Tarefa causcibench_real.q112

Veredito

Pergunta feita ao analista

Does an increase in corruption lead to higher income inequality?

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

   Does an increase in corruption lead to higher income inequality?

   dwiputri_the_corruption (agent)

   The existence of ambiguity in the study of the impact of corruption on economic growth, namely the grease the wheel hypothesis and sand the wheel hypothesis, triggered this research to look at the impact of corruption through another perspective, i.e. income inequality. This study seeks to understand the mutual influence between corruption and income inequality in Asian countries. The data is collected from a variety of sources, including the World Bank, Transparency International, and The Institute Worldwide Governance Index. Dataset variables: - trade: Merchandise trade (% of GDP) - id: Unique country identifier - gini: GINI index (World Bank estimate) - corr: corruption indicator - country (str): Country name - year: Year collected - popgrow: Population growth (annual %) - unemptot: Unemployment, total (% of total labor force) (national estimate) - healthtot: Health expenditure, total (% of GDP) - educsec: Gross enrolment ratio, secondary, both sexes (%) - educprim: Gross enrollment ratio, primary, both sexes (%) - gdpcapgrow: GDP per capita growth (annual %) - gdpcapcons: GDP per capita (constant 2010 US$) - cap: Gross fixed capital formation (% of GDP) - capgrow: Gross fixed capital formation (annual % growth) - expense: Expense (% of GDP) - taxrev: Tax revenue (% of GDP) - fdi: Foreign direct investment, net inflows (% of GDP) - al_ethnic: Ethnic Fractionalization - al_language: Language Fractionalization - al_religion: Religion Fractionalization - p_democ: Institutionalized Democracy - ln_gdpcapcons: natural log of gdp per capita growth - gdpcapcor: interaction between corruption and gdp per capita growth - gov: Governance indicator"

   file 10cc9110630a581a2fe10095f748e14a6787c416f3b7367d9870c06ff4a18973 · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_9d46affcnaive-olsFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Linha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.

   Chamadas pedidas

   • infer.ols

     {
       "dataset": "dwiputri_the_corruption",
       "x": [
         "corr"
       ],
       "y": "gini"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.olsv0.1.0call_32a739c4decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Linha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "controls": [],
     "dataset": "dwiputri_the_corruption",
     "fe": [],
     "intercept": true,
     "level": 0.95,
     "se": "HC1",
     "subset": null,
     "weights": null,
     "x": [
       "corr"
     ],
     "y": "gini"
   }

   Figuras call_32a739c4

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.corr Coefficient on corr in the regression of gini	2,74653	2.746527171295275	0,5563520.5563524815468895	1,64942 – 3,84363

   Diagnósticos

   • n_obs = 201201
   • k = 22
   • r2 = 0,1843230.18432334480327428
   • df_resid = 199199
   • se_type = "HC1"
   • n_clusters = —

   Tabelas (1)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 29.98374128429151,
         "ci_low": 23.50850212554728,
         "coef": 26.746121704919396,
         "p": 1.7948683899754482e-38,
         "se": 1.6418310985654156,
         "t": 16.290422156267706,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 3.8436300881923664,
         "ci_low": 1.649424254398183,
         "coef": 2.746527171295275,
         "p": 0.0000016775558040029322,
         "se": 0.5563524815468895,
         "t": 4.9366674228877265,
         "term": "corr"
       }
     ]
   }

   • 744 rows were dropped because one of 'gini', 'corr' was missing

   Digests dos dados

   dwiputri_the_corruption e1fda7779831d5b03ea894cd13c84f710e02b4b6c8178046f03c03a311e3911b

   sha256 do resultado

   ae8704b8dbf88b2553d16aaafac96ed454468e6eca7d88cfb9defce9b42436ef

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_83cde3efnaive-olsFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa ingênua (infer.ols): coef.corr = 2,747.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_32a739c4:coef.corr"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   2,747

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa ingênua (infer.ols): coef.corr = 2,747.

   Figuras citadas: call_32a739c4:coef.corr · Parada: answered

   Figura da resposta: call_32a739c4:coef.corr = 2,746532.746527171295275 (se 0,5563520.5563524815468895)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta próximafalhouobrigatória2.746527171 vs -18.126

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)

Downloads desta tarefa