概率论问题:若X服从参数为λ的泊松分布，则EX和DX有什么关系？求解释

X：随机变量. P(λ)：随机变量X的分布称为泊松分布,记作P(λ). λ：是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.它是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差,泊松分布P(λ)中唯一的一个参数. k：单位时间内随机事件发生的次数(k=0,1,2,…),如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等. e：自然对数. P.S.基本就这么理解,没明白的地方请指出来.

离散型随机变量：二项分布与泊松分布。连续型随机变量：正态分布。1、离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的，则为离散变量。例如，企业个数、职工人数、设备台数等。只能按计量单位数计数，这种变量的数值一般用计数方法取得。2、连续随机变量，在一定区间内可以任意取值的变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。例如， 生产零件 的 规格尺寸 , 人体测量 的身高、体重、胸围等为连续变量，其数值只能用测量或计量的方法取得。扩展资料：区别离散型随机变量只可能出现可数型的实现值，比如自然数集，{0,1}等等，常见的有二项随机变量，泊松随机变量等。连续型随机变量的实现值是属于不可数集合的，比如(0,1]，实数集，常见的有正态分布，指数分布，均匀分布等。参考资料：百度百科-离散型随机变量参考资料：百度百科-连续型随机变量

泊松分布随机变量，可以一起复制吗？也是可以去复制的没人提的

因为x服从参数为λ的泊松分布，那么可知E(X)=λ，D(X)=λ。而D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2，那么E(X^2)=λ+λ^2又因为E[(X-1)(X-2)]=E(X^2-3X+2)=E(X^2)-E(3X)+E(2)=λ+λ^2-3λ+2=λ^2-2λ+2由题意可知，λ^2-2λ+2=1，解的λ=1。

泊松分布是一种离散型概率分布，用于描述在一段时间或区间内，某一事件发生的次数。其概率质量函数为：$$P(X=m)=frac{lambda^me^{-lambda}}{m!}$$其中，$lambda$为事件发生的平均次数，m为实际发生的次数。该分布的特点是：平均值等于方差，即$E(X)=Var(X)=lambda$。举个例子，假设某商店每小时平均有5名顾客进店，那么在某一小时内，有0、1、2、3、4、5……名顾客进店的概率分别为：$$P(X=0)=frac{5^0e^{-5}}{0!}=0.0067$$$$P(X=1)=frac{5^1e^{-5}}{1!}=0.0337$$$$P(X=2)=frac{5^2e^{-5}}{2!}=0.0842$$$$P(X=3)=frac{5^3e^{-5}}{3!}=0.1404$$$$P(X=4)=frac{5^4e^{-5}}{4!}=0.1755$$$$P(X=5)=frac{5^5e^{-5}}{5!}=0.1755$$……以此类推。因为泊松分布是一个概率分布，所以所有可能的概率之和应该等于1，即：$$sum_{m=0}^{infty}frac{lambda^me^{-lambda}}{m!}=1$$这个式子其实就是泊松分布的概率质量函数的和。

#include "stdio.h" #include "conio.h" #include "stdlib.h" #define MAXNUM 8 #define MAXTIME 10000 float p_before[MAXNUM]={0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.1, 0.2, 0.1}; //预期概率 float p_after[MAXNUM]; //计算后的概率 float cnt[MAXNUM]; //记录实际出现的概率 void init() { int i; float total=0; for(i=MAXNUM-1;i>=0;i--) { total+=p_before; p_after=p_before/total; cnt=0; } } int randp(float p) //调用本函数将以p的概率返回1，以（1－p）的概率返回0 { float rand_num ; rand_num=random(1000) ; //产生一个 0～(MAXNUM-1) 之间的整数 if (rand_num < 1000*p) return(1) ; else return(0) ; } int randnum() { int i; for(i=0;i<MAXNUM;i++) if(randp(p_after)) return(i); return(MAXNUM-1); } main() { int i,num; init(0); for(i=0;i<MAXTIME;i++) { num=randnum(); cnt[num]++; } for(i=0;i<MAXNUM;i++) printf("cnt[%d]=%.4f, p_before[%d]=%.4f ",i,cnt/MAXTIME,i,p_before); getch(); }

泊松分布P(λ)中只有一个参数λ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差现在X是服从参数为2的泊松分布，所以E(X)=D(X)=2

间本来就有一种隔阂,但是有些人互相关爱,让他们更加亲近、和谐、还记得那一天发生的事…… 那天,要数学考试.离考试还有五分钟的时候,我再一次检查我的文具盒,看看文具准备好了没.中性笔,好好地躺在文具盒中；铅笔,乖乖地趴在文具盒里内；橡皮,安静地坐在文具盒里；尺子,咦?尺子跑哪去了?我再一次检查,嘴里还喃喃自语“中性笔,铅笔,橡皮……”还是不见尺子.我看了看表,糟了,快上课了,怎么办?怎

简单计算一下，答案如图所示

P(X=k)=(λ^k/k!) * e^(-λ) E(X)=λ P(X=1)=(λ^1/1!) * e^(-λ)=λ * e^(-λ) P(X=2)=(λ^2/2!) * e^(-λ)=0.5λ^2 * e^(-λ) λ * e^(-λ) = 0.5λ^2 * e^(-λ) λ=0或λ=2 λ=0舍去,故λ=2 E(X)=2

P{X=1}=P{X=2}，λ*e^-λ=λ^2*e^-λ/2，λ=λ^2/2，λ=2，P{X=4}=2^4*e^-2/4!=2e^-2/3。随机变量分为离散型随机变量与 非离散型随机变量两种，随机变量的函数仍为随机变量。有些随机变量,它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，也可以说概率1以一定的规律分布在各个可能值上。这种随机变量称为"离散型随机变量"。扩展资料：离散型随机变量概率分布定义1：如果随机变量X只可能取有限个或至多可列个值，则称X为离散型随机变量。定义2：设X为离散型随机变量，它的一切可能取值为X1，X2，……，Xn，……，记P=P{X=xn},n=1,2...称上式为X的概率函数，又称为X的概率分布，简称分布。应用范围：自变量的变换、卷积和、傅里叶级数、傅里叶变换、Z变换。

