Tarefa paper_repro.fujiwara_2015.tab2_pa_valid98_c1.agent

Veredito

Pergunta feita ao analista

Fujiwara, T. (2015), 'Voting Technology, Political Responsiveness, and Infant Health: Evidence from Brazil', Table II, Panel A, column (1): estimate the jump in valid votes as a share of turnout in the 1998 state legislature elections at the threshold of 40,500 registered voters in 1996, above which municipalities voted electronically in the 1998 elections, as a sharp regression discontinuity. Use a local linear regression on each side of the threshold with a rectangular kernel (unweighted observations), the Imbens-Kalyanaraman bandwidth the paper reports for this outcome, 11,873 registered voters (use that bandwidth as given; do not recompute it), and heteroskedasticity-robust standard errors. Report the jump at the threshold.

Valores esperados e de onde vêm

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

   Fujiwara, T. (2015), 'Voting Technology, Political Responsiveness, and Infant Health: Evidence from Brazil', Table II, Panel A, column (1): estimate the jump in valid votes as a share of turnout in the 1998 state legislature elections at the threshold of 40,500 registered voters in 1996, above which municipalities voted electronically in the 1998 elections, as a sharp regression discontinuity. Use a local linear regression on each side of the threshold with a rectangular kernel (unweighted observations), the Imbens-Kalyanaraman bandwidth the paper reports for this outcome, 11,873 registered voters (use that bandwidth as given; do not recompute it), and heteroskedasticity-robust standard errors. Report the jump at the threshold.

   munic (agent)

   The author's municipality file for Fujiwara (2015), 'Voting Technology, Political Responsiveness, and Infant Health: Evidence from Brazil': one row per Brazilian municipality (5,281 rows). In the 1998 elections, municipalities with more than 40,500 registered voters in 1996 used electronic voting and the others paper ballots; in 1994 every municipality used paper ballots and in 2002 every one voted electronically. Columns: uf, state; voters96, number of registered voters in 1996; r_util98, r_util94, r_util02, valid votes as a share of turnout in the state legislature elections of 1998, 1994 and 2002; attend, turnout as a share of registered voters (1998); regist, registered voters as a share of population (1998); null_est_share and blank_est_share, null and blank votes as a share of turnout (state legislature, 1998); util_pres_share, util_gov_share, util_fed_share, util_sen_share, valid votes as a share of turnout in the presidential, gubernatorial, federal lower chamber and senate elections (1998); right, vote-weighted party ideology; right_meas, votes for parties with measured ideology over total valid votes; right_state, state average of right; illiter, illiteracy rate (percent); less4 and less8, shares without 4 and without 8 years of schooling; gini, Gini index; income, monthly income; latitude; longitude; urbanization, share of urban population; population91 and population00, population in 1991 and 2000 (thousands). The schooling, income, inequality and urbanization variables come from the 1991 census.

   file 5cd5b8796355e025807dc303263b1fbb16f442c3c7551f14ee3557768a310894 · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_66e20ac3gemini-3.8-flashFim: STOP7.442 ms14874 de entrada · 19 de saída · 485 de raciocínio · 0 em cache

   Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

   **My Thought Process for Reproducing Fujiwara (2015), Table II, Panel A, Column (1)** My primary objective here is to meticulously replicate a specific finding from Fujiwara's (2015) paper, specifically Table II, Panel A, column (1). The core task is to estimate the jump in the proportion of valid votes relative to turnout in the 1998 state legislature elections, precisely at the threshold of 40,500 registered voters in 1996. This threshold is critical because it marks the point where municipalities transitioned to electronic voting in 1998. I need to treat this as a sharp regression discontinuity design (RDD). To achieve this, the paper specifies a precise methodology: I must employ a local linear regression on either side of the threshold. The kernel function is to be rectangular (meaning unweighted observations within the bandwidth). Crucially, I am instructed to use the Imbens-Kalyanaraman bandwidth that the paper reports for this particular outcome, which is given as 11,873 registered voters. I am explicitly told *not* to recompute this bandwidth but to use it as provided. Finally, the estimation must use heteroskedasticity-robust standard errors, and the ultimate output should be the estimated jump at the threshold. Now, let's examine the resources at my disposal. I have access to a dataset named `munic`. I need to confirm its relevant columns. I see `voters96`, which is clearly the running variable representing the number of registered voters in 1996. The outcome variable is `r_util98`, which represents valid votes as a share of turnout in the 1998 state legislature elections. The specified threshold is 40,500, and the bandwidth is 11,873. The kernel is rectangular, and the regression order is local linear (polynomial degree 1). The primary tool I intend to use for this RDD estimation is the `infer.rdd` function. Before I proceed, I need to verify its capabilities. I'll check its declaration to ensure it supports all the specified parameters. I see that the `kernel` argument in `infer.rdd` has options for `triangular` and `uniform`. My requirement is `uniform`, which aligns perfectly. The `polynomial` argument defaults to 1, which is exactly what I need for local linear regression. The `cutoff` parameter should be set to 40,500, and the `bandwidth` to 11,873. The `running` variable is `voters96`, and the `y` variable is `r_util98`. The dataset to be used is `munic`. There's one more important consideration. The RDD framework often necessitates a check for density discontinuities at the threshold to ensure the validity of the design – specifically, to rule out "bunching" of observations around the cutoff. The `regression-discontinuity` skill documentation suggests running `infer.density_test` at the same cutoff. This is a crucial diagnostic step. So, before I finalize the `infer.rdd` call, I must first load the `regression-discontinuity` skill, or at least understand its instructions, and then perform this density test. If the density test shows no significant discontinuity, I can proceed with full confidence to run `infer.rdd` with the specified parameters to obtain the jump estimate.

   Chamadas pedidas

   • load_skill (meta-ferramenta)

     {
       "name": "regression-discontinuity"
     }

   Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
3. 2Habilidade
   regression-discontinuityTexto da habilidade
4. 3Turno do modelo
   call_207a0deegemini-3.8-flashFim: STOP5.586 ms15871 de entrada · 120 de saída · 125 de raciocínio · 12762 em cache

   Texto visível

   Estima-se a descontinuidade na proporção de votos válidos sobre o comparecimento em 1998 no corte de 40.500 eleitores com regressão linear local, kernel uniforme e largura de banda de 11.873.

   Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

   **My Thought Process on Applying the Regression Discontinuity Design** Alright, now I need to rigorously check our application of the Regression Discontinuity Design (RDD) against our established rules. Specifically, Rule 6 demands a clear articulation of *why* a particular tool and its associated parameters are chosen *before* each tool call, documenting this as my rationale. In this instance, the core of my task is to execute the RDD analysis itself. Therefore, I'm considering the `infer.rdd` tool. The parameters I need to feed into it are as follows: * **dataset**: I've selected `'munic'` because this is the dataset containing the specific variables we're interested in analyzing for our RDD estimation. * **y**: I've chosen `'r_util98'` as the dependent variable. This represents the outcome we're examining – in this case, the proportion of votes for the incumbent party in 1998 – which is crucial for establishing the discontinuity. * **running**: I've set this to `'voters96'`. This is the running variable, the key predictor that determines treatment assignment based on a threshold. Here, it's the proportion of votes for the incumbent party in 1996, which dictates whether a municipality is considered to have "won" or "lost" based on the cutoff. * **cutoff**: The threshold for our discontinuity is set at `40500`. This is the precise point on the running variable (`voters96`) above which we assume treatment (or in this context, a different political environment or outcome) begins, and below which we have a control group. * **bandwidth**: I've chosen a bandwidth of `11873`. This is a critical parameter for RDD; it defines the window around the cutoff within which observations are considered to be truly comparable. A well-chosen bandwidth is essential for a valid RDD estimation, balancing bias and variance. * **kernel**: I've opted for the `'uniform'` kernel. This function assigns equal weight to all observations within the specified bandwidth. It's a straightforward and commonly used kernel for RDD. * **polynomial**: I'm using `1` for the polynomial order, which is also the default. This implies we're fitting a linear regression on either side of the cutoff. For many RDD applications, a linear local regression is sufficient, but I'm mindful that higher-order polynomials can be considered if the relationship is demonstrably non-linear within the bandwidth. Given these parameters, the logical next step is to execute the `infer.rdd` function. This command will perform the RDD estimation using the specified dataset, variables, and bandwidth, allowing me to observe the estimated discontinuity at the cutoff.

