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Tarefa strd.wampler1.explicit_constant

strdtoolT1publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171252Z-suite-strd-scripted-d8a322

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.
Calculado pelo agente
coef.const =11
Coefficient on const in the regression of y
via infer.ols (call_e147d312)
Valor esperado (gabarito)
coef.const =11
Como foi validado
13 de 13 verificações obrigatórias aprovadas
15 dígitos significativos corretos (mínimo exigido: 6)

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 Wampler1 (21 observations): outcome y, predictors x1, x2, x3, x4, x5 (x_j = x**j), const = 1
  2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.ols(Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO))citada na respostacoincide com a referência
    Ver chamada call_e147d312 nos detalhes
    Argumentos principais
    dataset:
    "d"
    intercept:
    false
    level:
    0,950.95
    se:
    "classical"
    x:
    ["const","x1","x2","x3","x4","x5"]
    y:
    "y"
    Resultado calculado
    • coef.const = 1 1
      Coefficient on const in the regression of y
    • coef.x1 = 1 1
      Coefficient on x1 in the regression of y
    • coef.x2 = 1 1
      Coefficient on x2 in the regression of y
    • coef.x3 = 1 1
      Coefficient on x3 in the regression of y
    • coef.x4 = 1 1
      Coefficient on x4 in the regression of y
    • coef.x5 = 1 1
      Coefficient on x5 in the regression of y
    Diagnósticos: n_obs = 2121 (observations used) · k = 66 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 11 (uncentred: the model has no constant) · df_resid = 1515 · se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
  3. 3Conferência de lastro e resposta final
    • #0situação da ferramenta
      Verifica a situação de retorno da ferramenta.
    • #1dígitos corretos (LRE)coef.const
      B0
    • #2dígitos corretos (LRE)coef.x1
      B1
    • #3dígitos corretos (LRE)coef.x2
      B2
    • #4dígitos corretos (LRE)coef.x3
      B3
    • #5dígitos corretos (LRE)coef.x4
      B4
    • #6dígitos corretos (LRE)coef.x5
      B5
    • #7dígitos corretos (LRE)coef.const@se
      SE of B0
    • #8dígitos corretos (LRE)coef.x1@se
      SE of B1
    • #9dígitos corretos (LRE)coef.x2@se
      SE of B2
    • #10dígitos corretos (LRE)coef.x3@se
      SE of B3
    • #11dígitos corretos (LRE)coef.x4@se
      SE of B4
    • #12dígitos corretos (LRE)coef.x5@se
      SE of B5

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

Nenhuma fonte citada pelas verificações.

Especificação técnica do gabarito

NIST StRD Wampler1 certified values (500-digit arithmetic), copied from the file's certified block (sha256 6e86af8620ba… LF; NIST original CRLF 8bcd6f00dbe8…); model y = B0 + B1*x + B2*(x**2) + B3*(x**3) + B4*(x**4) + B5*(x**5); higher difficulty, n=21; Wampler, R. H. (1970), JASA 65, 549-565. Re-derived exactly from the data in the tests. B0 is scored through an explicit column of ones (same design matrix).

