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Tarefa nist_anova.sirstv.tool

nist_anovatoolT1publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171223Z-suite-nist_anova-scripted-7361e5

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.
Calculado pelo agente
F =1,180461.1804623744024463
F statistic of instrument_2 = 0; instrument_3 = 0; instrument_4 = 0; instrument_5 = 0
via infer.linear_hypothesis (call_46d203b0)
Valor esperado (gabarito)
F =1,180461.18046237440255
NIST/ITL StRD, Analysis of Variance: SiRstv (SiRstv.dat), certified values
Como foi validado
4 de 4 verificações obrigatórias aprovadas
13,056 dígitos significativos corretos (mínimo exigido: 9)

Pergunta feita ao analista

Tarefa de ferramenta: nenhuma pergunta; a especificação de referência é chamada direto.

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_46d203b0 nos detalhes
    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
    • #0situação da ferramenta
      Verifica a situação de retorno da ferramenta.
    • #1diagnósticodf_numerator
      certified between-instrument df
    • #2diagnósticodf_denominator
      certified within-instrument df
    • #3dígitos 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.sirstv.f

Fonte
NIST/ITL StRD, Analysis of Variance: SiRstv (SiRstv.dat), certified values
Tipo
certified
Localização
Certified Values block (lines 41-47), row 'Between Instrument F Statistic'
Trecho
Between Instrument F Statistic: 1.18046237440255E+00
Valor como publicado
1.18046237440255E+00
Valor
1,180461.18046237440255
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
5a4f02d7f256e18c30dcad1b81e0260bb810b5ac113f6107e06dee168d07663e (identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)
Endereço
https://www.itl.nist.gov/div898/strd/anova/SiRstv.dat
Licença
Public domain: a work of the US Government (NIST/ITL Statistical Reference Datasets)
  • #3 dígitos corretos (LRE): 1,180461.18046237440255 · LRE >= 9.0
Especificação técnica do gabarito · Outras estatísticas da fonte primária (não pontuadas nesta versão)

NIST StRD SiRstv certified values (500-digit arithmetic), read from the certified block (lines 41-47) of the file itl.nist.gov serves (sha256 5a4f02d7f256… CRLF, c7dc09da0d6a… LF); fetched from scipy/scipy@92d2a8592782ee19a1161d0bf3fc2241ba78bb63 (tag v1.14.1):scipy/stats/tests/data/nist_anova/SiRstv.dat; lower difficulty, n=25.

Outras estatísticas da fonte primária (não pontuadas nesta versão)
between_ms:
1.27865654000000E-02(sums and mean squares are not figures of infer.linear_hypothesis)
between_ss:
5.11462616000000E-02(sums and mean squares are not figures of infer.linear_hypothesis)
r_squared:
1.90999039051129E-01(not stated by infer.linear_hypothesis; infer.ols states r2 as a diagnostic, not scored in this version)
residual_sd:
1.04076068334656E-01(no tool states the residual standard deviation as a figure)
within_ms:
1.08318280000000E-02(sums and mean squares are not figures of infer.linear_hypothesis)
within_ss:
2.16636560000000E-01(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
situação da ferramenta
Verifica a situação de retorno da ferramenta.
status ok
obrigatóriapassou"ok""ok"———
1
diagnósticodf_numerator
certified between-instrument df
4 vs 4
obrigatóriapassou4444default rel 1e-6 (abs floor 1e-6)——
2
diagnósticodf_denominator
certified within-instrument df
20 vs 20
obrigatóriapassou20202020default rel 1e-6 (abs floor 1e-6)——
3
dígitos corretos (LRE)F
certified F statistic
LRE 13.06 (min 9.0)
obrigatóriapassou1,180461.18046237440255
Dígitos corretos (LRE)
13,05613.056
LRE >= 9.0nist_anova.sirstv.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_46d203b0)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
dataset"d""d"igual
hypothesis"instrument_2 = 0, instrument_3 = 0, instrument_4 = 0, instrument_5 = 0""instrument_2 = 0, instrument_3 = 0, instrument_4 = 0, instrument_5 = 0"igual
se"classical""classical"igual
subset——não fixado pela referência
x["instrument_2","instrument_3","instrument_4","instrument_5"]["instrument_2","instrument_3","instrument_4","instrument_5"]igual
y"resistance""resistance"igual

Trajetória

Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

  1. 0Início

    Tarefa de ferramenta: nenhuma pergunta; a especificação de referência é chamada direto.

    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. 2Ferramenta
    infer.linear_hypothesis— Teste de hipótese linear conjunta (estatística F / Wald)v0.1.0call_46d203b0decidido pelo códigoreexecutável
    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_46d203b0
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    F
    F statistic of instrument_2 = 0; instrument_3 = 0; instrument_4 = 0; instrument_5 = 0
    1,180461.1804623744024463——
    p_value
    p-value of instrument_2 = 0; instrument_3 = 0; instrument_4 = 0; instrument_5 = 0
    0,349447probabilidade0.34944749340223513——
    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
    332630e9c2965d2ff86faf23e8bbac643845adf7c4a41b97935652e57fbcae27
  4. 3Pontuação
    #0situação da ferramentapassouobrigatóriastatus ok
  5. 4Pontuação
    #1diagnósticopassouobrigatória4 vs 4
  6. 5Pontuação
    #2diagnósticopassouobrigatória20 vs 20
  7. 6Pontuação
    #3dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriaLRE 13.06 (min 9.0)

Épocas × verificações

Resultado de cada verificação em cada época pontuada
#0123
Época 1passoupassoupassoupassou

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)
16,3 KB · sha256 e67ccf7f1860c5dad0d5dfab4c3d644e6d28fbe0ef22fa8eb62547e169294873

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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