   Chamadas pedidas

   • infer.rdd

     {
       "bandwidth": 11873,
       "cutoff": 40500,
       "dataset": "munic",
       "kernel": "uniform",
       "polynomial": 1,
       "running": "voters96",
       "y": "r_util98"
     }

   Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
5. 4Ferramenta
   infer.rddv0.1.0call_65aa2690decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Estima-se a descontinuidade na proporção de votos válidos sobre o comparecimento em 1998 no corte de 40.500 eleitores com regressão linear local, kernel uniforme e largura de banda de 11.873.

   Argumentos

   {
     "bandwidth": 11873,
     "cluster": null,
     "cutoff": 40500,
     "dataset": "munic",
     "kernel": "uniform",
     "level": 0.95,
     "polynomial": 1,
     "running": "voters96",
     "subset": null,
     "y": "r_util98"
   }

   Figuras call_65aa2690

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   effect Jump in r_util98 at the cutoff of voters96	0,117944	0.11794391631664342	0,01512710.015127131953692786	0,0882953 – 0,147593

   Diagnósticos

   • bandwidth = 11.87311873
   • bandwidth_method = "user"
   • n_left = 174174
   • n_right = 9191
   • kernel = "uniform"
   • polynomial = 11
   • bandwidth_sensitive = false
   • n_obs = 5.2815281
   • se_type = "HC1"

   Tabelas (1)

   {
     "sensitivity": [
       {
         "bandwidth": 5936.5,
         "ci_high": 0.16768329170779034,
         "ci_low": 0.07974345804003045,
         "estimate": 0.1237133748739104,
         "multiplier": 0.5,
         "n_left": 84,
         "n_right": 46,
         "se": 0.022434043268503425
       },
       {
         "bandwidth": 11873,
         "ci_high": 0.1475925501352663,
         "ci_low": 0.08829528249802053,
         "estimate": 0.11794391631664342,
         "multiplier": 1,
         "n_left": 174,
         "n_right": 91,
         "se": 0.015127131953692786
       },
       {
         "bandwidth": 23746,
         "ci_high": 0.14150882582203791,
         "ci_low": 0.10232687378670113,
         "estimate": 0.12191784980436952,
         "multiplier": 2,
         "n_left": 681,
         "n_right": 146,
         "se": 0.009995579598502577
       }
     ]
   }

   Digests dos dados

   munic 4849fb53b02d5e1e529b6e802d6e90e871843cf5f89da8ad229cd022bbd01f2e

   sha256 do resultado

   21df50bb0dd74568df75eb42de8a97f7b8eecb0141c75518d61102bf3cb8b6e0

   Resultado mostrado ao modelo
6. 5Turno do modelo
   call_1146900cgemini-3.8-flashFim: STOP3.186 ms16496 de entrada · 84 de saída · 35 de raciocínio · 12745 em cache

   Texto visível

   Realiza-se o teste de densidade de McCrary no corte de 40.500 eleitores registrados em 1996 para verificar se há indícios de manipulação ou descontinuidade na variável de seleção.

   Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

   **My Thought Process** Right, so the next step in this process, as I understand the instructions from the skill, is to delve into the `infer.density_test`. My focus here is specifically on examining any potential manipulation or anomalies that might be occurring around the predetermined cutoff point of 40,500 voters. This test is designed to scrutinize the distribution of data near this threshold, and I'm anticipating its output will provide critical insights into the integrity of the voter counts at this specific juncture.

   Chamadas pedidas

   • infer.density_test

     {
       "cutoff": 40500,
       "dataset": "munic",
       "running": "voters96"
     }

   Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
7. 6Ferramenta
   infer.density_testv0.1.0call_4d278bd0decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Realiza-se o teste de densidade de McCrary no corte de 40.500 eleitores registrados em 1996 para verificar se há indícios de manipulação ou descontinuidade na variável de seleção.

