Tarefa tool_selection.rct_cluster.test.s1001

Veredito

Pergunta feita ao analista

O sorteio do programa de tutoria foi feito por escola, não por aluno: escolas inteiras entraram no programa. Estime o efeito na nota de matemática e diga com que precisão.

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

   O sorteio do programa de tutoria foi feito por escola, não por aluno: escolas inteiras entraram no programa. Estime o efeito na nota de matemática e diga com que precisão.

   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_96b077f4rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Atribuição sorteada: diferença de médias entre os grupos.

   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_00c4f662decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Atribuição sorteada: diferença de médias entre os grupos.

   Argumentos

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

   Figuras call_00c4f662

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   ate Average effect of tratado on nota	0,321582	0.3215815361496448	0,07133650.07133648093732808	0,181765 – 0,461398

   Diagnósticos

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

   Digests dos dados

   dados 2b9864c5c02cbaa6307a5f8dac0a1a3b5892c6d60dc253f97db97e155f55572c

   sha256 do resultado

   0c41a271187c544d53dc4706d9f76c469727140cd436802634522a3cdf39e7f0

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_3107c576rules-1Fim: 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 = 0,3216 (IC 95%: 0,1818 a 0,4614).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_00c4f662:ate"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,3216 · 95% · 0,1818 · 0,4614

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.ate): ate = 0,3216 (IC 95%: 0,1818 a 0,4614).

   Figuras citadas: call_00c4f662:ate · Parada: answered

   Figura da resposta: call_00c4f662:ate = 0,3215820.3215815361496448 (se 0,07133650.07133648093732808)
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouobrigatória1 successful call(s) of infer.ate
8. 7Pontuação
   #1argumento igualpassouobrigatóriainfer.ate.cluster = ['escola']
9. 8Pontuação
   #2figura próximapassouobrigatória0.3215815361 vs 0.44
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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