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Tarefa paper_repro.mroz_1987.ex15_1.tool

paper_reprotoolT1publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T165744Z-suite-paper_repro-scripted-def9df

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.
Calculado pelo agente
coef.educ =0,05917350.05917347999936612
2SLS effect of educ on lwage
via infer.iv_2sls (call_ae37f3bb)
Valor esperado (gabarito)
coef.educ =0,05917350.05917347999936595
linearmodels 7.0: the reference specification of mroz_1987 ex15_1 (infer.iv_2sls, figure 'coef.educ') on an independent code path
Como foi validado
4 de 4 verificações obrigatórias aprovadas
relativa 0.000001 · absoluta 3.5141773970086746e-8

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
    mroz— Wooldridge's MROZ data set (the R package wooldridge, served by Rdatasets): Mroz's (1987) sample of married women from the Panel Study of Income Dynamics, for 1975; one row per woman (753 rows). Columns used here: inlf, 1 if the woman was in the labour force in 1975; lwage, log hourly wage (missing for women who did not work); wage, hourly wage; educ, years of schooling; exper, years of labour-market experience; expersq, exper squared; fatheduc, father's years of schooling; motheduc, mother's years of schooling; also hours, kidslt6, kidsge6, age, repwage, hushrs, husage, huseduc, huswage, faminc, mtr, unem, city, nwifeinc and rownames.
  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_ae37f3bb nos detalhes
    Argumentos principais
    dataset:
    "mroz"
    endog:
    ["educ"]
    instruments:
    ["fatheduc"]
    level:
    0,950.95
    se:
    "classical"
    subset:
    "inlf == 1"
    y:
    "lwage"
    Resultado calculado
    • coef.educ = 0,0591735 0.05917347999936612
      2SLS effect of educ on lwage
    Diagnósticos: first_stage_F.educ = 88,840888.84076437074765 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for educ (classical (homoskedastic) standard errors)) · partial_r2.educ = 0,172560.17255969324676745 (share of the variation the instruments explain beyond the controls) · weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10) · n_obs = 428428 · se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
  3. 3Conferência de lastro e resposta final
    • #0figura próximacoef.educ
      software reference
    • #1figura próximacoef.educ
      software reference, SE
    • #2figura próximacoef.educ
      published cell
    • #3figura próximacoef.educ
      published cell, SE

Aprofundamento técnico para especialistas

Acesso direto às fontes primárias, tabela formal de verificações, comparação de argumentos, trajetória completa com prompts brutos e somas SHA-256.

Valores esperados e de onde vêm

mroz_1987.ex15_1.software

Fonte
linearmodels 7.0: the reference specification of mroz_1987 ex15_1 (infer.iv_2sls, figure 'coef.educ') on an independent code path
Tipo
software
Localização
mroz_1987: Wooldridge (2020), Example 15.1 'Estimating the Return to Education for Married Women', equation (15.17), coefficient on educ
Valor
0,05917350.05917347999936595 (se 0,03514180.03514177397008675)
Conferido por
execução de software · IV2SLS(dependent=lwage, exog=[const], endog=['educ'], instruments=['fatheduc']).fit(cov_type='unadjusted', debiased=True) on mroz (the file pinned at sha256 bcfc04b6a87746b185ed972f1149c459cc1af5a6ff44443ce5dd004eb8204a78, rows where inlf == 1); n_obs = 428. The tool infer.iv_2sls (magi_infer, numpy) does not call linearmodels. Written by scripts/paper_repro_reference.py.
Implementação
independente da ferramenta
Endereço
https://pypi.org/project/linearmodels/7.0/
  • #0 figura próxima: 0,05917350.05917347999936595 · relativa 0.000001 · absoluta 3.5141773970086746e-8
  • #1 figura próxima: 0,03514180.03514177397008675 · relativa 0.000001 · absoluta 3.5141773970086746e-8

