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Tarefa crb_papers.q062

crb_papersagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T170050Z-suite-crb_papers-scripted-8b13b2

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.

Família do método (das chamadas de ferramentas): ols (regression)

Pergunta feita ao analista

Did Zhejiang counties historically classified as marginal-faction counties experience larger increases in the non-state (collective and private) share of industrial output from 1965 to 1998 than dominant-faction counties?

Resposta

Estimativa (infer.ols): coef.treated = -0,04018. Reference path transcribed from the item's own estimation script.

Valores esperados e de onde vêm

crb_papers.q062.gold

Fonte
CausalReasoningBenchmark, causal_queries.json, index 62 (revision edd0fe1c1d1c)
Tipo
benchmark_gold
Localização
causal_queries.json['62'].effect and .standard_error
Trecho
index 62: effect -0.0401814, standard_error 0.0493698
Valor como publicado
-0.04018143506236438
Erro-padrão como publicado
0.04936979382899201
Valor
-0,0401814-0.04018143506236438 (se 0,04936980.04936979382899201)
Conferido por
arquivo do benchmark · Read from the catalog at the pinned revision by scripts/freeze_crb_papers.py; the catalog states the value its estimation script prints.
Endereço
https://huggingface.co/datasets/syrgkanislab/CausalReasoningBenchmark/resolve/edd0fe1c1d1c5c0a4f0e3e67a50481ac679fb888/causal_queries.json
Licença
MIT
  • #2 figura da resposta próxima: -0,0401814-0.04018143506236438 · relativa 0.000001 · absoluta 4.936979382899201e-8
  • #3 figura da resposta próxima: 0,04936980.04936979382899201 · relativa 0.000001 · absoluta 4.936979382899201e-8

crb_papers.q062.script

Fonte
CausalReasoningBenchmark reference estimation script for index 62
Tipo
software
Localização
solutions/research_papers/DiD/Zhang_etal_2021/question_2/estimation.py
Valor
—
Conferido por
arquivo do benchmark · sha256 of the script's 1133 bytes at the pinned revision; the reference path of the item is a transcription of this script into typed transforms and tool calls (never executed here).
Implementação
independente da ferramenta
sha256 da cópia lida
0c76df091ec01b14c0648eee2cc352b1dbb1b7f491e2d57ffc598dd61fe56449 (identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)
Endereço
https://huggingface.co/datasets/syrgkanislab/CausalReasoningBenchmark/resolve/edd0fe1c1d1c5c0a4f0e3e67a50481ac679fb888/solutions/research_papers/DiD/Zhang_etal_2021/question_2/estimation.py
Licença
MIT

    Verificações

    Cada verificação, o que esperava, o que observou e a chamada que leu
    #VerificaçãoObrigatóriaResultadoEsperadoObservadoTolerânciaFonteChamada
    0resposta com lastro
    every number backed
    obrigatóriapassou—[]———
    1figura da resposta próxima
    -0.04018143506 in [-0.136946231, 0.05658336084]?
    obrigatóriapassou[-0.13694623096718872,0.05658336084245996]-0,0401814-0.04018143506236438interval · [-0.13694623096718872, 0.05658336084245996]—call_4e9ac97e
    2figura da resposta próxima
    -0.04018143506 vs -0.04018143506236438
    registradapassou-0,0401814-0.04018143506236438-0,0401814-0.04018143506236438relativa 0.000001 · absoluta 4.936979382899201e-8crb_papers.q062.goldcall_4e9ac97e
    3figura da resposta próxima
    0.04936979383 vs 0.04936979382899201
    registradapassou0,04936980.049369793828992010,04936980.049369793828992044relativa 0.000001 · absoluta 4.936979382899201e-8crb_papers.q062.goldcall_4e9ac97e

    Caminho de referência e caminho do agente

    A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

    caminho de referência do item · benchmark_script

    Referência: infer.olsChamada do agente: infer.ols (call_4e9ac97e)igual
    Argumentos da referência e do agente
    ArgumentoReferênciaAgente
    cluster——não fixado pela referência
    controls—[]não fixado pela referência
    dataset"ref_panel""ref_panel"igual
    fe—[]não fixado pela referência
    intercept—truenão fixado pela referência
    level—0,950.95não fixado pela referência
    se"HC1""HC1"igual
    subset——não fixado pela referência
    weights——não fixado pela referência
    x["treated"]["treated"]igual
    y"delta""delta"igual

