Tarefa paper_repro.wooldridge_jtrain.ex14_1_grant.design

Veredito

Pergunta feita ao analista

Did Michigan manufacturing firms that received a job-training grant reduce their scrap rates in the year they received it, compared with how the same firms did in other years and allowing for common changes over 1987-1989? Report the effect on the log scrap rate.

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
   jtrain— Wooldridge's JTRAIN data (Holzer, Block, Cheatham and Knott's Michigan job-training survey; R package wooldridge): one row per firm and year, 157 firms over 1987-1989 (471 rows); scrap rates exist for a subset of firms. Columns: rownames, a row number; year; fcode, firm code; employ, employees; sales, annual sales (dollars); avgsal, average employee salary; scrap, scrap rate (per 100 items); rework, rework rate; tothrs, total hours of training; union, 1 if unionized; grant, 1 if the firm received a job-training grant in that year; d88 and d89, 1 for 1988 and 1989; totrain, total employees trained; hrsemp, training hours per employee; lscrap, log of scrap; lemploy, lsales, lrework, lhrsemp, logs of those columns; lscrap_1, lscrap lagged one year; grant_1, grant lagged one year; clscrap, cgrant, clemploy, clsales, lavgsal, clavgsal, cgrant_1, chrsemp, clhrsemp, first differences and logs of the named columns.
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.ols(Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_2a0095b3 nos detalhes

   Wooldridge Example 14.1: fixed effects regression of the log scrap rate on the job-training grant, its one-year lag and year dummies for 1988 and 1989, firm fixed effects, classical errors.

   Por que este é o caminho de referência: Wooldridge Example 14.1: fixed effects regression of the log scrap rate on the job-training grant, its one-year lag and year dummies for 1988 and 1989, firm fixed effects, classical errors.
   Argumentos principais

   controls:

   ["d88","d89"]

   dataset:

   "jtrain"

   fe:

   ["fcode"]

   intercept:

   true

   level:

   0,950.95

   se:

   "classical"

   x:

   ["grant","grant_1"]

   y:

   "lscrap"

   Resultado calculado

   • coef.grant = -0,252315 -0.2523148738147904
     Coefficient on grant in the regression of lscrap
   • coef.grant_1 = -0,42159 -0.42158950852921534
     Coefficient on grant_1 in the regression of lscrap
   Diagnósticos: n_obs = 162162 (observations used) · k = 5858 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 0,9275720.9275719385145765 · df_resid = 104104 · se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors) · fixed_effects = "fcode (54 levels)" (absorbed as dummies; their coefficients are not tabulated)
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: -0,2523
   Figuras citadas: call_2a0095b3:coef.grant
   • ✓
     #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

     T3: the outcome the design question implies
   • ✓
     #4argumento igualx[0]

     T3: the treatment the design question implies
   • ✓
     #5argumento igualy

     T3: the outcome the design question implies
   • ✓
     #6argumento igualx[0]

     T3: the treatment the design question implies
   • ✓
     #7argumento igualy

     outcome: log scrap rate (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #8argumento igualfe

     firm fixed effects (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #9diagnósticon_obs

     (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #10figura da resposta próxima

     software reference (T3: recorded; T3 pontua o desenho; a estimativa é registrada)
   • ✓
     #11figura da resposta próxima

     software reference, SE: recorded (T3)
   • ✓
     #12figura da resposta próxima

     published cell: recorded, never required on T2/T3
   • ✓
     #13figura 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

   Did Michigan manufacturing firms that received a job-training grant reduce their scrap rates in the year they received it, compared with how the same firms did in other years and allowing for common changes over 1987-1989? Report the effect on the log scrap rate.

   jtrain (agent)

   Wooldridge's JTRAIN data (Holzer, Block, Cheatham and Knott's Michigan job-training survey; R package wooldridge): one row per firm and year, 157 firms over 1987-1989 (471 rows); scrap rates exist for a subset of firms. Columns: rownames, a row number; year; fcode, firm code; employ, employees; sales, annual sales (dollars); avgsal, average employee salary; scrap, scrap rate (per 100 items); rework, rework rate; tothrs, total hours of training; union, 1 if unionized; grant, 1 if the firm received a job-training grant in that year; d88 and d89, 1 for 1988 and 1989; totrain, total employees trained; hrsemp, training hours per employee; lscrap, log of scrap; lemploy, lsales, lrework, lhrsemp, logs of those columns; lscrap_1, lscrap lagged one year; grant_1, grant lagged one year; clscrap, cgrant, clemploy, clsales, lavgsal, clavgsal, cgrant_1, chrsemp, clhrsemp, first differences and logs of the named columns.

   file 2820079b04c953a3555a3722e4b14430bc9efedfd6870715a863717de8177383 · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_87471814referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Wooldridge Example 14.1: fixed effects regression of the log scrap rate on the job-training grant, its one-year lag and year dummies for 1988 and 1989, firm fixed effects, classical errors.

