Tarefa nist_anova.atmwtag.agent
nist_anovaagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171223Z-suite-nist_anova-scripted-7361e5Veredito
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)
F =15,946715.946733566676919F =15,946715.946733567793Pergunta 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.
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.
- 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"} - 2Chamada que gerou a resposta finalVer chamada call_7d069560 nos detalhes
infer.linear_hypothesis(Teste de hipótese linear conjunta (estatística F / Wald))citada na respostacoincide com a referênciaWith 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 calculadoF= 15,946715.946733566676919F statistic of instrument_2 = 0p_value= 0,000232684probabilidade0.00023268444844061774p-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 - 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:15,95Figuras citadas:call_7d069560:F- #0resposta com lastroGarante que todo número citado no texto veio de uma ferramenta ou do enunciado (sem cálculo mental do modelo).
- #1resposta cita
infer.linear_hypothesis:FExige que a resposta referencie explicitamente a figura infer.linear_hypothesis:F. - #2ferramenta chamada
infer.linear_hypothesisExige que o resultado venha da ferramenta infer.linear_hypothesis. - #3argumento igual
sethe ANOVA F is the classical-variance Wald F (the tool's default se is HC1) - #4diagnóstico
df_numeratorcertified between-instrument df - #5diagnóstico
df_denominatorcertified within-instrument df - #6dígitos corretos (LRE)
Fcertified 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
- 15,9467
15.946733567793 - 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): 15,9467
15.946733567793· 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.
- 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
| # | Verificação | Obrigatória | Resultado | Esperado | Observado | Tolerância | Fonte | Chamada |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 | obrigatória | passou | 0 sem lastro | 0 sem lastro[] | — | — | — |
| 1 | resposta cita infer.linear_hypothesis:FExige que a resposta referencie explicitamente a figura infer.linear_hypothesis:F. cited ['call_7d069560:F'] | obrigatória | passou | infer.linear_hypothesis:F | ["call_7d069560:F"] | — | — | call_7d069560 |
| 2 | ferramenta chamada infer.linear_hypothesisExige que o resultado venha da ferramenta infer.linear_hypothesis. answer call is infer.linear_hypothesis | obrigatória | passou | "infer.linear_hypothesis" | "infer.linear_hypothesis" | — | — | call_7d069560 |
| 3 | argumento igual sethe ANOVA F is the classical-variance Wald F (the tool's default se is HC1) infer.linear_hypothesis.se = 'classical' | obrigatória | passou | "classical" | "classical" | — | — | call_7d069560 |
| 4 | diagnóstico df_numeratorcertified between-instrument df 1 vs 1 | obrigatória | passou | 11 | 11 | default rel 1e-6 (abs floor 1e-6) | — | call_7d069560 |
| 5 | diagnóstico df_denominatorcertified within-instrument df 46 vs 46 | obrigatória | passou | 4646 | 4646 | default rel 1e-6 (abs floor 1e-6) | — | call_7d069560 |
| 6 | dígitos corretos (LRE) Fcertified F statistic LRE 10.15 (min 9.0) | obrigatória | passou | 15,946715.946733567793 | Figura observada (F) 15,946715.946733566676919Dígitos corretos (LRE) 10,15510.155 | LRE >= 9.0 | nist_anova.atmwtag.f | call_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
| Argumento | Referência | Agente | |
|---|---|---|---|
| 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.
- 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)
file41d7748bb1f870d8400017c53993eea65862ffd482aae1693be84d93245c303f· frame —dummies{"column":"instrument","drop_first":true,"prefix":"instrument"}
- 1Transformação
d·dummies{"column":"instrument","drop_first":true,"prefix":"instrument"}48 → 48 linhasFrame antes → depois:50e939a8b901→978f1a4d92de - 2Turno do modelo
call_cdedfa22referenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheTexto visívelWith classical errors, the joint test that every indicator's coefficient is zero is the one-way ANOVA F.
