Tarefa tool_selection.rct_cluster.test.s1002

Veredito

Pergunta feita ao analista

Temos as notas de 2.000 alunos de 100 escolas; o programa foi atribuído aleatoriamente às escolas. Qual foi o impacto sobre a nota?

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 aluno. escola: código da escola do aluno; nota: nota padronizada na prova municipal ao fim do ano; tratado: 1 se a escola do aluno entrou no programa; nota_base: nota padronizada no início do ano.
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.ate(Diferença de médias sob atribuição aleatória (ATE))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_b47c0b4c nos detalhes

   Atribuição sorteada: diferença de médias entre os grupos.

   Por que este é o caminho de referência: Sorteio por escola: diferença de médias com erros agrupados por escola.
   Argumentos principais

   cluster:

   "escola"

   dataset:

   "dados"

   level:

   0,950.95

   treatment:

   "tratado"

   y:

   "nota"

   Resultado calculado

   • ate = 0,655777 0.65577657730227
     Average effect of tratado on nota
   Diagnósticos: n_treated = 1.0001000 · n_control = 1.0001000 · se_type = "cluster" (cluster-robust standard errors (CR1) by 'escola') · n_clusters = 100100 (100 clusters of 'escola')
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: 0,6558 · 95% · 0,5089 · 0,8027
   Figuras citadas: call_b47c0b4c:ate
   • ✓
     #0ferramenta chamadainfer.ate

     Exige que o resultado venha da ferramenta infer.ate.
   • ✓
     #1argumento igualcluster

     assignment was by school: errors must be clustered by escola
   • ✓
     #2figura próximaate

     headline figure against the truth
   • ✓
     #3resposta com lastro

     every number traced to a tool call or the question
   • ✓
     #4uma 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

   Temos as notas de 2.000 alunos de 100 escolas; o programa foi atribuído aleatoriamente às escolas. Qual foi o impacto sobre a nota?

   dados (agent)

   Uma linha por aluno. escola: código da escola do aluno; nota: nota padronizada na prova municipal ao fim do ano; tratado: 1 se a escola do aluno entrou no programa; nota_base: nota padronizada no início do ano.

   file — · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_9525da00rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Atribuição sorteada: diferença de médias entre os grupos.

   Chamadas pedidas

   • infer.ate

     {
       "cluster": "escola",
       "dataset": "dados",
       "treatment": "tratado",
       "y": "nota"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.ate— Diferença de médias sob atribuição aleatória (ATE)v0.1.0call_b47c0b4cdecidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Atribuição sorteada: diferença de médias entre os grupos.

   Argumentos

   {
     "cluster": "escola",
     "covariates": [],
     "dataset": "dados",
     "level": 0.95,
     "treatment": "tratado",
     "weights": null,
     "y": "nota"
   }

   Figuras call_b47c0b4c

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   ate Average effect of tratado on nota	0,655777	0.65577657730227	0,07494450.07494451438080556	0,508888 – 0,802665

   Diagnósticos

   • n_treated = 1.0001000
   • n_control = 1.0001000
   • se_type = "cluster" (cluster-robust standard errors (CR1) by 'escola')
   • n_clusters = 100100 (100 clusters of 'escola')

   Derivação matemática e pressupostos

   ate

   1. Diferença das médias do desfecho entre tratados e controles (o coeficiente da regressão no indicador de tratamento).ATE = ȳ_1 − ȳ_0→ 0,655777 (0.65577657730227)
   2. Erro-padrão robusto por conglomerado (CR1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0749445 (0.07494451438080556)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição normal vezes o erro-padrão.IC = ATE ± c · ep

   Pressupostos do estimador

   • assignment was random and every assigned unit received its arm

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   dados 437768434a1f064b23dfc4f59c78263cec4fc4c636a2163d35039af9f305ec25

   sha256 do resultado

   13f3223ac7d5ffff6c9f9e02afa64e0a5b7bee321d412b73d1bbf07aefb623f7

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_32ab33carules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.ate): ate = 0,6558 (IC 95%: 0,5089 a 0,8027).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_b47c0b4c:ate"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,6558 · 95% · 0,5089 · 0,8027

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.ate): ate = 0,6558 (IC 95%: 0,5089 a 0,8027).

   Figuras citadas: call_b47c0b4c:ate · Parada: answered

   Figura da resposta: call_b47c0b4c:ate = 0,6557770.65577657730227 (se 0,07494450.07494451438080556)
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouobrigatória1 successful call(s) of infer.ate
8. 7Pontuação
   #1argumento igualpassouobrigatóriainfer.ate.cluster = ['escola']
9. 8Pontuação
   #2figura próximapassouobrigatória0.6557765773 vs 0.53
10. 9Pontuação
    #3resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
11. 10Pontuação
    #4uma entrepassouregistradaanswer_cites(infer.ate): 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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