Tarefa paper_repro.lmb_2004.tab1_c3.design

Veredito

Pergunta feita ao analista

How large is the incumbent party's advantage in U.S. House elections? Comparing seats the Democratic Party barely won with seats it barely lost, estimate the effect of winning a House election on the probability that the same party wins the seat's next election.

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
   lmb— U.S. House elections and roll-call voting, the extract of the data of Lee, Moretti and Butler (2004), 'Do Voters Affect or Elect Policies? Evidence from the U.S. House', distributed with the causaldata R package: one row per district and congressional session (13,588 rows). Each row pairs a district's election with the one before it for the same seat. Columns: rownames, the row number; state, ICPSR state code; district, district code; id, an election identifier; score, the adjusted ADA voting score of the district's representative in the session that follows the row's election (0 to 100, higher means a more liberal roll-call record); year, year of the election; demvoteshare, the Democratic candidate's share of the two-party vote in the row's election; democrat, 1 if the Democratic candidate won the row's election; lagdemvoteshare, the Democratic share of the two-party vote in the previous election for the same seat; lagdemocrat, 1 if the Democratic candidate won that previous election. In the paper's notation the previous election is time t and the row's election, and the session after it, are time t+1.
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.rdd(Regressão descontínua (RDD))citada na resposta

   Ver chamada call_965d46cf nos detalhes

   O tratamento muda num limiar da variável de corte: regressão descontínua.

   Por que este é o caminho de referência: Table I, column (3): the difference in the probability of a Democratic win at t+1 between districts the Democrat won and lost at t, among elections with the Democratic share at t strictly between 48 and 52 percent (915 observations), as the coefficient of a regression on the win indicator; heteroskedasticity-robust errors.
   Argumentos principais

   cutoff:

   00

   dataset:

   "lmb"

   kernel:

   "triangular"

   level:

   0,950.95

   polynomial:

   11

   running:

   "score"

   y:

   "rownames"

   Resultado calculado

   • effect = 279,165 279.16473129771043
     Jump in rownames at the cutoff of score
   Diagnósticos: bandwidth = 14,208614.208597376322317 (half-width of the window around the cutoff (Imbens–Kalyanaraman)) · bandwidth_method = "IK" · n_left = 758758 (observations with positive weight below the cutoff) · n_right = 3.1803180 (observations with positive weight at or above the cutoff) · kernel = "triangular" · polynomial = 11 · bandwidth_sensitive = true (the estimate at half or double the bandwidth falls outside the main interval: the result depends on the window) · n_obs = 13.58813588 (rows used to choose the bandwidth) · se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
3. 3Conferência de lastro e resposta final

   Todos os 4 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).

   Números encontrados: 279,2 · 95% · -207,4 · 765,7
   Figuras citadas: call_965d46cf:effect
   • ✓
     #0resposta com lastro

     Garante que todo número citado no texto veio de uma ferramenta ou do enunciado (sem cálculo mental do modelo).
   • ✓
     #1figura da resposta escolhida

     an answer figure: the effect of an estimator call the answer cites
   • ✓
     #2uma entre

     acceptable tools: the reference tool and its alternatives
   • ✓
     #3argumento igualy

     T3: the outcome the design question implies
   • ✓
     #4argumento igualx[0]

     T3: the treatment the design question implies
   • ✗
     #5argumento igualy

     T3: the outcome the design question implies
   • ✗
     #6argumento igualrunning

     T3: the running the design question implies
   • ✓
     #7argumento igualy

     outcome: a Democratic win at t+1 (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #8argumento igualx

     the regressor: a Democratic win at t (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #9argumento igualcontrols

     column (3) is a difference in means: no other regressors (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #10argumento igualfe

     no fixed effects (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #11diagnósticon_obs

     (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✗
     #12figura da resposta próxima

     software reference (T3: recorded; T3 pontua o desenho; a estimativa é registrada)
   • ✗
     #13figura da resposta próxima

     software reference, SE: recorded (T3)
   • ✗
     #14figura da resposta próxima

     published cell: recorded, never required on T2/T3
   • ✗
     #15figura da resposta próxima

     published cell, SE: recorded, never required on T2/T3

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

   How large is the incumbent party's advantage in U.S. House elections? Comparing seats the Democratic Party barely won with seats it barely lost, estimate the effect of winning a House election on the probability that the same party wins the seat's next election.

   lmb (agent)

   U.S. House elections and roll-call voting, the extract of the data of Lee, Moretti and Butler (2004), 'Do Voters Affect or Elect Policies? Evidence from the U.S. House', distributed with the causaldata R package: one row per district and congressional session (13,588 rows). Each row pairs a district's election with the one before it for the same seat. Columns: rownames, the row number; state, ICPSR state code; district, district code; id, an election identifier; score, the adjusted ADA voting score of the district's representative in the session that follows the row's election (0 to 100, higher means a more liberal roll-call record); year, year of the election; demvoteshare, the Democratic candidate's share of the two-party vote in the row's election; democrat, 1 if the Democratic candidate won the row's election; lagdemvoteshare, the Democratic share of the two-party vote in the previous election for the same seat; lagdemocrat, 1 if the Democratic candidate won that previous election. In the paper's notation the previous election is time t and the row's election, and the session after it, are time t+1.

   file 58cf9d8ef80b2871a96c00844fae975051a5aac443dff3d317fe92ffd6a516b7 · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_c50bb85drules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   O tratamento muda num limiar da variável de corte: regressão descontínua.

