Pular para o conteúdo

Tarefa paper_repro.angrist_krueger_1991.tab5_c1.agent

paper_reproagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T165744Z-suite-paper_repro-scripted-def9df

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.

Família do método (das chamadas de ferramentas): Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO) · infer.ols (ols · regressão linear)

Calculado pelo agente
coef.educ =0,0710810.07108104582881641
Coefficient on educ in the regression of lwklywge
via infer.ols (call_ef18250b)
Valor esperado (gabarito)
coef.educ =0,0710810.0710810458289115
statsmodels 0.15.0: the reference specification of angrist_krueger_1991 tab5_c1 (infer.ols, figure 'coef.educ') on an independent code path
Como foi validado
10 de 10 verificações obrigatórias aprovadas
relativa 0.000001 · absoluta 3.3900670357195307e-10

Pergunta feita ao analista

Angrist and Krueger (1991), 'Does Compulsory School Attendance Affect Schooling and Earnings?', Table V, column (1): for men born in 1930-1939 in the 1980 Census, estimate by ordinary least squares the return to education, regressing the log of weekly earnings on years of education with nine year-of-birth dummies and an intercept. Report the coefficient on years of education.

Resposta

Estimativa (infer.ols): coef.educ = 0,07108.

Como o agente resolveu e como foi validado

Resumo passo a passo do que o agente executou, por que o caminho está correto e como cada verificação conferiu o resultado.

  1. 1Preparação da base de dados
    asciiqob— Joshua Angrist's minimal extract of the 1980 Census used by Angrist and Krueger (1991), 'Does Compulsory School Attendance Affect Schooling and Earnings?' (asciiqob.txt in asciiqob.zip): one row per man born in the United States in 1930-1939, from the 5 percent public-use sample of the 1980 Census (329,509 rows). Columns: lwklywge, the log of weekly earnings in 1979; educ, years of education; yob, year of birth (30 for 1930 to 39 for 1939); qob, quarter of birth (1 to 4); pob, state of birth (census code). Added by the declared transforms: yob_30 to yob_39, one indicator per year of birth; qtr_1 to qtr_4, one indicator per quarter of birth; and qtr1_yob30 to qtr3_yob39, thirty columns, each the product of the indicator for quarter of birth 1, 2 or 3 and the indicator for one year of birth (qtr2_yob35 is 1 for men born in the second quarter of 1935).
    Transformação "dummies" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"column":"yob","drop_first":false,"prefix":"yob"}
    Transformação "dummies" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"column":"qob","drop_first":false,"prefix":"qtr"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_1","yob_30"]},"name":"qtr1_yob30","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_1","yob_31"]},"name":"qtr1_yob31","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_1","yob_32"]},"name":"qtr1_yob32","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_1","yob_33"]},"name":"qtr1_yob33","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_1","yob_34"]},"name":"qtr1_yob34","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_1","yob_35"]},"name":"qtr1_yob35","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_1","yob_36"]},"name":"qtr1_yob36","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_1","yob_37"]},"name":"qtr1_yob37","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_1","yob_38"]},"name":"qtr1_yob38","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_1","yob_39"]},"name":"qtr1_yob39","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_2","yob_30"]},"name":"qtr2_yob30","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_2","yob_31"]},"name":"qtr2_yob31","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_2","yob_32"]},"name":"qtr2_yob32","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_2","yob_33"]},"name":"qtr2_yob33","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_2","yob_34"]},"name":"qtr2_yob34","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_2","yob_35"]},"name":"qtr2_yob35","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_2","yob_36"]},"name":"qtr2_yob36","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_2","yob_37"]},"name":"qtr2_yob37","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_2","yob_38"]},"name":"qtr2_yob38","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_2","yob_39"]},"name":"qtr2_yob39","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_3","yob_30"]},"name":"qtr3_yob30","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_3","yob_31"]},"name":"qtr3_yob31","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_3","yob_32"]},"name":"qtr3_yob32","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_3","yob_33"]},"name":"qtr3_yob33","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_3","yob_34"]},"name":"qtr3_yob34","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_3","yob_35"]},"name":"qtr3_yob35","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_3","yob_36"]},"name":"qtr3_yob36","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_3","yob_37"]},"name":"qtr3_yob37","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_3","yob_38"]},"name":"qtr3_yob38","op":"interaction"}
    Transformação "derive" aplicada à base "asciiqob" (329509 → 329509 linhas). {"args":{"columns":["qtr_3","yob_39"]},"name":"qtr3_yob39","op":"interaction"}
  2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.ols(Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO))citada na respostacoincide com a referência
    Ver chamada call_ef18250b nos detalhes

    Table V, column (1): OLS of the log weekly wage on years of education with nine year-of-birth dummies (the authors' 'QOB Table V.do': reg LWKLYWGE EDUC YR20-YR28, classical errors).

