Tarefa paper_repro.lmb_2004.tab1_c3.design

Veredito

Pergunta feita ao analista

How large is the incumbent party's advantage in U.S. House elections? Comparing seats the Democratic Party barely won with seats it barely lost, estimate the effect of winning a House election on the probability that the same party wins the seat's next election.

Valores esperados e de onde vêm

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

   How large is the incumbent party's advantage in U.S. House elections? Comparing seats the Democratic Party barely won with seats it barely lost, estimate the effect of winning a House election on the probability that the same party wins the seat's next election.

   lmb (agent)

   U.S. House elections and roll-call voting, the extract of the data of Lee, Moretti and Butler (2004), 'Do Voters Affect or Elect Policies? Evidence from the U.S. House', distributed with the causaldata R package: one row per district and congressional session (13,588 rows). Each row pairs a district's election with the one before it for the same seat. Columns: rownames, the row number; state, ICPSR state code; district, district code; id, an election identifier; score, the adjusted ADA voting score of the district's representative in the session that follows the row's election (0 to 100, higher means a more liberal roll-call record); year, year of the election; demvoteshare, the Democratic candidate's share of the two-party vote in the row's election; democrat, 1 if the Democratic candidate won the row's election; lagdemvoteshare, the Democratic share of the two-party vote in the previous election for the same seat; lagdemocrat, 1 if the Democratic candidate won that previous election. In the paper's notation the previous election is time t and the row's election, and the session after it, are time t+1.

   file 58cf9d8ef80b2871a96c00844fae975051a5aac443dff3d317fe92ffd6a516b7 · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_c50bb85drules-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": "lmb",
       "running": "score",
       "y": "rownames"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.rddv0.1.0call_965d46cfdecidido pelo modeloreexecutável

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

   Argumentos

   {
     "bandwidth": null,
     "cluster": null,
     "cutoff": 0,
     "dataset": "lmb",
     "kernel": "triangular",
     "level": 0.95,
     "polynomial": 1,
     "running": "score",
     "subset": null,
     "y": "rownames"
   }

   Figuras call_965d46cf

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   effect Jump in rownames at the cutoff of score	279,165	279.16473129771043	248,26248.25990671589568	-207,416 – 765,745

   Diagnósticos

   • bandwidth = 14,208614.208597376322317
   • bandwidth_method = "IK"
   • n_left = 758758
   • n_right = 3.1803180
   • kernel = "triangular"
   • polynomial = 11
   • bandwidth_sensitive = true
   • n_obs = 13.58813588
   • se_type = "HC1"

   Tabelas (1)

   {
     "sensitivity": [
       {
         "bandwidth": 7.104298688161158,
         "ci_high": 174.66283692489174,
         "ci_low": -1229.7032357853939,
         "estimate": -527.5201994302511,
         "multiplier": 0.5,
         "n_left": 575,
         "n_right": 1459,
         "se": 358.26323437260737
       },
       {
         "bandwidth": 14.208597376322317,
         "ci_high": 765.7452072661395,
         "ci_low": -207.4157446707186,
         "estimate": 279.16473129771043,
         "multiplier": 1,
         "n_left": 758,
         "n_right": 3180,
         "se": 248.25990671589568
       },
       {
         "bandwidth": 28.417194752644633,
         "ci_high": 878.4954784077543,
         "ci_low": 96.1918375711133,
         "estimate": 487.3436579894338,
         "multiplier": 2,
         "n_left": 819,
         "n_right": 5048,
         "se": 199.57092247800273
       }
     ]
   }

   Digests dos dados

   lmb 6f2fbc93d91c4156cab244ba7581cc8eae45210626f97f85ac8b2d366e4cbc20

   sha256 do resultado

   442557c486d2f7b0d28e4bf34840d89ed430cc39dc36c6d884dc04f747456548

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_15a0ba44rules-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 = 279,2 (IC 95%: -207,4 a 765,7).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_965d46cf:effect"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   279,2 · 95% · -207,4 · 765,7

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.rdd): effect = 279,2 (IC 95%: -207,4 a 765,7).

   Figuras citadas: call_965d46cf:effect · Parada: answered

   Figura da resposta: call_965d46cf:effect = 279,165279.16473129771043 (se 248,26248.25990671589568)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_965d46cf:effect (infer.rdd)
9. 8Pontuação
   #2uma entrepassouobrigatóriatool_called(infer.ols): answer call is infer.rdd | tool_called(infer.rdd): ok
10. 9Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.rdd, not infer.ols
11. 10Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.rdd, not infer.ols
12. 11Pontuação
    #5argumento igualfalhouobrigatóriainfer.rdd.y = 'rownames'
13. 12Pontuação
    #6argumento igualfalhouobrigatóriainfer.rdd.running = 'score'
14. 13Pontuação
    #7argumento igualpassouregistradanot applicable: the answer call is infer.rdd, not infer.ols
15. 14Pontuação
    #8argumento igualpassouregistradanot applicable: the answer call is infer.rdd, not infer.ols
16. 15Pontuação
    #9argumento igualpassouregistradanot applicable: the answer call is infer.rdd, not infer.ols
17. 16Pontuação
    #10argumento igualpassouregistradanot applicable: the answer call is infer.rdd, not infer.ols
18. 17Pontuação
    #11diagnósticopassouregistradanot applicable: the answer call is infer.rdd, not infer.ols
19. 18Pontuação
    #12figura da resposta próximafalhouregistrada279.1647313 vs 0.4843287147634966
20. 19Pontuação
    #13figura da resposta próximafalhouregistrada248.2599067 vs 0.02893215206729024
21. 20Pontuação
    #14figura da resposta próximafalhouregistrada279.1647313 vs 0.48
22. 21Pontuação
    #15figura da resposta próximafalhouregistrada248.2599067 vs 0.02

Épocas × verificações

Tentativas

Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

• época 1, tentativa 1falhoupontuada(exibindo)

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