名词解释，随机解释变量

欢迎追问现行归比于两变量xy假设用解释变量x程式表示y确定x才能应y预测值x随机变量

解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因。这个说法不对。多重共线性主要有3个方面：（1）经济变量相关的共同趋势（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。扩展资料多重共线性使参数估计值的方差增大，如果方差膨胀因子值越大，说明共线性越强。相反 因为，容许度是方差膨胀因子的倒数，所以，容许度越小，共线性越强。可以这样记忆：容许度代表容许，也就是许可，如果，值越小，代表在数值上越不容许，就是越小，越不要。而共线性是一个负面指标，在分析中都是不希望它出现，将共线性和容许度联系在一起，容许度越小，越不要，实际情况越不好，共线性这个“坏蛋”越强。进一步，方差膨胀因子因为是容许度倒数，所以反过来。需要注意：即使出现较高程度的多重共线性，OLS估计量仍具有线性性等良好的统计性质。但是OLS法在统计推断上无法给出真正有用的信息。

经典假设中,解释变量是非随机变量,被解释变量是随机变量 例如：双变量模型中y=a+bx+u,x是非随机的,u是随机的,故y是随机的且与u有相同的正态分布形式.

（1）随机变??量的不应该是很难理解的，随机过程是一个随机变量的有序排列（通常按时间顺序排列）系列，这一系列的随机变量满足一定的法律（2）似乎并不随机变量维或二维的说法（3）对于平稳随机过程，任何一个时间分界点的平均，和整群随机过程的均值相等。非平稳过程不一定。的图案随机过程（类型随机过程包括几个类别，如在正常过程中，独立增量过程）可以得到的平均的函数，可以看出，从在不同的时间的随机过程的平均值的平均函数是一个函数的时间。

某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法。在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与误差项相关的随机解释变量的变量，称为工具变量。作为工具变量，必须满足下述四个条件：1、与所替的随机解释变量高度相关；2、与随机误差项不相关；3、与模型中其他解释变量不相关；4、同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。扩展资料：工具变量的相关性和工具变量的外生性，其中相关性是指工具变量与回归因子相关，外生性是指工具变量与残差项u无关。为了在具体操作能够实现，常常分两步来做：1、第一步将X分解两部分：一个是可能与回归误差项相关的有问题的部分，另一个是与回归误差项无关的没有问题的部分；2、第二步就是使用这个没有问题的部分来估计参数。工具变量可以起到随机抽样的结果，同时，除第一阶段的影响外，工具变量不会通过其他影响被解释变量。参考资料来源：百度百科-工具变量法

都是随机变量。样本数据为其观察值。

经典回归分析中假定解释变量为确定变量，这样是为了让参数检验时能方便地到处一些参数的分布。比如，在得到被解释变量的分布时，y=a+bx+u，因为前面的a+bx是缺点变量，则y与u有相同的分布。 在实证中，经济数据不像其它科学实验那样可以设定控制...

X~P(λ)，即随机变量X服从泊松分布，也就是P(X=i)=λ^(i)e^(-λ)/i!，i=0,1,2...P(X=2)=P(X=3)将上述公式中的i分别换成2,3即可温馨提醒：你一定要对一些分布的字母表示熟悉，考试时如果不告诉你什么分布，你就完了。比如，X~U[a,b]是均匀分布，P泊松分布，N正态分布，B二项分布，

经典假设中，解释变量是非随机变量，被解释变量是随机变量例如：双变量模型中y=a+bx+u，x是非随机的，u是随机的，故y是随机的且与u有相同的正态分布形式。

是的，回归分析中因变量y是随机变量,但是众x都是一般变量.相关分析是要考虑两组变量之间的关系,比如工厂原料的质量x1到xp和产品的质量y1到yq,这些x和y都是随机变量.

import java.io.*;import java.net.*;public class URLTest{public static void main(String[] args){try{

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

就是这个量的取值不是随机的，就是随机变量的反义词嘛。例子：线性回归分析中的解释变量就是假设为非随机变量因为是线性回归了，比如对于两个变量的，x，y，假设了用解释变量x的方程式表示y，此时只有确定x，才能有对应的y预测值因此x此时不是随机变量

