Tarefa paper_repro.stock_watson_caschool.ch5_str.tool
paper_reprotoolT1publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T165911Z-suite-paper_repro-baseline-8b4f85Veredito
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: 0,519489
0.5194892447934006· 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: 0,52
0.52· published_cell d=2 (the SE as printed) · absoluta 0.0050000010000000004
Verificações
| # | Verificação | Obrigatória | Resultado | Esperado | Observado | Tolerância | Fonte | Chamada |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | figura próxima -2.279808287 vs -2.279808287023492 | obrigatória | passou | -2,27981-2.279808287023492 | -2,27981-2.279808287023488 | relativa 0.000001 · absoluta 5.194892447934006e-7 | stock_watson_caschool.ch5_str.software | — |
| 1 | figura próxima 0.5194892448 vs 0.5194892447934006 | obrigatória | passou | 0,5194890.5194892447934006 | 0,5194890.5194892447934012 | relativa 0.000001 · absoluta 5.194892447934006e-7 | stock_watson_caschool.ch5_str.software | — |
| 2 | figura próxima -2.279808287 vs -2.28 | obrigatória | passou | -2,28-2.28 | -2,27981-2.279808287023488 | published_cell d=2 · absoluta 0.0050000022800000005 | stock_watson_caschool.ch5_str.paper | — |
| 3 | figura próxima 0.5194892448 vs 0.52 | obrigatória | passou | 0,520.52 | 0,5194890.5194892447934012 | published_cell d=2 (the SE as printed) · absoluta 0.0050000010000000004 | stock_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
| Argumento | Referência | Agente | |
|---|---|---|---|
| cluster | — | — | não fixado pela referência |
| controls | [] | [] | igual |
| dataset | "caschool" | "caschool" | igual |
| fe | [] | [] | igual |
| intercept | — | true | não fixado pela referência |
| level | — | 0,950.95 | não 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.
- 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.
file644e606cd8ff21557375a091f744f623323bb84de99da616923a97942e4fe54b· frame — - 1Ferramenta
infer.olsv0.1.0call_266c281ddecidido pelo códigoreexecutávelArgumentos
{ "cluster": null, "controls": [], "dataset": "caschool", "fe": [], "intercept": true, "level": 0.95, "se": "HC1", "subset": null, "weights": null, "x": [ "str" ], "y": "testscr" }Figuras call_266c281d Chave Valor Valor bruto Erro-padrão IC coef.str Coefficient on str in the regression of testscr-2,27981 -2.2798082870234880,519489 0.5194892447934012-3,30095 – -1,25867 Diagnósticosn_obs= 420420k= 22r2= 0,05124010.051240095079615466df_resid= 418418se_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
caschoolbcde4818bfe3a91ac2a79e27a21e90c7ea258921b02fffe83f56764a05da8dae- sha256 do resultado
a5557bbe5674dd55ab9255fde0f92e751fa81a9c8c1100f2f8ee4721baa85297
- 2Pontuação#0figura próximapassouobrigatória
-2.279808287 vs -2.279808287023492 - 3Pontuação#1figura próximapassouobrigatória
0.5194892448 vs 0.5194892447934006 - 4Pontuação#2figura próximapassouobrigatória
-2.279808287 vs -2.28 - 5Pontuação#3figura próximapassouobrigatória
0.5194892448 vs 0.52
Épocas × verificações
| # | 0 | 1 | 2 | 3 |
|---|---|---|---|---|
| Época 1 | passou | passou | passou | passou |
Tentativas
Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.
- época 1, tentativa 1passoupontuada(exibindo)
Downloads desta tarefa
18aaff22c2ad3aa742a4ff632422bfc7c83de74ae1f298e4c788286bb500e1aeO 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.
| Arquivo | Tamanho | sha256 |
|---|---|---|
| sources/stock_watson_caschool.ch5_str.paper.json | 2,3 KB | 1e16c92d2e09c9565df47b66e6431fca9d0bce3db7570946303254b25e1ae379 |
| sources/stock_watson_caschool.ch5_str.software.json | 1,3 KB | 4bc00fc00251583a495d611cdd434aadcb0f40cafdd9fa6febd25c900f65c349 |
| specs/paper_repro.stock_watson_caschool.ch5_str.tool.json | 4,9 KB | ccfa61b226d846c3eb3211e93cc4ba4a85821309ff8c17841c411cb8fee1f373 |
| traces/paper_repro.stock_watson_caschool.ch5_str.tool.e1.a1.jsonl | 3,3 KB | 1e3393e16faa04119d7d6f47417a80d1a775db4db41b58670427ab5f910c0d4c |
| trajectories/paper_repro.stock_watson_caschool.ch5_str.tool.e1.a1.jsonl | 7,3 KB | f73136240f79337e06bcdc619f4ced2be82d76c938a63d4a30cae51eaac06621 |