Tarefa tool_selection.did_staggered.test.s1000

Veredito

Pergunta feita ao analista

Temos um painel de municípios com a taxa de mortalidade infantil por período e o período em que cada um aderiu ao programa (zero se nunca aderiu). O programa reduziu a mortalidade? Em quanto, em média, depois da adesão?

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
   dados— Uma linha por município e período (de 1 a 10). municipio: código do município; periodo: período; primeiro_ano: primeiro período em que o município participou do programa (0 = nunca participou); adotou: 1 se o município já participava do programa naquele período; mortalidade: taxa de mortalidade infantil (desvio em relação a um nível de referência).
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.did_staggered(Diferenças em diferenças com adoção escalonada (Callaway-Sant'Anna))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_3965bdec nos detalhes

   Adoção em períodos diferentes: diferenças em diferenças escalonadas.

   Por que este é o caminho de referência: Adoção escalonada com efeitos que crescem: Callaway–Sant'Anna.
   Argumentos principais

   control_group:

   "never_treated"

   dataset:

   "dados"

   first_treat:

   "primeiro_ano"

   level:

   0,950.95

   n_boot:

   199199

   seed:

   00

   time:

   "periodo"

   unit:

   "municipio"

   y:

   "mortalidade"

   Resultado calculado

   • att = -4,78337 -4.78336701375258
     Average effect on mortalidade across post-adoption cohort-periods (Callaway–Sant'Anna)
   Diagnósticos: pretrend_mean = 0,02560940.02560935644157622 (cohort-weighted mean of the placebo ATT(g,t) before adoption (consecutive periods); it should be near zero) · pretrend_se = 0,04993770.04993773316782011 (bootstrap standard error of pretrend_mean) · n_cohorts = 33 · n_never_treated = 2626 · n_units = 300300 · control_group = "never_treated" · n_boot = 199199 · n_boot_failed = 00 (replicates discarded because a drawn cohort had no comparison unit in some cell)
3. 3Conferência de lastro e resposta final

   Todos os 4 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).

   Números encontrados: -4,783 · 95% · -5,023 · -4,544
   Figuras citadas: call_3965bdec:att
   • ✓
     #0ferramenta chamadainfer.did_staggered

     Exige que o resultado venha da ferramenta infer.did_staggered.
   • ✓
     #1ferramenta não chamadainfer.twfe

     the trap tool was not called
   • ✓
     #2uma entre

     infer.twfe is not relied on: not called, or called as a contrast while the answer cites infer.did_staggered's figures
   • ✓
     #3argumento igualunit

     the unit is the municipality
   • ✓
     #4argumento igualfirst_treat

     the first treated period
   • ✓
     #5figura próximaatt

     headline figure against the truth
   • ✓
     #6resposta com lastro

     every number traced to a tool call or the question
   • ✓
     #7uma entre

     the answer cites the expected tool's figures

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

   Temos um painel de municípios com a taxa de mortalidade infantil por período e o período em que cada um aderiu ao programa (zero se nunca aderiu). O programa reduziu a mortalidade? Em quanto, em média, depois da adesão?

   dados (agent)

   Uma linha por município e período (de 1 a 10). municipio: código do município; periodo: período; primeiro_ano: primeiro período em que o município participou do programa (0 = nunca participou); adotou: 1 se o município já participava do programa naquele período; mortalidade: taxa de mortalidade infantil (desvio em relação a um nível de referência).

   file — · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_d4b9f4f4rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Adoção em períodos diferentes: diferenças em diferenças escalonadas.

   Chamadas pedidas

   • infer.did_staggered

     {
       "dataset": "dados",
       "first_treat": "primeiro_ano",
       "time": "periodo",
       "unit": "municipio",
       "y": "mortalidade"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.did_staggered— Diferenças em diferenças com adoção escalonada (Callaway-Sant'Anna)v0.1.0call_3965bdecdecidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Adoção em períodos diferentes: diferenças em diferenças escalonadas.

   Argumentos

   {
     "control_group": "never_treated",
     "dataset": "dados",
     "first_treat": "primeiro_ano",
     "level": 0.95,
     "n_boot": 199,
     "seed": 0,
     "time": "periodo",
     "unit": "municipio",
     "y": "mortalidade"
   }

   Figuras call_3965bdec

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   att Average effect on mortalidade across post-adoption cohort-periods (Callaway–Sant'Anna)	-4,78337	-4.78336701375258	0,1222360.12223572244595506	-5,02294 – -4,54379

   Diagnósticos

   • pretrend_mean = 0,02560940.02560935644157622 (cohort-weighted mean of the placebo ATT(g,t) before adoption (consecutive periods); it should be near zero)
   • pretrend_se = 0,04993770.04993773316782011 (bootstrap standard error of pretrend_mean)
   • n_cohorts = 33
   • n_never_treated = 2626
   • n_units = 300300
   • control_group = "never_treated"
   • n_boot = 199199
   • n_boot_failed = 00 (replicates discarded because a drawn cohort had no comparison unit in some cell)