    Trajetória

    Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

    1. 0Início

      Did Zhejiang counties historically classified as marginal-faction counties experience larger increases in the non-state (collective and private) share of industrial output from 1965 to 1998 than dominant-faction counties?

      ds_0032 (agent)

      | Variable Name | Description | | --- | --- | | countyid | Numeric identifier for a county in Zhejiang province, China. The same identifier links its observations across years. | | year | Calendar year. The file contains rows for 1952, 1957, 1965, 1978, and 1998. The nonsoe outcome is observed only in 1965, 1978, and 1998. | | nonsoe | Share of county industrial output produced by collective and private firms, on a 0–1 scale. Calculated as total industrial output minus state-owned industrial output, divided by total industrial output. | | mfc1978 | Indicator equal to 1 for a historically classified marginal-faction county in 1978, and 0 otherwise. This column combines the county's historical classification with the year being 1978; its zeros in other years do not mean that the historical classification changed. | | mfc1998 | Indicator equal to 1 for a historically classified marginal-faction county in 1998, and 0 otherwise. This column combines the same historical county classification with the year being 1998. | Dataset Context: This extract contains 61 counties in Zhejiang province, with 305 county-year rows. Industrial statistics were compiled from provincial statistical records. The non-state sector includes collective and private firms. Non-state industrial-output shares are unavailable in the file for 1952 and 1957; the numbers of counties with observed shares are 52 in 1965, 53 in 1978, and 61 in 1998. Reporting was disrupted during the Cultural Revolution, so the observations are benchmark years rather than a continuous annual series. Historical county classifications were constructed from organizational histories and county gazetteers. In Zhejiang, counties maintaining independent guerrilla forces during 1945–1948 were classified as marginal-faction counties, reflecting the subsequent marginalization of those local political elites within the provincial power structure. Other counties form the dominant-faction category. This historical classification is constant for a county; 1978 and 1998 in the two column names identify observation years, not dates when the classification was introduced. The county-level classification can be recovered from either column's value in its named year.

