Tarefa paper_repro.angrist_lavy_1999.tab4_c7.agent

Veredito

Pergunta feita ao analista

Angrist and Lavy (1999), 'Using Maimonides' Rule to Estimate the Effect of Class Size on Scholastic Achievement', Table IV, column (7): for fifth-grade classes in 1991 (the full sample), estimate by two-stage least squares the effect of class size on the class's average math score, using as the instrument the class size predicted by Maimonides' rule of 40 from the school's grade enrollment, with the percent of disadvantaged pupils as the only other regressor. Correct the standard errors for within-school correlation between classes. Report the coefficient on class size.

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

   Angrist and Lavy (1999), 'Using Maimonides' Rule to Estimate the Effect of Class Size on Scholastic Achievement', Table IV, column (7): for fifth-grade classes in 1991 (the full sample), estimate by two-stage least squares the effect of class size on the class's average math score, using as the instrument the class size predicted by Maimonides' rule of 40 from the school's grade enrollment, with the percent of disadvantaged pupils as the only other regressor. Correct the standard errors for within-school correlation between classes. Report the coefficient on class size.

   final5 (agent)

   The authors' class-level file for fifth graders in Israeli public schools, 1991 (final5.dta on Joshua Angrist's data archive), restricted as the authors' AngristLavy_Table4.do restricts it: classes with 2 to 44 pupils in schools with more than 5 fifth graders enrolled, the do-file's school-type rule (c_leom equal to 1 and c_pik below 3), and a reading score; one row per class. Columns: schlcode, the school; classid, the class; c_size, fifth-grade enrollment of the school at the start of the year; cohsize, enrollment in the grade (cohort size); classize, the number of pupils in the class; tipuach, the percent of pupils who are disadvantaged; verbsize and mathsize, the number of pupils who took the reading and the math test; avgverb and avgmath, the class's average reading comprehension and math scores (a score recorded above 100 is reduced by 100, as the do-file does; missing when no pupil took that test); func1, the class size Maimonides' rule of 40 predicts from enrollment, c_size / (floor((c_size - 1) / 40) + 1).

   file bf443edee9033926b4e74dc2c17a98b04405b899735bf4c372e0e6d468431a54 · frame —

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   3. derive {"args":{"cmp":"gt","column":"avgmath_raw","value":100},"name":"math_over_100","op":"indicator"}
   4. derive {"args":{"column":"verb_over_100","factor":100},"name":"verb_shift","op":"scale"}
   5. derive {"args":{"column":"math_over_100","factor":100},"name":"math_shift","op":"scale"}
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   7. derive {"args":{"left":"avgmath_raw","right":"math_shift"},"name":"avgmath_shifted","op":"diff"}
   8. derive {"args":{"column":"c_size","divisor":40},"name":"func1","op":"floor_div_rule"}
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   15. filter {"query":"classize > 1 and classize < 45 and c_size > 5 and c_leom == 1 and c_pik < 3"}
   16. dropna {"columns":["avgverb"]}
   17. select {"columns":["schlcode","classid","c_size","cohsize","classize","tipuach","verbsize","mathsize","avgverb","avgmath","func1"]}
2. 1Transformação
   final5 · rename {"map":{"avgmath":"avgmath_raw","avgverb":"avgverb_raw"}}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 2b23ad8cd0d1 → 010f00767173
3. 2Transformação
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   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 010f00767173 → c6b27ce0fe06
4. 3Transformação
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   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: c6b27ce0fe06 → 3306d1504ee6
5. 4Transformação
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   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 3306d1504ee6 → 40047f6499b1
6. 5Transformação
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   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 40047f6499b1 → 99aa2e0fdfab
7. 6Transformação
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   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 99aa2e0fdfab → ffb1bb9e8300
8. 7Transformação
   final5 · derive {"args":{"left":"avgmath_raw","right":"math_shift"},"name":"avgmath_shifted","op":"diff"}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: ffb1bb9e8300 → 092a1c47a742
9. 8Transformação
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   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 092a1c47a742 → 875de4a2cc30
10. 9Transformação
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    2029 → 2029 linhas

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11. 10Transformação
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    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: 89ca7567675b → 38222658161f
12. 11Transformação
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    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: 38222658161f → 0ae1567e1fc1
13. 12Transformação
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    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: 0ae1567e1fc1 → cc67430b1dbd
14. 13Transformação
    final5 · derive {"args":{"columns":["avgverb_shifted","verb_mask"]},"name":"avgverb","op":"product"}

    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: cc67430b1dbd → c56ddccb9364
15. 14Transformação
    final5 · derive {"args":{"columns":["avgmath_shifted","math_mask"]},"name":"avgmath","op":"product"}

    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: c56ddccb9364 → e7e52aba50e2
16. 15Transformação
    final5 · filter {"query":"classize > 1 and classize < 45 and c_size > 5 and c_leom == 1 and c_pik < 3"}

    2029 → 2024 linhas

    Frame antes → depois: e7e52aba50e2 → 78b2a8a74186
17. 16Transformação
    final5 · dropna {"columns":["avgverb"]}

    2024 → 2019 linhas

    Frame antes → depois: 78b2a8a74186 → 724502391e3c
18. 17Transformação
    final5 · select {"columns":["schlcode","classid","c_size","cohsize","classize","tipuach","verbsize","mathsize","avgverb","avgmath","func1"]}

    2019 → 2019 linhas

    Frame antes → depois: 724502391e3c → e5f6f10d4c43
19. 18Turno do modelo
    call_78ff67ebreferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

    Texto visível

    Table IV, column (7): 2SLS of the class's average math score on class size, instrumented by Maimonides' rule (func1), with the percent disadvantaged, errors clustered by school.