P(X=2)=[9e^(-3)]/2

不是，是否平稳得根据相关函数来判断

X~π（2） E（x）=2 D(X)=2 D（X）=E(X^2)-[E(X)]^2 2=E（X^2）-4 E（X^2）=6

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P(x=k)=∑k=0~无穷1/k!*e-1P(Y=0)=P(X<=1)=P(X=0)+P(X=1)=2e-1；P(Y=1)=P(X＞1)=1-P(X<=1)=1-2e-1

泊松分布只能取整数值，所以P(X≥10)=P(X=10)+P(X=11)+P(X=12)+...，P(X≥11)=P(X=11)+P(X=12)+...，两者相减就是P(X≥10)-P(X≥11)=P(X=10)。

因题干条件不完整，缺少文字，不能正常作答。

随机变量x服从参数为λ的泊松分布p{x=k}=e^(-λ)*λ^k/k!p{x=1}=e^(-λ)*λ^1/1!p{x=2}=e^(-λ)*λ^2/2!若p{x=1}=p{x=2}λ=2e(x)=d(x)=2如有意见，欢迎讨论，共同学习；如有帮助，请选为满意回答！

E(x)=u2211x*px=u2211{[n*1/2n(n+1)]+[-n*1/2n(n+1)]} (n=1,2,...) =u2211[(n-n)*1/2n(n+1)] =0

X：随机变量. P(λ)：随机变量X的分布称为泊松分布,记作P(λ). λ：是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.它是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差,泊松分布P(λ)中唯一的一个参数. k：单位时间内随机事件发生的次数(k=0,1,2,…),如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等. e：自然对数. P.S.基本就这么理解,没明白的地方请指出来.

你好！二项分布与泊松分布是离散型随机变量，正态分布是连续型随机变量。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

这个表明，随机变量X服从泊松分布，求X的函数x^2的期望。用随机变量函数的期望公式求解即可。解答见下图：

泊松分布P (λ)中只有一个参数λ ,它既是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差 现在X是服从参数为2的泊松分布, 所以E(X)=D(X)=2

　　你好　　这题的思路是把期望展开，然后利用泊松分布的概率质量公式将期望的表达式进行整理，具体步骤如下　　最后的结果是(1-e^{-λ})/λ　　如果发现有问题的话，再问我吧 望采纳

泊松分布P (λ)中只有一个参数λ ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差现在X是服从参数为2的泊松分布，所以E(X)=D(X)=2

因为是泊松分布所以E（x）=D（x）=2，根据公式D（x）=E（x^2）-E^2(X) , E(X^2)=D(X)+E^2(x)=2+4=6

泊松分布的特征函数如下：泊松分布概率密度函数是P{X=k}=λ^k/（k！e^λ）k=0，1，2……k代表的是变量的值。泊松分布的参数λ是单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生次数。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。泊松分布的期望和方差相等，当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。分布函数：分布函数（英文Cumulative Distribution Function, 简称CDF），是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。若已知X的分布函数，就可以知道X落在任一区间上的概率，在这个意义上说，分布函数完整地描述了随机变量的统计规律性。如果将X看成是数轴上的随机点的坐标，那么，分布函数F（x）在x处的函数值就表示X落在区间上的概率。

X：随机变量。P(λ)：随机变量X的分布称为泊松分布，记作P(λ)。λ：是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。它是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差，泊松分布P(λ)中唯一的一个参数。k：单位时间内随机事件发生的次数(k=0,1,2,…),如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等。e：自然对数。P.S.基本就这么理解，没明白的地方请指出来。

ξ这个符号的意思是：表示数学上的随机变量。ξ（ξ）Xi（大写Ξ，小写ξ），是第十四个希腊字母。希腊字母柯西Ξ大写Ξ用于：粒子物理学中的Ξ重子小写ξ用于：数学上的随机变量西里尔字母的u046e（Ksi)是由Xi演变而成。按照随机变量可能取得的值，可以把它们分为两种基本类型：1、离散型离散型（discrete）随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。2、连续型连续型（continuous）随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。

P（X/Y<0）=0.5本题使用正态分布与独立性分析：（x，y）~N（0，0，1，1，0）说明X~N(0,1),Y~N(0,1)且X与Y独立X/Y<0，即X与Y反号所以 P（X/Y<0）=P(X>0,Y<0)+P(X<0,Y>0)=P(X>0)P(Y<0)+P(X<0)P(Y>0)=0.5×0.5+0.5×0.5=0.5二维随机变量( 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。扩展资料：在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。在实际问题中通常用它来表征多个独立操作的随机试验结果或多种有独立来源的随机因素的概率特性，因此它对于概率统计的应用是十分重要的。参考资料来源：百度百科——二维随机变量

泊松分布的期望和方差均为 λ（就是参数）。所以E（Y）=2*E（X）-2=2E（Y）=2

说下λ（poisson分布参数）的意义吧λ表示在一定时间（单位时间）内事件发生的平均次数。例如在一天内访问某个商场的人数服从poisson分布，并且估计出平均人数为x人，这里poisson分布的参数就是平均人数。与λ相对，1/λ为指数分布的期望，表示需要的时间（每个事件）LZ是不是要按照实际意义去计算λ？

P（x=k）=（m^k/k!)*e^(-m)x=1,x=2,x=0分别代入3p(X=1)+2P(X=2)=4P(X=0),化简3u+u^2-4=0u=1X~P(1)E(X)=D(X)=1扩展资料在做实验时，常常是相对于试验结果本身而言，主要还是对结果的某些函数感兴趣。例如，在掷骰子时；常常关心的是两颗骰子的点和数，而并不真正关心其实际结果，就是说，我们关心的也许是其点和数为7，而并不关心其实际结果是否是（1，6）或（2，5）或（3，4）或（4，3）或（5，2）或（6，1）。我们关注的这些量，或者更形式的说，这些定义在样本空间上的实值函数，称为随机变量。因为随机变量的值是由试验结果决定的，所以我们可以给随机变量的可能值指定概率。