    Por que este é o caminho de referência: Table V, column (1): OLS of the log weekly wage on years of education with nine year-of-birth dummies (the authors' 'QOB Table V.do': reg LWKLYWGE EDUC YR20-YR28, classical errors).
    Argumentos principais
    controls:
    ["yob_30","yob_31","yob_32","yob_33","yob_34","yob_35","yob_36","yob_37","yob_38"]
    dataset:
    "asciiqob"
    intercept:
    true
    level:
    0,950.95
    se:
    "classical"
    x:
    ["educ"]
    y:
    "lwklywge"
    Resultado calculado
    • coef.educ = 0,071081 0.07108104582881641
      Coefficient on educ in the regression of lwklywge
    Diagnósticos: n_obs = 329.509329509 (observations used) · k = 1111 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 0,1177450.1177450558150579 · df_resid = 329.498329498 · se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
  3. 3Conferência de lastro e resposta final

    Todos os 1 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).

    Números encontrados: 0,07108
    Figuras citadas: call_ef18250b:coef.educ
    • #0resposta com lastro
      Garante que todo número citado no texto veio de uma ferramenta ou do enunciado (sem cálculo mental do modelo).
    • #1figura da resposta escolhida
      an answer figure: the effect of an estimator call the answer cites
    • #2uma entre
      acceptable tools: the reference tool and its alternatives
    • #3argumento igualy
      outcome: log weekly earnings
    • #4argumento igualx
      the regressor: years of education
    • #5argumento igualy
      alternative infer.fe
    • #6argumento igualunit
      alternative infer.fe
    • #7diagnósticon_obs
      Confere o diagnóstico "n_obs" reportado pela ferramenta.
    • #8diagnósticon_obs
      alternative infer.fe
    • #9figura da resposta próxima
      software reference
    • #10figura da resposta próxima
      software reference, SE: recorded, not required (the question does not state the convention)
    • #11figura da resposta próxima
      published cell: recorded, never required on T2/T3
    • #12figura da resposta próxima
      published cell, SE: recorded, never required on T2/T3

Aprofundamento técnico para especialistas

Acesso direto às fontes primárias, tabela formal de verificações, comparação de argumentos, trajetória completa com prompts brutos e somas SHA-256.

Valores esperados e de onde vêm

angrist_krueger_1991.tab5_c1.software

Fonte
statsmodels 0.15.0: the reference specification of angrist_krueger_1991 tab5_c1 (infer.ols, figure 'coef.educ') on an independent code path
Tipo
software
Localização
angrist_krueger_1991: Table V (OLS and TSLS estimates of the return to education for men born 1930-1939: 1980 Census), column (1) OLS, row 'Years of education'
Valor
0,0710810.0710810458289115 (se 0,0003390070.00033900670357195307)
Conferido por
execução de software · sm.OLS(lwklywge, add_constant(['educ', 'yob_30', 'yob_31', 'yob_32', 'yob_33', 'yob_34', 'yob_35', 'yob_36', 'yob_37', 'yob_38'])).fit(cov_type='nonrobust') on asciiqob (asciiqob.txt of the file pinned at sha256 0b6c505e52fd6c9f6194c356c91688acf2f8937b5023a84e754e942c9a2f2dcc, after its 32 declared transforms); n_obs = 329509. The tool infer.ols (magi_infer, numpy) does not call statsmodels. Written by scripts/paper_repro_reference.py.
Implementação
independente da ferramenta
Endereço
https://pypi.org/project/statsmodels/0.15.0/
  • #9 figura da resposta próxima: 0,0710810.0710810458289115 · relativa 0.000001 · absoluta 3.3900670357195307e-10
  • #10 figura da resposta próxima: 0,0003390070.00033900670357195307 · relativa 0.000001 · absoluta 3.3900670357195307e-10

