Tarefa tool_selection.did_staggered.test.s1002

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_40649efb 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 = -4,69159 -4.691587114504241
     Average effect on mortalidade across post-adoption cohort-periods (Callaway–Sant'Anna)
   Diagnósticos: pretrend_mean = 0,02546070.025460695890801837 (cohort-weighted mean of the placebo ATT(g,t) before adoption (consecutive periods); it should be near zero) · pretrend_se = 0,04326160.043261611597781406 (bootstrap standard error of pretrend_mean) · n_cohorts = 33 · n_never_treated = 3030 · 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: -4,692 · 95% · -4,883 · -4,500
   Figuras citadas: call_40649efb: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_9d4f644frules-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_40649efbdecidido 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_40649efb

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   att Average effect on mortalidade across post-adoption cohort-periods (Callaway–Sant'Anna)	-4,69159	-4.691587114504241	0,09749720.09749717741743476	-4,88268 – -4,5005

   Diagnósticos

   • pretrend_mean = 0,02546070.025460695890801837 (cohort-weighted mean of the placebo ATT(g,t) before adoption (consecutive periods); it should be near zero)
   • pretrend_se = 0,04326160.043261611597781406 (bootstrap standard error of pretrend_mean)
   • n_cohorts = 33
   • n_never_treated = 3030
   • 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→ -4,69159 (-4.691587114504241)
   3. Erro-padrão: desvio-padrão do ATT em 199 reamostragens de unidades (cada unidade leva todos os seus períodos).→ 0,0974972 (0.09749717741743476)
   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": 0.10790527108025229,
         "e": -1,
         "g": 3,
         "n_control": 30,
         "n_g": 144,
         "post": false,
         "se": 0.1540951252078784,
         "t": 2
       },
       {
         "att": -3.2171006673651315,
         "e": 0,
         "g": 3,
         "n_control": 30,
         "n_g": 144,
         "post": true,
         "se": 0.13864221165738344,
         "t": 3
       },
       {
         "att": -3.9083702652163472,
         "e": 1,
         "g": 3,
         "n_control": 30,
         "n_g": 144,
         "post": true,
         "se": 0.15103578806152135,
         "t": 4
       },
       {
         "att": -4.834234911405016,
         "e": 2,
         "g": 3,
         "n_control": 30,
         "n_g": 144,
         "post": true,
         "se": 0.149105202273709,
         "t": 5
       },
       {
         "att": -5.548165058256909,
         "e": 3,
         "g": 3,
         "n_control": 30,
         "n_g": 144,
         "post": true,
         "se": 0.16510154467309485,
         "t": 6
       },
       {
         "att": -6.4265380597528985,
         "e": 4,
         "g": 3,
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         "se": 0.16799434665372617,
         "t": 7
       },
       {
         "att": -7.203427156995373,
         "e": 5,
         "g": 3,
         "n_control": 30,
         "n_g": 144,
         "post": true,
         "se": 0.14065225991143462,
         "t": 8
       },
       {
         "att": -8.01454867042645,
         "e": 6,
         "g": 3,
         "n_control": 30,
         "n_g": 144,
         "post": true,
         "se": 0.14254139643629296,
         "t": 9
       },
       {
         "att": -8.616978543615955,
         "e": 7,
         "g": 3,
         "n_control": 30,
         "n_g": 144,
         "post": true,
         "se": 0.1273083060003331,
         "t": 10
       },
       {
         "att": 0.22294966956632345,
         "e": -3,
         "g": 5,
         "n_control": 30,
         "n_g": 124,
         "post": false,
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         "t": 2
       },
       {
         "att": -0.2662207930293111,
         "e": -2,
         "g": 5,
         "n_control": 30,
         "n_g": 124,
         "post": false,
         "se": 0.14379421422463048,
         "t": 3
       },
       {
         "att": 0.09077916697725553,
         "e": -1,
         "g": 5,
         "n_control": 30,
         "n_g": 124,
         "post": false,
         "se": 0.1506314655799579,
         "t": 4
       },
       {
         "att": -2.1243500199621628,
         "e": 0,
         "g": 5,
         "n_control": 30,
         "n_g": 124,
         "post": true,
         "se": 0.12774444422176745,
         "t": 5
       },
       {
         "att": -2.8678632542796096,
         "e": 1,
         "g": 5,
         "n_control": 30,
         "n_g": 124,
         "post": true,
         "se": 0.115030046856829,
         "t": 6
       },
       {
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         "e": 2,
         "g": 5,
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         "post": true,
         "se": 0.13039949391050276,
         "t": 7
       },
       {
         "att": -4.437454780607741,
         "e": 3,
         "g": 5,
         "n_control": 30,
         "n_g": 124,
         "post": true,
         "se": 0.1455136359161721,
         "t": 8
       },
       {
         "att": -5.317957912221494,
         "e": 4,
         "g": 5,
         "n_control": 30,
         "n_g": 124,
         "post": true,
         "se": 0.10872295200655456,
         "t": 9
       },
       {
