Tarefa paper_repro.angrist_evans_1998.tab7_c5_weeks.design

Veredito

Pergunta feita ao analista

Do children reduce their mothers' labour supply? Among married women aged 21-35 with two or more children in the 1980 Census, estimate the causal effect of having a third child on the number of weeks the mother worked in the year before the census, using a source of variation in family size that the mother's labour-market prospects do not drive.

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

   Do children reduce their mothers' labour supply? Among married women aged 21-35 with two or more children in the 1980 Census, estimate the causal effect of having a third child on the number of weeks the mother worked in the year before the census, using a source of variation in family size that the mother's labour-market prospects do not drive.

   fertility (agent)

   The 1980 Census sample of Angrist and Evans (1998), 'Children and Their Parents' Labor Supply', as distributed in the R package AER (data set Fertility, served by Rdatasets): married women aged 21-35 with two or more children, one row per woman (254,654 rows). Columns: gender1 and gender2, the sex of the first and the second child ('male' or 'female'); boy1st and boy2nd, 1 if the first (second) child is a boy; samesex, 1 if the first two children are of the same sex (two boys or two girls); morekids, 1 if the mother has more than 2 children; agem1, the mother's age in years; blackm, hispm and othracem, 1 if the mother is Black, Hispanic, or of another race (white is the reference); weeksm1, the number of weeks the mother worked in 1979. The file has no age at first birth.

   file ca9be592b79dddbc2f49ff80f45d0dbe31aac4afb57ff88dec57376c3f3e3452 · frame —

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   10. select {"columns":["gender1","gender2","boy1st","boy2nd","samesex","morekids","agem1","blackm","hispm","othracem","weeksm1"]}
2. 1Transformação
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   254654 → 254654 linhas

   Frame antes → depois: 14e3e85c163d → 5a972366e3e8
3. 2Transformação
   fertility · derive {"args":{"column":"afam","default":null,"keep_unmapped":false,"mapping":[{"source":"yes","target":1},{"source":"no","target":0}]},"name":"blackm","op":"map"}

   254654 → 254654 linhas

   Frame antes → depois: 5a972366e3e8 → 18ccebde6b6d
4. 3Transformação
   fertility · derive {"args":{"column":"hispanic","default":null,"keep_unmapped":false,"mapping":[{"source":"yes","target":1},{"source":"no","target":0}]},"name":"hispm","op":"map"}

   254654 → 254654 linhas

   Frame antes → depois: 18ccebde6b6d → 904f43a67031
5. 4Transformação
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   254654 → 254654 linhas

   Frame antes → depois: 904f43a67031 → 8aaea27cf87b
6. 5Transformação
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   254654 → 254654 linhas

   Frame antes → depois: 8aaea27cf87b → 666ccf9c0cdf
7. 6Transformação
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   254654 → 254654 linhas

   Frame antes → depois: 666ccf9c0cdf → b2ccbd1a7c9a
8. 7Transformação
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   254654 → 254654 linhas

   Frame antes → depois: b2ccbd1a7c9a → b25bee20ec5a
9. 8Transformação
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   254654 → 254654 linhas

   Frame antes → depois: b25bee20ec5a → 935084af856b
10. 9Transformação
    fertility · rename {"map":{"age":"agem1","work":"weeksm1"}}

    254654 → 254654 linhas

    Frame antes → depois: 935084af856b → ccc82e5f5788
11. 10Transformação
    fertility · select {"columns":["gender1","gender2","boy1st","boy2nd","samesex","morekids","agem1","blackm","hispm","othracem","weeksm1"]}

    254654 → 254654 linhas

    Frame antes → depois: ccc82e5f5788 → c7a28c42496c
12. 11Turno do modelo
    call_f152b2bcgemini-3.8-flashFim: STOP5.761 ms14409 de entrada · 19 de saída · 209 de raciocínio · 0 em cache

    Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

    **My Thought Process on Estimating the Causal Impact of a Third Child on Maternal Labor Supply** Ah, I see the user is posing a very specific, and I must say, quite familiar research question. They want to know if having a third child *causes* mothers to work less, and they've outlined a particular methodology to get at that causal effect. Specifically, they're asking about married women aged 21-35 with two or more children, looking at the 1980 Census data, and focusing on the change in weeks worked in the year prior to the census, conditional on having a third child. The critical piece here, and what immediately springs to mind, is the requirement for a source of variation in family size that is *exogenous* to the mother's labor market prospects. This setup is practically a textbook example of the Angrist and Evans (1998) seminal work on the topic. I recognize the core challenge: simply comparing mothers with two children to those with three is fraught with endogeneity. Mothers who *choose* to have a third child might also be mothers who, for independent reasons, are less attached to the labor force. This would lead to a spurious correlation, not a causal effect. The dataset mentioned, "fertility," and its variables – `gender1`, `gender2`, `boy1st`, `boy2nd`, `samesex`, `morekids`, `agem1`, `blackm`, `hispm`, `othracem`, and crucially, `weeksm1` (weeks worked in 1979) – are precisely the kind of data needed to tackle this. The presence of variables like `samesex` (indicating if the first two children were of the same sex) is the key to identifying an exogenous source of variation. Why? Because the sex composition of the first two children is, for all intents and purposes, randomly determined at conception. If a mother has two boys, for instance, she might be more likely to continue having children, perhaps hoping for a girl, compared to a mother who already has one boy and one girl. This decision to have a *third* child, driven by the "luck of the draw" in the sex of the first two, is likely uncorrelated with her pre-existing labor market potential or her desire to work. Therefore, the skill I need to employ here is unequivocally **instrumental-variables (IV) estimation**. The "instrument" will be the sex composition of the first two children (or a variable derived from it, like `samesex`, or even indicators for specific combinations like `boy1st` and `boy2nd`). This instrument influences the probability of having a third child (`morekids`) but, ideally, does not directly affect the mother's weeks worked (`weeksm1`) except through its effect on family size. By using this exogenous variation, I can isolate the causal impact of having that third child on her labor supply, disentangling it from any underlying, unobserved maternal characteristics that might simultaneously influence both fertility decisions and work effort.

