Tarefa strd.filip

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 Filip (82 observations): outcome y, predictors x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10 (x_j = x**j), const = 1
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.ols(Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_b959b5d7 nos detalhes
   Argumentos principais

   dataset:

   "d"

   intercept:

   true

   level:

   0,950.95

   se:

   "classical"

   x:

   ["x1","x2","x3","x4","x5","x6","x7","x8","x9","x10"]

   y:

   "y"

   Resultado calculado

   • coef.x1 = -2.772,18 -2772.1796423120622
     Coefficient on x1 in the regression of y
   • coef.x2 = -2.316,37 -2316.371124655305
     Coefficient on x2 in the regression of y
   • coef.x3 = -1.127,97 -1127.9739624696322
     Coefficient on x3 in the regression of y
   • coef.x4 = -354,478 -354.4782406417265
     Coefficient on x4 in the regression of y
   • coef.x5 = -75,1242 -75.12420325431047
     Coefficient on x5 in the regression of y
   • coef.x6 = -10,8753 -10.875318262076917
     Coefficient on x6 in the regression of y
   • coef.x7 = -1,06222 -1.0622150088058269
     Coefficient on x7 in the regression of y
   • coef.x8 = -0,0670191 -0.06701911696053844
     Coefficient on x8 in the regression of y
   • coef.x9 = -0,00246781 -0.0024678108402801163
     Coefficient on x9 in the regression of y
   • coef.x10 = -0,0000402963 -0.00004029625348758228
     Coefficient on x10 in the regression of y
   Diagnósticos: n_obs = 8282 (observations used) · k = 1111 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 0,9967270.9967274161835031 · df_resid = 7171 · se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
3. 3Conferência de lastro e resposta final
   • ✓
     #0situação da ferramenta

     Verifica a situação de retorno da ferramenta.
   • ✓
     #1dígitos corretos (LRE)coef.x1

     B1
   • ✓
     #2dígitos corretos (LRE)coef.x2

     B2
   • ✓
     #3dígitos corretos (LRE)coef.x3

     B3
   • ✓
     #4dígitos corretos (LRE)coef.x4

     B4
   • ✓
     #5dígitos corretos (LRE)coef.x5

     B5
   • ✓
     #6dígitos corretos (LRE)coef.x6

     B6
   • ✓
     #7dígitos corretos (LRE)coef.x7

     B7
   • ✓
     #8dígitos corretos (LRE)coef.x8

     B8
   • ✓
     #9dígitos corretos (LRE)coef.x9

     B9
   • ✓
     #10dígitos corretos (LRE)coef.x10

     B10
   • ✓
     #11dígitos corretos (LRE)coef.x1@se

     SE of B1
   • ✓
     #12dígitos corretos (LRE)coef.x2@se

     SE of B2
   • ✓
     #13dígitos corretos (LRE)coef.x3@se

     SE of B3
   • ✓
     #14dígitos corretos (LRE)coef.x4@se

     SE of B4
   • ✓
     #15dígitos corretos (LRE)coef.x5@se

     SE of B5
   • ✓
     #16dígitos corretos (LRE)coef.x6@se

     SE of B6
   • ✓
     #17dígitos corretos (LRE)coef.x7@se

     SE of B7
   • ✓
     #18dígitos corretos (LRE)coef.x8@se

     SE of B8
   • ✓
     #19dígitos corretos (LRE)coef.x9@se

     SE of B9
   • ✓
     #20dígitos corretos (LRE)coef.x10@se

     SE of B10
   • ✓
     #21diagnóstico

Valores esperados e de onde vêm

Nenhuma fonte citada pelas verificações.

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 Filip (82 observations): outcome y, predictors x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10 (x_j = x**j), const = 1

   file — · frame —
2. 1Ferramenta
   infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_b959b5d7decidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "controls": [],
     "dataset": "d",
     "fe": [],
     "intercept": true,
     "level": 0.95,
     "se": "classical",
     "subset": null,
     "weights": null,
     "x": [
       "x1",
       "x2",
       "x3",
       "x4",
       "x5",
       "x6",
       "x7",
       "x8",
       "x9",
       "x10"
     ],
     "y": "y"
   }