   Chamadas pedidas

   • infer.ols

     {
       "controls": [
         "d88",
         "d89"
       ],
       "dataset": "jtrain",
       "fe": [
         "fcode"
       ],
       "se": "classical",
       "x": [
         "grant",
         "grant_1"
       ],
       "y": "lscrap"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_2a0095b3decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Wooldridge Example 14.1: fixed effects regression of the log scrap rate on the job-training grant, its one-year lag and year dummies for 1988 and 1989, firm fixed effects, classical errors.

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "controls": [
       "d88",
       "d89"
     ],
     "dataset": "jtrain",
     "fe": [
       "fcode"
     ],
     "intercept": true,
     "level": 0.95,
     "se": "classical",
     "subset": null,
     "weights": null,
     "x": [
       "grant",
       "grant_1"
     ],
     "y": "lscrap"
   }

   Figuras call_2a0095b3

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.grant Coefficient on grant in the regression of lscrap	-0,252315	-0.2523148738147904	0,1506290.1506289943545013	-0,551018 – 0,0463881
   coef.grant_1 Coefficient on grant_1 in the regression of lscrap	-0,42159	-0.42158950852921534	0,21020.21019996441849445	-0,838424 – -0,00475509

   Diagnósticos

   • n_obs = 162162 (observations used)
   • k = 5858 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
   • r2 = 0,9275720.9275719385145765
   • df_resid = 104104
   • se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
   • n_clusters = — (errors not clustered)
   • fixed_effects = "fcode (54 levels)" (absorbed as dummies; their coefficients are not tabulated)

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.grant

   1. Coeficiente de grant na regressão por mínimos quadrados ordinários de lscrap, efeitos fixos de fcode.→ -0,252315 (-0.2523148738147904)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,150629 (0.1506289943545013)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 104 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   coef.grant_1

   1. Coeficiente de grant_1 na regressão por mínimos quadrados ordinários de lscrap, efeitos fixos de fcode.→ -0,42159 (-0.42158950852921534)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,2102 (0.21019996441849445)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 104 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": -2.2384743154419002,
         "ci_low": -3.4131636211165306,
         "coef": -2.8258189682792154,
         "p": 7.148679426290452e-16,
         "se": 0.29618433589543847,
         "t": -9.540744144136003,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 0.04638807456669097,
         "ci_low": -0.5510178221962718,
         "coef": -0.2523148738147904,
         "p": 0.09692391893977843,
         "se": 0.1506289943545013,
         "t": -1.6750750736672522,
         "term": "grant"
       },
       {
         "ci_high": -0.004755091021796887,
         "ci_low": -0.8384239260366337,
         "coef": -0.42158950852921534,
         "p": 0.04748974265972461,
         "se": 0.21019996441849445,
         "t": -2.00565927637294,
         "term": "grant_1"
       },
       {
         "ci_high": 0.1368776115185822,
         "ci_low": -0.29730896145103164,
         "coef": -0.08021567496622473,
         "p": 0.46537157858748945,
         "se": 0.1094751277197217,
         "t": -0.732729676932581,
         "term": "d88"
       },
       {
         "ci_high": 0.016974077007711197,
         "ci_low": -0.5113796650806335,
         "coef": -0.24720279403646112,
         "p": 0.06633915572683147,
         "se": 0.1332182913918953,
         "t": -1.8556220129655585,
         "term": "d89"
       }
     ]
   }

   • 309 rows were dropped because one of 'lscrap', 'grant', 'grant_1', 'd88', 'd89', 'fcode' was missing

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   jtrain ce556c6a511400be9674bea971d3ba4cff3c7e1149b038c7ebbcf69c15dab73c

   sha256 do resultado

   4c56e81d7f097058d93bfb6092614d5c788852bd239114d385b8aeadeed3c2c6

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_7d887cc1referenceFim: 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.grant = -0,2523.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_2a0095b3:coef.grant"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   -0,2523

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.ols): coef.grant = -0,2523.

   Figuras citadas: call_2a0095b3:coef.grant · Parada: answered

   Figura da resposta: call_2a0095b3:coef.grant = -0,252315-0.2523148738147904 (se 0,1506290.1506289943545013)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_2a0095b3:coef.grant (infer.ols)
9. 8Pontuação
   #2uma entrepassouobrigatóriatool_called(infer.ols): ok | tool_called(infer.fe): answer call is infer.ols
10. 9Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.ols.y = 'lscrap'
11. 10Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.ols.x[0] = 'grant'
12. 11Pontuação
    #5argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe
13. 12Pontuação
    #6argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe
14. 13Pontuação
    #7argumento igualpassouregistradainfer.ols.y = 'lscrap'
15. 14Pontuação
    #8argumento igualpassouregistradainfer.ols.fe = ['fcode']
16. 15Pontuação
    #9diagnósticopassouregistrada162 vs 162
17. 16Pontuação
    #10figura da resposta próximapassouregistrada-0.2523148738 vs -0.25231487381477113
18. 17Pontuação
    #11figura da resposta próximapassouregistrada0.1506289944 vs 0.15062899435450078
19. 18Pontuação
    #12figura da resposta próximapassouregistrada-0.2523148738 vs -0.252
20. 19Pontuação
    #13figura da resposta próximapassouregistrada0.1506289944 vs 0.151

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