da referência e do agente
Argumento	Referência	Agente
cluster	—	—	não fixado pela referência
dataset	`"d"`	`"d"`	igual
hypothesis	`"treatment_2 = 0, treatment_3 = 0, treatment_4 = 0, treatment_5 = 0, treatment_6 = 0, treatment_7 = 0, treatment_8 = 0, treatment_9 = 0"`	`"treatment_2 = 0, treatment_3 = 0, treatment_4 = 0, treatment_5 = 0, treatment_6 = 0, treatment_7 = 0, treatment_8 = 0, treatment_9 = 0"`	igual
se	`"classical"`	`"classical"`	igual
subset	—	—	não fixado pela referência
x	`["treatment_2","treatment_3","treatment_4","treatment_5","treatment_6","treatment_7","treatment_8","treatment_9"]`	`["treatment_2","treatment_3","treatment_4","treatment_5","treatment_6","treatment_7","treatment_8","treatment_9"]`	igual
y	`"response"`	`"response"`	igual

Trajetória

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

0Início
Tarefa de ferramenta: nenhuma pergunta; a especificação de referência é chamada direto.
d (agent)
NIST StRD SmLs02: 1809 observations; treatment = the treatment level (1 to 9), response = the response, treatment_2 … treatment_9 = 1 when the row is at that treatment level (level 1 is the reference)
file 9c23f2c51935740a123d6882ee41b874b697b3618bdfe2915d1b76370817a080 · frame —
1. dummies {"column":"treatment","drop_first":true,"prefix":"treatment"}
1Transformação
d · dummies {"column":"treatment","drop_first":true,"prefix":"treatment"}
1809 → 1809 linhas
Frame antes → depois: 6cb2bb68727f → 40265bb6a424

2Ferramenta

infer.linear_hypothesisv0.1.0call_7adf5be6decidido pelo códigoreexecutável

Argumentos

{
  "cluster": null,
  "dataset": "d",
  "hypothesis": "treatment_2 = 0, treatment_3 = 0, treatment_4 = 0, treatment_5 = 0, treatment_6 = 0, treatment_7 = 0, treatment_8 = 0, treatment_9 = 0",
  "se": "classical",
  "subset": null,
  "x": [
    "treatment_2",
    "treatment_3",
    "treatment_4",
    "treatment_5",
    "treatment_6",
    "treatment_7",
    "treatment_8",
    "treatment_9"
  ],
  "y": "response"
}

Figuras call_7adf5be6
Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
F F statistic of treatment_2 = 0; treatment_3 = 0; treatment_4 = 0; treatment_5 = 0; treatment_6 = 0; treatment_7 = 0; treatment_8 = 0; treatment_9 = 0	201	`200.9999999999995`	—	—
p_value p-value of treatment_2 = 0; treatment_3 = 0; treatment_4 = 0; treatment_5 = 0; treatment_6 = 0; treatment_7 = 0; treatment_8 = 0; treatment_9 = 0	0,00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000403714 probability	`4.037141885758291e-243`	—	—

Diagnósticos

statistic = "F"
df_numerator = 88
df_denominator = 1.8001800
se_type = "classical"
n_obs = 1.8091809
n_clusters = —

Tabelas (2)

{
  "coefficients": [
    {
      "ci_high": 1.4138338221356335,
      "ci_low": 1.3861661778643664,
      "coef": 1.4,
      "p": 0,
      "se": 0.007053456158586019,
      "t": 198.48425630260851,
      "term": "Intercept"
    },
    {
      "ci_high": -0.08043602111632987,
      "ci_low": -0.1195639788836703,
      "coef": -0.10000000000000009,
      "p": 4.7048753115723204e-23,
      "se": 0.009975093361076447,
      "t": -10.024968827881601,
      "term": "treatment_2"
    },
    {
      "ci_high": 0.11956397888367021,
      "ci_low": 0.08043602111632975,
      "coef": 0.09999999999999998,
      "p": 4.704875311573031e-23,
      "se": 0.009975093361076453,
      "t": 10.024968827881585,
      "term": "treatment_3"
    },
    {
      "ci_high": -0.08043602111633012,
      "ci_low": -0.11956397888367006,
      "coef": -0.10000000000000009,
      "p": 4.704875311566536e-23,
      "se": 0.009975093361076319,
      "t": -10.024968827881729,
      "term": "treatment_4"
    },
    {
      "ci_high": 0.11956397888366986,
      "ci_low": 0.0804360211163301,
      "coef": 0.09999999999999998,
      "p": 4.7048753115651787e-23,
      "se": 0.009975093361076279,
      "t": 10.024968827881759,
      "term": "treatment_5"
    },
    {
      "ci_high": -0.08043602111632998,
      "ci_low": -0.1195639788836702,
      "coef": -0.10000000000000009,
      "p": 4.7048753115697243e-23,
      "se": 0.00997509336107639,
      "t": -10.024968827881658,
      "term": "treatment_6"
    },
    {
      "ci_high": 0.11956397888367007,
      "ci_low": 0.08043602111632989,
      "coef": 0.09999999999999998,
      "p": 4.7048753115697243e-23,
      "se": 0.00997509336107638,
      "t": 10.024968827881658,
      "term": "treatment_7"
    },
    {
      "ci_high": -0.08043602111633008,
      "ci_low": -0.1195639788836701,
      "coef": -0.10000000000000009,
      "p": 4.704875311567541e-23,
      "se": 0.009975093361076343,
      "t": -10.024968827881706,
      "term": "treatment_8"
    },
    {
      "ci_high": 0.11956397888366994,
      "ci_low": 0.08043602111633001,
      "coef": 0.09999999999999998,
      "p": 4.704875311567068e-23,
      "se": 0.00997509336107632,
      "t": 10.024968827881716,
      "term": "treatment_9"
    }
  ],
  "restrictions": [
    {
      "estimate": -0.10000000000000009,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_2 = 0"
    },
    {
      "estimate": 0.09999999999999998,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_3 = 0"
    },
    {
      "estimate": -0.10000000000000009,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_4 = 0"
    },
    {
      "estimate": 0.09999999999999998,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_5 = 0"
    },
    {
      "estimate": -0.10000000000000009,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_6 = 0"
    },
    {
      "estimate": 0.09999999999999998,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_7 = 0"
    },
    {
      "estimate": -0.10000000000000009,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_8 = 0"
    },
    {
      "estimate": 0.09999999999999998,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_9 = 0"
    }
  ]
}

Digests dos dados: d 40265bb6a4240c34fa765dd90a3fe6242ebe37ae0ae601c4865ceef0c45d0cd1
sha256 do resultado: 34eb1fc40f3057add2bc88bf8854df0c2c0a813cff64f21702dc1fcf33ba6bd0

3Pontuação
#0situação da ferramentapassouobrigatóriastatus ok
4Pontuação
#1diagnósticopassouobrigatória8 vs 8
5Pontuação
#2diagnósticopassouobrigatória1800 vs 1800
6Pontuação
#3dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriaLRE 14.59 (min 9.0)

Épocas × verificações

Resultado de cada verificação em cada época pontuada
#	0	1	2	3
Época 1	passou	passou	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)

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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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