Tarefa strd.wampler2

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 Wampler2 (21 observations): outcome y, predictors x1, x2, x3, x4, x5 (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_0bd46124 nos detalhes
   Argumentos principais

   dataset:

   "d"

   intercept:

   true

   level:

   0,950.95

   se:

   "classical"

   x:

   ["x1","x2","x3","x4","x5"]

   y:

   "y"

   Resultado calculado

   • coef.x1 = 0,1 0.10000000000000081
     Coefficient on x1 in the regression of y
   • coef.x2 = 0,01 0.009999999999999617
     Coefficient on x2 in the regression of y
   • coef.x3 = 0,001 0.001000000000000063
     Coefficient on x3 in the regression of y
   • coef.x4 = 0,0001 0.00009999999999999588
     Coefficient on x4 in the regression of y
   • coef.x5 = 0,00001 0.00001000000000000009
     Coefficient on x5 in the regression of y
   Diagnósticos: n_obs = 2121 (observations used) · k = 66 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 11 · df_resid = 1515 · 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.x1@se

     SE of B1
   • ✓
     #7dígitos corretos (LRE)coef.x2@se

     SE of B2
   • ✓
     #8dígitos corretos (LRE)coef.x3@se

     SE of B3
   • ✓
     #9dígitos corretos (LRE)coef.x4@se

     SE of B4
   • ✓
     #10dígitos corretos (LRE)coef.x5@se

     SE of B5

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 Wampler2 (21 observations): outcome y, predictors x1, x2, x3, x4, x5 (x_j = x**j), const = 1

   file — · frame —
2. 1Ferramenta
   infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_0bd46124decidido 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"
     ],
     "y": "y"
   }

   Figuras call_0bd46124

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.x1 Coefficient on x1 in the regression of y	0,1	0.10000000000000081	0,0000000000000007011717.011714979363795e-16	0,1 – 0,1
   coef.x2 Coefficient on x2 in the regression of y	0,01	0.009999999999999617	0,00000000000000023122.312001291703012e-16	0,01 – 0,01
   coef.x3 Coefficient on x3 in the regression of y	0,001	0.001000000000000063	0,00000000000000003010373.010373438771373e-17	0,001 – 0,001
   coef.x4 Coefficient on x4 in the regression of y	0,0001	0.00009999999999999588	0,000000000000000001674841.6748435890457098e-18	0,0001 – 0,0001
   coef.x5 Coefficient on x5 in the regression of y	0,00001	0.00001000000000000009	0,00000000000000000003332233.33223028101317e-20	0,00001 – 0,00001

   Diagnósticos

   • n_obs = 2121 (observations used)
   • k = 66 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
   • r2 = 11
   • df_resid = 1515
   • 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.→ 0,1 (0.10000000000000081)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,000000000000000701171 (7.011714979363795e-16)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 15 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.→ 0,01 (0.009999999999999617)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0000000000000002312 (2.312001291703012e-16)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 15 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.→ 0,001 (0.001000000000000063)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0000000000000000301037 (3.010373438771373e-17)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 15 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.→ 0,0001 (0.00009999999999999588)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,00000000000000000167484 (1.6748435890457098e-18)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 15 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.→ 0,00001 (0.00001000000000000009)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0000000000000000000333223 (3.33223028101317e-20)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 15 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": 1.000000000000001,
         "ci_low": 0.9999999999999984,
         "coef": 0.9999999999999998,
         "p": 1.6027087652848521e-220,
         "se": 6.38509323214504e-16,
         "t": 1566147844115433.2,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 0.10000000000000231,
         "ci_low": 0.09999999999999931,
         "coef": 0.10000000000000081,
         "p": 6.52694236541898e-205,
         "se": 7.011714979363795e-16,
         "t": 142618461095910.47,
         "term": "x1"
       },
       {
         "ci_high": 0.01000000000000011,
         "ci_low": 0.009999999999999124,
         "coef": 0.009999999999999617,
         "p": 3.8651562292426675e-197,
         "se": 2.312001291703012e-16,
         "t": 43252570990709.31,
         "term": "x2"
       },
       {
         "ci_high": 0.001000000000000127,
         "ci_low": 0.0009999999999999987,
         "coef": 0.001000000000000063,
         "p": 2.0260565766406594e-195,
         "se": 3.010373438771373e-17,
         "t": 33218470078190.5,
         "term": "x3"
       },
       {
         "ci_high": 0.00009999999999999945,
         "ci_low": 0.00009999999999999232,
         "coef": 0.00009999999999999588,
         "p": 3.0687378853716705e-199,
         "se": 1.6748435890457098e-18,
         "t": 59707067963865.06,
         "term": "x4"
       },
       {
         "ci_high": 0.000010000000000000162,
         "ci_low": 0.00001000000000000002,
         "coef": 0.00001000000000000009,
         "p": 9.297604461313668e-210,
         "se": 3.33223028101317e-20,
         "t": 300099307571251.44,
         "term": "x5"
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   d f65ddf7b108d15740e1763756dc3b714f9f818e5d171fcf853e1ef7e24fc0f94

   sha256 do resultado

   7c2a286714ab7d2df9a5964a5d1b693485a2a09a1ee68b7beb85ad54bb259831

3. 2Pontuação
   #0situação da ferramentapassouobrigatóriastatus ok
4. 3Pontuação
   #1dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x1: LRE 14.09 (min 6.0) — B1
5. 4Pontuação
   #2dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x2: LRE 13.42 (min 6.0) — B2
6. 5Pontuação
   #3dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x3: LRE 13.20 (min 6.0) — B3
7. 6Pontuação
   #4dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x4: LRE 13.39 (min 6.0) — B4
8. 7Pontuação
   #5dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x5: LRE 14.05 (min 6.0) — B5
9. 8Pontuação
   #6dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x1.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B1
10. 9Pontuação
    #7dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x2.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B2
11. 10Pontuação
    #8dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x3.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B3
12. 11Pontuação
    #9dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x4.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B4
13. 12Pontuação
    #10dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x5.se: LRE 15.00 (min 6.0) — SE of B5

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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