Tarefa paper_repro.angrist_lavy_1999.tab4_c1.agent

Veredito

Pergunta feita ao analista

Angrist and Lavy (1999), 'Using Maimonides' Rule to Estimate the Effect of Class Size on Scholastic Achievement', Table IV, column (1): for fifth-grade classes in 1991 (the full sample), estimate by two-stage least squares the effect of class size on the class's average reading comprehension score, using as the instrument the class size predicted by Maimonides' rule of 40 from the school's grade enrollment, with the percent of disadvantaged pupils as the only other regressor. Correct the standard errors for within-school correlation between classes. Report the coefficient on class size.

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
   final5— The authors' class-level file for fifth graders in Israeli public schools, 1991 (final5.dta on Joshua Angrist's data archive), restricted as the authors' AngristLavy_Table4.do restricts it: classes with 2 to 44 pupils in schools with more than 5 fifth graders enrolled, the do-file's school-type rule (c_leom equal to 1 and c_pik below 3), and a reading score; one row per class. Columns: schlcode, the school; classid, the class; c_size, fifth-grade enrollment of the school at the start of the year; cohsize, enrollment in the grade (cohort size); classize, the number of pupils in the class; tipuach, the percent of pupils who are disadvantaged; verbsize and mathsize, the number of pupils who took the reading and the math test; avgverb and avgmath, the class's average reading comprehension and math scores (a score recorded above 100 is reduced by 100, as the do-file does; missing when no pupil took that test); func1, the class size Maimonides' rule of 40 predicts from enrollment, c_size / (floor((c_size - 1) / 40) + 1).
   Transformação "rename" aplicada à base "final5" (2029 → 2029 linhas). {"map":{"avgmath":"avgmath_raw","avgverb":"avgverb_raw"}}
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   Transformação "dropna" aplicada à base "final5" (2024 → 2019 linhas). {"columns":["avgverb"]}
   Transformação "select" aplicada à base "final5" (2019 → 2019 linhas). {"columns":["schlcode","classid","c_size","cohsize","classize","tipuach","verbsize","mathsize","avgverb","avgmath","func1"]}
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.iv_2sls(Variáveis instrumentais por mínimos quadrados em dois estágios (MQ2E))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_1156b06f nos detalhes

   Table IV, column (1): 2SLS of the class's average reading comprehension score on class size, instrumented by Maimonides' rule (func1), with the percent disadvantaged, errors clustered by school.

   Por que este é o caminho de referência: Table IV, column (1): 2SLS of the class's average reading comprehension score on class size, instrumented by Maimonides' rule (func1), with the percent disadvantaged, errors clustered by school.
   Argumentos principais

   cluster:

   "schlcode"

   dataset:

   "final5"

   endog:

   ["classize"]

   exog:

   ["tipuach"]

   instruments:

   ["func1"]

   level:

   0,950.95

   se:

   "HC1"

   y:

   "avgverb"

   Resultado calculado

   • coef.classize = -0,158478 -0.1584776549429287
     2SLS effect of classize on avgverb
   Diagnósticos: first_stage_F.classize = 774,575774.5747822893542 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for classize (cluster-robust standard errors (CR1) by 'schlcode')) · partial_r2.classize = 0,4488020.44880209399595195 (share of the variation the instruments explain beyond the controls) · weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10) · n_obs = 2.0192019 · se_type = "cluster" (cluster-robust standard errors (CR1) by 'schlcode') · n_clusters = 1.0021002 (1002 clusters of 'schlcode')
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: -0,1585
   Figuras citadas: call_1156b06f:coef.classize
   • ✓
     #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
   • ✓
     #2ferramenta chamadainfer.iv_2sls

     Exige que o resultado venha da ferramenta infer.iv_2sls.
   • ✓
     #3argumento igualy

     outcome: the class's average reading comprehension score
   • ✓
     #4argumento igualendog

     the endogenous regressor: class size
   • ✓
     #5argumento igualinstruments

     the instrument: Maimonides' rule
   • ✓
     #6argumento igualexog

     percent disadvantaged
   • ✓
     #7argumento igualcluster

     within-school correlation: clustered by school
   • ✓
     #8diagnósticon_obs

     Confere o diagnóstico "n_obs" reportado pela ferramenta.
   • ✓
     #9figura da resposta próxima

     software reference
   • ✓
     #10figura da resposta próxima

     software reference, SE (the question states 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

