Tarefa dgp.rdd.fast

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. 1Chamada intermediária de ferramentainfer.rdd(Regressão descontínua (RDD))

   Ver chamada call_79399905 nos detalhes
   Argumentos principais

   cutoff:

   00

   dataset:

   "d"

   kernel:

   "triangular"

   level:

   0,950.95

   polynomial:

   11

   running:

   "margem"

   y:

   "reeleito"

   Resultado calculado

   • effect = 0,216031 0.21603110068932266
     Jump in reeleito at the cutoff of margem
   Diagnósticos: bandwidth = 0,9158420.9158422423600313 (half-width of the window around the cutoff (Imbens–Kalyanaraman)) · bandwidth_method = "IK" · n_left = 1.8451845 (observations with positive weight below the cutoff) · n_right = 1.8411841 (observations with positive weight at or above the cutoff) · kernel = "triangular" · polynomial = 11 · bandwidth_sensitive = false (the estimates at half and double the bandwidth fall inside the main interval) · n_obs = 4.0004000 (rows used to choose the bandwidth) · se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
2. 2Chamada intermediária de ferramentainfer.rdd(Regressão descontínua (RDD))

   Ver chamada call_c1250dc1 nos detalhes
   Argumentos principais

   cutoff:

   00

   dataset:

   "d"

   kernel:

   "triangular"

   level:

   0,950.95

   polynomial:

   11

   running:

   "margem"

   y:

   "reeleito"

   Resultado calculado

   • effect = 0,195812 0.19581172934746832
     Jump in reeleito at the cutoff of margem
   Diagnósticos: bandwidth = 0,6274120.6274121798752506 (half-width of the window around the cutoff (Imbens–Kalyanaraman)) · bandwidth_method = "IK" · n_left = 1.2741274 (observations with positive weight below the cutoff) · n_right = 1.2501250 (observations with positive weight at or above the cutoff) · kernel = "triangular" · polynomial = 11 · bandwidth_sensitive = false (the estimates at half and double the bandwidth fall inside the main interval) · n_obs = 4.0004000 (rows used to choose the bandwidth) · se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
3. 3Chamada intermediária de ferramentainfer.rdd(Regressão descontínua (RDD))

   Ver chamada call_f81b76ef nos detalhes
   Argumentos principais

   cutoff:

   00

   dataset:

   "d"

   kernel:

   "triangular"

   level:

   0,950.95

   polynomial:

   11

   running:

   "margem"

   y:

   "reeleito"

   Resultado calculado

   • effect = 0,237402 0.2374015371229042
     Jump in reeleito at the cutoff of margem
   Diagnósticos: bandwidth = 0,6024810.6024806523064873 (half-width of the window around the cutoff (Imbens–Kalyanaraman)) · bandwidth_method = "IK" · n_left = 1.2251225 (observations with positive weight below the cutoff) · n_right = 1.2111211 (observations with positive weight at or above the cutoff) · kernel = "triangular" · polynomial = 11 · bandwidth_sensitive = false (the estimates at half and double the bandwidth fall inside the main interval) · n_obs = 4.0004000 (rows used to choose the bandwidth) · se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
4. 4Conferência de lastro e resposta final
   • ✓
     #0situação da ferramenta

     Verifica a situação de retorno da ferramenta.
   • ✓
     #1figura próxima
   • ✓
     #2figura próxima

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.

2. 1Ferramenta
   infer.rdd— Regressão descontínua (RDD)v0.1.0call_79399905decidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "bandwidth": null,
     "cluster": null,
     "cutoff": 0,
     "dataset": "d",
     "kernel": "triangular",
     "level": 0.95,
     "polynomial": 1,
     "running": "margem",
     "subset": null,
     "y": "reeleito"
   }

   Figuras call_79399905

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   effect Jump in reeleito at the cutoff of margem	0,216031	0.21603110068932266	0,0215810.02158095468002588	0,173733 – 0,258329

   Diagnósticos

   • bandwidth = 0,9158420.9158422423600313 (half-width of the window around the cutoff (Imbens–Kalyanaraman))
   • bandwidth_method = "IK"
   • n_left = 1.8451845 (observations with positive weight below the cutoff)
   • n_right = 1.8411841 (observations with positive weight at or above the cutoff)
   • kernel = "triangular"
   • polynomial = 11
   • bandwidth_sensitive = false (the estimates at half and double the bandwidth fall inside the main interval)
   • n_obs = 4.0004000 (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.→ 0,216031 (0.21603110068932266)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,021581 (0.02158095468002588)
   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": 0.45792112118001566,
         "ci_high": 0.27560884113994305,
         "ci_low": 0.1579184426881498,
         "estimate": 0.21676364191404643,
         "multiplier": 0.5,
         "n_left": 904,
         "n_right": 916,
         "se": 0.03002361252046468
       },
       {
         "bandwidth": 0.9158422423600313,
         "ci_high": 0.25832899461416453,
         "ci_low": 0.1737332067644808,
         "estimate": 0.21603110068932266,
         "multiplier": 1,
         "n_left": 1845,
         "n_right": 1841,
         "se": 0.02158095468002588
       },
       {
         "bandwidth": 1.8316844847200626,
         "ci_high": 0.25620020490005796,
         "ci_low": 0.1807044910108871,
         "estimate": 0.21845234795547253,
         "multiplier": 2,
         "n_left": 2004,
         "n_right": 1996,
         "se": 0.019259464583194247
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   d 7c7ffeb4a39e105c442f1081fbcd41f5726294c001e68e4e383a51786194099c

   sha256 do resultado

   6c4cf570dc8d74e1d393af2da5cdf1632f20a3876d92acf76297f153d8c82d5b

3. 2Ferramenta
   infer.rdd— Regressão descontínua (RDD)v0.1.0call_c1250dc1decidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "bandwidth": null,
     "cluster": null,
     "cutoff": 0,
     "dataset": "d",
     "kernel": "triangular",
     "level": 0.95,
     "polynomial": 1,
     "running": "margem",
     "subset": null,
     "y": "reeleito"
   }

