Tarefa tool_selection.panel_simpson.test.s1001

Veredito

Pergunta feita ao analista

Os municípios que recebem mais doações de campanha dão menos votos ao partido? Temos 8 anos de dados por município e queremos saber o que acontece com os votos quando as doações aumentam dentro de um mesmo município ao longo do tempo.

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 ano. municipio: código do município; ano: ano da eleição; doacoes: doações de campanha recebidas pelo partido no município (R$ por eleitor); votos: parcela dos votos obtida pelo partido no município.
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.fe(Regressão com efeitos fixos por unidade)citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_59fcb57e nos detalhes

   As mesmas unidades ao longo do tempo: efeitos fixos de unidade.

   Por que este é o caminho de referência: Mesmos municípios ao longo do tempo, diferenças fixas entre eles: efeitos fixos.
   Argumentos principais

   dataset:

   "dados"

   level:

   0,950.95

   unit:

   "municipio"

   x:

   ["doacoes"]

   y:

   "votos"

   Resultado calculado

   • coef.doacoes = 0,0140835 0.014083451691745961
     Within-unit effect of doacoes on votos
   Diagnósticos: n_units = 8080 · n_obs = 640640 · k = 8181 (parameters of the equivalent dummy regression (unit means included)) · r2_within = 0,9485320.9485321600978223 · within_sd.doacoes = 2,79092.790895296775331 (SD of the regressor after removing unit means: the variation the estimate uses) · sign_flip = true (pooled and within slopes have opposite signs for ['doacoes']: units with more of the regressor differ for other reasons (Simpson's paradox); the pooled slope is confounded) · se_type = "cluster" (cluster-robust standard errors (CR1) by 'municipio') · n_clusters = 8080 (80 clusters of 'municipio')
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: 0,01408 · 95% · 0,01379 · 0,01438
   Figuras citadas: call_59fcb57e:coef.doacoes
   • ✓
     #0ferramenta chamadainfer.fe

     Exige que o resultado venha da ferramenta infer.fe.
   • ✓
     #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.fe's figures
   • ✓
     #3argumento igualunit

     fixed effects of the municipality
   • ✓
     #4figura próximacoef.doacoes

     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

   Os municípios que recebem mais doações de campanha dão menos votos ao partido? Temos 8 anos de dados por município e queremos saber o que acontece com os votos quando as doações aumentam dentro de um mesmo município ao longo do tempo.

   dados (agent)

   Uma linha por município e ano. municipio: código do município; ano: ano da eleição; doacoes: doações de campanha recebidas pelo partido no município (R$ por eleitor); votos: parcela dos votos obtida pelo partido no município.

   file — · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_66606758rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   As mesmas unidades ao longo do tempo: efeitos fixos de unidade.

   Chamadas pedidas

   • infer.fe

     {
       "dataset": "dados",
       "unit": "municipio",
       "x": [
         "doacoes"
       ],
       "y": "votos"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.fe— Regressão com efeitos fixos por unidadev0.1.0call_59fcb57edecidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: As mesmas unidades ao longo do tempo: efeitos fixos de unidade.

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "dataset": "dados",
     "level": 0.95,
     "time": null,
     "unit": "municipio",
     "x": [
       "doacoes"
     ],
     "y": "votos"
   }

   Figuras call_59fcb57e

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.doacoes Within-unit effect of doacoes on votos	0,0140835	0.014083451691745961	0,0001492030.00014920293506096418	0,0137865 – 0,0143804

   Diagnósticos

   • n_units = 8080
   • n_obs = 640640
   • k = 8181 (parameters of the equivalent dummy regression (unit means included))
   • r2_within = 0,9485320.9485321600978223
   • within_sd.doacoes = 2,79092.790895296775331 (SD of the regressor after removing unit means: the variation the estimate uses)
   • sign_flip = true (pooled and within slopes have opposite signs for ['doacoes']: units with more of the regressor differ for other reasons (Simpson's paradox); the pooled slope is confounded)
   • se_type = "cluster" (cluster-robust standard errors (CR1) by 'municipio')
   • n_clusters = 8080 (80 clusters of 'municipio')

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.doacoes

   1. Coeficiente de doacoes na regressão within: votos e doacoes menos a média de cada municipio; igual à regressão com uma dummy por unidade.→ 0,0140835 (0.014083451691745961)
   2. Erro-padrão robusto por conglomerado (CR1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,000149203 (0.00014920293506096418)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 79 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   Pressupostos do estimador

   • unobserved differences between units are constant over time
   • the regressors are strictly exogenous
   • errors are independent across clusters of 'municipio' and may be correlated within them

   Tabelas (1)

   {
     "pooled_vs_within": [
       {
         "pooled": -0.022039130676803336,
         "pooled_se": 0.0009193303241380859,
         "regressor": "doacoes",
         "sd": 7.922069626834988,
         "within": 0.014083451691745961,
         "within_sd": 2.790895296775331,
         "within_se": 0.00014920293506096418
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   dados 062b9c01a01877ea6553a3c95b8ff95ba19ba2260814383df3d2a478645fec3d

   sha256 do resultado

   dd68d7f9cd5ea8708e365b6cc3c67ccc51c6fd6f348ee8210551a7701cf6188a

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_90cd7573rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.fe): coef.doacoes = 0,01408 (IC 95%: 0,01379 a 0,01438).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_59fcb57e:coef.doacoes"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,01408 · 95% · 0,01379 · 0,01438

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.fe): coef.doacoes = 0,01408 (IC 95%: 0,01379 a 0,01438).

   Figuras citadas: call_59fcb57e:coef.doacoes · Parada: answered

   Figura da resposta: call_59fcb57e:coef.doacoes = 0,01408350.014083451691745961 (se 0,0001492030.00014920293506096418)
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouobrigatória1 successful call(s) of infer.fe
8. 7Pontuação
   #1ferramenta não chamadapassouregistrada0 call(s) of infer.ols
9. 8Pontuação
   #2uma entrepassouobrigatóriatool_not_called(infer.ols): ok | answer_cites(infer.fe): ok
10. 9Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.fe.unit = ['municipio']
11. 10Pontuação
    #4figura próximapassouobrigatória0.01408345169 vs 0.014
12. 11Pontuação
    #5resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
13. 12Pontuação
    #6uma entrepassouregistradaanswer_cites(infer.fe): 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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