Chamadas pedidasinfer.linear_hypothesis{ "dataset": "d", "hypothesis": "instrument_2 = 0", "se": "classical", "x": [ "instrument_2" ], "y": "agwt" }
- 3Ferramenta
infer.linear_hypothesis— Teste de hipótese linear conjunta (estatística F / Wald)v0.1.0call_7d069560decidido pelo modeloreexecutávelMotivo: 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 = 015,9467 15.946733566676919— — p_value p-value of instrument_2 = 00,000232684probabilidade 0.00023268444844061774— — Diagnósticosstatistic="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= 4848n_clusters= — (errors not clustered)
Derivação matemática e pressupostos
F- Estatística de Wald das 1 restrições, com a covariância classical (homoskedastic) standard errors.→ 15,9467 (15.946733566676919)
- Estatística F: a de Wald dividida pelo número de restrições.
F = W / m→ 15,9467 (15.946733566676919)
p_value- 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
d978f1a4d92de2d643509af53d29b238a002c181e0c1b8d2ff189cf3aca02cef2- sha256 do resultado
91ebda31e76fb788420d1d7424d3f1cd34dd8812d31deefaebf257857ee0997a
- 4Turno do modelo
call_648fc170referenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Estimativa (infer.linear_hypothesis): F = 15,95.", "caveats": [], "figure_refs": [ "call_7d069560:F" ] }
- 5Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- 15,95
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 6Resposta
Estimativa (infer.linear_hypothesis): F = 15,95.
Figuras citadas:call_7d069560:F· Parada:answeredFigura da resposta:call_7d069560:F= 15,946715.946733566676919 - 7Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 8Pontuação#1resposta citapassouobrigatória
cited ['call_7d069560:F'] - 9Pontuação#2ferramenta chamadapassouobrigatória
answer call is infer.linear_hypothesis - 10Pontuação#3argumento igualpassouobrigatória
infer.linear_hypothesis.se = 'classical' - 11Pontuação#4diagnósticopassouobrigatória
1 vs 1 - 12Pontuação#5diagnósticopassouobrigatória
46 vs 46 - 13Pontuação#6dígitos corretos (LRE)passouobrigatória
LRE 10.15 (min 9.0)
Épocas × verificações
| # | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Época 1 | passou | passou | passou | 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)
Downloads desta tarefa
b72f427f31b854585798db029c3a90608889dc93adaf2b32c43f560166ae803cO 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.
| Arquivo | Tamanho | sha256 |
|---|---|---|
| attachments/0f7dcb669869c69d9c86c521075f49e679546c4800fa6cf737aaeab3bbd2b00a.json | 440 B | 0f7dcb669869c69d9c86c521075f49e679546c4800fa6cf737aaeab3bbd2b00a |
| attachments/1edf672eb0e2d370794ac0239f2070db7deb764823ede3dfbbf3dcfc6152e906.json | 655 B | 1edf672eb0e2d370794ac0239f2070db7deb764823ede3dfbbf3dcfc6152e906 |
| attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json | 2,4 KB | 433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420 |
| attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json | 64,0 KB | 52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b |
| attachments/90c53802a25402bc62a7bdc0f51a8e31145cc613ed1668db84eec6b1cacfeed6.json | 1,1 KB | 90c53802a25402bc62a7bdc0f51a8e31145cc613ed1668db84eec6b1cacfeed6 |
| attachments/b9752ebfdea644237ad66038e3e2fcee43014da34048f661873eca878ea8312c.json | 305 B | b9752ebfdea644237ad66038e3e2fcee43014da34048f661873eca878ea8312c |
| attachments/f27ebb64d4535861eab2e9e8fd923f43c7b10c3ea37eba97283e3149b1c224d7.json | 1,0 KB | f27ebb64d4535861eab2e9e8fd923f43c7b10c3ea37eba97283e3149b1c224d7 |
| sources/nist_anova.atmwtag.f.json | 1,2 KB | b5a6c5c5287a671b1621401bd30326d0bc5fd35a814eb2bc445d3cc2e7c8ca83 |
| specs/nist_anova.atmwtag.agent.json | 6,5 KB | 1634b2494954c1e6cdfaf8876c305465914d365a92fe2c4ae727a2902fe911a7 |
| traces/nist_anova.atmwtag.agent.e1.a1.jsonl | 12,6 KB | e7c89faad9d83c689e932dae2280d5cabea1ba98ce60d3207898c942c3453221 |
| trajectories/nist_anova.atmwtag.agent.e1.a1.jsonl | 12,0 KB | b5afbb225ec1f5209d6411abac038959c417d9d7f978bd15b7e29eb116573868 |