    Chamadas pedidas

    • load_skill (meta-ferramenta)

      {
        "name": "instrumental-variables"
      }

    Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
13. 12Habilidade
    instrumental-variablesTexto da habilidade
14. 13Turno do modelo
    call_118322b7gemini-3.8-flashFim: STOP8.340 ms15105 de entrada · 17 de saída · 373 de raciocínio · 0 em cache

    Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

    **My Thought Process on Estimating the Causal Effect of a Third Child on Maternal Labor Supply** Okay, so the core of this request is about a specific causal inference problem: disentangling the effect of having a third child on a mother's work hours, specifically for married women aged 21-35 with at least two children from the 1980 Census. The crucial constraint is using a source of variation in family size that is *not* driven by the mother's labor market prospects – in essence, finding an instrument. My first instinct is to consider the available inferential tools. The prompt specifically mentions `infer.wald_late` and `infer.iv_2sls`. I need to evaluate which, if either, is suitable. My immediate check for `infer.wald_late` is whether it can accommodate control variables. I recall that `infer.wald_late` *does not* take control variables. This is a significant limitation if I were to consider controlling for observable characteristics of the mother or family. Then I turn my attention to `infer.iv_2sls`. The key question here is about its flexibility with controls. Can it be run *without* controls, or crucially, *with* controls? Before I get too deep into that, I should re-read the user's query to see if they *explicitly requested* controls. Looking back at the prompt: "Among married women aged 21-35 with two or more children in the 1980 Census, estimate the causal effect of having a third child on the number of weeks the mother worked in the year before the census, using a source of variation in family size that the mother's labour-market prospects do not drive." No, the question itself doesn't explicitly mandate the inclusion of controls, but the *methodology* often implies them for robust estimation. Now, to the heart of finding that exogenous source of variation. My mind immediately jumps to a classic approach in this literature, specifically referencing Angrist & Evans (1998). Their seminal work, which I'm very familiar with, used a brilliant instrumental variable strategy. They identified `samesex` – the indicator of whether the first two children were of the same sex – as a strong instrument for having a third child (`morekids`). The logic is that parents might have preferences for a mixed-sex sibling set, and if their first two children are the same sex, they are more likely to have a third child in an attempt to achieve that desired mix. This decision, particularly at the point of *having* the third child, is generally considered exogenous to the mother's labor market prospects at that precise moment. The dataset provided includes `samesex`, along with other gender-related variables like `gender1`, `gender2`, `boy1st`, and `boy2nd`, which are likely components or related to this instrumental strategy. So, the next step is to consolidate: can I use `infer.wald_late` or `infer.iv_2sls`, or potentially both, given these considerations? This leads me to believe that `infer.iv_2sls` is likely the more appropriate and flexible tool, especially if I want to control for other factors (even if not explicitly stated in the prompt, it's good practice). `infer.wald_late`'s inability to handle controls makes it less appealing for a comprehensive analysis. Before I can definitively select a method or describe the implementation, I realize I need to thoroughly understand the dataset itself. My very next thought is to "describe the dataset first to see the data and columns." I need to look at the actual data structure, the names of the variables, and their types to confirm what's available and how I can construct the necessary components for the instrumental variable regression, such as defining the endogenous treatment (`morekids`), the instrument (`samesex`), and the outcome variable (weeks worked). This initial exploration is crucial for any subsequent analytical steps.

    Chamadas pedidas

    • data.describe

      {
        "dataset": "fertility"
      }

    Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
15. 14Ferramenta
    data.describev0.1.0call_13b07ea3decidido pelo modeloreexecutável

    Argumentos

    {
      "columns": null,
      "dataset": "fertility"
    }

    Figuras call_13b07ea3

    Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
    n_rows Rows in the dataset	254.654 rows	254654	—	—

    Tabelas (1)

    {
      "columns": [
        {
          "column": "gender1",
          "dtype": "str",
          "n_missing": 0,
          "n_unique": 2
        },
        {
          "column": "gender2",
          "dtype": "str",
          "n_missing": 0,
          "n_unique": 2
        },
        {
          "column": "boy1st",
          "dtype": "int64",
          "max": 1,
          "mean": 0.5143606619177393,
          "min": 0,
          "n_missing": 0,
          "n_unique": 2,
          "sd": 0.49979471016360283
        },
        {
          "column": "boy2nd",
          "dtype": "int64",
          "max": 1,
          "mean": 0.5125503624525827,
          "min": 0,
          "n_missing": 0,
          "n_unique": 2,
          "sd": 0.49984344500238426
        },
        {
          "column": "samesex",
          "dtype": "int64",
          "max": 1,
          "mean": 0.5055683397865339,
          "min": 0,
          "n_missing": 0,
          "n_unique": 2,
          "sd": 0.4999699742967964
        },
        {
          "column": "morekids",
          "dtype": "int64",
          "max": 1,
          "mean": 0.38056343116542446,
          "min": 0,
          "n_missing": 0,
          "n_unique": 2,
          "sd": 0.48552634504764797
        },
        {
          "column": "agem1",
          "dtype": "int64",
          "max": 35,
          "mean": 30.39326694259662,
          "min": 21,
          "n_missing": 0,
          "n_unique": 15,
          "sd": 3.386446978088242
        },
        {
          "column": "blackm",
          "dtype": "int64",
          "max": 1,
          "mean": 0.05166225545249633,
          "min": 0,
          "n_missing": 0,
          "n_unique": 2,
          "sd": 0.22134466157176644
        },
        {
          "column": "hispm",
          "dtype": "int64",
          "max": 1,
          "mean": 0.07420657048387223,
          "min": 0,
          "n_missing": 0,
          "n_unique": 2,
          "sd": 0.2621072779599885
        },
        {
          "column": "othracem",
          "dtype": "int64",
          "max": 1,
          "mean": 0.05634311654244583,
          "min": 0,
          "n_missing": 0,
          "n_unique": 2,
          "sd": 0.23058356088203943
        },
        {
          "column": "weeksm1",
          "dtype": "int64",
          "max": 52,
          "mean": 19.018334681567932,
          "min": 0,
          "n_missing": 0,
          "n_unique": 53,
          "sd": 21.86727728979569
        }
      ]
    }

    Digests dos dados

    fertility c7a28c42496c51fa4ea223123cad6242aaa393634242d66e383c351dd0f471ef

    sha256 do resultado

    6821f0db9cb28b7d47f5338a18aa52b80500ddb70ba59e7d5b787ab2def927c9

    Resultado mostrado ao modelo
16. 15Turno do modelo
    call_00a87a70gemini-3.8-flashFim: STOP6.996 ms15901 de entrada · 42 de saída · 356 de raciocínio · 12610 em cache

    Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

    **My Thought Process on Estimating the Causal Effect of a Third Child on Maternal Labor Supply** Right, so I'm looking at this data and I've identified my key variables: `samesex` which is a binary indicator, likely for something like the sex of the children. Then I have `morekids`, a binary variable representing the treatment – whether the mother had more children, specifically in this context, likely transitioning to having three or more. The outcome variable of interest is `weeksm1`, which captures the number of weeks the mother worked in 1979, the year preceding the census. My immediate thought is about the appropriate inferential method. I'm contemplating using `infer.wald_late`. I need to quickly review its applicability, so I'm checking the documentation or my understanding of its requirements. The description states: "One binary instrument (an offer, a lottery win) and one binary treatment (took part or not) → infer.wald_late... It reports the intention-to-treat effect, the compliance difference and their ratio, the local average treatment effect for compliers." It also clearly warns: "Avoid when: compliance is perfect — use infer.ate | several or continuous instruments, or controls — use infer.iv_2sls." Now, before I commit, I need to ensure I'm directly addressing the prompt. I'm re-reading it carefully: "Do children reduce their mothers' labour supply? Among married women aged 21-35 with two or more children in the 1980 Census, estimate the causal effect of having a third child on the number of weeks the mother worked in the year before the census, using a source of variation in family size that the mother's labour-market prospects do not drive." The key here is "using a source of variation in family size that the mother's labour-market prospects do not drive." This strongly suggests an instrumental variable approach. The prompt doesn't explicitly ask for controls like age or race. It focuses on estimating the effect using a specific source of variation in family size. This makes me consider which instrument is being implied or provided. Assuming `samesex` *might* be acting as an instrument here, as it's a binary factor that can influence the probability of having another child but ideally shouldn't directly affect labor market prospects. To be thorough and to understand the landscape of potential results, I'm considering running *both* `infer.wald_late` and `infer.iv_2sls`. My hypothesis is that `infer.wald_late` might be a specialized case of `infer.iv_2sls` when there are no additional controls. Therefore, I want to see what `infer.wald_late` produces on its own, and then what `infer.iv_2sls` gives me, especially if I were to introduce controls. This comparison will help me understand the robustness of the estimate and the impact of any potential controls, even if they aren't explicitly requested in the initial prompt, just to see the full picture. However, before diving into the more complex `infer.iv_2sls` or even deciding on the specific instrument for it, my priority is to first check the direct applicability and output of `infer.wald_late`. It seems designed for precisely this type of binary instrument/binary treatment scenario. So, yes, my immediate next step is to confirm and execute the `infer.wald_late` estimation.

    Chamadas pedidas

    • infer.wald_late

      {
        "d": "morekids",
        "dataset": "fertility",
        "y": "weeksm1",
        "z": "samesex"
      }

    Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
17. 16Ferramenta
    infer.wald_latev0.1.0call_a308b78fdecidido pelo modeloreexecutável

    Argumentos

    {
      "cluster": null,
      "d": "morekids",
      "dataset": "fertility",
      "level": 0.95,
      "same_sample": true,
      "y": "weeksm1",
      "z": "samesex"
    }

    Figuras call_a308b78f

    Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
    itt Intention-to-treat effect of the offer samesex on weeksm1	-0,426333	-0.42633321864811957	0,08667220.08667224488431677	-0,596209 – -0,256458
    first_stage Effect of the offer samesex on take-up morekids (compliance)	0,0675253 share	0.06752525745019586	0,0019190.001919004619013623	0,0637641 – 0,0712865
    late Local average effect of morekids on weeksm1 for compliers	-6,31369	-6.313685200868242	1,274691.2746856505460769	-8,81204 – -3,81534

    Diagnósticos

    • p1 = 0,413950.4139500563128665
    • p0 = 0,3464250.34642479886267064
    • one_sided = false
    • first_stage_F = 1.238,171238.1705133143555
    • same_sample = true
    • n_itt = 254.654254654
    • n_first_stage = 254.654254654
    • n_late = 254.654254654
    • se_type = "HC1"
    • n_clusters = —

    Digests dos dados

    fertility c7a28c42496c51fa4ea223123cad6242aaa393634242d66e383c351dd0f471ef

    sha256 do resultado

    51e9e3b7e82a49a9b2f1cf20729376213c4ddcd9be4127f2e6db1e0081b1453f

    Resultado mostrado ao modelo
18. 17Turno do modelo
    call_66f05fb8gemini-3.8-flashFim: STOP6.493 ms16724 de entrada · 45 de saída · 96 de raciocínio · 12640 em cache

    Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

    **My Thought Process on Running IV Regressions** Okay, so I'm really trying to get a handle on this instrumental variables (IV) analysis, specifically using the `infer.iv_2sls` function. My immediate goal is to systematically explore the impact of control variables on my estimates. First, I need to establish a baseline. I'm going to run `infer.iv_2sls` *without any control variables* at all. This is crucial for a few reasons. One, it's a direct way to see the raw, unadjusted IV effect. Two, and more importantly from a methodological standpoint, I need to verify that this baseline specification perfectly aligns with the results I'd get from a standard Wald estimator. If these two approaches don't match, it signals a potential issue either in my understanding of the `infer.iv_2sls` implementation or in the underlying assumptions I'm making, and I need to backtrack and figure out why before proceeding further. This comparison is a fundamental sanity check for me. Once I've confirmed that the no-control case matches the Wald estimator, I can then move on to adding controls. My plan is to incrementally introduce a set of specific demographic and pre-birth characteristics, as seen in Angrist & Evans (1998), Tables 6 or 7. I'm particularly interested in variables like `agem1` (mother's age at first birth), `blackm` (whether the mother is Black), `hispm` (whether the mother is Hispanic), `othracem` (whether the mother is of other races), and `boy1st` and `boy2nd` (indicating the sex of the first and second child, respectively). By running the `infer.iv_2sls` command with these controls, I'll be able to observe how their inclusion affects the estimated IV coefficients. This will help me understand: * **The magnitude and significance of the IV estimates:** Do they change substantially with the inclusion of these covariates? * **The robustness of the estimates:** Are the core findings consistent even after accounting for these potentially confounding factors? * **The specific impact of each control:** While I'm running them together in this initial pass, I might later consider running with subsets of controls to isolate individual effects, but for now, the combined effect is my primary focus. This structured approach—starting with a clean baseline and then systematically adding complexity—is key to building confidence in my IV results and to thoroughly understanding the interplay between my instruments, endogenous variables, and the set of covariates I'm considering.

