Tarefa nist_anova.smls06.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.smls06.f

Fonte: NIST/ITL StRD, Analysis of Variance: SmLs06 (SmLs06.dat), certified values
Tipo: certified
Localização: Certified Values block (lines 41-47), row 'Between Treatment F Statistic'
Trecho: Between Treatment F Statistic: 2.00100000000000E+03
Valor como publicado: 2.00100000000000E+03
Valor: 2.0012001
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: 0c0f09a2df05f2e9db5324a6aaeed85647651e874e9f5c3892b8f29fc4a200f7 (identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)
Endereço: https://www.itl.nist.gov/div898/strd/anova/SmLs06.dat
Licença: Public domain: a work of the US Government (NIST/ITL Statistical Reference Datasets)

#3 dígitos corretos (LRE): 2.0012001 · 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 18000 vs 18000	obrigatória	passou	18.000`18000`	18.000`18000`	default rel 1e-6 (abs floor 1e-6)	—	—
3	dígitos corretos (LRE) LRE 10.19 (min 9.0)	obrigatória	passou	2.001`2001`	10,191`10.191`	LRE >= 9.0 · LRE ≥ 9	nist_anova.smls06.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_1ecc67f5)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 SmLs06: 18009 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 ae23a4613f8b46098984fa422b7db1ef16270f7f20c2787f128d57f0e2b778df · frame —
1. dummies {"column":"treatment","drop_first":true,"prefix":"treatment"}
1Transformação
d · dummies {"column":"treatment","drop_first":true,"prefix":"treatment"}
18009 → 18009 linhas
Frame antes → depois: 700eb25f65a6 → 3c6294d25176

2Ferramenta

infer.linear_hypothesisv0.1.0call_1ecc67f5decidido 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_1ecc67f5
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	2.001	`2001.0000001288806`	—	—
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 probability	`0`	—	—

Diagnósticos

statistic = "F"
df_numerator = 88
df_denominator = 18.00018000
se_type = "classical"
n_obs = 18.00918009
n_clusters = —

Tabelas (2)

{
  "coefficients": [
    {
      "ci_high": 1000000.4043818121,
      "ci_low": 1000000.395618188,
      "coef": 1000000.4,
      "p": 0,
      "se": 0.0022355091701072006,
      "t": 447325563.8455048,
      "term": "Intercept"
    },
    {
      "ci_high": -0.0938031819294916,
      "ci_low": -0.10619681814029942,
      "coef": -0.10000000003489551,
      "p": 9.559125210513519e-214,
      "se": 0.0031614873871750556,
      "t": -31.630681318090097,
      "term": "treatment_2"
    },
    {
      "ci_high": 0.10619681808212067,
      "ci_low": 0.0938031818713132,
      "coef": 0.09999999997671694,
      "p": 9.559130486672132e-214,
      "se": 0.0031614873871749667,
      "t": 31.630681299688707,
      "term": "treatment_3"
    },
    {
      "ci_high": -0.09380318192949195,
      "ci_low": -0.10619681814029906,
      "coef": -0.10000000003489551,
      "p": 9.559125209979459e-214,
      "se": 0.003161487387174869,
      "t": -31.630681318091963,
      "term": "treatment_4"
    },
    {
      "ci_high": 0.10619681808212107,
      "ci_low": 0.0938031818713128,
      "coef": 0.09999999997671694,
      "p": 9.559130487249695e-214,
      "se": 0.0031614873871751684,
      "t": 31.630681299686692,
      "term": "treatment_5"
    },
    {
      "ci_high": -0.09380318192949134,
      "ci_low": -0.10619681814029967,
      "coef": -0.10000000003489551,
      "p": 9.55912521087506e-214,
      "se": 0.0031614873871751814,
      "t": -31.63068131808884,
      "term": "treatment_6"
    },
    {
      "ci_high": 0.1061968180821212,
      "ci_low": 0.09380318187131267,
      "coef": 0.09999999997671694,
      "p": 9.559130487441719e-214,
      "se": 0.003161487387175235,
      "t": 31.630681299686024,
      "term": "treatment_7"
    },
    {
      "ci_high": -0.09380318192949152,
      "ci_low": -0.10619681814029949,
      "coef": -0.10000000003489551,
      "p": 9.559125210615533e-214,
      "se": 0.0031614873871750908,
      "t": -31.630681318089746,
      "term": "treatment_8"
    },
    {
      "ci_high": 0.10619681808212084,
      "ci_low": 0.09380318187131303,
      "coef": 0.09999999997671694,
      "p": 9.559130486910658e-214,
      "se": 0.00316148738717505,
      "t": 31.630681299687875,
      "term": "treatment_9"
    }
  ],
  "restrictions": [
    {
      "estimate": -0.10000000003489551,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_2 = 0"
    },
    {
      "estimate": 0.09999999997671694,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_3 = 0"
    },
    {
      "estimate": -0.10000000003489551,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_4 = 0"
    },
    {
      "estimate": 0.09999999997671694,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_5 = 0"
    },
    {
      "estimate": -0.10000000003489551,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_6 = 0"
    },
    {
      "estimate": 0.09999999997671694,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_7 = 0"
    },
    {
      "estimate": -0.10000000003489551,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_8 = 0"
    },
    {
      "estimate": 0.09999999997671694,
      "hypothesized": 0,
      "restriction": "treatment_9 = 0"
    }
  ]
}

Digests dos dados: d 3c6294d25176826fcdbeeb6ba8f4f88752b3e4c9c29006551a440c2b2ee29b0a
sha256 do resultado: b7c0b9d61e46c9705a9bfa29dcc4e1810cc86f612da7c529c13618cd03e03505

3Pontuação
#0situação da ferramentapassouobrigatóriastatus ok
4Pontuação
#1diagnósticopassouobrigatória8 vs 8
5Pontuação
#2diagnósticopassouobrigatória18000 vs 18000
6Pontuação
#3dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriaLRE 10.19 (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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specs/nist_anova.smls06.tool.json	4,6 KB	`c48e07126112ed5b4450ca6c8db39d569f7b7e50de81b0eddc7030a595e6bd1e`
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trajectories/nist_anova.smls06.tool.e1.a1.jsonl	8,8 KB	`9ab5a4d1ad5fb23d8825c8280f982ad8be06e87cce89a776a388fd1d87f5a413`