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

   Angrist and Lavy (1999), 'Using Maimonides' Rule to Estimate the Effect of Class Size on Scholastic Achievement', Table IV, column (1): for fifth-grade classes in 1991 (the full sample), estimate by two-stage least squares the effect of class size on the class's average reading comprehension score, using as the instrument the class size predicted by Maimonides' rule of 40 from the school's grade enrollment, with the percent of disadvantaged pupils as the only other regressor. Correct the standard errors for within-school correlation between classes. Report the coefficient on class size.

   final5 (agent)

   The authors' class-level file for fifth graders in Israeli public schools, 1991 (final5.dta on Joshua Angrist's data archive), restricted as the authors' AngristLavy_Table4.do restricts it: classes with 2 to 44 pupils in schools with more than 5 fifth graders enrolled, the do-file's school-type rule (c_leom equal to 1 and c_pik below 3), and a reading score; one row per class. Columns: schlcode, the school; classid, the class; c_size, fifth-grade enrollment of the school at the start of the year; cohsize, enrollment in the grade (cohort size); classize, the number of pupils in the class; tipuach, the percent of pupils who are disadvantaged; verbsize and mathsize, the number of pupils who took the reading and the math test; avgverb and avgmath, the class's average reading comprehension and math scores (a score recorded above 100 is reduced by 100, as the do-file does; missing when no pupil took that test); func1, the class size Maimonides' rule of 40 predicts from enrollment, c_size / (floor((c_size - 1) / 40) + 1).

   file bf443edee9033926b4e74dc2c17a98b04405b899735bf4c372e0e6d468431a54 · frame —

   1. rename {"map":{"avgmath":"avgmath_raw","avgverb":"avgverb_raw"}}
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   4. derive {"args":{"column":"verb_over_100","factor":100},"name":"verb_shift","op":"scale"}
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   8. derive {"args":{"column":"c_size","divisor":40},"name":"func1","op":"floor_div_rule"}
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   13. derive {"args":{"columns":["avgverb_shifted","verb_mask"]},"name":"avgverb","op":"product"}
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   15. filter {"query":"classize > 1 and classize < 45 and c_size > 5 and c_leom == 1 and c_pik < 3"}
   16. dropna {"columns":["avgverb"]}
   17. select {"columns":["schlcode","classid","c_size","cohsize","classize","tipuach","verbsize","mathsize","avgverb","avgmath","func1"]}
2. 1Transformação
   final5 · rename {"map":{"avgmath":"avgmath_raw","avgverb":"avgverb_raw"}}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 2b23ad8cd0d1 → 010f00767173
3. 2Transformação
   final5 · derive {"args":{"cmp":"gt","column":"avgverb_raw","value":100},"name":"verb_over_100","op":"indicator"}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 010f00767173 → c6b27ce0fe06
4. 3Transformação
   final5 · derive {"args":{"cmp":"gt","column":"avgmath_raw","value":100},"name":"math_over_100","op":"indicator"}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: c6b27ce0fe06 → 3306d1504ee6
5. 4Transformação
   final5 · derive {"args":{"column":"verb_over_100","factor":100},"name":"verb_shift","op":"scale"}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 3306d1504ee6 → 40047f6499b1
6. 5Transformação
   final5 · derive {"args":{"column":"math_over_100","factor":100},"name":"math_shift","op":"scale"}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 40047f6499b1 → 99aa2e0fdfab
7. 6Transformação
   final5 · derive {"args":{"left":"avgverb_raw","right":"verb_shift"},"name":"avgverb_shifted","op":"diff"}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 99aa2e0fdfab → ffb1bb9e8300
8. 7Transformação
   final5 · derive {"args":{"left":"avgmath_raw","right":"math_shift"},"name":"avgmath_shifted","op":"diff"}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: ffb1bb9e8300 → 092a1c47a742
9. 8Transformação
   final5 · derive {"args":{"column":"c_size","divisor":40},"name":"func1","op":"floor_div_rule"}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 092a1c47a742 → 875de4a2cc30
10. 9Transformação
    final5 · derive {"args":{"cmp":"gt","column":"verbsize","value":0},"name":"verb_tested","op":"indicator"}

