Tarefa tool_selection.rdd_sharp.test.s1001
tool_selectionagentT2testépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171401Z-suite-tool_selection-baseline-a1426dVeredito
Família do método (das chamadas de ferramentas): Regressão descontínua (RDD) · infer.rdd (rd · regressão descontínua)
effect =0,1944940.19449394786050708effect =0,180.18Pergunta feita ao analista
O partido que venceu a eleição municipal por pouco se sai melhor na eleição seguinte do que o que perdeu por pouco? De quanto é essa diferença?
Estimativa (infer.rdd): effect = 0,1945 (IC 95%: 0,1350 a 0,2540).
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.
- 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). - 2Chamada que gerou a resposta finalVer chamada call_82b666ce nos detalhes
infer.rdd(Regressão descontínua (RDD))citada na respostacoincide com a referênciaO tratamento muda num limiar da variável de corte: regressão descontínua.
Por que este é o caminho de referência: Verifico se há manipulação da margem perto de zero.Argumentos principais- cutoff:
- 0
0 - dataset:
"dados"- kernel:
"triangular"- level:
- 0,95
0.95 - polynomial:
- 1
1 - running:
"margem"- y:
"reeleito"
Resultado calculadoeffect= 0,1944940.19449394786050708Jump in reeleito at the cutoff of margem
Diagnósticos:bandwidth= 0,4733030.47330331181149293(half-width of the window around the cutoff (Imbens–Kalyanaraman)) ·bandwidth_method="IK"·n_left= 966966(observations with positive weight below the cutoff) ·n_right= 938938(observations with positive weight at or above the cutoff) ·kernel="triangular"·polynomial= 11·bandwidth_sensitive=false(the estimates at half and double the bandwidth fall inside the main interval) ·n_obs= 4.0004000(rows used to choose the bandwidth) ·se_type="HC1"(heteroskedasticity-robust standard errors (HC1)) - 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:0,1945 · 95% · 0,1350 · 0,2540Figuras citadas:call_82b666ce:effect- #0ferramenta chamada
infer.rddExige que o resultado venha da ferramenta infer.rdd. - #1ferramenta não chamada
infer.olsthe trap tool was not called - #2uma entreinfer.ols is not relied on: not called, or called as a contrast while the answer cites infer.rdd's figures
- #3argumento igual
runningthe vote margin is the running variable - #4argumento igual
cutoffthe cutoff of a vote margin is zero - #5figura próxima
effectheadline figure against the truth - #6ferramenta chamada
infer.density_testthe manipulation test belongs with every RD estimate - #7resposta com lastroevery number traced to a tool call or the question
- #8uma entrethe answer cites the expected tool's figures
Aprofundamento técnico para especialistas
Acesso direto às fontes primárias, tabela formal de verificações, comparação de argumentos, trajetória completa com prompts brutos e somas SHA-256.
Valores esperados e de onde vêm
Nenhuma fonte citada pelas verificações.
