什么是二维随机变量

计算公式为E(XY)=∫∫xyf(x，y)dxdy，积分范围是整个平面，其中f(x,y)是联合概率密度。二维随机变量( X，Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}，设X=X（e）和Y=Y(e)S是定义在S上的随机变量，由它们构成的一个向量（X，Y）。扩展资料：如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。例如，一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。一个事件的概率为1，并不意味这个事件一定是必然事件。当提到一个随机变量X的概率分布，指的是它的分布函数，当X是连续型时指的是它的概率密度，当X是离散型时指的是它的分布律。参考资料来源：百度百科--二维随机变量

对于二维连续变量的分布函数F(x，y)，一般应用其概率密度函数f(x，y)的定积分求解；对于非连续变量，需要分别累加求得【与一维随机变量的求法相仿】。∴本题中，当x∈(0,∞)、y∈(0，∞)时，分布函数F(x，y)=∫(-∞，x)du∫(-∞,y)f(u，v)dv=∫(0，x)du∫(-0，y)2e^(-2u-v)dv=∫(0，x)2e^(-2u)du∫(-0，y)e^(-v)dv=[1-e^(-2x)][1-e^(-y)]。当xu2209(0，∞)、yu2209(0，∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞，0)du∫(-∞，0)f(u，v)dv=0。扩展资料：随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆可以用来描述离散型随机变量的统计规律性，但分布律比分布函数更直观简明，处理更方便。因此，一般是用分布律(概率函数)而不是分布函数来描述离散型随机变量。参考资料来源：百度百科——二维随机变量

二维随机变量的函数可以是二维的也可以是一维的。如（X,Y）是二维随机变量，Z=X+Y是一维随机变量。

u04d9是偏导的意思。dx知道吧？就是对x求导，现在二维随机变量有两个变量，如果假定其中一个变量不变（视为常数），则对另一个变量求导称为对此变量的求偏导。例如f(x.y)=xy, u04d9f/u04d9x 表示f函数对x求偏导，你只要把y变为变量，当成求x的导数就行了，所以 u04d9f/u04d9x =y你的题目中的先求了y的偏导，再求一次x的偏导，所以表示成u04d9x*u04d9y念法嘛，好像是对什么什么求偏导，我忘了怎么念，

考虑这样一个实验：现在有一个班（即样本空间）体检,指标是身高和体重,从中任取一人（即样本点）,一旦取定,都有唯一的身高和体重（即二维平面上的一个点）与之对应,这实际上就构造了一个二维随机变量!由于抽样是随机的,相应的身高和体重也是随机的,所以要研究其对应的分布（即在任意一个[严格来说,伯莱尔可测]集合取值的概率）!

二维随机变量（X，Y）独立的定义式为：F（x，y）=F（x）*F（y）这里F（x，y）为（X，Y）的联合分布函数，F（x）为一维随机变量X的分布函数，F（y ）为一维随机变量Y的分布函数。二维连续型随机变量X，Y独立的充分必要条件为 ：f(x，y)=f（x）*f（y ），这里f（x，y）为（X，Y）的联合概率密度函数，f（x）为一维随机变量X的概率密度函数，f（y ）为一维随机变量Y的概率密度函数。事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。扩展资料：设随机事件A在n次重复试验中发生的次数为nA，若当试验次数n很大时，频率nA/n稳定地在某一数值p的附近摆动，且随着试验次数n的增加，其摆动的幅度越来越小，则称数p为随机事件A的概率，记为P(A)=p。随机事件是事件空间S的子集，它由事件空间S中的单位元素构成，用大写字母A，B，C...表示。例如在掷两个骰子的随机试验中，设随机事件A="获得的点数和大于10"，则A可以由下面3个单位事件组成：A={(5，6)，(6，5)，(6，6)}。 如果在随机试验中事件空间中的所有可能的单位事件都发生，这个事件被称为必然事件。参考资料来源：百度百科——概率论

X,Y~N(μ1,u2,σ1,σ2,ρ)，五个参数依次表示X的期望，Y的期望，X的均方差，Y的均方差，X和Y的相关系数。

在该三角形内的概率相等，所以应该是其面积分之一，那就是2。f（x，y）就是二维变量的概率密度函数f（x，y）=1/S 在三角形的范围内成立。所以1除以1/2等于2。边际密度函数的求解，本质就是考察积分，只要记住边缘概率密度就是对联合密度函数求积分，当求关于Y的边际密度函数时就是对于f（x，y）的联合密度函数关于X求积分，求Y的边际密度函数则同理。扩展资料：有些随机现象需要同时用多个随机变量来描述。例如对地面目标射击，弹着点的位置需要两个坐标才能确定，因此研究它要同时考虑两个随机变量，一般称同一概率空间(Ω,F,p)上的n个随机变量构成的n维向量X=(x1,x2,…，xn)为n维随机向量。随机变量可以看作一维随机向量。称n元x1,x2,…，xn的函数为X的(联合)分布函数。又如果(x1,x2)为二维随机向量，则称x1+ix2(i2=-1)为复随机变量。参考资料来源：百度百科-随机变量

先求 关于X的边缘密度fX(x)=12x(1-x)^2E(x)=xfX(x)从0-1积分 得出2/5E(xy)=xyf(x,y)先积Y从0-2(1-X) 后积X从0-1 最后得出4/15我不确定我算的是否正确，具体步骤是这样的

大学题？？？

P(X=-1)=1/3,P(X=0)=1/3,P(X=1)=1/3P(Y=0)=1/3,P(Y=1)=2/3因0=P(X=-1,Y=0)≠P(X=-1)*P(Y=0)=1/3*1/3=1/9,故不独立E(X)=-1*1/3+0*1/3+1*1/3=0E(Y)=0*1/3+1*2/3=2/3E(XY)=0*0*1/3+(-1)*1*1/3+1*1*1/3=0故cov(X,Y)=E(XY)-E(X)*E(Y)=0-0*2/3=0,故不相关

由于分布律中各个概率bai之和为1，因此K=1/8。联合分布函数以二维情形为例，若（X，Y）是二维随机向量，x、y是任意两个实数，则称二元函数。设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)；随机变量X和Y的联合分布函数是设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。扩展资料：在概率论中, 对两个随机变量X和Y，其联合分布是同时对于X和Y的概率分布。设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}。设X=X(e)和Y=Y(e)是定义在S上的随机变量，由它们构成的一个向量（X,Y），叫做二维随机向量或二维随机变量。连续变量类，对连续随机变量而言，联合分布概率密度函数为fX,Y(x, y)，其中fY|X(y|x)和fX|Y(x|y)分别代表X = x时Y的条件分布以及Y = y时X的条件分布；fX(x)和fY(y)分别代表X和Y的边缘分布。

解：E（Y）=0×（0.3+0.1）+1×（0.2+0.4）=0.6E（X）=2×（0.3+0.2）+3×（0.1+0.4）=2.5E（XY）=2*0*0.3 + 3*0*0.1 + 2*1*0.2+3*1*0.4=1.6则cov（X,Y)=E（XY）-E（x）E（Y）=1.6-2.5*0.6=0.1

1、首先分布律就是做个表，把值和概率对应的填进去就可以了。至于边缘分布律，以x为例，x取的概率是1/6，取-1概率是1/3+1/12=5/12，取2的概率就是5/12。2、其次那么做一个表，回第一行是可能的取值0，1，2第二行把相应概率填进去。3、最后求X的边缘分布律就是把每一纵列相加，把y全部积分，x不积分，0+0.2=0.2，0.2+0.3=0.5，0.2+0.1=0.3即可。