随机变量X服从参数为λ的泊松分布 P{X=k}=e^(-λ) * λ^k / k! P{X=1}=e^(-λ) * λ^1 / 1! P{X=2}=e^(-λ) * λ^2 / 2! 若P{X=1}=P{X=2} λ=2 E(x)=D(x)=2 如有意见,欢迎讨论,共同学习；如有帮助,

P（X<=1 )=P(X=1)

因P{X大于=10}=P10+P11+P12+......P{X大于=11}=P11+P12+......故P{X大于=10}-P{X大于=11}=(P10+P11+P12+......) - (P11+P12+......) = P10

泊松分布的期望就是参数值，所以此题就是求X=2的概率，如图代公式即得。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

答案如图所示，有任何疑惑，欢迎追问

泊松分布的期望Ex=λ=4,Dx=λ=4 PS：泊松分布式(λ^k)/k!*e(-λ)

设X=k时概率最大P(X=k)/P(X=k+1)=[λ^k*e^(-λ)/k!]/[λ^(k+1)*e^(-λ)/(k+1)!]=(k+1)/λ>=1即k>=λ-1P(X=k)/P(X=k-1)=[λ^k*e^(-λ)/k!]/[λ^(k-1)*e^(-λ)/(k-1)!]=λ/k>=1即k<=λ故当λ为整数时，k=λ或λ-1时，概率最大当λ不为整数时，k=[λ]时，概率最大

依题意可以得到λ=3,； 所以E(X)=D(X)=3; 而D(X)=E(X^2)-E(X)^2=3; 所以E(X^2)=E(X)^2+D(X)=12；

泊松分布的期望Ex=λ=4,Dx=λ=4 PS：泊松分布式(λ^k)/k!*e(-λ)

因为X服从参数为1的泊松分布,所以P(X=k)=[e^(-1)*1^k]/k!=e^(-1)/k!, P(X>0)=1-P(X=0)=1-e^(-1)/0!=1-e^(-1)=(e-1)/e

过程的话，有些符号不会打。但有这样的结论：泊松分布的数学期望与方差相等，都等于参数λ.因为泊松分布只含有一个参数，只要知道它的数学期望或者方差就能完全确定它的分布

概率论中常用的一种离散型概率分布。若随机变量 X 只取非负整数值，取k值的概率为λke-l/k!(记作P (k；λ)，其中k可以等于0，1，2，则随机变量X 的分布称为泊松分布，记作P(λ)。这个分布是S.-D.泊松研究二项分布的渐近公式是时提出来的。泊松分布P (λ)中只有一个参数λ ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差。在实际事例中，当一个随机事件，例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等，以固定的平均瞬时速率 λ(或称密度)随机且独立地出现时，那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布。因此泊松分布在管理科学，运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。 泊松分布（Poisson distribution），台译卜瓦松分布，是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discrete probability distribution），由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denis Poisson）在1838年时发表。 泊松分布的概率密度函数为： P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!} 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等。(Poisson distribution），-{zh-cn:台译卜瓦松分布;zh-tw:也译为布瓦松分布，布阿松分布，波以松分布等}-，是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discrete probability distribution），由法国数学家（Siméon-Denis Poisson）在1838年时发表。泊松分布的概率密度函数为：:P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!}泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等。观察事物平均发生m次的条件下，实际发生x次的概率P（x）可用下式表示： 　　P（x）=（mx/x！）e-m　　称为泊松分布。例如采用0.05J/m2紫外线照射大肠杆菌时，每个基因组（～4×106核苷酸对）平均产生3个嘧啶二体。实际上每个基因组二体的分布是服从泊松分布的，将取如下形式：　　P（0）＝e-3＝0.05；　　P（1）=（3/1！）e-3=0.15；　　P（2）=（32/2！）e-3=0.22；　　P（3）=0.22；　　P（4）=0.17；……　　P（0）是未产生二体的菌的存在概率，实际上其值的5％与采用0.05J/m2照射时的大肠杆菌uvrA-株，recA-株（除去既不能修复又不能重组修复的二重突变）的生存率是一致的。由于该菌株每个基因组有一个二体就是致死量，因此P（1），P（2）……就意味着全部死亡的概率。一种累计随机事件发生次数的最基本的独立增量过程。例如随着时间增长累计某电话交换台收到的呼唤次数,就构成一个泊松过程。用数学语言说,满足下列三条件的随机过程X={X(t),t≥0}叫做泊松过程。①P(X(0)=0)=1。②不相交区间上增量相互独立，即对一切0≤t1<t2<…<tn,X(t1),X(t2)-X(t1),…,X(tn)-X(tn-1)相互独立。③增量X(t)-X(s) (t>s)的概率分布为泊松分布,即，式中Λ(t)为非降非负函数。若X还满足④X(t)-X(s)的分布仅依赖于t-s，则称X为齐次泊松过程；这时Λ(t)=λt，式中常数λ>0称为过程的强度，因为EX(t)=Λ(t)=λt,λ等于单位时间内事件的平均发生次数。非齐次泊松过程可通过时间尺度的变换变为齐次泊松过程。对泊松过程,通常可取它的每个样本函数都是跃度为1的左(或右)连续阶梯函数。可以证明，样本函数具有这一性质的、随机连续的独立增量过程必是泊松过程，因而泊松过程是描写随机事件累计发生次数的基本数学模型之一。直观上,只要随机事件在不相交时间区间是独立发生的,而且在充分小的区间上最多只发生一次，它们的累计次数就是一个泊松过程。在应用中很多场合都近似地满足这些条件。例如某系统在时段【0,t)内产生故障的次数,一真空管在加热t秒后阴极发射的电子总数,都可假定为泊松过程。1943年C.帕尔姆在电话业务问题的研究中运用了这一过程，后来Α.Я.辛钦于50年代在服务系统的研究中又进一步发展了它。 　　齐次泊松过程的特征 　描述随机事件累计发生次数的过程通常称为计数过程（见点过程）。一个简单而且局部有限的计数过程｛X(t)，t≥0｝，往往也可以用它依次发生跳跃(即发生随机事件)的时刻{Tn，n≥1}来规定，即取T0=0，Tn＝inf{t:X(t)≥n}，n≥1，而当Tn<t≤Tn+1时，X（t）＝n。若以，表示X(t)发生相邻两次跳跃的时间间距，则计数过程是齐次泊松过程的充分必要条件为{τn，n≥1}是相互独立同分布的，且，其中λ为某一非负常数。齐次泊松过程的另一个特征是:固定t,X(t)是参数为λt的泊松分布随机变量，而当X(t)=k已知的条件下,X的k个跳跃时刻与 k个在［0,t)上均匀分布且相互独立的随机变量的次序统计量（见统计量）有相同的分布。泊松过程的这一特征常作为构造多指标泊松过程的出发点。从马尔可夫过程来看，齐次泊松过程是时间空间都为齐次的纯生马尔可夫链。从鞅来看，齐次泊松过程X是使{X(t)-λt,t≥0}为鞅的跃度为1的计数过程。 　　泊松过程的推广 　较泊松过程稍为广泛的计数过程是更新过程，更新过程的跳跃时间间距是相互独立同分布的，但不一定是指数分布。这类过程常被用来描写某些设备的累计故障次数。若对跳跃时间间距不作任何假定，就成为一般的计数过程或称一维点过程。假如某设备在【0，t)时段内故障的累计次数N(t)是泊松过程，而每次故障造成的耗损不尽相同,用随机变量Yi表示第i次耗损，则在【0,t)内总的耗损为。当{N(t)，t≥0}为齐次泊松过程，{Yi,i≥1}又是相互独立同分布且与｛N(t)｝独立时,X=｛X(t)，t≥0｝称为复合泊松过程。由于{N(t),t≥0}可以用其跳跃时刻{Ti,i≥1}来规定,因而复合泊松过程可用{(TnYn),n≥1}来规定,即。若对{(Tn,Yn),n≥1}的统计特性不作任何假定，这样规定的X 便是一种一般地描述系统跳跃变化的随机过程，常称为标值点过程，也称多变点过程或跳跃过程。 　　泊松过程除作为计数过程的一种重要数学模型外，又是众多重要随机过程的特例。独立增量过程的莱维－伊藤分解表明,利用它还可构成一般的独立增量过程,因而它在随机过程中占有特殊地位，也有人把它与布朗运动一起称之为随机过程的基石。