    Chamadas pedidas

    • infer.iv_2sls

      {
        "dataset": "fertility",
        "endog": [
          "morekids"
        ],
        "instruments": [
          "samesex"
        ],
        "y": "weeksm1"
      }

    Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
19. 18Ferramenta
    infer.iv_2slsv0.1.0call_dad6c09cdecidido pelo modeloreexecutável

    Argumentos

    {
      "cluster": null,
      "dataset": "fertility",
      "endog": [
        "morekids"
      ],
      "exog": [],
      "instruments": [
        "samesex"
      ],
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "y": "weeksm1"
    }

    Figuras call_dad6c09c

    Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
    coef.morekids 2SLS effect of morekids on weeksm1	-6,31369	-6.31368520086681	1,274691.2746856505460769	-8,81204 – -3,81534

    Diagnósticos

    • first_stage_F.morekids = 1.238,171238.170513314356
    • partial_r2.morekids = 0,004834980.004834980694872093
    • weak_instrument = false
    • n_obs = 254.654254654
    • se_type = "HC1"
    • n_clusters = —

    Tabelas (3)

    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 22.37609055936513,
          "ci_low": 20.466094210445718,
          "coef": 21.421092384905425,
          "p": 0,
          "se": 0.4872506040277061,
          "t": 43.96319308346589,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": -3.8153353594938717,
          "ci_low": -8.812035042239748,
          "coef": -6.31368520086681,
          "p": 7.307534683633788e-7,
          "se": 1.2746856505460769,
          "t": -4.953131148971528,
          "term": "morekids"
        }
      ],
      "first_stage": [
        {
          "ci_high": 0.07128645526665572,
          "ci_low": 0.06376405963373599,
          "coef": 0.06752525745019586,
          "endog": "morekids",
          "instrument": "samesex",
          "p": 1.3882575556131429e-270,
          "se": 0.001919004619013623,
          "t": 35.1876471693456
        }
      ],
      "reduced_form": [
        {
          "ci_high": -0.25645793279595336,
          "ci_low": -0.5962085045002858,
          "coef": -0.42633321864811957,
          "instrument": "samesex",
          "p": 8.708030629267195e-7,
          "se": 0.08667224488431677,
          "t": -4.918912844788494
        }
      ]
    }

    Digests dos dados

    fertility c7a28c42496c51fa4ea223123cad6242aaa393634242d66e383c351dd0f471ef

    sha256 do resultado

    1e87481a1f7c63c7052ddcbd1b75bc746a0eeb7c925a27af829c473a677481ad

    Resultado mostrado ao modelo
20. 19Turno do modelo
    call_098e43ffgemini-3.8-flashFim: STOP5.569 ms17343 de entrada · 81 de saída · 127 de raciocínio · 12632 em cache

    Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

    **My Thought Process** My immediate impulse is to explore the impact of incorporating specific control variables, drawing inspiration from the methodology employed by Angrist & Evans. I recall that in their work, specifically Table 7, columns 2 and 8, they utilized a set of controls that included `agem1` (age at first birth), `boy1st` (indicator for the first child being a boy), `boy2nd` (indicator for the second child being a boy), `blackm` (indicator for being Black), `hispm` (indicator for being Hispanic), and `othracem` (indicator for other races). Upon reviewing the available dataset, I note that `agem1`, age at first birth, is conspicuously absent. The dataset description explicitly states its unavailability. Therefore, while I will aim to replicate the spirit of Angrist & Evans' approach, I must adapt to this limitation. My plan is to proceed with running the `infer.iv_2sls` function, but crucially, I will include the available exogenous controls that align with their strategy. This means I will incorporate `blackm`, `hispm`, `othracem`, `boy1st`, and `boy2nd` as exogenous regressors in my model. I will be keenly observing the results of this estimation to understand how these specific control variables influence the estimated instrumental variable coefficients.

    Chamadas pedidas

    • infer.iv_2sls

      {
        "dataset": "fertility",
        "endog": [
          "morekids"
        ],
        "exog": [
          "agem1",
          "blackm",
          "hispm",
          "othracem",
          "boy1st",
          "boy2nd"
        ],
        "instruments": [
          "samesex"
        ],
        "y": "weeksm1"
      }

    Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
21. 20Ferramenta
    infer.iv_2slsv0.1.0call_134e71a2decidido pelo modeloreexecutável

    Argumentos

    {
      "cluster": null,
      "dataset": "fertility",
      "endog": [
        "morekids"
      ],
      "exog": [
        "agem1",
        "blackm",
        "hispm",
        "othracem",
        "boy1st",
        "boy2nd"
      ],
      "instruments": [
        "samesex"
      ],
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "y": "weeksm1"
    }

    Figuras call_134e71a2

    Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
    coef.morekids 2SLS effect of morekids on weeksm1	-5,74641	-5.746409761248751	1,237371.237366881073599	-8,17162 – -3,3212

    Diagnósticos

    • first_stage_F.morekids = 1.299,471299.4678796291444
    • partial_r2.morekids = 0,005075080.0050750844496004754
    • weak_instrument = false
    • n_obs = 254.654254654
    • se_type = "HC1"
    • n_clusters = —

    Tabelas (3)

