Pular para o conteúdo

Tarefa paper_repro.stock_watson_caschool.tab7_1_c2.design

paper_reproagentT3designépoca 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

Holding constant the share of students who are still learning English, do California school districts with fewer students per teacher have higher test scores? Report the change in the district's average test score associated with one more student per teacher.

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/
  • #7 figura da resposta próxima: -1,1013-1.1012958888674582 · relativa 0.000001 · absoluta 4.3284715354151516e-7
  • #8 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.
  • #9 figura da resposta próxima: -1,1-1.1 · published_cell d=2 · absoluta 0.0050000011
  • #10 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_aefeedc8:coef.str (infer.ols)
obrigatóriapassou—"call_aefeedc8:coef.str"——call_aefeedc8
2ferramenta chamada
answer call is infer.ols
obrigatóriapassou—"infer.ols"——call_aefeedc8
3argumento igual
infer.ols.y = 'testscr'
obrigatóriapassou"testscr""testscr"——call_aefeedc8
4argumento igual
infer.ols.x[0] = 'str'
obrigatóriapassou"str""str"——call_aefeedc8
5argumento igual
infer.ols.y = 'testscr'
registradapassou"testscr""testscr"——call_aefeedc8
6diagnóstico
420 vs 420
registradapassou420420420420default rel 1e-6 (abs floor 1e-6)—call_aefeedc8
7figura da resposta próxima
-1.101295889 vs -1.1012958888674582
registradapassou-1,1013-1.1012958888674582-1,1013-1.1012958888676343relativa 0.000001 · absoluta 4.3284715354151516e-7stock_watson_caschool.tab7_1_c2.softwarecall_aefeedc8
8figura da resposta próxima
0.4328471535 vs 0.4328471535415152
registradapassou0,4328470.43284715354151520,4328470.43284715354151615relativa 0.000001 · absoluta 4.3284715354151516e-7stock_watson_caschool.tab7_1_c2.softwarecall_aefeedc8
9figura 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_aefeedc8
10figura 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_aefeedc8

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_aefeedc8)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

    Holding constant the share of students who are still learning English, do California school districts with fewer students per teacher have higher test scores? Report the change in the district's average test score associated with one more student per teacher.

    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_292f9ddfreferenceFim: 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_aefeedc8decidido 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_aefeedc8
    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
    32bba7a2a56e656e5402e8b3110c023265578b2ddf69291de7c5ddcfb91d0357
  4. 3Turno do modelo
    call_02642b3freferenceFim: 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_aefeedc8: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_aefeedc8:coef.str · Parada: answered
    Figura da resposta: call_aefeedc8: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_aefeedc8:coef.str (infer.ols)
  9. 8Pontuação
    #2ferramenta chamadapassouobrigatóriaanswer call is infer.ols
  10. 9Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.ols.y = 'testscr'
  11. 10Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.ols.x[0] = 'str'
  12. 11Pontuação
    #5argumento igualpassouregistradainfer.ols.y = 'testscr'
  13. 12Pontuação
    #6diagnósticopassouregistrada420 vs 420
  14. 13Pontuação
    #7figura da resposta próximapassouregistrada-1.101295889 vs -1.1012958888674582
  15. 14Pontuação
    #8figura da resposta próximapassouregistrada0.4328471535 vs 0.4328471535415152
  16. 15Pontuação
    #9figura da resposta próximapassouregistrada-1.101295889 vs -1.1
  17. 16Pontuação
    #10figura da resposta próximapassouregistrada0.4328471535 vs 0.43

Épocas × verificações

Resultado de cada verificação em cada época pontuada
#012345678910
Época 1passoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassoupassou

Tentativas

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

Downloads desta tarefa

Pacote da tarefa (.zip)
84,9 KB · sha256 696a45c0b391c155d0d51d6f5498ecbecbcdb4fdddd2ed0a082fc9e148ed868f

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.

Downloads desta tarefa
ArquivoTamanhosha256
attachments/29cb4c6d52d4de42aaaa987e3f07ac48016cc6cb8772773c13f57c4728965ebe.json1,1 KB29cb4c6d52d4de42aaaa987e3f07ac48016cc6cb8772773c13f57c4728965ebe
attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
attachments/8ba752af5f84ae743299b47b67b39f27fc9c9b13eff05251cd1de72b48be274c.json338 B8ba752af5f84ae743299b47b67b39f27fc9c9b13eff05251cd1de72b48be274c
attachments/a97828960923639d9be90b37015b217b4753f23869d4a30002969531d1ef12f7.json972 Ba97828960923639d9be90b37015b217b4753f23869d4a30002969531d1ef12f7
attachments/aef1faa84538a26a709e508ce061d8ac1ed8a6db315e2a1a39b9877e288345c5.json284 Baef1faa84538a26a709e508ce061d8ac1ed8a6db315e2a1a39b9877e288345c5
attachments/dfa3a365e0ab15bd7fc3232e2d1763a6728570cf1ee3eaa9ed17c24f080fdfd6.json1,4 KBdfa3a365e0ab15bd7fc3232e2d1763a6728570cf1ee3eaa9ed17c24f080fdfd6
sources/stock_watson_caschool.tab7_1_c2.paper.json2,2 KB41ed68b5decc66e0b5536839578329ad452936ce1aa908637dc33a0b32f087c6
sources/stock_watson_caschool.tab7_1_c2.software.json1,2 KBabd36610492cf6d7cad91d699b56342e739202eceea03fb73eee9f5295b0ebe9
specs/paper_repro.stock_watson_caschool.tab7_1_c2.design.json8,0 KB51368cb1b18eb5c6373f2138c63673d98c13481c4a7450a52a8e1ba9b5fe30ba
traces/paper_repro.stock_watson_caschool.tab7_1_c2.design.e1.a1.jsonl12,9 KB37d5a728f86c4a816f649554d683888453f489599f6a4401f7cd6a4561b084af
trajectories/paper_repro.stock_watson_caschool.tab7_1_c2.design.e1.a1.jsonl14,7 KB9c2fa0511d8d420854138e55dbbb254112b45d3f335634e57d3d8084c7583b45