mroz_1987.ex15_1.paper

Fonte
Wooldridge, J. M. (2020). Introductory Econometrics: A Modern Approach, 7th edition. Boston: Cengage. Examples 15.1 and 15.5 (Mroz 1987, 'The Sensitivity of an Empirical Model of Married Women's Hours of Work', data set MROZ).
Tipo
textbook
Localização
Wooldridge (2020), Example 15.1 'Estimating the Return to Education for Married Women', equation (15.17), coefficient on educ
Página
501
Trecho
log(wage) = .441 + .059 educ (.446) (.035) n = 428
Valor como publicado
.059
Erro-padrão como publicado
.035
Valor
0,0590.059 (se 0,0350.035) log points of the hourly wage per year of schooling
Conferido por
fonte primária · Read on 2026-10-15 from a copy of Chapter 15 of the 7th edition (Cengage, 2020) posted on a course page at huhuaping.com (64-page PDF of Chapters 15-16), with pdftotext and from the rendered page image. Example 15.1, equation (15.17), printed page 501: .059 educ (.035), n = 428, R-squared .093. Data fact checked: MROZ has 753 rows, 428 with inlf == 1, and lwage is observed for exactly those 428.
sha256 da cópia lida
d4e2e31096d1e3ef19d9aa7f3d8d29a5dc11da66ecd8360ff195a462651d85df (identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)
Endereço
https://www.cengage.com/c/introductory-econometrics-a-modern-approach-7e-wooldridge/9781337558860/
Licença
Copyright Cengage; cited, not reproduced.
  • #2 figura próxima: 0,0590.059 · published_cell d=3 · absoluta 0.000500001
  • #3 figura próxima: 0,0350.035 · published_cell d=3 (the SE as printed) · absoluta 0.000500001
Especificação técnica do gabarito

Wooldridge, J. M. (2020). Introductory Econometrics: A Modern Approach, 7th edition. Boston: Cengage. Examples 15.1 and 15.5 (Mroz 1987, 'The Sensitivity of an Empirical Model of Married Women's Hours of Work', data set MROZ). Examples 15.1 and 15.5 are long-standing examples of the book (earlier editions not read), so 'published' (the edition read) understates how long the cells have been public. Wooldridge (2020), Example 15.1 'Estimating the Return to Education for Married Women', equation (15.17), coefficient on educ (source mroz_1987.ex15_1.paper); software reference mroz_1987.ex15_1.software: linearmodels 7.0: the reference specification of mroz_1987 ex15_1 (infer.iv_2sls, figure 'coef.educ') on an independent code path

Verificações

Cada verificação, o que esperava, o que observou e a chamada que leu
#VerificaçãoObrigatóriaResultadoEsperadoObservadoTolerânciaFonteChamada
0
figura próximacoef.educ
software reference
0.05917348 vs 0.05917347999936595
obrigatóriapassou0,05917350.059173479999365950,05917350.05917347999936612relativa 0.000001 · absoluta 3.5141773970086746e-8mroz_1987.ex15_1.software—
1
figura próximacoef.educ
software reference, SE
0.03514177397 vs 0.03514177397008675
obrigatóriapassou0,03514180.035141773970086750,03514180.035141773970085714relativa 0.000001 · absoluta 3.5141773970086746e-8mroz_1987.ex15_1.software—
2
figura próximacoef.educ
published cell
0.05917348 vs 0.059
obrigatóriapassou0,0590.0590,05917350.05917347999936612published_cell d=3 · absoluta 0.000500001mroz_1987.ex15_1.paper—
3
figura próximacoef.educ
published cell, SE
0.03514177397 vs 0.035
obrigatóriapassou0,0350.0350,03514180.035141773970085714published_cell d=3 (the SE as printed) · absoluta 0.000500001mroz_1987.ex15_1.paper—

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

a própria especificação da tarefa

Referência: infer.iv_2slsChamada do agente: infer.iv_2sls (call_ae37f3bb)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
dataset"mroz""mroz"igual
endog["educ"]["educ"]igual
exog[][]igual
instruments["fatheduc"]["fatheduc"]igual
level—0,950.95não fixado pela referência
se"classical""classical"igual
subset"inlf == 1""inlf == 1"igual
y"lwage""lwage"igual

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.

    mroz (agent)

    Wooldridge's MROZ data set (the R package wooldridge, served by Rdatasets): Mroz's (1987) sample of married women from the Panel Study of Income Dynamics, for 1975; one row per woman (753 rows). Columns used here: inlf, 1 if the woman was in the labour force in 1975; lwage, log hourly wage (missing for women who did not work); wage, hourly wage; educ, years of schooling; exper, years of labour-market experience; expersq, exper squared; fatheduc, father's years of schooling; motheduc, mother's years of schooling; also hours, kidslt6, kidsge6, age, repwage, hushrs, husage, huseduc, huswage, faminc, mtr, unem, city, nwifeinc and rownames.

