Tarefa causcibench_real.q109

Veredito

Pergunta feita ao analista

What is the effect of the Merit scholarship on college attendance ?

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

   What is the effect of the Merit scholarship on college attendance ?

   conley_inference_with_merit (agent)

   Individual-level U.S. Current Population Survey (CPS) microdata pooled across states and years (late 1980s-2000). Each row is a person-year observation with demographics plus state and year identifiers suitable for fixed-effects analysis. The sample spans all 50 states plus DC. Variables: coll: Whether the person is enrolled in college (1 = yes, 0 = no) merit: Statewide merit-aid program in effect in that state-year (1 = yes, 0 = no) male: Respondent's gender (1 = male, 0 = female) black: Race indicator (1 = Black/African American, 0 = otherwise) asian: Race indicator (1 = Asian, 0 = otherwise) year: CPS survey year (e.g., 1989-2000) state: Numeric CPS state code identifying the respondent's state (includes DC) chst: ""Changer state"" flag (1 = state that adopts a merit program during the sample window, 0 = otherwise)

   file ab17c09dc39124fed9d72a4c0801c5b7179696c2f1b894d8052ce8326f759ef1 · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_a961cee8referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   causcibench_metadata_rule/1: did

   Chamadas pedidas

   • infer.ols

     {
       "controls": [
         "male",
         "black",
         "asian"
       ],
       "dataset": "conley_inference_with_merit",
       "fe": [
         "state",
         "year"
       ],
       "x": [
         "merit"
       ],
       "y": "coll"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.olsv0.1.0call_f6026342decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: causcibench_metadata_rule/1: did

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "controls": [
       "male",
       "black",
       "asian"
     ],
     "dataset": "conley_inference_with_merit",
     "fe": [
       "state",
       "year"
     ],
     "intercept": true,
     "level": 0.95,
     "se": "HC1",
     "subset": null,
     "weights": null,
     "x": [
       "merit"
     ],
     "y": "coll"
   }

   Figuras call_f6026342

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.merit Coefficient on merit in the regression of coll	0,0337465	0.03374649485631394	0,01451660.014516595252058466	0,00529367 – 0,0621993

   Diagnósticos

   • n_obs = 42.16142161
   • k = 6666
   • r2 = 0,03304770.03304774668449051
   • df_resid = 42.09542095
   • se_type = "HC1"
   • n_clusters = —
   • fixed_effects = "state (51 levels), year (12 levels)"

   Tabelas (1)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 0.49185081640581074,
         "ci_low": 0.3919317859712047,
         "coef": 0.4418913011885077,
         "p": 4.2808901704330336e-67,
         "se": 0.025489284046858827,
         "t": 17.336355951628395,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 0.062199316836930474,
         "ci_low": 0.005293672875697399,
         "coef": 0.03374649485631394,
         "p": 0.020093601752805158,
         "se": 0.014516595252058466,
         "t": 2.3246838718279106,
         "term": "merit"
       },
       {
         "ci_high": -0.06950484399034054,
         "ci_low": -0.08818807638425111,
         "coef": -0.07884646018729582,
         "p": 2.7980724355651683e-61,
         "se": 0.004766081249292487,
         "t": -16.54324718006022,
         "term": "male"
       },
       {
         "ci_high": -0.13601544380580996,
         "ci_low": -0.1647222040328247,
         "coef": -0.15036882391931733,
         "p": 3.0970750485704783e-93,
         "se": 0.0073230771186309,
         "t": -20.533557339818078,
         "term": "black"
       },
       {
         "ci_high": 0.19531007763076957,
         "ci_low": 0.14259083041481102,
         "coef": 0.1689504540227903,
         "p": 3.9346713008997574e-36,
         "se": 0.013448647982063836,
         "t": 12.562634864717687,
         "term": "asian"
       }
     ]
   }

   Digests dos dados

   conley_inference_with_merit e8e2a51104ccc15dad142f997ce73a6a0e3e5ce984dfebfc62c7cf412802bdfc

   sha256 do resultado

   1038a1bda0ddb498d80878cbcf1f388b72fd83f10b5fdc560f723156689f7ae5

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_a4391b07referenceFim: 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.merit = 0,03375.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_f6026342:coef.merit"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,03375

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.ols): coef.merit = 0,03375.

   Figuras citadas: call_f6026342:coef.merit · Parada: answered

   Figura da resposta: call_f6026342:coef.merit = 0,03374650.03374649485631394 (se 0,01451660.014516595252058466)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta próximapassouobrigatória0.03374649486 vs 0.034

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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