Tarefa strd.wampler3.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 Wampler3 (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_816824fa nos detalhes
   Argumentos principais

   dataset:

   "d"

   intercept:

   false

   level:

   0,950.95

   se:

   "classical"

   x:

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

   y:

   "y"

   Resultado calculado

   • coef.const = 1 1
     Coefficient on const in the regression of y
   • coef.x1 = 1 1
     Coefficient on x1 in the regression of y
   • coef.x2 = 1 1
     Coefficient on x2 in the regression of y
   • coef.x3 = 1 1
     Coefficient on x3 in the regression of y
   • coef.x4 = 1 1
     Coefficient on x4 in the regression of y
   • coef.x5 = 1 1
     Coefficient on x5 in the regression of y
   Diagnósticos: n_obs = 2121 (observations used) · k = 66 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 0,9999970.9999969042804095 (uncentred: the model has no constant) · 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.const

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

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

     B2
   • ✓
     #4dígitos corretos (LRE)coef.x3

     B3
   • ✓
     #5dígitos corretos (LRE)coef.x4

     B4
   • ✓
     #6dígitos corretos (LRE)coef.x5

     B5
   • ✓
     #7dígitos corretos (LRE)coef.const@se

     SE of B0
   • ✓
     #8dígitos corretos (LRE)coef.x1@se

     SE of B1
   • ✓
     #9dígitos corretos (LRE)coef.x2@se

     SE of B2
   • ✓
     #10dígitos corretos (LRE)coef.x3@se

     SE of B3
   • ✓
     #11dígitos corretos (LRE)coef.x4@se

     SE of B4
   • ✓
     #12dígitos 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 Wampler3 (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_816824fadecidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "controls": [],
     "dataset": "d",
     "fe": [],
     "intercept": false,
     "level": 0.95,
     "se": "classical",
     "subset": null,
     "weights": null,
     "x": [
       "const",
       "x1",
       "x2",
       "x3",
       "x4",
       "x5"
     ],
     "y": "y"
   }

   Figuras call_816824fa

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.const Coefficient on const in the regression of y	1	1	2.152,332152.3262467816844	-4.586,57 – 4.588,57
   coef.x1 Coefficient on x1 in the regression of y	1	1	2.363,552363.5517346967704	-5.036,79 – 5.038,79
   coef.x2 Coefficient on x2 in the regression of y	1	1	779,344779.3435243315687	-1.660,13 – 1.662,13
   coef.x3 Coefficient on x3 in the regression of y	1	1	101,476101.47550755034767	-215,29 – 217,29
   coef.x4 Coefficient on x4 in the regression of y	1	1	5,645675.645665121707406	-11,0335 – 13,0335
   coef.x5 Coefficient on x5 in the regression of y	1	1	0,1123250.11232485467930974	0,760585 – 1,23941

   Diagnósticos

   • n_obs = 2121 (observations used)
   • k = 66 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
   • r2 = 0,9999970.9999969042804095 (uncentred: the model has no constant)
   • df_resid = 1515
   • 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.→ 1 (1)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 2.152,33 (2152.3262467816844)
   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.x1

   1. Coeficiente de x1 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y sem constante.→ 1 (1)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 2.363,55 (2363.5517346967704)
   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 sem constante.→ 1 (1)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 779,344 (779.3435243315687)
   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 sem constante.→ 1 (1)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 101,476 (101.47550755034767)
   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 sem constante.→ 1 (1)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 5,64567 (5.645665121707406)
   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 sem constante.→ 1 (1)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,112325 (0.11232485467930974)
   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": 4588.574800599199,
         "ci_low": -4586.574800599199,
         "coef": 1,
         "p": 0.9996354147998058,
         "se": 2152.3262467816844,
         "t": 0.00046461357867808056,
         "term": "const"
       },
       {
         "ci_high": 5038.791270826451,
         "ci_low": -5036.791270826451,
         "coef": 1,
         "p": 0.9996679969855584,
         "se": 2363.5517346967704,
         "t": 0.0004230920716987369,
         "term": "x1"
       },
       {
         "ci_high": 1662.1314007714764,
         "ci_low": -1660.1314007714764,
         "coef": 1,
         "p": 0.9989931191169243,
         "se": 779.3435243315687,
         "t": 0.0012831312107939629,
         "term": "x2"
       },
       {
         "ci_high": 217.28992445363616,
         "ci_low": -215.28992445363616,
         "coef": 1,
         "p": 0.9922671706969884,
         "se": 101.47550755034767,
         "t": 0.009854594710983279,
         "term": "x3"
       },
       {
         "ci_high": 13.033450358045927,
         "ci_low": -11.033450358045927,
         "coef": 1,
         "p": 0.861778173771211,
         "se": 5.645665121707406,
         "t": 0.17712704853056752,
         "term": "x4"
       },
       {
         "ci_high": 1.2394147604612826,
         "ci_low": 0.7605852395387174,
         "coef": 1,
         "p": 2.253418493836957e-7,
         "se": 0.11232485467930974,
         "t": 8.9027491097587,
         "term": "x5"
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   d 9303d2d7ce9173fc2a82e56907c2677a46ed610d1572786094c415113abd819b

   sha256 do resultado

   ed59f29ecd38f7456ba4a933e26bc6bd992b45713cb6b3b2e2379a0e79e35e1b

3. 2Pontuação
   #0situação da ferramentapassouobrigatóriastatus ok
4. 3Pontuação
   #1dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.const: LRE 15.00 (min 6.0) — B0
5. 4Pontuação
   #2dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x1: LRE 15.00 (min 6.0) — B1
6. 5Pontuação
   #3dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x2: LRE 15.00 (min 6.0) — B2
7. 6Pontuação
   #4dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x3: LRE 15.00 (min 6.0) — B3
8. 7Pontuação
   #5dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x4: LRE 15.00 (min 6.0) — B4
9. 8Pontuação
   #6dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x5: LRE 15.00 (min 6.0) — B5
10. 9Pontuação
    #7dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.const.se: LRE 14.14 (min 6.0) — SE of B0
11. 10Pontuação
    #8dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x1.se: LRE 13.78 (min 6.0) — SE of B1
12. 11Pontuação
    #9dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x2.se: LRE 13.74 (min 6.0) — SE of B2
13. 12Pontuação
    #10dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x3.se: LRE 13.64 (min 6.0) — SE of B3
14. 13Pontuação
    #11dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x4.se: LRE 13.70 (min 6.0) — SE of B4
15. 14Pontuação
    #12dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x5.se: LRE 13.70 (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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