Tarefa tool_selection.rdd_sharp.test.s1003

Veredito

Pergunta feita ao analista

Queremos saber se ganhar a eleição para prefeito ajuda o partido na eleição seguinte. Comparar vencedores e perdedores mistura partidos fortes e fracos, mas nas disputas muito apertadas o resultado é quase um cara ou coroa. Qual o efeito de vencer sobre o desempenho do partido na eleição seguinte?

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.rdd(Regressão descontínua (RDD))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_9c8adf30 nos detalhes

   O 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:

   00

   dataset:

   "dados"

   kernel:

   "triangular"

   level:

   0,950.95

   polynomial:

   11

   running:

   "margem"

   y:

   "reeleito"

   Resultado calculado

   • effect = 0,23823 0.23823006528698468
     Jump in reeleito at the cutoff of margem
   Diagnósticos: bandwidth = 0,8417160.8417160143545752 (half-width of the window around the cutoff (Imbens–Kalyanaraman)) · bandwidth_method = "IK" · n_left = 1.6581658 (observations with positive weight below the cutoff) · n_right = 1.7001700 (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))
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: 0,2382 · 95% · 0,1933 · 0,2831
   Figuras citadas: call_9c8adf30:effect
   • ✓
     #0ferramenta chamadainfer.rdd

     Exige que o resultado venha da ferramenta infer.rdd.
   • ✓
     #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.rdd's figures
   • ✓
     #3argumento igualrunning

     the vote margin is the running variable
   • ✓
     #4argumento igualcutoff

     the cutoff of a vote margin is zero
   • ✓
     #5figura próximaeffect

     headline figure against the truth
   • ✗
     #6ferramenta chamadainfer.density_test

     the manipulation test belongs with every RD estimate
   • ✓
     #7resposta com lastro

     every number traced to a tool call or the question
   • ✓
     #8uma 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 saber se ganhar a eleição para prefeito ajuda o partido na eleição seguinte. Comparar vencedores e perdedores mistura partidos fortes e fracos, mas nas disputas muito apertadas o resultado é quase um cara ou coroa. Qual o efeito de vencer sobre o desempenho do partido na eleição seguinte?

   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_ae35be91rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   O tratamento muda num limiar da variável de corte: regressão descontínua.

   Chamadas pedidas

   • infer.rdd

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

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.rdd— Regressão descontínua (RDD)v0.1.0call_9c8adf30decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: 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_9c8adf30

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   effect Jump in reeleito at the cutoff of margem	0,23823	0.23823006528698468	0,0229150.02291495933565407	0,193318 – 0,283143

   Diagnósticos

   • bandwidth = 0,8417160.8417160143545752 (half-width of the window around the cutoff (Imbens–Kalyanaraman))
   • bandwidth_method = "IK"
   • n_left = 1.6581658 (observations with positive weight below the cutoff)
   • n_right = 1.7001700 (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))

   Derivação matemática e pressupostos

   effect

   1. 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.→ 0,23823 (0.23823006528698468)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,022915 (0.02291495933565407)
   3. 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": 0.4208580071772876,
         "ci_high": 0.2997314742205995,
         "ci_low": 0.17569667141207024,
         "estimate": 0.23771407281633486,
         "multiplier": 0.5,
         "n_left": 867,
         "n_right": 828,
         "se": 0.031642112759953746
       },
       {
         "bandwidth": 0.8417160143545752,
         "ci_high": 0.2831425602920665,
         "ci_low": 0.19331757028190283,
         "estimate": 0.23823006528698468,
         "multiplier": 1,
         "n_left": 1658,
         "n_right": 1700,
         "se": 0.02291495933565407
       },
       {
         "bandwidth": 1.6834320287091504,
         "ci_high": 0.27714785383654744,
         "ci_low": 0.20026405721439394,
         "estimate": 0.2387059555254707,
         "multiplier": 2,
         "n_left": 1977,
         "n_right": 2023,
         "se": 0.019613573828040486
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   dados e0452c0075926fdd8fa4c8918ff7f8012b37ed10f466a34e8a8b0f86e1282c18

   sha256 do resultado

   38201b381369412d231456bdcec9fc6b46e83cebc45b493ecc26f71cad7be235

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_1e6d7ce2rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.rdd): effect = 0,2382 (IC 95%: 0,1933 a 0,2831).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_9c8adf30:effect"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,2382 · 95% · 0,1933 · 0,2831

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.rdd): effect = 0,2382 (IC 95%: 0,1933 a 0,2831).

   Figuras citadas: call_9c8adf30:effect · Parada: answered

   Figura da resposta: call_9c8adf30:effect = 0,238230.23823006528698468 (se 0,0229150.02291495933565407)
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouobrigatória1 successful call(s) of infer.rdd
8. 7Pontuação
   #1ferramenta não chamadapassouregistrada0 call(s) of infer.ols
9. 8Pontuação
   #2uma entrepassouobrigatóriatool_not_called(infer.ols): ok | answer_cites(infer.rdd): ok
10. 9Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.rdd.running = ['margem']
11. 10Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.rdd.cutoff = [0.0]
12. 11Pontuação
    #5figura próximapassouobrigatória0.2382300653 vs 0.28
13. 12Pontuação
    #6ferramenta chamadafalhouregistrada0 successful call(s) of infer.density_test
14. 13Pontuação
    #7resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
15. 14Pontuação
    #8uma entrepassouregistradaanswer_cites(infer.rdd): 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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