Tarefa paper_repro.angrist_krueger_1991.tab5_c1.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
   asciiqob— Joshua Angrist's minimal extract of the 1980 Census used by Angrist and Krueger (1991), 'Does Compulsory School Attendance Affect Schooling and Earnings?' (asciiqob.txt in asciiqob.zip): one row per man born in the United States in 1930-1939, from the 5 percent public-use sample of the 1980 Census (329,509 rows). Columns: lwklywge, the log of weekly earnings in 1979; educ, years of education; yob, year of birth (30 for 1930 to 39 for 1939); qob, quarter of birth (1 to 4); pob, state of birth (census code). Added by the declared transforms: yob_30 to yob_39, one indicator per year of birth; qtr_1 to qtr_4, one indicator per quarter of birth; and qtr1_yob30 to qtr3_yob39, thirty columns, each the product of the indicator for quarter of birth 1, 2 or 3 and the indicator for one year of birth (qtr2_yob35 is 1 for men born in the second quarter of 1935).
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2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.ols(Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_3f8b76f9 nos detalhes
   Argumentos principais

   controls:

   ["yob_30","yob_31","yob_32","yob_33","yob_34","yob_35","yob_36","yob_37","yob_38"]

   dataset:

   "asciiqob"

   intercept:

   true

   level:

   0,950.95

   se:

   "classical"

   x:

   ["educ"]

   y:

   "lwklywge"

   Resultado calculado

   • coef.educ = 0,071081 0.07108104582881641
     Coefficient on educ in the regression of lwklywge
   Diagnósticos: n_obs = 329.509329509 (observations used) · k = 1111 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 0,1177450.1177450558150579 · df_resid = 329.498329498 · 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.

   asciiqob (agent)

   Joshua Angrist's minimal extract of the 1980 Census used by Angrist and Krueger (1991), 'Does Compulsory School Attendance Affect Schooling and Earnings?' (asciiqob.txt in asciiqob.zip): one row per man born in the United States in 1930-1939, from the 5 percent public-use sample of the 1980 Census (329,509 rows). Columns: lwklywge, the log of weekly earnings in 1979; educ, years of education; yob, year of birth (30 for 1930 to 39 for 1939); qob, quarter of birth (1 to 4); pob, state of birth (census code). Added by the declared transforms: yob_30 to yob_39, one indicator per year of birth; qtr_1 to qtr_4, one indicator per quarter of birth; and qtr1_yob30 to qtr3_yob39, thirty columns, each the product of the indicator for quarter of birth 1, 2 or 3 and the indicator for one year of birth (qtr2_yob35 is 1 for men born in the second quarter of 1935).

   file 0b6c505e52fd6c9f6194c356c91688acf2f8937b5023a84e754e942c9a2f2dcc · frame —

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2. 1Transformação
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   329509 → 329509 linhas

   Frame antes → depois: 845a36d4dcec → d4b277b4997b
3. 2Transformação
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   329509 → 329509 linhas

   Frame antes → depois: d4b277b4997b → 2c53c053bf00
4. 3Transformação
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   329509 → 329509 linhas

   Frame antes → depois: 2c53c053bf00 → cf52bf944241
5. 4Transformação
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   329509 → 329509 linhas

   Frame antes → depois: cf52bf944241 → c572825a7957
6. 5Transformação
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   329509 → 329509 linhas

   Frame antes → depois: c572825a7957 → f423f0515e53
7. 6Transformação
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   329509 → 329509 linhas

   Frame antes → depois: f423f0515e53 → 53a56d68c9d1
8. 7Transformação
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   329509 → 329509 linhas

   Frame antes → depois: 53a56d68c9d1 → 4a3cff9083bb
9. 8Transformação
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   329509 → 329509 linhas

   Frame antes → depois: 4a3cff9083bb → 373b8fd4038e
10. 9Transformação
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    329509 → 329509 linhas

    Frame antes → depois: 373b8fd4038e → e7e4772d7f72
11. 10Transformação
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    329509 → 329509 linhas

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12. 11Transformação
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    329509 → 329509 linhas

    Frame antes → depois: 493704cb4202 → 459fa0f19579
13. 12Transformação
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    329509 → 329509 linhas

    Frame antes → depois: 459fa0f19579 → 85c2fdc43e1d
14. 13Transformação
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    329509 → 329509 linhas

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15. 14Transformação
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    329509 → 329509 linhas

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16. 15Transformação
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    329509 → 329509 linhas

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18. 17Transformação
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    329509 → 329509 linhas

    Frame antes → depois: 64ef72351a15 → 0c272ae20586
19. 18Transformação
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    329509 → 329509 linhas

    Frame antes → depois: 0c272ae20586 → 7856b1936015
20. 19Transformação
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    329509 → 329509 linhas

    Frame antes → depois: 7856b1936015 → 06252be82053
21. 20Transformação
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    329509 → 329509 linhas

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22. 21Transformação
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    329509 → 329509 linhas

    Frame antes → depois: 4a442f63e865 → 1a895d8e4ad2
23. 22Transformação
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    329509 → 329509 linhas

    Frame antes → depois: 1a895d8e4ad2 → 7fd62953f64c
24. 23Transformação
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    329509 → 329509 linhas

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25. 24Transformação
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    329509 → 329509 linhas

    Frame antes → depois: fbb95e831358 → 3c39c77165ba
26. 25Transformação
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    329509 → 329509 linhas

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27. 26Transformação
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    329509 → 329509 linhas

    Frame antes → depois: 7e4ccc705689 → e14e138d365d
28. 27Transformação
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    329509 → 329509 linhas

    Frame antes → depois: e14e138d365d → efea1aed1a08
29. 28Transformação
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    329509 → 329509 linhas