对于离散型随机变量，它的取值只能是一些分立的值，而分布函数F(x)定义为随机变量X小于等于x的概率，即F(x)=P{X<=x}。假定离散型随机变量相邻的两个可能取值（也就是相差最小的两个取值）为X1，X2(X1<X2)，那么当x的取值在区间[X1,X2)时，无论x的值为多少，由于随机变量不可能取到X1和X2之间的值，所以X小于等于x的概率与X小于等于X1的概率是相等的，亦即函数F(x)在区间[X1,X2)上为一个常数。同理，X2，X3为相邻的两个可能取值(X2<X3)，那么函数F(x)在区间[X2,X3)上也为常数。反映到图像上来，就是阶梯型曲线。

不一样。随机扰动项是被解释变量实际值与条件均值的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定）。所以是不一样的。

就是这个量的取值不是随机的，就是随机变量的反义词嘛。例子：线性回归分析中的解释变量就是假设为非随机变量因为是线性回归了，比如对于两个变量的，x，y，假设了用解释变量x的方程式表示y，此时只有确定x，才能有对应的y预测值因此x此时不是随机变量

回归分析：自变量给定 因变量随机相关分析中两个变量都是随机

因为是现行回归了，比如对于两个变量的，x，y，假设了用解释变量x的方程式表示y，此时只有确定x，才能有对应的y预测值因此x此时不是随机变量，

因为在计量经济模型中不可能穷尽或找出所有的变量对被解释变量的影响，因此加入扰动项表示其它未知变量对被解释变量的影响，扰动项也可以用来估量误差的大小。

统计学发展史说明，先有社会统计学后有数理统计学，先有变量后有随机变量；社会统计学以变量为基楚，数理统计学以随机变量为基础。且变量与随机变量是在一定条件下可以相互转化的数学概念。我们知道变量与随机变量是既有联系又有区别的。当变量取值的概率不是1时，变量就变成了随机变量；当随机变量取值的概率为1 时，随机变量就变成了变量。解读：通俗的讲就是先有谁后有谁，在统计学中先有变量后有随机变量，它俩个是既有联系又有区别，切在一定的条件下可以相互转化的数学概念。通俗的讲：就是确定它们两个有血缘关系，也就是说先有老子后有儿子。现在是儿子不认老子，还要当老子，称自己为科学统计；统计学就是数理统计学。这不是乱了套了吗，连老子都不认了，连辈分都不讲，这天下那有儿子当老子的道理，简直是岂有此理，这孩子真是三天不打上房揭瓦；非得把他关起来，三天不让他出门在家狂写作业吧。 社会统计学与数理统计学的统一理论，确立了社会统计学流派变量在统计学的主导地位；使以，美国为代表的发达国家数理统计学流派随机变量，走下了神坛及领导地位成为支流。近70年，由于数理统计学的飞速发展，大有“吃掉”社会统计学的势头，尤其是 以美国为代表的发达国家几乎认为统计学就是数理统计学，称为科学统计。实际上，这是一个极大的误区。就是一个大呼悠，是一种统计学的错误学说。

欢迎追问现行归比于两变量xy假设用解释变量x程式表示y确定x才能应y预测值x随机变量

某一个变量与模型中内生解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数的一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法(IV Method)。作为工具变量，必须满足下述四个条件：　　（1）与所替的内生解释变量高度相关；　　（2）与随机误差项不相关；　　（3）与模型中其他解释变量不相关；　　（4）同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。 举个例子：比如，令GDP增长率为被解释变量，需要研究GDP增长率与出口开放程度的关系，可以引入工具变量“各省区到海岸线的距离”来替代“出口开放程度”。认为：1.各省区到海岸线的距离与各省区的出口密切相关；2.各省区到海岸线的距离与随机误差项无关。 希望对你有帮助

解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因。这个说法不对。多重共线性主要有3个方面：（1）经济变量相关的共同趋势（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。扩展资料多重共线性使参数估计值的方差增大，如果方差膨胀因子值越大，说明共线性越强。相反 因为，容许度是方差膨胀因子的倒数，所以，容许度越小，共线性越强。可以这样记忆：容许度代表容许，也就是许可，如果，值越小，代表在数值上越不容许，就是越小，越不要。而共线性是一个负面指标，在分析中都是不希望它出现，将共线性和容许度联系在一起，容许度越小，越不要，实际情况越不好，共线性这个“坏蛋”越强。进一步，方差膨胀因子因为是容许度倒数，所以反过来。需要注意：即使出现较高程度的多重共线性，OLS估计量仍具有线性性等良好的统计性质。但是OLS法在统计推断上无法给出真正有用的信息。

