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Tarefa paper_repro.stock_watson_caschool.tab7_1_c2.agent

paper_reproagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T165744Z-suite-paper_repro-scripted-def9df

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.

Família do método (das chamadas de ferramentas): ols (regression)

Pergunta feita ao analista

Stock and Watson, Introduction to Econometrics, Table 7.1, column (2): using all California school districts in the file, regress the district's average test score on the student-teacher ratio and the percentage of students who are English learners, by ordinary least squares with heteroskedasticity-robust standard errors. Report the coefficient on the student-teacher ratio.

Resposta

Estimativa (infer.ols): coef.str = -1,101.

Valores esperados e de onde vêm

stock_watson_caschool.tab7_1_c2.software

Fonte
statsmodels 0.15.0: the reference specification of stock_watson_caschool tab7_1_c2 (infer.ols, figure 'coef.str') on an independent code path
Tipo
software
Localização
stock_watson_caschool: Table 7.1 (class size and test scores), column (2), row 'Student-teacher ratio (X1)'; the regression adding the percentage of English learners
Valor
-1,1013-1.1012958888674582 (se 0,4328470.4328471535415152)
Conferido por
execução de software · sm.OLS(testscr, add_constant(['str', 'elpct'])).fit(cov_type='HC1') on caschool (the file pinned at sha256 644e606cd8ff21557375a091f744f623323bb84de99da616923a97942e4fe54b); n_obs = 420. 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/
  • #5 figura da resposta próxima: -1,1013-1.1012958888674582 · relativa 0.000001 · absoluta 4.3284715354151516e-7
  • #6 figura da resposta próxima: 0,4328470.4328471535415152 · relativa 0.000001 · absoluta 4.3284715354151516e-7

stock_watson_caschool.tab7_1_c2.paper

Fonte
Stock, J. H. and Watson, M. W. (2015). Introduction to Econometrics, 3rd edition (update). Boston: Pearson.
Tipo
textbook
Localização
Table 7.1 (class size and test scores), column (2), row 'Student-teacher ratio (X1)'; the regression adding the percentage of English learners
Página
slides 4 and 52 of the NTU reproduction (book page not read)
Trecho
(2) TestScore = − 1.10 ⋅ STR − 0.650 ⋅ PctEL (0.43) (0.031)
Valor como publicado
−1.10
Erro-padrão como publicado
0.43
Valor
-1,1-1.1 (se 0,430.43) test-score points per student per teacher
Conferido por
fonte secundária · The book itself was not read (not public). Secondary reproduction read on 2026-10-15: Ming-Ching Luoh's course slides 'Linear Regression with Multiple Regressors: Hypothesis Tests' (National Taiwan University, 2022; multiple2.pdf, sha256 0d9f829e...), slide 4, which reprints the book's two California class-size equations with standard errors under the coefficients, (1) 698.9 - 2.28 STR (10.4) (0.52) and (2) ... - 1.10 STR - 0.650 PctEL (8.7) (0.43) (0.031), and slide 52, which calls equation (2) 'Model (2) of Table 7.1'. The same deck prints the intercept of (2) as 696.0 where other reproductions print 686.0, so the deck is not free of typos; the STR cells agree with Giannakopoulos's slides (University of Patras, 2024, Lecture_2.pdf sha256 660d787c..., slide 23: 698.9 - 2.28 STR, (10.4) (0.52)). The book reports heteroskedasticity-robust standard errors throughout these chapters (Stata 'robust', HC1). Equation numbers differ by edition (research-papers.md section 3.6: (4.11) in older editions, (5.8) in later ones); the equation number was not confirmed against the book.
sha256 da cópia lida
0d9f829ec53dfbdb4296d182f66c03263090f1044053f74ce9984101d33ec889 (identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)
Endereço
https://homepage.ntu.edu.tw/~luohm/metrics2022s/multiple2.pdf
Licença
Copyright Pearson Education; cited, not reproduced.
  • #7 figura da resposta próxima: -1,1-1.1 · published_cell d=2 · absoluta 0.0050000011
  • #8 figura da resposta próxima: 0,430.43 · published_cell d=2 (the SE as printed) · absoluta 0.0050000010000000004

