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Tarefa paper_repro.stock_watson_caschool.ch5_str.tool

paper_reprotoolT1publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T165911Z-suite-paper_repro-baseline-8b4f85

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.

Pergunta feita ao analista

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

Valores esperados e de onde vêm

stock_watson_caschool.ch5_str.software

Fonte
statsmodels 0.15.0: the reference specification of stock_watson_caschool ch5_str (infer.ols, figure 'coef.str') on an independent code path
Tipo
software
Localização
stock_watson_caschool: Chapter 5, the heteroskedasticity-robust California class-size regression TestScore = b0 + b1 STR (the equation reporting the intercept and the STR coefficient with their standard errors; equation number not confirmed), coefficient on STR
Valor
-2,27981-2.279808287023492 (se 0,5194890.5194892447934006)
Conferido por
execução de software · sm.OLS(testscr, add_constant(['str'])).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/
  • #0 figura próxima: -2,27981-2.279808287023492 · relativa 0.000001 · absoluta 5.194892447934006e-7
  • #1 figura próxima: 0,5194890.5194892447934006 · relativa 0.000001 · absoluta 5.194892447934006e-7

stock_watson_caschool.ch5_str.paper

Fonte
Stock, J. H. and Watson, M. W. (2015). Introduction to Econometrics, 3rd edition (update). Boston: Pearson.
Tipo
textbook
Localização
Chapter 5, the heteroskedasticity-robust California class-size regression TestScore = b0 + b1 STR (the equation reporting the intercept and the STR coefficient with their standard errors; equation number not confirmed), coefficient on STR
Página
slide 4 of the NTU reproduction (book page not read)
Trecho
TestScore = 698.9 − 2.28 ⋅ STR (10.4) (0.52)
Valor como publicado
−2.28
Erro-padrão como publicado
0.52
Valor
-2,28-2.28 (se 0,520.52) 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.
  • #2 figura próxima: -2,28-2.28 · published_cell d=2 · absoluta 0.0050000022800000005
  • #3 figura próxima: 0,520.52 · 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
0figura próxima
-2.279808287 vs -2.279808287023492
obrigatóriapassou-2,27981-2.279808287023492-2,27981-2.279808287023488relativa 0.000001 · absoluta 5.194892447934006e-7stock_watson_caschool.ch5_str.software—
1figura próxima
0.5194892448 vs 0.5194892447934006
obrigatóriapassou0,5194890.51948924479340060,5194890.5194892447934012relativa 0.000001 · absoluta 5.194892447934006e-7stock_watson_caschool.ch5_str.software—
2figura próxima
-2.279808287 vs -2.28
obrigatóriapassou-2,28-2.28-2,27981-2.279808287023488published_cell d=2 · absoluta 0.0050000022800000005stock_watson_caschool.ch5_str.paper—
3figura próxima
0.5194892448 vs 0.52
obrigatóriapassou0,520.520,5194890.5194892447934012published_cell d=2 (the SE as printed) · absoluta 0.0050000010000000004stock_watson_caschool.ch5_str.paper—

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

a própria especificação da tarefa

Referência: infer.olsChamada do agente: infer.ols (call_266c281d)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
controls[][]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

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

    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. 1Ferramenta
    infer.olsv0.1.0call_266c281ddecidido pelo códigoreexecutável
    Argumentos
    {
      "cluster": null,
      "controls": [],
      "dataset": "caschool",
      "fe": [],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "str"
      ],
      "y": "testscr"
    }
    Figuras call_266c281d
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    coef.str
    Coefficient on str in the regression of testscr
    -2,27981 -2.2798082870234880,5194890.5194892447934012-3,30095 – -1,25867
    Diagnósticos
    • n_obs = 420420
    • k = 22
    • r2 = 0,05124010.051240095079615466
    • df_resid = 418418
    • se_type = "HC1"
    • n_clusters = —
    Tabelas (1)
    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 719.3057129647158,
          "ci_low": 678.5601916912427,
          "coef": 698.9329523279793,
          "p": 9.486678042314946e-227,
          "se": 10.36435988577555,
          "t": 67.43619094964292,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": -1.258671414686575,
          "ci_low": -3.3009451593604013,
          "coef": -2.279808287023488,
          "p": 0.000014467373099026792,
          "se": 0.5194892447934012,
          "t": -4.388557241315282,
          "term": "str"
        }
      ]
    }
    Digests dos dados
    caschool bcde4818bfe3a91ac2a79e27a21e90c7ea258921b02fffe83f56764a05da8dae
    sha256 do resultado
    a5557bbe5674dd55ab9255fde0f92e751fa81a9c8c1100f2f8ee4721baa85297
  3. 2Pontuação
    #0figura próximapassouobrigatória-2.279808287 vs -2.279808287023492
  4. 3Pontuação
    #1figura próximapassouobrigatória0.5194892448 vs 0.5194892447934006
  5. 4Pontuação
    #2figura próximapassouobrigatória-2.279808287 vs -2.28
  6. 5Pontuação
    #3figura próximapassouobrigatória0.5194892448 vs 0.52

Épocas × verificações

Resultado de cada verificação em cada época pontuada
#0123
Época 1passoupassoupassoupassou

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)
48,9 KB · sha256 18aaff22c2ad3aa742a4ff632422bfc7c83de74ae1f298e4c788286bb500e1ae

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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