Tarefa strd.pontius.explicit_constant

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 Pontius (40 observations): outcome y, predictors x1, x2 (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_ad116c4d nos detalhes
   Argumentos principais

   dataset:

   "d"

   intercept:

   false

   level:

   0,950.95

   se:

   "classical"

   x:

   ["const","x1","x2"]

   y:

   "y"

   Resultado calculado

   • coef.const = 0,000673566 0.0006735657894736632
     Coefficient on const in the regression of y
   • coef.x1 = 0,000000732059 7.320591604010026e-7
     Coefficient on x1 in the regression of y
   • coef.x2 = -0,00000000000000316082 -3.1608187134503054e-15
     Coefficient on x2 in the regression of y
   Diagnósticos: n_obs = 4040 (observations used) · k = 33 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 10.9999999770615349 (uncentred: the model has no constant) · df_resid = 3737 · 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.const

     B0
   • ✓
     #2dígitos corretos (LRE)coef.x1

     B1
   • ✓
     #3dígitos corretos (LRE)coef.x2

     B2
   • ✓
     #4dígitos corretos (LRE)coef.const@se

     SE of B0
   • ✓
     #5dígitos corretos (LRE)coef.x1@se

     SE of B1
   • ✓
     #6dígitos corretos (LRE)coef.x2@se

     SE of B2

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 Pontius (40 observations): outcome y, predictors x1, x2 (x_j = x**j), const = 1

   file — · frame —
2. 1Ferramenta
   infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_ad116c4ddecidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "controls": [],
     "dataset": "d",
     "fe": [],
     "intercept": false,
     "level": 0.95,
     "se": "classical",
     "subset": null,
     "weights": null,
     "x": [
       "const",
       "x1",
       "x2"
     ],
     "y": "y"
   }

   Figuras call_ad116c4d

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.const Coefficient on const in the regression of y	0,000673566	0.0006735657894736632	0,0001079390.00010793861203307537	0,000454861 – 0,00089227
   coef.x1 Coefficient on x1 in the regression of y	0,000000732059	7.320591604010026e-7	0,0000000001578171.5781739998165632e-10	0,000000731739 – 0,000000732379
   coef.x2 Coefficient on x2 in the regression of y	-0,00000000000000316082	-3.1608187134503054e-15	0,00000000000000004866534.866528499920287e-17	-0,00000000000000325942 – -0,00000000000000306221

   Diagnósticos

   • n_obs = 4040 (observations used)
   • k = 33 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
   • r2 = 10.9999999770615349 (uncentred: the model has no constant)
   • df_resid = 3737
   • se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.const

   1. Coeficiente de const na regressão por mínimos quadrados ordinários de y sem constante.→ 0,000673566 (0.0006735657894736632)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,000107939 (0.00010793861203307537)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 37 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   coef.x1

   1. Coeficiente de x1 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y sem constante.→ 0,000000732059 (7.320591604010026e-7)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,000000000157817 (1.5781739998165632e-10)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 37 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 sem constante.→ -0,00000000000000316082 (-3.1608187134503054e-15)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0000000000000000486653 (4.866528499920287e-17)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 37 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": 0.0008922701916449036,
         "ci_low": 0.00045486138730242275,
         "coef": 0.0006735657894736632,
         "p": 2.970542032528719e-7,
         "se": 0.00010793861203307537,
         "t": 6.240267285142263,
         "term": "const"
       },
       {
         "ci_high": 7.323789288273803e-7,
         "ci_low": 7.317393919746249e-7,
         "coef": 7.320591604010026e-7,
         "p": 2.952199101770425e-108,
         "se": 1.5781739998165632e-10,
         "t": 4638.646692228439,
         "term": "x1"
       },
       {
         "ci_high": -3.062213479773757e-15,
         "ci_low": -3.259423947126854e-15,
         "coef": -3.1608187134503054e-15,
         "p": 9.835633727941896e-40,
         "se": 4.866528499920287e-17,
         "t": -64.95017369161774,
         "term": "x2"
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   d b4cdb1d64ac6415689163d52b7a5eff3d898d97a9f7695356ef05481dc434813

   sha256 do resultado

   b4f43e998f4c940fe4ec3baa2594d2475404562c9b1541b76a722992064318dc

3. 2Pontuação
   #0situação da ferramentapassouobrigatóriastatus ok
4. 3Pontuação
   #1dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.const: LRE 13.51 (min 9.0) — B0
5. 4Pontuação
   #2dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x1: LRE 15.00 (min 9.0) — B1
6. 5Pontuação
   #3dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x2: LRE 14.31 (min 9.0) — B2
7. 6Pontuação
   #4dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.const.se: LRE 13.82 (min 9.0) — SE of B0
8. 7Pontuação
   #5dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x1.se: LRE 13.77 (min 9.0) — SE of B1
9. 8Pontuação
   #6dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x2.se: LRE 13.83 (min 9.0) — SE of B2

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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