随机变量（random variable）表示随机现象（在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象称为随机现象）各种结果的变量（一切可能的样本点）。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等等，都是随机变量的实例。 一个随机试验的可能结果（称为基本事件）的全体组成一个基本空间Ω 。 随机变量X是定义在基本空间Ω上的取值为实数的函数，即基本空间Ω中每一个点，也就是每个基本事件都有实轴上的点与之对应。例如，随机投掷一枚硬币 ，可能的结果有正面朝上 ，反面朝上两种 ，若定义X为投掷一枚硬币时正面朝上的次数 ， 则X为一随机变量，当正面朝上时，X取值1；当反面朝上时，X取值0。又如，掷一颗骰子 ，它的所有可能结果是出现1点、2点、3点、4点、5点和6点 ，若定义X为掷一颗骰子时出现的点数，则X为一随机变量，出现1，2，3，4，5，6点时X分别取值1，2，3，4，5，6。 要全面了解一个随机变量，不但要知道它取哪些值，而且要知道它取这些值的规律，即要掌握它的概率分布。概率分布可以由分布函数刻画。若知道一个随机变量的分布函数，则它取任何值和它落入某个数值区间内的概率都可以求出。 有些随机现象需要同时用多个随机变量来描述。例如 ，子弹着点的位置需要两个坐标才能确定，它是一个二维随机变量。类似地，需要n个随机变量来描述的随机现象中，这n个随机变量组成n维随机向量 。描述随机向量的取值规律 ，用联合分布函数。随机向量中每个随机变量的分布函数，称为边缘分布函数。若联合分布函数等于边缘分布函数的乘积 ，则称这些单个随机变量之间是相互独立的。独立性是概率论所独有的一个重要概念。

在回归分析中,两个变量先确定一个为解释变量，另一个就是预报变量，不是给定的。

随机扰动项的方差不是随机变量。随机误差项（randomerrorterm）亦称“随机扰动项”，简称“随机误差”、“随机项”、“误差项”、“扰动项”。不包含在模型中的解释变量和其他一些随机因素对被解释变量的总影响项。随机误差项包括：1）模型中省略的对被解释变量不重要的影响因素（解释变量）。2）解释变量和被解释变量的观测误差。3）经济系统中无法控制、不易度量的随机因素。模型数学形式的误差，如用线性模型近似非线性经济关系，不属于随机误差。将随机误差项引入模型，是经济计量学与数理经济学的根本区别。

随机变量的解释 概率论的基本 概念 。描述随机现象某一 侧面 的数量。如同一台机器生产一种规格的螺钉，其直径大小就是一个随机变量。随机变量分为离散型和连续型两类。 词语分解 随机的解释 依照情势 必须 具有 一定 的随机应变的 能力 ,才能完成 任务 ∶ 自由 组合随机抽样详细解释依照情势；顺应 时机 。《陈书·徐世谱传》：“ 世谱 性机巧，谙解旧法，所造器械，竝随机损益，妙思出人。” 宋 陈亮 《 变量的解释 可假定为一组特定值中之任一值的量 代表数学公式中一个可变量的符号 函数 的值 取决于 变量的值 数值可变的量详细解释 数值可以变化的量。如一天内的气温就是变量。

变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。 标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C.V。变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。

这个建议去看书。有一定的概率的基础应该还是好理解的。

在经典模型中，被解释变量是随机变量，解释变量是非随机的，两者之间是线性关系，y=a+bx+u，其中干扰项设定为正态分布，被解释变量与随机干扰项是线性关系，利用正态分布的线性变换也是正态分布可以得出，被解释变量也是正态变量，y~N(,a+bx,σΛ2)，得到了其方差为σΛ2

不知道你说的是不是想检验两变量的相关性？可做两变量的相关性检验，看是否相关。 其实缺失的变量都到了随机误差项中去了，导致最后得到非一致估计量。还有，因为有的缺失的变量可能会和解释变量相关，但是被归到随机误差项中去