书本来就没读好问题太深奥。

二维随机变量的DX计算方法：DX=EX^2-(EX)^2。二维随机变量的方差描述了随机变量的取值与其数学期望的偏离程度。对于多维随机变量的情况，协方差与相关系数刻画了每个随机变量的相关性。二维随机变量的性质：数学期望是一阶原点矩；方差是二阶中心矩；协方是二阶混合中心距。通过矩，可以定义协方差矩阵，简化多维随机变量的概率密度函数的处理。最后介绍多维正态随机变量的四条重要性质，这些性质是数理统计和随机过程的重要理论基础。

p_X (x)=∫(x~1)f(x,y)dy=2(1-x) p_Y (y)=∫(0~y)f(x,y)dx=2y EX=∫(0~1)xp_X(x)dx=1/3 EY=∫(0~1)yp_Y(y)dy=2/3

例如一种产品分为一等品（A1），二等品（A2），三等品（A3）和不合格品（A4），比率分别为0.15，0.70，0.10，0.05。则从该产产品种抽出N个（这N个为一个一个的独立抽出，且N远远小于总的数量），分别以X1~X4记为N个产品中一等品，二等品，三等品和不合格的个数，则可以X=（X1,……X4）满足M（N；0.15，0.70，0.10，0.05）当只存在两种可能性A1、A2的时候，这是A1就是A2的对立事件，X1+X2=N，则X1唯一的决定X2，这就是第一篇笔记中的二项分布情况。扩展资料：二维随机变量（X，Y）的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。有一个班（即样本空间）体检,指标是身高和体重，从中任取一人（即样本点）,一旦取定，都有唯一的身高和体重（即二维平面上的一个点）与之对应，这就构造了一个二维随机变量。由于抽样是随机的，相应的身高和体重也是随机的，所以要研究其对应的分布。

解：对于二维连续变量的分布函数F(x,y)，一般应用其概率密度函数f(x,y)的定积分求解；对于非连续变量，需要分别累加求得【与一维随机变量的求法相仿】。∴本题中，当x∈(0,∞)、y∈(0,∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞,x)du∫(-∞,y)f(u,v)dv=∫(0,x)du∫(-0,y)2e^(-2u-v)dv=∫(0,x)2e^(-2u)du∫(-0,y)e^(-v)dv=[1-e^(-2x)][1-e^(-y)]。当xu2209(0,∞)、yu2209(0,∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞,0)du∫(-∞,0)f(u,v)dv=0。供参考。

解：对于二维连续变量的分布函数F(x,y)，一般应用其概率密度函数f(x,y)的定积分求解；对于非连续变量，需要分别累加求得【与一维随机变量的求法相仿】。∴本题中，当x∈(0,∞)、y∈(0,∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞,x)du∫(-∞,y)f(u,v)dv=∫(0,x)du∫(-0,y)2e^(-2u-v)dv=∫(0,x)2e^(-2u)du∫(-0,y)e^(-v)dv=[1-e^(-2x)][1-e^(-y)]。当xu2209(0,∞)、yu2209(0,∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞,0)du∫(-∞,0)f(u,v)dv=0。供参考。

可利用联合概率密度的二重积分为1，求出k=2。边际密度函数的求解，本质就是考察积分，只要记住边缘概率密度就是对联合密度函数求积分，当我们求关于Y的边际密度函数时就是对于f（x，y）的联合密度函数关于X求积分，求Y的边际密度函数则同理。第二部分是求随机变量函数的密度，一般用分布函数法，即先用定义求出分布函数，再求导得到相应的概率密度。

知道边缘密度函数f(x), f(y)怎么求联合密度函数 f(x,y)?答：如果独立，f(x,y)=f(x)f(y). 否则，无法求。这和以下问题一样。只知 P(A)，P(B)，无法求出 P(AB)。

全班都不会，你们班……

简单说就是F(x|y) ={ p(x,y)/pY(y) 对x的积分,积分限在[负无穷,x]区间 } 这时候它的条件密度函数是p(x|y) = p(x,y)/pY(y) 这是对连续型随即变量而言 离散的一般不谈分布列,谈条件密度会更方便一些

对于二维连续变量的分布函数F(x，y)，一般应用其概率密度函数f(x，y)的定积分求解；对于非连续变量，需要分别累加求得【与一维随机变量的求法相仿】。∴本题中，当x∈(0,∞)、y∈(0，∞)时，分布函数F(x，y)=∫(-∞，x)du∫(-∞,y)f(u，v)dv=∫(0，x)du∫(-0，y)2e^(-2u-v)dv=∫(0，x)2e^(-2u)du∫(-0，y)e^(-v)dv=[1-e^(-2x)][1-e^(-y)]。当xu2209(0，∞)、yu2209(0，∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞，0)du∫(-∞，0)f(u，v)dv=0。扩展资料：随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆可以用来描述离散型随机变量的统计规律性，但分布律比分布函数更直观简明，处理更方便。因此，一般是用分布律(概率函数)而不是分布函数来描述离散型随机变量。参考资料来源：百度百科——二维随机变量

可以用公式计算XY的期望，前提是知道联合概率表或联合概率密度。经济数学团队帮你解答，请及时评价。谢谢！

二维随机变量（X，Y）独立的定义式为：F（x，y）=F（x）*F（y ）等价的命题如下：二维离散型随机变量X，Y独立的充分必要条件为 ：对（X，Y）任意可能的取值（xi，yj）均有P（X=xi，Y=yj）=P（X=xi）*P（Y=yj）2. 二维连续型随机变量X，Y独立的充分必要条件为 ：f(x，y)=f（x）*f（y ）这里，f（x，y）为（X，Y）的联合概率密度函数，f（x）为一维随机变量X的概率密度函数，f（y ）为一维随机变量Y的概率密度函数。参考资料百度知道：https://zhidao.baidu.com/question/565021512959105724.html

二维随机变量（X，Y）独立的定义式为：F（x，y）=F（x）*F（y）这里F（x，y）为（X，Y）的联合分布函数，F（x）为一维随机变量X的分布函数，F（y ）为一维随机变量Y的分布函数。二维连续型随机变量X，Y独立的充分必要条件为 ：f(x，y)=f（x）*f（y ），这里f（x，y）为（X，Y）的联合概率密度函数，f（x）为一维随机变量X的概率密度函数，f（y ）为一维随机变量Y的概率密度函数。事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。扩展资料：相互独立的性质：1.P(A∩B)就是P(AB)2.若P(A)>0,P(B)>0则A,B相互独立与A,B互不相容不能同时成立,即独立必相容,互斥必联系.容易推广：设A,B,C是三个事件。如果满足：P(AB)=P(A)P(B),P(BC)=P(B)P(C),P(AC)=P(A)P(C),P(ABC)=P(A)P(B)P(C),则称事件A,B,C相互独立。更一般的定义是,A1,A2,……,An是n(n≥2)个事件,如果对于其中任意2个,任意3个,…任意n个事件的积事件的概率,都等于各个事件概率之积,则称事件A1,A2,……,An相互独立。参考资料来源：百度百科-概率论

是，因为X、Y是随机变量，那么它们构成的向量K=（X,Y）即为随机向量。

那一双眼，便确定

X~N(0,3),Y~duN(2,4),且X,Y相互独立,Z=2x+yEZ=2EX+EY=2,DZ=4DX+DY=12+4=16--->Z ~N(2,16)--->(Z-2)/4~N(0,1)P(2x+y<3)=P(Z<3)=P((Z-2)/4<(3-2)/4)=Ф(0.25)=0.5987Z=X+Y ~N(2,7)fz(Z)=(1/14π)^(1/2)exp-(z-2)^2/14随机变量(X,Y)~N(0,1;0,4;ρ)，则DX=1,DY=4，D(2X-Y)=4DX+DY-4ρ√(DX)√(DY)=1，即4+4-8ρ=1，所以ρ=-1/2。二维随机变量( X,Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}，设X=X（e）和Y=Y(e)S是定义在S上的随机变量，由它们构成的一个向量（X，Y），叫做二维随机变量或二维随机向量。扩展资料：随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性。参考资料来源：百度百科-随机变量