    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": -3.927306893622735,
          "ci_low": -5.4593216221324425,
          "coef": -4.693314257877589,
          "p": 3.264271550341246e-33,
          "se": 0.39082540769484614,
          "t": -12.008723500244121,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": 0.8746665649657838,
          "ci_low": 0.7863442888580975,
          "coef": 0.8305054269119406,
          "p": 1.2454052465644205e-296,
          "se": 0.022531499812604154,
          "t": 36.85974896563941,
          "term": "agem1"
        },
        {
          "ci_high": 12.067687128207863,
          "ci_low": 11.161164212402722,
          "coef": 11.614425670305293,
          "p": 0,
          "se": 0.2312589961187308,
          "t": 50.22258967319189,
          "term": "blackm"
        },
        {
          "ci_high": 0.9005152244142874,
          "ci_low": -0.11767156328042672,
          "coef": 0.39142183056693036,
          "p": 0.13182569756804866,
          "se": 0.2597450657653851,
          "t": 1.5069461643613373,
          "term": "hispm"
        },
        {
          "ci_high": 2.54309713089915,
          "ci_low": 1.7160945258383475,
          "coef": 2.129595828368749,
          "p": 5.923928919221458e-24,
          "se": 0.21097292622114644,
          "t": 10.09416642463621,
          "term": "othracem"
        },
        {
          "ci_high": 0.15520278910949198,
          "ci_low": -0.18003821997977126,
          "coef": -0.012417715435139632,
          "p": 0.8845535827349242,
          "se": 0.08552183057717436,
          "t": -0.14519936431825983,
          "term": "boy1st"
        },
        {
          "ci_high": -0.00032221120503214684,
          "ci_low": -0.33496254450173435,
          "coef": -0.16764237785338323,
          "p": 0.04956044963290691,
          "se": 0.08536859486921973,
          "t": -1.9637476534573712,
          "term": "boy2nd"
        },
        {
          "ci_high": -3.3212037113711106,
          "ci_low": -8.171615811126392,
          "coef": -5.746409761248751,
          "p": 0.0000034179356204352415,
          "se": 1.237366881073599,
          "t": -4.644063009236913,
          "term": "morekids"
        }
      ],
      "first_stage": [
        {
          "ci_high": 0.07228257138947632,
          "ci_low": 0.06482774532801643,
          "coef": 0.06855515835874637,
          "endog": "morekids",
          "instrument": "samesex",
          "p": 7.717927101092256e-284,
          "se": 0.00190176724841178,
          "t": 36.0481328175142
        }
      ],
      "reduced_form": [
        {
          "ci_high": -0.22608484807884788,
          "ci_low": -0.561807214274564,
          "coef": -0.39394603117670596,
          "instrument": "samesex",
          "p": 0.000004231503490045412,
          "se": 0.08564462743015193,
          "t": -4.5997751755997935
        }
      ]
    }

    Digests dos dados

    fertility c7a28c42496c51fa4ea223123cad6242aaa393634242d66e383c351dd0f471ef

    sha256 do resultado

    ac36cf52d8017dc1fe5c598331b3edc4f75d358c79a703f582d26ae92b3b61a8

    Resultado mostrado ao modelo
22. 21Turno do modelo
    call_83870defgemini-3.8-flashFim: STOP5.912 ms18385 de entrada · 67 de saída · 115 de raciocínio · 15788 em cache

    Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

    **My Thought Process Regarding OLS vs. Causal Estimates** My primary objective here is to clearly differentiate what Ordinary Least Squares (OLS) regression offers versus what a proper causal estimation technique, like instrumental variables, aims to achieve. I'm particularly focused on understanding the bias inherent in OLS in this context. I've reviewed the documentation for the `instrumental-variables` skill. It explicitly states that a simple regression of the outcome on the treatment variable (what `infer.ols` would perform) or a comparison between participants and non-participants (which `infer.ate` on a participation column would do) is fundamentally flawed. This is due to what's termed "selection bias." The very act of participation or the factors influencing it are correlated with the outcome, rendering these simple estimates biased and therefore unsuitable as the definitive answer for causal inference. However, while I won't present them as the *correct* causal estimate, I recognize the value in running OLS. My reasoning is to obtain the OLS coefficient specifically for the purpose of comparison. By doing so, I can effectively articulate the magnitude and nature of the selection bias. This contrast will be crucial for demonstrating *why* the instrumental variable approach is necessary and how it corrects for the distortions introduced by OLS. I might then follow up with the `infer.ols` and `core.scale_effect` commands as the documentation suggests, purely to have these baseline figures on hand for discussion.

    Chamadas pedidas

    • infer.ols

      {
        "controls": [
          "agem1",
          "blackm",
          "hispm",
          "othracem",
          "boy1st",
          "boy2nd"
        ],
        "dataset": "fertility",
        "x": [
          "morekids"
        ],
        "y": "weeksm1"
      }

    Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
23. 22Ferramenta
    infer.olsv0.1.0call_0f95f724decidido pelo modeloreexecutável

    Argumentos

    {
      "cluster": null,
      "controls": [
        "agem1",
        "blackm",
        "hispm",
        "othracem",
        "boy1st",
        "boy2nd"
      ],
      "dataset": "fertility",
      "fe": [],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "morekids"
      ],
      "y": "weeksm1"
    }

    Figuras call_0f95f724

    Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
    coef.morekids Coefficient on morekids in the regression of weeksm1	-6,23209	-6.232088899775271	0,08624090.08624093014221101	-6,40112 – -6,06306

    Diagnósticos

    • n_obs = 254.654254654
    • k = 88
    • r2 = 0,04377750.043777521412629694
    • df_resid = 254.646254646
    • se_type = "HC1"
    • n_clusters = —

    Tabelas (1)

    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": -4.010075687213114,
          "ci_low": -5.469400855382485,
          "coef": -4.739738271297799,
          "p": 4.0518769248685545e-37,
          "se": 0.3722818999031121,
          "t": -12.731583975829434,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": -6.063058979282737,
          "ci_low": -6.401118820267805,
          "coef": -6.232088899775271,
          "p": 0,
          "se": 0.08624093014221101,
          "t": -72.26370227568948,
          "term": "morekids"
        },
        {
          "ci_high": 0.861717907709379,
          "ci_low": 0.8142165193340872,
          "coef": 0.8379672135217331,
          "p": 0,
          "se": 0.012117866187816462,
          "t": 69.15138362925988,
          "term": "agem1"
        },
        {
          "ci_high": 12.046209294224129,
          "ci_low": 11.27974232202291,
          "coef": 11.66297580812352,
          "p": 0,
          "se": 0.19552995236969592,
          "t": 59.64802664131932,
          "term": "blackm"
        },
        {
          "ci_high": 0.8190199849462241,
          "ci_low": 0.11064254378713784,
          "coef": 0.46483126436668093,
          "p": 0.010104969172900411,
          "se": 0.18071099258434942,
          "t": 2.5722356881511477,
          "term": "hispm"
        },
        {
          "ci_high": 2.5510940448710713,
          "ci_low": 1.73464303491433,
          "coef": 2.1428685398927008,
          "p": 8.042702270467757e-25,
          "se": 0.20828115610847442,
          "t": 10.288345714658307,
          "term": "othracem"
        },
        {
          "ci_high": 0.14944316490500784,
          "ci_low": -0.1829713788433823,
          "coef": -0.01676410696918723,
          "p": 0.8432892478389671,
          "se": 0.08480078367819535,
          "t": -0.19768811374201664,
          "term": "boy1st"
        },
        {
          "ci_high": -0.00536434061884572,
          "ci_low": -0.3377254023523015,
          "coef": -0.1715448714855736,
          "p": 0.04304928426264761,
          "se": 0.08478714012118373,
          "t": -2.023241628864821,
          "term": "boy2nd"
        }
      ]
    }

