Tarefa paper_repro.angrist_krueger_1991.tab5_c1.design

Veredito

Pergunta feita ao analista

In the 1980 Census, among men born in the United States in 1930-1939, how much higher are weekly earnings, in log points, for each additional year of schooling, comparing men born in the same year?

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).
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2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.ols(Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_5ad2c5e5 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_5ad2c5e5: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

     T3: the outcome the design question implies
   • ✓
     #4argumento igualx[0]

     T3: the treatment the design question implies
   • ✓
     #5argumento igualy

     T3: the outcome the design question implies
   • ✓
     #6argumento igualx[0]

     T3: the treatment the design question implies
   • ✓
     #7argumento igualy

     outcome: log weekly earnings (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #8argumento igualx

     the regressor: years of education (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #9diagnósticon_obs

     (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #10figura da resposta próxima

     software reference (T3: recorded; T3 pontua o desenho; a estimativa é registrada)
   • ✓
     #11figura da resposta próxima

     software reference, SE: recorded (T3)
   • ✓
     #12figura da resposta próxima

     published cell: recorded, never required on T2/T3
   • ✓
     #13figura da resposta próxima

     published cell, SE: recorded, never required on T2/T3

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

   In the 1980 Census, among men born in the United States in 1930-1939, how much higher are weekly earnings, in log points, for each additional year of schooling, comparing men born in the same year?

   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).

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2. 1Transformação
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   329509 → 329509 linhas

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3. 2Transformação
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   329509 → 329509 linhas

   Frame antes → depois: d4b277b4997b → 2c53c053bf00
4. 3Transformação
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6. 5Transformação
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7. 6Transformação
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9. 8Transformação
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10. 9Transformação
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12. 11Transformação
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13. 12Transformação
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14. 13Transformação
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    329509 → 329509 linhas

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    329509 → 329509 linhas

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    329509 → 329509 linhas

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23. 22Transformação
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    329509 → 329509 linhas

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24. 23Transformação
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    329509 → 329509 linhas

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25. 24Transformação
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    329509 → 329509 linhas

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26. 25Transformação
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    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_a4160f80referenceFim: 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"
      }

    Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
35. 34Ferramenta
    infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_5ad2c5e5decidido 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_5ad2c5e5

    Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
    coef.educ Coefficient on educ in the regression of lwklywge	0,071081	0.07108104582881641	0,0003390070.00033900670357156064	0,0704166 – 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

    4bd82aa4affb4743479f999527e9090124f92b0df79bd3e2dd6a35f4c26782f5

    Resultado mostrado ao modelo
36. 35Turno do modelo
    call_b819e6afreferenceFim: 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_5ad2c5e5:coef.educ"
        ]
      }

    Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
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_5ad2c5e5:coef.educ · Parada: answered

    Figura da resposta: call_5ad2c5e5:coef.educ = 0,0710810.07108104582881641 (se 0,0003390070.00033900670357156064)
39. 38Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
40. 39Pontuação
    #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_5ad2c5e5: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[0] = '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
    #7argumento igualpassouregistradainfer.ols.y = 'lwklywge'
47. 46Pontuação
    #8argumento igualpassouregistradainfer.ols.x = ['educ']
48. 47Pontuação
    #9diagnósticopassouregistrada329509 vs 329509
49. 48Pontuação
    #10figura da resposta próximapassouregistrada0.07108104583 vs 0.0710810458289115
50. 49Pontuação
    #11figura da resposta próximapassouregistrada0.0003390067036 vs 0.00033900670357195307
51. 50Pontuação
    #12figura da resposta próximapassouregistrada0.07108104583 vs 0.0711
52. 51Pontuação
    #13figura da resposta próximapassouregistrada0.0003390067036 vs 0.0003

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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