联合概率：表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为P(AB)或者P(A,B),或者P（A∩B）。条件概率　示例：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P(A|B)，读作“在B条件下A的概率”。联合概率分布二维随机变量设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}。设X=X(e)和Y=Y(e)是定义在S上的随机变量，由它们构成的一个响亮（X,Y），叫做二维随机向量或二维随机变量。二维随机变量(X,Y)的性质不仅与X及Y有关，而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X,Y)作为一个整体来进行研究。联合概率分布定义设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y)=P{(X<=x)交(Y<=y)}=>P(X<=x,Y<=y)称为二维随机变量(X,Y)的分布函数，或称为随机变量X和Y的联合分布函数。联合概率分布几何意义如果将二维随机变量(X,Y)看成是平面上随机点的坐标，那么分布函数F(x,y)在(x,y)处的函数值就是随机点(X,Y)落在以点(x,y)为顶点而位于该点左下方的无穷矩形域内的概率。条件概率就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P(A|B)，读作“在B条件下A的概率”。定理举例：定理1设A，B是两个事件，且A不是不可能事件，则称为在事件A发生的条件下，事件B发生的条件概率。一般地，，且它满足以下三条件：（1）非负性；（2）规范性；（3）可列可加性。定理2设E为随机试验，Ω为样本空间，A，B为任意两个事件，设P(A)>0，称为在“事件A发生”的条件下事件B的条件概率。上述乘法公式可推广到任意有穷多个事件时的情况。设A1，A2，…An为任意n个事件（n≥2）且P（A1A2…An-1）>0，则P（A1A2…An）=P（A1）P（A2|A1）…P（An|A1A2…An-1）展开

你好！E(XY)等于所有xi*yj*pij求和，本题E(XY)=0×0×(1/5)+0×1×(2/5)+0×2×(1/15)+1×0×(1/5)+1×1×(2/15)+1×2×0=2/15。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

（1）x的边缘分布律P（X=0）=1/3+1/4=7/12 P（X=2）=5/12 y的边缘分布律P（Y=-2）=1/3+1/4=7/12 P（Y=0）=1/4+1/6=5/12 （2） P（x=0,y=0）=1/4 而P（x=0）*P（y=0）=7/12*5/12=35/144 两者不相等 故x与y不独立 （3）P（x+y=0）=P（x=0,y=0）+P（x=2,y=-2）=1/4+1/4=1/2

二维连续型随机变量,概率密度为,则和的概率密度分别为 和分别称为关于X和关于Y的边缘概率密度． 这里有

您好，你的问题，我之前好像也遇到过，以下是我原来的解决思路和方法，希望能帮助到你，若有错误，还望见谅！在该三角形内的概率相等，所以应该是其面积分之一，那就是2。f（x，y）就是二维变量的概率密度函数f（x，y）=1/S 在三角形的范围内成立。所以1除以1/2等于2。边际密度函数的求解，本质就是考察积分，只要记住边缘概率密度就是对联合密度函数求积分，当求关于Y的边际密度函数时就是对于f（x，y）的联合密度函数关于X求积分，求Y的边际密度函数则同理。扩展资料：有些随机现象需要同时用多个随机变量来描述。例如对地面目标射击，弹着点的位置需要两个坐标才能确定，因此研究它要同时考虑两个随机变量，一般称同一概率空间(Ω,F,p)上的n个随机变量构成的n维向量X=(x1,x2,…，xn)为n维随机向量。随机变量可以看作一维随机向量。称n元x1,x2,…，xn的函数为X的(联合)分布函数。又如果(x1,x2)为二维随机向量，则称x1+ix2(i2=-1)为复随机变量。参考资料来源：百度百科-随机变量非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！

∫∫f(x,y)dxdy=1即c∫∫dxdy=1因为0≤x≤1，0≤y≤2面积为2所以c*2=1c=1/2fy(x,y)=1/2,0≤x≤1，fx(x,y)=1/2,0≤y≤2f(x,y)≠fx(x,y)fy(x,y)不独立可能是这样吧不一定对啊

A

朋友你误解了我 当弯弯的月牙挂在天际，皎洁的月光照着我孤单一人，夜空一片漆黑，但有无数颗星星在点缀这凄凉的夜空，好像是一个特别的夜晚。　　我背着那沉重的书包，向家走去，我走着，走在人群的后面。寒风凛冽的吹着没有一个人陪着我一起回家，这时，我后面跑过去一个身影，我心想：哎，你的朋友也不知道等你，快跑吧，没准她们就在前面。令我没想到的是，这个身影在我的身旁停住了，吓了我一跳，我心里萌发了一个念头：小偷，抢钱......无意识的向旁边看过去。哦，原来是她，她笑呵呵的说;"你今天晚上走的怎么这么晚啊，”“嗯！”“怎么自己走啊，小轩不是每天都陪你走吗？”她好奇的问。“她去补课了，所以我得自己走。”我边说边加快了步伐。月色照亮了我回家的路，我竟然自己直径走了，因为我着急回家。把她自己扔在那里了。　　　我自己走回家里，但令我意想不到的事情发生了......　 　　第二天，我刚进教室里，就听见有同学在小声议论我，“当个班长牛气什么啊，以为她是谁啊，哼，她算什么啊，她......”我的脑袋翁的一下，怎么会这样呢，我没有孤傲的意思啊，我一上午都在想这件事，完全没有心思去听讲，一直在想我到底做错了什么。　　　我开始沉默，与她见面也不说话，只能让她明白我不是孤傲，我只是着急回家。我经常安慰自己：人改变不了的事情，记得要忘记，我提醒我自己，你已是人海中的一个背影，长长的时光，我应该要有新的回忆。我只希望她能忘记过去，让我们的友谊依然长存。因为我们都没有过错，只是她误解了我。

可靠！！！

忘带作业本那是一个忙碌的夜晚，写完作业的我如同一堆烂泥倒在床上睡着了，连书本作业都不想整理。第二天早上，我匆匆的起床后，看着桌上一堆又一堆的书和簿子，就胡乱扔入了书包，向学校走去。一踏进教室，组长就像变戏法似的在我面前冒出来，大声地说：“快，把昨天晚上的作文拿出来给我检查。”我慢声慢气地说：“好！”说着，就拿出了作业，但那最关键的一本作文本仿佛在我眼皮底下溜走了一样，把我弄得心急如焚。后来我把书包倒过来，里面的东西给倒了个精光，但它还是没有出现在我的面前，搞得我头上冒出了豆大的汗水，一边对组长说等一下，让我想想放哪儿了，一边在书中翻来覆去。但作文本似乎是神秘的从书包中消失了。我只好冷静下来，回想昨天写作文时的情景，但就是想不起落在哪里，只好坦白地对组长说：“对不起，我没有带。”组长听了，叹了一口气说：“看来你今天非受到惩罚不可。”我听了就知道今天是逃不出老师的“魔爪”了，只好在心里自认倒霉。果然，老师在上课检查作业完成情况时，从组长那里得知我没带作文，就严肃地对我说：“你没带作业就等于没写，没有理由，我罚你今天的作业加量。”我听了，不禁叹了口气想：我怎么这么倒霉，真是比窦娥还冤啊。回家之后，居然在一本课外书下发现了这本作文本。我自言自语地说：呀！下回不敢疏忽，没带作业的结果真惨啊

