Tarefa closed_form.quantile_shares.lognormal_deciles

Veredito

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
   grid— lognormal income, log-SD 0.8, 100,000 points (grid at the quantiles (i − ½)/n); columns income and weight
2. 2Chamada que gerou a resposta finalcore.quantile_sharescitada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_7b5ce346 nos detalhes
   Argumentos principais

   dataset:

   "grid"

   groups:

   1010

   income:

   "income"

   Resultado calculado

   • top_share = 0,31505share 0.31504990213864364
     Share of total income held by the top decile (unweighted)
   • bottom_share = 0,0186921share 0.018692071360126933
     Share of total income held by the bottom decile (unweighted)
   Diagnósticos: n_obs = 100.000100000 (rows used) · weighted_population = 100.000100000 (no weights: the number of rows) · weights_used = false (every row counts as one person; wrong for a survey sample) · groups = 1010 · empty_groups = 00
3. 3Conferência de lastro e resposta final
   • ✓
     #0figura próximatop_share

     Compara a figura "top_share" contra o valor esperado dentro da tolerância.
   • ✓
     #1figura próximabottom_share

     Compara a figura "bottom_share" contra o valor esperado dentro da tolerância.

Valores esperados e de onde vêm

Nenhuma fonte citada pelas verificações.

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

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

   grid (agent)

   lognormal income, log-SD 0.8, 100,000 points (grid at the quantiles (i − ½)/n); columns income and weight

   file — · frame —
2. 1Ferramenta
   core.quantile_sharesv0.1.0call_7b5ce346decidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "dataset": "grid",
     "groups": 10,
     "income": "income",
     "weights": null
   }

   Figuras call_7b5ce346

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   top_share Share of total income held by the top decile (unweighted)	0,31505share	0.31504990213864364	—	—
   bottom_share Share of total income held by the bottom decile (unweighted)	0,0186921share	0.018692071360126933	—	—

   Diagnósticos

   • n_obs = 100.000100000 (rows used)
   • weighted_population = 100.000100000 (no weights: the number of rows)
   • weights_used = false (every row counts as one person; wrong for a survey sample)
   • groups = 1010
   • empty_groups = 00

   Derivação matemática e pressupostos

   top_share

   1. Ordenam-se as pessoas pela renda e formam-se 10 grupos de igual peso; a parcela do grupo mais rico é a sua renda ponderada sobre a renda ponderada total.s_topo = Y_topo / Y→ 0,31505 (0.31504990213864364)

   bottom_share

   1. Ordenam-se as pessoas pela renda e formam-se 10 grupos de igual peso; a parcela do grupo mais pobre é a sua renda ponderada sobre a renda ponderada total.s_base = Y_base / Y→ 0,0186921 (0.018692071360126933)

   Tabelas (1)

   {
     "shares": [
       {
         "cumulative_share": 0.018692071360126933,
         "group": 1,
         "n": 10000,
         "population_share": 0.1,
         "share": 0.018692071360126933
       },
       {
         "cumulative_share": 0.05033517980095938,
         "group": 2,
         "n": 10000,
         "population_share": 0.1,
         "share": 0.03164310844083245
       },
       {
         "cumulative_share": 0.09268671396046682,
         "group": 3,
         "n": 10000,
         "population_share": 0.1,
         "share": 0.04235153415950743
       },
       {
         "cumulative_share": 0.14609361444792573,
         "group": 4,
         "n": 10000,
         "population_share": 0.1,
         "share": 0.053406900487458914
       },
       {
         "cumulative_share": 0.21185923056752712,
         "group": 5,
         "n": 10000,
         "population_share": 0.1,
         "share": 0.06576561611960138
       },
       {
         "cumulative_share": 0.29231389393049895,
         "group": 6,
         "n": 10000,
         "population_share": 0.1,
         "share": 0.08045466336297184
       },
       {
         "cumulative_share": 0.391434923818575,
         "group": 7,
         "n": 10000,
         "population_share": 0.1,
         "share": 0.09912102988807603
       },
       {
         "cumulative_share": 0.5166090075984018,
         "group": 8,
         "n": 10000,
         "population_share": 0.1,
         "share": 0.12517408377982683
       },
       {
         "cumulative_share": 0.6849500978613566,
         "group": 9,
         "n": 10000,
         "population_share": 0.1,
         "share": 0.16834109026295482
       },
       {
         "cumulative_share": 1.0000000000000002,
         "group": 10,
         "n": 10000,
         "population_share": 0.1,
         "share": 0.31504990213864364
       }
     ]
   }

   • no weight column: every row counts as one person. That is right for a census or an equal-probability sample and wrong for survey data such as PNADc or POF; pass weights=

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   grid 6a00180b9320cd1b10af10112c9269f9fb5f26e2cc33c0cfcf2b2282ed031378

   sha256 do resultado

   0e64484ec4eaaf9fbcc5a4fdf960cbc8d4461c84d143d3fda810dad689f70e67

3. 2Pontuação
   #0figura próximapassouobrigatória0.3150499021 vs 0.31506227007960574
4. 3Pontuação
   #1figura próximapassouobrigatória0.01869207136 vs 0.018691724694297127

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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