   Figuras call_c1250dc1

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   effect Jump in reeleito at the cutoff of margem	0,195812	0.19581172934746832	0,02636460.026364647414680992	0,144138 – 0,247485

   Diagnósticos

   • bandwidth = 0,6274120.6274121798752506 (half-width of the window around the cutoff (Imbens–Kalyanaraman))
   • bandwidth_method = "IK"
   • n_left = 1.2741274 (observations with positive weight below the cutoff)
   • n_right = 1.2501250 (observations with positive weight at or above the cutoff)
   • kernel = "triangular"
   • polynomial = 11
   • bandwidth_sensitive = false (the estimates at half and double the bandwidth fall inside the main interval)
   • n_obs = 4.0004000 (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.→ 0,195812 (0.19581172934746832)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0263646 (0.026364647414680992)
   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": 0.3137060899376253,
         "ci_high": 0.26340515296204836,
         "ci_low": 0.11948827843433739,
         "estimate": 0.19144671569819288,
         "multiplier": 0.5,
         "n_left": 653,
         "n_right": 676,
         "se": 0.03671416303128755
       },
       {
         "bandwidth": 0.6274121798752506,
         "ci_high": 0.2474854887453401,
         "ci_low": 0.14413796994959654,
         "estimate": 0.19581172934746832,
         "multiplier": 1,
         "n_left": 1274,
         "n_right": 1250,
         "se": 0.026364647414680992
       },
       {
         "bandwidth": 1.254824359750501,
         "ci_high": 0.2432142688604543,
         "ci_low": 0.16477600253068156,
         "estimate": 0.20399513569556793,
         "multiplier": 2,
         "n_left": 2040,
         "n_right": 1960,
         "se": 0.02001012950964502
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   d ec721e5ac6574b03ff6b6fbc51a4b8198cc5fab4f221be8a568bff92548a5a71

   sha256 do resultado

   cc47ceb87f5f3eee0f81f3fcbdc5be6562f2dae73ec90954e662166deb796a93

4. 3Ferramenta
   infer.rdd— Regressão descontínua (RDD)v0.1.0call_f81b76efdecidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "bandwidth": null,
     "cluster": null,
     "cutoff": 0,
     "dataset": "d",
     "kernel": "triangular",
     "level": 0.95,
     "polynomial": 1,
     "running": "margem",
     "subset": null,
     "y": "reeleito"
   }

   Figuras call_f81b76ef

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   effect Jump in reeleito at the cutoff of margem	0,237402	0.2374015371229042	0,02716990.02716989532139806	0,18415 – 0,290654

   Diagnósticos

   • bandwidth = 0,6024810.6024806523064873 (half-width of the window around the cutoff (Imbens–Kalyanaraman))
   • bandwidth_method = "IK"
   • n_left = 1.2251225 (observations with positive weight below the cutoff)
   • n_right = 1.2111211 (observations with positive weight at or above the cutoff)
   • kernel = "triangular"
   • polynomial = 11
   • bandwidth_sensitive = false (the estimates at half and double the bandwidth fall inside the main interval)
   • n_obs = 4.0004000 (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.→ 0,237402 (0.2374015371229042)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0271699 (0.02716989532139806)
   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": 0.30124032615324364,
         "ci_high": 0.3178174875042531,
         "ci_low": 0.17002548893905514,
         "estimate": 0.2439214882216541,
         "multiplier": 0.5,
         "n_left": 598,
         "n_right": 620,
         "se": 0.03770273324687656
       },
       {
         "bandwidth": 0.6024806523064873,
         "ci_high": 0.29065355341656773,
         "ci_low": 0.1841495208292407,
         "estimate": 0.2374015371229042,
         "multiplier": 1,
         "n_left": 1225,
         "n_right": 1211,
         "se": 0.02716989532139806
       },
       {
         "bandwidth": 1.2049613046129746,
         "ci_high": 0.2837967653882813,
         "ci_low": 0.20579592373793276,
         "estimate": 0.24479634456310703,
         "multiplier": 2,
         "n_left": 2020,
         "n_right": 1980,
         "se": 0.019898539530728433
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   d c7ecace56f5ba906474a39051b8a7356e0e83ae52fd5b741d4d625c8fdba656f

   sha256 do resultado

   10f871be8a1f5b017db9c8ffe69e72631f00b7d957a7b2788fd152ba816483df

5. 4Nota
   bench.capture decidido pelo código

   {
     "inputs": {
       "contexts": 100,
       "kept": 3
     },
     "outputs": {
       "outputs_sha256": "2d4e3fc4bc73858fd74aecdaa2b661ca926ab14464e7f0aed5f9215717e69e2e",
       "records": 100
     }
   }

6. 5Pontuação
   #0situação da ferramentapassouobrigatória100/100 calls ok
7. 6Pontuação
   #1figura próximapassouobrigatóriabias: mean 0.24596 vs truth 0.25, bias -0.0040385 (MC SE 0.00312, R=100); |bias| <= 0.02?
8. 7Pontuação
   #2figura próximapassouobrigatóriacoverage of the 95% interval: 0.8700 in [0.8200, 0.9900]? (MC SE 0.0336, R=100) — conventional intervals at the MSE-optimal bandwidth under-cover (smoothing bias; Calonico, Cattaneo & Titiunik 2014): about 0.92 here with R = 1,000, so the band catches broken standard errors, not that bias

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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