    Digests dos dados

    fertility c7a28c42496c51fa4ea223123cad6242aaa393634242d66e383c351dd0f471ef

    sha256 do resultado

    a22c9a4d81351208e7820c66dadf5d8c896fa443c7b0dbbe3ae2701803714625

    Resultado mostrado ao modelo
24. 23Turno do modelo
    call_54d56bbcgemini-3.8-flashFim: STOP23.690 ms19171 de entrada · 836 de saída · 1634 de raciocínio · 15768 em cache

    Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

    **Reflexões sobre a Causalidade da Oferta de Trabalho Materna e o Tamanho da Família** Estou examinando aqui a relação causal entre ter mais filhos e a oferta de trabalho das mães, utilizando a abordagem de Variáveis Instrumentais (VI) para lidar com a endogeneidade. Minha análise se concentra em dois modelos principais: `infer.wald_late` e `infer.iv_2sls`. No modelo `infer.wald_late`, meu instrumento é o `samesex`, que indica se os dois primeiros filhos são do mesmo sexo. O tratamento é `morekids`, indicando se a mãe tem mais de dois filhos, e o desfecho é `weeksm1`, o número de semanas trabalhadas em 1979. Os resultados do `infer.wald_late` são bastante reveladores: * **Intenção-de-Tratar (ITT):** O efeito geral, sem considerar a adesão ao tratamento, mostra uma redução de -0.426333 semanas trabalhadas (com um erro padrão de 0.0866722 e intervalo de confiança de 95% entre [-0.596209, -0.256458]). * **Primeiro Estágio (Compliance):** A probabilidade de ter um terceiro filho aumenta em aproximadamente 6.75 pontos percentuais (0.0675253, com erro padrão de 0.001919 e CI de 95% [0.0637641, 0.0712865]) quando os dois primeiros filhos são do mesmo sexo. Isso é um sinal forte de que a preferência por um mix de sexos funciona como um preditor. * **Efeito Médio de Tratamento Local (LATE) - Estimador de Wald:** O efeito causal estimado para os "compliers" (aqueles que mudaram seu comportamento de ter filhos devido ao instrumento) é uma redução substancial de -6.31369 semanas trabalhadas (com um erro padrão de 1.27469 e CI de 95% [-8.81204, -3.81534]). * **Estatística F do Primeiro Estágio:** O valor de 1238.17 é bastante elevado, indicando que o instrumento é forte o suficiente para evitar problemas de fraco poder do instrumento. Em seguida, examinei o `infer.iv_2sls`, que incorpora covariáveis (indicadores de idade e raça, além do sexo dos dois primeiros filhos) para adicionar controle e robustez. * **Estimador 2SLS:** O coeficiente para `morekids` sobre `weeksm1` foi de -5.74641 semanas (com erro padrão de 1.23737 e CI de 95% [-8.17162, -3.3212]). * **Primeiro Estágio F:** A estatística F do primeiro estágio neste modelo é de 1299.47, confirmando novamente a força do instrumento. Ambas as especificações oferecem estimativas causais muito claras e robustas. Decidi apresentar ambas, com foco nas estimativas de Wald e VI, explicando cuidadosamente a estratégia de identificação e os resultados. A **estratégia de identificação** baseia-se na ideia de que a preferência de pais por um mix de sexos para seus filhos, documentada na literatura, é exogenamente influenciada pela `samesex` (sexo dos dois primeiros filhos). Essa variação exógena na probabilidade de ter um terceiro filho (`morekids`) não deve estar correlacionada com o potencial não observado da mãe no mercado de trabalho, pois o sexo dos filhos é biologicamente determinado e, portanto, "tão bom quanto aleatório". Os **resultados** podem ser resumidos da seguinte forma: * **Efeito LATE (Wald, sem controles):** Ter filhos do mesmo sexo como primeiros dois aumenta a probabilidade de ter um terceiro filho em 0,0675 (6,75 p.p., F = 1238,17). A intenção-de-tratar (ITT) mostra que isso reduz as semanas trabalhadas em -0,426 semanas. O efeito causal sobre os compliers (LATE) é uma redução de -6,314 semanas trabalhadas por ano (EP: 1,275; IC 95%: [-8,812; -3,815]). * **Estimador 2SLS (com controles demográficos):** Com a inclusão de controles para idade da mãe, raça e sexo dos primeiros filhos, o estimador 2SLS aponta para uma redução de -5,746 semanas trabalhadas por ano (EP: 1,237; IC 95%: [-8,172; -3,321]). A **interpretação** desses achados é clara: * Ter um terceiro filho resulta em uma redução substancial na oferta de trabalho anual da mãe, estimada entre 5,7 e 6,3 semanas a menos de trabalho por ano. * É crucial entender que este é um Efeito Médio de Tratamento Local (LATE), aplicável especificamente aos "compliers" – as famílias que decidiram ter um terceiro filho *por causa* da preferência pela composição mista de sexos dos filhos. * Existem **ressalvas** importantes a serem consideradas. A hipótese de restrição de exclusão fundamentalmente assume que a composição do sexo dos primeiros filhos impacta a oferta de trabalho materna *apenas* através do aumento do tamanho da família. Isso implica que o sexo em si não altera diretamente os custos de criação dos filhos ou as economias de escala. Adicionalmente, a validade externa dessas estimativas é restrita aos compliers entre mulheres casadas com pelo menos dois filhos. Em suma, a análise apresenta evidências sólidas de que o tamanho da família, impulsionado por preferências por composição de gênero, tem um impacto causal significativo e negativo na participação das mulheres no mercado de trabalho. submit_answer.

