Tarefa paper_repro.wooldridge_jtrain.ex14_1_grant_1.agent
paper_reproagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T165744Z-suite-paper_repro-scripted-def9dfVeredito
Família do método (das chamadas de ferramentas): ols (regression)
Pergunta feita ao analista
Wooldridge, Introductory Econometrics, Example 14.1 (the effect of job training grants on firm scrap rates, Michigan manufacturing firms, 1987-1989): using the firms with scrap rates in all three years, estimate by fixed effects (a separate intercept for each of the firms) the regression of the log scrap rate on the grant indicator, the grant indicator lagged one year, and year dummies for 1988 and 1989. Report the coefficient on the grant indicator lagged one year.
Estimativa (infer.ols): coef.grant_1 = -0,4216.
Valores esperados e de onde vêm
wooldridge_jtrain.ex14_1_grant_1.software
- Fonte
- statsmodels 0.15.0: the reference specification of wooldridge_jtrain ex14_1_grant_1 (infer.ols, figure 'coef.grant_1') on an independent code path
- Tipo
- software
- Localização
- wooldridge_jtrain: Example 14.1 / Table 14.1 (edition not confirmed; fixed effects estimation, dependent variable log(scrap)), row 'grant_1'
- Valor
- -0,42159
-0.4215895085292114(se 0,21020.21019996441849426) - Conferido por
- execução de software · sm.OLS(lscrap, add_constant(['grant_1', 'grant', 'd88', 'd89']), fe dummies ['fcode']; 58 independent columns).fit(cov_type='nonrobust') on jtrain (the file pinned at sha256 2820079b04c953a3555a3722e4b14430bc9efedfd6870715a863717de8177383); n_obs = 162. The tool infer.ols (magi_infer, numpy) does not call statsmodels. Written by scripts/paper_repro_reference.py.
- Implementação
- independente da ferramenta
- Endereço
https://pypi.org/project/statsmodels/0.15.0/
- #9 figura da resposta próxima: -0,42159
-0.4215895085292114· relativa 0.000001 · absoluta 2.1019996441849425e-7 - #10 figura da resposta próxima: 0,2102
0.21019996441849426· relativa 0.000001 · absoluta 2.1019996441849425e-7
wooldridge_jtrain.ex14_1_grant_1.paper
- Fonte
- Wooldridge, J. M. Introductory Econometrics: A Modern Approach (edition not confirmed). Mason, OH: South-Western Cengage. Example 14.1 (Effect of job training on firm scrap rates), Table 14.1.
- Tipo
- textbook
- Localização
- Example 14.1 / Table 14.1 (edition not confirmed; fixed effects estimation, dependent variable log(scrap)), row 'grant_1'
- Página
- not read
- Trecho
grant_1 −.422 (.210)
- Valor como publicado
−.422- Erro-padrão como publicado
.210- Valor
- -0,422
-0.422(se 0,210.21) log points of the scrap rate - Conferido por
- não conferido · Not verified against the book or a readable reproduction (2026-10-15). The figures are those of research-papers.md section 3.21 and agree with a search engine's summary of a University of Regensburg exercise sheet (WOE_ws19_bl7.pdf) that reprints Table 14.1; that sheet now returns 404 and no archived copy exists. Data fact checked before any estimate: 162 firm-years (54 firms x 1987-1989) are complete on lscrap, grant, grant_1, d88 and d89.
- Desvio conhecido
- não conferidoRecorded before this track's software-reference run and before any dry run on this target; from the source's status: the textbook was not read and no reproduction of its printed Example 14.1 output could be opened (a Regensburg exercise sheet that reprints Table 14.1 now answers 404; only a search engine's summary of it was seen, which gives grant -0.252 (0.151) and grant_1 -0.422 (0.210), n = 162, the figures research-papers.md section 3.21 records). The printed cells are therefore 'unverified': recorded and counted in replication fidelity, non-required on T1.
- Endereço
https://www.cengage.com/c/introductory-econometrics-a-modern-approach-7e-wooldridge/- Licença
- Copyright Cengage; cited, not reproduced.