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
dígitos corretos (LRE)coef.const
B0
figure coef.const: LRE 15.00 (min 6.0) — B0
obrigatóriapassou11
Dígitos corretos (LRE)
1515
———
2
dígitos corretos (LRE)coef.x1
B1
figure coef.x1: LRE 15.00 (min 6.0) — B1
obrigatóriapassou11
Dígitos corretos (LRE)
1515
———
3
dígitos corretos (LRE)coef.x2
B2
figure coef.x2: LRE 15.00 (min 6.0) — B2
obrigatóriapassou11
Dígitos corretos (LRE)
1515
———
4
dígitos corretos (LRE)coef.x3
B3
figure coef.x3: LRE 15.00 (min 6.0) — B3
obrigatóriapassou11
Dígitos corretos (LRE)
1515
———
5
dígitos corretos (LRE)coef.x4
B4
figure coef.x4: LRE 15.00 (min 6.0) — B4
obrigatóriapassou11
Dígitos corretos (LRE)
1515
———
6
dígitos corretos (LRE)coef.x5
B5
figure coef.x5: LRE 15.00 (min 6.0) — B5
obrigatóriapassou11
Dígitos corretos (LRE)
1515
———
7
dígitos corretos (LRE)coef.const@se
SE of B0
figure coef.const.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B0
obrigatóriapassou00
Dígitos corretos (LRE)
1515
———
8
dígitos corretos (LRE)coef.x1@se
SE of B1
figure coef.x1.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B1
obrigatóriapassou00
Dígitos corretos (LRE)
1515
———
9
dígitos corretos (LRE)coef.x2@se
SE of B2
figure coef.x2.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B2
obrigatóriapassou00
Dígitos corretos (LRE)
1515
———
10
dígitos corretos (LRE)coef.x3@se
SE of B3
figure coef.x3.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B3
obrigatóriapassou00
Dígitos corretos (LRE)
1515
———
11
dígitos corretos (LRE)coef.x4@se
SE of B4
figure coef.x4.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B4
obrigatóriapassou00
Dígitos corretos (LRE)
1515
———
12
dígitos corretos (LRE)coef.x5@se
SE of B5
figure coef.x5.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B5
obrigatóriapassou00
Dígitos corretos (LRE)
1515
———

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

a própria especificação da tarefa

Referência: infer.olsChamada do agente: infer.ols (call_e147d312)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
controls—[]não fixado pela referência
dataset"d""d"igual
fe—[]não fixado pela referência
interceptfalsefalseigual
level—0,950.95não fixado pela referência
se"classical""classical"igual
subset——não fixado pela referência
weights——não fixado pela referência
x["const","x1","x2","x3","x4","x5"]["const","x1","x2","x3","x4","x5"]igual
y"y""y"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 Wampler1 (21 observations): outcome y, predictors x1, x2, x3, x4, x5 (x_j = x**j), const = 1