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，称为离散型随机变量 若随机变量X的分布函数F(x)，存在非负函数f(x)，使f(x)积分为F(x)(下限为负无穷)

随机变量百度百科解释为随机现象（在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象称为随机现象）各种结果的实值函数（一切可能的样本点）。在高等数学书里面分为离散型和连续性两种。有些书会提到混合型随机变量。我目前认识到的就这三种。离散型直接列取值取值概率比两点布P(X=1)=0.6P(X=0)=0.4连续型取特定值概率0取值区间面意义所用布函数概率密度函数描述布函数F(x)表示随机变量X≤x概率F(x)=P(X≤x)概率密度函数F(x)导数记f(x)满足P(a≤X≤b)=∫(ab)f(x)dx但是在一些题目当中或者老师的讲课或者某些书中会提到混合型随机变量，而且这个是在多维随机变量中才会有，以二维为例，取个例子可能更清楚

题库内容：随机变量的解释 概率论的基本 概念 。描述随机现象某一 侧面 的数量。如同一台机器生产一种规格的螺钉，其直径大小就是一个随机变量。随机变量分为离散型和连续型两类。 词语分解 随机的解释 依照情势 必须 具有 一定 的随机应变的 能力 ,才能完成 任务 ∶ 自由 组合随机抽样详细解释依照情势；顺应 时机 。《陈书·徐世谱传》：“ 世谱 性机巧，谙解旧法，所造器械，竝随机损益，妙思出人。” 宋 陈亮 《 变量的解释 可假定为一组特定值中之任一值的量 代表数学公式中一个可变量的符号 函数 的值 取决于 变量的值 数值可变的量详细解释 数值可以变化的量。如一天内的气温就是变量。

2）以1978—2003年的时间序列研究中国城镇居民消费函数时发现，1991年前后城镇居民消费性支出Y对可支配收入X的回归关系明显不同。如果不加处理的在整个时间序列区间应用普通最小二乘法，会带来结果的偏差。可以考虑以下哪一种方法克服此问题：（）。A、虚拟变量方法B、分时段建立模型C、增加样本容量D、采用滞后变量的模型3）计量经济学的核心思路是（b）A.回归分析B.建立经济模型C.最小二乘估计D.统计推断4）关于包含虚拟变量的模型，下列哪个描述不准确（c）A．模型的解释变量可以仅由虚拟变量构成。B．模型的解释变量必须包含定量变量。C．模型的解释变量可以包含定性变量与定量变量。D．在季度分析模型中不能将四个季度同时作为虚拟变量纳入模型中。7）回归分析中定义的(b)A.解释变量和被解释变量都是随机变量B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量C.解释变量和被解释变量都为非随机变量D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量8）对于滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，可利用的样本数据就会(b)A.增加1个B.减少1个C.增加2个D.减少2个9）若回归模型中的随机误差项存在较强的一阶正自相关，则估计模型参数应采用(d)A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.一阶差分法11）违背了下列哪条性质后最小二乘估计量仍然是BLUE估计量（）A．线性性B.一致性C.有效性D.无偏性12）如果误把非线性关系作为线性关系直接用普通最小二乘法回归会导致（）A．误差项均值非零B.误差序列相关C．异方差D.多重共线性13）常见判别模型好坏的参考标准包括（）（多选）A．节省性B.数据优质性C.可识别性D.理论一致性14）随机扰动项产生的原因是（abcd）（多选）（A）客观现象的随机性（人的行为、社会环境与自然影响的随机性）（B）模型省略变量（被省略的具有随机性的变量归入随机扰动项）（C）数学模型函数的形式的简化（D）数学模型函数的形式的误定（E）经济数据的来源问题补充：判断改错1、标准线性回归模型的参数表示了解释变量引起被解释变量的相对变化，而对数模型回归参数则表示解释变量引起被解释变量的绝对变化。（f）2、如果存在异方差，普通最小二乘估计量是无偏的和无效的。（f）3、当R2=1，F=0；当R2=0，F=∞。（）4、回归分析的结果要通过统计意义检验和计量经济意义检验后方可应用。（t）5、在多元回归分析中，方程Y=β0+β1X1+β2X2+ε中的偏回归系数β2表示X2变化一个单位引起Y的平均变化。（t）抱歉有些题不会做

