Tarefa paper_repro.wooldridge_jtrain.ex14_1_grant_1.agent

Veredito

Pergunta feita ao analista

Wooldridge, Introductory Econometrics, Example 14.1 (the effect of job training grants on firm scrap rates, Michigan manufacturing firms, 1987-1989): using the firms with scrap rates in all three years, estimate by fixed effects (a separate intercept for each of the firms) the regression of the log scrap rate on the grant indicator, the grant indicator lagged one year, and year dummies for 1988 and 1989. Report the coefficient on the grant indicator lagged one year.

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_3cc93818 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_1","grant"]

   y:

   "lscrap"

   Resultado calculado

   • coef.grant_1 = -0,42159 -0.42158950852921534
     Coefficient on grant_1 in the regression of lscrap
   • coef.grant = -0,252315 -0.2523148738147904
     Coefficient on grant 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: -0,4216
   Figuras citadas: call_3cc93818:coef.grant_1
   • ✓
     #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: log scrap rate
   • ✓
     #4argumento igualfe

     firm fixed effects
   • ✓
     #5argumento igualy

     alternative infer.fe
   • ✓
     #6argumento igualunit

     alternative infer.fe
   • ✓
     #7diagnósticon_obs

     Confere o diagnóstico "n_obs" reportado pela ferramenta.
   • ✓
     #8diagnósticon_obs

     alternative infer.fe
   • ✓
     #9figura da resposta próxima

     software reference
   • ✓
     #10figura da resposta próxima

     software reference, SE: recorded, not required (the question does not state the convention)
   • ✓
     #11figura da resposta próxima

     published cell: recorded, never required on T2/T3
   • ✓
     #12figura 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

   Wooldridge, Introductory Econometrics, Example 14.1 (the effect of job training grants on firm scrap rates, Michigan manufacturing firms, 1987-1989): using the firms with scrap rates in all three years, estimate by fixed effects (a separate intercept for each of the firms) the regression of the log scrap rate on the grant indicator, the grant indicator lagged one year, and year dummies for 1988 and 1989. Report the coefficient on the grant indicator lagged one year.

   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_147b5d04referenceFim: 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_1",
         "grant"
       ],
       "y": "lscrap"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_3cc93818decidido 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_1",
       "grant"
     ],
     "y": "lscrap"
   }

   Figuras call_3cc93818

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.grant_1 Coefficient on grant_1 in the regression of lscrap	-0,42159	-0.42158950852921534	0,21020.21019996441849448	-0,838424 – -0,00475509
   coef.grant Coefficient on grant in the regression of lscrap	-0,252315	-0.2523148738147904	0,1506290.1506289943545013	-0,551018 – 0,0463881

   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

   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 (0.21019996441849448)
   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. 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

   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": -0.004755091021796831,
         "ci_low": -0.8384239260366338,
         "coef": -0.42158950852921534,
         "p": 0.047489742659724665,
         "se": 0.21019996441849448,
         "t": -2.0056592763729397,
         "term": "grant_1"
       },
       {
         "ci_high": 0.04638807456669097,
         "ci_low": -0.5510178221962718,
         "coef": -0.2523148738147904,
         "p": 0.09692391893977843,
         "se": 0.1506289943545013,
         "t": -1.6750750736672522,
         "term": "grant"
       },
       {
         "ci_high": 0.1368776115185822,
         "ci_low": -0.29730896145103164,
         "coef": -0.08021567496622473,
         "p": 0.46537157858748945,
         "se": 0.1094751277197217,
         "t": -0.732729676932581,
         "term": "d88"
       },
       {
         "ci_high": 0.016974077007711252,
         "ci_low": -0.5113796650806335,
         "coef": -0.24720279403646112,
         "p": 0.06633915572683156,
         "se": 0.13321829139189534,
         "t": -1.855622012965558,
         "term": "d89"
       }
     ]
   }

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

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   jtrain ce556c6a511400be9674bea971d3ba4cff3c7e1149b038c7ebbcf69c15dab73c

   sha256 do resultado

   4fa5fefab7caceb1b704f9fd40048b833c368e244597403019631d5d3ae5c748

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_a20dcdeareferenceFim: 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_1 = -0,4216.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_3cc93818:coef.grant_1"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   -0,4216

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.ols): coef.grant_1 = -0,4216.

   Figuras citadas: call_3cc93818:coef.grant_1 · Parada: answered

   Figura da resposta: call_3cc93818:coef.grant_1 = -0,42159-0.42158950852921534 (se 0,21020.21019996441849448)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_3cc93818:coef.grant_1 (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.fe = ['fcode']
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
    #7diagnósticopassouobrigatória162 vs 162
15. 14Pontuação
    #8diagnósticopassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe
16. 15Pontuação
    #9figura da resposta próximapassouobrigatória-0.4215895085 vs -0.4215895085292114
17. 16Pontuação
    #10figura da resposta próximapassouregistrada0.2101999644 vs 0.21019996441849426
18. 17Pontuação
    #11figura da resposta próximapassouregistrada-0.4215895085 vs -0.422
19. 18Pontuação
    #12figura da resposta próximapassouregistrada0.2101999644 vs 0.21

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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