率论中常用的一种离散型概率分布.若随机变量nbsp;Xnbsp;只取非负整数值,取k值的概率为λke-l/k!(记作Pnbsp;(k；λ),其中k可以等于0,1,2,则随机变量Xnbsp;的分布称为泊松分布,记作P(λ).这个分布是S.-D.泊松研究二项分布的渐近公式是时提出来的.泊松分布Pnbsp;(λ)中只有一个参数λnbsp;,它既是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差.在实际事例中,当一个随机事件,例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等,以固定的平均瞬时速率nbsp;λ(或称密度)随机且独立地出现时,那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布.因此泊松分布在管理科学,运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位.nbsp;nbsp;nbsp;泊松分布（Poissonnbsp;distribution）,台译卜瓦松分布,是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discretenbsp;probabilitynbsp;distribution）,由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denisnbsp;Poisson）在1838年时发表.nbsp;泊松分布的概率密度函数为：nbsp;P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!}nbsp;泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.nbsp;泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数.如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等.nbsp;nbsp;(Poissonnbsp;distribution）,-{zh-cn:台译卜瓦松分布;zh-tw:也译为布瓦松分布,布阿松分布,波以松分布等}-,是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discretenbsp;probabilitynbsp;distribution）,由法国数学家（Siméon-Denisnbsp;Poisson）在1838年时发表.nbsp;nbsp;泊松分布的概率密度函数为：nbsp;nbsp;:P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!}nbsp;nbsp;泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.nbsp;nbsp;泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数.如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等.nbsp;nbsp;观察事物平均发生m次的条件下,实际发生x次的概率P（x）可用下式表示：nbsp;nbsp;nbsp;P（x）=（mx/x!）e-mnbsp;nbsp;称为泊松分布.例如采用0.05J/m2紫外线照射大肠杆菌时,每个基因组（～4×106核苷酸对）平均产生3个嘧啶二体.实际上每个基因组二体的分布是服从泊松分布的,将取如下形式：nbsp;nbsp;P（0）＝e-3＝0.05；nbsp;nbsp;P（1）=（3/1!）e-3=0.15；nbsp;nbsp;P（2）=（32/2!）e-3=0.22；nbsp;nbsp;P（3）=0.22；nbsp;nbsp;P（4）=0.17；……nbsp;nbsp;P（0）是未产生二体的菌的存在概率,实际上其值的5％与采用0.05J/m2照射时的大肠杆菌uvrA-株,recA-株（除去既不能修复又不能重组修复的二重突变）的生存率是一致的.由于该菌株每个基因组有一个二体就是致死量,因此P（1）,P（2）……就意味着全部死亡的概率.

