Tarefa nist_anova.sirstv.tool

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 SiRstv: 25 observations; instrument = the instrument level (1 to 5), resistance = the response, instrument_2 … instrument_5 = 1 when the row is at that instrument level (level 1 is the reference)
   Transformação "dummies" aplicada à base "d" (25 → 25 linhas). {"column":"instrument","drop_first":true,"prefix":"instrument"}
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.linear_hypothesis(Teste de hipótese linear conjunta (estatística F / Wald))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_2085e39d nos detalhes
   Argumentos principais

   dataset:

   "d"

   hypothesis:

   "instrument_2 = 0, instrument_3 = 0, instrument_4 = 0, instrument_5 = 0"

   se:

   "classical"

   x:

   ["instrument_2","instrument_3","instrument_4","instrument_5"]

   y:

   "resistance"

   Resultado calculado

   • F = 1,18046 1.1804623744024463
     F statistic of instrument_2 = 0; instrument_3 = 0; instrument_4 = 0; instrument_5 = 0
   • p_value = 0,349447probabilidade 0.34944749340223513
     p-value of instrument_2 = 0; instrument_3 = 0; instrument_4 = 0; instrument_5 = 0
   Diagnósticos: statistic = "F" (F = W/m against F(m, n − k)) · df_numerator = 44 (number of restrictions) · df_denominator = 2020 (residual degrees of freedom n − k) · se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors) · n_obs = 2525
3. 3Conferência de lastro e resposta final
   • ✓
     #0situação da ferramenta

     Verifica a situação de retorno da ferramenta.
   • ✓
     #1diagnósticodf_numerator

     certified between-instrument df
   • ✓
     #2diagnósticodf_denominator

     certified within-instrument df
   • ✓
     #3dígitos corretos (LRE)F

     certified F statistic

Valores esperados e de onde vêm

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 SiRstv: 25 observations; instrument = the instrument level (1 to 5), resistance = the response, instrument_2 … instrument_5 = 1 when the row is at that instrument level (level 1 is the reference)

   file c7dc09da0d6a9f37f80caff0f45fd688e883303120e2d776cfab94efb1b4ef13 · frame —

   1. dummies {"column":"instrument","drop_first":true,"prefix":"instrument"}
2. 1Transformação
   d · dummies {"column":"instrument","drop_first":true,"prefix":"instrument"}

   25 → 25 linhas

   Frame antes → depois: 5c257b3186b8 → c2f541a02b81
3. 2Ferramenta
   infer.linear_hypothesis— Teste de hipótese linear conjunta (estatística F / Wald)v0.1.0call_2085e39ddecidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "dataset": "d",
     "hypothesis": "instrument_2 = 0, instrument_3 = 0, instrument_4 = 0, instrument_5 = 0",
     "se": "classical",
     "subset": null,
     "x": [
       "instrument_2",
       "instrument_3",
       "instrument_4",
       "instrument_5"
     ],
     "y": "resistance"
   }

   Figuras call_2085e39d

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   F F statistic of instrument_2 = 0; instrument_3 = 0; instrument_4 = 0; instrument_5 = 0	1,18046	1.1804623744024463	—	—
   p_value p-value of instrument_2 = 0; instrument_3 = 0; instrument_4 = 0; instrument_5 = 0	0,349447probabilidade	0.34944749340223513	—	—

   Diagnósticos

   • statistic = "F" (F = W/m against F(m, n − k))
   • df_numerator = 44 (number of restrictions)
   • df_denominator = 2020 (residual degrees of freedom n − k)
   • se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
   • n_obs = 2525
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   F

   1. Estatística de Wald das 4 restrições, com a covariância classical (homoskedastic) standard errors.→ 4,72185 (4.721849497609785)
   2. Estatística F: a de Wald dividida pelo número de restrições.F = W / m→ 1,18046 (1.1804623744024463)

   p_value

   1. Probabilidade de uma F(4, 20) exceder a estatística observada.→ 0,349447 (0.34944749340223513)

   Pressupostos do estimador

   • errors are independent and have the same variance for every observation

   Tabelas (2)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 196.3401695681463,
         "ci_low": 196.14599043185368,
         "coef": 196.24308,
         "p": 5.7243266800881356e-61,
         "se": 0.046544232725442634,
         "t": 4216.270599144004,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 0.13852538403745768,
         "ci_low": -0.13608538403745624,
         "coef": 0.0012200000000007094,
         "p": 0.985396179527064,
         "se": 0.0658234851705706,
         "t": 0.01853441817672344,
         "term": "instrument_2"
       },
       {
         "ci_high": 0.0612453840374559,
         "ci_low": -0.21336538403745808,
         "coef": -0.07606000000000109,
         "p": 0.26149827152863503,
         "se": 0.06582348517057061,
         "t": -1.1555146282957252,
         "term": "instrument_3"
       },
       {
         "ci_high": 0.04236538403746014,
         "ci_low": -0.23224538403745387,
         "coef": -0.09493999999999687,
         "p": 0.16468405245798967,
         "se": 0.06582348517057063,
         "t": -1.4423423456533127,
         "term": "instrument_4"
       },
       {
         "ci_high": 0.03746538403745664,
         "ci_low": -0.23714538403745739,
         "coef": -0.09984000000000037,
         "p": 0.14496908630220132,
         "se": 0.06582348517057063,
         "t": -1.516783861281146,
         "term": "instrument_5"
       }
     ],
     "restrictions": [
       {
         "estimate": 0.0012200000000007094,
         "hypothesized": 0,
         "restriction": "instrument_2 = 0"
       },
       {
         "estimate": -0.07606000000000109,
         "hypothesized": 0,
         "restriction": "instrument_3 = 0"
       },
       {
         "estimate": -0.09493999999999687,
         "hypothesized": 0,
         "restriction": "instrument_4 = 0"
       },
       {
         "estimate": -0.09984000000000037,
         "hypothesized": 0,
         "restriction": "instrument_5 = 0"
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   d c2f541a02b81ad429010387b5f7d0efd69b473924a5dd9bd9e1c0eb8ab6a18dd

   sha256 do resultado

   0c70969bf0f667076470b35c2515508608b640b1bd64a999bb21aa2d46e456ef

4. 3Pontuação
   #0situação da ferramentapassouobrigatóriastatus ok
5. 4Pontuação
   #1diagnósticopassouobrigatória4 vs 4
6. 5Pontuação
   #2diagnósticopassouobrigatória20 vs 20
7. 6Pontuação
   #3dígitos corretos (LRE)passouobrigatóriaLRE 13.06 (min 9.0)

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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