Tarefa qrdata_socsci.368

Veredito

Pergunta feita ao analista

What was the average increase in bank deposits per customer in Porto Alegre after the billboard intervention, as estimated by the difference-in-differences approach? Please round the final answer to the nearest hundredth.

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
   billboard_impact— The dataset billboard_impact.csv details information from a quasi-experiment assessing the influence of billboards on bank deposits in two cities: Porto Alegre (treatment group) and Florianopolis (control group). The csv file contains records with three variables: deposits (average bank deposits in Brazilian Reais), poa (A dummy indicator for the city of Porto Alegre. When it is zero, it means the samples are from Florianopolis.), and jul (A dummy for the month of July, or for the post intervention period. When it is zero it refers to samples from May, the pre-intervention period).
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.did_2x2(Diferenças em diferenças (2 grupos × 2 períodos))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_2491859b nos detalhes

   Two-group, two-period difference in differences of deposits: Porto Alegre against Florianopolis, July against May.

   Por que este é o caminho de referência: Two-group, two-period difference in differences of deposits: Porto Alegre against Florianopolis, July against May.
   Argumentos principais

   dataset:

   "billboard_impact"

   level:

   0,950.95

   post:

   "jul"

   treated:

   "poa"

   y:

   "deposits"

   Resultado calculado

   • did = 6,52456 6.524557692307693
     Difference-in-differences effect on deposits
   Diagnósticos: design = "stacked" (stacked rows: treated × post interaction) · n_obs = 4.6004600 · se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1)) · parallel_trends = "untestable" (with two periods parallel trends cannot be tested; the estimate rests on assuming them)
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: 6,525
   Figuras citadas: call_2491859b:did
   • ✓
     #0resposta com lastro

     every number of the answer is stated by a tool call
   • ✓
     #1figura da resposta próxima

     QRData eval.py: strictly inside gold ± 3% (a '%' gold divided by 100), on the answer figure after meta.answer_format

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

   What was the average increase in bank deposits per customer in Porto Alegre after the billboard intervention, as estimated by the difference-in-differences approach? Please round the final answer to the nearest hundredth.

   billboard_impact (agent)

   The dataset billboard_impact.csv details information from a quasi-experiment assessing the influence of billboards on bank deposits in two cities: Porto Alegre (treatment group) and Florianopolis (control group). The csv file contains records with three variables: deposits (average bank deposits in Brazilian Reais), poa (A dummy indicator for the city of Porto Alegre. When it is zero, it means the samples are from Florianopolis.), and jul (A dummy for the month of July, or for the post intervention period. When it is zero it refers to samples from May, the pre-intervention period).

   file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_afb6d064referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Two-group, two-period difference in differences of deposits: Porto Alegre against Florianopolis, July against May.

   Chamadas pedidas

   • infer.did_2x2

     {
       "dataset": "billboard_impact",
       "post": "jul",
       "treated": "poa",
       "y": "deposits"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.did_2x2— Diferenças em diferenças (2 grupos × 2 períodos)v0.1.0call_2491859bdecidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Two-group, two-period difference in differences of deposits: Porto Alegre against Florianopolis, July against May.

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "controls": [],
     "dataset": "billboard_impact",
     "level": 0.95,
     "post": "jul",
     "treated": "poa",
     "y": "deposits"
   }

   Figuras call_2491859b

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   did Difference-in-differences effect on deposits	6,52456	6.524557692307693	4,245384.24537514100442	-1,79842 – 14,8475

   Diagnósticos

   • design = "stacked" (stacked rows: treated × post interaction)
   • n_obs = 4.6004600
   • se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
   • parallel_trends = "untestable" (with two periods parallel trends cannot be tested; the estimate rests on assuming them)
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   did

   1. Variação da média do grupo tratado menos a variação da média do grupo de comparação.DiD = (ȳ_T1 − ȳ_T0) − (ȳ_C1 − ȳ_C0)→ 6,52456 (6.524557692307693)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 4,24538 (4.24537514100442)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 4596 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = DiD ± c · ep

   Pressupostos do estimador

   • without the policy the treated group's outcome would have changed as much as the comparison group's (parallel trends)
   • no other change hit one group and not the other between the two periods

   Tabelas (1)

   {
     "means": [
       {
         "group": "treated",
         "mean": 46.016,
         "n": 500,
         "period": "before"
       },
       {
         "group": "treated",
         "mean": 87.06375,
         "n": 800,
         "period": "after"
       },
       {
         "group": "comparison",
         "mean": 171.6423076923077,
         "n": 1300,
         "period": "before"
       },
       {
         "group": "comparison",
         "mean": 206.1655,
         "n": 2000,
         "period": "after"
       }
     ]
   }

   • with two periods parallel trends cannot be tested

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   billboard_impact 792b69535b51d49fb3a24cb88f6f8f511fc33fa7dae136c5200fa6ea9e44f52a

   sha256 do resultado

   b967fcef2325f9049faa280894e653f2c353597de8765861b0c0c8845f4f4aa7

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_0b9dfda9referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.did_2x2): did = 6,525. Caminho de referência inferido à mão.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_2491859b:did"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   6,525

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.did_2x2): did = 6,525. Caminho de referência inferido à mão.

   Figuras citadas: call_2491859b:did · Parada: answered

   Figura da resposta: call_2491859b:did = 6,524566.524557692307693 (se 4,245384.24537514100442)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta próximapassouobrigatória6.52 in (6.3244, 6.7156)?

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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