Tarefa tool_selection.encouragement.test.s1004

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_e39c1608 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 = 0,409278 0.4092776674080897
     Intention-to-treat effect of the offer oferta on renda
   • first_stage = 0,593719share 0.5937193326790972
     Effect of the offer oferta on take-up participou (compliance)
   • late = 0,689345 0.6893453604774271
     Local average effect of participou on renda for compliers
   Diagnósticos: p1 = 0,5937190.5937193326790972 (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 = 2.976,752976.7475966182888 (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: 0,4093 · 95% · 0,3253 · 0,4933
   Figuras citadas: call_e39c1608: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_243502a7rules-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_e39c1608decidido 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_e39c1608

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   itt Intention-to-treat effect of the offer oferta on renda	0,409278	0.4092776674080897	0,04284250.04284245549112815	0,325283 – 0,493273
   first_stage Effect of the offer oferta on take-up participou (compliance)	0,593719share	0.5937193326790972	0,0108820.010882036664275896	0,572384 – 0,615054
   late Local average effect of participou on renda for compliers	0,689345	0.6893453604774271	0,06857790.06857785364558555	0,554895 – 0,823796

   Diagnósticos

   • p1 = 0,5937190.5937193326790972 (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 = 2.976,752976.7475966182888 (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→ 0,409278 (0.4092776674080897)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0428425 (0.04284245549112815)
   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→ 0,593719 (0.5937193326790972)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,010882 (0.010882036664275896)
   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→ 0,689345 (0.6893453604774271)
   2. Erro-padrão do MQ2E exatamente identificado de renda sobre participou instrumentado por oferta.→ 0,0685779 (0.06857785364558555)
   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 50dde2df791eaa3302a0bf0d320d0b27a6c236caac8cbdadbac7c5189a3369f1

   sha256 do resultado

   f1c7ecc2084260eecd58f8e7732f843ac5606220513e41b52f6992a3b75e7aec

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_992476b6rules-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 = 0,4093 (IC 95%: 0,3253 a 0,4933).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_e39c1608:itt"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,4093 · 95% · 0,3253 · 0,4933

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.wald_late): itt = 0,4093 (IC 95%: 0,3253 a 0,4933).

   Figuras citadas: call_e39c1608: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_e39c1608: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_e39c1608: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_e39c1608: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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