Tarefa tool_selection.encouragement.test.s1001

Veredito

Pergunta feita ao analista

Os participantes do curso de qualificação ganham mais do que os não participantes. Isso mede o efeito do curso? Estime o efeito de participar sobre a renda.

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 pessoa elegível. renda: renda mensal do trabalho um ano depois (R$ mil); oferta: 1 se a pessoa foi sorteada para receber a carta-convite do curso; participou: 1 se a pessoa frequentou o curso (só quem recebeu a carta podia se matricular).
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.wald_late(Razão de Wald para instrumento binário (LATE))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_a7049790 nos detalhes

   Oferta sorteada com adesão parcial: ITT, adesão e LATE.

   Por que este é o caminho de referência: Oferta sorteada com adesão parcial: ITT dividido pela adesão (LATE).
   Argumentos principais

   d:

   "participou"

   dataset:

   "dados"

   level:

   0,950.95

   same_sample:

   true

   y:

   "renda"

   z:

   "oferta"

   Resultado calculado

   • itt = 0,278108 0.2781078106258053
     Intention-to-treat effect of the offer oferta on renda
   • first_stage = 0,665519share 0.6655189375307428
     Effect of the offer oferta on take-up participou (compliance)
   • late = 0,417881 0.4178811374739558
     Local average effect of participou on renda for compliers
   Diagnósticos: p1 = 0,6655190.6655189375307428 (take-up among units offered (participou = 1 given oferta = 1)) · p0 = 00 (take-up among units not offered (participou = 1 given oferta = 0)) · one_sided = true (no one outside the offer took the treatment: the LATE is the effect on the treated (Bloom)) · first_stage_F = 4.043,054043.0495227939555 (squared t of the first stage) · same_sample = true (ITT, first stage and LATE use the same rows) · n_itt = 4.0004000 · n_first_stage = 4.0004000 · n_late = 4.0004000 · se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
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: 0,2781 · 95% · 0,1972 · 0,3590
   Figuras citadas: call_a7049790:itt
   • ✓
     #0ferramenta chamadainfer.wald_late

     the canonical tool for this design
   • ✓
     #1uma entre

     infer.wald_late (or infer.iv_2sls)
   • ✓
     #2ferramenta não chamadainfer.ate

     the trap tool was not called
   • ✓
     #3uma entre

     infer.ate is not relied on: not called, or called as a contrast while the answer cites infer.wald_late's figures
   • ✓
     #4ferramenta não chamadainfer.ols

     the trap tool was not called
   • ✓
     #5uma entre

     infer.ols is not relied on: not called, or called as a contrast while the answer cites infer.wald_late's figures
   • ✓
     #6uma entre

     the randomized offer is the instrument
   • ✓
     #7uma entre

     headline figure against the truth
   • ✓
     #8resposta com lastro

     every number traced to a tool call or the question
   • ✓
     #9uma 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

   Os participantes do curso de qualificação ganham mais do que os não participantes. Isso mede o efeito do curso? Estime o efeito de participar sobre a renda.

   dados (agent)

   Uma linha por pessoa elegível. renda: renda mensal do trabalho um ano depois (R$ mil); oferta: 1 se a pessoa foi sorteada para receber a carta-convite do curso; participou: 1 se a pessoa frequentou o curso (só quem recebeu a carta podia se matricular).

   file — · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_301b4d71rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Oferta sorteada com adesão parcial: ITT, adesão e LATE.

   Chamadas pedidas

   • infer.wald_late

     {
       "d": "participou",
       "dataset": "dados",
       "y": "renda",
       "z": "oferta"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.wald_late— Razão de Wald para instrumento binário (LATE)v0.1.0call_a7049790decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Oferta sorteada com adesão parcial: ITT, adesão e LATE.