好奇每个人从哭声中开始来到了这个五彩斑斓的世界。童年就像是一本历史书，记载下我所有的天真浪漫，也引发了我的好奇心。记得去年夏天，我在家门口的花丛中看见了几只瓢虫，看到这些大大小小的瓢虫，我产生了一些想法。我捉了一些瓢虫回家，把它们放在一个透明的瓶子里，开始观察。先找一找它的眼睛在哪里？首先一点我敢肯定，瓢虫是有眼睛的，要不它怎么看东西呢？但是我左找右找也找不到，可能是它的眼睛太小了。于是我便“请”来了放大镜帮忙。在放大镜下一看，我便找到了答案：在瓢虫圆圆的身子前，有一个圆圆的小东西，可能这就是它的脑袋；在它的脑袋两端各有一个小小的黑点儿，想必这就是瓢虫的眼睛了。那瓢虫有几只脚呢？我把抓到的瓢虫拿出一只，想把它的身子反过来，看看它有几只脚，可是它在桌子上乱跑，我怎么也捉不住它，最后终于把它捉住了，可是也不知是怎么回事，这只瓢虫只有5只脚。于是我又拿出一只，想证实一下是不是所有的瓢虫都只有5只脚，可以不小心让它给飞了。没办法，我又拿出一只，结果又给飞了，我有点儿想放弃了。但一想，我怎么能这么轻易就放弃呢？于是我又重新找回了信心。小心翼翼地拿出一只瓢虫，成功的发现了：原来瓢虫有6只脚。作文剩下最后一个问题：瓢虫到底是害虫还是益虫？我把瓢虫放到院子了，通过观察发现它们当中只有一个是益虫，它就是“七星瓢虫”。通过从书中查找资料，我还知道：七星瓢虫是橙黄色的，背上有七个黑点，又叫花大姐。七星瓢虫专吃一种叫蚜虫的害虫，蚜虫又叫腻虫，专门把嘴刺进植物表皮的汁液，使植物枯黄死掉。而七星瓢虫一天能吃一百多只蚜虫，所以瓢虫中只有七星瓢虫是益虫，其他的都是害虫。我兴奋的叫了一声，因为我终于发现了瓢虫的秘密：瓢虫的眼睛在它小脑袋的两端；瓢虫有6只脚；瓢虫中只有七星瓢虫是益虫。作文啊，我为我的发现而感到自豪！我有一颗好奇的心，好奇于世界的万物，我会提出一连串稀奇古怪的问题。我深知，只有巩固好书本上的知识，多阅读课外书，才能解决这些问题。