什么词啊不清楚了？

　　误会多因不解而生，加上冲动之火的助长，便会产生星火燎原之势，一发不可收拾。现在我为大家收集整理优秀的 作文 ，如果喜欢这篇 文章 可以参考学习。欢迎持续关注我们的后续更新。 　　关于误会的作文300字篇一： 　　有人因误会绝交，可我却因误会懂得珍贵友宜。 　　记得那次，我出外面玩，从教室回来后发现我的好朋友温博凯正在把我的 日记 本合上。我以为他偷看了我写的日记。我的脸上立刻乌云密布，不管三七二十一和他吵了起来u2026u2026 　　我俩最后谁都不理对方。我心里很矛盾：想和他绝交;又想起他在我伤心时安慰我，在我孤独时总是陪伴着我，如果我和他绝交了，我就会失去一个好伙伴。 　　后来，我的同桌告诉我，那天是另一个同学正要偷看我的日记，被他抢下来合上日记本。而我正好看到了他合上日记的一幕。我这才知道是误会他了，我后悔到了极点，恨不得世界上有后悔药让我吃了! 　　我找到他，对他说：“温博凯，对不起!都是我的错u2026u2026我们还能做好朋友吗?” 　　他回答道：“我们本来就是形影不离的好朋友!” 　　朋友之间，难免会产生误会，但是只有误会后又相好了，友谊会更加深厚。我还想对大家说：“冲动是魔鬼。” 　　关于误会的作文800字篇二： 　　误会，在深邃的自然面前，它的存在如此渺小，以致常被人们忽视;在复杂的社会之中，它的存在何其繁多，几乎遍布每个角落。在漫长的人生之旅中，误会扮演着消极的角色，增添着生活的的烦恼，使本应精彩的人生变得千疮百孔，为生活平添几多曲折，几多艰辛。误会是残酷的，它昭示着人的苍白，动摇着人的意志，折磨着人的心灵。 　　人生之中，最伤是误会。 　　误会是一种心胸的狭隘，它与包容格格不入。心胸的狭隘制造了误会，也产生了怨恨。园囿于自己的个人世界，陶醉于自我的意志观念。狭隘与包容绝缘，她点燃了误会的导火索，终于爆发了误会的冲突。 　　误会是一种心智的愚昧，它与理解水火不容。心智的愚昧导致了误会，也延伸着怨恨。执迷不悟于事实的真相，津津乐道于偏执的误解，曲解了生活的本义。愚昧远离理解，昭示着误会的杀伤力，带来伤害和错过。 　　误会是一种心灵的隔阂，它与默契分道扬镳。心灵的隔阂由误会产生，它使心灵之间无法自由连通。误会割断了默契的脉搏，使人们之间的微妙关系，不再散发出生机勃勃的活力。 　　误会是一种人生的折磨，它与和谐背道而驰。误会掩盖了心灵的真实声音，使人聆听不到真诚的呼唤，燎望不到爱心的彼岸，甚至偏离正常的生活轨道。误会折磨着人的心灵，使人无法心平气和，也使人际不再和谐。 　　太多的误会，消耗了生命肌体的元气，也掩盖了生活本来的真实面目。误会折断了多少感情之帆，使爱情的航船无法如愿到达对岸;误会抹杀了多少亲情的温馨，使本应精彩的生活变得痛苦不堪;误会扼杀了多少人性中真诚，善良和美好的本性，使本应和谐的人际关系坠入黑暗的无底深渊! 　　最伤是误会。误会，以怨恨开始，以悔恨结束。误会，对人生是一种残酷的考验，对生活是一种可怕的威胁。误会的代价，甚至演变成生命中不能承受之重!误会一旦发生，只有尽释前嫌，才能化险为夷。 　　最伤是误会。那么，为了保护自己，也为了保护他人，请从自己做起，从现在做起，抛弃愚昧与狭隘，永怀包容之爱心和理解之慧心，勇于展开心灵的对话，拒绝误会，远离误会，免遭误会之伤! 　　最伤是误会。让我们擦亮理解之窗，敞开包容之门，聆听心灵之音，从而洞悉生活之真，弘扬人性之善，回归生命之美!让我们永存虔诚之心，共同追求没有误会的人生境界! 　　关于误会的作文1200字篇三： 　　我曾猜想，误会是一个简单抑或是复杂的词。说它复杂，只要凭着良好的心态，也便不觉得那么委屈;说它简单，又好象不止那一回事。 　　人与人之间在交往时发生碰撞和接触会产生一定的火花，但这火花同时也带来了一个副作用——误会。 　　误会往往给人带来痛苦和委屈，甚至乎绝望。一个原本善良的人会因为误会而成为罪犯，一个充满正义的人会因为误会而错怪了好人，一个至情至性的人会因为误会而变得冷酷无情。一个误会能够改变人的一生。现实社会当中有不少人宁愿相信自己眼睛所看，耳朵所听的部分事实而不愿相信当事人的一番解释，也有些人明知道这样做可能会产生误会，但他依然坚持要做。如当一个自尊心很强的人在贫困潦倒的时候，他的朋友在物质上对他伸出援手，那位朋友明知道他可能会误以为自己在施舍他，同情他，但他依然要帮，这样做虽然会产生一些不必要的误会，但对于人的本性来讲，任何一个拥有大爱的人都会这么做的。当然，也有些人为了避免误会的产生而委屈了自己。如亲朋好友借了钱不还或是当真忘记了，如果这笔钱是小数目的话，有些人会想就算了吧，没必要为了钱而伤了感情，这样的结果就只能是委屈自己了。但我认为换作是我，我一定会把钱要回来。无论多少，无论是谁，除非那人没有能力还，否则我非亲自开口去要。并非我这人小气，贪财，爱计较，我若真是小气，贪财，爱计较还会把钱借给别人吗?不是有句话说：“亲兄弟，明算帐”嘛。中国人大概就是太受封建影响才会不好意思。其实，往往就是因为自己太要面子，太怕别人说闲话，才会把委屈往肚子里咽，甘愿吃哑巴亏。然而，有误会就是坏事吗?难道就没有利于别人的误会吗?其实是有的。看过一出戏，说一女子由于太热情使一男子误以为她对自己有好感，于是这名男子也在这女子面前过分地表现自己，后来，女子也发现男子的好，最后两人就走在了一起。这便是由一个误会而引发的好的结局。但我总觉得这种爱情是存在于误会中，当有一天真相大白时，两人不知是否会决裂，这样就太可悲了。 　　但当产生误会时，我们需要去解释吗?绝大部分认为是需要的。他们不甘心就这样平白无故受委屈，觉得自己一定要讨回公道，而有少数人会觉得没必要，他们认为真相终有一天会大白，只要自己保持有好的心态，任别人误会去吧。这些人往往都是独行者，比较脱离社会群体，也比较会保护自己。 　　而解释的 方法 也有很多种。一种是直接自己通过某种方式去解释，有些人直言直语像先前已经背好了一样，一盏茶的工夫就解释完了，完全不让对方有喘息和质问的机会，这种解释虽然快，却没有实际效率，对方虽然口头上说理解了，但只是他为了掩饰自己无力反驳和不想再听下去的借口。事实上他心里还是半信半疑的。有些人则是等对方质问自己再一句一句地解释，像答题一样，按部就班进行，这样做虽然慢却很有效率，对方因为在时间上对你的解释有充裕的时间去思考和衡量，所以也会比较相信你从而化解误会。还有一种方法是间接通过他人代替自己去传达。但这种方法是最不切实际的。一旦第三者将你的信息传达错误或是理解错你的意思，使信息内容变质，这样可能引起更多的误会，非但没有将误会化解，还引出更多，甚至乎会把第三者搭进去，真是得不偿失，“赔了夫人又折兵”啊! 　　所谓误会，大概也不是一句两句就能说得清，也不是一天两天就理得明。不过，多多少少还是 总结 了一句话：其实误会的前提并非事实而是人心，后补的才是事实。 　　关于误会的作文700字篇四： 　　每年，总会在一个安静的夜晚，用一段忧郁的文字，祭奠第一场春雨。 　　一年开始的时候，杨柳迫不及待地装点上翠绿，柳边的桃花开得绚烂。也许，飘摇的柳误会了这暗香的花，它本无意炫耀这夺目的色彩。一切都投映在这池水中，风吹动着影，漾起一池光彩。也许，跃起的雨误会了这墨绿的水，它本无意束缚它的自由。在一场场轻轻柔柔的细雨中，春天便日渐妩媚动人起来。也许，我们都误会了这雨，它本无意用这种湿漉漉的方式来演绎一段真诚与自我。 　　穿过一段曲折的桥，坐在古老的亭里，看着这一切，在这怅然的春雨中变得那么单纯;感受着春风送来的泥土的芬芳和花草的香气，以及夹杂着的雨滴的清新。 　　伸出手，让雨滴从指尖滑落，与从这亭檐上落下的雨一起打散在干净的石子路上，这蜿蜒伸着的路面，反射出刺眼的光，似乎引着谁，去雨中游荡。 　　我误会了自己。于是迈出了第一步，又退回，再迈进，踟躇着，雨很大，可毕竟是春天的雨，很是温柔。 　　我依然徘徊着，徘徊着，池面上的水花，池边铁链上的水花，我手中的水花，招摇着，空白了我的大脑。 　　其实，我一直都在误会着自己。 　　零落的方向感，迷失的路，我以为我就是快乐的，以为我所有的就是我想要的。但所有人都说不是，我坚持着，尽管只有我一个人如此认为，直到最后我在雨雾中迷了路。 　　我以为我想寻找的就是迷路的感觉，以为我一直在追求雾中失落的孤单，以为自己与众不同。可是，我渐渐知道，我误会了自己：我一直把自己放在暮色四合的消沉里，忘了原来我也可以;当上了锁的信心被灰尘晕上岁月的陈旧，才发现太多的该给自己的，依旧藏得那么隐蔽。 　　但我依然顽固着，所以我依然迷失着，依然徘徊着，依然让大脑杂乱地空白着。 　　我知道这雨不会坠满一个春，它总会停。等到雨停，雾散了，我便能找到回去的路，可我不知道我会不会眷恋着这清新的空气，诱人的桃花，飘拂的柳条，还有那一池温柔的春水。 　　一场雨冲掉一切的误会，春天来了。 　　当柳叶茂密，当桃花更香，当鱼儿在一池春光里畅游，当我在这雨后的暖阳里享受这份清新，加快自己归去的脚步时，我终于明白：过去于我，只不过是一场小小的误会u2026u2026 　　关于误会的作文400字篇五： 　　一次一次的误会如一缕缕丝 编织 成人生的嫁衣，一次一次的误解如一粒粒水珠汇聚成历史的长河。 　　有一个人，他的太太因为难产死了，而他有忙于工作，又忙着看家，因为没有人照顾小孩，他只好训练了一只狗，这只狗聪明听话，很快就学会咬着奶瓶给孩子喂奶，会照顾孩子。 　　有一天，主人要出差，便在走之前交代狗照顾孩子。 　　第二天，主人回来了看见地上全是血，便以为是狗吃了孩子，便到厨房拿起菜刀杀死了狗。正在这是传来了孩子的哭声，顺着哭声主人找到了孩子而且发现了另一只死狗。这时主人全明白了，原来狗是为了保护小主人才杀死另一只狗的主人懊悔的抱着被他杀死的狗，失声痛哭。 　　一条忠实的狗，被主人杀死究其原因，全是误会惹的祸，类似这种应误会而导致的 故事 实在不少。 　　误会是人在被蒙蔽的情况下产生的，如果此时不理智、无耐心、缺少思考，往往会犯下难以弥补的大错。 　　如何避免误会别人呢? 　　冷静和理智至关重要。 　　误会多因不解而生，加上冲动之火的助长，便会产生星火燎原之势，一发不可收拾。此时需要良药，便是冷静和理智，用冷静的甘露浇灭冲动的火花，冲动误会的烟云;用理智的光辉驱散猜疑的阴霾，消融误会的冰峰。唯有冷静与理智坐守行灵之门，误会才会无机可乘。