   Figuras call_b959b5d7

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.x1 Coefficient on x1 in the regression of y	-2.772,18	-2772.1796423120622	559,78559.7798981409047	-3.888,35 – -1.656,01
   coef.x2 Coefficient on x2 in the regression of y	-2.316,37	-2316.371124655305	466,478466.4775998648169	-3.246,5 – -1.386,24
   coef.x3 Coefficient on x3 in the regression of y	-1.127,97	-1127.9739624696322	227,204227.20428821848498	-1.581,01 – -674,941
   coef.x4 Coefficient on x4 in the regression of y	-354,478	-354.4782406417265	71,647971.64787048694794	-497,34 – -211,616
   coef.x5 Coefficient on x5 in the regression of y	-75,1242	-75.12420325431047	15,289715.289718826288805	-105,611 – -44,6374
   coef.x6 Coefficient on x6 in the regression of y	-10,8753	-10.875318262076917	2,236912.236911739029283	-15,3356 – -6,41504
   coef.x7 Coefficient on x7 in the regression of y	-1,06222	-1.0622150088058269	0,2216240.22162433603523363	-1,50412 – -0,620309
   coef.x8 Coefficient on x8 in the regression of y	-0,0670191	-0.06701911696053844	0,01423640.014236377229323888	-0,0954056 – -0,0386326
   coef.x9 Coefficient on x9 in the regression of y	-0,00246781	-0.0024678108402801163	0,0005356170.0005356174435314611	-0,0035358 – -0,00139982
   coef.x10 Coefficient on x10 in the regression of y	-0,0000402963	-0.00004029625348758228	0,000008966330.000008966328957312731	-0,0000581746 – -0,0000224179

   Diagnósticos

   • n_obs = 8282 (observations used)
   • k = 1111 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
   • r2 = 0,9967270.9967274161835031
   • df_resid = 7171
   • se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.x1

   1. Coeficiente de x1 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y.→ -2.772,18 (-2772.1796423120622)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 559,78 (559.7798981409047)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 71 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   coef.x2

   1. Coeficiente de x2 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y.→ -2.316,37 (-2316.371124655305)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 466,478 (466.4775998648169)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 71 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   coef.x3

   1. Coeficiente de x3 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y.→ -1.127,97 (-1127.9739624696322)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 227,204 (227.20428821848498)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 71 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   coef.x4

   1. Coeficiente de x4 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y.→ -354,478 (-354.4782406417265)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 71,6479 (71.64787048694794)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 71 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   coef.x5

   1. Coeficiente de x5 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y.→ -75,1242 (-75.12420325431047)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 15,2897 (15.289718826288805)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 71 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   coef.x6

   1. Coeficiente de x6 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y.→ -10,8753 (-10.875318262076917)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 2,23691 (2.236911739029283)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 71 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   coef.x7

   1. Coeficiente de x7 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y.→ -1,06222 (-1.0622150088058269)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,221624 (0.22162433603523363)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 71 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   coef.x8

   1. Coeficiente de x8 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y.→ -0,0670191 (-0.06701911696053844)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0142364 (0.014236377229323888)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 71 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   coef.x9

   1. Coeficiente de x9 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y.→ -0,00246781 (-0.0024678108402801163)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,000535617 (0.0005356174435314611)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 71 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   coef.x10

