Tarefa tool_selection.did_staggered.test.s1001

Veredito

Pergunta feita ao analista

O programa de visitas domiciliares a gestantes foi adotado pelos municípios da região em anos diferentes, e alguns ainda não o adotaram. Qual o efeito médio do programa sobre a mortalidade infantil nos municípios que o adotaram?

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_9eddf983 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 = -3,73714 -3.737141628414318
     Average effect on mortalidade across post-adoption cohort-periods (Callaway–Sant'Anna)
   Diagnósticos: pretrend_mean = -0,0752389-0.07523885784658649 (cohort-weighted mean of the placebo ATT(g,t) before adoption (consecutive periods); it should be near zero; it is outside the 95% band around zero: pre-trends are not parallel) · pretrend_se = 0,03740260.03740264900550375 (bootstrap standard error of pretrend_mean) · n_cohorts = 33 · n_never_treated = 3939 · n_units = 400400 · 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: -3,737 · 95% · -3,887 · -3,587
   Figuras citadas: call_9eddf983: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

   O programa de visitas domiciliares a gestantes foi adotado pelos municípios da região em anos diferentes, e alguns ainda não o adotaram. Qual o efeito médio do programa sobre a mortalidade infantil nos municípios que o adotaram?

   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_a1b21caarules-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_9eddf983decidido 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_9eddf983

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   att Average effect on mortalidade across post-adoption cohort-periods (Callaway–Sant'Anna)	-3,73714	-3.737141628414318	0,07648490.07648486133686185	-3,88705 – -3,58723