    Chamadas pedidas

    • infer.iv_2sls

      {
        "cluster": "schlcode",
        "dataset": "final5",
        "endog": [
          "classize"
        ],
        "exog": [
          "tipuach"
        ],
        "instruments": [
          "func1"
        ],
        "y": "avgmath"
      }

    Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
20. 19Ferramenta
    infer.iv_2slsv0.1.0call_5adc5c2edecidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: Table IV, column (7): 2SLS of the class's average math score on class size, instrumented by Maimonides' rule (func1), with the percent disadvantaged, errors clustered by school.

    Argumentos

    {
      "cluster": "schlcode",
      "dataset": "final5",
      "endog": [
        "classize"
      ],
      "exog": [
        "tipuach"
      ],
      "instruments": [
        "func1"
      ],
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "y": "avgmath"
    }

    Figuras call_5adc5c2e

    Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
    coef.classize 2SLS effect of classize on avgmath	-0,0130465	-0.013046507688572694	0,05772650.05772648049818505	-0,126325 – 0,100232

    Diagnósticos

    • first_stage_F.classize = 768,769768.769420364802
    • partial_r2.classize = 0,4475620.4475618602370457
    • weak_instrument = false
    • n_obs = 2.0182018
    • se_type = "cluster"
    • n_clusters = 1.0011001

    Tabelas (3)

    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 76.30723119029003,
          "ci_low": 69.06597364755254,
          "coef": 72.68660241892128,
          "p": 1.1751275842411332e-205,
          "se": 1.8450576695664542,
          "t": 39.39530108888192,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": -0.3157749134144593,
          "ci_low": -0.3935105819373853,
          "coef": -0.3546427476759223,
          "p": 2.1083533848094544e-62,
          "se": 0.01980688997188723,
          "t": -17.90501932303769,
          "term": "tipuach"
        },
        {
          "ci_high": 0.10023242099157932,
          "ci_low": -0.1263254363687247,
          "coef": -0.013046507688572694,
          "p": 0.8212432506195326,
          "se": 0.05772648049818505,
          "t": -0.22600559701509748,
          "term": "classize"
        }
      ],
      "first_stage": [
        {
          "ci_high": 0.7524747383423368,
          "ci_low": 0.6530029429656291,
          "coef": 0.702738840653983,
          "endog": "classize",
          "instrument": "func1",
          "p": 5.5795147910231096e-126,
          "se": 0.025345210812092844,
          "t": 27.72669147887649
        }
      ],
      "reduced_form": [
        {
          "ci_high": 0.07034348096097331,
          "ci_low": -0.08868005633627507,
          "coef": -0.009168287687650871,
          "instrument": "func1",
          "p": 0.8210360921775577,
          "se": 0.04051887333107542,
          "t": -0.22627202915386524
        }
      ]
    }

    • 1 rows were dropped because one of 'avgmath', 'classize', 'func1', 'tipuach', 'schlcode' was missing

    Digests dos dados

    final5 e5f6f10d4c435ecfab68a7e6bc06b2f9bd134269223cf7b0871fadb4c2ce49d5

    sha256 do resultado

    163df8d6f2d8591bba7905fbd2bc1be1077ac555b0a8d58e0c0e0a7aed0aede1

    Resultado mostrado ao modelo
21. 20Turno do modelo
    call_e0c485d6referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

    Chamadas pedidas

    • submit_answer (meta-ferramenta)

      {
        "answer": "Estimativa (infer.iv_2sls): coef.classize = -0,01305.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_5adc5c2e:coef.classize"
        ]
      }

    Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
22. 21Guarda
    resposta aceita

    Números encontrados

    -0,01305

    Sem lastro

    —

    Não citados

    —

    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
23. 22Resposta

    Estimativa (infer.iv_2sls): coef.classize = -0,01305.

    Figuras citadas: call_5adc5c2e:coef.classize · Parada: answered

    Figura da resposta: call_5adc5c2e:coef.classize = -0,0130465-0.013046507688572694 (se 0,05772650.05772648049818505)
24. 23Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
25. 24Pontuação
    #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_5adc5c2e:coef.classize (infer.iv_2sls)
26. 25Pontuação
    #2ferramenta chamadapassouobrigatóriaanswer call is infer.iv_2sls
27. 26Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.y = 'avgmath'
28. 27Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.endog = ['classize']
29. 28Pontuação
    #5argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.instruments = ['func1']
30. 29Pontuação
    #6argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.exog = ['tipuach']
31. 30Pontuação
    #7argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.cluster = 'schlcode'
32. 31Pontuação
    #8diagnósticopassouobrigatória2018 vs 2018
33. 32Pontuação
    #9figura da resposta próximapassouobrigatória-0.01304650769 vs -0.013046507688542874
34. 33Pontuação
    #10figura da resposta próximapassouobrigatória0.0577264805 vs 0.057726480498184254
35. 34Pontuação
    #11figura da resposta próximapassouregistrada-0.01304650769 vs -0.013
36. 35Pontuação
    #12figura da resposta próximafalhouregistrada0.0577264805 vs 0.056

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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