      file 6eede5a4f1540d2b6513ec2483909477a548f32e838e4e0bb0a385ab6edde649 · frame —
      ref_panel (reference)
      file 6eede5a4f1540d2b6513ec2483909477a548f32e838e4e0bb0a385ab6edde649 · frame —
      1. select {"columns":["countyid","year","nonsoe","mfc1998"]}
      2. filter {"query":"year in [1965, 1998]"}
      3. dropna {"columns":["nonsoe"]}
      4. filter {"query":"year == 1965"}
      5. rename {"map":{"nonsoe":"y_pre"}}
      6. select {"columns":["countyid","y_pre"]}
      7. merge {"how":"inner","on":["countyid"],"with":"ref_post"}
      8. merge {"how":"inner","on":["countyid"],"with":"ref_treat"}
      9. derive {"args":{"left":"y_post","right":"y_pre"},"name":"delta","op":"diff"}
      ref_post (reference)
      file 6eede5a4f1540d2b6513ec2483909477a548f32e838e4e0bb0a385ab6edde649 · frame —
      1. select {"columns":["countyid","year","nonsoe","mfc1998"]}
      2. filter {"query":"year in [1965, 1998]"}
      3. dropna {"columns":["nonsoe"]}
      4. filter {"query":"year == 1998"}
      5. rename {"map":{"nonsoe":"y_post"}}
      6. select {"columns":["countyid","y_post"]}
      ref_treat (reference)
      file 6eede5a4f1540d2b6513ec2483909477a548f32e838e4e0bb0a385ab6edde649 · frame —
      1. select {"columns":["countyid","year","nonsoe","mfc1998"]}
      2. filter {"query":"year in [1965, 1998]"}
      3. dropna {"columns":["nonsoe"]}
      4. collapse {"aggs":[{"column":"mfc1998","fn":"max","name":"treated"}],"by":["countyid"]}
    2. 1Transformação
      ref_treat · select {"columns":["countyid","year","nonsoe","mfc1998"]}
      305 → 305 linhas
      Frame antes → depois: d968a5cceb73 → 1f4ce73d8d48
    3. 2Transformação
      ref_treat · filter {"query":"year in [1965, 1998]"}
      305 → 122 linhas
      Frame antes → depois: 1f4ce73d8d48 → 5ec4c1983546
    4. 3Transformação
      ref_treat · dropna {"columns":["nonsoe"]}
      122 → 113 linhas
      Frame antes → depois: 5ec4c1983546 → 826695938e0c
    5. 4Transformação
      ref_treat · collapse {"aggs":[{"column":"mfc1998","fn":"max","name":"treated"}],"by":["countyid"]}
      113 → 61 linhas
      Frame antes → depois: 826695938e0c → a7b160ede862
    6. 5Transformação
      ref_post · select {"columns":["countyid","year","nonsoe","mfc1998"]}
      305 → 305 linhas
      Frame antes → depois: d968a5cceb73 → 1f4ce73d8d48
    7. 6Transformação
      ref_post · filter {"query":"year in [1965, 1998]"}
      305 → 122 linhas
      Frame antes → depois: 1f4ce73d8d48 → 5ec4c1983546
    8. 7Transformação
      ref_post · dropna {"columns":["nonsoe"]}
      122 → 113 linhas
      Frame antes → depois: 5ec4c1983546 → 826695938e0c
    9. 8Transformação
      ref_post · filter {"query":"year == 1998"}
      113 → 61 linhas
      Frame antes → depois: 826695938e0c → f954d9b27048
    10. 9Transformação
      ref_post · rename {"map":{"nonsoe":"y_post"}}
      61 → 61 linhas
      Frame antes → depois: f954d9b27048 → dc3857ff2af1
    11. 10Transformação
      ref_post · select {"columns":["countyid","y_post"]}
      61 → 61 linhas
      Frame antes → depois: dc3857ff2af1 → 54a7e60bad0d
    12. 11Transformação
      ref_panel · select {"columns":["countyid","year","nonsoe","mfc1998"]}
      305 → 305 linhas
      Frame antes → depois: d968a5cceb73 → 1f4ce73d8d48
    13. 12Transformação
      ref_panel · filter {"query":"year in [1965, 1998]"}
      305 → 122 linhas
      Frame antes → depois: 1f4ce73d8d48 → 5ec4c1983546
    14. 13Transformação
      ref_panel · dropna {"columns":["nonsoe"]}
      122 → 113 linhas
      Frame antes → depois: 5ec4c1983546 → 826695938e0c
    15. 14Transformação
      ref_panel · filter {"query":"year == 1965"}
      113 → 52 linhas
      Frame antes → depois: 826695938e0c → ea67b198fa5c
    16. 15Transformação
      ref_panel · rename {"map":{"nonsoe":"y_pre"}}
      52 → 52 linhas
      Frame antes → depois: ea67b198fa5c → ae4cd0921e69
    17. 16Transformação
      ref_panel · select {"columns":["countyid","y_pre"]}
      52 → 52 linhas
      Frame antes → depois: ae4cd0921e69 → 67bf5384a0c5
    18. 17Transformação
      ref_panel · merge {"how":"inner","on":["countyid"],"with":"ref_post"}
      52 → 52 linhas
      Frame antes → depois: 67bf5384a0c5 → a5b203fedac5
    19. 18Transformação
      ref_panel · merge {"how":"inner","on":["countyid"],"with":"ref_treat"}
      52 → 52 linhas
      Frame antes → depois: a5b203fedac5 → fc79873206f6
    20. 19Transformação
      ref_panel · derive {"args":{"left":"y_post","right":"y_pre"},"name":"delta","op":"diff"}
      52 → 52 linhas
      Frame antes → depois: fc79873206f6 → 49a9a71b09f5
    21. 20Turno do modelo
      call_885ef7fbreferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
      Texto visível

      sm.OLS(delta, add_constant(treated)).fit(cov_type='HC1')