　小学生生活是多么难忘，在这难忘的小学生活中又有怎样的酸甜苦辣呢？然而，在这六年里最令我难忘的却是那件事儿！　　步入六年级的我，在竭尽全力的保住我那优等生的位置，可最怕老师批评我，说我的不足。这不，还在为老师何时批评我而担忧呢！　　担心，担心，越担心的事情就越发生，可不是么？这天下午，阳光灿烂明媚，是个多么美好的日子。我去交数学作业，刚走没一半路，路过好友的位置，顺便去瞧瞧她在做些什么题，呆呆地在她旁边站了一会儿，才去交。当老师判到一道题时，笔却停住了，用一种怪异的目光看着我，正当我感到非常奇怪时，老师终于开口了：“你的这道题怎么与XXX(刚才那位好友）一样呢？是你抄她的？还是她抄你的？……”哦，原来是以为刚才我在抄好友作业啊！我说：“我没有抄，我星期日已经做完了！”的确，我说的是实话！可老师还是用一种奇怪的目光看着我，从这目光中我看到了她对我的不信任！我怀着心中不满的心情回到座位上，在心里默默地想着：老师啊老师！您为何就不相信我呢？我没有抄啊！我说的是实话，为何您就不信呢？难道，在您的心里我就是那种抄袭作业的人？　　当我还在这心理之间抗争时，李梓倩突然站起来把刚才那道题，重新说了一遍，老师也又验算了一遍，果真我们对了，当老师说：“你们对了！”时，我的眼泪已经滴在了本子上。心里想：老师啊，您终于理解了我！　　此时，我感到我的心在剧烈地跳动，仿佛刚从死亡的边缘上重新逃了回来。为了让老师更加信任我，我更加努力起来，最终获得了一个鲜红的满分，当从老师手中接到卷子时的那一刻，我多么激动！我认为老师对我更加信任了！　　老师，是您对我的误会，帮助我提高了成绩，我从心底里感谢您！今后我一定会更加努力的！相信我！　　是这件事，是这个误会，让我明白了要加油，要努力，阳光才会出现在前方！