随机过程即在随机变量的基础上引入时间的概念，也可以简单理解为随机变量关于时间的函数。比如骰子的例子，假定在N个时间点上（N为离散时间点，N可以趋近无穷）抛骰子，每一个时间点上都有一个随机的点数，则骰子点数关于时间N的函数即可理解为一个随机过程。重复相同的实验，每一个时间点上每次获得的点数都是不同的，都可以看作一个随机变量。注：此处是用离散随机过程解释的，连续随机过程与此类似。

“社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义 2011-10-23 23:05 王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。 我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。 下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学的混战局面，使它们回到正确的轨道上来。 由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的·范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。

高斯马尔科夫定理 高斯-马尔科夫定理：在给定经典线性回归模型的假定下，最小二乘估计量，在无偏线性估计一类中，有最小方差，就是说，它们是BLUE(best linear unbiased estimator) 在统计学中，高斯－

如果是分散分布当然每个值都是一一对应的即变量的每个可能取值对应其相应的概率而连续分布的话就只能一个区间对应一个概率单独点的话，其概率为零

某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法。

概率函数，即用函数的形式来表达概率。 pi = P(x = i)(i = 1,2,3,4,5,6) 在此函数中，自变量（x）是随机变量的取值，因变量（pi）是取值的概率。 它代表了每个取值的概率，比如 P(x = 1) = 1/6，这代表用概率函数的形式来表示，当随机变量取值为1的概率为1/6，一次只能代表一个随机变量的取值。 即上面是取值，下面是取值所对应的概率。 For example: 一颗6面的骰子，有1,2,3,4,5,6这6个取值，每个取值取到的概率都为1/6. 那以下的列表是不是这个骰子取值的“概率分布”？ 其实不是，对于一颗骰子来说，它列出的不是全部的值，把6漏掉了！ 以上公式中F（x）即代表概率分布函数，又叫累积概率函数。 连续型随机变量也有它的“概率函数”和“概率分布函数”，但是连续型随机变量的“概率函数”换了一个名字，叫做“概率密度函数”！ 其解释如下： 如果不好理解的话，看看下面的公式： （上述公式中应该是f(x)） 概率密度函数用数学公式表示就是一个定积分的函数，定积分在数学中是用来求面积的，在这里，概率即是面积！ For example: 左边是F（x）连续型随机变量的分布函数，右边是f（x）连续型随机变量的概率密度函数，它们之间的关系就是：概率密度函数是分布函数的导函数！

因为变量 你最终只是用到它的一个数值而已 这个值以什么形式出现都不太重要。参数线性是因为 你这是在用一个叫 多元线性模型 的模型啊 这就是它假设的基础

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2）以1978—2003年的时间序列研究中国城镇居民消费函数时发现，1991年前后城镇居民消费性支出Y对可支配收入X的回归关系明显不同。如果不加处理的在整个时间序列区间应用普通最小二乘法，会带来结果的偏差。可以考虑以下哪一种方法克服此问题：（ ）。 A、虚拟变量方法 B、分时段建立模型 C、增加样本容量 D、采用滞后变量的模型 3）计量经济学的核心思路是（ b ） A.回归分析 B.建立经济模型 C.最小二乘估计 D.统计推断 4）关于包含虚拟变量的模型，下列哪个描述不准确（ c ） A． 模型的解释变量可以仅由虚拟变量构成。 B． 模型的解释变量必须包含定量变量。 C． 模型的解释变量可以包含定性变量与定量变量。 D． 在季度分析模型中不能将四个季度同时作为虚拟变量纳入模型中。 7）回归分析中定义的( b ) A.解释变量和被解释变量都是随机变量 B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C.解释变量和被解释变量都为非随机变量 D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 8）对于滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，可利用的样本数据就会( b ) A.增加1个 B.减少1个 C.增加2个 D.减少2个 9）若回归模型中的随机误差项存在较强的一阶正自相关，则估计模型参数应采用( d ) A.普通最小二乘法 B.加权最小二乘法 C.广义差分法 D.一阶差分法 11）违背了下列哪条性质后最小二乘估计量仍然是BLUE估计量（ ） A．线性性 B.一致性 C.有效性 D.无偏性 12）如果误把非线性关系作为线性关系直接用普通最小二乘法回归会导致（ ） A．误差项均值非零 B.误差序列相关 C．异方差 D.多重共线性 13）常见判别模型好坏的参考标准包括（ ）（多选） A．节省性 B .数据优质性 C.可识别性 D.理论一致性 14）随机扰动项产生的原因是（ abcd ）（多选）（A）客观现象的随机性（人的行为、社会环境与自然影响的随机性）（B）模型省略变量（被省略的具有随机性的变量归入随机扰动项）（C）数学模型函数的形式的简化（D）数学模型函数的形式的误定（E）经济数据的来源 问题补充：判断改错 1、标准线性回归模型的参数表示了解释变量引起被解释变量的相对变化，而对数模型回归参数则表示解释变量引起被解释变量的绝对变化。（ f ） 2、如果存在异方差，普通最小二乘估计量是无偏的和无效的。（ f ） 3、当R2 =1，F=0；当R2 =0，F=∞。（ ） 4、回归分析的结果要通过统计意义检验和计量经济意义检验后方可应用。（ t ） 5、在多元回归分析中，方程Y=β0+β1X1+β2X2+ε中的偏回归系数β2表示X2变化一个单位引起Y的平均变化。（ t ）抱歉 有些题不会做

