Tarefa paper_repro.angrist_krueger_1991.tab5_c1.design

Veredito

Pergunta feita ao analista

In the 1980 Census, among men born in the United States in 1930-1939, how much higher are weekly earnings, in log points, for each additional year of schooling, comparing men born in the same year?

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

   In the 1980 Census, among men born in the United States in 1930-1939, how much higher are weekly earnings, in log points, for each additional year of schooling, comparing men born in the same year?

   asciiqob (agent)

   Joshua Angrist's minimal extract of the 1980 Census used by Angrist and Krueger (1991), 'Does Compulsory School Attendance Affect Schooling and Earnings?' (asciiqob.txt in asciiqob.zip): one row per man born in the United States in 1930-1939, from the 5 percent public-use sample of the 1980 Census (329,509 rows). Columns: lwklywge, the log of weekly earnings in 1979; educ, years of education; yob, year of birth (30 for 1930 to 39 for 1939); qob, quarter of birth (1 to 4); pob, state of birth (census code). Added by the declared transforms: yob_30 to yob_39, one indicator per year of birth; qtr_1 to qtr_4, one indicator per quarter of birth; and qtr1_yob30 to qtr3_yob39, thirty columns, each the product of the indicator for quarter of birth 1, 2 or 3 and the indicator for one year of birth (qtr2_yob35 is 1 for men born in the second quarter of 1935).

   file 0b6c505e52fd6c9f6194c356c91688acf2f8937b5023a84e754e942c9a2f2dcc · frame —

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2. 1Transformação
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   329509 → 329509 linhas

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3. 2Transformação
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4. 3Transformação
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5. 4Transformação
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6. 5Transformação
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7. 6Transformação
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8. 7Transformação
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9. 8Transformação
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   329509 → 329509 linhas

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10. 9Transformação
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11. 10Transformação
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12. 11Transformação
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13. 12Transformação
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14. 13Transformação
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15. 14Transformação
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16. 15Transformação
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17. 16Transformação
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18. 17Transformação
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19. 18Transformação
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20. 19Transformação
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21. 20Transformação
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22. 21Transformação
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23. 22Transformação
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24. 23Transformação
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25. 24Transformação
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26. 25Transformação
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27. 26Transformação
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28. 27Transformação
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29. 28Transformação
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30. 29Transformação
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31. 30Transformação
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32. 31Transformação
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33. 32Transformação
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    329509 → 329509 linhas

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34. 33Turno do modelo
    call_a4160f80referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

    Texto visível

    Table V, column (1): OLS of the log weekly wage on years of education with nine year-of-birth dummies (the authors' 'QOB Table V.do': reg LWKLYWGE EDUC YR20-YR28, classical errors).

    Chamadas pedidas

    • infer.ols

      {
        "controls": [
          "yob_30",
          "yob_31",
          "yob_32",
          "yob_33",
          "yob_34",
          "yob_35",
          "yob_36",
          "yob_37",
          "yob_38"
        ],
        "dataset": "asciiqob",
        "se": "classical",
        "x": [
          "educ"
        ],
        "y": "lwklywge"
      }

    Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
35. 34Ferramenta
    infer.olsv0.1.0call_5ad2c5e5decidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: Table V, column (1): OLS of the log weekly wage on years of education with nine year-of-birth dummies (the authors' 'QOB Table V.do': reg LWKLYWGE EDUC YR20-YR28, classical errors).

    Argumentos

    {
      "cluster": null,
      "controls": [
        "yob_30",
        "yob_31",
        "yob_32",
        "yob_33",
        "yob_34",
        "yob_35",
        "yob_36",
        "yob_37",
        "yob_38"
      ],
      "dataset": "asciiqob",
      "fe": [],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "classical",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "educ"
      ],
      "y": "lwklywge"
    }

    Figuras call_5ad2c5e5

    Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
    coef.educ Coefficient on educ in the regression of lwklywge	0,071081	0.07108104582881641	0,0003390070.00033900670357156064	0,0704166 – 0,0717455

    Diagnósticos

    • n_obs = 329.509329509
    • k = 1111
    • r2 = 0,1177450.1177450558150579
    • df_resid = 329.498329498
    • se_type = "classical"
    • n_clusters = —

    Tabelas (1)

