Tarefa paper_repro.dehejia_wahba_1999.tab2_pa_c1.agent

Veredito

Pergunta feita ao analista

Dehejia and Wahba (1999), 'Causal Effects in Nonexperimental Studies', Table 2, Panel A (LaLonde's original sample), column (1), the row that uses the NSW experimental control group: in the National Supported Work sample of male participants as constructed by LaLonde (1986), estimate the unadjusted effect of the training program on 1978 earnings by regressing 1978 earnings on the treatment indicator alone, by ordinary least squares. Report the coefficient on the treatment indicator.

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
   nsw— LaLonde's (1986) National Supported Work experimental sample of male participants, as posted by Rajeev Dehejia (nsw.dta): one row per man (722 rows: the treated and the experimental controls). Columns: data_id, the sample label; treat, 1 for men randomly assigned to the NSW job training program and 0 for the experimental controls; age, in years; education, years of schooling; black, 1 if black; hispanic, 1 if Hispanic; married, 1 if married; nodegree, 1 for no high school degree; re75, real earnings in 1975; re78, real earnings in 1978 (both in 1982 dollars).
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.ols(Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_de9f20a0 nos detalhes

   Table 2, Panel A, column (1), NSW row: the experimental difference in 1978 earnings between treated and control men in LaLonde's sample, as the OLS coefficient on the treatment indicator, classical errors.

   Por que este é o caminho de referência: Table 2, Panel A, column (1), NSW row: the experimental difference in 1978 earnings between treated and control men in LaLonde's sample, as the OLS coefficient on the treatment indicator, classical errors.
   Argumentos principais

   dataset:

   "nsw"

   intercept:

   true

   level:

   0,950.95

   se:

   "classical"

   x:

   ["treat"]

   y:

   "re78"

   Resultado calculado

   • coef.treat = 886,304 886.3037224514032
     Coefficient on treat in the regression of re78
   Diagnósticos: n_obs = 722722 (observations used) · k = 22 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 0,004871570.0048715713405096395 · df_resid = 720720 · 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: 886,3
   Figuras citadas: call_de9f20a0:coef.treat
   • ✓
     #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: earnings in 1978
   • ✓
     #4argumento igualx

     the regressor: the treatment indicator
   • ✓
     #5argumento igualcontrols

     column (1) is unadjusted
   • ✓
     #6argumento igualy

     alternative infer.ate
   • ✓
     #7argumento igualtreatment

     alternative infer.ate
   • ✓
     #8argumento igualy

     alternative infer.neyman
   • ✓
     #9argumento igualtreatment

     alternative infer.neyman
   • ✓
     #10diagnósticon_obs

     Confere o diagnóstico "n_obs" reportado pela ferramenta.
   • ✓
     #11diagnósticon_treated

     alternative infer.ate
   • ✓
     #12diagnósticon_control

     alternative infer.ate
   • ✓
     #13diagnósticon_treated

     alternative infer.neyman
   • ✓
     #14diagnósticon_control

     alternative infer.neyman
   • ✓
     #15figura da resposta próxima

     software reference
   • ✓
     #16figura da resposta próxima

     software reference, SE: recorded, not required (the question does not state the convention)
   • ✓
     #17figura da resposta próxima

     published cell: recorded, never required on T2/T3
   • ✓
     #18figura 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

   Dehejia and Wahba (1999), 'Causal Effects in Nonexperimental Studies', Table 2, Panel A (LaLonde's original sample), column (1), the row that uses the NSW experimental control group: in the National Supported Work sample of male participants as constructed by LaLonde (1986), estimate the unadjusted effect of the training program on 1978 earnings by regressing 1978 earnings on the treatment indicator alone, by ordinary least squares. Report the coefficient on the treatment indicator.

   nsw (agent)

   LaLonde's (1986) National Supported Work experimental sample of male participants, as posted by Rajeev Dehejia (nsw.dta): one row per man (722 rows: the treated and the experimental controls). Columns: data_id, the sample label; treat, 1 for men randomly assigned to the NSW job training program and 0 for the experimental controls; age, in years; education, years of schooling; black, 1 if black; hispanic, 1 if Hispanic; married, 1 if married; nodegree, 1 for no high school degree; re75, real earnings in 1975; re78, real earnings in 1978 (both in 1982 dollars).

   file 3ee014cb0010e2e7fb990ac497f4217968733e2c9abfa4de84e83f524898c24e · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_f599dc9dreferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Table 2, Panel A, column (1), NSW row: the experimental difference in 1978 earnings between treated and control men in LaLonde's sample, as the OLS coefficient on the treatment indicator, classical errors.

