Tarefa strd.wampler5.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 Wampler5 (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_9e85d9d6 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 = 0,003219860.003219855769759361 (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 Wampler5 (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_9e85d9d6decidido 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_9e85d9d6

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.const Coefficient on const in the regression of y	1	1	21.523.30021523262.467816845	-45.875.700 – 45.875.700
   coef.x1 Coefficient on x1 in the regression of y	1	1	23.635.50023635517.3469677	-50.377.900 – 50.377.900
   coef.x2 Coefficient on x2 in the regression of y	1	1	7.793.4407793435.2433156865	-16.611.300 – 16.611.300
   coef.x3 Coefficient on x3 in the regression of y	1	1	1.014.7601014755.0755034768	-2.162.900 – 2.162.900
   coef.x4 Coefficient on x4 in the regression of y	1	1	56.456,756456.65121707406	-120.334 – 120.336
   coef.x5 Coefficient on x5 in the regression of y	1	1	1.123,251123.2485467930974	-2.393,15 – 2.395,15

   Diagnósticos

   • n_obs = 2121 (observations used)
   • k = 66 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
   • r2 = 0,003219860.003219855769759361 (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→ 21.523.300 (21523262.467816845)
   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→ 23.635.500 (23635517.3469677)
   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→ 7.793.440 (7793435.2433156865)
   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→ 1.014.760 (1014755.0755034768)
   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→ 56.456,7 (56456.65121707406)
   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→ 1.123,25 (1123.2485467930974)
   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": 45875749.005991995,
         "ci_low": -45875747.005991995,
         "coef": 1,
         "p": 0.9999999635414786,
         "se": 21523262.467816845,
         "t": 4.646135786780806e-8,
         "term": "const"
       },
       {
         "ci_high": 50377913.70826451,
         "ci_low": -50377911.70826451,
         "coef": 1,
         "p": 0.9999999667996975,
         "se": 23635517.3469677,
         "t": 4.23092071698737e-8,
         "term": "x1"
       },
       {
         "ci_high": 16611315.007714761,
         "ci_low": -16611313.007714761,
         "coef": 1,
         "p": 0.9999998993118823,
         "se": 7793435.2433156865,
         "t": 1.283131210793963e-7,
         "term": "x2"
       },
       {
         "ci_high": 2162900.2445363617,
         "ci_low": -2162898.2445363617,
         "coef": 1,
         "p": 0.9999992267037193,
         "se": 1014755.0755034768,
         "t": 9.854594710983278e-7,
         "term": "x3"
       },
       {
         "ci_high": 120335.50358045928,
         "ci_low": -120333.50358045928,
         "coef": 1,
         "p": 0.9999861007284577,
         "se": 56456.65121707406,
         "t": 0.00001771270485305675,
         "term": "x4"
       },
       {
         "ci_high": 2395.147604612826,
         "ci_low": -2393.147604612826,
         "coef": 1,
         "p": 0.9993013957441996,
         "se": 1123.2485467930974,
         "t": 0.0008902749109758699,
         "term": "x5"
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   d 5f47186cea38f1a183097a9a5e83db9d9245bea26415185a8019fd82407f6a2c

   sha256 do resultado

   4d9d0bc4ac2d5e80a820a4e51330f166b1157b4b3b3254117ada2169eb3c94ad

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 13.77 (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 13.69 (min 6.0) — SE of B4
15. 14Pontuação
    #12dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriafigure coef.x5.se: LRE 13.69 (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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