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Tarefa nist_anova.atmwtag.agent

nist_anovaagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171223Z-suite-nist_anova-scripted-7361e5

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.

Família do método (das chamadas de ferramentas): Teste de hipótese linear conjunta (estatística F / Wald) · infer.linear_hypothesis (other · teste estatístico / ferramenta fora da tabela de estimadores de efeito)

Calculado pelo agente
F =15,946715.946733566676919
F statistic of instrument_2 = 0
via infer.linear_hypothesis (call_7d069560)
Valor esperado (gabarito)
F =15,946715.946733567793
NIST/ITL StRD, Analysis of Variance: AtmWtAg (AtmWtAg.dat), certified values
Como foi validado
7 de 7 verificações obrigatórias aprovadas
10,155 dígitos significativos corretos (mínimo exigido: 9)

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.

Resposta

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

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
    d— 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)
    Transformação "dummies" aplicada à base "d" (48 → 48 linhas). {"column":"instrument","drop_first":true,"prefix":"instrument"}
  2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.linear_hypothesis(Teste de hipótese linear conjunta (estatística F / Wald))citada na respostacoincide com a referência
    Ver chamada call_7d069560 nos detalhes

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

    Por que este é o caminho de referência: With classical errors, the joint test that every indicator's coefficient is zero is the one-way ANOVA F.
    Argumentos principais
    dataset:
    "d"
    hypothesis:
    "instrument_2 = 0"
    se:
    "classical"
    x:
    ["instrument_2"]
    y:
    "agwt"
    Resultado calculado
    • F = 15,9467 15.946733566676919
      F statistic of instrument_2 = 0
    • p_value = 0,000232684probabilidade 0.00023268444844061774
      p-value of instrument_2 = 0
    Diagnósticos: statistic = "F" (F = W/m against F(m, n − k)) · df_numerator = 11 (number of restrictions) · df_denominator = 4646 (residual degrees of freedom n − k) · se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors) · n_obs = 4848
  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: 15,95
    Figuras citadas: call_7d069560:F
    • #0resposta com lastro
      Garante que todo número citado no texto veio de uma ferramenta ou do enunciado (sem cálculo mental do modelo).
    • #1resposta citainfer.linear_hypothesis:F
      Exige que a resposta referencie explicitamente a figura infer.linear_hypothesis:F.
    • #2ferramenta chamadainfer.linear_hypothesis
      Exige que o resultado venha da ferramenta infer.linear_hypothesis.
    • #3argumento igualse
      the ANOVA F is the classical-variance Wald F (the tool's default se is HC1)
    • #4diagnósticodf_numerator
      certified between-instrument df
    • #5diagnósticodf_denominator
      certified within-instrument df
    • #6dígitos corretos (LRE)F
      certified F statistic

Aprofundamento técnico para especialistas

Acesso direto às fontes primárias, tabela formal de verificações, comparação de argumentos, trajetória completa com prompts brutos e somas SHA-256.

Valores esperados e de onde vêm

nist_anova.atmwtag.f

Fonte
NIST/ITL StRD, Analysis of Variance: AtmWtAg (AtmWtAg.dat), certified values
Tipo
certified
Localização
Certified Values block (lines 42-48; the file header says 41-47), row 'Between Instrument F Statistic'
Trecho
Between Instrument F Statistic: 1.59467335677930E+01
Valor como publicado
1.59467335677930E+01
Valor
15,946715.946733567793
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
5a1083c9062d3966f244bffa376fc9b033244abf86a0d0dd016af39cd71fb8a7 (identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)
Endereço
https://www.itl.nist.gov/div898/strd/anova/AtmWtAg.dat
Licença
Public domain: a work of the US Government (NIST/ITL Statistical Reference Datasets)
  • #6 dígitos corretos (LRE): 15,946715.946733567793 · LRE >= 9.0
Especificação técnica do gabarito · Outras estatísticas da fonte primária (não pontuadas nesta versão)

NIST StRD AtmWtAg certified values (500-digit arithmetic), read from the certified block (lines 42-48) of the file itl.nist.gov serves (sha256 5a1083c9062d… CRLF, 41d7748bb1f8… LF); fetched from scipy/scipy@92d2a8592782ee19a1161d0bf3fc2241ba78bb63 (tag v1.14.1):scipy/stats/tests/data/nist_anova/AtmWtAg.dat; average difficulty, n=48.