   Chamadas pedidas

   • infer.ols

     {
       "controls": [],
       "dataset": "nsw",
       "fe": [],
       "se": "classical",
       "x": [
         "treat"
       ],
       "y": "re78"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_de9f20a0decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Table 2, Panel A, column (1), NSW row: the experimental difference in 1978 earnings between treated and control men in LaLonde's sample, as the OLS coefficient on the treatment indicator, classical errors.

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "controls": [],
     "dataset": "nsw",
     "fe": [],
     "intercept": true,
     "level": 0.95,
     "se": "classical",
     "subset": null,
     "weights": null,
     "x": [
       "treat"
     ],
     "y": "re78"
   }

   Figuras call_de9f20a0

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.treat Coefficient on treat in the regression of re78	886,304	886.3037224514032	472,086472.08625759451655	-40,5264 – 1.813,13

   Diagnósticos

   • n_obs = 722722 (observations used)
   • k = 22 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
   • r2 = 0,004871570.0048715713405096395
   • df_resid = 720720
   • se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.treat

   1. Coeficiente de treat na regressão por mínimos quadrados ordinários de re78.→ 886,304 (886.3037224514032)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 472,086 (472.08625759451655)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 720 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": 5684.49065362766,
         "ci_low": 4495.6059487785615,
         "coef": 5090.048301203111,
         "p": 9.535035405850664e-54,
         "se": 302.78264897358383,
         "t": 16.810898241554092,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 1813.1337982932637,
         "ci_low": -40.526353390457075,
         "coef": 886.3037224514032,
         "p": 0.06086475006234336,
         "se": 472.08625759451655,
         "t": 1.877419027123356,
         "term": "treat"
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   nsw ba7f9a94cfaca73d179b6160b5517fb121115bdebfed891d90817b561831824d

   sha256 do resultado

   f3c767b6b62f8a4e44d8fb80eee0f93c4d86975742b0c8c513508e617185fbae

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_5e3a441breferenceFim: 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.treat = 886,3.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_de9f20a0:coef.treat"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   886,3

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.ols): coef.treat = 886,3.

   Figuras citadas: call_de9f20a0:coef.treat · Parada: answered

   Figura da resposta: call_de9f20a0:coef.treat = 886,304886.3037224514032 (se 472,086472.08625759451655)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_de9f20a0:coef.treat (infer.ols)
9. 8Pontuação
   #2uma entrepassouobrigatóriatool_called(infer.ols): ok | tool_called(infer.ate): answer call is infer.ols | tool_called(infer.neyman): answer call is infer.ols
10. 9Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.ols.y = 're78'
11. 10Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.ols.x = ['treat']
12. 11Pontuação
    #5argumento igualpassouobrigatóriainfer.ols.controls = []
13. 12Pontuação
    #6argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.ate
14. 13Pontuação
    #7argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.ate
15. 14Pontuação
    #8argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.neyman
16. 15Pontuação
    #9argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.neyman
17. 16Pontuação
    #10diagnósticopassouobrigatória722 vs 722
18. 17Pontuação
    #11diagnósticopassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.ate
19. 18Pontuação
    #12diagnósticopassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.ate
20. 19Pontuação
    #13diagnósticopassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.neyman
21. 20Pontuação
    #14diagnósticopassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.neyman
22. 21Pontuação
    #15figura da resposta próximapassouobrigatória886.3037225 vs 886.3037224514105
23. 22Pontuação
    #16figura da resposta próximapassouregistrada472.0862576 vs 472.0862575945186
24. 23Pontuação
    #17figura da resposta próximapassouregistrada886.3037225 vs 886.0
25. 24Pontuação
    #18figura da resposta próximapassouregistrada472.0862576 vs 472.0

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)

Downloads desta tarefa