　　在现实生活或工作学习中，大家都写过作文，肯定对各类作文都很熟悉吧，写作文可以锻炼我们的独处习惯，让自己的心静下来，思考自己未来的方向。你知道作文怎样才能写的好吗？以下是我收集整理的好奇心小学作文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。 好奇心小学作文1 　　好奇心是每个人必有的，在好奇心的驱使下，我们会发现许多东西，我也有这么一段经历，在好奇心下，我发现了…… 　　记得在从前，我一直对力量很大的蚂蚁充满了好奇，一直都在仔细地研究它，但有一个问题一直缠绕着我：蚂蚁的家一般在哪种地方？平时经常见蚂蚁们在搬东西，却不知往哪里搬，在附近又没看到巢，今天，我就来研究研究。 　　到了楼下花园，我便开始寻找蚂蚁。不一会，我便看到一群蚂蚁，它们在搬动东西，真是天助我也，肯定是往巢里搬。于是，我们放了一些颜色鲜艳的朱古丽在蚂蚁群中，因为在草丛里跟踪蚂蚁相当困难，不一会儿就会跟丢，放点朱古丽我就跟着颜色走。 　　我一直盯着朱古丽的前进而前进，连眼都不敢眨一下，生怕哪一瞬间，蚂蚁会钻进地底似的。跟踪了许久，我往前看，蚂蚁群不见了，一定就在这附近，我兴奋得一蹦三尺高，差点在草丛里打起滚来，现在就是等待，看古丽豆在哪里消失。突然，古丽豆闪了一下，就不见了，一定是蚁巢，在哪儿，我赶忙起步，三步并做两步，以刘翔12秒八八的时速冲到了古丽豆消失的地方。哈，终于让我找着了！我用了九牛二虎之力，终于把土给挖开了，在我眼前，出现了蚂蚁一片忙碌的景象。这就是蚁巢，我终于见着了，忽然，我惊住了，这就是蚁巢吗？在里面只有和平、充实和忙碌，而我们人类呢？战争到处都是，闹饥荒的城市到处都有，我们与蚂蚁简直是两个极端。面对蚂蚁，我们真的无地自容。我们也许该扪心自问，我们真的满足了现在的生活吗？现在的我们也许该向蚂蚁学习学习，用自己的手去改变未来，用自己的双手去创造未来，向自己梦想中的世界进发。 　　在发现蚁巢的过程中，我不仅知道蚁巢在哪，我还知道人生是要去奋斗的，让我们准备就绪，出发！ 好奇心小学作文2 　　我们的世界就像一座伸手不见五指的城堡，而我们就生活在城堡的最下面，而好奇心，则是上帝为我们准备的照明灯，有的人用它越走越高，最终走上城堡最高处进入光明的天堂。而有的人则用一系列的借口将它抛弃，结果只能永远生活在黑暗之中。 　　牛顿曾经说过：真理世界就像一片汪洋的大海，而我只是一个好奇的孩子，偶尔拾起一两块美丽的贝壳，这是多么谦逊的话，一个创立了经典力学和微积分的伟大科学家，岂止是一个好奇的孩子，而他的伟大的成就又岂止是一两块美丽的贝壳，不，当然不是！我们在感叹牛顿伟大成就的时候，是否还记得那个故事，即牛顿被苹果砸到的故事，且不管故事是否真实，我都想说，牛顿的确是一个孩子，只不过，他的好奇心特别强罢了。正是因这份强烈的好奇心，才使牛顿被苹果砸了之后，提出了伟大的万有引力定律。 　　牛顿的好奇心，使牛顿创造了巨大的成就，但是生活在现代化社会中的我们周围依然有许多尚未解开的谜团。期待着像牛顿那样的人去一一解开，而我们是否应该做些什么呢？ 　　我们羡慕牛顿，把牛顿做为自己的榜样，是希望获得像牛顿一样的成就，但是我们应该首先拥有像牛顿那样强烈的好奇心。 　　好奇心，我们每个人都曾拥有过，夜空中出现一颗流星，我们充满期待的希望再出现一颗，并不断向四周的人询问出现流星的原因，这就是好奇心，好奇心往往激发人们对某一事物的兴趣，激发起人们心中的斗志，从而专注而长久的进行某一项工作而不觉得劳累，不觉得乏味，这就是好奇心的魅力。 　　其实有时好好想一下，好奇心其实就像是小孩子的倔脾气，越是不明白，越是要把它弄明白。因此，牛顿说他是一个孩子，也在情理之中。 　　保持一颗好奇心，努力追求事物的本质，创造更辉煌的成就，努力吧！ 　　打字不易，请及时采纳，要是有其他疑问，请追问，直到采纳为止。 好奇心小学作文3 　　大家有没有感觉，随着年龄的增长，我们的好奇心在逐渐下将，因此，我们的创造力下降了，我们缺少创新精神。 　　在国外，有一位母亲，有一天指着盒子上的圆圈问自己正在上幼儿园的儿子，这是什么？儿子回答说：这是字母“O”，这个母亲先是很惊讶，这不应该是属于儿子这个年龄应该有的，继而很生气，便将儿子所在的幼儿园告上法庭，原因是他们扼杀了儿子的好奇心，一个圆圈在一个孩子眼中可以想象于任何东西，而不是仅仅限制于一个字母“O”，而这个母亲仅用了一个例子就胜诉了。 　　在一片湖泊中有一只天鹅，而这只天鹅却无法飞上天，因为天鹅在起飞前总要先向前滑一段时间，而这片湖泊的面积太小，不足以让天鹅飞起，于是这只天鹅便被困在了这片湖泊中。孩子的好奇心是很大的，如果你限制他们的思想，他们将像这只天鹅一样，被困在湖泊中无法飞起。 　　之前看到一组图片的名字叫“珠宝”，而点开之后发现，里面是各种壳类昆虫身上的纹路，摄影师将他们记录的如此细致，后来想，作者为什么取名为“珠宝”，而不是“昆虫集”呢？转眼一想，这便是我们庸俗的地方，这难道不是经大自然雕琢的珍贵的“珠宝”吗？试想一下，如果是我们遇到这类昆虫，是选择像摄影师那样去细致的观察，还是选择避而远之，我想也许大部分人会选择后者吧！所以，好奇心，我们不要丢掉它，因为它不仅有对世界的好奇，还有对生活的热爱。 　　生活中处处充满神奇的东西，所以要允许一些美丽的意外在你的生活中像花一样绽放，很多时候，当你看到一些真正美丽的东西之后，你会更加心怀谦虚；当你接触到一些真正优秀和精彩之后，你才知道人生该如何去努力，走哪个方向，该如何去自我完善。 好奇心小学作文4 　　快要上自习课了，我从操场上一路小跑，气喘吁吁地走进了教室。回到自己的座位上，我发现前面的桌子上有一张小小的单子。 　　呀！这会不会是什么秘密？好奇心驱使我把单子拿过来看看，我边想边伸出手来。这时，我往前面看了一眼，咦！前面的桌子上都有，怎么就我们后面两排的同学没发到？