Verificações

Cada verificação, o que esperava, o que observou e a chamada que leu
#VerificaçãoObrigatóriaResultadoEsperadoObservadoTolerânciaFonteChamada
0resposta com lastro
every number backed
obrigatóriapassou—[]———
1figura da resposta escolhida
answer figure call_e8ac0d75:coef.str (infer.ols)
obrigatóriapassou—"call_e8ac0d75:coef.str"——call_e8ac0d75
2ferramenta chamada
answer call is infer.ols
obrigatóriapassou—"infer.ols"——call_e8ac0d75
3argumento igual
infer.ols.y = 'testscr'
obrigatóriapassou"testscr""testscr"——call_e8ac0d75
4diagnóstico
420 vs 420
obrigatóriapassou420420420420default rel 1e-6 (abs floor 1e-6)—call_e8ac0d75
5figura da resposta próxima
-1.101295889 vs -1.1012958888674582
obrigatóriapassou-1,1013-1.1012958888674582-1,1013-1.1012958888676343relativa 0.000001 · absoluta 4.3284715354151516e-7stock_watson_caschool.tab7_1_c2.softwarecall_e8ac0d75
6figura da resposta próxima
0.4328471535 vs 0.4328471535415152
obrigatóriapassou0,4328470.43284715354151520,4328470.43284715354151615relativa 0.000001 · absoluta 4.3284715354151516e-7stock_watson_caschool.tab7_1_c2.softwarecall_e8ac0d75
7figura da resposta próxima
-1.101295889 vs -1.1
registradapassou-1,1-1.1-1,1013-1.1012958888676343published_cell d=2 · absoluta 0.0050000011stock_watson_caschool.tab7_1_c2.papercall_e8ac0d75
8figura da resposta próxima
0.4328471535 vs 0.43
registradapassou0,430.430,4328470.43284715354151615published_cell d=2 (the SE as printed) · absoluta 0.0050000010000000004stock_watson_caschool.tab7_1_c2.papercall_e8ac0d75

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.stock_watson_caschool.tab7_1_c2.tool)

Referência: infer.olsChamada do agente: infer.ols (call_e8ac0d75)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
controls["elpct"]["elpct"]igual
dataset"caschool""caschool"igual
fe[][]igual
intercept—truenão fixado pela referência
level—0,950.95não fixado pela referência
se"HC1""HC1"igual
subset——não fixado pela referência
weights——não fixado pela referência
x["str"]["str"]igual
y"testscr""testscr"igual

Trajetória

Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

  1. 0Início

    Stock and Watson, Introduction to Econometrics, Table 7.1, column (2): using all California school districts in the file, regress the district's average test score on the student-teacher ratio and the percentage of students who are English learners, by ordinary least squares with heteroskedasticity-robust standard errors. Report the coefficient on the student-teacher ratio.

    caschool (agent)

    Stock and Watson's California Test Score data (R package Ecdat, Caschool): one row per California K-6 or K-8 school district, 1998-1999 (420 rows). Columns: rownames, a row number; distcod, district code; county; district, district name; grspan, grade span; enrltot, total enrolment; teachers, number of teachers; calwpct, percent of students qualifying for CalWORKs; mealpct, percent qualifying for reduced-price lunch; computer, number of computers; testscr, average test score (the average of readscr and mathscr); compstu, computers per student; expnstu, expenditure per student (dollars); str, student-teacher ratio (enrltot / teachers); avginc, district average income (thousands of dollars); elpct, percent of students who are English learners; readscr, average reading score; mathscr, average math score.

    file 644e606cd8ff21557375a091f744f623323bb84de99da616923a97942e4fe54b · frame —
  2. 1Turno do modelo
    call_42819a5breferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
    Texto visível

    Table 7.1, column (2): OLS of district test scores on the student-teacher ratio and the percentage of English learners, heteroskedasticity-robust (HC1) errors.

