Tarefa nist_anova.atmwtag.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
   d— NIST StRD AtmWtAg: 48 observations; instrument = the instrument level (1 to 2), agwt = the response, instrument_2 = 1 when the row is at that instrument level (level 1 is the reference)
   Transformação "dummies" aplicada à base "d" (48 → 48 linhas). {"column":"instrument","drop_first":true,"prefix":"instrument"}
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.linear_hypothesis(Teste de hipótese linear conjunta (estatística F / Wald))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_8cfa6e94 nos detalhes
   Argumentos principais

   dataset:

   "d"

   hypothesis:

   "instrument_2 = 0"

   se:

   "classical"

   x:

   ["instrument_2"]

   y:

   "agwt"

   Resultado calculado

   • F = 15,9467 15.946733566676919
     F statistic of instrument_2 = 0
   • p_value = 0,000232684probabilidade 0.00023268444844061774
     p-value of instrument_2 = 0
   Diagnósticos: statistic = "F" (F = W/m against F(m, n − k)) · df_numerator = 11 (number of restrictions) · df_denominator = 4646 (residual degrees of freedom n − k) · se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors) · n_obs = 4848
3. 3Conferência de lastro e resposta final
   • ✓
     #0situação da ferramenta

     Verifica a situação de retorno da ferramenta.
   • ✓
     #1diagnósticodf_numerator

     certified between-instrument df
   • ✓
     #2diagnósticodf_denominator

     certified within-instrument df
   • ✓
     #3dígitos corretos (LRE)F

     certified F statistic

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.

   d (agent)

   NIST StRD AtmWtAg: 48 observations; instrument = the instrument level (1 to 2), agwt = the response, instrument_2 = 1 when the row is at that instrument level (level 1 is the reference)

   file 41d7748bb1f870d8400017c53993eea65862ffd482aae1693be84d93245c303f · frame —

   1. dummies {"column":"instrument","drop_first":true,"prefix":"instrument"}
2. 1Transformação
   d · dummies {"column":"instrument","drop_first":true,"prefix":"instrument"}

   48 → 48 linhas

   Frame antes → depois: 50e939a8b901 → 978f1a4d92de
3. 2Ferramenta
   infer.linear_hypothesis— Teste de hipótese linear conjunta (estatística F / Wald)v0.1.0call_8cfa6e94decidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "dataset": "d",
     "hypothesis": "instrument_2 = 0",
     "se": "classical",
     "subset": null,
     "x": [
       "instrument_2"
     ],
     "y": "agwt"
   }

   Figuras call_8cfa6e94

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   F F statistic of instrument_2 = 0	15,9467	15.946733566676919	—	—
   p_value p-value of instrument_2 = 0	0,000232684probabilidade	0.00023268444844061774	—	—

   Diagnósticos

   • statistic = "F" (F = W/m against F(m, n − k))
   • df_numerator = 11 (number of restrictions)
   • df_denominator = 4646 (residual degrees of freedom n − k)
   • se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
   • n_obs = 4848
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   F

   1. Estatística de Wald das 1 restrições, com a covariância classical (homoskedastic) standard errors.→ 15,9467 (15.946733566676919)
   2. Estatística F: a de Wald dividida pelo número de restrições.F = W / m→ 15,9467 (15.946733566676919)

   p_value

   1. Probabilidade de uma F(1, 46) exceder a estatística observada.→ 0,000232684 (0.00023268444844061774)

   Pressupostos do estimador

   • errors are independent and have the same variance for every observation

   Tabelas (2)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 107.86815997294877,
         "ci_low": 107.86814756038456,
         "coef": 107.86815376666667,
         "p": 0,
         "se": 0.0000030832608075289526,
         "t": 34985089.0016393,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": -0.000008635491667912475,
         "ci_low": -0.000026189508331085913,
         "coef": -0.000017412499999499193,
         "p": 0.00023268444844061774,
         "se": 0.000004360389250340866,
         "t": -3.9933361449641223,
         "term": "instrument_2"
       }
     ],
     "restrictions": [
       {
         "estimate": -0.000017412499999499193,
         "hypothesized": 0,
         "restriction": "instrument_2 = 0"
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   d 978f1a4d92de2d643509af53d29b238a002c181e0c1b8d2ff189cf3aca02cef2

   sha256 do resultado

   15d659f02ee152f2a782d14d07c06b6a10d4ebfe304df0a9754b35729e94ae77

4. 3Pontuação
   #0situação da ferramentapassouobrigatóriastatus ok
5. 4Pontuação
   #1diagnósticopassouobrigatória1 vs 1
6. 5Pontuação
   #2diagnósticopassouobrigatória46 vs 46
7. 6Pontuação
   #3dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriaLRE 10.15 (min 9.0)

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