Tarefa tool_selection.iv_continuous.test.s1001

Veredito

Pergunta feita ao analista

Qual o efeito causal da escolaridade sobre o salário? Sabemos que pessoas mais habilidosas estudam mais e também ganham mais.

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

   Qual o efeito causal da escolaridade sobre o salário? Sabemos que pessoas mais habilidosas estudam mais e também ganham mais.

   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_ce4181d5referenceFim: 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_afacc35bdecidido 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_afacc35b

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.anos_estudo 2SLS effect of anos_estudo on log_salario	0,57013	0.570130420560325	0,04887370.0488737322268482	0,474301 – 0,66596

   Diagnósticos

   • first_stage_F.anos_estudo = 506,004506.0039864628083
   • partial_r2.anos_estudo = 0,1452420.14524151948962138
   • weak_instrument = false
   • n_obs = 3.0003000
   • se_type = "HC1"
   • n_clusters = —

   Tabelas (3)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 1.8824155774216316,
         "ci_low": 0.354374953569361,
         "coef": 1.1183952654954963,
         "p": 0.004130710813825875,
         "se": 0.3896560685315957,
         "t": 2.870211337167485,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 0.665959863899081,
         "ci_low": 0.47430097722156905,
         "coef": 0.570130420560325,
         "p": 8.768249225897708e-31,
         "se": 0.0488737322268482,
         "t": 11.665375132679772,
         "term": "anos_estudo"
       }
     ],
     "first_stage": [
       {
         "ci_high": -0.5296354912597893,
         "ci_low": -0.630784515860637,
         "coef": -0.5802100035602131,
         "endog": "anos_estudo",
         "instrument": "distancia_escola",
         "p": 1.1249369667756322e-103,
         "se": 0.025793379211613413,
         "t": -22.49453236817357
       }
     ],
     "reduced_form": [
       {
         "ci_high": -0.2547647250987545,
         "ci_low": -0.40682602158742975,
         "coef": -0.3307953733430921,
         "instrument": "distancia_escola",
         "p": 2.269821662217167e-17,
         "se": 0.03877619877423031,
         "t": -8.530887085376982
       }
     ]
   }

   Digests dos dados

   dados ed0b4edb2207d53fb6c136e1ac1e54605550a9fc3983499e0305065fd93f9cf8

   sha256 do resultado

   fbea760886ced860571133440f9cfee773356e1680363dc923d669cd0bbd5b85

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_4a9340dcreferenceFim: 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 = 0,5701.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_afacc35b:coef.anos_estudo"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,5701

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.iv_2sls): coef.anos_estudo = 0,5701.

   Figuras citadas: call_afacc35b:coef.anos_estudo · Parada: answered

   Figura da resposta: call_afacc35b:coef.anos_estudo = 0,570130.570130420560325 (se 0,04887370.0488737322268482)
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 próximapassouobrigatória0.5701304206 vs 0.59
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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