angrist_krueger_1991.tab5_c1.paper

Fonte
Angrist, J. D. and Krueger, A. B. (1991). Does Compulsory School Attendance Affect Schooling and Earnings? Quarterly Journal of Economics 106(4): 979-1014.
Tipo
paper
Localização
Table V (OLS and TSLS estimates of the return to education for men born 1930-1939: 1980 Census), column (1) OLS, row 'Years of education'
Página
1000
Trecho
Years of education 0.0711 (0.0003)
Valor como publicado
0.0711
Erro-padrão como publicado
0.0003
Valor
0,07110.0711 (se 0,00030.0003) log points of weekly earnings per year of education
Conferido por
fonte primária · Read on 2026-10-15 from the JSTOR copy of the QJE article on a WWU course page (37-page PDF); Table V is a rotated scan on PDF page 23 (printed page 1000), read from the rendered page image. Notes: 'Standard errors are in parentheses. Sample size is 329,509.' The authors' posted 'QOB Table V.do' runs reg LWKLYWGE EDUC YR20-YR28 (classical errors); its posted log QOB_V.log prints .071081 (.000339) on 329,509 rows. Data fact checked before any estimate: asciiqob.txt has 329,509 rows, years of birth 30-39 and quarters 1-4.
sha256 da cópia lida
30ae8da0ac7b02e59084b9d21c23843cc39dfe031e9489bf95c41ec6762887b2 (identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)
Endereço
https://doi.org/10.2307/2937954
Licença
Copyright of the publisher; cited, not reproduced.
  • #11 figura da resposta próxima: 0,07110.0711 · published_cell d=4 · absoluta 0.000050001000000000005
  • #12 figura da resposta próxima: 0,00030.0003 · published_cell d=4 (the SE as printed) · absoluta 0.000050001000000000005
Especificação técnica do gabarito

Angrist, J. D. and Krueger, A. B. (1991). Does Compulsory School Attendance Affect Schooling and Earnings? Quarterly Journal of Economics 106(4): 979-1014. Table V (OLS and TSLS estimates of the return to education for men born 1930-1939: 1980 Census), column (1) OLS, row 'Years of education' (source angrist_krueger_1991.tab5_c1.paper); software reference angrist_krueger_1991.tab5_c1.software: statsmodels 0.15.0: the reference specification of angrist_krueger_1991 tab5_c1 (infer.ols, figure 'coef.educ') on an independent code path

