{"call_id":"call_e0cdce8f","run_id":"20261015T171252Z-suite-strd-scripted-d8a322/strd.wampler1/e1a1","step":"analysis","kind":"tool","name":"infer.ols","version":"0.1.0","code_version":"2925aeab2262","inputs":{"dataset":"d","y":"y","x":["x1","x2","x3","x4","x5"],"controls":[],"fe":[],"cluster":null,"se":"classical","weights":null,"subset":null,"intercept":true,"level":0.95},"input_digest":"ca711fd78ee291c6201c13bdbf8dace46e35d7a41afb8c108855feffe8318e0a","dataset_digests":{"d":"67738234e2f49d9693cb0b638e9856e299d2a7378ef4f90eca268b3653134ae2"},"result":{"tool":"infer.ols","version":"0.1.0","call_id":"call_e0cdce8f","status":"ok","reason":"","figures":[{"key":"coef.x1","value":1.0,"unit":"","label":"Coefficient on x1 in the regression of y","se":4.822638986137242e-23,"ci_low":1.0,"ci_high":1.0,"ci_level":0.95,"derivation":{"steps":[{"text_pt":"Coeficiente de x1 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y.","formula":"","terms":[{"symbol":"n","value":21.0,"unit":"observações","note":""},{"symbol":"k","value":6.0,"unit":"parâmetros","note":""}],"result":1.0,"unit":""},{"text_pt":"Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.","formula":"ep = √V_jj","terms":[{"symbol":"V_jj","value":2.3257846790610845e-45,"unit":"","note":"diagonal da matriz de covariância"}],"result":4.822638986137242e-23,"unit":""},{"text_pt":"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.","formula":"IC = β ± c · ep","terms":[{"symbol":"β","value":1.0,"unit":"","note":""},{"symbol":"c","value":2.131449545559776,"unit":"","note":"quantil 0.975"},{"symbol":"ep","value":4.822638986137242e-23,"unit":"","note":""}],"result":null,"unit":""}],"note_pt":""}},{"key":"coef.x2","value":1.0,"unit":"","label":"Coefficient on x2 in the regression of y","se":1.5901883630726662e-23,"ci_low":1.0,"ci_high":1.0,"ci_level":0.95,"derivation":{"steps":[{"text_pt":"Coeficiente de x2 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y.","formula":"","terms":[{"symbol":"n","value":21.0,"unit":"observações","note":""},{"symbol":"k","value":6.0,"unit":"parâmetros","note":""}],"result":1.0,"unit":""},{"text_pt":"Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.","formula":"ep = √V_jj","terms":[{"symbol":"V_jj","value":2.5286990300517256e-46,"unit":"","note":"diagonal da matriz de covariância"}],"result":1.5901883630726662e-23,"unit":""},{"text_pt":"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.","formula":"IC = β ± c · ep","terms":[{"symbol":"β","value":1.0,"unit":"","note":""},{"symbol":"c","value":2.131449545559776,"unit":"","note":"quantil 0.975"},{"symbol":"ep","value":1.5901883630726662e-23,"unit":"","note":""}],"result":null,"unit":""}],"note_pt":""}},{"key":"coef.x3","value":1.0,"unit":"","label":"Coefficient on x3 in the regression of y","se":2.0705268755759005e-24,"ci_low":1.0,"ci_high":1.0,"ci_level":0.95,"derivation":{"steps":[{"text_pt":"Coeficiente de x3 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y.","formula":"","terms":[{"symbol":"n","value":21.0,"unit":"observações","note":""},{"symbol":"k","value":6.0,"unit":"parâmetros","note":""}],"result":1.0,"unit":""},{"text_pt":"Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.","formula":"ep = √V_jj","terms":[{"symbol":"V_jj","value":4.2870815424821005e-48,"unit":"","note":"diagonal da matriz de covariância"}],"result":2.0705268755759005e-24,"unit":""},{"text_pt":"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.","formula":"IC = β ± c · ep","terms":[{"symbol":"β","value":1.0,"unit":"","note":""},{"symbol":"c","value":2.131449545559776,"unit":"","note":"quantil 0.975"},{"symbol":"ep","value":2.0705268755759005e-24,"unit":"","note":""}],"result":null,"unit":""}],"note_pt":""}},{"key":"coef.x4","value":1.0,"unit":"","label":"Coefficient