Tarefa tool_selection.panel_simpson.test.s1004

Veredito

Pergunta feita ao analista

Com o painel de municípios, estime como os votos do partido mudam quando as doações de campanha aumentam no próprio município, controlando pelas características fixas de cada município.

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_37e49b1f 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 = 0,0159928 0.015992837585217388
     Within-unit effect of doacoes on votos
   Diagnósticos: n_units = 100100 · n_obs = 1.0001000 · k = 101101 (parameters of the equivalent dummy regression (unit means included)) · r2_within = 0,9531130.9531131872445211 · within_sd.doacoes = 2,806312.806306877562876 (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 = 100100 (100 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: 0,01599 · 95% · 0,01572 · 0,01627
   Figuras citadas: call_37e49b1f: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

   Com o painel de municípios, estime como os votos do partido mudam quando as doações de campanha aumentam no próprio município, controlando pelas características fixas de cada município.

   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_824e9b81rules-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_37e49b1fdecidido 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_37e49b1f

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.doacoes Within-unit effect of doacoes on votos	0,0159928	0.015992837585217388	0,0001380810.0001380811124552431	0,0157189 – 0,0162668

   Diagnósticos

   • n_units = 100100
   • n_obs = 1.0001000
   • k = 101101 (parameters of the equivalent dummy regression (unit means included))
   • r2_within = 0,9531130.9531131872445211
   • within_sd.doacoes = 2,806312.806306877562876 (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 = 100100 (100 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.→ 0,0159928 (0.015992837585217388)
   2. Erro-padrão robusto por conglomerado (CR1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,000138081 (0.0001380811124552431)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 99 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": -0.02603787058763169,
         "pooled_se": 0.0008497008324427854,
         "regressor": "doacoes",
         "sd": 8.193950848704729,
         "within": 0.015992837585217388,
         "within_sd": 2.806306877562876,
         "within_se": 0.0001380811124552431
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   dados 65967145e988c41ea0928f7d4492973579f8a4c81a03a853c25a6d9b1641f416

   sha256 do resultado

   6ab0f621965a713caf12059349d2c120ccf2eb467e38f443aa2ac8ed67bd9848

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_04c71406rules-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 = 0,01599 (IC 95%: 0,01572 a 0,01627).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_37e49b1f:coef.doacoes"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,01599 · 95% · 0,01572 · 0,01627

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.fe): coef.doacoes = 0,01599 (IC 95%: 0,01572 a 0,01627).

   Figuras citadas: call_37e49b1f:coef.doacoes · Parada: answered

   Figura da resposta: call_37e49b1f:coef.doacoes = 0,01599280.015992837585217388 (se 0,0001380810.0001380811124552431)
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 próximapassouobrigatória0.01599283759 vs 0.016
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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