    Chamadas pedidas

    • submit_answer (meta-ferramenta)

      {
        "answer": "Sim, ter mais filhos reduz de forma estatisticamente significante e substancial a oferta de trabalho das mães.\n\nPara estimar o efeito causal de ter um terceiro filho (`morekids`) sobre as semanas trabalhadas no ano anterior ao censo (`weeksm1`), utiliza-se a composição por sexo dos dois primeiros filhos (`samesex`) como instrumento (variável instrumental). Como o sexo das crianças é determinado aleatoriamente pela natureza, pais cujos dois primeiros filhos têm o mesmo sexo possuem maior probabilidade de ter um terceiro filho devido à preferência por uma composição mista, sem que isso esteja correlacionado com a produtividade ou preferências prévias da mãe no mercado de trabalho.\n\nOs principais resultados encontrados são:\n\n1. **Estimador Wald / LATE (sem controles)**:\n   - **Primeiro estágio** (`call_a308b78f:first_stage`): Ter dois primeiros filhos do mesmo sexo aumenta a probabilidade de ter um terceiro filho em 0,0675253 (cerca de 6,75 pontos percentuais; EP: 0,001919; IC 95%: [0,0637641; 0,0712865]; F = 1238,17051331436).\n   - **Efeito da intenção de tratar (ITT)** (`call_a308b78f:itt`): -0,426333 semanas trabalhadas (EP: 0,0866722; IC 95%: [-0,596209; -0,256458]).\n   - **Efeito Causal Local (LATE)** (`call_a308b78f:late`): A chegada do terceiro filho reduz a oferta de trabalho da mãe em -6,31369 semanas no ano (EP: 1,27469; IC 95%: [-8,81204; -3,81534]).\n\n2. **Estimador 2SLS com controles demográficos** (incluindo idade da mãe, raça e sexo de cada filho) (`call_134e71a2:coef.morekids`):\n   - A redução estimada é de -5,74641 semanas trabalhadas no ano (EP: 1,23737; IC 95%: [-8,17162; -3,3212]; F do primeiro estágio = 1299,46787962914).\n\nEm suma, um filho adicional reduz entre 5,7 e 6,3 semanas o tempo trabalhado pelas mães elegíveis no ano.",
        "caveats": [
          "A estimativa identifica o efeito causal para o grupo de compliers (LATE), ou seja, mães induzidas a ter o terceiro filho pela preferência por paridade de sexo dos filhos, o que pode não se generalizar para famílias com outras motivações de fertilidade.",
          "A validade do instrumento repousa na restrição de exclusão: assume-se que ter dois filhos do mesmo sexo não afeta a oferta de trabalho da mãe por outros canais (como custos diferenciados de criação ou economias de escala em vestuário/brinquedos), a não ser pelo incentivo a ter mais filhos."
        ],
        "figure_refs": [
          "call_a308b78f:first_stage",
          "call_a308b78f:itt",
          "call_a308b78f:late",
          "call_134e71a2:coef.morekids"
        ]
      }

    Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
25. 24Guarda
    resposta recusada

    Números encontrados

    1 · 0,0675253 · 6,75 · 0,001919 · 95% · 0,0637641 · 0,0712865 · 1238,17051331436 · -0,426333 · 0,0866722 · 95% · -0,596209 · -0,256458 · -6,31369 · 1,27469 · 95% · -8,81204 · -3,81534 · 2 · -5,74641 · 1,23737 · 95% · -8,17162 · -3,3212 · 1299,46787962914 · 5,7 · 6,3

    Sem lastro

    6,75 · 5,7 · 6,3

    Não citados

    —

    0 nova(s) tentativa(s) restante(s)
26. 25Turno do modelo
    call_26933771gemini-3.8-flashFim: STOP11.594 ms21741 de entrada · 735 de saída · 445 de raciocínio · 19408 em cache

    Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

    **Navigating the Precision Minefield** Alright, I've just received some rather pointed feedback on the latest submission, and it's crystal clear: I've been too cavalier with numerical precision. The rejection explicitly calls out "Numbers no tool call stated: 6,75, 5,7, 6,3," which tells me my interpretation of presenting data was off the mark. The core issue, as I understand it now, is that any numerical figure I present must originate *directly* from a tool call or be the result of a computation performed by a tool, specifically using `calc.combine` for arithmetic. Furthermore, these figures need to be properly referenced, using the `<call_id>:<key>` format. This means no more rounding or presenting numbers that aren't directly traceable to their source. I need to be absolutely rigorous in verifying this. Let me re-examine the outputs from the tools. * From `call_a308b78f:first_stage`, I see `0.0675253`. This is the precise value, not some rounded approximation. The associated error bounds (`EP: 0.001919`) and confidence intervals (`IC: 0.0637641 a 0.0712865`) are also there, but the *exact* number is what matters for direct citation. * Similarly, `call_a308b78f:itt` yields `-0.426333`. Again, this is the raw output. * `call_a308b78f:late` gives `-6.31369`. No rounding here. * And `call_134e71a2:coef.morekids` provides `-5.74641`. This must be used verbatim. * The F statistics are `1238.17051331436` and `1299.46787962914`. These are clearly distinct and precise values. The instruction about this being the "only retry" also underscores the need for absolute adherence. So, my next step is to meticulously go through the entire output and ensure that every single number, without exception, is either a direct, unrounded result from a tool call or a computed value from such a call, and that each is appropriately referenced. No implicit rounding, no casual approximations. Precision is paramount.

    Chamadas pedidas

    • submit_answer (meta-ferramenta)

      {
        "answer": "Sim, ter mais filhos reduz a oferta de trabalho das mães.\n\nPara estimar o efeito causal de ter um terceiro filho (`morekids`) sobre as semanas trabalhadas no ano anterior ao censo (`weeksm1`), utiliza-se a composição de sexo dos dois primeiros filhos (`samesex`) como instrumento. A determinação biológica do sexo dos filhos gera uma variação exógena na propensão a ter um terceiro filho decorrente da preferência por composição mista, sem relação com as condições de mercado de trabalho da mãe.\n\nResultados encontrados:\n\n1. **Estimador Wald / LATE (sem controles)**:\n   - **Primeiro estágio** (`call_a308b78f:first_stage`): Ter os dois primeiros filhos do mesmo sexo aumenta a probabilidade de ter um terceiro filho em 0,0675253 (EP: 0,001919; IC 95%: [0,0637641; 0,0712865]; F = 1238,17051331436).\n   - **Efeito de intenção de tratar (ITT)** (`call_a308b78f:itt`): -0,426333 semanas trabalhadas (EP: 0,0866722; IC 95%: [-0,596209; -0,256458]).\n   - **Efeito causal local (LATE)** (`call_a308b78f:late`): A chegada do terceiro filho reduz em -6,31369 as semanas trabalhadas pela mãe no ano (EP: 1,27469; IC 95%: [-8,81204; -3,81534]).\n\n2. **Estimador 2SLS com controles demográficos** (`call_134e71a2:coef.morekids`):\n   - Ao incluir covariadas (idade da mãe, raça e sexo de cada um dos dois primeiros filhos), o efeito estimado sobre as semanas trabalhadas é de -5,74641 semanas ao ano (EP: 1,23737; IC 95%: [-8,17162; -3,3212]; F do primeiro estágio = 1299,46787962914).",
        "caveats": [
          "A estimativa identifica o efeito causal médio local (LATE) restrito aos compliers, ou seja, mães induzidas a ter o terceiro filho pela preferência de sexo dos filhos, o que pode não refletir o efeito para mães que decidem ter mais filhos por outras razões.",
          "A restrição de exclusão assume que a paridade de sexo dos dois primeiros filhos não afeta a oferta de trabalho da mãe por vias diretas além do número de filhos."
        ],
        "figure_refs": [
          "call_a308b78f:first_stage",
          "call_a308b78f:itt",
          "call_a308b78f:late",
          "call_134e71a2:coef.morekids"
        ]
      }

    Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
27. 26Guarda
    resposta aceita

    Números encontrados

    1 · 0,0675253 · 0,001919 · 95% · 0,0637641 · 0,0712865 · 1238,17051331436 · -0,426333 · 0,0866722 · 95% · -0,596209 · -0,256458 · -6,31369 · 1,27469 · 95% · -8,81204 · -3,81534 · 2 · -5,74641 · 1,23737 · 95% · -8,17162 · -3,3212 · 1299,46787962914

    Sem lastro

    —

    Não citados

    —

    0 nova(s) tentativa(s) restante(s)
28. 27Resposta

    Sim, ter mais filhos reduz a oferta de trabalho das mães. Para estimar o efeito causal de ter um terceiro filho (`morekids`) sobre as semanas trabalhadas no ano anterior ao censo (`weeksm1`), utiliza-se a composição de sexo dos dois primeiros filhos (`samesex`) como instrumento. A determinação biológica do sexo dos filhos gera uma variação exógena na propensão a ter um terceiro filho decorrente da preferência por composição mista, sem relação com as condições de mercado de trabalho da mãe. Resultados encontrados: 1. **Estimador Wald / LATE (sem controles)**: - **Primeiro estágio** (`call_a308b78f:first_stage`): Ter os dois primeiros filhos do mesmo sexo aumenta a probabilidade de ter um terceiro filho em 0,0675253 (EP: 0,001919; IC 95%: [0,0637641; 0,0712865]; F = 1238,17051331436). - **Efeito de intenção de tratar (ITT)** (`call_a308b78f:itt`): -0,426333 semanas trabalhadas (EP: 0,0866722; IC 95%: [-0,596209; -0,256458]). - **Efeito causal local (LATE)** (`call_a308b78f:late`): A chegada do terceiro filho reduz em -6,31369 as semanas trabalhadas pela mãe no ano (EP: 1,27469; IC 95%: [-8,81204; -3,81534]). 2. **Estimador 2SLS com controles demográficos** (`call_134e71a2:coef.morekids`): - Ao incluir covariadas (idade da mãe, raça e sexo de cada um dos dois primeiros filhos), o efeito estimado sobre as semanas trabalhadas é de -5,74641 semanas ao ano (EP: 1,23737; IC 95%: [-8,17162; -3,3212]; F do primeiro estágio = 1299,46787962914). Ressalvas: A estimativa identifica o efeito causal médio local (LATE) restrito aos compliers, ou seja, mães induzidas a ter o terceiro filho pela preferência de sexo dos filhos, o que pode não refletir o efeito para mães que decidem ter mais filhos por outras razões. A restrição de exclusão assume que a paridade de sexo dos dois primeiros filhos não afeta a oferta de trabalho da mãe por vias diretas além do número de filhos.

    • A estimativa identifica o efeito causal médio local (LATE) restrito aos compliers, ou seja, mães induzidas a ter o terceiro filho pela preferência de sexo dos filhos, o que pode não refletir o efeito para mães que decidem ter mais filhos por outras razões.
    • A restrição de exclusão assume que a paridade de sexo dos dois primeiros filhos não afeta a oferta de trabalho da mãe por vias diretas além do número de filhos.

    Figuras citadas: call_a308b78f:first_stage, call_a308b78f:itt, call_a308b78f:late, call_134e71a2:coef.morekids · Parada: answered

    Figura da resposta: call_a308b78f:late = -6,31369-6.313685200868242 (se 1,274691.2746856505460769)
29. 28Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
30. 29Pontuação
    #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_a308b78f:late (infer.wald_late)
31. 30Pontuação
    #2ferramenta chamadafalhouobrigatóriaanswer call is infer.wald_late
32. 31Pontuação
    #3argumento igualfalhouobrigatóriaanswer call is infer.wald_late, not infer.iv_2sls
33. 32Pontuação
    #4argumento igualfalhouobrigatóriaanswer call is infer.wald_late, not infer.iv_2sls
34. 33Pontuação
    #5argumento igualfalhouobrigatóriaanswer call is infer.wald_late, not infer.iv_2sls
35. 34Pontuação
    #6argumento igualfalhouregistradaanswer call is infer.wald_late, not infer.iv_2sls
36. 35Pontuação
    #7argumento igualfalhouregistradaanswer call is infer.wald_late, not infer.iv_2sls
37. 36Pontuação
    #8argumento igualfalhouregistradaanswer call is infer.wald_late, not infer.iv_2sls
38. 37Pontuação
    #9argumento igualfalhouregistradaanswer call is infer.wald_late, not infer.iv_2sls
39. 38Pontuação
    #10diagnósticofalhouregistradaanswer call is infer.wald_late, not infer.iv_2sls
40. 39Pontuação
    #11figura da resposta próximafalhouregistrada-6.313685201 vs -5.746409761252153
41. 40Pontuação
    #12figura da resposta próximafalhouregistrada1.274685651 vs 1.2372527665238475
42. 41Pontuação
    #13figura da resposta próximafalhouregistrada-6.313685201 vs -5.4
43. 42Pontuação
    #14figura da resposta próximafalhouregistrada1.274685651 vs 1.2

Épocas × verificações

Tentativas

Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

• época 1, tentativa 1falhoupontuada(exibindo)

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