Tarefa causcibench_real.q009

Veredito

Pergunta feita ao analista

What is the effect of education on earnings?

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
   card_using_geographic— The National Longitudinal Survey of Young Men (NLSYM) was conducted to collect data on demographics, education, and employment outcomes. Participants were tracked over time to study long-term patterns. The dataset used here comes from the 1976 wave of the survey. Variables include: lwage: log of wages educ: years of education exper: years of work experience black: 1 if the individual is Black, 0 otherwise south: 1 if the individual lives in a southern state, 0 otherwise married: 1 if married, 0 otherwise smsa: 1 if living in a metropolitan area, 0 otherwise nearc4: 1 if there is a four-year college in the county, 0 otherwise
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_6aa2cf12 nos detalhes

   causcibench_metadata_rule/1: iv

   Por que este é o caminho de referência: causcibench_metadata_rule/1: iv
   Argumentos principais

   dataset:

   "card_using_geographic"

   endog:

   ["educ"]

   exog:

   ["exper","black","south","smsa"]

   instruments:

   ["nearc4"]

   level:

   0,950.95

   se:

   "HC1"

   y:

   "lwage"

   Resultado calculado

   • coef.educ = 0,13185 0.13184969617215697
     2SLS effect of educ on lwage
   Diagnósticos: first_stage_F.educ = 17,521617.52158709867487 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for educ (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))) · partial_r2.educ = 0,005537340.005537342378534316 (share of the variation the instruments explain beyond the controls) · weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10) · n_obs = 3.0103010 · 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: 0,1318
   Figuras citadas: call_6aa2cf12:coef.educ
   • ✓
     #0resposta com lastro

     every number in the answer was stated by a tool call
   • ✓
     #1figura da resposta próxima

     CauSciBench effect accuracy: |answer figure − gold| ≤ 5% of |gold|

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 is the effect of education on earnings?

   card_using_geographic (agent)

   The National Longitudinal Survey of Young Men (NLSYM) was conducted to collect data on demographics, education, and employment outcomes. Participants were tracked over time to study long-term patterns. The dataset used here comes from the 1976 wave of the survey. Variables include: lwage: log of wages educ: years of education exper: years of work experience black: 1 if the individual is Black, 0 otherwise south: 1 if the individual lives in a southern state, 0 otherwise married: 1 if married, 0 otherwise smsa: 1 if living in a metropolitan area, 0 otherwise nearc4: 1 if there is a four-year college in the county, 0 otherwise

   file dcfffbe5294890880a8ed65da6cbca819980978b844109f455b82a24df671da7 · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_3083af26referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   causcibench_metadata_rule/1: iv

   Chamadas pedidas

   • infer.iv_2sls

     {
       "dataset": "card_using_geographic",
       "endog": [
         "educ"
       ],
       "exog": [
         "exper",
         "black",
         "south",
         "smsa"
       ],
       "instruments": [
         "nearc4"
       ],
       "y": "lwage"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.iv_2sls— Variáveis instrumentais por mínimos quadrados em dois estágios (MQ2E)v0.1.0call_6aa2cf12decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: causcibench_metadata_rule/1: iv

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "dataset": "card_using_geographic",
     "endog": [
       "educ"
     ],
     "exog": [
       "exper",
       "black",
       "south",
       "smsa"
     ],
     "instruments": [
       "nearc4"
     ],
     "level": 0.95,
     "se": "HC1",
     "subset": null,
     "y": "lwage"
   }

   Figuras call_6aa2cf12

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.educ 2SLS effect of educ on lwage	0,13185	0.13184969617215697	0,04883880.04883877859916181	0,0360889 – 0,227611

   Diagnósticos

   • first_stage_F.educ = 17,521617.52158709867487 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for educ (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1)))
   • partial_r2.educ = 0,005537340.005537342378534316 (share of the variation the instruments explain beyond the controls)
   • weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10)
   • n_obs = 3.0103010
   • se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.educ

   1. Com um instrumento e um regressor endógeno, o MQ2E é a razão entre o coeficiente de nearc4 na forma reduzida (lwage sobre nearc4 e os controles) e no primeiro estágio (educ sobre nearc4 e os controles).β = ρ / π→ 0,13185 (0.13184969617215697)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0488388 (0.04883877859916181)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 3004 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 across observations; their variance may differ

   Tabelas (3)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 5.544490320001097,
         "ci_low": 2.3351553411401573,
         "coef": 3.9398228305706273,
         "p": 0.0000015517749142396129,
         "se": 0.8183930713200654,
         "t": 4.814096023828386,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 0.10010964665521813,
         "ci_low": 0.024429992693417044,
         "coef": 0.062269819674317585,
         "p": 0.0012659486578627472,
         "se": 0.019298610101529643,
         "t": 3.2266478957146227,
         "term": "exper"
       },
       {
         "ci_high": -0.027947774739779788,
         "ci_low": -0.2312548689607402,
         "coef": -0.12960132185026,
         "p": 0.012478322230729104,
         "se": 0.051844110495347324,
         "t": -2.4998272824430248,
         "term": "black"
       },
       {
         "ci_high": -0.06426232341599948,
         "ci_low": -0.1542420443547961,
         "coef": -0.10925218388539779,
         "p": 0.000002013141708255201,
         "se": 0.022945183553809055,
         "t": -4.761443011740963,
         "term": "south"
       },
       {
         "ci_high": 0.1932202622051477,
         "ci_low": 0.07643167032893833,
         "coef": 0.13482596626704302,
         "p": 0.000006210461791105025,
         "se": 0.029781551327695815,
         "t": 4.527163974217136,
         "term": "smsa"
       },
       {
         "ci_high": 0.22761052674120977,
         "ci_low": 0.036088865603104175,
         "coef": 0.13184969617215697,
         "p": 0.006979246362745491,
         "se": 0.04883877859916181,
         "t": 2.6996927432255613,
         "term": "educ"
       }
     ],
     "first_stage": [
       {
         "ci_high": 0.4953986651741941,
         "ci_low": 0.17933787627132974,
         "coef": 0.33736827072276193,
         "endog": "educ",
         "instrument": "nearc4",
         "p": 0.000029221851538226085,
         "se": 0.08059674713228678,
         "t": 4.18587948926804
       }
     ],
     "reduced_form": [
       {
         "ci_high": 0.0767429145328812,
         "ci_low": 0.012220893452963864,
         "coef": 0.04448190399292254,
         "instrument": "nearc4",
         "p": 0.00689971388183915,
         "se": 0.016453369731480306,
         "t": 2.703513305716039
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   card_using_geographic fd36ea13401cd25c416c67b7584a5b20159e46d536946a8ce8b8f94b3fa774f0

   sha256 do resultado

   3490d2a4013f3d7835b10206df4300fa99e2268a5b5788c9e2778f1d252b032d

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_e9dceb1areferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.iv_2sls): coef.educ = 0,1318.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_6aa2cf12:coef.educ"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,1318

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.iv_2sls): coef.educ = 0,1318.

   Figuras citadas: call_6aa2cf12:coef.educ · Parada: answered

   Figura da resposta: call_6aa2cf12:coef.educ = 0,131850.13184969617215697 (se 0,04883880.04883877859916181)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta próximapassouobrigatória0.1318496962 vs 0.132

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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