   Diagnósticos

   • pretrend_mean = -0,0752389-0.07523885784658649 (cohort-weighted mean of the placebo ATT(g,t) before adoption (consecutive periods); it should be near zero; it is outside the 95% band around zero: pre-trends are not parallel)
   • pretrend_se = 0,03740260.03740264900550375 (bootstrap standard error of pretrend_mean)
   • n_cohorts = 33
   • n_never_treated = 3939
   • n_units = 400400
   • 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→ -3,73714 (-3.737141628414318)
   3. Erro-padrão: desvio-padrão do ATT em 199 reamostragens de unidades (cada unidade leva todos os seus períodos).→ 0,0764849 (0.07648486133686185)
   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": -0.13582203593182007,
         "e": -1,
         "g": 3,
         "n_control": 39,
         "n_g": 137,
         "post": false,
         "se": 0.15079428868576739,
         "t": 2
       },
       {
         "att": -3.0650073440386656,
         "e": 0,
         "g": 3,
         "n_control": 39,
         "n_g": 137,
         "post": true,
         "se": 0.12261604211567288,
         "t": 3
       },
       {
         "att": -3.713430195745874,
         "e": 1,
         "g": 3,
         "n_control": 39,
         "n_g": 137,
         "post": true,
         "se": 0.11941139587960245,
         "t": 4
       },
       {
         "att": -4.192711629416557,
         "e": 2,
         "g": 3,
         "n_control": 39,
         "n_g": 137,
         "post": true,
         "se": 0.1370854568826488,
         "t": 5
       },
       {
         "att": -4.630562457285801,
         "e": 3,
         "g": 3,
         "n_control": 39,
         "n_g": 137,
         "post": true,
         "se": 0.13736483494631413,
         "t": 6
       },
       {
         "att": -5.210720550751802,
         "e": 4,
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         "se": 0.1342644976938904,
         "t": 7
       },
       {
         "att": -5.549861497136975,
         "e": 5,
         "g": 3,
         "n_control": 39,
         "n_g": 137,
         "post": true,
         "se": 0.1272058874409806,
         "t": 8
       },
       {
         "att": -6.0300275160876,
         "e": 6,
         "g": 3,
         "n_control": 39,
         "n_g": 137,
         "post": true,
         "se": 0.12874309737857326,
         "t": 9
       },
       {
         "att": -6.363952652516527,
         "e": 7,
         "g": 3,
         "n_control": 39,
         "n_g": 137,
         "post": true,
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         "t": 10
       },
       {
         "att": -0.0714251617434214,
         "e": -3,
         "g": 5,
         "n_control": 39,
         "n_g": 111,
         "post": false,
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         "t": 2
       },
       {
         "att": -0.19327937329417794,
         "e": -2,
         "g": 5,
         "n_control": 39,
         "n_g": 111,
         "post": false,
         "se": 0.12968484812518657,
         "t": 3
       },
       {
         "att": -0.05900381321483672,
         "e": -1,
         "g": 5,
         "n_control": 39,
         "n_g": 111,
         "post": false,
         "se": 0.11899114414091957,
         "t": 4
       },
       {
         "att": -1.947901227735543,
         "e": 0,
         "g": 5,
         "n_control": 39,
         "n_g": 111,
         "post": true,
         "se": 0.11368348349149093,
         "t": 5
       },
       {
         "att": -2.478110671516032,
         "e": 1,
         "g": 5,
         "n_control": 39,
         "n_g": 111,
         "post": true,
         "se": 0.1218108763119574,
         "t": 6
       },
       {
         "att": -2.9515766170076367,
         "e": 2,
         "g": 5,
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         "se": 0.11483363519620368,
         "t": 7
       },
       {
         "att": -3.434245858371403,
         "e": 3,
         "g": 5,
         "n_control": 39,
         "n_g": 111,
         "post": true,
         "se": 0.1247196782485818,
         "t": 8
       },
       {
         "att": -3.9411419731333526,
         "e": 4,
         "g": 5,
         "n_control": 39,
         "n_g": 111,
         "post": true,
         "se": 0.13407432352772056,
         "t": 9
       },
       {
         "att": -4.330066298081179,
         "e": 5,
         "g": 5,
         "n_control": 39,
         "n_g": 111,
         "post": true,
         "se": 0.1269844559687091,
         "t": 10
       },
       {
         "att": -0.12576599060480004,
         "e": -5,
         "g": 7,
         "n_control": 39,
         "n_g": 113,
         "post": false,
         "se": 0.1491083919065727,
         "t": 2
       },
       {
         "att": -0.09011169257778698,
         "e": -4,
         "g": 7,
         "n_control": 39,
         "n_g": 113,
         "post": false,
         "se": 0.12478515020881399,
         "t": 3
       },
       {
         "att": -0.18812587283356658,
         "e": -3,
         "g": 7,
         "n_control": 39,
         "n_g": 113,
         "post": false,
         "se": 0.1201225703947697,
         "t": 4
       },
       {
         "att": 0.13533809209745426,
         "e": -2,
         "g": 7,
         "n_control": 39,
         "n_g": 113,
         "post": false,
         "se": 0.1041486251960971,
         "t": 5
       },
       {
         "att": 0.062178983453767794,
         "e": -1,
         "g": 7,
         "n_control": 39,
         "n_g": 113,
         "post": false,
         "se": 0.13120810220615536,
         "t": 6
       },
       {
         "att": -1.1985552883516004,
         "e": 0,
         "g": 7,
         "n_control": 39,
         "n_g": 113,
         "post": true,
         "se": 0.13137909386920202,
         "t": 7
       },
       {
         "att": -1.6238386637655138,
         "e": 1,
         "g": 7,
         "n_control": 39,
         "n_g": 113,
         "post": true,
         "se": 0.14796454853583493,
         "t": 8
       },
       {
         "att": -2.1606378363855776,
         "e": 2,
         "g": 7,
         "n_control": 39,
         "n_g": 113,
         "post": true,
         "se": 0.12267435107081137,
         "t": 9
       },
       {
         "att": -2.5055019737296713,
         "e": 3,
         "g": 7,
         "n_control": 39,
         "n_g": 113,
         "post": true,
         "se": 0.13939025191542162,
         "t": 10
       }
     ],
     "by_cohort": [
       {
         "att": -4.844534230372475,
         "g": 3,
         "n_g": 137,
         "post_periods": 8
       },
       {
         "att": -3.180507107640858,
         "g": 5,
         "n_g": 111,
         "post_periods": 6
       },
       {
         "att": -1.8721334405580907,
         "g": 7,
         "n_g": 113,
         "post_periods": 4
       }
     ],
     "event_time": [
       {
         "att": -0.12576599060480004,
         "e": -5,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.1491083919065727
       },
       {
         "att": -0.09011169257778699,
         "e": -4,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.12478515020881399
       },
       {
         "att": -0.1302965026058607,
         "e": -3,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.09575245569118097
       },
       {
         "att": -0.02750359834214919,
         "e": -2,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.07425275223814576
       },
       {
         "att": -0.050223869970167485,
         "e": -1,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.07140248726102671
       },
       {
         "att": -2.13728473683012,
         "e": 0,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.07982364058506394
       },
       {
         "att": -2.67951243867304,
         "e": 1,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.06309122566641934
       },
       {
         "att": -3.1750098981426214,
         "e": 2,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.08060713397211583
       },
       {
         "att": -3.5975348198305634,
         "e": 3,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.0732886983437616
       },
       {
         "att": -4.642481751898383,
         "e": 4,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.0948227630436258
       },
       {
         "att": -5.003904774978937,
         "e": 5,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.08798492139583232
       },
       {
         "att": -6.0300275160876,
         "e": 6,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.12874309737857326
       },
       {
         "att": -6.363952652516527,
         "e": 7,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.1220230260007362
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   dados a1176159207564c84b9ce050901bb4ebb79ebb06d1de0015739aec153b7877b5

   sha256 do resultado

   d8f3a677a55a31f50f993e673a2f98ed7409ab52363d8bd28a1e2c05cfd8e45c

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_4ed195acrules-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 = -3,737 (IC 95%: -3,887 a -3,587).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_9eddf983:att"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   -3,737 · 95% · -3,887 · -3,587

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.did_staggered): att = -3,737 (IC 95%: -3,887 a -3,587).

   Figuras citadas: call_9eddf983:att · Parada: answered

   Figura da resposta: call_9eddf983:att = -3,73714-3.737141628414318 (se 0,07648490.07648486133686185)
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-3.737141628 vs -3.70595302619693
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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