Verificações

Cada verificação, o que esperava, o que observou e a chamada que leu
#VerificaçãoObrigatóriaResultadoEsperadoObservadoTolerânciaFonteChamada
0
resposta com lastro
Garante que todo número citado no texto veio de uma ferramenta ou do enunciado (sem cálculo mental do modelo).
every number backed
obrigatóriapassou0 sem lastro0 sem lastro[]———
1
figura da resposta escolhida
an answer figure: the effect of an estimator call the answer cites
answer figure call_ef18250b:coef.educ (infer.ols)
obrigatóriapassou—"call_ef18250b:coef.educ"——call_ef18250b
2
uma entre
acceptable tools: the reference tool and its alternatives
tool_called(infer.ols): ok | tool_called(infer.fe): answer call is infer.ols
obrigatóriapassou[{"abs_tol":null,"bind":"answer_call","column":null,"failure_class":null,"field":"value","interval":false,"key":null,"kind":"tool_called","min_lre":null,"note":"","open_interval":false,"rel_tol":null,"required":true,"source_id":null,"table":null,"tool":"infer.ols","value":null,"weight":1,"where":null},{"abs_tol":null,"bind":"answer_call","column":null,"failure_class":null,"field":"value","interval":false,"key":null,"kind":"tool_called","min_lre":null,"note":"","open_interval":false,"rel_tol":null,"required":true,"source_id":null,"table":null,"tool":"infer.fe","value":null,"weight":1,"where":null}]"infer.ols"——call_ef18250b
3
argumento igualy
outcome: log weekly earnings
infer.ols.y = 'lwklywge'
obrigatóriapassou"lwklywge""lwklywge"——call_ef18250b
4
argumento igualx
the regressor: years of education
infer.ols.x = ['educ']
obrigatóriapassou["educ"]["educ"]——call_ef18250b
5
argumento igualy
alternative infer.fe
not applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe
obrigatóriapassou"lwklywge"———call_ef18250b
6
argumento igualunit
alternative infer.fe
not applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe
obrigatóriapassou"yob"———call_ef18250b
7
diagnósticon_obs
Confere o diagnóstico "n_obs" reportado pela ferramenta.
329509 vs 329509
obrigatóriapassou329.509329509329.509329509default rel 1e-6 (abs floor 1e-6)—call_ef18250b
8
diagnósticon_obs
alternative infer.fe
not applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe
obrigatóriapassou329.509329509—default rel 1e-6 (abs floor 1e-6)—call_ef18250b
9
figura da resposta próxima
software reference
0.07108104583 vs 0.0710810458289115
obrigatóriapassou0,0710810.07108104582891150,0710810.07108104582881641relativa 0.000001 · absoluta 3.3900670357195307e-10angrist_krueger_1991.tab5_c1.softwarecall_ef18250b
10
figura da resposta próxima
software reference, SE: recorded, not required (the question does not state the convention)
0.0003390067036 vs 0.00033900670357195307
registradapassou0,0003390070.000339006703571953070,0003390070.00033900670357156064relativa 0.000001 · absoluta 3.3900670357195307e-10angrist_krueger_1991.tab5_c1.softwarecall_ef18250b
11
figura da resposta próxima
published cell: recorded, never required on T2/T3
0.07108104583 vs 0.0711
registradapassou0,07110.07110,0710810.07108104582881641published_cell d=4 · absoluta 0.000050001000000000005angrist_krueger_1991.tab5_c1.papercall_ef18250b
12
figura da resposta próxima
published cell, SE: recorded, never required on T2/T3
0.0003390067036 vs 0.0003
registradapassou0,00030.00030,0003390070.00033900670357156064published_cell d=4 (the SE as printed) · absoluta 0.000050001000000000005angrist_krueger_1991.tab5_c1.papercall_ef18250b

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

a tarefa T1 do mesmo alvo (paper_repro.angrist_krueger_1991.tab5_c1.tool)

Referência: infer.olsChamada do agente: infer.ols (call_ef18250b)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
controls["yob_30","yob_31","yob_32","yob_33","yob_34","yob_35","yob_36","yob_37","yob_38"]["yob_30","yob_31","yob_32","yob_33","yob_34","yob_35","yob_36","yob_37","yob_38"]igual
dataset"asciiqob""asciiqob"igual
fe—[]não fixado pela referência
intercept—truenão fixado pela referência
level—0,950.95não fixado pela referência
se"classical""classical"igual
subset——não fixado pela referência
weights——não fixado pela referência
x["educ"]["educ"]igual
y"lwklywge""lwklywge"igual

Trajetória

Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

  1. 0Início

    Angrist and Krueger (1991), 'Does Compulsory School Attendance Affect Schooling and Earnings?', Table V, column (1): for men born in 1930-1939 in the 1980 Census, estimate by ordinary least squares the return to education, regressing the log of weekly earnings on years of education with nine year-of-birth dummies and an intercept. Report the coefficient on years of education.

    asciiqob (agent)

    Joshua Angrist's minimal extract of the 1980 Census used by Angrist and Krueger (1991), 'Does Compulsory School Attendance Affect Schooling and Earnings?' (asciiqob.txt in asciiqob.zip): one row per man born in the United States in 1930-1939, from the 5 percent public-use sample of the 1980 Census (329,509 rows). Columns: lwklywge, the log of weekly earnings in 1979; educ, years of education; yob, year of birth (30 for 1930 to 39 for 1939); qob, quarter of birth (1 to 4); pob, state of birth (census code). Added by the declared transforms: yob_30 to yob_39, one indicator per year of birth; qtr_1 to qtr_4, one indicator per quarter of birth; and qtr1_yob30 to qtr3_yob39, thirty columns, each the product of the indicator for quarter of birth 1, 2 or 3 and the indicator for one year of birth (qtr2_yob35 is 1 for men born in the second quarter of 1935).