on x4 in the regression of y","se":1.1519529832552805e-25,"ci_low":1.0,"ci_high":1.0,"ci_level":0.95,"derivation":{"steps":[{"text_pt":"Coeficiente de x4 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y.","formula":"","terms":[{"symbol":"n","value":21.0,"unit":"observações","note":""},{"symbol":"k","value":6.0,"unit":"parâmetros","note":""}],"result":1.0,"unit":""},{"text_pt":"Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.","formula":"ep = √V_jj","terms":[{"symbol":"V_jj","value":1.3269956756307405e-50,"unit":"","note":"diagonal da matriz de covariância"}],"result":1.1519529832552805e-25,"unit":""},{"text_pt":"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.","formula":"IC = β ± c · ep","terms":[{"symbol":"β","value":1.0,"unit":"","note":""},{"symbol":"c","value":2.131449545559776,"unit":"","note":"quantil 0.975"},{"symbol":"ep","value":1.1519529832552805e-25,"unit":"","note":""}],"result":null,"unit":""}],"note_pt":""}},{"key":"coef.x5","value":1.0,"unit":"","label":"Coefficient on x5 in the regression of y","se":2.291899158950025e-27,"ci_low":1.0,"ci_high":1.0,"ci_level":0.95,"derivation":{"steps":[{"text_pt":"Coeficiente de x5 na regressão por mínimos quadrados ordinários de y.","formula":"","terms":[{"symbol":"n","value":21.0,"unit":"observações","note":""},{"symbol":"k","value":6.0,"unit":"parâmetros","note":""}],"result":1.0,"unit":""},{"text_pt":"Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.","formula":"ep = √V_jj","terms":[{"symbol":"V_jj","value":5.252801754795833e-54,"unit":"","note":"diagonal da matriz de covariância"}],"result":2.291899158950025e-27,"unit":""},{"text_pt":"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.","formula":"IC = β ± c · ep","terms":[{"symbol":"β","value":1.0,"unit":"","note":""},{"symbol":"c","value":2.131449545559776,"unit":"","note":"quantil 0.975"},{"symbol":"ep","value":2.291899158950025e-27,"unit":"","note":""}],"result":null,"unit":""}],"note_pt":""}}],"diagnostics":[{"name":"n_obs","value":21,"flag":false,"note":"observations used"},{"name":"k","value":6,"flag":false,"note":"parameters estimated, fixed-effect dummies included"},{"name":"r2","value":1.0,"flag":false,"note":""},{"name":"df_resid","value":15,"flag":false,"note":""},{"name":"se_type","value":"classical","flag":false,"note":"classical (homoskedastic) standard errors"},{"name":"n_clusters","value":null,"flag":false,"note":"errors not clustered"}],"tables":{"coefficients":[{"term":"Intercept","coef":1.0,"se":4.3916502085567814e-23,"t":2.2770483816119497e+22,"p":0.0,"ci_low":1.0,"ci_high":1.0},{"term":"x1","coef":1.0,"se":4.822638986137242e-23,"t":2.0735535105872887e+22,"p":0.0,"ci_low":1.0,"ci_high":1.0},{"term":"x2","coef":1.0,"se":1.5901883630726662e-23,"t":6.288563186739302e+22,"p":0.0,"ci_low":1.0,"ci_high":1.0},{"term":"x3","coef":1.0,"se":2.0705268755759005e-24,"t":4.829688577318553e+23,"p":0.0,"ci_low":1.0,"ci_high":1.0},{"term":"x4","coef":1.0,"se":1.1519529832552805e-25,"t":8.680909850800683e+24,"p":0.0,"ci_low":1.0,"ci_high":1.0},{"term":"x5","coef":1.0,"se":2.291899158950025e-27,"t":4.363193712493548e+26,"p":0.0,"ci_low":1.0,"ci_high":1.0}]},"datasets":{},"warnings":[],"assumptions":["the conditional mean of the outcome is linear in the regressors","errors are independent and have the same variance for every observation"],"notes":""},"outputs":null,"output_digest":"824c10da0425bcfa425811fe5f0d73a868f5fdb062b5abc889bdc8a9b1415d47","params_versions":[],"sources":[],"started_at":"2026-10-15T17:12:52.572009Z","duration_ms":1.8532911781221628,"error":null,"decided_by":"code","rationale":"","cached":false,"informed_by":[],"model":null,"prompt":null,"response":null,"tokens_in":null,"tokens_out":null,"meta":{}}