Tarefa tool_selection.did_2x2.test.s1001

Veredito

Pergunta feita ao analista

Quanto o emprego mudou por causa da lei do piso? Observamos cada loja uma vez antes e uma vez depois da lei, no nosso município e no vizinho, que não adotou o piso.

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

   Quanto o emprego mudou por causa da lei do piso? Observamos cada loja uma vez antes e uma vez depois da lei, no nosso município e no vizinho, que não adotou o piso.

   dados (agent)

   Uma linha por loja e período. loja: código da loja; nj: 1 se a loja fica no município que adotou o piso salarial, 0 se fica no município vizinho; depois: 1 no período após a lei, 0 antes; empregados: número de empregados em tempo integral equivalente.

   file — · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_0569cb84referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Dois grupos, antes e depois de uma data: diferenças em diferenças 2×2.

   Chamadas pedidas

   • infer.did_2x2

     {
       "cluster": "loja",
       "dataset": "dados",
       "post": "depois",
       "treated": "nj",
       "y": "empregados"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.did_2x2v0.1.0call_0f9e9569decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Dois grupos, antes e depois de uma data: diferenças em diferenças 2×2.

   Argumentos

   {
     "cluster": "loja",
     "controls": [],
     "dataset": "dados",
     "level": 0.95,
     "post": "depois",
     "treated": "nj",
     "y": "empregados"
   }

   Figuras call_0f9e9569

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   did Difference-in-differences effect on empregados	2,11142	2.1114245884207876	0,1481590.1481590119001762	1,82015 – 2,4027

   Diagnósticos

   • design = "panel_first_difference"
   • n_obs = 800800
   • se_type = "HC1"
   • parallel_trends = "untestable"
   • n_units = 400400

   Tabelas (1)

   {
     "means": [
       {
         "group": "treated",
         "mean": 1.5994329561163374,
         "n": 200,
         "period": "before"
       },
       {
         "group": "treated",
         "mean": 4.487524889870923,
         "n": 200,
         "period": "after"
       },
       {
         "group": "comparison",
         "mean": 0.1070445277310008,
         "n": 200,
         "period": "before"
       },
       {
         "group": "comparison",
         "mean": 0.8837118730647995,
         "n": 200,
         "period": "after"
       }
     ]
   }

   • with two periods parallel trends cannot be tested

   Digests dos dados

   dados efe0dced1dce9e07468eae730303d93e6b4436f5304da4e72145b9564100c412

   sha256 do resultado

   64db7a10558a69cd72042e784571dabf71fd6bc45cdefecce186f5fa15c5de42

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_9ebac638referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.did_2x2): did = 2,111.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_0f9e9569:did"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   2,111

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.did_2x2): did = 2,111.

   Figuras citadas: call_0f9e9569:did · Parada: answered

   Figura da resposta: call_0f9e9569:did = 2,111422.1114245884207876 (se 0,1481590.1481590119001762)
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouobrigatória1 successful call(s) of infer.did_2x2
8. 7Pontuação
   #1figura próximapassouobrigatória2.111424588 vs 2.04
9. 8Pontuação
   #2resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
10. 9Pontuação
    #3uma entrepassouregistradaanswer_cites(infer.did_2x2): 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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