    file 0b6c505e52fd6c9f6194c356c91688acf2f8937b5023a84e754e942c9a2f2dcc · frame —
    1. dummies {"column":"yob","drop_first":false,"prefix":"yob"}
    2. dummies {"column":"qob","drop_first":false,"prefix":"qtr"}
    3. derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_30"]},"name":"qtr1_yob30","op":"interaction"}
    4. derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_31"]},"name":"qtr1_yob31","op":"interaction"}
    5. derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_32"]},"name":"qtr1_yob32","op":"interaction"}
    6. derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_33"]},"name":"qtr1_yob33","op":"interaction"}
    7. derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_34"]},"name":"qtr1_yob34","op":"interaction"}
    8. derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_35"]},"name":"qtr1_yob35","op":"interaction"}
    9. derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_36"]},"name":"qtr1_yob36","op":"interaction"}
    10. derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_37"]},"name":"qtr1_yob37","op":"interaction"}
    11. derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_38"]},"name":"qtr1_yob38","op":"interaction"}
    12. derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_39"]},"name":"qtr1_yob39","op":"interaction"}
    13. derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_30"]},"name":"qtr2_yob30","op":"interaction"}
    14. derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_31"]},"name":"qtr2_yob31","op":"interaction"}
    15. derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_32"]},"name":"qtr2_yob32","op":"interaction"}
    16. derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_33"]},"name":"qtr2_yob33","op":"interaction"}
    17. derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_34"]},"name":"qtr2_yob34","op":"interaction"}
    18. derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_35"]},"name":"qtr2_yob35","op":"interaction"}
    19. derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_36"]},"name":"qtr2_yob36","op":"interaction"}
    20. derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_37"]},"name":"qtr2_yob37","op":"interaction"}
    21. derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_38"]},"name":"qtr2_yob38","op":"interaction"}
    22. derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_39"]},"name":"qtr2_yob39","op":"interaction"}
    23. derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_30"]},"name":"qtr3_yob30","op":"interaction"}
    24. derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_31"]},"name":"qtr3_yob31","op":"interaction"}
    25. derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_32"]},"name":"qtr3_yob32","op":"interaction"}
    26. derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_33"]},"name":"qtr3_yob33","op":"interaction"}
    27. derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_34"]},"name":"qtr3_yob34","op":"interaction"}
    28. derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_35"]},"name":"qtr3_yob35","op":"interaction"}
    29. derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_36"]},"name":"qtr3_yob36","op":"interaction"}
    30. derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_37"]},"name":"qtr3_yob37","op":"interaction"}
    31. derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_38"]},"name":"qtr3_yob38","op":"interaction"}
    32. derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_39"]},"name":"qtr3_yob39","op":"interaction"}
  2. 1Transformação
    asciiqob · dummies {"column":"yob","drop_first":false,"prefix":"yob"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 845a36d4dcec → d4b277b4997b
  3. 2Transformação
    asciiqob · dummies {"column":"qob","drop_first":false,"prefix":"qtr"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: d4b277b4997b → 2c53c053bf00
  4. 3Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_30"]},"name":"qtr1_yob30","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 2c53c053bf00 → cf52bf944241
  5. 4Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_31"]},"name":"qtr1_yob31","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: cf52bf944241 → c572825a7957
  6. 5Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_32"]},"name":"qtr1_yob32","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: c572825a7957 → f423f0515e53
  7. 6Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_33"]},"name":"qtr1_yob33","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: f423f0515e53 → 53a56d68c9d1
