Tarefa paper_repro.mroz_1987.ex15_5.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
   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_99a3c0ff nos detalhes
   Argumentos principais

   dataset:

   "mroz"

   endog:

   ["educ"]

   exog:

   ["exper","expersq"]

   instruments:

   ["motheduc","fatheduc"]

   level:

   0,950.95

   se:

   "classical"

   subset:

   "inlf == 1"

   y:

   "lwage"

   Resultado calculado

   • coef.educ = 0,0613966 0.06139662866015408
     2SLS effect of educ on lwage
   Diagnósticos: first_stage_F.educ = 55,400355.40030042777673 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for educ (classical (homoskedastic) standard errors)) · partial_r2.educ = 0,2075690.20756926964482014 (share of the variation the instruments explain beyond the controls) · weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10) · overid_p = 0,5386370.5386372330714904 (Sargan test of the overidentifying restrictions (assumes homoskedastic errors)) · sargan = 0,3780710.3780713419638187 (n·R² of the structural residuals on the instruments) · sargan_df = 11 · 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

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.

   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_99a3c0ffdecidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "dataset": "mroz",
     "endog": [
       "educ"
     ],
     "exog": [
       "exper",
       "expersq"
     ],
     "instruments": [
       "motheduc",
       "fatheduc"
     ],
     "level": 0.95,
     "se": "classical",
     "subset": "inlf == 1",
     "y": "lwage"
   }

   Figuras call_99a3c0ff

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.educ 2SLS effect of educ on lwage	0,0613966	0.06139662866015408	0,03143670.031436695644695214	-0,000394545 – 0,123188

   Diagnósticos

   • first_stage_F.educ = 55,400355.40030042777673 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for educ (classical (homoskedastic) standard errors))
   • partial_r2.educ = 0,2075690.20756926964482014 (share of the variation the instruments explain beyond the controls)
   • weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10)
   • overid_p = 0,5386370.5386372330714904 (Sargan test of the overidentifying restrictions (assumes homoskedastic errors))
   • sargan = 0,3780710.3780713419638187 (n·R² of the structural residuals on the instruments)
   • sargan_df = 11
   • n_obs = 428428
   • se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.educ

   1. Coeficiente de educ por mínimos quadrados em dois estágios: lwage sobre as projeções dos regressores endógenos nos instrumentos ['motheduc', 'fatheduc'] e os controles; resíduos com os valores observados de educ.→ 0,0613966 (0.06139662866015408)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0314367 (0.031436695644695214)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 424 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": 0.8349750469784886,
         "ci_low": -0.7387744331141283,
         "coef": 0.048100306932180106,
         "p": 0.9044194793612478,
         "se": 0.4003280776041123,
         "t": 0.12015221919994053,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 0.07057292697452149,
         "ci_low": 0.017767858923003838,
         "coef": 0.04417039294876266,
         "p": 0.0010918384252699615,
         "se": 0.013432475529443424,
         "t": 3.2883285625157486,
         "term": "exper"
       },
       {
         "ci_high": -0.00010942651309300572,
         "ci_low": -0.001688512663218038,
         "coef": -0.0008989695881555219,
         "p": 0.025740027334257214,
         "se": 0.0004016856118761863,
         "t": -2.2379930014337086,
         "term": "expersq"
       },
       {
         "ci_high": 0.12318780219307032,
         "ci_low": -0.00039454487276216477,
         "coef": 0.06139662866015408,
         "p": 0.05147417391505394,
         "se": 0.031436695644695214,
         "t": 1.9530242412902723,
         "term": "educ"
       }
     ],
     "first_stage": [
       {
         "ci_high": 0.22815007550124894,
         "ci_low": 0.08704398999594125,
         "coef": 0.1575970327485951,
         "endog": "educ",
         "instrument": "motheduc",
         "p": 0.000014298403672048712,
         "se": 0.03589411554668934,
         "t": 4.390609166664114
       },
       {
         "ci_high": 0.25589971614954615,
         "ci_low": 0.12319710416036223,
         "coef": 0.1895484101549542,
         "endog": "educ",
         "instrument": "fatheduc",
         "p": 3.561512366875694e-8,
         "se": 0.03375646678192402,
         "t": 5.615173275671551
       }
     ],
     "reduced_form": [
       {
         "ci_high": 0.02756810644924526,
         "ci_low": -0.021429317804883524,
         "coef": 0.0030693943221808697,
         "instrument": "motheduc",
         "p": 0.8055968958254257,
         "se": 0.012463808356456057,
         "t": 0.24626456331791813
       },
       {
         "ci_high": 0.04045959911766131,
         "ci_low": -0.0056198180526244,
         "coef": 0.017419890532518457,
         "instrument": "fatheduc",
         "p": 0.1379859225819088,
         "se": 0.01172153503026715,
         "t": 1.48614413449579
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   mroz 909e3d99ac8070dc661ce7915c99f27631797719369832e227d4005096cbd479

   sha256 do resultado

   59ae30eacde5a7c176aa5c56ad716d52f38455cfdf94747c053bc8bb420610c6

3. 2Pontuação
   #0figura próximapassouobrigatória0.06139662866 vs 0.061396628660153496
4. 3Pontuação
   #1figura próximapassouobrigatória0.03143669564 vs 0.0314366956446951
5. 4Pontuação
   #2figura próximapassouobrigatória0.06139662866 vs 0.061
6. 5Pontuação
   #3figura próximapassouobrigatória0.03143669564 vs 0.031

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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