Especificação técnica do gabarito
DGP generators.rdd_sharp(n=4000, effect=0.18, slope_left=0.78, slope_right=0.86); truth = effect at the cutoff; tolerance 4 × SE of a local linear fit (h = 0.25, triangular, HC1) = 0.1682
Verificações
| # | Verificação | Obrigatória | Resultado | Esperado | Observado | Tolerância | Fonte | Chamada |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | ferramenta chamada infer.rddExige que o resultado venha da ferramenta infer.rdd. 1 successful call(s) of infer.rdd | obrigatória | passou | "infer.rdd" | 11 | — | — | call_82b666ce |
| 1 | ferramenta não chamada infer.olsthe trap tool was not called 0 call(s) of infer.ols | registrada | passou | "infer.ols" | 00 | — | — | — |
| 2 | uma entre infer.ols is not relied on: not called, or called as a contrast while the answer cites infer.rdd's figures tool_not_called(infer.ols): ok | answer_cites(infer.rdd): ok | obrigatória | passou | [{"abs_tol":null,"bind":"any","column":null,"failure_class":null,"field":"value","interval":false,"key":null,"kind":"tool_not_called","min_lre":null,"note":"","open_interval":false,"rel_tol":null,"required":true,"source_id":null,"table":null,"tool":"infer.ols","value":null,"weight":1,"where":null},{"abs_tol":null,"bind":"any","column":null,"failure_class":null,"field":"value","interval":false,"key":null,"kind":"answer_cites","min_lre":null,"note":"","open_interval":false,"rel_tol":null,"required":true,"source_id":null,"table":null,"tool":"infer.rdd","value":null,"weight":1,"where":null}] | 00 | — | — | — |
| 3 | argumento igual runningthe vote margin is the running variable infer.rdd.running = ['margem'] | obrigatória | passou | "margem" | ["margem"] | — | — | call_82b666ce |
| 4 | argumento igual cutoffthe cutoff of a vote margin is zero infer.rdd.cutoff = [0.0] | obrigatória | passou | 00 | [0] | — | — | call_82b666ce |
| 5 | figura próxima effectheadline figure against the truth 0.1944939479 vs 0.18 | obrigatória | passou | 0,180.18 | 0,1944940.19449394786050708 | absoluta 0.16815104523388094 | — | call_82b666ce |
| 6 | ferramenta chamada infer.density_testthe manipulation test belongs with every RD estimate 0 successful call(s) of infer.density_test | registrada | falhou | "infer.density_test" | 00 | — | — | — |
| 7 | resposta com lastro every number traced to a tool call or the question every number backed | obrigatória | passou | 0 sem lastro | 0 sem lastro[] | — | — | — |
| 8 | uma entre the answer cites the expected tool's figures answer_cites(infer.rdd): ok | registrada | passou | [{"abs_tol":null,"bind":"any","column":null,"failure_class":null,"field":"value","interval":false,"key":null,"kind":"answer_cites","min_lre":null,"note":"","open_interval":false,"rel_tol":null,"required":true,"source_id":null,"table":null,"tool":"infer.rdd","value":null,"weight":1,"where":null}] | ["call_82b666ce:effect"] | — | — | call_82b666ce |
Caminho de referência e caminho do agente
A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.
o que as verificações esperam da chamada da resposta
| Argumento | Referência | Agente | |
|---|---|---|---|
| bandwidth | — | — | não fixado pela referência |
| cluster | — | — | não fixado pela referência |
| cutoff | 00 | 00 | igual |
| dataset | — | "dados" | não fixado pela referência |
| kernel | — | "triangular" | não fixado pela referência |
| level | — | 0,950.95 | não fixado pela referência |
| polynomial | — | 11 | não fixado pela referência |
| running | "margem" | "margem" | igual |
| subset | — | — | não fixado pela referência |
| y | — | "reeleito" | não fixado pela referência |
Trajetória
Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.
- 0Início
O partido que venceu a eleição municipal por pouco se sai melhor na eleição seguinte do que o que perdeu por pouco? De quanto é essa diferença?
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 — - 1Turno do modelo
call_547060f3rules-1Fim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheTexto visívelO tratamento muda num limiar da variável de corte: regressão descontínua.
Chamadas pedidasinfer.rdd{ "cutoff": 0, "dataset": "dados", "running": "margem", "y": "reeleito" }
- 2Ferramenta
infer.rdd— Regressão descontínua (RDD)v0.1.0call_82b666cedecidido pelo modeloreexecutávelMotivo: O tratamento muda num limiar da variável de corte: regressão descontínua.
