Tarefa paper_repro.wooldridge_jtrain.ex14_1_grant.design

Veredito

Pergunta feita ao analista

Did Michigan manufacturing firms that received a job-training grant reduce their scrap rates in the year they received it, compared with how the same firms did in other years and allowing for common changes over 1987-1989? Report the effect on the log scrap rate.

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

   Did Michigan manufacturing firms that received a job-training grant reduce their scrap rates in the year they received it, compared with how the same firms did in other years and allowing for common changes over 1987-1989? Report the effect on the log scrap rate.

   jtrain (agent)

   Wooldridge's JTRAIN data (Holzer, Block, Cheatham and Knott's Michigan job-training survey; R package wooldridge): one row per firm and year, 157 firms over 1987-1989 (471 rows); scrap rates exist for a subset of firms. Columns: rownames, a row number; year; fcode, firm code; employ, employees; sales, annual sales (dollars); avgsal, average employee salary; scrap, scrap rate (per 100 items); rework, rework rate; tothrs, total hours of training; union, 1 if unionized; grant, 1 if the firm received a job-training grant in that year; d88 and d89, 1 for 1988 and 1989; totrain, total employees trained; hrsemp, training hours per employee; lscrap, log of scrap; lemploy, lsales, lrework, lhrsemp, logs of those columns; lscrap_1, lscrap lagged one year; grant_1, grant lagged one year; clscrap, cgrant, clemploy, clsales, lavgsal, clavgsal, cgrant_1, chrsemp, clhrsemp, first differences and logs of the named columns.

   file 2820079b04c953a3555a3722e4b14430bc9efedfd6870715a863717de8177383 · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_87471814referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Wooldridge Example 14.1: fixed effects regression of the log scrap rate on the job-training grant, its one-year lag and year dummies for 1988 and 1989, firm fixed effects, classical errors.

   Chamadas pedidas

   • infer.ols

     {
       "controls": [
         "d88",
         "d89"
       ],
       "dataset": "jtrain",
       "fe": [
         "fcode"
       ],
       "se": "classical",
       "x": [
         "grant",
         "grant_1"
       ],
       "y": "lscrap"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.olsv0.1.0call_2a0095b3decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Wooldridge Example 14.1: fixed effects regression of the log scrap rate on the job-training grant, its one-year lag and year dummies for 1988 and 1989, firm fixed effects, classical errors.

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "controls": [
       "d88",
       "d89"
     ],
     "dataset": "jtrain",
     "fe": [
       "fcode"
     ],
     "intercept": true,
     "level": 0.95,
     "se": "classical",
     "subset": null,
     "weights": null,
     "x": [
       "grant",
       "grant_1"
     ],
     "y": "lscrap"
   }

   Figuras call_2a0095b3

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.grant Coefficient on grant in the regression of lscrap	-0,252315	-0.2523148738147904	0,1506290.1506289943545013	-0,551018 – 0,0463881
   coef.grant_1 Coefficient on grant_1 in the regression of lscrap	-0,42159	-0.42158950852921534	0,21020.21019996441849445	-0,838424 – -0,00475509

   Diagnósticos

   • n_obs = 162162
   • k = 5858
   • r2 = 0,9275720.9275719385145765
   • df_resid = 104104
   • se_type = "classical"
   • n_clusters = —
   • fixed_effects = "fcode (54 levels)"

   Tabelas (1)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": -2.2384743154419002,
         "ci_low": -3.4131636211165306,
         "coef": -2.8258189682792154,
         "p": 7.148679426290452e-16,
         "se": 0.29618433589543847,
         "t": -9.540744144136003,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 0.04638807456669097,
         "ci_low": -0.5510178221962718,
         "coef": -0.2523148738147904,
         "p": 0.09692391893977843,
         "se": 0.1506289943545013,
         "t": -1.6750750736672522,
         "term": "grant"
       },
       {
         "ci_high": -0.004755091021796887,
         "ci_low": -0.8384239260366337,
         "coef": -0.42158950852921534,
         "p": 0.04748974265972461,
         "se": 0.21019996441849445,
         "t": -2.00565927637294,
         "term": "grant_1"
       },
       {
         "ci_high": 0.1368776115185822,
         "ci_low": -0.29730896145103164,
         "coef": -0.08021567496622473,
         "p": 0.46537157858748945,
         "se": 0.1094751277197217,
         "t": -0.732729676932581,
         "term": "d88"
       },
       {
         "ci_high": 0.016974077007711197,
         "ci_low": -0.5113796650806335,
         "coef": -0.24720279403646112,
         "p": 0.06633915572683147,
         "se": 0.1332182913918953,
         "t": -1.8556220129655585,
         "term": "d89"
       }
     ]
   }

   • 309 rows were dropped because one of 'lscrap', 'grant', 'grant_1', 'd88', 'd89', 'fcode' was missing

   Digests dos dados

   jtrain ce556c6a511400be9674bea971d3ba4cff3c7e1149b038c7ebbcf69c15dab73c

   sha256 do resultado

   4c56e81d7f097058d93bfb6092614d5c788852bd239114d385b8aeadeed3c2c6

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_7d887cc1referenceFim: 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.grant = -0,2523.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_2a0095b3:coef.grant"
       ]
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
5. 4Guarda
   resposta aceita

   Números encontrados

   -0,2523

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

   1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
6. 5Resposta

   Estimativa (infer.ols): coef.grant = -0,2523.

   Figuras citadas: call_2a0095b3:coef.grant · Parada: answered

   Figura da resposta: call_2a0095b3:coef.grant = -0,252315-0.2523148738147904 (se 0,1506290.1506289943545013)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_2a0095b3:coef.grant (infer.ols)
9. 8Pontuação
   #2uma entrepassouobrigatóriatool_called(infer.ols): ok | tool_called(infer.fe): answer call is infer.ols
10. 9Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.ols.y = 'lscrap'
11. 10Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.ols.x[0] = 'grant'
12. 11Pontuação
    #5argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe
13. 12Pontuação
    #6argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe
14. 13Pontuação
    #7argumento igualpassouregistradainfer.ols.y = 'lscrap'
15. 14Pontuação
    #8argumento igualpassouregistradainfer.ols.fe = ['fcode']
16. 15Pontuação
    #9diagnósticopassouregistrada162 vs 162
17. 16Pontuação
    #10figura da resposta próximapassouregistrada-0.2523148738 vs -0.25231487381477113
18. 17Pontuação
    #11figura da resposta próximapassouregistrada0.1506289944 vs 0.15062899435450078
19. 18Pontuação
    #12figura da resposta próximapassouregistrada-0.2523148738 vs -0.252
20. 19Pontuação
    #13figura da resposta próximapassouregistrada0.1506289944 vs 0.151

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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