Tarefa tool_selection.did_staggered.test.s1003

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_40ae6bbc 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 = -4,28865 -4.28864869627875
     Average effect on mortalidade across post-adoption cohort-periods (Callaway–Sant'Anna)
   Diagnósticos: pretrend_mean = 0,05075870.050758679549887595 (cohort-weighted mean of the placebo ATT(g,t) before adoption (consecutive periods); it should be near zero) · pretrend_se = 0,0322920.03229204724371157 (bootstrap standard error of pretrend_mean) · n_cohorts = 33 · n_never_treated = 4747 · 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: -4,289 · 95% · -4,472 · -4,106
   Figuras citadas: call_40ae6bbc: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_9e513a64rules-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_40ae6bbcdecidido 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_40ae6bbc

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   att Average effect on mortalidade across post-adoption cohort-periods (Callaway–Sant'Anna)	-4,28865	-4.28864869627875	0,09335330.09335331858146091	-4,47162 – -4,10568

   Diagnósticos

   • pretrend_mean = 0,05075870.050758679549887595 (cohort-weighted mean of the placebo ATT(g,t) before adoption (consecutive periods); it should be near zero)
   • pretrend_se = 0,0322920.03229204724371157 (bootstrap standard error of pretrend_mean)
   • n_cohorts = 33
   • n_never_treated = 4747
   • 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→ -4,28865 (-4.28864869627875)
   3. Erro-padrão: desvio-padrão do ATT em 199 reamostragens de unidades (cada unidade leva todos os seus períodos).→ 0,0933533 (0.09335331858146091)
   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": 0.10183450255391002,
         "e": -1,
         "g": 3,
         "n_control": 47,
         "n_g": 103,
         "post": false,
         "se": 0.11852398137015659,
         "t": 2
       },
       {
         "att": -2.835193626766176,
         "e": 0,
         "g": 3,
         "n_control": 47,
         "n_g": 103,
         "post": true,
         "se": 0.12025296660934595,
         "t": 3
       },
       {
         "att": -3.619065542047372,
         "e": 1,
         "g": 3,
         "n_control": 47,
         "n_g": 103,
         "post": true,
         "se": 0.12412918402137492,
         "t": 4
       },
       {
         "att": -4.176744011589057,
         "e": 2,
         "g": 3,
         "n_control": 47,
         "n_g": 103,
         "post": true,
         "se": 0.13977247299265716,
         "t": 5
       },
       {
         "att": -4.897740878476491,
         "e": 3,
         "g": 3,
         "n_control": 47,
         "n_g": 103,
         "post": true,
         "se": 0.12840782554778152,
         "t": 6
       },
       {
         "att": -5.486146595121596,
         "e": 4,
         "g": 3,
         "n_control": 47,
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         "t": 7
       },
       {
         "att": -6.354928343908934,
         "e": 5,
         "g": 3,
         "n_control": 47,
         "n_g": 103,
         "post": true,
         "se": 0.1248201357120301,
         "t": 8
       },
       {
         "att": -7.034087843923692,
         "e": 6,
         "g": 3,
         "n_control": 47,
         "n_g": 103,
         "post": true,
         "se": 0.1208601838228714,
         "t": 9
       },
       {
         "att": -7.807286438122163,
         "e": 7,
         "g": 3,
         "n_control": 47,
         "n_g": 103,
         "post": true,
         "se": 0.12609672884887851,
         "t": 10
       },
       {
         "att": 0.2827069249798482,
         "e": -3,
         "g": 5,
         "n_control": 47,
         "n_g": 78,
         "post": false,
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         "t": 2
       },
       {
         "att": -0.1248205022716783,
         "e": -2,
         "g": 5,
         "n_control": 47,
         "n_g": 78,
         "post": false,
         "se": 0.11677177001965018,
         "t": 3
       },
       {
         "att": -0.0551429249496887,
         "e": -1,
         "g": 5,
         "n_control": 47,
         "n_g": 78,
         "post": false,
         "se": 0.11251753167105892,
         "t": 4
       },
       {
         "att": -2.0908785017710345,
         "e": 0,
         "g": 5,
         "n_control": 47,
         "n_g": 78,
         "post": true,
         "se": 0.13793805369886444,
         "t": 5
       },
       {
         "att": -2.65767784971975,
         "e": 1,
         "g": 5,
         "n_control": 47,
         "n_g": 78,
         "post": true,
         "se": 0.13767971592380315,
         "t": 6
       },
       {
         "att": -3.201921090311304,
         "e": 2,
         "g": 5,
         "n_control": 47,
         "n_g": 78,
         "post": true,
         "se": 0.12078919534233047,
         "t": 7
       },
       {
         "att": -4.220630540560122,
         "e": 3,
         "g": 5,
         "n_control": 47,
         "n_g": 78,
         "post": true,
         "se": 0.13372282082837392,
         "t": 8
       },
       {
         "att": -4.7163193640235015,
         "e": 4,
         "g": 5,
         "n_control": 47,
         "n_g": 78,
         "post": true,
         "se": 0.13745168523960355,
         "t": 9
       },
       {
         "att": -5.549367726189037,