亲爱滴同学们，我们为您精心整理了《描写误会的作文》的内容，希望为您在这方面的写作提供一定帮助参考，描写误会的作文主要选8篇优质原创文章，每片结尾还带专家点评。 误会 我有一个很好很好的朋友，有难同当、有福同享的好朋友，他的名字叫陆寒。但是一次误会让我们从此成了陌生人，事情是这样的： 那天在教室，有个人打了他一下，下手挺重的，我听见声音抬头看，就见陆寒捂着脑袋回头冲我大吼：“你干嘛？” 我就奇怪了：“你哪只眼看见我打你了？” 陆寒火了：“你打人还赖？” 又不是我打你的，干嘛冤枉我？我就冲他吼。结果我俩大吵了一架，不欢而散。从此以后，我俩谁也不理谁。后来有几次他对我笑，我假装没看见，就是不想搭理他。我觉得自己好委屈：你被人打了，也不问问是谁打的，就想当然的以为是我打你，我冤不冤啊？ 就这样，好朋友成了陌生人。现在我们还在一起上课，每天抬头不见低头见，这样闹别扭，好难受。可是我死要面子活受罪，就是不愿主动和好。 我现在好后悔：我们应该珍惜友谊，不该为一点小小的误会就翻脸。陆寒，我错了，你能原谅我吗？ 专家点评: 语言平淡 误会 同学们之间，难免会有一些误会，但时间长了，也就忘了。可这次我和同学之间的误会，我永远也忘不了！ 这件事，是发生在上次春游的时候。 那天，蓝蓝的天空万里无云，就像块蓝宝石。这而天，恰好是我们去市郊小雷山春游的日子。每个人怀着激动的心情在学校门口站队，虽然老师大声叫我们不要吵，可这那里能控制得住我们的心情，同学们仍然在下面不停地讨论着怎么玩个痛快。 我们坐上了去小雷山的汽车，人虽然在车里面，而一颗顽皮的心，却早已飞到小雷山“大闹天宫”去了。在车厢里，我们激动的话语充满了整个车厢，人人口水横飞，个个仿佛有千言万语要向别人述说，也有人禁不住美食的诱惑，还没有到春游的地方，就开始分享零食了，虽然满口的零食塞住了一张嘴，可还是不忘跟别人做游戏，“忙”得不亦乐乎。 一路欢声笑语，车不知不觉到了小雷山。车刚一停好，同学们便一窝蜂地冲下车，饱览着小雷山的风景，只见一座高山拔地而起，山上长满青草绿树，绿油油的一片，似乎还散发着一股灵气。我随着队伍向大门走去，但目光始终不离那几座高山，直到门栏把高山挡住了，我的目光才收回。进了小雷山风景区，我们一路往上走，上山就像爬楼梯一样，你追我赶，生怕掉了队，那还有时间观光风景，不知爬了几百级楼梯，才到达山顶。 野餐了！同学们纷纷坐下，将零食拿出来吃。这时我向一个同学跑过去，不小心把靠近悬崖的栏杆附近毛震宇撞倒了。毛震宇踉跄几步，把正在喝水的徐虎绊倒了，这下可好，徐虎的一杯可乐全给了土地公公。徐虎这下就毛了，爬起来对着毛震宇就开起“仗”来，又打又骂。毛震宇摸头不是脑，一下子给惹火了，两个人紧紧地扭打在一起。我回头一看，糟了，一场“战火”被我引发起来。我急忙一手拉开毛震宇，一手拉着徐虎，向他解释：“你错怪了毛震宇同学，是我不小心撞了毛震宇引起的，对不起，我向你赔礼道歉。”徐虎那里听得进去，他坚持说这件事与我无关。我不停地跟他解释、道歉。徐虎只是让我走开，拼了命地跟毛震宇打了起来。我怕他们把事情闹大，只好隔在他俩中间，一边劝解，一边承受着他们的拳脚。最后，还是同学们叫来了老师，才平息了这场本不该发生的“战争”。 这件事虽然平息了，可我的心里却很不平静，我知道这是一场误会，但又不完全是一场误会，我不知道该怎样跟他们解释清楚，也不知道怎样才能消除这场误会，我从这场“误会”中知道了同学之间需要多交流、多沟通的道理。(2008年6月18日) 专家点评: 语言平淡，不会描写 哦，原来是一场误会 在一个夏天里，天气十分晴朗。你快瞧！岸上的一只只雌海龟正在晴朗的天气下安安心心地孵蛋。 突然，一只鬼鬼崇崇的老鼠贼眼地出现在海岸上。过了一会儿，雌海龟王阿姨离开了一会儿。 正在这里，海面上刮起了阵大风，风越刮越大，把雌雄王阿姨离开了一会儿。 正在这时，海面上刮起了一阵大风，风越刮越大，把雌雄王阿姨的蛋给吹走了。说时迟，那时快，老鼠贝贝见了立马扑去，把那个海龟蛋牢牢地抱住。不知过了多久，风浪终于停了。许多雌海龟见此情景都目瞪口呆，惊住了。许多海龟都在想：“我是不是在作白日梦呢？这怎么可能，老鼠只会偷东西，根本不会保护别的动物的东西，如救它们。或许它是一只好老鼠。 正在这时，雌海龟王阿姨回来了。它看见老鼠贝贝鬼鬼崇崇的，而且手中还拿着它刚刚孵出的蛋。便以为老鼠贝贝是来偷蛋的。雌海龟王阿姨刚想到这里，就立马冲上去，抢回自己的蛋。这时的雌海龟王阿姨正好像一只被激怒的狮子。眼里闪着一团怒火，怒气冲冲地说：“你这只臭老鼠，好大的胆子，既然敢在众目睽睽之下来偷我的蛋，你不要命了你。”老鼠贝贝一听，知道雌海龟王阿姨误会了他，便着急地说道：“不是的，我不是来偷蛋的，是刚才刮起大风，把您的蛋给吹走了，幸亏刚才我把蛋给抱住，它才完好无损。”“对对对，我刚才也看见了，隔壁的大家都七嘴八舌地说道。王阿姨听后愧疚地低下了头，对老鼠贝贝说：“对不起。”贝贝听后说：“没关系。” 从那以后，老鼠贝贝和海龟家族成了好朋友。 专家点评: 语言平淡 被误会的感觉 “可恶！敢背叛我们！”“什么啊！谁背叛你们啦！”在一阵阵辩论声中，我被误会了。 “你怎么能背叛我们？”郭睿对我吼道，然后伸手将我一推，我毫无防备的向后退了好几步。就在这时，黄晨曦狐假虎威的说道：“你找扁啊？”说完用那幸灾乐祸的眼神瞟了瞟 咧着嘴笑了。“那你要不要来试试？”我壮着胆大声叫道。黄晨曦知道惹不起学过跆拳道的我，便一言不发了。 “你这个叛徒”朱自强来了，他扬了扬拳头吼道。那一双眼睛仿佛在嘲讽我，想一想之前经常被你们冤枉，今天终于被我逮住了。我的肺都快气炸了。 “是朱自强说你是叛徒的”！郭睿咧嘴笑道。那语气里有一丝冰冷、威逼。“没错就是朱自强说的”，黄晨曦答道，两个人的语气仿佛是商量好的。 “对，就是我，”朱自强咽了咽口水，迟疑的答道。眼里闪过一丝害怕。忽然，一阵风吹来，令我此时感觉到格外的冰冷。 时间在此刻好像僵住了，忽然一声大吼打破了此刻的僵持。“朱自强”我冲上前一把抓住他的衣领，“你这个无耻的家伙”。朱自强不敢看我。“他还骂你呢”郭睿他们还在后面加油添醋。 “你们也好不到哪儿去！”我扔下朱自强愤愤离去。郭睿他们楞在原地。 此时我心里像打翻了五味瓶一样，十分难受，只听见啪啪的脚步声，节奏不一。 被别人误会的感觉真不好受，有苦说不出，欲哭无泪。最可怕的是它伤害了人的心。 专家点评: 语言平淡，表达不准确 写给王虹的回信 王虹同学： 你好！ 我看了你的回信，我很苦恼，我不是自己苦恼，而是为你苦恼，我可以理解你现在的心情，因为我也有类似的经历。上小学三年级的时候，我约了几个好朋友去游乐园玩，下午四点半在时代广场集合，但是我因为作业没写完，没有去。第二天上学，他们生气地问我：“你昨天去哪了？”我害怕地说：“在家里写作业。”“你知不知道我们昨天在时代广场等了多久？你害我们昨天没有去成游乐园，还浪费了我们的时间。”说完，他们就扭头走人了。后来，我在他们的抽屉里每人放了一张道歉卡，然后，我又问他们明天中午到我家玩好吗？他们原先不想到我家来玩，看我很真诚，就答应了，就这样，我们又成了好朋友。所以，王虹，你要从自身找找问题，这并不是百分百都是同学和爸妈的错误，我刚刚听你在信中说答应了朋友的邀请，既然你答应了，你就得守信用，如果你有事情，就应该给同学打个电话说你今天不能去参加他的生日聚会，或第二向同学说明理由，这样就不会产生误会了。我建议你明天真诚地向同学说明理由，再请同学到你家里玩，这样误会就有可能会消解，我相信你会那么做的！祝你圣诞快乐。 专家点评: 结构不完整，语言平淡 我和姐姐的一场误会 从小到大我和姐姐都是无话不说的好姐妹。每一次我和她分离太久，都会互相怀念。我们俩都是最了解对方的，每一次我过生日，她都买来学习用品或礼物送给我。每一次我上她家，她都对我那么热情。但就为了今天这一点点小事而破坏了以前那些美好的时光。 就在今天中午，我们一家人都在吃饭，我最喜欢吃的炸鸡腿离我很远，所以我就站起来抓。刚把鸡腿放进碗里，正要坐下，只听“扑通”一声，我坐到了地上，还把在我跟前的一盘子白菜给掀翻了，弄了我一身，把我平时最喜欢的毛衣给弄脏了。这时，我气冲冲地看着姐姐，心里有着说不出来的伤心。姐姐好像知道错了，低下了头，脸也红了。当时，我一时冲动，便朝她大骂了两句就回屋哭了起来。姐姐过来劝我，我也不理，不知怎么了，像昏了头似的。 过后想起来，却感到很后悔，怎么也说不出当时的心情。唉！我怎么这么糊涂，仅为了这一点点小事而伤了姐妹之间的和气呢？叫人好难受啊！ 专家点评: 描写不生动，详略不得当 一次误会 在我四年级下学期的时候，我的同桌是一名学习不是很好的男生。老师（班主任）让我要经常帮助他。但误会就发生在这里。那次正在上语文课。我的同桌开始有点开小差了。他先拍了拍他前面的那个男生，跟他聊一些与学习无关的话题。但这逃不过老师的“千里眼”，老师点了我的同桌和他前面的那个男生：“你们两个不许讲话！”于是，他们就眼巴巴地看着老师。过了一会儿，我的同桌又有点手发痒了，去拍了拍后面同学的桌子，又跟他聊一些与学习无关的事。这次我拍了拍他，说：“小心被老师发现啊！”这一幕被老师看见了，她以为我在和同桌说话，于是让我下课到她的办公室。到老师办公室时，我向老师说明了原因，老师才向我说了一声：“对不起呀！”后来，每当我看见同桌和别人讲话时，我都会“挺身而出”，让他们不要说话，否则要受罚！每当我让他们不要说话时，老师就会表扬我。 这是一次小小的误会，我以后一定会好好的督促学习不好的同学的！ 专家点评: 语言平淡 误会 我和王宁是一对好朋友，整天形影不离。我们从幼儿园一直到现在都是同一个班。一块儿写字，一块儿回家，一块儿玩耍，所以我们的感情非常好。 今天是我10周岁的生日。王宁就是参加生日宴会的最好的朋友。 一放学，我就满怀喜悦的回到家里，等着朋友们的到来。不一会儿，朋友们都来了，我一看，咦，王宁怎么还没有来，生日宴会要在12点钟举行。时间一分一秒的飞快走过12点，我不免有点着急起来，盼望着早点听到那熟悉脚步声。 一分钟、两分钟、三分钟、四分钟过去了，可还没见王宁的踪影。我焦急万分。在屋子里来回走来走去，心想：“唉呀，王宁怎么还不来呢？她会到哪儿去呢？去网吧了吗？不太可能，她从来不去那地方，要不看路边的老大爷下象棋。也不对，她从来就不为这浪费时间。我连忙给王宁的家里打了一个电话：“喂，阿姨，请问王宁在家吗？”“没有哇，她早就出去了，有事吗？”“噢！没事。”说完，我放下了电话。天快黑了。“她早就把我的生日给忘了”我想。“我再也不理她了，再也不和她一起玩耍了，再也不和她一块写作业了，哼！” 第二天，下课了，王宁跑了过来。想给我解释，我转身就走了。放学了，王宁要和我一块儿回家，我冲出教室。 过了半个月，一封表扬信送到了我们班，那一天，有一位老奶奶突发心脏病，躺倒在路上，正好被王宁碰见了，她连忙拦了一辆出租车，把老奶奶送到了医院，由于当时老奶奶昏迷不醒，也不知道家里人的电话、地址。所以王宁就跑回家向妈妈要了一点钱，替老奶奶垫了医药费，…… 读到这里，我觉得很对不起王宁，下了课，我连忙向王宁道歉，从此我们又成了密不可分的好朋友。 专家点评: 语言平淡，详略不当 一次小小的误会 童年像一叶舟，漂浮在这汪洋大海之中，有时会有大浪将它掀翻，有时会有小浪拍打着船底，这大浪与小浪就好似童年的挫折与喜悦伴随着我们茁壮成长……在我的成长道路上，有过许多酸甜苦辣，其间有高兴、有悲伤、有喜悦、有感动……但唯独那次小小的误会却让我记忆犹新。 记得我上三年级时，我与同桌同学发生了一次争吵、误会。 那天，我在和其他同学一起聊天，不料，我刚走到同方的桌旁，不小心就把他的语文书给弄到了地上，顿时，我慌了神，要知道我的同桌喜欢把小事闹大，一旦闹大了就收不了场。一想到就要“火山爆发”的场面我有些手足无措了，准备趁他没看见的时候，将语文书捡起摆好。可就在这千钧一发之际，他正好走进教室，看到眼前这一幕，顿时两眼瞪得大大的，脸气得通红，冲着我大发雷霆，而我本想走上前去，跟他道一声“对不起！”，可我还没来得及说话，他已经冲向我的方位，故意将我的书重重地摔在了地上，然后破口大骂起来。而我呢，则像一只淋雨的小鸡，没有了还手之力，毕竟他的书也是我弄掉的。我又有什么理由说话呢？谁叫我和这样的人坐在一起呢？此时，泪水已模糊了我的双眼，心中好像打倒了五味瓶一样，五味齐集。也许是伤心，也许是委屈…… 第二天，我本以为昨天的不愉快已经过去了，但他却依旧不与我说话，我和他就这样僵持了近一周，后来，还是我的主动道歉才勉强恢复了这难得的同学关系。这小小的误会竟引起如此大的风波，可见相互尊重，彼此谅解，珍惜难得的友情是多么珍贵啊！如果生活没有友情，将多么单调乏味，色彩将多么单一呀！ 这些珍贵的友情给我们的童年生活添加了鲜艳的色彩，伴随着我们度过这五彩缤纷的童年生活，也将伴我度过美好的一生！友情，就好似人生的精神粮食，在我们失败是安慰我们，在骄傲是提醒我们，让我们在失败中汲取力量，在骄傲中懂得谦虚，好好珍惜友情，让它永远留在我们身边吧！ 专家点评: 语言平淡 误会 一天，我看见同学王宇拿着一支跟我一模一样的钢笔。因为我的这支钢笔丢了，所以我就暗自怀疑是不是王宇偷拿了我的钢笔。 我在下课的时候找到了机会。我偷偷地把这支钢笔放进了我的文具袋里，心里暗自庆幸。眉毛舒展开了，像一条弧线，眼睛眯成了一条缝，张开嘴巴露出了洁白的大门牙，脸上泛着红晕，心里美滋滋的，高兴极了，连回答老师的提问也特别有精神，老师不断地夸奖我。 放学以后，我看见王宇眼中噙着泪水，非常伤心。放学了，我悄悄地跟着他，好奇地趴在他家的窗户上，看见他一走进房间就扑到沙发上大哭起来。 第二天，有位同学告诉他是我拿了他的钢笔，他把我叫到一个很隐蔽的地方，说我的这支钢笔是他的。听了他的话，我非常恼火，气急败坏地对他吼道：“那支钢笔明明是我的，你怎么说是你的呢？再说，你为什么把我的钢笔拿到你的文具袋里呢？你自己也不考虑一下自己有没有过错，真是的！”说完扭身就上楼回教室了。 晚上我回到家里写作业的时候，忽然发现了我的钢笔就在我的笔筒里静静地站着呢！顿时，我心里惭愧极了，决定明天把这支钢笔还给王宇。 第三天，我给王宇同学留了一个字条，是这样写的：“亲爱的王宇，下课后请你到男厕所来一趟。” 下课后，我赶快跑进男厕所等王宇。不一会儿王宇也跑进了男厕所，我惭愧地对他说：“真是对不起你，我昨天不应该对你吼，我的钢笔找到了，是我误会你了。请你原谅我好吗？” “没关系，有句话叫‘不打不成交"，咱们交个朋友吧。” “太好了！谢谢你，王宇”我高兴地跳起来。 就这样，经过了一次误会，我们反而成了非常要好的朋友！ 专家点评: 语句不通顺，语言平淡，不会描写，表达不准确