  8. 7Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_34"]},"name":"qtr1_yob34","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 53a56d68c9d1 → 4a3cff9083bb
  9. 8Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_35"]},"name":"qtr1_yob35","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 4a3cff9083bb → 373b8fd4038e
  10. 9Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_36"]},"name":"qtr1_yob36","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 373b8fd4038e → e7e4772d7f72
  11. 10Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_37"]},"name":"qtr1_yob37","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: e7e4772d7f72 → 493704cb4202
  12. 11Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_38"]},"name":"qtr1_yob38","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 493704cb4202 → 459fa0f19579
  13. 12Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_1","yob_39"]},"name":"qtr1_yob39","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 459fa0f19579 → 85c2fdc43e1d
  14. 13Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_30"]},"name":"qtr2_yob30","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 85c2fdc43e1d → 221b8d8c4186
  15. 14Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_31"]},"name":"qtr2_yob31","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 221b8d8c4186 → 318603958de3
  16. 15Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_32"]},"name":"qtr2_yob32","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 318603958de3 → 069525d0a1fe
  17. 16Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_33"]},"name":"qtr2_yob33","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 069525d0a1fe → 64ef72351a15
  18. 17Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_34"]},"name":"qtr2_yob34","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 64ef72351a15 → 0c272ae20586
  19. 18Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_35"]},"name":"qtr2_yob35","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 0c272ae20586 → 7856b1936015
  20. 19Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_36"]},"name":"qtr2_yob36","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 7856b1936015 → 06252be82053
  21. 20Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_37"]},"name":"qtr2_yob37","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 06252be82053 → 4a442f63e865
  22. 21Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_38"]},"name":"qtr2_yob38","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 4a442f63e865 → 1a895d8e4ad2
  23. 22Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_2","yob_39"]},"name":"qtr2_yob39","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 1a895d8e4ad2 → 7fd62953f64c
  24. 23Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_30"]},"name":"qtr3_yob30","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 7fd62953f64c → fbb95e831358
  25. 24Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_31"]},"name":"qtr3_yob31","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: fbb95e831358 → 3c39c77165ba
  26. 25Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_32"]},"name":"qtr3_yob32","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 3c39c77165ba → 7e4ccc705689
  27. 26Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_33"]},"name":"qtr3_yob33","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 7e4ccc705689 → e14e138d365d
  28. 27Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_34"]},"name":"qtr3_yob34","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: e14e138d365d → efea1aed1a08
  29. 28Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_35"]},"name":"qtr3_yob35","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: efea1aed1a08 → 889c869c49df
  30. 29Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_36"]},"name":"qtr3_yob36","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 889c869c49df → 4690bc1fd2a9
  31. 30Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_37"]},"name":"qtr3_yob37","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 4690bc1fd2a9 → 73cf0a1d91c6
  32. 31Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_38"]},"name":"qtr3_yob38","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: 73cf0a1d91c6 → adbbeec74207
  33. 32Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_39"]},"name":"qtr3_yob39","op":"interaction"}
    329509 → 329509 linhas
    Frame antes → depois: adbbeec74207 → 654074d5953a
  34. 33Turno do modelo
    call_1d35d63dreferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
    Texto visível