    file bcfc04b6a87746b185ed972f1149c459cc1af5a6ff44443ce5dd004eb8204a78 · frame —
  2. 1Ferramenta
    infer.iv_2sls— Variáveis instrumentais por mínimos quadrados em dois estágios (MQ2E)v0.1.0call_ae37f3bbdecidido pelo códigoreexecutável
    Argumentos
    {
      "cluster": null,
      "dataset": "mroz",
      "endog": [
        "educ"
      ],
      "exog": [],
      "instruments": [
        "fatheduc"
      ],
      "level": 0.95,
      "se": "classical",
      "subset": "inlf == 1",
      "y": "lwage"
    }
    Figuras call_ae37f3bb
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    coef.educ
    2SLS effect of educ on lwage
    0,05917350.059173479999366120,03514180.035141773970085714-0,00989937 – 0,128246
    Diagnósticos
    • first_stage_F.educ = 88,840888.84076437074765 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for educ (classical (homoskedastic) standard errors))
    • partial_r2.educ = 0,172560.17255969324676745 (share of the variation the instruments explain beyond the controls)
    • weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10)
    • n_obs = 428428
    • se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
    • n_clusters = — (errors not clustered)
    Derivação matemática e pressupostos
    coef.educ
    1. Com um instrumento e um regressor endógeno, o MQ2E é a razão entre o coeficiente de fatheduc na forma reduzida (lwage sobre fatheduc) e no primeiro estágio (educ sobre fatheduc).β = ρ / π→ 0,0591735 (0.05917347999936612)
    2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0351418 (0.035141773970085714)
    3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 426 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 and have the same variance for every observation
    Tabelas (3)
    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 1.3179379680966103,
          "ci_low": -0.4357311520259835,
          "coef": 0.4411034080353134,
          "p": 0.3233244980335768,
          "se": 0.44610176604739354,
          "t": 0.9887954758476587,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": 0.12824633346921774,
          "ci_low": -0.0098993734704855,
          "coef": 0.05917347999936612,
          "p": 0.09294318274439199,
          "se": 0.035141773970085714,
          "t": 1.6838501109744002,
          "term": "educ"
        }
      ],
      "first_stage": [
        {
          "ci_high": 0.32562947283589605,
          "ci_low": 0.21325380614425338,
          "coef": 0.2694416394900747,
          "endog": "educ",
          "instrument": "fatheduc",
          "p": 2.764935579128143e-19,
          "se": 0.028586340944630733,
          "t": 9.425537882303994
        }
      ],
      "reduced_form": [
        {
          "ci_high": 0.03543143951439208,
          "ci_low": -0.003543840583667461,
          "coef": 0.01594379946536231,
          "instrument": "fatheduc",
          "p": 0.10855148999538793,
          "se": 0.009914607655702304,
          "t": 1.6081119918237377
        }
      ]
    }
    Hashes SHA-256 e metadados de reprodução
    Digests dos dados
    mroz 909e3d99ac8070dc661ce7915c99f27631797719369832e227d4005096cbd479
    sha256 do resultado
    7f06439867a1142454e0b2664c7b5f64a082c60a997a5134a18dffb72efe5c51
  3. 2Pontuação
    #0figura próximapassouobrigatória0.05917348 vs 0.05917347999936595
  4. 3Pontuação
    #1figura próximapassouobrigatória0.03514177397 vs 0.03514177397008675
  5. 4Pontuação
    #2figura próximapassouobrigatória0.05917348 vs 0.059
  6. 5Pontuação
    #3figura próximapassouobrigatória0.03514177397 vs 0.035

Épocas × verificações

Resultado de cada verificação em cada época pontuada
#0123
Época 1passoupassoupassoupassou

Tentativas

Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

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Pacote da tarefa (.zip)
59,0 KB · sha256 e95e3b70ef905d24ede429a2db63e0691b50726feb71397ad2aa7f15cd043864

O hash de um zip é só de transporte: o que ancora a integridade é o RUN_SHA256SUMS que vai dentro dele, cópia exata do SHA256SUMS da execução.

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sources/mroz_1987.ex15_1.paper.json1,6 KB81642307747bcefddbd7b2c35cbeb891a06655350c246dccdd83c96fe9a102e2
sources/mroz_1987.ex15_1.software.json1,3 KBce9a76ad662a83b0504562adb19a744de8a61d4f9c9e154d0e48ade2400c315f
specs/paper_repro.mroz_1987.ex15_1.tool.json4,6 KB333a92f2c9ddc800fa072e231f46dd4eb2355e2d7fa88606e181e49e7b939d6e
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trajectories/paper_repro.mroz_1987.ex15_1.tool.e1.a1.jsonl7,8 KBd13adc6210f26a8e98a39a9e4fcf02da0e9d12218a6946548a281ea043a2620d