Tarefa tool_selection.iv_continuous.test.s1000

Veredito

Pergunta feita ao analista

Um vereador quer saber se vale investir para manter os jovens mais anos na escola: quanto um ano a mais de estudo aumenta o salário? A comparação simples entre quem estudou mais e quem estudou menos mistura habilidade com estudo.

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

   Um vereador quer saber se vale investir para manter os jovens mais anos na escola: quanto um ano a mais de estudo aumenta o salário? A comparação simples entre quem estudou mais e quem estudou menos mistura habilidade com estudo.

   dados (agent)

   Uma linha por trabalhador. log_salario: log do salário-hora; anos_estudo: anos de estudo concluídos; distancia_escola: distância (padronizada) entre a casa onde a pessoa cresceu e a escola mais próxima, valores maiores significam mais longe. A distância afetou quanto a pessoa estudou, mas não afeta o salário por outra via.

   file — · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_e961283freferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Escolaridade endógena; a distância à escola desloca o estudo sem efeito direto: MQ2E.

   Chamadas pedidas

   • infer.iv_2sls

     {
       "dataset": "dados",
       "endog": [
         "anos_estudo"
       ],
       "instruments": [
         "distancia_escola"
       ],
       "y": "log_salario"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.iv_2slsv0.1.0call_dbfa7cb2decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Escolaridade endógena; a distância à escola desloca o estudo sem efeito direto: MQ2E.

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "dataset": "dados",
     "endog": [
       "anos_estudo"
     ],
     "exog": [],
     "instruments": [
       "distancia_escola"
     ],
     "level": 0.95,
     "se": "HC1",
     "subset": null,
     "y": "log_salario"
   }

   Figuras call_dbfa7cb2

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.anos_estudo 2SLS effect of anos_estudo on log_salario	0,305388	0.30538793654904056	0,03597160.0359716306992882	0,234863 – 0,375912

   Diagnósticos

   • first_stage_F.anos_estudo = 917,467917.4668280395202
   • partial_r2.anos_estudo = 0,1912750.19127532899798871
   • weak_instrument = false
   • n_obs = 4.0004000
   • se_type = "HC1"
   • n_clusters = —

   Tabelas (3)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 2.045445591284511,
         "ci_low": 0.9142775242565196,
         "coef": 1.4798615577705154,
         "p": 3.0374996790739595e-7,
         "se": 0.2884812233835065,
         "t": 5.1298366680981164,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 0.3759123878265253,
         "ci_low": 0.23486348527155582,
         "coef": 0.30538793654904056,
         "p": 2.8815729358730087e-17,
         "se": 0.0359716306992882,
         "t": 8.489688418687216,
         "term": "anos_estudo"
       }
     ],
     "first_stage": [
       {
         "ci_high": -0.6640672452229633,
         "ci_low": -0.7559825830832355,
         "coef": -0.7100249141530994,
         "endog": "anos_estudo",
         "instrument": "distancia_escola",
         "p": 1.2905331740696707e-181,
         "se": 0.023441122399527108,
         "t": -30.289714888712975
       }
     ],
     "reduced_form": [
       {
         "ci_high": -0.1577626007826832,
         "ci_low": -0.275903486080566,
         "coef": -0.21683304343162457,
         "instrument": "distancia_escola",
         "p": 7.33022116329532e-13,
         "se": 0.030129410576351046,
         "t": -7.196723708953654
       }
     ]
   }

   Digests dos dados

   dados 873d41656a5d59614f89be4a840f3a63d4a3c5c6571f4bd7afa61d48f4768abe

   sha256 do resultado

   5aa221df9e6c98e63656fcf5b43756b53013858ca38fa3598e51bdc9111c45d4

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_5542ef10referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.iv_2sls): coef.anos_estudo = 0,3054.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_dbfa7cb2:coef.anos_estudo"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,3054

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.iv_2sls): coef.anos_estudo = 0,3054.

   Figuras citadas: call_dbfa7cb2:coef.anos_estudo · Parada: answered

   Figura da resposta: call_dbfa7cb2:coef.anos_estudo = 0,3053880.30538793654904056 (se 0,03597160.0359716306992882)
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouobrigatória1 successful call(s) of infer.iv_2sls
8. 7Pontuação
   #1ferramenta não chamadapassouregistrada0 call(s) of infer.ols
9. 8Pontuação
   #2uma entrepassouobrigatóriatool_not_called(infer.ols): ok | answer_cites(infer.iv_2sls): ok
10. 9Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.instruments = [['distancia_escola']]
11. 10Pontuação
    #4figura próximapassouobrigatória0.3053879365 vs 0.37
12. 11Pontuação
    #5resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
13. 12Pontuação
    #6uma entrepassouregistradaanswer_cites(infer.iv_2sls): 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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