- #11 figura da resposta próxima: -0,422
-0.422· published_cell d=3 · absoluta 0.000500001 - #12 figura da resposta próxima: 0,21
0.21· published_cell d=3 (the SE as printed) · absoluta 0.000500001
Verificações
| # | Verificação | Obrigatória | Resultado | Esperado | Observado | Tolerância | Fonte | Chamada |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | resposta com lastro every number backed | obrigatória | passou | — | [] | — | — | — |
| 1 | figura da resposta escolhida answer figure call_3cc93818:coef.grant_1 (infer.ols) | obrigatória | passou | — | "call_3cc93818:coef.grant_1" | — | — | call_3cc93818 |
| 2 | uma entre tool_called(infer.ols): ok | tool_called(infer.fe): answer call is infer.ols | obrigatória | passou | [{"abs_tol":null,"bind":"answer_call","column":null,"failure_class":null,"field":"value","interval":false,"key":null,"kind":"tool_called","min_lre":null,"note":"","open_interval":false,"rel_tol":null,"required":true,"source_id":null,"table":null,"tool":"infer.ols","value":null,"weight":1,"where":null},{"abs_tol":null,"bind":"answer_call","column":null,"failure_class":null,"field":"value","interval":false,"key":null,"kind":"tool_called","min_lre":null,"note":"","open_interval":false,"rel_tol":null,"required":true,"source_id":null,"table":null,"tool":"infer.fe","value":null,"weight":1,"where":null}] | "infer.ols" | — | — | call_3cc93818 |
| 3 | argumento igual infer.ols.y = 'lscrap' | obrigatória | passou | "lscrap" | "lscrap" | — | — | call_3cc93818 |
| 4 | argumento igual infer.ols.fe = ['fcode'] | obrigatória | passou | ["fcode"] | ["fcode"] | — | — | call_3cc93818 |
| 5 | argumento igual not applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe | obrigatória | passou | "lscrap" | — | — | — | call_3cc93818 |
| 6 | argumento igual not applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe | obrigatória | passou | "fcode" | — | — | — | call_3cc93818 |
| 7 | diagnóstico 162 vs 162 | obrigatória | passou | 162162 | 162162 | default rel 1e-6 (abs floor 1e-6) | — | call_3cc93818 |
| 8 | diagnóstico not applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe | obrigatória | passou | 162162 | — | default rel 1e-6 (abs floor 1e-6) | — | call_3cc93818 |
| 9 | figura da resposta próxima -0.4215895085 vs -0.4215895085292114 | obrigatória | passou | -0,42159-0.4215895085292114 | -0,42159-0.42158950852921534 | relativa 0.000001 · absoluta 2.1019996441849425e-7 | wooldridge_jtrain.ex14_1_grant_1.software | call_3cc93818 |
| 10 | figura da resposta próxima 0.2101999644 vs 0.21019996441849426 | registrada | passou | 0,21020.21019996441849426 | 0,21020.21019996441849448 | relativa 0.000001 · absoluta 2.1019996441849425e-7 | wooldridge_jtrain.ex14_1_grant_1.software | call_3cc93818 |
| 11 | figura da resposta próxima -0.4215895085 vs -0.422 | registrada | passou | -0,422-0.422 | -0,42159-0.42158950852921534 | published_cell d=3 · absoluta 0.000500001 | wooldridge_jtrain.ex14_1_grant_1.paper | call_3cc93818 |
| 12 | figura da resposta próxima 0.2101999644 vs 0.21 | registrada | passou | 0,210.21 | 0,21020.21019996441849448 | published_cell d=3 (the SE as printed) · absoluta 0.000500001 | wooldridge_jtrain.ex14_1_grant_1.paper | call_3cc93818 |
Caminho de referência e caminho do agente
A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.
a tarefa T1 do mesmo alvo (paper_repro.wooldridge_jtrain.ex14_1_grant_1.tool)
| Argumento | Referência | Agente | |
|---|---|---|---|
| cluster | — | — | não fixado pela referência |
| controls | ["d88","d89"] | ["d88","d89"] | igual |
| dataset | "jtrain" | "jtrain" | igual |
| fe | ["fcode"] | ["fcode"] | igual |
| intercept | — | true | não fixado pela referência |
| level | — | 0,950.95 | não fixado pela referência |
| se | "classical" | "classical" | igual |
| subset | — | — | não fixado pela referência |
| weights | — | — | não fixado pela referência |
| x | ["grant_1","grant"] | ["grant_1","grant"] | igual |
| y | "lscrap" | "lscrap" | igual |
Trajetória
Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.
- 0Início
Wooldridge, Introductory Econometrics, Example 14.1 (the effect of job training grants on firm scrap rates, Michigan manufacturing firms, 1987-1989): using the firms with scrap rates in all three years, estimate by fixed effects (a separate intercept for each of the firms) the regression of the log scrap rate on the grant indicator, the grant indicator lagged one year, and year dummies for 1988 and 1989. Report the coefficient on the grant indicator lagged one year.
