Tarefa tool_selection.iv_continuous.test.s1003

Veredito

Pergunta feita ao analista

Morar longe da escola na infância reduz a escolaridade. Use isso para estimar quanto um ano a mais de estudo aumenta o salário, em log.

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 trabalhador. log_salario: log do salário-hora; anos_estudo: anos de estudo concluídos; distancia_escola: distância (padronizada) entre a casa onde a pessoa cresceu e a escola mais próxima, valores maiores significam mais longe. A distância afetou quanto a pessoa estudou, mas não afeta o salário por outra via.
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.iv_2sls(Variáveis instrumentais por mínimos quadrados em dois estágios (MQ2E))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_f27d49e1 nos detalhes

   Regressor endógeno com um instrumento: MQ2E.

   Por que este é o caminho de referência: Escolaridade endógena; a distância à escola desloca o estudo sem efeito direto: MQ2E.
   Argumentos principais

   dataset:

   "dados"

   endog:

   ["anos_estudo"]

   instruments:

   ["distancia_escola"]

   level:

   0,950.95

   se:

   "HC1"

   y:

   "log_salario"

   Resultado calculado

   • coef.anos_estudo = 0,440217 0.4402166164609659
     2SLS effect of anos_estudo on log_salario
   Diagnósticos: first_stage_F.anos_estudo = 561,703561.7027071455841 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for anos_estudo (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))) · partial_r2.anos_estudo = 0,1208130.12081308234197763 (share of the variation the instruments explain beyond the controls) · weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10) · n_obs = 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: 0,4402 · 95% · 0,3497 · 0,5307
   Figuras citadas: call_f27d49e1:coef.anos_estudo
   • ✓
     #0ferramenta chamadainfer.iv_2sls

     Exige que o resultado venha da ferramenta infer.iv_2sls.
   • ✓
     #1ferramenta não chamadainfer.ols

     the trap tool was not called
   • ✓
     #2uma entre

     infer.ols is not relied on: not called, or called as a contrast while the answer cites infer.iv_2sls's figures
   • ✓
     #3argumento igualinstruments

     distance to school is the instrument
   • ✓
     #4figura próximacoef.anos_estudo

     headline figure against the truth
   • ✓
     #5resposta com lastro

     every number traced to a tool call or the question
   • ✓
     #6uma 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

   Morar longe da escola na infância reduz a escolaridade. Use isso para estimar quanto um ano a mais de estudo aumenta o salário, em log.

   dados (agent)

   Uma linha por trabalhador. log_salario: log do salário-hora; anos_estudo: anos de estudo concluídos; distancia_escola: distância (padronizada) entre a casa onde a pessoa cresceu e a escola mais próxima, valores maiores significam mais longe. A distância afetou quanto a pessoa estudou, mas não afeta o salário por outra via.

   file — · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_ed64c7carules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Regressor endógeno com um instrumento: MQ2E.

   Chamadas pedidas

   • infer.iv_2sls

     {
       "dataset": "dados",
       "endog": [
         "anos_estudo"
       ],
       "instruments": [
         "distancia_escola"
       ],
       "y": "log_salario"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.iv_2sls— Variáveis instrumentais por mínimos quadrados em dois estágios (MQ2E)v0.1.0call_f27d49e1decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Regressor endógeno com um instrumento: MQ2E.

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "dataset": "dados",
     "endog": [
       "anos_estudo"
     ],
     "exog": [],
     "instruments": [
       "distancia_escola"
     ],
     "level": 0.95,
     "se": "HC1",
     "subset": null,
     "y": "log_salario"
   }

   Figuras call_f27d49e1

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.anos_estudo 2SLS effect of anos_estudo on log_salario	0,440217	0.4402166164609659	0,04615040.04615035685319324	0,349736 – 0,530697

   Diagnósticos

   • first_stage_F.anos_estudo = 561,703561.7027071455841 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for anos_estudo (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1)))
   • partial_r2.anos_estudo = 0,1208130.12081308234197763 (share of the variation the instruments explain beyond the controls)
   • weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10)
   • n_obs = 4.0004000
   • se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.anos_estudo

   1. Com um instrumento e um regressor endógeno, o MQ2E é a razão entre o coeficiente de distancia_escola na forma reduzida (log_salario sobre distancia_escola) e no primeiro estágio (anos_estudo sobre distancia_escola).β = ρ / π→ 0,440217 (0.4402166164609659)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0461504 (0.04615035685319324)
   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 = β ± c · ep

   Pressupostos do estimador

   • the instruments affect the outcome only through the endogenous regressors (exclusion restriction)
   • the instruments are as good as randomly assigned given the controls
   • errors are independent across observations; their variance may differ

   Tabelas (3)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 1.4192668412962428,
         "ci_low": -0.03566502688456974,
         "coef": 0.6918009072058365,
         "p": 0.06233338239423405,
         "se": 0.37105054280326066,
         "t": 1.86443847239605,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 0.5306970459010458,
         "ci_low": 0.34973618702088594,
         "coef": 0.4402166164609659,
         "p": 2.4344662162605568e-21,
         "se": 0.04615035685319324,
         "t": 9.538747833766887,
         "term": "anos_estudo"
       }
     ],
     "first_stage": [
       {
         "ci_high": -0.48235281962129095,
         "ci_low": -0.5693530994170268,
         "coef": -0.5258529595191589,
         "endog": "anos_estudo",
         "instrument": "distancia_escola",
         "p": 2.6580020111333757e-116,
         "se": 0.02218763761261674,
         "t": -23.700268081723973
       }
     ],
     "reduced_form": [
       {
         "ci_high": -0.17198187829606826,
         "ci_low": -0.29099654289495,
         "coef": -0.23148921059550914,
         "instrument": "distancia_escola",
         "p": 2.9898765450361075e-14,
         "se": 0.03035225007214911,
         "t": -7.626756172779463
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   dados edbe2e268f6afebdf8f7259d92b4bf4d8c4c84a7c22b9b2e4ea937a0db720e09

   sha256 do resultado

   e572086d2bc58232760175e2bc74610f4aaa746c1f7d57a338e937668ac0be5f

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_853cc3c9rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.iv_2sls): coef.anos_estudo = 0,4402 (IC 95%: 0,3497 a 0,5307).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_f27d49e1:coef.anos_estudo"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,4402 · 95% · 0,3497 · 0,5307

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.iv_2sls): coef.anos_estudo = 0,4402 (IC 95%: 0,3497 a 0,5307).

   Figuras citadas: call_f27d49e1:coef.anos_estudo · Parada: answered

   Figura da resposta: call_f27d49e1:coef.anos_estudo = 0,4402170.4402166164609659 (se 0,04615040.04615035685319324)
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouobrigatória1 successful call(s) of infer.iv_2sls
8. 7Pontuação
   #1ferramenta não chamadapassouregistrada0 call(s) of infer.ols
9. 8Pontuação
   #2uma entrepassouobrigatóriatool_not_called(infer.ols): ok | answer_cites(infer.iv_2sls): ok
10. 9Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.instruments = [['distancia_escola']]
11. 10Pontuação
    #4figura próximapassouobrigatória0.4402166165 vs 0.4
12. 11Pontuação
    #5resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
13. 12Pontuação
    #6uma entrepassouregistradaanswer_cites(infer.iv_2sls): 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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