妈妈，你今天误会我了。“你这几天写不出文章难道是因为我上次让你删了一篇文章吗？这都半个月了！我看是因为你赌气！”你今天一开始说。不是你所想的那样，我不是因为半个月前的那件事，也并不是因为我赌气。原因很简单，我就是没灵感。去年，我写十几篇文章，但没多少精华；今年，暑假都快完了，我却连5篇都没写到，天天坐在书桌想文章，要不就在那儿急，或者坐在电脑前发呆，连在公共汽车上都要构思，但挤出一个字都难。所以，我绝不是像你所说的那样。妈妈，你误会我了。“你做什么事都一样，如果结果不是你所想的那样，你就会生气，就连你跟你爸爸下围棋输了时就会生气。”你又说。其实是这样的，爸爸经常喝完酒后跟我下围棋，他不是连下三四步棋，就是挪动棋子。更甚至，我下了后，他把棋子拿开说该他下……这时，我总告诉他喝酒不好，伤身体，做什么事就迷迷糊糊的，可他不听，天天喝酒。于是，我就生气了。但我生气的原因并不是像你所说的那样啊。妈妈，你又误会我了。“你是太阳月亮吗？碰不得吗？伤害不得吗？杂志社没采用就要伤心。我看我不用‘投资"你了，你可以从绵外转回来，省点钱，‘投资"你有什么用嘛？只会花钱，从不体谅一下父母。”你最后说。我不是只会花钱啊！你知道为什么我一下子要投那么多稿吗？是因为我想自己挣钱，帮你们减少负担。你知道我为什么会由于杂志社没被采用而伤心吗？那是因为我为没有能报答你们的机会而伤心。你知道我为什么会在学习上给自己压力吗？因为我想获得7000元的奖学金，好剩下一笔钱……妈妈，你真的误会我了。这是，你进我的房间了，脸上又雨过天晴了，说：“你千万别误会妈妈哦，我刚才说你写不出文章的那段话是为了让你好好想一想为什么没写出作文来，刺激你写出文章；我说你爱生气的那段话是为了让你改改脾气；我最后说的那段话是为了让你多做点家务，锻炼一下你自己，也希望你不要那么注重结果，不要给自己施加压力……”妈妈，原来不是你误会了我，而是我误会了您啊。

