Tarefa dgp.twfe_staggered.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.twfe(Regressão com efeitos fixos de dois fatores (unidade e tempo))

   Ver chamada call_510b8c1c nos detalhes
   Argumentos principais

   dataset:

   "d"

   level:

   0,950.95

   time:

   "periodo"

   treat:

   "adotou"

   unit:

   "municipio"

   y:

   "mortalidade"

   Resultado calculado

   • coef.adotou = 1,87695 1.8769461977313164
     TWFE coefficient on adotou for mortalidade
   Diagnósticos: staggered = true (units adopt in different periods: with effects that vary by cohort or over time TWFE can be badly biased; compare with infer.did_staggered) · n_adoption_dates = 33 · treatment_reversals = false · n_units = 300300 · n_periods = 1010 · n_obs = 3.0003000 · se_type = "cluster" (cluster-robust standard errors (CR1) by 'municipio') · n_clusters = 300300 (300 clusters of 'municipio')
2. 2Chamada intermediária de ferramentainfer.twfe(Regressão com efeitos fixos de dois fatores (unidade e tempo))

   Ver chamada call_f6f3c1c8 nos detalhes
   Argumentos principais

   dataset:

   "d"

   level:

   0,950.95

   time:

   "periodo"

   treat:

   "adotou"

   unit:

   "municipio"

   y:

   "mortalidade"

   Resultado calculado

   • coef.adotou = 1,94457 1.9445734237514274
     TWFE coefficient on adotou for mortalidade
   Diagnósticos: staggered = true (units adopt in different periods: with effects that vary by cohort or over time TWFE can be badly biased; compare with infer.did_staggered) · n_adoption_dates = 33 · treatment_reversals = false · n_units = 300300 · n_periods = 1010 · n_obs = 3.0003000 · se_type = "cluster" (cluster-robust standard errors (CR1) by 'municipio') · n_clusters = 300300 (300 clusters of 'municipio')
3. 3Chamada intermediária de ferramentainfer.twfe(Regressão com efeitos fixos de dois fatores (unidade e tempo))

   Ver chamada call_4a4e0f94 nos detalhes
   Argumentos principais

   dataset:

   "d"

   level:

   0,950.95

   time:

   "periodo"

   treat:

   "adotou"

   unit:

   "municipio"

   y:

   "mortalidade"

   Resultado calculado

   • coef.adotou = 2,13678 2.1367761183289318
     TWFE coefficient on adotou for mortalidade
   Diagnósticos: staggered = true (units adopt in different periods: with effects that vary by cohort or over time TWFE can be badly biased; compare with infer.did_staggered) · n_adoption_dates = 33 · treatment_reversals = false · n_units = 300300 · n_periods = 1010 · n_obs = 3.0003000 · se_type = "cluster" (cluster-robust standard errors (CR1) by 'municipio') · n_clusters = 300300 (300 clusters of 'municipio')
4. 4Conferência de lastro e resposta final
   • ✓
     #0situação da ferramenta

     Verifica a situação de retorno da ferramenta.
   • ✓
     #1figura 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.twfe— Regressão com efeitos fixos de dois fatores (unidade e tempo)v0.1.0call_510b8c1cdecidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "covariates": [],
     "dataset": "d",
     "level": 0.95,
     "time": "periodo",
     "treat": "adotou",
     "unit": "municipio",
     "y": "mortalidade"
   }

   Figuras call_510b8c1c

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.adotou TWFE coefficient on adotou for mortalidade	1,87695	1.8769461977313164	0,1238190.12381932985784193	1,63426 – 2,11963

   Diagnósticos

   • staggered = true (units adopt in different periods: with effects that vary by cohort or over time TWFE can be badly biased; compare with infer.did_staggered)
   • n_adoption_dates = 33
   • treatment_reversals = false
   • n_units = 300300
   • n_periods = 1010
   • n_obs = 3.0003000
   • se_type = "cluster" (cluster-robust standard errors (CR1) by 'municipio')
   • n_clusters = 300300 (300 clusters of 'municipio')

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.adotou

   1. Coeficiente de adotou na regressão de mortalidade com efeitos fixos de municipio e de periodo (médias removidas por projeções alternadas).→ 1,87695 (1.8769461977313164)
   2. Erro-padrão robusto por conglomerado (CR1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,123819 (0.12381932985784193)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição normal vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   Pressupostos do estimador

   • parallel trends across all units
   • the treatment effect is the same for every unit and period
   • errors are independent across clusters of 'municipio' and may be correlated within them

   • adoption is staggered: this TWFE coefficient can be far from any average effect; use infer.did_staggered