Argumentos
{ "bandwidth": null, "cluster": null, "cutoff": 0, "dataset": "dados", "kernel": "triangular", "level": 0.95, "polynomial": 1, "running": "margem", "subset": null, "y": "reeleito" }Figuras call_82b666ce Chave Valor Valor bruto Erro-padrão IC effect Jump in reeleito at the cutoff of margem0,194494 0.194493947860507080,0303351 0.030335075894713680,135038 – 0,25395 Diagnósticosbandwidth= 0,4733030.47330331181149293(half-width of the window around the cutoff (Imbens–Kalyanaraman))bandwidth_method="IK"n_left= 966966(observations with positive weight below the cutoff)n_right= 938938(observations with positive weight at or above the cutoff)kernel="triangular"polynomial= 11bandwidth_sensitive=false(the estimates at half and double the bandwidth fall inside the main interval)n_obs= 4.0004000(rows used to choose the bandwidth)se_type="HC1"(heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
Derivação matemática e pressupostos
effect- Ajuste linear ponderado (kernel triangular) de cada lado do limiar, com janela h (Imbens–Kalyanaraman); o efeito é a diferença entre os dois ajustes no limiar.→ 0,194494 (0.19449394786050708)
- Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.
ep = √V_jj→ 0,0303351 (0.03033507589471368) - Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição normal vezes o erro-padrão.
IC = τ ± c · ep
Pressupostos do estimador- units cannot precisely control the running variable around the cutoff
- every other determinant of the outcome is continuous at the cutoff
Tabelas (1)
{ "sensitivity": [ { "bandwidth": 0.23665165590574647, "ci_high": 0.27997360825719547, "ci_low": 0.11030445177420485, "estimate": 0.19513903001570015, "multiplier": 0.5, "n_left": 485, "n_right": 447, "se": 0.043283743431338347 }, { "bandwidth": 0.47330331181149293, "ci_high": 0.25394960408243505, "ci_low": 0.1350382916385791, "estimate": 0.19449394786050708, "multiplier": 1, "n_left": 966, "n_right": 938, "se": 0.03033507589471368 }, { "bandwidth": 0.9466066236229859, "ci_high": 0.22652151188190883, "ci_low": 0.14285148305045803, "estimate": 0.18468649746618343, "multiplier": 2, "n_left": 1908, "n_right": 1868, "se": 0.021344787325539995 } ] }Hashes SHA-256 e metadados de reprodução
- Digests dos dados
dados4fd7edf9059cabee5ce12d75f179d69f722104e86e17790514f4821eaf8383c2- sha256 do resultado
d65bcfe426f0a15e966b77f23cc21b0ebc84aa1e3d277700c1687ba47e4c994d
- 3Turno do modelo
call_3d6db156rules-1Fim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Estimativa (infer.rdd): effect = 0,1945 (IC 95%: 0,1350 a 0,2540).", "caveats": [], "figure_refs": [ "call_82b666ce:effect" ] }
- 4Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- 0,1945 · 95% · 0,1350 · 0,2540
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 5Resposta
Estimativa (infer.rdd): effect = 0,1945 (IC 95%: 0,1350 a 0,2540).
Figuras citadas:call_82b666ce:effect· Parada:answeredFigura da resposta:call_82b666ce:effect= 0,1944940.19449394786050708(se 0,03033510.03033507589471368) - 6Pontuação#0ferramenta chamadapassouobrigatória
1 successful call(s) of infer.rdd - 7Pontuação#1ferramenta não chamadapassouregistrada
0 call(s) of infer.ols - 8Pontuação#2uma entrepassouobrigatória
tool_not_called(infer.ols): ok | answer_cites(infer.rdd): ok - 9Pontuação#3argumento igualpassouobrigatória
infer.rdd.running = ['margem'] - 10Pontuação#4argumento igualpassouobrigatória
infer.rdd.cutoff = [0.0] - 11Pontuação#5figura próximapassouobrigatória
0.1944939479 vs 0.18 - 12Pontuação#6ferramenta chamadafalhouregistrada
0 successful call(s) of infer.density_test - 13Pontuação#7resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 14Pontuação#8uma entrepassouregistrada
answer_cites(infer.rdd): ok
Épocas × verificações
| # | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Época 1 | passou | passou | passou | passou | passou | passou | falhou | passou | passou |
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
9c41eb9f171ae64b28a2e3f08ae93c106817c16be618f23dec4aea02caca697aO hash de um zip é só de transporte: o que ancora a integridade é o RUN_SHA256SUMS que vai dentro dele, cópia exata do SHA256SUMS da execução.
| Arquivo | Tamanho | sha256 |
|---|---|---|
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