    file — · frame —
  2. 1Ferramenta
    infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_e147d312decidido pelo códigoreexecutável
    Argumentos
    {
      "cluster": null,
      "controls": [],
      "dataset": "d",
      "fe": [],
      "intercept": false,
      "level": 0.95,
      "se": "classical",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "const",
        "x1",
        "x2",
        "x3",
        "x4",
        "x5"
      ],
      "y": "y"
    }
    Figuras call_e147d312
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    coef.const
    Coefficient on const in the regression of y
    110,000000000000000000000006027096.0270902436207766e-241 – 1
    coef.x1
    Coefficient on x1 in the regression of y
    110,000000000000000000000006618586.618578211265387e-241 – 1
    coef.x2
    Coefficient on x2 in the regression of y
    110,000000000000000000000002182372.1823707065559353e-241 – 1
    coef.x3
    Coefficient on x3 in the regression of y
    110,0000000000000000000000002841592.8415861323889865e-251 – 1
    coef.x4
    Coefficient on x4 in the regression of y
    110,00000000000000000000000001580941.5809375193315778e-261 – 1
    coef.x5
    Coefficient on x5 in the regression of y
    110,000000000000000000000000000314543.1453969246812713e-281 – 1
    Diagnósticos
    • n_obs = 2121 (observations used)
    • k = 66 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
    • r2 = 11 (uncentred: the model has no constant)
    • df_resid = 1515
    • se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
    • n_clusters = — (errors not clustered)
    Derivação matemática e pressupostos
    coef.const
    1. Coeficiente de const na regressão por mínimos quadrados ordinários de y sem constante.→ 1 (1)
    2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,00000000000000000000000602709 (6.0270902436207766e-24)
    3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 15 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep
    coef.x1
    1. Coeficiente de x1 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y sem constante.→ 1 (1)
    2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,00000000000000000000000661858 (6.618578211265387e-24)
    3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 15 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep
    coef.x2
    1. Coeficiente de x2 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y sem constante.→ 1 (1)
    2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,00000000000000000000000218237 (2.1823707065559353e-24)
    3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 15 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep
    coef.x3
    1. Coeficiente de x3 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y sem constante.→ 1 (1)
    2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,000000000000000000000000284159 (2.8415861323889865e-25)
    3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 15 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep
    coef.x4
    1. Coeficiente de x4 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y sem constante.→ 1 (1)
    2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0000000000000000000000000158094 (1.5809375193315778e-26)
    3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 15 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep
    coef.x5
    1. Coeficiente de x5 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y sem constante.→ 1 (1)
    2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,00000000000000000000000000031454 (3.1453969246812713e-28)
    3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 15 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 and have the same variance for every observation
    Tabelas (1)
    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 1,
          "ci_low": 1,
          "coef": 1,
          "p": 0,
          "se": 6.0270902436207766e-24,
          "t": 1.6591754222668642e+23,
          "term": "const"
        },
        {
          "ci_high": 1,
          "ci_low": 1,
          "coef": 1,
          "p": 0,
          "se": 6.618578211265387e-24,
          "t": 1.5108985163881788e+23,
          "term": "x1"
        },
        {
          "ci_high": 1,
          "ci_low": 1,
          "coef": 1,
          "p": 0,
          "se": 2.1823707065559353e-24,
          "t": 4.582172941544519e+23,
          "term": "x2"
        },
        {
          "ci_high": 1,
          "ci_low": 1,
          "coef": 1,
          "p": 0,
          "se": 2.8415861323889865e-25,
          "t": 3.519161318398176e+24,
          "term": "x3"
        },
        {
          "ci_high": 1,
          "ci_low": 1,
          "coef": 1,
          "p": 0,
          "se": 1.5809375193315778e-26,
          "t": 6.325360665883881e+25,
          "term": "x4"
        },
        {
          "ci_high": 1,
          "ci_low": 1,
          "coef": 1,
          "p": 0,
          "se": 3.1453969246812713e-28,
          "t": 3.179248991290127e+27,
          "term": "x5"
        }
      ]
    }
    Hashes SHA-256 e metadados de reprodução
    Digests dos dados
    d 67738234e2f49d9693cb0b638e9856e299d2a7378ef4f90eca268b3653134ae2
    sha256 do resultado
    a983ee119abf5f35b23c12341f19ff572530c775c8af2d24791bb45fca3d5014
  3. 2Pontuação
    #0situação da ferramentapassouobrigatóriastatus ok
  4. 3Pontuação
    #1dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.const: LRE 15.00 (min 6.0) — B0
  5. 4Pontuação
    #2dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x1: LRE 15.00 (min 6.0) — B1
  6. 5Pontuação
    #3dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x2: LRE 15.00 (min 6.0) — B2
  7. 6Pontuação
    #4dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x3: LRE 15.00 (min 6.0) — B3
  8. 7Pontuação
    #5dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x4: LRE 15.00 (min 6.0) — B4
  9. 8Pontuação
    #6dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x5: LRE 15.00 (min 6.0) — B5
  10. 9Pontuação
    #7dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.const.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B0
  11. 10Pontuação
    #8dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x1.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B1
  12. 11Pontuação
    #9dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x2.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B2
  13. 12Pontuação
    #10dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x3.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B3
  14. 13Pontuação
    #11dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x4.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B4
  15. 14Pontuação
    #12dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x5.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B5

Épocas × verificações

Resultado de cada verificação em cada época pontuada
#0123456789101112
Época 1passoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassou

Tentativas

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

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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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traces/strd.wampler1.explicit_constant.e1.a1.jsonl9,3 KBee8f9ce22ca413ffe4fdcad9059edce0d5a107ec1f47ed5387c147dcbfcd00fb
trajectories/strd.wampler1.explicit_constant.e1.a1.jsonl16,1 KB52048d24035db2ebf7a0bc6337dd7a9cf6575d3226da27aef2df3acf30c9f14e