Tarefa qrdata_socsci.370

Veredito

Pergunta feita ao analista

How much is the effect of alcohol consumption on death of all causes at 21 years? Please only consider data from people that are no older than 22 years and no younger than 20 years. Please answer with the magnitude of change in the number of deaths and round 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
   drinking— To estimate the impacts of alcohol on death, we could use the fact that legal drinking age imposes a discontinuity on nature. In the US, those just under 21 years don’t drink (or drink much less) while those just older than 21 do drink. The csv file drinking.csv contains mortality data aggregated by age. Each row is the average age of a group of people and the average mortality by all causes (all), by moving vehicle accident (mva) and by suicide (suicide).
   drinking_log
   Transformação "derive" aplicada à base "drinking_log" (50 → 50 linhas). {"args":{"column":"all"},"name":"log_all","op":"log"}
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.rdd(Regressão descontínua (RDD))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_3cbe569a nos detalhes

   Sharp RD at age 21 on ages 20 to 22 (a uniform kernel of bandwidth 1, both ends inclusive), local linear on each side, on log mortality: the gold is the jump in log(all), not in all.

   Por que este é o caminho de referência: Sharp RD at age 21 on ages 20 to 22 (a uniform kernel of bandwidth 1, both ends inclusive), local linear on each side, on log mortality: the gold is the jump in log(all), not in all.
   Argumentos principais

   bandwidth:

   11

   cutoff:

   2121

   dataset:

   "drinking_log"

   kernel:

   "uniform"

   level:

   0,950.95

   polynomial:

   11

   running:

   "agecell"

   y:

   "log_all"

   Resultado calculado

   • effect = 0,0997942 0.09979420100742466
     Jump in log_all at the cutoff of agecell
   Diagnósticos: bandwidth = 11 (half-width of the window around the cutoff (informada)) · bandwidth_method = "user" · n_left = 1212 (observations with positive weight below the cutoff) · n_right = 1212 (observations with positive weight at or above the cutoff) · kernel = "uniform" · polynomial = 11 · bandwidth_sensitive = false (the estimates at half and double the bandwidth fall inside the main interval) · n_obs = 4848 (rows used to choose the bandwidth) · se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
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: 0,09979
   Figuras citadas: call_3cbe569a:effect
   • ✓
     #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

   How much is the effect of alcohol consumption on death of all causes at 21 years? Please only consider data from people that are no older than 22 years and no younger than 20 years. Please answer with the magnitude of change in the number of deaths and round to the nearest hundredth.

   drinking (agent)

   To estimate the impacts of alcohol on death, we could use the fact that legal drinking age imposes a discontinuity on nature. In the US, those just under 21 years don’t drink (or drink much less) while those just older than 21 do drink. The csv file drinking.csv contains mortality data aggregated by age. Each row is the average age of a group of people and the average mortality by all causes (all), by moving vehicle accident (mva) and by suicide (suicide).

   file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —

   drinking_log (reference)

   file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —

   1. derive {"args":{"column":"all"},"name":"log_all","op":"log"}
2. 1Transformação
   drinking_log · derive {"args":{"column":"all"},"name":"log_all","op":"log"}

   50 → 50 linhas

   Frame antes → depois: d60f201e1a38 → 4b7a4f0300d4
3. 2Turno do modelo
   call_efaeb706referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Sharp RD at age 21 on ages 20 to 22 (a uniform kernel of bandwidth 1, both ends inclusive), local linear on each side, on log mortality: the gold is the jump in log(all), not in all.

   Chamadas pedidas

   • infer.rdd

     {
       "bandwidth": 1,
       "cutoff": 21,
       "dataset": "drinking_log",
       "kernel": "uniform",
       "polynomial": 1,
       "running": "agecell",
       "y": "log_all"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
4. 3Ferramenta
   infer.rdd— Regressão descontínua (RDD)v0.1.0call_3cbe569adecidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Sharp RD at age 21 on ages 20 to 22 (a uniform kernel of bandwidth 1, both ends inclusive), local linear on each side, on log mortality: the gold is the jump in log(all), not in all.

   Argumentos

   {
     "bandwidth": 1,
     "cluster": null,
     "cutoff": 21,
     "dataset": "drinking_log",
     "kernel": "uniform",
     "level": 0.95,
     "polynomial": 1,
     "running": "agecell",
     "subset": null,
     "y": "log_all"
   }

   Figuras call_3cbe569a

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   effect Jump in log_all at the cutoff of agecell	0,0997942	0.09979420100742466	0,01909670.019096677506462736	0,0623654 – 0,137223

   Diagnósticos

   • bandwidth = 11 (half-width of the window around the cutoff (informada))
   • bandwidth_method = "user"
   • n_left = 1212 (observations with positive weight below the cutoff)
   • n_right = 1212 (observations with positive weight at or above the cutoff)
   • kernel = "uniform"
   • polynomial = 11
   • bandwidth_sensitive = false (the estimates at half and double the bandwidth fall inside the main interval)
   • n_obs = 4848 (rows used to choose the bandwidth)
   • se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))

   Derivação matemática e pressupostos

   effect

   1. Ajuste linear ponderado (kernel uniforme) de cada lado do limiar, com janela h (informada); o efeito é a diferença entre os dois ajustes no limiar.→ 0,0997942 (0.09979420100742466)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0190967 (0.019096677506462736)
   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": 0.5,
         "ci_high": 0.1412768175076522,
         "ci_low": 0.03850556813918095,
         "estimate": 0.08989119282341657,
         "multiplier": 0.5,
         "n_left": 6,
         "n_right": 6,
         "se": 0.026217637206376685
       },
       {
         "bandwidth": 1,
         "ci_high": 0.13722300114446778,
         "ci_low": 0.06236540087038153,
         "estimate": 0.09979420100742466,
         "multiplier": 1,
         "n_left": 12,
         "n_right": 12,
         "se": 0.019096677506462736
       },
       {
         "bandwidth": 2,
         "ci_high": 0.10377936468166427,
         "ci_low": 0.05307581553107505,
         "estimate": 0.07842759010636965,
         "multiplier": 2,
         "n_left": 24,
         "n_right": 24,
         "se": 0.01293481654523561
       }
     ]
   }

   • 2 rows were dropped because one of 'log_all', 'agecell' was missing

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   drinking_log 4b7a4f0300d4de0e81e79acff3018fe712690c9427eaadc45ae7245194f8f2d3

   sha256 do resultado

   5338fb344e6700a817569fcc0f7bcca254d5129bb6c0b271bb1d3c037ea3d260

   Resultado mostrado ao modelo
5. 4Turno do modelo
   call_3467a1e6referenceFim: 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 = 0,09979. Caminho de referência inferido à mão.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_3cbe569a:effect"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,09979

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.rdd): effect = 0,09979. Caminho de referência inferido à mão.

   Figuras citadas: call_3cbe569a:effect · Parada: answered

   Figura da resposta: call_3cbe569a:effect = 0,09979420.09979420100742466 (se 0,01909670.019096677506462736)
8. 7Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
9. 8Pontuação
   #1figura da resposta próximapassouobrigatória0.1 in (0.097, 0.103)?

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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