Tarefa qrdata_socsci.353

Veredito

Pergunta feita ao analista

What percentage increase in hourly wage can be expected for each additional year of education, based on the data described? Please use linear regression and do not consider variables other than 'wage', 'hours', and 'educ'. Please provide your answer to the nearest hundredth of a percent.

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
   wage— To estimate the impact of an additional year of education on hourly wage, we look at a sample size representing individuals with varying levels of education and their hourly wages. The dataset wage.csv contains the necessary data for our analysis. The columns in this dataset include 'wage', representing the total income; 'hours', representing the total hours worked; and 'educ', representing the years of education; and other variables like the parents' education and the person's IQ score.
   wage_hourly
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.ols(Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO))citada na resposta

   Ver chamada call_cf9bfda5 nos detalhes

   Linha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.

   Por que este é o caminho de referência: OLS of log hourly wage on years of education; the coefficient is the proportional increase per year. Every row is used, as the question reads (the textbook drops rows with any missing column first; both readings fall inside the gold's interval).
   Argumentos principais

   dataset:

   "wage"

   intercept:

   true

   level:

   0,950.95

   se:

   "HC1"

   x:

   ["educ"]

   y:

   "wage"

   Resultado calculado

   • coef.educ = 60,2143 60.21428323946884
     Coefficient on educ in the regression of wage
   Diagnósticos: n_obs = 935935 (observations used) · k = 22 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 0,1070.10700009524816323 · df_resid = 933933 · se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
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: 60,21
   Figuras citadas: call_cf9bfda5:coef.educ
   • ✓
     #0resposta com lastro

     every number of the answer is stated by a tool call
   • ✗
     #1figura da resposta próxima

     QRData eval.py: strictly inside gold ± 3% (a '%' gold divided by 100), on the answer figure after meta.answer_format

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

   What percentage increase in hourly wage can be expected for each additional year of education, based on the data described? Please use linear regression and do not consider variables other than 'wage', 'hours', and 'educ'. Please provide your answer to the nearest hundredth of a percent.

   wage (agent)

   To estimate the impact of an additional year of education on hourly wage, we look at a sample size representing individuals with varying levels of education and their hourly wages. The dataset wage.csv contains the necessary data for our analysis. The columns in this dataset include 'wage', representing the total income; 'hours', representing the total hours worked; and 'educ', representing the years of education; and other variables like the parents' education and the person's IQ score.

   file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —

   wage_hourly (reference)

   file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —

   1. derive {"args":{"left":"wage","right":"hours"},"name":"hwage","op":"ratio"}
   2. derive {"args":{"column":"hwage"},"name":"lhwage","op":"log"}
2. 1Turno do modelo
   call_dd3d6e50naive-olsFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Linha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.

   Chamadas pedidas

   • infer.ols

     {
       "dataset": "wage",
       "x": [
         "educ"
       ],
       "y": "wage"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_cf9bfda5decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Linha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "controls": [],
     "dataset": "wage",
     "fe": [],
     "intercept": true,
     "level": 0.95,
     "se": "HC1",
     "subset": null,
     "weights": null,
     "x": [
       "educ"
     ],
     "y": "wage"
   }

   Figuras call_cf9bfda5

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.educ Coefficient on educ in the regression of wage	60,2143	60.21428323946884	6,156966.156955734538775	48,1312 – 72,2974

   Diagnósticos

   • n_obs = 935935 (observations used)
   • k = 22 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
   • r2 = 0,1070.10700009524816323
   • df_resid = 933933
   • se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.educ

   1. Coeficiente de educ na regressão por mínimos quadrados ordinários de wage.→ 60,2143 (60.21428323946884)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 6,15696 (6.156955734538775)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 933 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 across observations; their variance may differ

   Tabelas (1)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 304.48219007051216,
         "ci_low": -10.57731057239684,
         "coef": 146.95243974905765,
         "p": 0.06745856341923868,
         "se": 80.26953328642635,
         "t": 1.8307374383838286,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 72.29736955991905,
         "ci_low": 48.131196919018635,
         "coef": 60.21428323946884,
         "p": 1.432126708571799e-21,
         "se": 6.156955734538775,
         "t": 9.779879186345907,
         "term": "educ"
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   wage 5be148e1f4d2923c08b811102afc478bd6a4fbc82c013bb85862221055ebdd96

   sha256 do resultado

   d58520e553500c7593bd1b9d8b97eadfde8ece9d9d915d4ee8ccb60fc162de68

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_5e4d32a8naive-olsFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa ingênua (infer.ols): coef.educ = 60,21.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_cf9bfda5:coef.educ"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   60,21

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa ingênua (infer.ols): coef.educ = 60,21.

   Figuras citadas: call_cf9bfda5:coef.educ · Parada: answered

   Figura da resposta: call_cf9bfda5:coef.educ = 60,214360.21428323946884 (se 6,156966.156955734538775)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta próximafalhouobrigatória60.2143 in (0.051992, 0.055208)?

Épocas × verificações

Tentativas

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

• época 1, tentativa 1falhoupontuada(exibindo)

Downloads desta tarefa