    Chamadas pedidas
    • infer.ols
      {
        "controls": [
          "elpct"
        ],
        "dataset": "caschool",
        "fe": [],
        "se": "HC1",
        "x": [
          "str"
        ],
        "y": "testscr"
      }
  3. 2Ferramenta
    infer.olsv0.1.0call_e8ac0d75decidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: Table 7.1, column (2): OLS of district test scores on the student-teacher ratio and the percentage of English learners, heteroskedasticity-robust (HC1) errors.

    Argumentos
    {
      "cluster": null,
      "controls": [
        "elpct"
      ],
      "dataset": "caschool",
      "fe": [],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "str"
      ],
      "y": "testscr"
    }
    Figuras call_e8ac0d75
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    coef.str
    Coefficient on str in the regression of testscr
    -1,1013 -1.10129588886763430,4328470.43284715354151615-1,95213 – -0,250462
    Diagnósticos
    • n_obs = 420420
    • k = 33
    • r2 = 0,4264310.4264313614327725
    • df_resid = 417417
    • se_type = "HC1"
    • n_clusters = —
    Tabelas (1)
    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 703.1890488944882,
          "ci_low": 668.8754484743192,
          "coef": 686.0322486844037,
          "p": 3.979923074299225e-252,
          "se": 8.728223769944982,
          "t": 78.59929657700883,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": -0.25046159192998885,
          "ci_low": -1.9521301858052797,
          "coef": -1.1012958888676343,
          "p": 0.01130918244150866,
          "se": 0.43284715354151615,
          "t": -2.544306644636406,
          "term": "str"
        },
        {
          "ci_high": -0.5887785969739106,
          "ci_low": -0.7107749563323569,
          "coef": -0.6497767766531337,
          "p": 4.6994747143062855e-67,
          "se": 0.03103176322392732,
          "t": -20.93908657282218,
          "term": "elpct"
        }
      ]
    }
    Digests dos dados
    caschool bcde4818bfe3a91ac2a79e27a21e90c7ea258921b02fffe83f56764a05da8dae
    sha256 do resultado
    73a2e06c31f1645823cc0066e32f63257a8ff5ed0eec97c8aa352c91b6975b28
  4. 3Turno do modelo
    call_d4dd06f3referenceFim: 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.str = -1,101.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_e8ac0d75:coef.str"
        ]
      }
  5. 4Guarda
    resposta aceita
    Números encontrados
    -1,101
    Sem lastro
    —
    Não citados
    —
    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
  6. 5Resposta

    Estimativa (infer.ols): coef.str = -1,101.

    Figuras citadas: call_e8ac0d75:coef.str · Parada: answered
    Figura da resposta: call_e8ac0d75:coef.str = -1,1013-1.1012958888676343 (se 0,4328470.43284715354151615)
  7. 6Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
  8. 7Pontuação
    #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_e8ac0d75:coef.str (infer.ols)
  9. 8Pontuação
    #2ferramenta chamadapassouobrigatóriaanswer call is infer.ols
  10. 9Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.ols.y = 'testscr'
  11. 10Pontuação
    #4diagnósticopassouobrigatória420 vs 420
  12. 11Pontuação
    #5figura da resposta próximapassouobrigatória-1.101295889 vs -1.1012958888674582
  13. 12Pontuação
    #6figura da resposta próximapassouobrigatória0.4328471535 vs 0.4328471535415152
  14. 13Pontuação
    #7figura da resposta próximapassouregistrada-1.101295889 vs -1.1
  15. 14Pontuação
    #8figura da resposta próximapassouregistrada0.4328471535 vs 0.43

Épocas × verificações

Resultado de cada verificação em cada época pontuada
#012345678
Época 1passoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassou

Tentativas

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

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Pacote da tarefa (.zip)
85,2 KB · sha256 b2f2771a0966bab3b97ad47a1287a878ecf4f9161c39be418edcf7417089566d

O 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.

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ArquivoTamanhosha256
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