Tarefa nist_anova.sirstv.agent

Veredito

Pergunta feita ao analista

NIST Statistical Reference Datasets, one-way analysis of variance, problem SiRstv: observed data: resistance measured with 5 instruments; one factor (instrument) with 5 levels and 25 observations in a balanced design, model y_ij = mu + tau_i + e_ij. Dataset d holds the factor instrument (levels 1 to 5), the response resistance, and indicator columns instrument_2 to instrument_5 (1 when the row is at that level; level 1 is the reference). Compute the ANOVA F statistic for the hypothesis that all 5 instrument effects are equal: the between-instrument mean square divided by the within-instrument mean square.

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 SiRstv: 25 observations; instrument = the instrument level (1 to 5), resistance = the response, instrument_2 … instrument_5 = 1 when the row is at that instrument level (level 1 is the reference)
   Transformação "dummies" aplicada à base "d" (25 → 25 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_00076e69 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, instrument_3 = 0, instrument_4 = 0, instrument_5 = 0"

   se:

   "classical"

   x:

   ["instrument_2","instrument_3","instrument_4","instrument_5"]

   y:

   "resistance"

   Resultado calculado

   • F = 1,18046 1.1804623744024463
     F statistic of instrument_2 = 0; instrument_3 = 0; instrument_4 = 0; instrument_5 = 0
   • p_value = 0,349447probabilidade 0.34944749340223513
     p-value of instrument_2 = 0; instrument_3 = 0; instrument_4 = 0; instrument_5 = 0
   Diagnósticos: statistic = "F" (F = W/m against F(m, n − k)) · df_numerator = 44 (number of restrictions) · df_denominator = 2020 (residual degrees of freedom n − k) · se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors) · n_obs = 2525
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: 1,180
   Figuras citadas: call_00076e69: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

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

   NIST Statistical Reference Datasets, one-way analysis of variance, problem SiRstv: observed data: resistance measured with 5 instruments; one factor (instrument) with 5 levels and 25 observations in a balanced design, model y_ij = mu + tau_i + e_ij. Dataset d holds the factor instrument (levels 1 to 5), the response resistance, and indicator columns instrument_2 to instrument_5 (1 when the row is at that level; level 1 is the reference). Compute the ANOVA F statistic for the hypothesis that all 5 instrument effects are equal: the between-instrument mean square divided by the within-instrument mean square.

   d (agent)

   NIST StRD SiRstv: 25 observations; instrument = the instrument level (1 to 5), resistance = the response, instrument_2 … instrument_5 = 1 when the row is at that instrument level (level 1 is the reference)

   file c7dc09da0d6a9f37f80caff0f45fd688e883303120e2d776cfab94efb1b4ef13 · frame —

   1. dummies {"column":"instrument","drop_first":true,"prefix":"instrument"}
2. 1Transformação
   d · dummies {"column":"instrument","drop_first":true,"prefix":"instrument"}

   25 → 25 linhas

   Frame antes → depois: 5c257b3186b8 → c2f541a02b81
3. 2Turno do modelo
   call_f4c618f7referenceFim: 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, instrument_3 = 0, instrument_4 = 0, instrument_5 = 0",
       "se": "classical",
       "x": [
         "instrument_2",
         "instrument_3",
         "instrument_4",
         "instrument_5"
       ],
       "y": "resistance"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
4. 3Ferramenta
   infer.linear_hypothesis— Teste de hipótese linear conjunta (estatística F / Wald)v0.1.0call_00076e69decidido 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, instrument_3 = 0, instrument_4 = 0, instrument_5 = 0",
     "se": "classical",
     "subset": null,
     "x": [
       "instrument_2",
       "instrument_3",
       "instrument_4",
       "instrument_5"
     ],
     "y": "resistance"
   }

   Figuras call_00076e69

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   F F statistic of instrument_2 = 0; instrument_3 = 0; instrument_4 = 0; instrument_5 = 0	1,18046	1.1804623744024463	—	—
   p_value p-value of instrument_2 = 0; instrument_3 = 0; instrument_4 = 0; instrument_5 = 0	0,349447probabilidade	0.34944749340223513	—	—

