Tarefa paper_repro.dehejia_wahba_1999.tab2_pb_c1.agent

Veredito

Pergunta feita ao analista

Dehejia and Wahba (1999), 'Causal Effects in Nonexperimental Studies', Table 2, Panel B (the RE74 subsample: the men of LaLonde's NSW sample for whom 1974 earnings are available), column (1), the row that uses the NSW experimental control group: 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_dw— Dehejia and Wahba's RE74 subsample of LaLonde's National Supported Work experimental sample: the men for whom 1974 earnings are available, as posted by Rajeev Dehejia (nsw_dw.dta): one row per man (445 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; re74, re75 and re78, real earnings in 1974, 1975 and 1978 (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_31d9710f nos detalhes

   Table 2, Panel B, column (1), NSW row: the experimental difference in 1978 earnings in the RE74 subsample, as the OLS coefficient on the treatment indicator, classical errors.

   Por que este é o caminho de referência: Table 2, Panel B, column (1), NSW row: the experimental difference in 1978 earnings in the RE74 subsample, as the OLS coefficient on the treatment indicator, classical errors.
   Argumentos principais

   dataset:

   "nsw_dw"

   intercept:

   true

   level:

   0,950.95

   se:

   "classical"

   x:

   ["treat"]

   y:

   "re78"

   Resultado calculado

   • coef.treat = 1.794,34 1794.342381850102
     Coefficient on treat in the regression of re78
   Diagnósticos: n_obs = 445445 (observations used) · k = 22 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 0,01782340.017823388243306315 · df_resid = 443443 · 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: 1794
   Figuras citadas: call_31d9710f: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 B (the RE74 subsample: the men of LaLonde's NSW sample for whom 1974 earnings are available), column (1), the row that uses the NSW experimental control group: 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_dw (agent)

   Dehejia and Wahba's RE74 subsample of LaLonde's National Supported Work experimental sample: the men for whom 1974 earnings are available, as posted by Rajeev Dehejia (nsw_dw.dta): one row per man (445 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; re74, re75 and re78, real earnings in 1974, 1975 and 1978 (1982 dollars).

   file d1bd2680a1c6f799f1c6d2455bf29633fdf19be01cb19490621c20a560b4e072 · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_98603184referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Table 2, Panel B, column (1), NSW row: the experimental difference in 1978 earnings in the RE74 subsample, as the OLS coefficient on the treatment indicator, classical errors.

   Chamadas pedidas

   • infer.ols

     {
       "controls": [],
       "dataset": "nsw_dw",
       "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_31d9710fdecidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Table 2, Panel B, column (1), NSW row: the experimental difference in 1978 earnings in the RE74 subsample, as the OLS coefficient on the treatment indicator, classical errors.

   Argumentos

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

   Figuras call_31d9710f

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.treat Coefficient on treat in the regression of re78	1.794,34	1794.342381850102	632,853632.8533924143646	550,574 – 3.038,11

   Diagnósticos

   • n_obs = 445445 (observations used)
   • k = 22 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
   • r2 = 0,01782340.017823388243306315
   • df_resid = 443443
   • 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.→ 1.794,34 (1794.342381850102)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 632,853 (632.8533924143646)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 443 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": 5356.747273109902,
         "ci_low": 3752.854967320489,
         "coef": 4554.801120215196,
         "p": 1.1541139790232615e-25,
         "se": 408.0458555794276,
         "t": 11.162473672835986,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 3038.1102977682535,
         "ci_low": 550.5744659319503,
         "coef": 1794.342381850102,
         "p": 0.004787530021030672,
         "se": 632.8533924143646,
         "t": 2.8353207920788788,
         "term": "treat"
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   nsw_dw 9d87f83bd01c3b170c9640ba069449cffe5b94b9ef4bd0a4d8ad71f75b163728

   sha256 do resultado

   ea560578fa269e6900b2276a9674918f11e47f1665f1dd77a133d602395f7ed8

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_24862ab7referenceFim: 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 = 1794.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_31d9710f:coef.treat"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   1794

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.ols): coef.treat = 1794.

   Figuras citadas: call_31d9710f:coef.treat · Parada: answered

   Figura da resposta: call_31d9710f:coef.treat = 1.794,341794.342381850102 (se 632,853632.8533924143646)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_31d9710f: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
    #10diagnósticopassouobrigatória445 vs 445
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 próximapassouobrigatória1794.342382 vs 1794.3423818501005
23. 22Pontuação
    #16figura da resposta próximapassouregistrada632.8533924 vs 632.8533924143658
24. 23Pontuação
    #17figura da resposta próximapassouregistrada1794.342382 vs 1794.0
25. 24Pontuação
    #18figura da resposta próximapassouregistrada632.8533924 vs 633.0

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)

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