    Frame antes → depois: efea1aed1a08 → 889c869c49df
30. 29Transformação
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    329509 → 329509 linhas

    Frame antes → depois: 889c869c49df → 4690bc1fd2a9
31. 30Transformação
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    329509 → 329509 linhas

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32. 31Transformação
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    329509 → 329509 linhas

    Frame antes → depois: 73cf0a1d91c6 → adbbeec74207
33. 32Transformação
    asciiqob · derive {"args":{"columns":["qtr_3","yob_39"]},"name":"qtr3_yob39","op":"interaction"}

    329509 → 329509 linhas

    Frame antes → depois: adbbeec74207 → 654074d5953a
34. 33Ferramenta
    infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_3f8b76f9decidido pelo códigoreexecutável

    Argumentos

    {
      "cluster": null,
      "controls": [
        "yob_30",
        "yob_31",
        "yob_32",
        "yob_33",
        "yob_34",
        "yob_35",
        "yob_36",
        "yob_37",
        "yob_38"
      ],
      "dataset": "asciiqob",
      "fe": [],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "classical",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "educ"
      ],
      "y": "lwklywge"
    }

    Figuras call_3f8b76f9

    Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
    coef.educ Coefficient on educ in the regression of lwklywge	0,071081	0.07108104582881641	0,0003390070.00033900670357156064	0,0704166 – 0,0717455

    Diagnósticos

    • n_obs = 329.509329509 (observations used)
    • k = 1111 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
    • r2 = 0,1177450.1177450558150579
    • df_resid = 329.498329498
    • se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
    • n_clusters = — (errors not clustered)

    Derivação matemática e pressupostos

    coef.educ

    1. Coeficiente de educ na regressão por mínimos quadrados ordinários de lwklywge.→ 0,071081 (0.07108104582881641)
    2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,000339007 (0.00033900670357156064)
    3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 329498 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": 4.980073763723187,
          "ci_low": 4.958295557756529,
          "coef": 4.969184660739858,
          "p": 0,
          "se": 0.005555746467603576,
          "t": 894.4225028474478,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": 0.07174548919907373,
          "ci_low": 0.0704166024585591,
          "coef": 0.07108104582881641,
          "p": 0,
          "se": 0.00033900670357156064,
          "t": 209.67445504750017,
          "term": "educ"
        },
        {
          "ci_high": 0.057663300486414694,
          "ci_low": 0.0386639519530055,
          "coef": 0.0481636262197101,
          "p": 2.8920433499914834e-23,
          "se": 0.004846843843007942,
          "t": 9.937111196431665,
          "term": "yob_30"
        },
        {
          "ci_high": 0.05151117255754221,
          "ci_low": 0.03204116994341719,
          "coef": 0.0417761712504797,
          "p": 4.0847872439425524e-17,
          "se": 0.004966910424727453,
          "t": 8.41089685098802,
          "term": "yob_31"
        },
        {
          "ci_high": 0.04292603171523169,
          "ci_low": 0.023724471376134836,
          "coef": 0.03332525154568326,
          "p": 1.0245656210041011e-11,
          "se": 0.004898429245720953,
          "t": 6.8032526089449386,
          "term": "yob_32"
        },
        {
          "ci_high": 0.04029944253506369,
          "ci_low": 0.020861484576049243,
          "coef": 0.030580463555556468,
          "p": 6.968340745525596e-10,
          "se": 0.0049587356476265,
          "t": 6.166988064829351,
          "term": "yob_33"
        },
        {
          "ci_high": 0.03678702466614902,
          "ci_low": 0.017541712214915357,
          "coef": 0.02716436844053219,
          "p": 3.151830383346887e-8,
          "se": 0.004909590662911443,
          "t": 5.532919199504794,
          "term": "yob_34"
        },
        {
          "ci_high": 0.02482407064948626,
          "ci_low": 0.005713825868385208,
          "coef": 0.015268948258935735,
          "p": 0.001736316448090996,
          "se": 0.004875134118034627,
          "t": 3.132005784712913,
          "term": "yob_35"
        },
        {
          "ci_high": 0.025944795516238395,
          "ci_low": 0.006820913877853729,
          "coef": 0.016382854697046062,
          "p": 0.000784899983250074,
          "se": 0.004878612959303676,
          "t": 3.35809682664074,
          "term": "yob_36"
        },
        {
          "ci_high": 0.020917386642490526,
          "ci_low": 0.0019856367430145447,
          "coef": 0.011451511692752535,
          "p": 0.017735312689134728,
          "se": 0.0048295990400033136,
          "t": 2.3711102304560416,
          "term": "yob_37"
        },
        {
          "ci_high": 0.020651850321981136,
          "ci_low": 0.0018944840843780186,
          "coef": 0.011273167203179578,
          "p": 0.01847930465530441,
          "se": 0.0047851127579403565,
          "t": 2.3558832933399585,
          "term": "yob_38"
        }
      ]
    }

    Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

    Digests dos dados

    asciiqob 654074d5953a60c49422fd28f157a9ede3a844493e1280ba284d386a05958cf7

    sha256 do resultado

    67c13cbe4a53ff5b47d62a2c899c9fbf0de0be1dc34934c245ca820eac7e1cc6

35. 34Pontuação
    #0figura próximapassouobrigatória0.07108104583 vs 0.0710810458289115
36. 35Pontuação
    #1figura próximapassouobrigatória0.0003390067036 vs 0.00033900670357195307
37. 36Pontuação
    #2figura próximapassouobrigatória0.07108104583 vs 0.0711
38. 37Pontuação
    #3figura próximapassouobrigatória0.0003390067036 vs 0.0003

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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