    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 4.980073763723187,
          "ci_low": 4.958295557756529,
          "coef": 4.969184660739858,
          "p": 0,
          "se": 0.005555746467603576,
          "t": 894.4225028474478,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": 0.07174548919907373,
          "ci_low": 0.0704166024585591,
          "coef": 0.07108104582881641,
          "p": 0,
          "se": 0.00033900670357156064,
          "t": 209.67445504750017,
          "term": "educ"
        },
        {
          "ci_high": 0.057663300486414694,
          "ci_low": 0.0386639519530055,
          "coef": 0.0481636262197101,
          "p": 2.8920433499914834e-23,
          "se": 0.004846843843007942,
          "t": 9.937111196431665,
          "term": "yob_30"
        },
        {
          "ci_high": 0.05151117255754221,
          "ci_low": 0.03204116994341719,
          "coef": 0.0417761712504797,
          "p": 4.0847872439425524e-17,
          "se": 0.004966910424727453,
          "t": 8.41089685098802,
          "term": "yob_31"
        },
        {
          "ci_high": 0.04292603171523169,
          "ci_low": 0.023724471376134836,
          "coef": 0.03332525154568326,
          "p": 1.0245656210041011e-11,
          "se": 0.004898429245720953,
          "t": 6.8032526089449386,
          "term": "yob_32"
        },
        {
          "ci_high": 0.04029944253506369,
          "ci_low": 0.020861484576049243,
          "coef": 0.030580463555556468,
          "p": 6.968340745525596e-10,
          "se": 0.0049587356476265,
          "t": 6.166988064829351,
          "term": "yob_33"
        },
        {
          "ci_high": 0.03678702466614902,
          "ci_low": 0.017541712214915357,
          "coef": 0.02716436844053219,
          "p": 3.151830383346887e-8,
          "se": 0.004909590662911443,
          "t": 5.532919199504794,
          "term": "yob_34"
        },
        {
          "ci_high": 0.02482407064948626,
          "ci_low": 0.005713825868385208,
          "coef": 0.015268948258935735,
          "p": 0.001736316448090996,
          "se": 0.004875134118034627,
          "t": 3.132005784712913,
          "term": "yob_35"
        },
        {
          "ci_high": 0.025944795516238395,
          "ci_low": 0.006820913877853729,
          "coef": 0.016382854697046062,
          "p": 0.000784899983250074,
          "se": 0.004878612959303676,
          "t": 3.35809682664074,
          "term": "yob_36"
        },
        {
          "ci_high": 0.020917386642490526,
          "ci_low": 0.0019856367430145447,
          "coef": 0.011451511692752535,
          "p": 0.017735312689134728,
          "se": 0.0048295990400033136,
          "t": 2.3711102304560416,
          "term": "yob_37"
        },
        {
          "ci_high": 0.020651850321981136,
          "ci_low": 0.0018944840843780186,
          "coef": 0.011273167203179578,
          "p": 0.01847930465530441,
          "se": 0.0047851127579403565,
          "t": 2.3558832933399585,
          "term": "yob_38"
        }
      ]
    }

    Digests dos dados

    asciiqob 654074d5953a60c49422fd28f157a9ede3a844493e1280ba284d386a05958cf7

    sha256 do resultado

    4bd82aa4affb4743479f999527e9090124f92b0df79bd3e2dd6a35f4c26782f5

    Resultado mostrado ao modelo
36. 35Turno do modelo
    call_b819e6afreferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

    Chamadas pedidas

    • submit_answer (meta-ferramenta)

      {
        "answer": "Estimativa (infer.ols): coef.educ = 0,07108.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_5ad2c5e5:coef.educ"
        ]
      }

    Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
37. 36Guarda
    resposta aceita

    Números encontrados

    0,07108

    Sem lastro

    —

    Não citados

    —

    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
38. 37Resposta

    Estimativa (infer.ols): coef.educ = 0,07108.

    Figuras citadas: call_5ad2c5e5:coef.educ · Parada: answered

    Figura da resposta: call_5ad2c5e5:coef.educ = 0,0710810.07108104582881641 (se 0,0003390070.00033900670357156064)
39. 38Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
40. 39Pontuação
    #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_5ad2c5e5:coef.educ (infer.ols)
41. 40Pontuação
    #2uma entrepassouobrigatóriatool_called(infer.ols): ok | tool_called(infer.fe): answer call is infer.ols
42. 41Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.ols.y = 'lwklywge'
43. 42Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.ols.x[0] = 'educ'
44. 43Pontuação
    #5argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe
45. 44Pontuação
    #6argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe
46. 45Pontuação
    #7argumento igualpassouregistradainfer.ols.y = 'lwklywge'
47. 46Pontuação
    #8argumento igualpassouregistradainfer.ols.x = ['educ']
48. 47Pontuação
    #9diagnósticopassouregistrada329509 vs 329509
49. 48Pontuação
    #10figura da resposta próximapassouregistrada0.07108104583 vs 0.0710810458289115
50. 49Pontuação
    #11figura da resposta próximapassouregistrada0.0003390067036 vs 0.00033900670357195307
51. 50Pontuação
    #12figura da resposta próximapassouregistrada0.07108104583 vs 0.0711
52. 51Pontuação
    #13figura da resposta próximapassouregistrada0.0003390067036 vs 0.0003

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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