Tarefa tool_selection.rdd_manipulated.test.s1004

Veredito

Pergunta feita ao analista

Queremos o efeito de vencer a eleição municipal sobre o desempenho do partido na eleição seguinte, usando as disputas apertadas. Auditores suspeitam de irregularidades nas apurações mais apertadas.

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 partido numa eleição municipal. margem: margem de votos do partido (positiva quando venceu, negativa quando perdeu; zero é o empate); vencedor: 1 se o partido venceu a eleição; reeleito: índice de desempenho do partido na eleição seguinte (maior é melhor).
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.density_test(Teste de manipulação de densidade no ponto de corte)citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_da8aa7ad nos detalhes

   Suspeita de manipulação da variável de corte: teste de densidade.

   Por que este é o caminho de referência: Suspeita de manipulação na apuração: teste de densidade da margem em zero.
   Argumentos principais

   cutoff:

   00

   dataset:

   "dados"

   running:

   "margem"

   Resultado calculado

   • theta = 1,96718log points 1.9671824982386374
     Log difference of the density of margem just above and just below the cutoff
   • se = 0,241968log points 0.24196826729664944
     Standard error of theta
   • z = 8,12992 8.129919349411638
     z statistic of theta
   • p_value = 0,000000000000000429576probabilidade 4.2957614761853564e-16
     p-value of no density jump at the cutoff
   Diagnósticos: method = "mccrary" (log difference of the smoothed densities at the cutoff) · manipulation = true (the density jumps at the cutoff (p < 0.05): units sort around the threshold and an RD estimate is not credible as it stands) · bin_size = 0,02092380.020923836073603423 (default bin width) · bandwidth = 0,2575810.2575813325066591 (default smoothing bandwidth) · n_obs = 3.0003000 · f_left = 0,1209310.12093070851710835 (estimated density just below the cutoff) · f_right = 0,8647150.8647152162208795 (estimated density just above the cutoff) · n_distinct = 3.0003000
3. 3Conferência de lastro e resposta final

   Todos os 1 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).

   Números encontrados: 1,967
   Figuras citadas: call_da8aa7ad:theta
   • ✓
     #0ferramenta chamadainfer.density_test

     Exige que o resultado venha da ferramenta infer.density_test.
   • ✓
     #1argumento igualrunning

     the vote margin is the running variable
   • ✓
     #2argumento igualcutoff

     the cutoff of a vote margin is zero
   • ✓
     #3uma entre

     headline figure against the truth
   • ✓
     #4resposta contém

     the answer must tell the reader the margin was sorted around zero (keywords; negation is not detected)
   • ✓
     #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

   Queremos o efeito de vencer a eleição municipal sobre o desempenho do partido na eleição seguinte, usando as disputas apertadas. Auditores suspeitam de irregularidades nas apurações mais apertadas.

   dados (agent)

   Uma linha por partido numa eleição municipal. margem: margem de votos do partido (positiva quando venceu, negativa quando perdeu; zero é o empate); vencedor: 1 se o partido venceu a eleição; reeleito: índice de desempenho do partido na eleição seguinte (maior é melhor).

   file — · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_521d5a09rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Suspeita de manipulação da variável de corte: teste de densidade.

   Chamadas pedidas

   • infer.density_test

     {
       "cutoff": 0,
       "dataset": "dados",
       "running": "margem"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.density_test— Teste de manipulação de densidade no ponto de cortev0.1.0call_da8aa7addecidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Suspeita de manipulação da variável de corte: teste de densidade.

   Argumentos

   {
     "bandwidth": null,
     "bin_size": null,
     "cutoff": 0,
     "dataset": "dados",
     "running": "margem"
   }

   Figuras call_da8aa7ad

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   theta Log difference of the density of margem just above and just below the cutoff	1,96718log points	1.9671824982386374	0,2419680.24196826729664944	—
   se Standard error of theta	0,241968log points	0.24196826729664944	—	—
   z z statistic of theta	8,12992	8.129919349411638	—	—
   p_value p-value of no density jump at the cutoff	0,000000000000000429576probabilidade	4.2957614761853564e-16	—	—

   Diagnósticos

   • method = "mccrary" (log difference of the smoothed densities at the cutoff)
   • manipulation = true (the density jumps at the cutoff (p < 0.05): units sort around the threshold and an RD estimate is not credible as it stands)
   • bin_size = 0,02092380.020923836073603423 (default bin width)
   • bandwidth = 0,2575810.2575813325066591 (default smoothing bandwidth)
   • n_obs = 3.0003000
   • f_left = 0,1209310.12093070851710835 (estimated density just below the cutoff)
   • f_right = 0,8647150.8647152162208795 (estimated density just above the cutoff)
   • n_distinct = 3.0003000

   Derivação matemática e pressupostos

   theta

   1. Densidades estimadas no limiar, por ajuste linear local das alturas do histograma de cada lado.θ = ln(f₊) − ln(f₋)→ 1,96718 (1.9671824982386374)

   se

   1. Erro-padrão assintótico de McCrary (2008).ep = √((1 / (n · h)) · (24 / 5) · (1 / f₊ + 1 / f₋))→ 0,241968 (0.24196826729664944)

   z

   1. Estatística z: θ dividido pelo seu erro-padrão.z = θ / ep→ 8,12992 (8.129919349411638)

   p_value

   1. Probabilidade bilateral de uma normal padrão exceder |z| em valor absoluto.→ 0,000000000000000429576 (4.2957614761853564e-16)

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   dados da833ec942bf15f01b04ab8474faeada44126e80b9b85abe92b232589acdbf7f

   sha256 do resultado

   9edb370090e243627672e57379e670a5f0cd016d2e05013c69311a9df86cf30e

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_e42ffbaarules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.density_test): theta = 1,967. O teste indica manipulação da variável de corte perto do limiar; a comparação no limiar não é confiável.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_da8aa7ad:theta"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   1,967

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.density_test): theta = 1,967. O teste indica manipulação da variável de corte perto do limiar; a comparação no limiar não é confiável.

   Figuras citadas: call_da8aa7ad:theta · Parada: answered
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouobrigatória1 successful call(s) of infer.density_test
8. 7Pontuação
   #1argumento igualpassouobrigatóriainfer.density_test.running = ['margem']
9. 8Pontuação
   #2argumento igualpassouobrigatóriainfer.density_test.cutoff = [0.0]
10. 9Pontuação
    #3uma entrepassouobrigatóriafigure_close(infer.density_test:p_value): ok | diagnostic(infer.density_test:p_value): no diagnostic 'p_value'
11. 10Pontuação
    #4resposta contémpassouobrigatóriafound ['manipul']
12. 11Pontuação
    #5resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
13. 12Pontuação
    #6uma entrepassouregistradaanswer_cites(infer.density_test): 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)

Downloads desta tarefa