Tarefa tool_selection.rct_cluster.test.s1002

Veredito

Pergunta feita ao analista

Temos as notas de 2.000 alunos de 100 escolas; o programa foi atribuído aleatoriamente às escolas. Qual foi o impacto sobre a nota?

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

   Temos as notas de 2.000 alunos de 100 escolas; o programa foi atribuído aleatoriamente às escolas. Qual foi o impacto sobre a nota?

   dados (agent)

   Uma linha por aluno. escola: código da escola do aluno; nota: nota padronizada na prova municipal ao fim do ano; tratado: 1 se a escola do aluno entrou no programa; nota_base: nota padronizada no início do ano.

   file — · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_deaf5fafreferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Sorteio por escola: diferença de médias com erros agrupados por escola.

   Chamadas pedidas

   • infer.ate

     {
       "cluster": "escola",
       "dataset": "dados",
       "treatment": "tratado",
       "y": "nota"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.atev0.1.0call_449ea4a1decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Sorteio por escola: diferença de médias com erros agrupados por escola.

   Argumentos

   {
     "cluster": "escola",
     "covariates": [],
     "dataset": "dados",
     "level": 0.95,
     "treatment": "tratado",
     "weights": null,
     "y": "nota"
   }

   Figuras call_449ea4a1

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   ate Average effect of tratado on nota	0,655777	0.65577657730227	0,07494450.07494451438080556	0,508888 – 0,802665

   Diagnósticos

   • n_treated = 1.0001000
   • n_control = 1.0001000
   • se_type = "cluster"
   • n_clusters = 100100

   Digests dos dados

   dados 437768434a1f064b23dfc4f59c78263cec4fc4c636a2163d35039af9f305ec25

   sha256 do resultado

   61dcaf587a6014490db0433af5c0f47f8768555ae2a9a8e280c5ef09e00ff202

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_c1e1771breferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.ate): ate = 0,6558.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_449ea4a1:ate"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,6558

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.ate): ate = 0,6558.

   Figuras citadas: call_449ea4a1:ate · Parada: answered

   Figura da resposta: call_449ea4a1:ate = 0,6557770.65577657730227 (se 0,07494450.07494451438080556)
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouobrigatória1 successful call(s) of infer.ate
8. 7Pontuação
   #1argumento igualpassouobrigatóriainfer.ate.cluster = ['escola']
9. 8Pontuação
   #2figura próximapassouobrigatória0.6557765773 vs 0.53
10. 9Pontuação
    #3resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
11. 10Pontuação
    #4uma entrepassouregistradaanswer_cites(infer.ate): 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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