Tarefa paper_repro.stock_watson_caschool.tab7_1_c2.agent

Veredito

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.

Como o agente resolveu e como foi validado

Resumo passo a passo do que o agente executou, por que o caminho está correto e como cada verificação conferiu o resultado.

1. 1Preparação da base de dados
   caschool— 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.
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.ols(Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_e8ac0d75 nos detalhes

   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.

   Por que este é o caminho de referência: 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 principais

   controls:

   ["elpct"]

   dataset:

   "caschool"

   intercept:

   true

   level:

   0,950.95

   se:

   "HC1"

   x:

   ["str"]

   y:

   "testscr"

   Resultado calculado

   • coef.str = -1,1013 -1.1012958888676343
     Coefficient on str in the regression of testscr
   Diagnósticos: n_obs = 420420 (observations used) · k = 33 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 0,4264310.4264313614327725 · df_resid = 417417 · se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
3. 3Conferência de lastro e resposta final

   Todos os 1 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).

   Números encontrados: -1,101
   Figuras citadas: call_e8ac0d75:coef.str
   • ✓
     #0resposta com lastro

     Garante que todo número citado no texto veio de uma ferramenta ou do enunciado (sem cálculo mental do modelo).
   • ✓
     #1figura da resposta escolhida

     an answer figure: the effect of an estimator call the answer cites
   • ✓
     #2ferramenta chamadainfer.ols

     Exige que o resultado venha da ferramenta infer.ols.
   • ✓
     #3argumento igualy

     outcome: average test score
   • ✓
     #4diagnósticon_obs

     Confere o diagnóstico "n_obs" reportado pela ferramenta.
   • ✓
     #5figura da resposta próxima

     software reference
   • ✓
     #6figura da resposta próxima

     software reference, SE (the question states the convention)
   • ✓
     #7figura da resposta próxima

     published cell: recorded, never required on T2/T3
   • ✓
     #8figura da resposta próxima

     published cell, SE: recorded, never required on T2/T3

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

   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"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_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

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.str Coefficient on str in the regression of testscr	-1,1013	-1.1012958888676343	0,4328470.43284715354151615	-1,95213 – -0,250462

   Diagnósticos

   • n_obs = 420420 (observations used)
   • k = 33 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
   • r2 = 0,4264310.4264313614327725
   • df_resid = 417417
   • se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.str

   1. Coeficiente de str na regressão por mínimos quadrados ordinários de testscr.→ -1,1013 (-1.1012958888676343)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,432847 (0.43284715354151615)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 417 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   Pressupostos do estimador

   • the conditional mean of the outcome is linear in the regressors
   • errors are independent across observations; their variance may differ

   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"
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   caschool bcde4818bfe3a91ac2a79e27a21e90c7ea258921b02fffe83f56764a05da8dae

   sha256 do resultado

   73a2e06c31f1645823cc0066e32f63257a8ff5ed0eec97c8aa352c91b6975b28

   Resultado mostrado ao modelo
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"
       ]
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
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

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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