   Derivação matemática e pressupostos

   att

   1. Para cada coorte g e período t ≥ g: variação da coorte entre g − 1 e t menos a variação das unidades nunca tratadas (ATT(g,t), na tabela att_gt).
   2. Agregação simples: média das células pós-adoção, cada uma ponderada pelo tamanho da sua coorte.ATT = S / W→ -4,78337 (-4.78336701375258)
   3. Erro-padrão: desvio-padrão do ATT em 199 reamostragens de unidades (cada unidade leva todos os seus períodos).→ 0,122236 (0.12223572244595506)
   4. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição normal vezes o erro-padrão.IC = ATT ± c · ep

   Pressupostos do estimador

   • parallel trends: without the policy each cohort would have moved like the comparison units
   • no anticipation: outcomes do not respond before adoption
   • adoption is irreversible: once treated, units stay treated

   Tabelas (3)

   {
     "att_gt": [
       {
         "att": -0.04095858438070776,
         "e": -1,
         "g": 3,
         "n_control": 26,
         "n_g": 120,
         "post": false,
         "se": 0.1635535964660084,
         "t": 2
       },
       {
         "att": -2.5996031566941613,
         "e": 0,
         "g": 3,
         "n_control": 26,
         "n_g": 120,
         "post": true,
         "se": 0.15118783884680684,
         "t": 3
       },
       {
         "att": -3.5319058332470807,
         "e": 1,
         "g": 3,
         "n_control": 26,
         "n_g": 120,
         "post": true,
         "se": 0.16578586837042292,
         "t": 4
       },
       {
         "att": -4.461458350393432,
         "e": 2,
         "g": 3,
         "n_control": 26,
         "n_g": 120,
         "post": true,
         "se": 0.15443766400166545,
         "t": 5
       },
       {
         "att": -5.256580110231969,
         "e": 3,
         "g": 3,
         "n_control": 26,
         "n_g": 120,
         "post": true,
         "se": 0.12422987507452446,
         "t": 6
       },
       {
         "att": -6.2906821164600615,
         "e": 4,
         "g": 3,
         "n_control": 26,
         "n_g": 120,
         "post": true,
         "se": 0.14701472926142736,
         "t": 7
       },
       {
         "att": -7.19134743440843,
         "e": 5,
         "g": 3,
         "n_control": 26,
         "n_g": 120,
         "post": true,
         "se": 0.13179259336326093,
         "t": 8
       },
       {
         "att": -8.16489243368208,
         "e": 6,
         "g": 3,
         "n_control": 26,
         "n_g": 120,
         "post": true,
         "se": 0.18348199231887646,
         "t": 9
       },
       {
         "att": -9.177747779639118,
         "e": 7,
         "g": 3,
         "n_control": 26,
         "n_g": 120,
         "post": true,
         "se": 0.16741689799462764,
         "t": 10
       },
       {
         "att": 0.10055735724989548,
         "e": -3,
         "g": 5,
         "n_control": 26,
         "n_g": 81,
         "post": false,
         "se": 0.1768603165822127,
         "t": 2
       },
       {
         "att": 0.10551466227186485,
         "e": -2,
         "g": 5,
         "n_control": 26,
         "n_g": 81,
         "post": false,
         "se": 0.16418609691200667,
         "t": 3
       },
       {
         "att": -0.08110481128866846,
         "e": -1,
         "g": 5,
         "n_control": 26,
         "n_g": 81,
         "post": false,
         "se": 0.14998664979250878,
         "t": 4
       },
       {
         "att": -1.8804661861917191,
         "e": 0,
         "g": 5,
         "n_control": 26,
         "n_g": 81,
         "post": true,
         "se": 0.1881898001772504,
         "t": 5
       },
       {
         "att": -2.506764576803095,
         "e": 1,
         "g": 5,
         "n_control": 26,
         "n_g": 81,
         "post": true,
         "se": 0.16727712142581677,
         "t": 6
       },
       {
         "att": -3.514443676066473,
         "e": 2,
         "g": 5,
         "n_control": 26,
         "n_g": 81,
         "post": true,
         "se": 0.146199920733971,
         "t": 7
       },
       {
         "att": -4.571417480310289,
         "e": 3,
         "g": 5,
         "n_control": 26,
         "n_g": 81,
         "post": true,
         "se": 0.17587394535608714,
         "t": 8
       },
       {
         "att": -5.379682392954262,
         "e": 4,
         "g": 5,
         "n_control": 26,
         "n_g": 81,
         "post": true,
         "se": 0.15063900483464862,
         "t": 9
       },
       {
         "att": -6.472465334361308,
         "e": 5,
         "g": 5,
         "n_control": 26,
         "n_g": 81,
         "post": true,
         "se": 0.18267152850890434,
         "t": 10
       },
       {
         "att": -0.15874850933984205,
         "e": -5,
         "g": 7,
         "n_control": 26,
         "n_g": 73,
         "post": false,
         "se": 0.17117919650040786,
         "t": 2
       },
       {
         "att": 0.08396612313491592,
         "e": -4,
         "g": 7,
         "n_control": 26,
         "n_g": 73,
         "post": false,
         "se": 0.16230312042596934,
         "t": 3
       },
       {
         "att": 0.041613776335814034,
         "e": -3,
         "g": 7,
         "n_control": 26,
         "n_g": 73,
         "post": false,
         "se": 0.16458557413371078,
         "t": 4
       },
       {
         "att": 0.0349461169806386,
         "e": -2,
         "g": 7,
         "n_control": 26,
         "n_g": 73,
         "post": false,
         "se": 0.19104747207720246,
         "t": 5
       },
       {
         "att": 0.18228136615247323,
         "e": -1,
         "g": 7,
         "n_control": 26,
         "n_g": 73,
         "post": false,
         "se": 0.14672565170939497,
         "t": 6
       },
       {
         "att": -1.1164196975994511,
         "e": 0,
         "g": 7,
         "n_control": 26,
         "n_g": 73,
         "post": true,
         "se": 0.15377718400373108,
         "t": 7
       },
       {
         "att": -2.0351690655580867,
         "e": 1,
         "g": 7,
         "n_control": 26,
         "n_g": 73,
         "post": true,
         "se": 0.10419771964328796,
         "t": 8
       },
       {
         "att": -2.990858679677567,
         "e": 2,
         "g": 7,
         "n_control": 26,
         "n_g": 73,
         "post": true,
         "se": 0.15328386933412622,
         "t": 9
       },
       {
         "att": -4.025242868802779,
         "e": 3,
         "g": 7,
         "n_control": 26,
         "n_g": 73,
         "post": true,
         "se": 0.1693025508461741,
         "t": 10
       }
     ],
     "by_cohort": [
       {
         "att": -5.834277151844541,
         "g": 3,
         "n_g": 120,
         "post_periods": 8
       },
       {
         "att": -4.0542066077811905,
         "g": 5,
         "n_g": 81,
         "post_periods": 6
       },
       {
         "att": -2.541922577909471,
         "g": 7,
         "n_g": 73,
         "post_periods": 4
       }
     ],
     "event_time": [
       {
         "att": -0.15874850933984205,
         "e": -5,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.17117919650040786
       },
       {
         "att": 0.08396612313491592,
         "e": -4,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.16230312042596934
       },
       {
         "att": 0.07261656889451922,
         "e": -3,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.11477109978906093
       },
       {
         "att": 0.07206333885459526,
         "e": -2,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.11707604493552136
       },
       {
         "att": 0.00664970762431923,
         "e": -1,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.10000461981469523
       },
       {
         "att": -1.991856853319666,
         "e": 0,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.10951114226195506
       },
       {
         "att": -2.830087490862922,
         "e": 1,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.07928471068193133
       },
       {
         "att": -3.789699355565907,
         "e": 2,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.11454511851859327
       },
       {
         "att": -4.725975031224717,
         "e": 3,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.0926200780197417
       },
       {
         "att": -5.923562824898023,
         "e": 4,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.12344853170017996
       },
       {
         "att": -6.901648677673023,
         "e": 5,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.12300119481044114
       },
       {
         "att": -8.16489243368208,
         "e": 6,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.1834819923188765
       },
       {
         "att": -9.177747779639118,
         "e": 7,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.1674168979946276
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   dados e267fe84c5f159f2c9d4c6b8e6e161b6a69a0a696e11db4a2ee5b9e63e45b1dd