    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: 875de4a2cc30 → 89ca7567675b
11. 10Transformação
    final5 · derive {"args":{"cmp":"gt","column":"mathsize","value":0},"name":"math_tested","op":"indicator"}

    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: 89ca7567675b → 38222658161f
12. 11Transformação
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    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: 38222658161f → 0ae1567e1fc1
13. 12Transformação
    final5 · derive {"args":{"column":"math_tested","default":null,"keep_unmapped":false,"mapping":[{"source":1,"target":1}]},"name":"math_mask","op":"map"}

    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: 0ae1567e1fc1 → cc67430b1dbd
14. 13Transformação
    final5 · derive {"args":{"columns":["avgverb_shifted","verb_mask"]},"name":"avgverb","op":"product"}

    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: cc67430b1dbd → c56ddccb9364
15. 14Transformação
    final5 · derive {"args":{"columns":["avgmath_shifted","math_mask"]},"name":"avgmath","op":"product"}

    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: c56ddccb9364 → e7e52aba50e2
16. 15Transformação
    final5 · filter {"query":"classize > 1 and classize < 45 and c_size > 5 and c_leom == 1 and c_pik < 3"}

    2029 → 2024 linhas

    Frame antes → depois: e7e52aba50e2 → 78b2a8a74186
17. 16Transformação
    final5 · dropna {"columns":["avgverb"]}

    2024 → 2019 linhas

    Frame antes → depois: 78b2a8a74186 → 724502391e3c
18. 17Transformação
    final5 · select {"columns":["schlcode","classid","c_size","cohsize","classize","tipuach","verbsize","mathsize","avgverb","avgmath","func1"]}

    2019 → 2019 linhas

    Frame antes → depois: 724502391e3c → e5f6f10d4c43
19. 18Turno do modelo
    call_27130567referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

    Texto visível

    Table IV, column (1): 2SLS of the class's average reading comprehension score on class size, instrumented by Maimonides' rule (func1), with the percent disadvantaged, errors clustered by school.

    Chamadas pedidas

    • infer.iv_2sls

      {
        "cluster": "schlcode",
        "dataset": "final5",
        "endog": [
          "classize"
        ],
        "exog": [
          "tipuach"
        ],
        "instruments": [
          "func1"
        ],
        "y": "avgverb"
      }

    Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
20. 19Ferramenta
    infer.iv_2sls— Variáveis instrumentais por mínimos quadrados em dois estágios (MQ2E)v0.1.0call_1156b06fdecidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: Table IV, column (1): 2SLS of the class's average reading comprehension score on class size, instrumented by Maimonides' rule (func1), with the percent disadvantaged, errors clustered by school.

    Argumentos

    {
      "cluster": "schlcode",
      "dataset": "final5",
      "endog": [
        "classize"
      ],
      "exog": [
        "tipuach"
      ],
      "instruments": [
        "func1"
      ],
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "y": "avgverb"
    }

    Figuras call_1156b06f

    Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
    coef.classize 2SLS effect of classize on avgverb	-0,158478	-0.1584776549429287	0,04166710.04166708823731838	-0,240243 – -0,0767128

    Diagnósticos

    • first_stage_F.classize = 774,575774.5747822893542 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for classize (cluster-robust standard errors (CR1) by 'schlcode'))
    • partial_r2.classize = 0,4488020.44880209399595195 (share of the variation the instruments explain beyond the controls)
    • weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10)
    • n_obs = 2.0192019
    • se_type = "cluster" (cluster-robust standard errors (CR1) by 'schlcode')
    • n_clusters = 1.0021002 (1002 clusters of 'schlcode')