    Table V, column (1): OLS of the log weekly wage on years of education with nine year-of-birth dummies (the authors' 'QOB Table V.do': reg LWKLYWGE EDUC YR20-YR28, classical errors).

    Chamadas pedidas
    • infer.ols
      {
        "controls": [
          "yob_30",
          "yob_31",
          "yob_32",
          "yob_33",
          "yob_34",
          "yob_35",
          "yob_36",
          "yob_37",
          "yob_38"
        ],
        "dataset": "asciiqob",
        "se": "classical",
        "x": [
          "educ"
        ],
        "y": "lwklywge"
      }
  35. 34Ferramenta
    infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_ef18250bdecidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: Table V, column (1): OLS of the log weekly wage on years of education with nine year-of-birth dummies (the authors' 'QOB Table V.do': reg LWKLYWGE EDUC YR20-YR28, classical errors).

    Argumentos
    {
      "cluster": null,
      "controls": [
        "yob_30",
        "yob_31",
        "yob_32",
        "yob_33",
        "yob_34",
        "yob_35",
        "yob_36",
        "yob_37",
        "yob_38"
      ],
      "dataset": "asciiqob",
      "fe": [],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "classical",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "educ"
      ],
      "y": "lwklywge"
    }
    Figuras call_ef18250b
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    coef.educ
    Coefficient on educ in the regression of lwklywge
    0,0710810.071081045828816410,0003390070.000339006703571560640,0704166 – 0,0717455
    Diagnósticos
    • n_obs = 329.509329509 (observations used)
    • k = 1111 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
    • r2 = 0,1177450.1177450558150579
    • df_resid = 329.498329498
    • se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
    • n_clusters = — (errors not clustered)
    Derivação matemática e pressupostos
    coef.educ
    1. Coeficiente de educ na regressão por mínimos quadrados ordinários de lwklywge.→ 0,071081 (0.07108104582881641)
    2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,000339007 (0.00033900670357156064)
    3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 329498 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep
    Pressupostos do estimador
    • the conditional mean of the outcome is linear in the regressors
    • errors are independent and have the same variance for every observation
    Tabelas (1)
    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 4.980073763723187,
          "ci_low": 4.958295557756529,
          "coef": 4.969184660739858,
          "p": 0,
          "se": 0.005555746467603576,
          "t": 894.4225028474478,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": 0.07174548919907373,
          "ci_low": 0.0704166024585591,
          "coef": 0.07108104582881641,
          "p": 0,
          "se": 0.00033900670357156064,
          "t": 209.67445504750017,
          "term": "educ"
        },
        {
          "ci_high": 0.057663300486414694,
          "ci_low": 0.0386639519530055,
          "coef": 0.0481636262197101,
          "p": 2.8920433499914834e-23,
          "se": 0.004846843843007942,
          "t": 9.937111196431665,
          "term": "yob_30"
        },
        {
          "ci_high": 0.05151117255754221,
          "ci_low": 0.03204116994341719,
          "coef": 0.0417761712504797,
          "p": 4.0847872439425524e-17,
          "se": 0.004966910424727453,
          "t": 8.41089685098802,
          "term": "yob_31"
        },
        {
          "ci_high": 0.04292603171523169,
          "ci_low": 0.023724471376134836,
          "coef": 0.03332525154568326,
          "p": 1.0245656210041011e-11,
          "se": 0.004898429245720953,
          "t": 6.8032526089449386,
          "term": "yob_32"
        },
        {
          "ci_high": 0.04029944253506369,
          "ci_low": 0.020861484576049243,
          "coef": 0.030580463555556468,
          "p": 6.968340745525596e-10,
          "se": 0.0049587356476265,
          "t": 6.166988064829351,
          "term": "yob_33"
        },
        {
          "ci_high": 0.03678702466614902,
          "ci_low": 0.017541712214915357,
          "coef": 0.02716436844053219,
          "p": 3.151830383346887e-8,
          "se": 0.004909590662911443,
          "t": 5.532919199504794,
          "term": "yob_34"
        },
        {
          "ci_high": 0.02482407064948626,
          "ci_low": 0.005713825868385208,
          "coef": 0.015268948258935735,
          "p": 0.001736316448090996,
          "se": 0.004875134118034627,
          "t": 3.132005784712913,
          "term": "yob_35"
        },
        {
          "ci_high": 0.025944795516238395,
          "ci_low": 0.006820913877853729,
          "coef": 0.016382854697046062,
          "p": 0.000784899983250074,
          "se": 0.004878612959303676,
          "t": 3.35809682664074,
          "term": "yob_36"
        },
        {
          "ci_high": 0.020917386642490526,
          "ci_low": 0.0019856367430145447,
          "coef": 0.011451511692752535,
          "p": 0.017735312689134728,
          "se": 0.0048295990400033136,
          "t": 2.3711102304560416,
          "term": "yob_37"
        },
        {
          "ci_high": 0.020651850321981136,
          "ci_low": 0.0018944840843780186,
          "coef": 0.011273167203179578,
          "p": 0.01847930465530441,
          "se": 0.0047851127579403565,
          "t": 2.3558832933399585,
          "term": "yob_38"
        }
      ]
    }
    Hashes SHA-256 e metadados de reprodução
    Digests dos dados
    asciiqob 654074d5953a60c49422fd28f157a9ede3a844493e1280ba284d386a05958cf7
    sha256 do resultado
    99566fa3ffaf2893d77cd6975f8b86e85045cf985ea8b65bee6485d9e3174e14
  36. 35Turno do modelo
    call_13821399referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
    Chamadas pedidas
    • submit_answer (meta-ferramenta)
      {
        "answer": "Estimativa (infer.ols): coef.educ = 0,07108.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_ef18250b:coef.educ"
        ]
      }
  37. 36Guarda
    resposta aceita
    Números encontrados
    0,07108
    Sem lastro
    —
    Não citados
    —
    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
  38. 37Resposta

    Estimativa (infer.ols): coef.educ = 0,07108.