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "d": "participou",
     "dataset": "dados",
     "level": 0.95,
     "same_sample": true,
     "y": "renda",
     "z": "oferta"
   }

   Figuras call_a7049790

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   itt Intention-to-treat effect of the offer oferta on renda	0,278108	0.2781078106258053	0,04126990.04126985235056671	0,197196 – 0,35902
   first_stage Effect of the offer oferta on take-up participou (compliance)	0,665519share	0.6655189375307428	0,01046660.01046660627401567	0,644999 – 0,686039
   late Local average effect of participou on renda for compliers	0,417881	0.4178811374739558	0,0599260.05992601541207188	0,300393 – 0,53537

   Diagnósticos

   • p1 = 0,6655190.6655189375307428 (take-up among units offered (participou = 1 given oferta = 1))
   • p0 = 00 (take-up among units not offered (participou = 1 given oferta = 0))
   • one_sided = true (no one outside the offer took the treatment: the LATE is the effect on the treated (Bloom))
   • first_stage_F = 4.043,054043.0495227939555 (squared t of the first stage)
   • same_sample = true (ITT, first stage and LATE use the same rows)
   • n_itt = 4.0004000
   • n_first_stage = 4.0004000
   • n_late = 4.0004000
   • se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   itt

   1. Diferença das médias de renda entre quem recebeu a oferta e quem não recebeu.ITT = ȳ_1 − ȳ_0→ 0,278108 (0.2781078106258053)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0412699 (0.04126985235056671)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 3998 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = ITT ± c · ep

   first_stage

   1. Diferença das taxas de adesão (participou = 1) entre ofertados e não ofertados.PE = p1 − p0→ 0,665519 (0.6655189375307428)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0104666 (0.01046660627401567)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 3998 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = PE ± c · ep

   late

   1. Estimador de Wald: o efeito da oferta sobre o desfecho dividido pelo efeito da oferta sobre a adesão.LATE = ITT / PE→ 0,417881 (0.4178811374739558)
   2. Erro-padrão do MQ2E exatamente identificado de renda sobre participou instrumentado por oferta.→ 0,059926 (0.05992601541207188)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 3998 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = LATE ± c · ep

   Pressupostos do estimador

   • the offer is randomly assigned
   • the offer affects the outcome only through take-up (exclusion)
   • no unit takes up the treatment because it was not offered (monotonicity)

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   dados 5ff7bd0ba9a324137ae52acfad8d383c12cfe502bd696711fa19d1fb94ae81c7

   sha256 do resultado

   b482eaabce450518129ad532b4f91021e46e9e4a4e34f757b4144e9762420a18

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_06fa202drules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.wald_late): itt = 0,2781 (IC 95%: 0,1972 a 0,3590).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_a7049790:itt"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,2781 · 95% · 0,1972 · 0,3590

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.wald_late): itt = 0,2781 (IC 95%: 0,1972 a 0,3590).

   Figuras citadas: call_a7049790:itt · Parada: answered
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouregistrada1 successful call(s) of infer.wald_late
8. 7Pontuação
   #1uma entrepassouobrigatóriatool_called(infer.wald_late): ok | tool_called(infer.iv_2sls): 0 successful call(s) of infer.iv_2sls
9. 8Pontuação
   #2ferramenta não chamadapassouregistrada0 call(s) of infer.ate
10. 9Pontuação
    #3uma entrepassouobrigatóriatool_not_called(infer.ate): ok | answer_cites(infer.wald_late): ok | answer_cites(infer.iv_2sls): cited ['call_a7049790:itt']
11. 10Pontuação
    #4ferramenta não chamadapassouregistrada0 call(s) of infer.ols
12. 11Pontuação
    #5uma entrepassouobrigatóriatool_not_called(infer.ols): ok | answer_cites(infer.wald_late): ok | answer_cites(infer.iv_2sls): cited ['call_a7049790:itt']
13. 12Pontuação
    #6uma entrepassouobrigatóriaarg_equals(infer.wald_late:z): ok | arg_equals(infer.iv_2sls:instruments): infer.iv_2sls.instruments = []
14. 13Pontuação
    #7uma entrepassouobrigatóriafigure_close(infer.wald_late:late): ok | figure_close(infer.iv_2sls:coef.participou): no successful call of infer.iv_2sls
15. 14Pontuação
    #8resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
16. 15Pontuação
    #9uma entrepassouregistradaanswer_cites(infer.wald_late): ok | answer_cites(infer.iv_2sls): cited ['call_a7049790:itt']

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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