Tarefa tool_selection.iv_continuous.test.s1004

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_eecf7d3creferenceFim: 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_58f6a00ddecidido 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_58f6a00d

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.anos_estudo 2SLS effect of anos_estudo on log_salario	0,464498	0.4644976800197844	0,05223280.05223276066148537	0,362082 – 0,566913

   Diagnósticos

   • first_stage_F.anos_estudo = 450,584450.5838152185307
   • partial_r2.anos_estudo = 0,1237080.1237083208513704
   • weak_instrument = false
   • n_obs = 3.0003000
   • se_type = "HC1"
   • n_clusters = —

   Tabelas (3)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 1.5172560890032547,
         "ci_low": -0.11339285562343837,
         "coef": 0.7019316166899081,
         "p": 0.09150378882415945,
         "se": 0.4158215737200596,
         "t": 1.6880596415674771,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 0.5669133571160987,
         "ci_low": 0.3620820029234701,
         "coef": 0.4644976800197844,
         "p": 1.0074032770623122e-18,
         "se": 0.05223276066148537,
         "t": 8.892841851307487,
         "term": "anos_estudo"
       }
     ],
     "first_stage": [
       {
         "ci_high": -0.47640567948954,
         "ci_low": -0.5733749728277633,
         "coef": -0.5248903261586516,
         "endog": "anos_estudo",
         "instrument": "distancia_escola",
         "p": 2.828369541561597e-93,
         "se": 0.024727532122282188,
         "t": -21.226959631999367
       }
     ],
     "reduced_form": [
       {
         "ci_high": -0.17595055973776536,
         "ci_low": -0.31167011779327963,
         "coef": -0.2438103387655225,
         "instrument": "distancia_escola",
         "p": 2.2956996601149614e-12,
         "se": 0.034608994413665606,
         "t": -7.044710281130048
       }
     ]
   }

   Digests dos dados

   dados b2adeaab7dffdc08f2417581afb9e2840b0b78a262736d7188172f260a9ec469

   sha256 do resultado

   c82e25aa7bf0b61e26c074bb986312e4b323dd4b31bd77ecc249c139b9b62fd0

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_fd8707ccreferenceFim: 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 = 0,4645.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_58f6a00d:coef.anos_estudo"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,4645

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.iv_2sls): coef.anos_estudo = 0,4645.

   Figuras citadas: call_58f6a00d:coef.anos_estudo · Parada: answered

   Figura da resposta: call_58f6a00d:coef.anos_estudo = 0,4644980.4644976800197844 (se 0,05223280.05223276066148537)
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 próximapassouobrigatória0.46449768 vs 0.43
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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