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.
file2820079b04c953a3555a3722e4b14430bc9efedfd6870715a863717de8177383· frame — - 1Turno do modelo
call_147b5d04referenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheTexto visívelWooldridge 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 pedidasinfer.ols{ "controls": [ "d88", "d89" ], "dataset": "jtrain", "fe": [ "fcode" ], "se": "classical", "x": [ "grant_1", "grant" ], "y": "lscrap" }
- 2Ferramenta
infer.olsv0.1.0call_3cc93818decidido pelo modeloreexecutávelMotivo: 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_1", "grant" ], "y": "lscrap" }Figuras call_3cc93818 Chave Valor Valor bruto Erro-padrão IC coef.grant_1 Coefficient on grant_1 in the regression of lscrap-0,42159 -0.421589508529215340,2102 0.21019996441849448-0,838424 – -0,00475509 coef.grant Coefficient on grant in the regression of lscrap-0,252315 -0.25231487381479040,150629 0.1506289943545013-0,551018 – 0,0463881 Diagnósticosn_obs= 162162k= 5858r2= 0,9275720.9275719385145765df_resid= 104104se_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": -0.004755091021796831, "ci_low": -0.8384239260366338, "coef": -0.42158950852921534, "p": 0.047489742659724665, "se": 0.21019996441849448, "t": -2.0056592763729397, "term": "grant_1" }, { "ci_high": 0.04638807456669097, "ci_low": -0.5510178221962718, "coef": -0.2523148738147904, "p": 0.09692391893977843, "se": 0.1506289943545013, "t": -1.6750750736672522, "term": "grant" }, { "ci_high": 0.1368776115185822, "ci_low": -0.29730896145103164, "coef": -0.08021567496622473, "p": 0.46537157858748945, "se": 0.1094751277197217, "t": -0.732729676932581, "term": "d88" }, { "ci_high": 0.016974077007711252, "ci_low": -0.5113796650806335, "coef": -0.24720279403646112, "p": 0.06633915572683156, "se": 0.13321829139189534, "t": -1.855622012965558, "term": "d89" } ] }- 309 rows were dropped because one of 'lscrap', 'grant_1', 'grant', 'd88', 'd89', 'fcode' was missing
- Digests dos dados
jtraince556c6a511400be9674bea971d3ba4cff3c7e1149b038c7ebbcf69c15dab73c- sha256 do resultado
4fa5fefab7caceb1b704f9fd40048b833c368e244597403019631d5d3ae5c748
- 3Turno do modelo
call_a20dcdeareferenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Estimativa (infer.ols): coef.grant_1 = -0,4216.", "caveats": [], "figure_refs": [ "call_3cc93818:coef.grant_1" ] }
- 4Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- -0,4216
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 5Resposta
Estimativa (infer.ols): coef.grant_1 = -0,4216.
Figuras citadas:call_3cc93818:coef.grant_1· Parada:answeredFigura da resposta:call_3cc93818:coef.grant_1= -0,42159-0.42158950852921534(se 0,21020.21019996441849448) - 6Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 7Pontuação#1figura da resposta escolhidapassouobrigatória
answer figure call_3cc93818:coef.grant_1 (infer.ols) - 8Pontuação#2uma entrepassouobrigatória
tool_called(infer.ols): ok | tool_called(infer.fe): answer call is infer.ols - 9Pontuação#3argumento igualpassouobrigatória
infer.ols.y = 'lscrap' - 10Pontuação#4argumento igualpassouobrigatória
infer.ols.fe = ['fcode'] - 11Pontuação#5argumento igualpassouobrigatória
not applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe - 12Pontuação#6argumento igualpassouobrigatória
not applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe - 13Pontuação#7diagnósticopassouobrigatória
162 vs 162 - 14Pontuação#8diagnósticopassouobrigatória
not applicable: the answer call is infer.ols, not infer.fe - 15Pontuação#9figura da resposta próximapassouobrigatória
-0.4215895085 vs -0.4215895085292114 - 16Pontuação#10figura da resposta próximapassouregistrada
0.2101999644 vs 0.21019996441849426 - 17Pontuação#11figura da resposta próximapassouregistrada
-0.4215895085 vs -0.422 - 18Pontuação#12figura da resposta próximapassouregistrada
0.2101999644 vs 0.21
Épocas × verificações
| # | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Época 1 | passou | passou | passou | passou | passou | passou | passou | passou | passou | passou | passou | passou | passou |
Tentativas
Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.
- época 1, tentativa 1passoupontuada(exibindo)
Downloads desta tarefa
8e667244c1574519aebc6ebd1e25eccdaa073957a50c0d75156378c8ed95931aO hash de um zip é só de transporte: o que ancora a integridade é o RUN_SHA256SUMS que vai dentro dele, cópia exata do SHA256SUMS da execução.