   Diagnósticos

   • statistic = "F" (F = W/m against F(m, n − k))
   • df_numerator = 44 (number of restrictions)
   • df_denominator = 2020 (residual degrees of freedom n − k)
   • se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
   • n_obs = 2525
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   F

   1. Estatística de Wald das 4 restrições, com a covariância classical (homoskedastic) standard errors.→ 4,72185 (4.721849497609785)
   2. Estatística F: a de Wald dividida pelo número de restrições.F = W / m→ 1,18046 (1.1804623744024463)

   p_value

   1. Probabilidade de uma F(4, 20) exceder a estatística observada.→ 0,349447 (0.34944749340223513)

   Pressupostos do estimador

   • errors are independent and have the same variance for every observation

   Tabelas (2)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 196.3401695681463,
         "ci_low": 196.14599043185368,
         "coef": 196.24308,
         "p": 5.7243266800881356e-61,
         "se": 0.046544232725442634,
         "t": 4216.270599144004,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 0.13852538403745768,
         "ci_low": -0.13608538403745624,
         "coef": 0.0012200000000007094,
         "p": 0.985396179527064,
         "se": 0.0658234851705706,
         "t": 0.01853441817672344,
         "term": "instrument_2"
       },
       {
         "ci_high": 0.0612453840374559,
         "ci_low": -0.21336538403745808,
         "coef": -0.07606000000000109,
         "p": 0.26149827152863503,
         "se": 0.06582348517057061,
         "t": -1.1555146282957252,
         "term": "instrument_3"
       },
       {
         "ci_high": 0.04236538403746014,
         "ci_low": -0.23224538403745387,
         "coef": -0.09493999999999687,
         "p": 0.16468405245798967,
         "se": 0.06582348517057063,
         "t": -1.4423423456533127,
         "term": "instrument_4"
       },
       {
         "ci_high": 0.03746538403745664,
         "ci_low": -0.23714538403745739,
         "coef": -0.09984000000000037,
         "p": 0.14496908630220132,
         "se": 0.06582348517057063,
         "t": -1.516783861281146,
         "term": "instrument_5"
       }
     ],
     "restrictions": [
       {
         "estimate": 0.0012200000000007094,
         "hypothesized": 0,
         "restriction": "instrument_2 = 0"
       },
       {
         "estimate": -0.07606000000000109,
         "hypothesized": 0,
         "restriction": "instrument_3 = 0"
       },
       {
         "estimate": -0.09493999999999687,
         "hypothesized": 0,
         "restriction": "instrument_4 = 0"
       },
       {
         "estimate": -0.09984000000000037,
         "hypothesized": 0,
         "restriction": "instrument_5 = 0"
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   d c2f541a02b81ad429010387b5f7d0efd69b473924a5dd9bd9e1c0eb8ab6a18dd

   sha256 do resultado

   d52b28a92893a15d44ef57bbb9b21bae46b8730b5c65d644c8153f6abc5a5824

   Resultado mostrado ao modelo
5. 4Turno do modelo
   call_081d7fe5referenceFim: 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 = 1,180.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_00076e69:F"
       ]
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
6. 5Guarda
   resposta aceita

   Números encontrados

   1,180

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

   1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
7. 6Resposta

   Estimativa (infer.linear_hypothesis): F = 1,180.

   Figuras citadas: call_00076e69:F · Parada: answered

   Figura da resposta: call_00076e69:F = 1,180461.1804623744024463
8. 7Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
9. 8Pontuação
   #1resposta citapassouobrigatóriacited ['call_00076e69:F']
10. 9Pontuação
    #2ferramenta chamadapassouobrigatóriaanswer call is infer.linear_hypothesis
11. 10Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.linear_hypothesis.se = 'classical'
12. 11Pontuação
    #4diagnósticopassouobrigatória4 vs 4
13. 12Pontuação
    #5diagnósticopassouobrigatória20 vs 20
14. 13Pontuação
    #6dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriaLRE 13.06 (min 9.0)

Épocas × verificações

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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