   Chamadas pedidas

   • infer.rdd

     {
       "cutoff": 0,
       "dataset": "lmb",
       "running": "score",
       "y": "rownames"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.rdd— Regressão descontínua (RDD)v0.1.0call_965d46cfdecidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: O tratamento muda num limiar da variável de corte: regressão descontínua.

   Argumentos

   {
     "bandwidth": null,
     "cluster": null,
     "cutoff": 0,
     "dataset": "lmb",
     "kernel": "triangular",
     "level": 0.95,
     "polynomial": 1,
     "running": "score",
     "subset": null,
     "y": "rownames"
   }

   Figuras call_965d46cf

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   effect Jump in rownames at the cutoff of score	279,165	279.16473129771043	248,26248.25990671589568	-207,416 – 765,745

   Diagnósticos

   • bandwidth = 14,208614.208597376322317 (half-width of the window around the cutoff (Imbens–Kalyanaraman))
   • bandwidth_method = "IK"
   • n_left = 758758 (observations with positive weight below the cutoff)
   • n_right = 3.1803180 (observations with positive weight at or above the cutoff)
   • kernel = "triangular"
   • polynomial = 11
   • bandwidth_sensitive = true (the estimate at half or double the bandwidth falls outside the main interval: the result depends on the window)
   • n_obs = 13.58813588 (rows used to choose the bandwidth)
   • se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))

   Derivação matemática e pressupostos

   effect

   1. Ajuste linear ponderado (kernel triangular) de cada lado do limiar, com janela h (Imbens–Kalyanaraman); o efeito é a diferença entre os dois ajustes no limiar.→ 279,165 (279.16473129771043)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 248,26 (248.25990671589568)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição normal vezes o erro-padrão.IC = τ ± c · ep

   Pressupostos do estimador

   • units cannot precisely control the running variable around the cutoff
   • every other determinant of the outcome is continuous at the cutoff

   Tabelas (1)

   {
     "sensitivity": [
       {
         "bandwidth": 7.104298688161158,
         "ci_high": 174.66283692489174,
         "ci_low": -1229.7032357853939,
         "estimate": -527.5201994302511,
         "multiplier": 0.5,
         "n_left": 575,
         "n_right": 1459,
         "se": 358.26323437260737
       },
       {
         "bandwidth": 14.208597376322317,
         "ci_high": 765.7452072661395,
         "ci_low": -207.4157446707186,
         "estimate": 279.16473129771043,
         "multiplier": 1,
         "n_left": 758,
         "n_right": 3180,
         "se": 248.25990671589568
       },
       {
         "bandwidth": 28.417194752644633,
         "ci_high": 878.4954784077543,
         "ci_low": 96.1918375711133,
         "estimate": 487.3436579894338,
         "multiplier": 2,
         "n_left": 819,
         "n_right": 5048,
         "se": 199.57092247800273
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   lmb 6f2fbc93d91c4156cab244ba7581cc8eae45210626f97f85ac8b2d366e4cbc20

   sha256 do resultado

   442557c486d2f7b0d28e4bf34840d89ed430cc39dc36c6d884dc04f747456548

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_15a0ba44rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.rdd): effect = 279,2 (IC 95%: -207,4 a 765,7).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_965d46cf:effect"
       ]
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
5. 4Guarda
   resposta aceita

   Números encontrados

   279,2 · 95% · -207,4 · 765,7

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

   1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
6. 5Resposta

   Estimativa (infer.rdd): effect = 279,2 (IC 95%: -207,4 a 765,7).

   Figuras citadas: call_965d46cf:effect · Parada: answered

   Figura da resposta: call_965d46cf:effect = 279,165279.16473129771043 (se 248,26248.25990671589568)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_965d46cf:effect (infer.rdd)
9. 8Pontuação
   #2uma entrepassouobrigatóriatool_called(infer.ols): answer call is infer.rdd | tool_called(infer.rdd): ok
10. 9Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.rdd, not infer.ols
11. 10Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.rdd, not infer.ols
12. 11Pontuação
    #5argumento igualfalhouobrigatóriainfer.rdd.y = 'rownames'
13. 12Pontuação
    #6argumento igualfalhouobrigatóriainfer.rdd.running = 'score'
14. 13Pontuação
    #7argumento igualpassouregistradanot applicable: the answer call is infer.rdd, not infer.ols
15. 14Pontuação
    #8argumento igualpassouregistradanot applicable: the answer call is infer.rdd, not infer.ols
16. 15Pontuação
    #9argumento igualpassouregistradanot applicable: the answer call is infer.rdd, not infer.ols
17. 16Pontuação
    #10argumento igualpassouregistradanot applicable: the answer call is infer.rdd, not infer.ols
18. 17Pontuação
    #11diagnósticopassouregistradanot applicable: the answer call is infer.rdd, not infer.ols
19. 18Pontuação
    #12figura da resposta próximafalhouregistrada279.1647313 vs 0.4843287147634966
20. 19Pontuação
    #13figura da resposta próximafalhouregistrada248.2599067 vs 0.02893215206729024
21. 20Pontuação
    #14figura da resposta próximafalhouregistrada279.1647313 vs 0.48
22. 21Pontuação
    #15figura da resposta próximafalhouregistrada248.2599067 vs 0.02

Épocas × verificações

Tentativas

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

• época 1, tentativa 1falhoupontuada(exibindo)

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