头往上一抬，一行白色的粉笔字映入我的眼帘：没发到单子的同学可以不写了。看到这句话，我一惊。写什么呢？不会写一篇作文吧？想到这，我吓得赶紧把手缩了回来。 　　上课铃声响了，同学们有说有笑，三三两两地回到了教室。当他们发现后面两排同学没发到单子时，就有了各种“哀嚎”：“呜呜呜，老妈，你为什么要把我生这么矮？”“老师，这样不公平，高个子还可以不做作业啊？”埋怨声一声高过一声，不过，古灵精怪的他们很快就有了办法。 　　你看，施佳佳的脸上挂着一抹邪恶的微笑向我走来：“杨小畅，你猜猜这张纸条写了点什么呀？很有意思的，送给你吧。”看着和往日相比格外诡异的佳佳，我心想：以前，老师发东西时，别说是纸了，连垃圾都有人抢。今儿个怎么了？一向小气的施佳佳会这么好心？里面肯定有猫腻！想到这，我连忙推辞：“不用了不用了，今天作业老多的，没工夫猜。”我“谜”字还没说出口，同桌一脸好奇地说：“施佳佳，她不要给我吧！我最喜欢猜谜了？这上面到底写了点什么？” 　　看着我的同桌要上当了，我边挥手边摇头，暗示他不要拿这张纸，而他却用鄙夷的眼光瞧了瞧我。唉！真是狗咬吕洞宾，不识好人心啊。果然，没过一会儿，我明智的选择就体现出来了。同桌望着单子目瞪口呆了几秒，然后发出了“杀猪般”的尖叫。他追上刚刚溜走的施佳佳，可这张纸条怎么也塞不回去了。 　　当他一字一句读着：“请你在今晚七点观看开学第一课，并写好观后感交给班主任。”时，我很好奇，为什么老师只发了一部分的纸条？我真想问问来上课的老师，可我知道好奇心会害死“猫”的。于是，我紧紧地捂住了自己的嘴巴。 好奇心小学作文5 　　小时候嘛，总是这想东东，那想碰碰的，反正无一不吸引着我的好奇心。 　　大概两三岁吧，我突然发现了一个叫“镜子”的东西，让我觉得很奇怪，哎呀！为什么我往镜子前面一站，那个东西里面也有一个我呀？好奇怪呀。这个大疑团缠了我好几天了。终于，今天爸爸妈妈都出门了，哈哈！我的“研究”要开始了。 　　我走到家里最大的一面镜子前面，一个转身，面对着镜子。果然不出我所料镜子里那个人也面对着我。嘿！真奇怪这个人怎么和我长的那么像呢？不！是一摸一样。我举起右手，哈哈！她举得是左手，：“太好了，太好了！世界上没有两个我了！”我高兴的手舞足蹈。正当我陶醉在自己的新发现中时，渐渐的我又发现这个女孩除了和我方向是反的以外其他都像的无可挑剔。我急了，是不是我有一个孪生妹妹呀？妈妈为什么没有跟我提起过呀，我怎么不知道呀？（哼，老妈我要找你算账！为什么不告诉我？）我正疑惑的直朝镜子眨巴眼睛，我走近一点，镜子力的人也大一点，她为什么不出来呀、不想和我一起玩吗？不行我一定要把她拉出来，这样我不又多了一个美美了吗？好奇心驱使这我，我我心理一阵痒痒，便伸手去拽她，想把她从镜子里拽出来。呵！她也同我做同一个动作，像是要把我拽到镜子里去，我也愿意便伸出自己的手。她也做同一个动作，这可把我惹火了。我举起小椅子，想吓唬吓唬她谁知道她也举起椅子（就连椅子也和我一模一样！）又气又累的我扔下椅子，自己玩去了，（我把你闷死！）。 　　人生中最美好的是童年，童年很短，需要你用童心、童真、童趣来充实，而充实童年的很大一部分就是好奇心，如果没有好奇心，那还会有童心、童真、童趣吗？那样的童年还充实吗？还快乐吗？ 好奇心小学作文6 　　我的好奇心很强，我所想知道的事情犹如天上的繁星一样，数不胜数，世间的万物在我心里都埋有一颗好奇的种子。例如，深海里的水母为什么会发光？现在的电脑为什么还“上知天文，下知地理？”一切的一切都不可忽视。 　　从小，我就对太空，外星之类的格外感兴趣，要我说原因，我也不知道为什么。 　　有一天晚上，我在家里的阳台上凝望着这个神秘的夜空，看着那些点点闪烁的星星，和一个镰刀似的月亮，不禁想起了太空里的东西，“太空里除了地球、太阳、月亮和一颗颗小小闪烁的星星之外，还有什么呢？”我迫切的`跑去问知识渊博的爸爸，爸爸高兴的说：“哎哟，我儿子什么时候对太空开始感兴趣了。”我着急的说：“快告诉我吧。”爸爸和蔼的说：“好好，太空里啊有……”我迷惑的听着，爸爸看出了我的迷惑就上网去查了一下。年少无知的我在一边惊讶的看着那一颗颗美丽的星球，我张大着嘴，瞪着眼睛看着这个人类肉眼看不见的另一个空间，从此，我对太空的好奇心有更进了一步。 　　渐渐的，我长大了，已经学会了用电脑，这让我欣喜万分。在电脑上猛搜有关于太空，外星的信息。忽然看见一条让我心跳加快的消息“一艘外星飞船坠落在某某城的某某荒地上。”打开一看，一艘圆圆的飞碟呈现在我的面前，我在想“里面是不是有外星人呢？外星人长什么样呢？”这又引起了我的好奇心，在网上一查，各种各样的外星人都有，“哇，这个外星人的头好大啊，这个外星人的眼睛好大啊，这个外星人的手好长啊。”我惊讶的感叹着。那时的我被世界的神奇迷惑住了。 　　后来，渐渐长大了，对太空的了解也更深了，可是，对掏空的好奇心好瘦跟从前一样的浓厚，可是，随着时间的流逝，现在空闲的时间远远不如从前了，作业也变多了。 好奇心小学作文7 　　好奇心可以让人取得成功,也可以毁灭人的一生。 　　小路和小春都是四年级的学生，他们是好朋友，都有很强的好奇心，但他们的成绩却有天壤之别。 　　一天，小春和小路同时走进教室，小路一放完书包就开始认真地看科学书，好奇地看老师还没教的东西；而小春却磨磨蹭蹭的，拿出一本《口袋妖怪红宝石的攻略》看如何闯关。“丁零零、丁零零……”一阵悦耳的铃声告诉我们上课了。小路拿出科学书，而小春却在一旁看漫画。…… 一阵笑声传来，古老师走近一瞧，原来是小春在看漫画，他严厉地批评小春：“小春！你在干什么！怎么连科学书都没拿？不知道这节是科学课吗？看看你旁边的小路，他怎么就知道拿！”话音刚落，小春就飞快地跑到自己格子前，拿了科学书。“同学们现在开始上课，今天的主题是‘电"。”古老师给大家每人一个电灯泡，让大家提问，课堂上没有一个人举手，古老师鼓励他们，说：“说错没关系，不用怕，你们不行还有我呢！” 　　