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[多选题]
我们为什么要注重数据的积累，让数据成为“时间的朋友”？（)
A.单一的数字只是一个“数值”，意义不大
B.数据只有靠积累和沉淀才能发现问题，体现价值
C.数据积累是所有教学大数据软件的一个重要功能，所以要注重
D.数据积累操作比较简单，所以老师需要注重
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A.单一的数字只是一个“数值”，意义不大
B.数据只有靠积累和沉淀才能发现问题，体现价值
C.数据积累是所有教学大数据软件的一个重要功能，所以要注重
D.数据积累操作比较简单，所以老师需要注重
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A.质变是量变的结果，要重视量的积累
B.只要抓住时机，就能实现事物的质变
C.要注重系统内部结构的优化趋向
D.要立足整体，发挥整体统率作用
使用PHILLIPS.RAW中的数据。
(i)教材例11.5中，我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线：
其中
。用OLS估计该方程时，我们假定供给冲击et与unemt不相关。如果这是错误的，关于βt的OLS估计量可做什么解释？
(ii)假定et在给定所有过去信息的条件下是不可预期的：
解释为什么这使得unemt-1成为unemt的一个好的Ⅳ候选者。
(iii)将unemt对unemt-1做回归。unemt与unemt-1是否显著相关？
(iv)用Ⅳ估计附加预期的菲利普斯曲线。以通常形式报告结果，并将之与教材例11.5中的OLS估计值进行比较。
A.能够让深度学习工程师快速地实现自己的想法
B.在更好更快的计算机上能够帮助一个团队减少迭代(训练)的时间
C.在数据量很多的数据集上训练上的时间要快于小数据集
D.使用更新的深度学习算法可以使我们能够更快地训练好模型(即使更换CPU/GPU硬件)
一个简单的模型为
其中，MINt是最低实际工资，POPt是18~25岁之间的人口，GSPt是州生产总值，GDPt是美国国内生产总值。前缀g表示从t-1年到：年的增长率，它通常用对数之差来近似计算。
(i)如果我们担心，该州对于最低工资的选择是基于一些(对我们来说)无法观测但对年轻人就业有影响的因素来选择最低工资，那么OLS估计会存在什么问题？
(ii)令USMINt为美国最低工资，它也是一个实际量。你认为gUSMINt与ut不相关吗？
(iii)按照法律，各州的最低工资都必须不低于全国最低工资。解释这为什么使得gUSMINt成为gMINt的一个潜在IV。
A.提供低成本、高效率的解决方案
B.使数据变成触手可及的在线资源，成为数据资产
C.发挥显著的技术和组织优势
D.促进整个社会和参与人更加注重契约精神，逐渐形成一种去中心化、自治性强的秩序
A.城市化就是让农村人口城市化
B.城市化就是使农村人口进入大中城市
C.城市化就是让农民离土又离乡
D.城市化道路选择要考虑中国国情
A.要正确处理主次矛盾的关系
B.要注重量的积累
C.要树立整体观念，确定最优方案
D.要做到具体问题具体分析
A.拉美地区
B.西欧地区
C.北非地区
D.东南亚地区