    Figuras citadas: call_ef18250b:coef.educ · Parada: answered
    Figura da resposta: call_ef18250b:coef.educ = 0,0710810.07108104582881641 (se 0,0003390070.00033900670357156064)
  39. 38Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
  40. 39Pontuação
    #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_ef18250b:coef.educ (infer.ols)
  41. 40Pontuação
    #2uma entrepassouobrigatóriatool_called(infer.ols): ok | tool_called(infer.fe): answer call is infer.ols
  42. 41Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.ols.y = 'lwklywge'
  43. 42Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.ols.x = ['educ']
  44. 43Pontuação
    #5argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe
  45. 44Pontuação
    #6argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe
  46. 45Pontuação
    #7diagnósticopassouobrigatória329509 vs 329509
  47. 46Pontuação
    #8diagnósticopassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe
  48. 47Pontuação
    #9figura da resposta próximapassouobrigatória0.07108104583 vs 0.0710810458289115
  49. 48Pontuação
    #10figura da resposta próximapassouregistrada0.0003390067036 vs 0.00033900670357195307
  50. 49Pontuação
    #11figura da resposta próximapassouregistrada0.07108104583 vs 0.0711
  51. 50Pontuação
    #12figura da resposta próximapassouregistrada0.0003390067036 vs 0.0003

Épocas × verificações

Resultado de cada verificação em cada época pontuada
#0123456789101112
Época 1passoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassou

Tentativas

Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

Downloads desta tarefa

Pacote da tarefa (.zip)
93,5 KB · sha256 cc36105fc13646ec338a764464d137e10abea568e06b98170f44e1d4404862da

O hash de um zip é só de transporte: o que ancora a integridade é o RUN_SHA256SUMS que vai dentro dele, cópia exata do SHA256SUMS da execução.

Downloads desta tarefa
ArquivoTamanhosha256
attachments/336aaa59a84b631cce9de4d1d0178da0d711443d692a9a292a3477de6b75a97c.json2,0 KB336aaa59a84b631cce9de4d1d0178da0d711443d692a9a292a3477de6b75a97c
attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
attachments/5dcbb49d15a67a349804a691c05e962a49db6126344761c58f491d7f4d3e6c37.json2,4 KB5dcbb49d15a67a349804a691c05e962a49db6126344761c58f491d7f4d3e6c37
attachments/7cb6a67d8b90e2e469a118b571d50048ae0323fc277bc89146bffe7b8e94a6e5.json1,9 KB7cb6a67d8b90e2e469a118b571d50048ae0323fc277bc89146bffe7b8e94a6e5
attachments/8b8b03ab75eb9f6cd22539945856bf89236f56f68e247040acaf8b706aca2b7e.json433 B8b8b03ab75eb9f6cd22539945856bf89236f56f68e247040acaf8b706aca2b7e
attachments/e62781726cf8bf8afb20d391adb8c339dfcc9f5f14737566ab18d1f349168c17.json403 Be62781726cf8bf8afb20d391adb8c339dfcc9f5f14737566ab18d1f349168c17
native/paper_repro/paper_repro.angrist_krueger_1991.tab5_c1.agent.e1.a1.json36 B39a1ffcef98d10bf196fee2aa93ee0343ff9c7c2b32629831f61ccb9c4e8fdd7
sources/angrist_krueger_1991.tab5_c1.paper.json1,6 KB455bae649e2018f34d976aec050c483a1aff955f0da65d04ae389e3dec1c0a92
sources/angrist_krueger_1991.tab5_c1.software.json1,4 KBd9c9c35cabfb6e287daf1f9063c91737a24d051df7f36a833a398787bea33a01
specs/paper_repro.angrist_krueger_1991.tab5_c1.agent.json12,8 KBfeff625bb11f31c2d89fcd14ed3b04ce5ab294ea8fcf2d5783fcbfa01cc23131
traces/paper_repro.angrist_krueger_1991.tab5_c1.agent.e1.a1.jsonl45,5 KB29ff8b1bde4d0f510d4d68fd34dc948ad20e5a3086bf019a84ad9f599cfc21e3
trajectories/paper_repro.angrist_krueger_1991.tab5_c1.agent.e1.a1.jsonl40,3 KB7cf62a42f2e2d30542cb40a9a10784f7bf6c1433701d133205460925f4346fb2