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Tarefa paper_repro.stock_watson_caschool.tab7_1_c2.tool

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

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.
Calculado pelo agente
coef.str =-1,1013-1.1012958888676343
Coefficient on str in the regression of testscr
via infer.ols (call_17a1c074)
Valor esperado (gabarito)
coef.str =-1,1013-1.1012958888674582
statsmodels 0.15.0: the reference specification of stock_watson_caschool tab7_1_c2 (infer.ols, figure 'coef.str') on an independent code path
Como foi validado
4 de 4 verificações obrigatórias aprovadas
relativa 0.000001 · absoluta 4.3284715354151516e-7

Pergunta feita ao analista

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

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_17a1c074 nos detalhes
    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
    • #0figura próximacoef.str
      software reference
    • #1figura próximacoef.str
      software reference, SE
    • #2figura próximacoef.str
      published cell
    • #3figura próximacoef.str
      published cell, SE

Aprofundamento técnico para especialistas

Acesso direto às fontes primárias, tabela formal de verificações, comparação de argumentos, trajetória completa com prompts brutos e somas SHA-256.

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/
  • #0 figura próxima: -1,1013-1.1012958888674582 · relativa 0.000001 · absoluta 4.3284715354151516e-7
  • #1 figura 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.
  • #2 figura próxima: -1,1-1.1 · published_cell d=2 · absoluta 0.0050000011
  • #3 figura próxima: 0,430.43 · published_cell d=2 (the SE as printed) · absoluta 0.0050000010000000004
Especificação técnica do gabarito

Stock, J. H. and Watson, M. W. (2015). Introduction to Econometrics, 3rd edition (update). Boston: Pearson. California class-size regressions (chapters 4 to 7). Table 7.1 (class size and test scores), column (2), row 'Student-teacher ratio (X1)'; the regression adding the percentage of English learners (source stock_watson_caschool.tab7_1_c2.paper); software reference stock_watson_caschool.tab7_1_c2.software: statsmodels 0.15.0: the reference specification of stock_watson_caschool tab7_1_c2 (infer.ols, figure 'coef.str') on an independent code path

Verificações

Cada verificação, o que esperava, o que observou e a chamada que leu
#VerificaçãoObrigatóriaResultadoEsperadoObservadoTolerânciaFonteChamada
0
figura próximacoef.str
software reference
-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.software—
1
figura próximacoef.str
software reference, SE
0.4328471535 vs 0.4328471535415152
obrigatóriapassou0,4328470.43284715354151520,4328470.43284715354151615relativa 0.000001 · absoluta 4.3284715354151516e-7stock_watson_caschool.tab7_1_c2.software—
2
figura próximacoef.str
published cell
-1.101295889 vs -1.1
obrigatóriapassou-1,1-1.1-1,1013-1.1012958888676343published_cell d=2 · absoluta 0.0050000011stock_watson_caschool.tab7_1_c2.paper—
3
figura próximacoef.str
published cell, SE
0.4328471535 vs 0.43
obrigatóriapassou0,430.430,4328470.43284715354151615published_cell d=2 (the SE as printed) · absoluta 0.0050000010000000004stock_watson_caschool.tab7_1_c2.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_17a1c074)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

    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.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_17a1c074decidido pelo códigoreexecutável
    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_17a1c074
    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 (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
    d1652f591edf392c6c025897954aea8715cd47831d1ad40303623a077ad2f5f8
  3. 2Pontuação
    #0figura próximapassouobrigatória-1.101295889 vs -1.1012958888674582
  4. 3Pontuação
    #1figura próximapassouobrigatória0.4328471535 vs 0.4328471535415152
  5. 4Pontuação
    #2figura próximapassouobrigatória-1.101295889 vs -1.1
  6. 5Pontuação
    #3figura próximapassouobrigatória0.4328471535 vs 0.43

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)
49,0 KB · sha256 f7f69377370e045c604ca9c6540a623a6dd041e8f4b9be506acc9bff6b1acb40

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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