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   d e8df8b46fc421c8d4230b4ac6febfbb2cb70605a0f507cd5da4274aa74d19e09

   sha256 do resultado

   627f3cd485c903abcd06eda17a83e03ed2fce443726f525a543d1294058bf2f4

3. 2Ferramenta
   infer.twfe— Regressão com efeitos fixos de dois fatores (unidade e tempo)v0.1.0call_f6f3c1c8decidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "covariates": [],
     "dataset": "d",
     "level": 0.95,
     "time": "periodo",
     "treat": "adotou",
     "unit": "municipio",
     "y": "mortalidade"
   }

   Figuras call_f6f3c1c8

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.adotou TWFE coefficient on adotou for mortalidade	1,94457	1.9445734237514274	0,1240040.12400353587830253	1,70153 – 2,18762

   Diagnósticos

   • staggered = true (units adopt in different periods: with effects that vary by cohort or over time TWFE can be badly biased; compare with infer.did_staggered)
   • n_adoption_dates = 33
   • treatment_reversals = false
   • n_units = 300300
   • n_periods = 1010
   • n_obs = 3.0003000
   • se_type = "cluster" (cluster-robust standard errors (CR1) by 'municipio')
   • n_clusters = 300300 (300 clusters of 'municipio')

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.adotou

   1. Coeficiente de adotou na regressão de mortalidade com efeitos fixos de municipio e de periodo (médias removidas por projeções alternadas).→ 1,94457 (1.9445734237514274)
   2. Erro-padrão robusto por conglomerado (CR1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,124004 (0.12400353587830253)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição normal vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   Pressupostos do estimador

   • parallel trends across all units
   • the treatment effect is the same for every unit and period
   • errors are independent across clusters of 'municipio' and may be correlated within them

   • adoption is staggered: this TWFE coefficient can be far from any average effect; use infer.did_staggered

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   d c39d57cccc9f09d49db4fc92d0855ce74e2e731997f7784849f2347e4395464a

   sha256 do resultado

   3de96c3a1bb3c6e4e9644e2b2d4dc5f0d96ad54fa6f7e99edd19cf408ad79be5

4. 3Ferramenta
   infer.twfe— Regressão com efeitos fixos de dois fatores (unidade e tempo)v0.1.0call_4a4e0f94decidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "covariates": [],
     "dataset": "d",
     "level": 0.95,
     "time": "periodo",
     "treat": "adotou",
     "unit": "municipio",
     "y": "mortalidade"
   }

   Figuras call_4a4e0f94

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.adotou TWFE coefficient on adotou for mortalidade	2,13678	2.1367761183289318	0,1208810.12088084779001243	1,89985 – 2,3737

   Diagnósticos

   • staggered = true (units adopt in different periods: with effects that vary by cohort or over time TWFE can be badly biased; compare with infer.did_staggered)
   • n_adoption_dates = 33
   • treatment_reversals = false
   • n_units = 300300
   • n_periods = 1010
   • n_obs = 3.0003000
   • se_type = "cluster" (cluster-robust standard errors (CR1) by 'municipio')
   • n_clusters = 300300 (300 clusters of 'municipio')

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.adotou

   1. Coeficiente de adotou na regressão de mortalidade com efeitos fixos de municipio e de periodo (médias removidas por projeções alternadas).→ 2,13678 (2.1367761183289318)
   2. Erro-padrão robusto por conglomerado (CR1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,120881 (0.12088084779001243)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição normal vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   Pressupostos do estimador

   • parallel trends across all units
   • the treatment effect is the same for every unit and period
   • errors are independent across clusters of 'municipio' and may be correlated within them

   • adoption is staggered: this TWFE coefficient can be far from any average effect; use infer.did_staggered

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   d 71549227e132344cde288fb69c6442facac2477f5cef8343f3dbdcbe4d5d1328

   sha256 do resultado

   18e9fc1ce3fab5e1de7b83bfab970d3bf40999d51c5c811313bdd5a19857a740

5. 4Nota
   bench.capture decidido pelo código

   {
     "inputs": {
       "contexts": 50,
       "kept": 3
     },
     "outputs": {
       "outputs_sha256": "395d8b5dceb964b78558a58f1e256004a545e0385a798ca5c862eb52d90f6caf",
       "records": 50
     }
   }

6. 5Pontuação
   #0situação da ferramentapassouobrigatória50/50 calls ok
7. 6Pontuação
   #1figura próximapassouobrigatóriaTWFE bias: mean 1.8297 vs the simple-aggregation ATT 4.5786: bias -2.7489 (MC SE 0.0180, R=50); |bias| >= 1.0? — documented: with staggered adoption and growing effects TWFE is biased; use infer.did_staggered

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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