Tarefa tool_selection.rct_individual.test.s1000

Veredito

Pergunta feita ao analista

A Secretaria de Educação sorteou metade dos 2.000 alunos inscritos no reforço de matemática para receber as aulas no contraturno; os demais ficaram na lista de espera. Qual foi o efeito do reforço sobre a nota na prova municipal?

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 inscrito no programa. nota: nota padronizada na prova municipal de matemática ao fim do ano; tratado: 1 se o aluno recebeu o reforço, 0 se ficou na lista de espera; nota_base: nota padronizada na mesma prova no início do ano, antes do programa.
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.ate(Diferença de médias sob atribuição aleatória (ATE))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_628b48a7 nos detalhes

   Atribuição sorteada: diferença de médias entre os grupos.

   Por que este é o caminho de referência: Atribuição por sorteio com adesão completa: diferença de médias.
   Argumentos principais

   dataset:

   "dados"

   level:

   0,950.95

   treatment:

   "tratado"

   y:

   "nota"

   Resultado calculado

   • ate = 0,422366 0.4223664018889561
     Average effect of tratado on nota
   Diagnósticos: n_treated = 1.0001000 · n_control = 1.0001000 · 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: 0,4224 · 95% · 0,3344 · 0,5103
   Figuras citadas: call_628b48a7:ate
   • ✓
     #0ferramenta chamadainfer.ate

     the canonical tool for this design
   • ✓
     #1uma entre

     infer.ate (or infer.neyman)
   • ✓
     #2uma entre

     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

   A Secretaria de Educação sorteou metade dos 2.000 alunos inscritos no reforço de matemática para receber as aulas no contraturno; os demais ficaram na lista de espera. Qual foi o efeito do reforço sobre a nota na prova municipal?

   dados (agent)

   Uma linha por aluno inscrito no programa. nota: nota padronizada na prova municipal de matemática ao fim do ano; tratado: 1 se o aluno recebeu o reforço, 0 se ficou na lista de espera; nota_base: nota padronizada na mesma prova no início do ano, antes do programa.

   file — · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_eb8f8290rules-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

     {
       "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_628b48a7decidido pelo modeloreexecutável

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

   Argumentos

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

   Figuras call_628b48a7

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   ate Average effect of tratado on nota	0,422366	0.4223664018889561	0,04487550.044875476584511714	0,334412 – 0,510321

   Diagnósticos

   • n_treated = 1.0001000
   • n_control = 1.0001000
   • se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   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→ 0,422366 (0.4223664018889561)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0448755 (0.044875476584511714)
   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 4835a495911b60117818f64a6a44e8905a35023f8118e954fc8b3c0f2e2052d4

   sha256 do resultado

   5833fa8b18277773e802e61f86843fc83a11f58e4b77987bfd418224184614db

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_75e62344rules-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 = 0,4224 (IC 95%: 0,3344 a 0,5103).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_628b48a7:ate"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,4224 · 95% · 0,3344 · 0,5103

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.ate): ate = 0,4224 (IC 95%: 0,3344 a 0,5103).

   Figuras citadas: call_628b48a7:ate · Parada: answered

   Figura da resposta: call_628b48a7:ate = 0,4223660.4223664018889561 (se 0,04487550.044875476584511714)
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouregistrada1 successful call(s) of infer.ate
8. 7Pontuação
   #1uma entrepassouobrigatóriatool_called(infer.ate): ok | tool_called(infer.neyman): 0 successful call(s) of infer.neyman
9. 8Pontuação
   #2uma entrepassouobrigatóriafigure_close(infer.ate:ate): ok | figure_close(infer.neyman:ate): no successful call of infer.neyman
10. 9Pontuação
    #3resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
11. 10Pontuação
    #4uma entrepassouregistradaanswer_cites(infer.ate): ok | answer_cites(infer.neyman): cited ['call_628b48a7:ate']

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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