   Argumentos

   {
     "bandwidth": null,
     "bin_size": null,
     "cutoff": 40500,
     "dataset": "munic",
     "running": "voters96"
   }

   Figuras call_4d278bd0

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   theta Log difference of the density of voters96 just above and just below the cutoff	-2,81005 log points	-2.8100508294499527	0,05355690.05355685921556892	—
   se Standard error of theta	0,0535569 log points	0.05355685921556892	—	—
   z z statistic of theta	-52,4686	-52.46855156571754	—	—
   p_value p-value of no density jump at the cutoff	0 probability	0	—	—

   Diagnósticos

   • method = "mccrary"
   • manipulation = true
   • bin_size = 2.924,282924.2797476678056
   • bandwidth = 7.572.5907572591.729393983
   • n_obs = 5.2815281
   • f_left = 0,0000007369347.369338181453549e-7
   • f_right = 0,00000004436484.436483981740651e-8
   • n_distinct = 4.5954595

   Digests dos dados

   munic 4849fb53b02d5e1e529b6e802d6e90e871843cf5f89da8ad229cd022bbd01f2e

   sha256 do resultado

   2a45344cad48215b4c36889cdbc44b03ebd174cc6a26beb11afc4a71b90e1ee9

   Resultado mostrado ao modelo
8. 7Turno do modelo
   call_9383cb1egemini-3.8-flashFim: STOP31.319 ms16913 de entrada · 468 de saída · 3466 de raciocínio · 12715 em cache

   Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

   **Resumo da Minha Análise do Estudo de Fujiwara (2015)** Ao me debruçar sobre a questão específica referente à Tabela II, Painel A, coluna (1) de Fujiwara (2015), meu primeiro passo foi dissecar cuidadosamente cada componente da solicitação. A tarefa exigia a estimação do salto na proporção de votos válidos sobre o comparecimento nas eleições legislativas estaduais de 1998, no limite de 40.500 eleitores registrados em 1996, onde a votação eletrônica se iniciava. A metodologia prescrita era a de regressão descontínua nítida (Sharp RDD), utilizando regressão linear local em cada lado do ponto de corte, com um kernel retangular (observações não ponderadas), a largura de banda Imbens-Kalyanaraman específica reportada no artigo (11.873 eleitores, a ser utilizada sem recomputação) e erros padrão robustos à heterocedasticidade. O objetivo final era relatar o salto nesse ponto de corte. Ao analisar os resultados do `infer.rdd` (`call_id: call_65aa2690`), observei o valor chave para o "efeito" (`key: 'effect'`) como sendo aproximadamente 0,117944. Isso se traduz em um salto de cerca de 11,8 pontos percentuais. O erro padrão associado (`se: 0.0151271`) e o intervalo de confiança de 95% (`ci: [0.0882953, 0.147593]`) também foram registrados. A largura de banda utilizada foi de 11.873, e o número de observações foi de 174 à esquerda (`n_left`) e 91 à direita (`n_right`) do ponto de corte, totalizando 265 observações na janela analisada. Um ponto de atenção imediata surgiu com o aviso do teste de densidade (`infer.density_test`). A instrução de Fujiwara (2015) menciona que a distribuição do tamanho dos municípios no Brasil segue a lei de Zipf/distribuição de Pareto, o que naturalmente implica uma diminuição na densidade de municípios com o aumento do número de eleitores. O teste de McCrary, no entanto, retornou um `p_value = 0`. Inicialmente, isso me deixou perplexo. Expliquei isso ao notar que a variável `voters96` possui uma cauda direita longa. Embora o declive natural da densidade pudesse ser capturado pelo tamanho de *bin* padrão do teste de McCrary, o teste o sinalizou como `manipulation: true`. Relembrei as diretrizes para desenhos RDD: "Leia os diagnósticos, avisos e itens 'Verificação posterior' que um resultado retorna antes de confiar em uma figura. Se um diagnóstico disser que o desenho falha — um instrumento fraco, ordenamento no corte, poucos clusters, pre-tendências não paralelas — diga isso claramente e não apresente a estimativa como causal." Considerando a possibilidade de refinar o teste de densidade com uma largura de banda ou *bins* mais estreitos, observei que a largura de banda automática do `infer.density_test` era excessivamente grande (7.572.591!). Contudo, também me lembrei que não deveríamos manipular os parâmetros do teste de densidade sem necessidade. O mais crucial era reportar o diagnóstico e incluí-lo nas ressalvas. Voltei à pergunta original para verificar se me pedia para declinar o resultado ou apenas reportar o salto. A instrução era clara: "Reporte o salto no ponto de corte." Ao comparar minhas descobertas com a Tabela II, Painel A, coluna (1) de Fujiwara (2015), a correspondência foi exata. O coeficiente reportado é aproximadamente 0,118 (11,8 p.p.) com um erro padrão de cerca de 0,015. Meus resultados do `infer.rdd` (efeito de 0,117944, s.e. de 0,0151271, largura de banda de 11.873, e 265 observações) replicam perfeitamente o que foi publicado. Em termos de formatação e regras de citação (`figure_refs` e `caveats`), segui estritamente as instruções. Os números foram apresentados como fornecidos pelas ferramentas, utilizando a vírgula decimal conforme exigido para o português. As referências de figuras (`figure_refs`) foram cuidadosamente listadas, incluindo o `call_id` e a chave do resultado. Os resultados do `infer.rdd` (`call_65aa2690`) me forneceram a estimativa principal (`call_65aa2690:effect`), com seu valor de 0,117944, erro padrão de 0,0151271 e intervalo de confiança de 95% [0,0882953, 0,147593]. A análise de sensibilidade, embora não pedida explicitamente para o reporte do salto, indicou que a estimativa é robusta a variações na largura de banda, com estimativas de 0,123713 (na metade da banda) e 0,121918 (no dobro da banda), ambas dentro do intervalo de confiança principal. Do teste de densidade (`call_4d278bd0`), as informações cruciais foram o valor de `theta` (-2,81005) e o `p_value` (0). Estes foram adicionados às referências de figuras (`call_4d278bd0:theta`, `call_4d278bd0:p_value`) e, mais importante, incluídos nas ressalvas para alertar sobre a potencial implicação de ordenamento ou manipulação, mesmo reconhecendo a natureza tipicamente assimétrica da distribuição do tamanho dos municípios brasileiros que pode gerar esse resultado. Portanto, minha análise levou à confirmação do salto estimado e à identificação dos elementos cruciais para um reporte completo e fiel às regras estabelecidas, incluindo os potenciais fatores que poderiam minar a interpretação causal. ```json { "answer": "O salto estimado na proporção de votos válidos sobre o comparecimento é de 0,117944 (erro padrão de 0,0151271; IC 95% [0,0882953, 0,147593]). Este resultado é identificado pelo desenho de regressão descontínua nítida, utilizando regressão linear local com uma largura de banda de 11.873 eleitores. O teste de densidade de McCrary indicou descontinuidade na densidade no ponto de corte (theta de -2,81005; p-valor de 0), sugerindo uma potencial preocupação com ordenamento/manipulação, embora esta seja uma característica comum em distribuições de tamanho populacional, como a dos municípios brasileiros.", "figure_refs": [ "call_65aa2690:effect", "call_4d278bd0:theta", "call_4d278bd0:p_value" ] } ```

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "A estimativa do salto na proporção de votos válidos sobre o comparecimento nas eleições para deputado estadual de 1998, no corte de 40.500 eleitores registrados em 1996, é de 0,117944 (erro padrão robusto de 0,0151271; IC 95%: [0,0882953, 0,147593]).\n\nO modelo utiliza regressão descontínua nítida (sharp RDD) com ajuste linear local em cada lado do corte, kernel uniforme (retangular) e a largura de banda de Imbens–Kalyanaraman reportada pelo autor de 11.873 eleitores. Dentro dessa janela, há 174 municípios à esquerda do corte (voto em cédula de papel) e 91 municípios à direita (voto eletrônico).\n\nA estimativa mostra-se estável em relação à escolha da largura de banda: a meia banda (5.936,5 eleitores), o salto estimado é de 0,123713, e ao dobro da banda (23.746 eleitores), é de 0,121918, ambos situados dentro do intervalo de confiança principal.",
       "caveats": [
         "O teste de densidade de McCrary na variável de seleção aponta descontinuidade no corte de 40.500 eleitores (theta de -2,81005; p-valor de 0), refletindo a queda acentuada da densidade populacional na cauda superior de municípios, o que demanda cautela quanto ao pressuposto de continuidade da densidade.",
         "A amostra na janela é assimétrica (174 municípios abaixo do ponto de corte e 91 no ponto ou acima dele)."
       ],
       "figure_refs": [
         "call_65aa2690:effect",
         "call_4d278bd0:theta",
         "call_4d278bd0:p_value"
       ]
     }

   Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
9. 8Guarda
   resposta aceita

   Números encontrados

   1998 · 40.500 · 1996 · 0,117944 · 0,0151271 · 95% · 0,0882953 · 0,147593 · 11.873 · 174 · 91 · 5.936,5 · 0,123713 · 23.746 · 0,121918 · 40.500 · -2,81005 · 0 · 174 · 91

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

   1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
10. 9Resposta

    A estimativa do salto na proporção de votos válidos sobre o comparecimento nas eleições para deputado estadual de 1998, no corte de 40.500 eleitores registrados em 1996, é de 0,117944 (erro padrão robusto de 0,0151271; IC 95%: [0,0882953, 0,147593]). O modelo utiliza regressão descontínua nítida (sharp RDD) com ajuste linear local em cada lado do corte, kernel uniforme (retangular) e a largura de banda de Imbens–Kalyanaraman reportada pelo autor de 11.873 eleitores. Dentro dessa janela, há 174 municípios à esquerda do corte (voto em cédula de papel) e 91 municípios à direita (voto eletrônico). A estimativa mostra-se estável em relação à escolha da largura de banda: a meia banda (5.936,5 eleitores), o salto estimado é de 0,123713, e ao dobro da banda (23.746 eleitores), é de 0,121918, ambos situados dentro do intervalo de confiança principal. Ressalvas: O teste de densidade de McCrary na variável de seleção aponta descontinuidade no corte de 40.500 eleitores (theta de -2,81005; p-valor de 0), refletindo a queda acentuada da densidade populacional na cauda superior de municípios, o que demanda cautela quanto ao pressuposto de continuidade da densidade. A amostra na janela é assimétrica (174 municípios abaixo do ponto de corte e 91 no ponto ou acima dele).

    • O teste de densidade de McCrary na variável de seleção aponta descontinuidade no corte de 40.500 eleitores (theta de -2,81005; p-valor de 0), refletindo a queda acentuada da densidade populacional na cauda superior de municípios, o que demanda cautela quanto ao pressuposto de continuidade da densidade.
    • A amostra na janela é assimétrica (174 municípios abaixo do ponto de corte e 91 no ponto ou acima dele).

    Figuras citadas: call_65aa2690:effect, call_4d278bd0:theta, call_4d278bd0:p_value · Parada: answered

    Figura da resposta: call_65aa2690:effect = 0,1179440.11794391631664342 (se 0,01512710.015127131953692786)
11. 10Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
12. 11Pontuação
    #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_65aa2690:effect (infer.rdd)
13. 12Pontuação
    #2ferramenta chamadapassouobrigatóriaanswer call is infer.rdd
14. 13Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.rdd.y = 'r_util98'
15. 14Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.rdd.running = 'voters96'
16. 15Pontuação
    #5argumento igualpassouobrigatóriainfer.rdd.cutoff = 40500.0
17. 16Pontuação
    #6argumento igualpassouobrigatóriainfer.rdd.bandwidth = 11873.0
18. 17Pontuação
    #7argumento igualpassouobrigatóriainfer.rdd.kernel = 'uniform'
19. 18Pontuação
    #8argumento igualpassouobrigatóriainfer.rdd.polynomial = 1
20. 19Pontuação
    #9diagnósticopassouobrigatória174 vs 174
21. 20Pontuação
    #10diagnósticopassouobrigatória91 vs 91
22. 21Pontuação
    #11figura da resposta próximapassouobrigatória0.1179439163 vs 0.11794391631644154
23. 22Pontuação
    #12figura da resposta próximapassouobrigatória0.01512713195 vs 0.015127131953666773
24. 23Pontuação
    #13figura da resposta próximapassouregistrada0.1179439163 vs 0.118
25. 24Pontuação
    #14figura da resposta próximapassouregistrada0.01512713195 vs 0.015

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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