   sha256 do resultado

   129e5a24894a8c68f9b152d6a4a9bd3519d7e24040b130a944c2efe3688145b9

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_9cc3ece1rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.did_staggered): att = -4,783 (IC 95%: -5,023 a -4,544).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_3965bdec:att"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   -4,783 · 95% · -5,023 · -4,544

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.did_staggered): att = -4,783 (IC 95%: -5,023 a -4,544).

   Figuras citadas: call_3965bdec:att · Parada: answered

   Figura da resposta: call_3965bdec:att = -4,78337-4.78336701375258 (se 0,1222360.12223572244595506)
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouobrigatória1 successful call(s) of infer.did_staggered
8. 7Pontuação
   #1ferramenta não chamadapassouregistrada0 call(s) of infer.twfe
9. 8Pontuação
   #2uma entrepassouobrigatóriatool_not_called(infer.twfe): ok | answer_cites(infer.did_staggered): ok
10. 9Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.did_staggered.unit = ['municipio']
11. 10Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.did_staggered.first_treat = ['primeiro_ano']
12. 11Pontuação
    #5figura próximapassouobrigatória-4.783367014 vs -4.851829689298044
13. 12Pontuação
    #6resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
14. 13Pontuação
    #7uma entrepassouregistradaanswer_cites(infer.did_staggered): ok

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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