   1. Coeficiente de x10 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y.→ -0,0000402963 (-0.00004029625348758228)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,00000896633 (0.000008966328957312731)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 71 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": -873.1259327699754,
         "ci_low": -2061.8533479954076,
         "coef": -1467.4896403826915,
         "p": 0.000005346853497950248,
         "se": 298.08454803553514,
         "t": -4.923065117108149,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": -1656.0102269607055,
         "ci_low": -3888.349057663419,
         "coef": -2772.1796423120622,
         "p": 0.000004783499780269877,
         "se": 559.7798981409047,
         "t": -4.952267224169354,
         "term": "x1"
       },
       {
         "ci_high": -1386.2412081563077,
         "ci_low": -3246.5010411543017,
         "coef": -2316.371124655305,
         "p": 0.0000045448863493304265,
         "se": 466.4775998648169,
         "t": -4.965664214801694,
         "term": "x2"
       },
       {
         "ci_high": -674.9414788302981,
         "ci_low": -1581.0064461089662,
         "coef": -1127.9739624696322,
         "p": 0.000004563748782597318,
         "se": 227.20428821848498,
         "t": -4.964580428098901,
         "term": "x3"
       },
       {
         "ci_high": -211.6164444640143,
         "ci_low": -497.34003681943864,
         "coef": -354.4782406417265,
         "p": 0.000004871225177819,
         "se": 71.64787048694794,
         "t": -4.947505602504985,
         "term": "x4"
       },
       {
         "ci_high": -44.63736980440751,
         "ci_low": -105.61103670421343,
         "coef": -75.12420325431047,
         "p": 0.0000055476315818960534,
         "se": 15.289718826288805,
         "t": -4.913380298736663,
         "term": "x5"
       },
       {
         "ci_high": -6.415042935583453,
         "ci_low": -15.33559358857038,
         "coef": -10.875318262076917,
         "p": 0.000006748662501453672,
         "se": 2.236911739029283,
         "t": -4.861755639405024,
         "term": "x6"
       },
       {
         "ci_high": -0.6203086338151824,
         "ci_low": -1.5041213837964713,
         "coef": -1.0622150088058269,
         "p": 0.000008753665798921811,
         "se": 0.22162433603523363,
         "t": -4.792862678388158,
         "term": "x7"
       },
       {
         "ci_high": -0.03863258700197959,
         "ci_low": -0.0954056469190973,
         "coef": -0.06701911696053844,
         "p": 0.000012051002847956263,
         "se": 0.014236377229323888,
         "t": -4.707596313372016,
         "term": "x8"
       },
       {
         "ci_high": -0.0013998199910481306,
         "ci_low": -0.003535801689512102,
         "coef": -0.0024678108402801163,
         "p": 0.00001748632387735665,
         "se": 0.0005356174435314611,
         "t": -4.607413126819052,
         "term": "x9"
       },
       {
         "ci_high": -0.000022417901329226376,
         "ci_low": -0.00005817460564593818,
         "coef": -0.00004029625348758228,
         "p": 0.000026514625250889895,
         "se": 0.000008966328957312731,
         "t": -4.494175228170453,
         "term": "x10"
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   d a714bc1ac1c7d18e328e0fda85e1645afca8979792a4da7cab9dfc3ddb6747ef

   sha256 do resultado

   576686a3653461c8c7a58e76a191f69d27b670a282f384f9cd19ccdfaa0abd3b

3. 2Pontuação
   #0situação da ferramentapassouregistradastatus ok
4. 3Pontuação
   #1dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x1: LRE 7.74 (min 6.0) — B1
5. 4Pontuação
   #2dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x2: LRE 7.73 (min 6.0) — B2
6. 5Pontuação
   #3dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x3: LRE 7.72 (min 6.0) — B3
7. 6Pontuação
   #4dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x4: LRE 7.71 (min 6.0) — B4
8. 7Pontuação
   #5dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x5: LRE 7.70 (min 6.0) — B5
9. 8Pontuação
   #6dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x6: LRE 7.68 (min 6.0) — B6
10. 9Pontuação
    #7dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x7: LRE 7.67 (min 6.0) — B7
11. 10Pontuação
    #8dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x8: LRE 7.65 (min 6.0) — B8
12. 11Pontuação
    #9dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x9: LRE 7.63 (min 6.0) — B9
13. 12Pontuação
    #10dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x10: LRE 7.61 (min 6.0) — B10
14. 13Pontuação
    #11dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x1.se: LRE 7.23 (min 6.0) — SE of B1
15. 14Pontuação
    #12dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x2.se: LRE 7.23 (min 6.0) — SE of B2
16. 15Pontuação
    #13dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x3.se: LRE 7.22 (min 6.0) — SE of B3
17. 16Pontuação
    #14dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x4.se: LRE 7.21 (min 6.0) — SE of B4
18. 17Pontuação
    #15dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x5.se: LRE 7.21 (min 6.0) — SE of B5
19. 18Pontuação
    #16dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x6.se: LRE 7.20 (min 6.0) — SE of B6
20. 19Pontuação
    #17dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x7.se: LRE 7.20 (min 6.0) — SE of B7
21. 20Pontuação
    #18dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x8.se: LRE 7.19 (min 6.0) — SE of B8
22. 21Pontuação
    #19dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x9.se: LRE 7.19 (min 6.0) — SE of B9
23. 22Pontuação
    #20dígitos corretos (LRE)passouregistradafigure coef.x10.se: LRE 7.19 (min 6.0) — SE of B10
24. 23Pontuação
    #21diagnósticopassouobrigatóriaaccurate to 6 digits — documented exception: LRE ≥ min or a collinearity flag

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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