Outras estatísticas da fonte primária (não pontuadas nesta versão)
between_ms:
3.63834187500000E-09(sums and mean squares are not figures of infer.linear_hypothesis)
between_ss:
3.63834187500000E-09(sums and mean squares are not figures of infer.linear_hypothesis)
r_squared:
2.57426544538321E-01(not stated by infer.linear_hypothesis; infer.ols states r2 as a diagnostic, not scored in this version)
residual_sd:
1.51048314446410E-05(no tool states the residual standard deviation as a figure)
within_ms:
2.28155932971014E-10(sums and mean squares are not figures of infer.linear_hypothesis)
within_ss:
1.04951729166667E-08(sums and mean squares are not figures of infer.linear_hypothesis)

Verificações

Cada verificação, o que esperava, o que observou e a chamada que leu
#VerificaçãoObrigatóriaResultadoEsperadoObservadoTolerânciaFonteChamada
0
resposta com lastro
Garante que todo número citado no texto veio de uma ferramenta ou do enunciado (sem cálculo mental do modelo).
every number backed
obrigatóriapassou0 sem lastro0 sem lastro[]———
1
resposta citainfer.linear_hypothesis:F
Exige que a resposta referencie explicitamente a figura infer.linear_hypothesis:F.
cited ['call_7d069560:F']
obrigatóriapassouinfer.linear_hypothesis:F["call_7d069560:F"]——call_7d069560
2
ferramenta chamadainfer.linear_hypothesis
Exige que o resultado venha da ferramenta infer.linear_hypothesis.
answer call is infer.linear_hypothesis
obrigatóriapassou"infer.linear_hypothesis""infer.linear_hypothesis"——call_7d069560
3
argumento igualse
the ANOVA F is the classical-variance Wald F (the tool's default se is HC1)
infer.linear_hypothesis.se = 'classical'
obrigatóriapassou"classical""classical"——call_7d069560
4
diagnósticodf_numerator
certified between-instrument df
1 vs 1
obrigatóriapassou1111default rel 1e-6 (abs floor 1e-6)—call_7d069560
5
diagnósticodf_denominator
certified within-instrument df
46 vs 46
obrigatóriapassou46464646default rel 1e-6 (abs floor 1e-6)—call_7d069560
6
dígitos corretos (LRE)F
certified F statistic
LRE 10.15 (min 9.0)
obrigatóriapassou15,946715.946733567793
Figura observada (F)
15,946715.946733566676919
Dígitos corretos (LRE)
10,15510.155
LRE >= 9.0nist_anova.atmwtag.fcall_7d069560

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_7d069560)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
dataset"d""d"igual
hypothesis"instrument_2 = 0""instrument_2 = 0"igual
se"classical""classical"igual
subset——não fixado pela referência
x["instrument_2"]["instrument_2"]igual
y"agwt""agwt"igual

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"
      }
  4. 3Ferramenta
    infer.linear_hypothesis— Teste de hipótese linear conjunta (estatística F / Wald)v0.1.0call_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
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    F
    F statistic of instrument_2 = 0
    15,946715.946733566676919——
    p_value
    p-value of instrument_2 = 0
    0,000232684probabilidade0.00023268444844061774——
    Diagnósticos
    • statistic = "F" (F = W/m against F(m, n − k))
    • df_numerator = 11 (number of restrictions)
    • df_denominator = 4646 (residual degrees of freedom n − k)
    • se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
    • n_obs = 4848
    • n_clusters = — (errors not clustered)
    Derivação matemática e pressupostos
    F
    1. Estatística de Wald das 1 restrições, com a covariância classical (homoskedastic) standard errors.→ 15,9467 (15.946733566676919)
    2. Estatística F: a de Wald dividida pelo número de restrições.F = W / m→ 15,9467 (15.946733566676919)
    p_value
    1. Probabilidade de uma F(1, 46) exceder a estatística observada.→ 0,000232684 (0.00023268444844061774)
    Pressupostos do estimador
    • errors are independent and have the same variance for every observation
    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"
        }
      ]
    }
    Hashes SHA-256 e metadados de reprodução
    Digests dos dados
    d 978f1a4d92de2d643509af53d29b238a002c181e0c1b8d2ff189cf3aca02cef2
    sha256 do resultado
    91ebda31e76fb788420d1d7424d3f1cd34dd8812d31deefaebf257857ee0997a
  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"
        ]
      }
  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

Resultado de cada verificação em cada época pontuada
#0123456
Época 1passoupassoupassoupassoupassoupassoupassou

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)
41,4 KB · sha256 b72f427f31b854585798db029c3a90608889dc93adaf2b32c43f560166ae803c

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.

Downloads desta tarefa
ArquivoTamanhosha256
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trajectories/nist_anova.atmwtag.agent.e1.a1.jsonl12,0 KBb5afbb225ec1f5209d6411abac038959c417d9d7f978bd15b7e29eb116573868