倚靠的造句有：她最后画的一张画像就是你，懒散地倚靠在前门；只有你那皱眉蹙额表情就象是说“我过着糟糕透顶的第三世界的童年生活并且你从我所拥有的这一迷茫的眼神便可辨认得出来”。古人说得好，九折臂而终成良医，有了在哥布林峡谷的经验，我们这个小队相互倚靠着，一步步向峡谷深处挪去。倚靠的造句有：众人纷纷倚靠于身后的石椅上，气喘如牛，背后的阴凉促使火热的内息稍稍降下，眼睛凝望着自己所炼制出来的炉鼎内的丹药，心中不由得缓了一口气，如释重负。挂满回忆的老墙，不要去倚靠，会有时光剥落。扎西拉姆·多多。结构是：倚(左右结构)靠(上下结构)。注音是：一ˇㄎㄠ_。拼音是：yǐkào。词性是：动词。倚靠的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】倚靠yǐkào。(1)靠凭。(2)依赖;依靠。二、引证解释⒈靠凭；将身体靠在他物之上。引《朱子语类》卷六七：“天地必有倚靠处。”明张居正《＜女诫＞直解·专心》：“在家不倚靠门户，窥看外面。”⒉依赖；依靠。引《朱子语类》卷八：“不可倚靠师友。”元马致远《青衫泪》第二折：“侍郎，不争你去了，教我倚靠何人？”明袁宏道《与张幼于书》：“吏而才，是国家大可倚靠人也，如之何而可不用哉！”刘半农《敲冰》诗：“时间啊！你是我们唯一的，真实的资产。我们倚靠着你，切切实实。”⒊指所依赖的人。引清李渔《玉搔头·缔盟》：“小女既嫁了官人，老身没有别的倚靠，也要随到府上过活的。”《红楼梦》第一一八回：“宝_道：‘我想你我既为夫妇，你便是我终身的倚靠。"”三、国语词典靠在某一物体上。如：「他把身子倚靠在树干上。」词语翻译英语toleanon,torestagainst,torelyon,support,backing,backofachair德语Krücke(S)_法语accoter四、网络解释倚靠倚靠是汉语词汇，拼音yǐkào，意思是依赖;依靠。关于倚靠的近义词依偎怀抱依靠关于倚靠的反义词脱离关于倚靠的诗句个个疏来无倚靠才倚靠一笠一蓑堪倚靠关于倚靠的单词restpropagainst关于倚靠的成语求亲靠友卖身投靠冰山难靠投亲靠友靠天吃饭六亲无靠关于倚靠的词语求亲靠友投亲靠友靠天吃饭倚势凌人六亲无靠蒹葭倚玉卖身投靠倚马长才倚官仗势点此查看更多关于倚靠的详细信息

听妈妈讲她小时候，以前他们经常能和邻居几家的小孩在一起，大人们下了班也彼此聊天，说说新鲜事。每逢周末，大家都聚在唯一一个有电视的邻居家里电视看。邻里之间互相帮助和关心，远亲不如近邻嘛！但如今，家家户户都住进了公寓，人们的文化水平提高了，情商似乎也成反比了。许多人只顾自己的生活，根本没有了“邻里”这一概念，搬进了新家，连对门的邻居都没见过。几年前我们全家搬进了一座新的住宅区，设施环境相当齐全，我欣喜地住进了新家。但没过多久，我开始觉得有些不舒适，楼上楼下都在装修，吵得我无法静下心来看书学习，四处弥漫着一种紧张的气氛。向窗外望去，除了有一段间隔的过道，又是一幢楼矗立在眼前。由于是新社区，众多人家还没有住进来，每当我走在几乎没有其他过路人的小区里，都会感到格外不自然。杂乱的装修声停止了，新的住户也搬进来了。但紧随其后的又出现了一个问题。“吱——”电梯门开了，我一看还没有抵达目的地。紧接着又进来了一个人。我和她的目光相会在一起，立刻像触电一般地避开。是我的新邻居啊，但不知怎么的，面对着她，我想不出一句可以说出的话。在电梯间那个狭小的空间里，我双眼直直盯着显示楼层的屏幕，五，四，三，二……时间仿佛是静止了一样，我和我的邻居各自保持距离地站立着，就像两个语言不同的异国人。终于，目的地到了，寂静被打破，我们如释重负，各奔东西。所以每当我乘电梯时，心里都默默祈祷着不要有人再上来，以便不再面对那令人窒息的沉默。难道这就是所谓邻里之间的关系么？就如同陌生人一样的互不相通的关系？其实每个人都不希望是这样的。

他们首先有共性，都是变化的量，但区别是自变量的条件更高。

数值发生变化的量为变量，