Tarefa causcibench_real.q106

Veredito

Pergunta feita ao analista

Does the number of users who purchase premium change after the price of premium is altered?

Como o agente resolveu e como foi validado

Resumo passo a passo do que o agente executou, por que o caminho está correto e como cada verificação conferiu o resultado.

1. 1Preparação da base de dados
   enache_demand_for— The dataset consists of user-level information, such as total number of purchases and total videos watched, associated with five ""freemium"" mobile app games in six European markets for the years 2017-2022. The games are available on both iOS and Android platforms. However, only Apple changed its pricing tiers in between, as a result of which the prices of the games changed on the iOS platform. Data Variables: game: Anonymized codenames of the games (W1-W5) country: Two-letter country code (France, Germany, Great Britain, Italy, Netherlands, and Sweden) platform: Gaming platform (Android or ios) dt: Date norm_users: Number of users normalized norm_purch_users: Normalized number of users who purchase premium norm_videos: Number of rewarded videos watched purchsmooth: Number of purchases smoothed year: Year recorded month: Month recorded (1-12) apple: Dummy variable for ios platform (1 = platform is ios, 0 = otherwise) google: Dummy variable for android platform (1 = platform is android, 0 = otherwise) post: Indicator of the time period after price change (1 = post price change, 0 = pre price change) window: Not applicable userssmooth: Number of users smoothed postxapple: Interaction between post and apple forpan: Concatenation of game codename, country, and platform cgn: Concatenation of country and game codename
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.ols(Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO))citada na resposta

   Ver chamada call_c7aafc3b nos detalhes

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

   Por que este é o caminho de referência: causcibench_metadata_rule/1: did
   Argumentos principais

   dataset:

   "enache_demand_for"

   intercept:

   true

   level:

   0,950.95

   se:

   "HC1"

   x:

   ["postxapple"]

   y:

   "norm_purch_users"

   Resultado calculado

   • coef.postxapple = 0,0687614 0.06876136482811339
     Coefficient on postxapple in the regression of norm_purch_users
   Diagnósticos: n_obs = 12.65512655 (observations used) · k = 22 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 0,002180140.002180139835853523 · df_resid = 12.65312653 · se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
3. 3Conferência de lastro e resposta final

   Todos os 1 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).

   Números encontrados: 0,06876
   Figuras citadas: call_c7aafc3b:coef.postxapple
   • ✓
     #0resposta com lastro

     every number in the answer was stated by a tool call
   • ✗
     #1figura da resposta próxima

     CauSciBench effect accuracy: |answer figure − gold| ≤ 5% of |gold|

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

   Does the number of users who purchase premium change after the price of premium is altered?

   enache_demand_for (agent)

   The dataset consists of user-level information, such as total number of purchases and total videos watched, associated with five ""freemium"" mobile app games in six European markets for the years 2017-2022. The games are available on both iOS and Android platforms. However, only Apple changed its pricing tiers in between, as a result of which the prices of the games changed on the iOS platform. Data Variables: game: Anonymized codenames of the games (W1-W5) country: Two-letter country code (France, Germany, Great Britain, Italy, Netherlands, and Sweden) platform: Gaming platform (Android or ios) dt: Date norm_users: Number of users normalized norm_purch_users: Normalized number of users who purchase premium norm_videos: Number of rewarded videos watched purchsmooth: Number of purchases smoothed year: Year recorded month: Month recorded (1-12) apple: Dummy variable for ios platform (1 = platform is ios, 0 = otherwise) google: Dummy variable for android platform (1 = platform is android, 0 = otherwise) post: Indicator of the time period after price change (1 = post price change, 0 = pre price change) window: Not applicable userssmooth: Number of users smoothed postxapple: Interaction between post and apple forpan: Concatenation of game codename, country, and platform cgn: Concatenation of country and game codename

   file d1385394b66f1abe6a205119f2b6c743d2af84dc7ccfe92a5207249d8d3454e4 · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_fe5f2d8anaive-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": "enache_demand_for",
       "x": [
         "postxapple"
       ],
       "y": "norm_purch_users"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_c7aafc3bdecidido pelo modeloreexecutável

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

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "controls": [],
     "dataset": "enache_demand_for",
     "fe": [],
     "intercept": true,
     "level": 0.95,
     "se": "HC1",
     "subset": null,
     "weights": null,
     "x": [
       "postxapple"
     ],
     "y": "norm_purch_users"
   }

   Figuras call_c7aafc3b

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.postxapple Coefficient on postxapple in the regression of norm_purch_users	0,0687614	0.06876136482811339	0,01351810.01351808867740674	0,0422639 – 0,0952589

   Diagnósticos

   • n_obs = 12.65512655 (observations used)
   • k = 22 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
   • r2 = 0,002180140.002180139835853523
   • df_resid = 12.65312653
   • se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.postxapple

   1. Coeficiente de postxapple na regressão por mínimos quadrados ordinários de norm_purch_users.→ 0,0687614 (0.06876136482811339)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0135181 (0.01351808867740674)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 12653 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   Pressupostos do estimador

   • the conditional mean of the outcome is linear in the regressors
   • errors are independent across observations; their variance may differ

   Tabelas (1)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 1.0757230027498788,
         "ci_low": 1.0502846873846712,
         "coef": 1.063003845067275,
         "p": 0,
         "se": 0.006488864638159044,
         "t": 163.81969795086675,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 0.0952588664779766,
         "ci_low": 0.042263863178250184,
         "coef": 0.06876136482811339,
         "p": 3.6972188106446424e-7,
         "se": 0.01351808867740674,
         "t": 5.08661886077406,
         "term": "postxapple"
       }
     ]
   }

   • 1745 rows were dropped because one of 'norm_purch_users', 'postxapple' was missing

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   enache_demand_for 2b83258fea6a0022e7fea3285df6717f25a080e24b31c0fc50b042f3c75a9357

   sha256 do resultado

   07346ea5b2423a042dc555638982ee6ebae7ba5dfa10f9fb4da3445396b501a7

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_8ade3656naive-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.postxapple = 0,06876.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_c7aafc3b:coef.postxapple"
       ]
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
5. 4Guarda
   resposta aceita

   Números encontrados

   0,06876

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

   1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
6. 5Resposta

   Estimativa ingênua (infer.ols): coef.postxapple = 0,06876.

   Figuras citadas: call_c7aafc3b:coef.postxapple · Parada: answered

   Figura da resposta: call_c7aafc3b:coef.postxapple = 0,06876140.06876136482811339 (se 0,01351810.01351808867740674)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta próximafalhouobrigatória0.06876136483 vs 0.133

Épocas × verificações

Tentativas

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

• época 1, tentativa 1falhoupontuada(exibindo)

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