    Derivação matemática e pressupostos

    coef.classize

    1. Com um instrumento e um regressor endógeno, o MQ2E é a razão entre o coeficiente de func1 na forma reduzida (avgverb sobre func1 e os controles) e no primeiro estágio (classize sobre func1 e os controles).β = ρ / π→ -0,158478 (-0.1584776549429287)
    2. Erro-padrão robusto por conglomerado (CR1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0416671 (0.04166708823731838)
    3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 1001 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

    Pressupostos do estimador

    • the instruments affect the outcome only through the endogenous regressors (exclusion restriction)
    • the instruments are as good as randomly assigned given the controls
    • errors are independent across clusters of 'schlcode' and may be correlated within them

    Tabelas (3)

    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 87.00953033915071,
          "ci_low": 81.72805358938909,
          "coef": 84.3687919642699,
          "p": 0,
          "se": 1.3457111451741575,
          "t": 62.694577708465935,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": -0.34006714726869425,
          "ci_low": -0.40285271643053877,
          "coef": -0.3714599318496165,
          "p": 9.341232983329694e-96,
          "se": 0.015997654478174198,
          "t": -23.219649627787874,
          "term": "tipuach"
        },
        {
          "ci_high": -0.07671279829266166,
          "ci_low": -0.24024251159319576,
          "coef": -0.1584776549429287,
          "p": 0.00015134922325899373,
          "se": 0.04166708823731838,
          "t": -3.80342523673135,
          "term": "classize"
        }
      ],
      "first_stage": [
        {
          "ci_high": 0.7531393219109376,
          "ci_low": 0.6539289621477021,
          "coef": 0.7035341420293199,
          "endog": "classize",
          "instrument": "func1",
          "p": 1.0099426782262282e-126,
          "se": 0.025278628151898873,
          "t": 27.831183630764865
        }
      ],
      "reduced_form": [
        {
          "ci_high": -0.05528831812935853,
          "ci_low": -0.16770056387282528,
          "coef": -0.1114944410010919,
          "instrument": "func1",
          "p": 0.00010573013370968822,
          "se": 0.028642445876121088,
          "t": -3.892629892129557
        }
      ]
    }

    Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

    Digests dos dados

    final5 e5f6f10d4c435ecfab68a7e6bc06b2f9bd134269223cf7b0871fadb4c2ce49d5

    sha256 do resultado

    aada4c5e9b259e47c2567442c2a2c9917be9c59ec806950ec57106c8ea98c276

    Resultado mostrado ao modelo
21. 20Turno do modelo
    call_185dad32referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

    Chamadas pedidas

    • submit_answer (meta-ferramenta)

      {
        "answer": "Estimativa (infer.iv_2sls): coef.classize = -0,1585.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_1156b06f:coef.classize"
        ]
      }

    Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
22. 21Guarda
    resposta aceita

    Números encontrados

    -0,1585

    Sem lastro

    —

    Não citados

    —

    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
23. 22Resposta

    Estimativa (infer.iv_2sls): coef.classize = -0,1585.

    Figuras citadas: call_1156b06f:coef.classize · Parada: answered

    Figura da resposta: call_1156b06f:coef.classize = -0,158478-0.1584776549429287 (se 0,04166710.04166708823731838)
24. 23Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
25. 24Pontuação
    #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_1156b06f:coef.classize (infer.iv_2sls)
26. 25Pontuação
    #2ferramenta chamadapassouobrigatóriaanswer call is infer.iv_2sls
27. 26Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.y = 'avgverb'
28. 27Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.endog = ['classize']
29. 28Pontuação
    #5argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.instruments = ['func1']
30. 29Pontuação
    #6argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.exog = ['tipuach']
31. 30Pontuação
    #7argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.cluster = 'schlcode'
32. 31Pontuação
    #8diagnósticopassouobrigatória2019 vs 2019
33. 32Pontuação
    #9figura da resposta próximapassouobrigatória-0.1584776549 vs -0.15847765494294208
34. 33Pontuação
    #10figura da resposta próximapassouobrigatória0.04166708824 vs 0.04166708823732179
35. 34Pontuação
    #11figura da resposta próximapassouregistrada-0.1584776549 vs -0.158
36. 35Pontuação
    #12figura da resposta próximafalhouregistrada0.04166708824 vs 0.04

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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