      Chamadas pedidas
      • infer.ols
        {
          "dataset": "ref_panel",
          "se": "HC1",
          "x": [
            "treated"
          ],
          "y": "delta"
        }
    22. 21Ferramenta
      infer.olsv0.1.0call_4e9ac97edecidido pelo modeloreexecutável

      Motivo: sm.OLS(delta, add_constant(treated)).fit(cov_type='HC1')

      Argumentos
      {
        "cluster": null,
        "controls": [],
        "dataset": "ref_panel",
        "fe": [],
        "intercept": true,
        "level": 0.95,
        "se": "HC1",
        "subset": null,
        "weights": null,
        "x": [
          "treated"
        ],
        "y": "delta"
      }
      Figuras call_4e9ac97e
      ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
      coef.treated
      Coefficient on treated in the regression of delta
      -0,0401814 -0.040181435062364380,04936980.049369793828992044-0,139344 – 0,0589807
      Diagnósticos
      • n_obs = 5252
      • k = 22
      • r2 = 0,01384780.013847813919122376
      • df_resid = 5050
      • se_type = "HC1"
      • n_clusters = —
      Tabelas (1)
      {
        "coefficients": [
          {
            "ci_high": 0.7404125360499775,
            "ci_low": 0.5764718671160406,
            "coef": 0.658442201583009,
            "p": 1.845847113772468e-21,
            "se": 0.04081051634135644,
            "t": 16.134130626417946,
            "term": "Intercept"
          },
          {
            "ci_high": 0.0589807141953935,
            "ci_low": -0.13934358432012225,
            "coef": -0.04018143506236438,
            "p": 0.41956890802937447,
            "se": 0.049369793828992044,
            "t": -0.813887033872281,
            "term": "treated"
          }
        ]
      }
      Digests dos dados
      ref_panel 49a9a71b09f5e6d0c38422c8ea1cf5800835bce8819e47e9be6c7906db3df3b5
      sha256 do resultado
      8014aef43a13623c3e924d716dfe061a63e8a723c496a12416bf8cb96a2a86fe
    23. 22Turno do modelo
      call_f2728829referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
      Chamadas pedidas
      • submit_answer (meta-ferramenta)
        {
          "answer": "Estimativa (infer.ols): coef.treated = -0,04018. Reference path transcribed from the item's own estimation script.",
          "caveats": [],
          "figure_refs": [
            "call_4e9ac97e:coef.treated"
          ]
        }
    24. 23Guarda
      resposta aceita
      Números encontrados
      -0,04018
      Sem lastro
      —
      Não citados
      —
      1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
    25. 24Resposta

      Estimativa (infer.ols): coef.treated = -0,04018. Reference path transcribed from the item's own estimation script.

      Figuras citadas: call_4e9ac97e:coef.treated · Parada: answered
      Figura da resposta: call_4e9ac97e:coef.treated = -0,0401814-0.04018143506236438 (se 0,04936980.049369793828992044)
    26. 25Pontuação
      #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
    27. 26Pontuação
      #1figura da resposta próximapassouobrigatória-0.04018143506 in [-0.136946231, 0.05658336084]?
    28. 27Pontuação
      #2figura da resposta próximapassouregistrada-0.04018143506 vs -0.04018143506236438
    29. 28Pontuação
      #3figura da resposta próximapassouregistrada0.04936979383 vs 0.04936979382899201

    Épocas × verificações

    Resultado de cada verificação em cada época pontuada
    #0123
    Época 1passoupassoupassoupassou

    Tentativas

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

    Downloads desta tarefa

    Pacote da tarefa (.zip)
    96,6 KB · sha256 50bbcb1851f26dd6fb4551acc39881b8b81ba4c195a1995d6e17e8f63ce13a90

    O 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.

    Downloads desta tarefa
    ArquivoTamanhosha256
    attachments/4214cae16be70a9d94506d86a8396b3e25ad80cbd7fa105a108ad7a430221a81.json209 B4214cae16be70a9d94506d86a8396b3e25ad80cbd7fa105a108ad7a430221a81
    attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
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