Tarefa paper_repro.lmb_2004.tab1_c3.tool

Veredito

Pergunta feita ao analista

Tarefa de ferramenta: nenhuma pergunta; a especificação de referência é chamada direto.

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
   lmb— U.S. House elections and roll-call voting, the extract of the data of Lee, Moretti and Butler (2004), 'Do Voters Affect or Elect Policies? Evidence from the U.S. House', distributed with the causaldata R package: one row per district and congressional session (13,588 rows). Each row pairs a district's election with the one before it for the same seat. Columns: rownames, the row number; state, ICPSR state code; district, district code; id, an election identifier; score, the adjusted ADA voting score of the district's representative in the session that follows the row's election (0 to 100, higher means a more liberal roll-call record); year, year of the election; demvoteshare, the Democratic candidate's share of the two-party vote in the row's election; democrat, 1 if the Democratic candidate won the row's election; lagdemvoteshare, the Democratic share of the two-party vote in the previous election for the same seat; lagdemocrat, 1 if the Democratic candidate won that previous election. In the paper's notation the previous election is time t and the row's election, and the session after it, are time t+1.
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.ols(Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_c5fc4570 nos detalhes
   Argumentos principais

   dataset:

   "lmb"

   intercept:

   true

   level:

   0,950.95

   se:

   "HC1"

   subset:

   "lagdemvoteshare > 0.48 and lagdemvoteshare < 0.52"

   x:

   ["lagdemocrat"]

   y:

   "democrat"

   Resultado calculado

   • coef.lagdemocrat = 0,484329 0.48432871476349737
     Coefficient on lagdemocrat in the regression of democrat
   Diagnósticos: n_obs = 915915 (observations used) · k = 22 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 0,2347720.2347717230713633 · df_resid = 913913 · se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
3. 3Conferência de lastro e resposta final
   • ✓
     #0figura próximacoef.lagdemocrat

     software reference
   • ✓
     #1figura próximacoef.lagdemocrat

     software reference, SE
   • ✓
     #2figura próximacoef.lagdemocrat

     published cell
   • ✗
     #3figura próximacoef.lagdemocrat

     published cell, SE (known deviation: se_convention)

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

   Tarefa de ferramenta: nenhuma pergunta; a especificação de referência é chamada direto.

   lmb (agent)

   U.S. House elections and roll-call voting, the extract of the data of Lee, Moretti and Butler (2004), 'Do Voters Affect or Elect Policies? Evidence from the U.S. House', distributed with the causaldata R package: one row per district and congressional session (13,588 rows). Each row pairs a district's election with the one before it for the same seat. Columns: rownames, the row number; state, ICPSR state code; district, district code; id, an election identifier; score, the adjusted ADA voting score of the district's representative in the session that follows the row's election (0 to 100, higher means a more liberal roll-call record); year, year of the election; demvoteshare, the Democratic candidate's share of the two-party vote in the row's election; democrat, 1 if the Democratic candidate won the row's election; lagdemvoteshare, the Democratic share of the two-party vote in the previous election for the same seat; lagdemocrat, 1 if the Democratic candidate won that previous election. In the paper's notation the previous election is time t and the row's election, and the session after it, are time t+1.

   file 58cf9d8ef80b2871a96c00844fae975051a5aac443dff3d317fe92ffd6a516b7 · frame —
2. 1Ferramenta
   infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_c5fc4570decidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "controls": [],
     "dataset": "lmb",
     "fe": [],
     "intercept": true,
     "level": 0.95,
     "se": "HC1",
     "subset": "lagdemvoteshare > 0.48 and lagdemvoteshare < 0.52",
     "weights": null,
     "x": [
       "lagdemocrat"
     ],
     "y": "democrat"
   }

   Figuras call_c5fc4570

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.lagdemocrat Coefficient on lagdemocrat in the regression of democrat	0,484329	0.48432871476349737	0,02893220.02893215206729027	0,427547 – 0,54111

   Diagnósticos

   • n_obs = 915915 (observations used)
   • k = 22 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
   • r2 = 0,2347720.2347717230713633
   • df_resid = 913913
   • se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.lagdemocrat

   1. Coeficiente de lagdemocrat na regressão por mínimos quadrados ordinários de democrat.→ 0,484329 (0.48432871476349737)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0289322 (0.02893215206729027)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 913 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 across observations; their variance may differ

   Tabelas (1)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 0.2811938149509847,
         "ci_low": 0.2023226685654988,
         "coef": 0.24175824175824176,
         "p": 4.715920282942519e-31,
         "se": 0.02009388689657253,
         "t": 12.031432395465465,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 0.5411099640233312,
         "ci_low": 0.42754746550366346,
         "coef": 0.48432871476349737,
         "p": 4.618711084163874e-55,
         "se": 0.02893215206729027,
         "t": 16.740155161532673,
         "term": "lagdemocrat"
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   lmb 6f2fbc93d91c4156cab244ba7581cc8eae45210626f97f85ac8b2d366e4cbc20

   sha256 do resultado

   c314204388f266f9d400731ba9b474de246e53ad2e58df04f2244cf5909fe0ad

3. 2Pontuação
   #0figura próximapassouobrigatória0.4843287148 vs 0.4843287147634966
4. 3Pontuação
   #1figura próximapassouobrigatória0.02893215207 vs 0.02893215206729024
5. 4Pontuação
   #2figura próximapassouobrigatória0.4843287148 vs 0.48
6. 5Pontuação
   #3figura próximafalhouregistrada0.02893215207 vs 0.02

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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