Tarefa paper_repro.mrw_1992.tab1_nonoil_lngd.tool

Veredito

Pergunta feita ao analista

Tarefa de ferramenta: nenhuma pergunta; a especificação de referência é chamada direto.

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

   Tarefa de ferramenta: nenhuma pergunta; a especificação de referência é chamada direto.

   growthdj (agent)

   The data of Mankiw, Romer and Weil (1992), 'A Contribution to the Empirics of Economic Growth', as transcribed by Durlauf and Johnson (R package AER, GrowthDJ): one row per country (121 rows). Columns: rownames, a row number; oil, 'yes' for the oil producers MRW exclude from the non-oil sample, else 'no'; inter, 'yes' for the 'intermediate' sample (no Summers-Heston grade of D, 1960 population of at least one million); oecd, 'yes' for the OECD sample; gdp60 and gdp85, real GDP per working-age person in 1960 and 1985 (dollars); gdpgrowth, average annual growth of GDP per working-age person 1960-1985 (percent); popgrowth, average annual growth of the working-age population 1960-1985 (percent); invest, average share of real investment in real GDP 1960-1985 (percent); school, percent of the working-age population in secondary school; literacy60, adult literacy rate in 1960 (percent). Columns built from the paper's definitions (g + δ = 0.05): ly, log of gdp85; s_share, invest divided by 100; ls, log of s_share (ln(I/GDP)); n_rate, popgrowth divided by 100; g_plus_delta, the constant 0.05; ngd, n_rate + g_plus_delta; lngd, log of ngd (ln(n + g + δ)). Some countries miss gdp85 or popgrowth.

   file 3d06303f1da9959175e990eb068bf242fac0e9bc1f9daad1f5fffe96d100e796 · frame —

   1. derive {"args":{"column":"gdp85"},"name":"ly","op":"log"}
   2. derive {"args":{"column":"invest","factor":0.01},"name":"s_share","op":"scale"}
   3. derive {"args":{"column":"s_share"},"name":"ls","op":"log"}
   4. derive {"args":{"column":"popgrowth","factor":0.01},"name":"n_rate","op":"scale"}
   5. derive {"args":{"value":0.05},"name":"g_plus_delta","op":"constant"}
   6. derive {"args":{"columns":["n_rate","g_plus_delta"]},"name":"ngd","op":"sum"}
   7. derive {"args":{"column":"ngd"},"name":"lngd","op":"log"}
2. 1Transformação
   growthdj · derive {"args":{"column":"gdp85"},"name":"ly","op":"log"}

   121 → 121 linhas

   Frame antes → depois: 6f822eca9c87 → 256189baba87
3. 2Transformação
   growthdj · derive {"args":{"column":"invest","factor":0.01},"name":"s_share","op":"scale"}

   121 → 121 linhas

   Frame antes → depois: 256189baba87 → ddc60cb0ca4e
4. 3Transformação
   growthdj · derive {"args":{"column":"s_share"},"name":"ls","op":"log"}

   121 → 121 linhas

   Frame antes → depois: ddc60cb0ca4e → 832bd9c4b876
5. 4Transformação
   growthdj · derive {"args":{"column":"popgrowth","factor":0.01},"name":"n_rate","op":"scale"}

   121 → 121 linhas

   Frame antes → depois: 832bd9c4b876 → ff997d0e044f
6. 5Transformação
   growthdj · derive {"args":{"value":0.05},"name":"g_plus_delta","op":"constant"}

   121 → 121 linhas

   Frame antes → depois: ff997d0e044f → b9e3acd5adf8
7. 6Transformação
   growthdj · derive {"args":{"columns":["n_rate","g_plus_delta"]},"name":"ngd","op":"sum"}

   121 → 121 linhas

   Frame antes → depois: b9e3acd5adf8 → 837704298f36
8. 7Transformação
   growthdj · derive {"args":{"column":"ngd"},"name":"lngd","op":"log"}

   121 → 121 linhas

   Frame antes → depois: 837704298f36 → e3f509733efe
9. 8Ferramenta
   infer.olsv0.1.0call_f2f03dc5decidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "controls": [],
     "dataset": "growthdj",
     "fe": [],
     "intercept": true,
     "level": 0.95,
     "se": "classical",
     "subset": "oil == 'no'",
     "weights": null,
     "x": [
       "lngd",
       "ls"
     ],
     "y": "ly"
   }

   Figuras call_f2f03dc5

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.lngd Coefficient on lngd in the regression of ly	-1,98977	-1.9897744846061867	0,5633620.5633618948953983	-3,10819 – -0,87136
   coef.ls Coefficient on ls in the regression of ly	1,42401	1.424014283369419	0,1431060.14310581649732	1,13991 – 1,70812

   Diagnósticos

   • n_obs = 9898
   • k = 33
   • r2 = 0,6008650.6008648011032094
   • df_resid = 9595
   • se_type = "classical"
   • n_clusters = —

   Tabelas (1)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 8.574302070149807,
         "ci_low": 2.285464121413495,
         "coef": 5.429883095781651,
         "p": 0.0008999523718049453,
         "se": 1.5838898803304136,
         "t": 3.4281948279440546,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": -0.8713597174283383,
         "ci_low": -3.108189251784035,
         "coef": -1.9897744846061867,
         "p": 0.0006385352057009347,
         "se": 0.5633618948953983,
         "t": -3.531964981365373,
         "term": "lngd"
       },
       {
         "ci_high": 1.708115249178197,
         "ci_low": 1.1399133175606408,
         "coef": 1.424014283369419,
         "p": 2.104644525379704e-16,
         "se": 0.14310581649732,
         "t": 9.950778509384257,
         "term": "ls"
       }
     ]
   }

   Digests dos dados

   growthdj e3f509733efe06358f9503c526bd45111b6a64feb75b292419aae56055b598f2

   sha256 do resultado

   e99891163e94e40db0635765e21e0679b2525448162ffae345b5d8eb4789a6ba

10. 9Pontuação
    #0figura próximapassouobrigatória-1.989774485 vs -1.9897744846061867
11. 10Pontuação
    #1figura próximapassouobrigatória0.5633618949 vs 0.5633618948953987
12. 11Pontuação
    #2figura próximafalhouregistrada-1.989774485 vs -1.97
13. 12Pontuação
    #3figura próximapassouregistrada0.5633618949 vs 0.56

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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