         "att": -5.871216102708028,
         "e": 5,
         "g": 5,
         "n_control": 30,
         "n_g": 124,
         "post": true,
         "se": 0.1171491775375734,
         "t": 10
       },
       {
         "att": -0.04241883011572567,
         "e": -5,
         "g": 7,
         "n_control": 30,
         "n_g": 102,
         "post": false,
         "se": 0.1544684860632024,
         "t": 2
       },
       {
         "att": -0.02430807667588364,
         "e": -4,
         "g": 7,
         "n_control": 30,
         "n_g": 102,
         "post": false,
         "se": 0.14063271833580354,
         "t": 3
       },
       {
         "att": 0.09105676858934904,
         "e": -3,
         "g": 7,
         "n_control": 30,
         "n_g": 102,
         "post": false,
         "se": 0.15051895533277293,
         "t": 4
       },
       {
         "att": -0.10861480012340735,
         "e": -2,
         "g": 7,
         "n_control": 30,
         "n_g": 102,
         "post": false,
         "se": 0.14061783724184604,
         "t": 5
       },
       {
         "att": 0.13029785550838474,
         "e": -1,
         "g": 7,
         "n_control": 30,
         "n_g": 102,
         "post": false,
         "se": 0.1443714442949045,
         "t": 6
       },
       {
         "att": -1.2036141073569637,
         "e": 0,
         "g": 7,
         "n_control": 30,
         "n_g": 102,
         "post": true,
         "se": 0.14159378039820886,
         "t": 7
       },
       {
         "att": -1.7752967088622569,
         "e": 1,
         "g": 7,
         "n_control": 30,
         "n_g": 102,
         "post": true,
         "se": 0.14754043400143607,
         "t": 8
       },
       {
         "att": -2.6588240054568306,
         "e": 2,
         "g": 7,
         "n_control": 30,
         "n_g": 102,
         "post": true,
         "se": 0.12415019598140996,
         "t": 9
       },
       {
         "att": -3.376718976205621,
         "e": 3,
         "g": 7,
         "n_control": 30,
         "n_g": 102,
         "post": true,
         "se": 0.13669816461388543,
         "t": 10
       }
     ],
     "by_cohort": [
       {
         "att": -5.97117041662926,
         "g": 3,
         "n_g": 144,
         "post_periods": 8
       },
       {
         "att": -4.047250140425986,
         "g": 5,
         "n_g": 124,
         "post_periods": 6
       },
       {
         "att": -2.2536134494704183,
         "g": 7,
         "n_g": 102,
         "post_periods": 4
       }
     ],
     "event_time": [
       {
         "att": -0.04241883011572567,
         "e": -5,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.1544684860632024
       },
       {
         "att": -0.02430807667588364,
         "e": -4,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.14063271833580354
       },
       {
         "att": 0.16342278505459165,
         "e": -3,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.09829838012744604
       },
       {
         "att": -0.19508888472664662,
         "e": -2,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.09535814627217787
       },
       {
         "att": 0.10833880270970611,
         "e": -1,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.0726814375808716
       },
       {
         "att": -2.2958122635845877,
         "e": 0,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.08679832141211606
       },
       {
         "att": -2.9716233135831778,
         "e": 1,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.07509065266758176
       },
       {
         "att": -3.8425609827655487,
         "e": 2,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.0899774583657811
       },
       {
         "att": -4.577312153398184,
         "e": 3,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.08500208686868291
       },
       {
         "att": -5.913612916865234,
         "e": 4,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.09790019235503726
       },
       {
         "att": -6.58703099754899,
         "e": 5,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.1030530534365071
       },
       {
         "att": -8.01454867042645,
         "e": 6,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.14254139643629296
       },
       {
         "att": -8.616978543615955,
         "e": 7,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.1273083060003331
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   dados cc6859c4f54d819739c9c8e405a2f053b60dbb2cec11281115fd3088276f2e99

   sha256 do resultado

   6b8b14c785b805a31066f04812209c0db304b60c466e7f47b9daee1ef197670f

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_8b5365d4rules-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 = -4,692 (IC 95%: -4,883 a -4,500).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_40649efb:att"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   -4,692 · 95% · -4,883 · -4,500

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.did_staggered): att = -4,692 (IC 95%: -4,883 a -4,500).

   Figuras citadas: call_40649efb:att · Parada: answered

   Figura da resposta: call_40649efb:att = -4,69159-4.691587114504241 (se 0,09749720.09749717741743476)
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-4.691587115 vs -4.654166666666669
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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