这时，有一位“勇士”举手了，“请问古老师，为什么电灯泡要做成拱形？”小路问，“你真有好奇心，同学们回家查资料，帮助小路解答这个问题。”古老师和蔼地说。 　　回到家里，小路就翻阅《百科全书》，终于找到了答案，原来一般的电灯泡里不是真空的，但为了让灯泡内部保持一定压力，就运用了“蛋壳形结构”。这样既可以让灯泡不破，又可以让它保持一定压力。小路看后感到很新鲜、有趣。小春用电脑查资料，但她被一款新游戏吸引了，津津有味地玩了起来。 　　许多年以后，小春和小路萍水相逢。这时的小路已经成为一位节能灯的专家；而小春变成了一个难以自拔的游戏迷、没有工作的人。小春问他为什么可以取得那么大的成就，小路谦虚地回答：“这都离不开令我勤奋好学的好奇心啊！” “早知如此，我就不把好奇心用在玩游戏上了！”小春忏悔地说。 好奇心小学作文8 　　莱特兄弟看见鸟儿能在空中飞翔，起了好奇心，最终发明了飞机；牛顿看见苹果从树上直接掉落在地上，起了好奇心，最终发现了万有引力；瓦特看见水在沸腾的时候会冒热气，起了好奇心，最终发明了蒸汽机……我看见网络世界丰富多采，也起了好奇心，是好奇心引领我走向网络世界。 　　记得第一次触摸电脑是在一年级的时候。那一天，爸爸买了一台电脑回家。我一看到电脑，就对这个方方正正的家伙起了好奇心。妈妈说这电脑上通天文，下知地理，不但能从中获取丰富的知识，还可以在网上看电影、听音乐、打游戏呢！听了妈妈这番话，我真想马上走进这神奇的电脑世界，可是，爸妈以会伤眼睛为由，粉碎了我的计划。 　　有一次，爸妈要出去办事，叫我在家里呆着，不要玩电脑。可是，我控制不了对电脑的好奇，便偷偷上楼打开电脑。一切都进行得很顺利，突然，电脑上跳出了几个字：请输入密码。我想：这一定是爸爸设的。但是这雕虫小技对我不管用，密码很快被我破译了。在网上冲浪的几十分钟内，我开通了QQ空间，我把它装饰得非常漂亮，还写了几篇日志，收藏了许多歌曲，顺便还参观了在南师大就读大一的表姐“蕾儿”的空间，她真是个小才女，在空间里写了几十篇日志，篇篇生动形象，幽默搞笑，令人称绝。 　　从此以后，我就乘爸妈不备，偷偷地在自己的空间里不断地更新、创作，直到自己满意为止。在“5、12”汶川大地震后，我及时上网了解有关灾区的情况，了解救援的进展情况。在这次学校的献爱心活动中，我为灾区捐出了120元的零花钱。 　　有几次，我还出于好奇心，和远在英国伦敦留学的表姐进行视频聊天，从她那里，我知道了英国的物价高得离谱，一根黄瓜13元人民币，一个肉包子15元…… 　　6月7日晚上，我又偷偷上网，得知今年江苏高考的作文题目是《好奇心》，于是，我写下了这篇名为《好奇心》的作文。 好奇心小学作文9 　　童年时代的我好奇、顽皮、可爱，种种性格促进着我成长着，在这崎岖的成长小路上，发生了不少有趣的事…… 　　清晨的一束阳光从窗帘的缝隙里射进来，正巧照在了桌上的一袋花生米上，我光着小脚丫东倒西歪地快速走动，顺着和煦的阳光来到了高大的桌前，我望了望四周，我的目标锁定在了桌下的一把蘑菇椅，我小心地爬上了凳子，勉强够到了桌上的一袋好像很美味的花生米，我的小手拎着“宝贝”一蹦一跳地来到了爸爸面前，爸爸微笑着，仿佛明白了我的心思，笑眯眯地摸了摸我的脑袋瓜子和蔼地说：“是给小馋猫剥花生呀！”说完他立即为我剥了起来，爸爸一个个为我剥，我一个个狼吞虎咽地吃，突然，我脑海里浮现出一个怪念头：既然嘴巴能吃那鼻子能吗？在好奇心的驱使下，我选了一个手指差不多大的花生小心翼翼地塞入了小小的鼻孔中，刚放入，我没有丝毫反应，就又拿了一颗塞入了进去，过了一阵子，我似乎察觉到不对劲，鼻尖通红的，突然间我感到了剧痛，“哇”的一下子哭了出来，一旁专心致志的爸爸看见了一开始通红的脸顿时变得苍白苍白，在慌忙间他让我用气息挤出来，可我……爸爸让我别担心，我这是才知道：鼻子是呼吸的！ 　　我梦见了我的鼻子不听话了，两个讨厌的花生在我的鼻孔里玩耍，怎么也呼唤不出来，我急得无可奈何，我后悔，后悔我的所作所为…… 　　有一束阳光把我从梦中拉回现实，我呼吸着新鲜空气，无比舒适，摸摸鼻子，咦？怎么不翼而飞了？我又好奇地找到了爸爸，原来爸爸在我熟睡时把花生拉出来了哦！一场灾难平息了！ 　　在成长中，我总会对这对那而好奇，是它驱使着我对外界事物的热情与向往，是它陪伴着我快乐成长！ 　　都有两面性：一个是好的一面，一个是不好的一面。 好奇心小学作文10 　　我是一个好奇心很强的孩子，平时，总爱多问几个“为什么”。爸爸、妈妈以及他们的同事和朋友都说好奇心强是我的特点，也是我的优点之一。 　　举个例子来说。前些时候，我从报纸和广播里听说海尔——波普彗星飞到了我们的上空。“彗星是什么样的呢？”这引起了我的好奇心。于是，我去问爸爸，爸爸说：“百闻不如一见，还是亲眼看看好。”他给我找来了一些有关海尔——波普彗星的报道，还为我借来了望远镜。一个晴朗的夜晚，我按照报道的方位，终于在茫茫的夜空中，找到了这颗与众不同的彗星。它看起来模糊不清，后面像拖着一条长长的尾巴。观察完以后，我又有了新的问题：“彗星是由什么组成的呢？”“它多少年以后才能再飞到我们上空？”对我这些“为什么”，爸爸、妈妈没有多说什么，而是为我找来了有关彗星的书籍，又借来更大倍数的望远镜，让我再次观察彗星。又是一个晴朗的夜晚，我去观察彗星。我从望远镜里看到了书上说的银白色的彗核、椭圆形的彗发和它那长长的彗尾，还从书上知道了海尔——波普彗星要20xx多年才能再飞到我们的上空。通过这次观察，我又学到了不少关于彗星和天文方面的知识。 　　在我的心目中，世界上有许多需要弄清的“为什么”，像恐龙为什么会灭绝，宇宙中是否真的有比我们人类还要聪明的动物，计算机今后还能帮助人类做些什么等等。由于好奇，我常提一些“为什么”，也非常喜欢读书。课本和借来或买来的图书，都成了我寻求答案的地方。所以说，“好奇心”也是我学习知识的动力。