         "e": 5,
         "g": 5,
         "n_control": 47,
         "n_g": 78,
         "post": true,
         "se": 0.13354305309134604,
         "t": 10
       },
       {
         "att": 0.12186085398137048,
         "e": -5,
         "g": 7,
         "n_control": 47,
         "n_g": 72,
         "post": false,
         "se": 0.12306960287551119,
         "t": 2
       },
       {
         "att": 0.034530694796219785,
         "e": -4,
         "g": 7,
         "n_control": 47,
         "n_g": 72,
         "post": false,
         "se": 0.13103329997067686,
         "t": 3
       },
       {
         "att": 0.00864494938533003,
         "e": -3,
         "g": 7,
         "n_control": 47,
         "n_g": 72,
         "post": false,
         "se": 0.13185221867712124,
         "t": 4
       },
       {
         "att": 0.07575591458895398,
         "e": -2,
         "g": 7,
         "n_control": 47,
         "n_g": 72,
         "post": false,
         "se": 0.14627451224226154,
         "t": 5
       },
       {
         "att": -0.00640556472329934,
         "e": -1,
         "g": 7,
         "n_control": 47,
         "n_g": 72,
         "post": false,
         "se": 0.11952025200327439,
         "t": 6
       },
       {
         "att": -1.148514429847017,
         "e": 0,
         "g": 7,
         "n_control": 47,
         "n_g": 72,
         "post": true,
         "se": 0.11727652826130007,
         "t": 7
       },
       {
         "att": -2.1295216021300165,
         "e": 1,
         "g": 7,
         "n_control": 47,
         "n_g": 72,
         "post": true,
         "se": 0.12579410621645504,
         "t": 8
       },
       {
         "att": -2.695683201111698,
         "e": 2,
         "g": 7,
         "n_control": 47,
         "n_g": 72,
         "post": true,
         "se": 0.11879287318609665,
         "t": 9
       },
       {
         "att": -3.446308775580429,
         "e": 3,
         "g": 7,
         "n_control": 47,
         "n_g": 72,
         "post": true,
         "se": 0.11676282680907998,
         "t": 10
       }
     ],
     "by_cohort": [
       {
         "att": -5.276399159994435,
         "g": 3,
         "n_g": 103,
         "post_periods": 8
       },
       {
         "att": -3.739465845429125,
         "g": 5,
         "n_g": 78,
         "post_periods": 6
       },
       {
         "att": -2.35500700216729,
         "g": 7,
         "n_g": 72,
         "post_periods": 4
       }
     ],
     "event_time": [
       {
         "att": 0.12186085398137046,
         "e": -5,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.12306960287551119
       },
       {
         "att": 0.034530694796219785,
         "e": -4,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.1310332999706769
       },
       {
         "att": 0.15115717669447945,
         "e": -3,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.08891670250717895
       },
       {
         "att": -0.028543822178574808,
         "e": -2,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.09220253187940926
       },
       {
         "att": 0.022634802201183645,
         "e": -1,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.0720511693762538
       },
       {
         "att": -2.1257174136128145,
         "e": 0,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.08812207668680476
       },
       {
         "att": -2.8987675038038776,
         "e": 1,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.06828109968624871
       },
       {
         "att": -3.4547180581739005,
         "e": 2,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.08181435833623162
       },
       {
         "att": -4.275931717346084,
         "e": 3,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.07623820080454212
       },
       {
         "att": -5.154397843598661,
         "e": 4,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.09692901496964486
       },
       {
         "att": -6.007780674394283,
         "e": 5,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.09864644115001779
       },
       {
         "att": -7.034087843923692,
         "e": 6,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.12086018382287143
       },
       {
         "att": -7.807286438122163,
         "e": 7,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.12609672884887854
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   dados 484abdba04127e2be59ed74c01dcf994ff9ff882293251dfd6a598d9f31d6ee0

   sha256 do resultado

   791824455357f959ab1eedadcae02b84546626c80f9cdfd3a426cf143b7bfb06

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_af0115d2rules-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 = -4,289 (IC 95%: -4,472 a -4,106).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_40ae6bbc:att"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   -4,289 · 95% · -4,472 · -4,106

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.did_staggered): att = -4,289 (IC 95%: -4,472 a -4,106).

   Figuras citadas: call_40ae6bbc:att · Parada: answered

   Figura da resposta: call_40ae6bbc:att = -4,28865-4.28864869627875 (se 0,09335330.09335331858146091)
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-4.288648696 vs -4.24046835443038
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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