1、计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。由于是随机变量，意味着影响被解释变量的因素是复杂的，除了解释变量的影响外，还有其它无法在模型中独立列出的各种因素的影响。这样，理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量来代表这些所有无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保2、线性回归模型的基本假设有两大类一类是关于随机干扰项的，包括零均值，同方差，不序列相关，满足正态分布等假设；另一类是关于解释变量的，主要有：解释变量是非随机的，如果是随机变量，则与随机干扰项不相关。实际上，这些假设都是针对普通最小二乘法的。在违背这些假设的情况下，普通最小二乘估计量就不再是最佳线性无偏估计量，因此使用普通最小二乘法进3、（1）、记X*为原变量X单位扩大10倍的变量，则X=X*/10，所以 Y=β0+β1X =β0+β1×X*/10 =β0+β1/10×X*可见，解释变量的单位扩大10倍时,回归系数的截距项不变，而斜率项变为原回归系数的1/10。 同样地，记Y*为原变量Y单位扩大10倍的变量，则Y=Y*/10，所以Y*/10=β0+β1X 即Y*=10β0+10β1X可见，被解释变量的单位扩大10倍时，截距项与斜率项都会比原回归系数扩大10倍。（2）记X*=X+2，则原回归模型为Y=β0+β1X =β0+β1（X*-2） =（β0+2β1）+β1X*记Y*=Y+2，则原回归模型为Y*-2=β0+β1X Y*=（β0+2）+β1可见，无论解释变量还是被解释变量以加法的

二项分布，就是说一个实验重复多次，每次独立，且这个实验有两种结果可能发生。X~B(n,p)翻译成文字就是：一项实验被独立重复进行n次，每一次成功的概率是p比如射击，那么这个就是表示，射击了n次，每次射中靶的概率为p望采纳

1、0均值假设 同方差假设 随机扰动与解释变量不相关 无自相关假设 正态性假设数据预处理 理论模型设定 模型参数估计 模型的检验 伪回归是指变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。造成“伪回归”的根本原因在于时序序列变量的非平稳性2、拟合优度是样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度 拟合优度的度量建立在对总变差分解的基础上3、在回归方程中，解释变量可以用来解释被解释变量的依据是通过各种检验的参数估计值4、在原假设为参数显著为零成立的条件下，变量参数估计的|t值|与|t临界值|比较，若|t值|<|t临界值|，则参数显著为零，或者用t值的伴随概率P-值与显著水平比较，P-值<α,拒绝原假设，参数对应的解释变量对被解释变量的影响显著。

a＋0指a的右极限.P是概率,F指随机变量ξ的分布函数. 这个内容主要是要在大学学的,在这里解释一下定义： 随机变量ξ的分布函数定义为F（x）=P(ξ

【理论】概率分布 基本概念： 随机变量；古典概率；条件概率；离散变量；连续变量；期望值 离散变量概率分布 二项分布；伯努利分布；泊松分布 连续变量概率分布 均匀分布；正态分布；指数分布；伽玛分布；偏态分布；贝塔分布；威布尔分布；卡方分布；F分布 一、基本概念 随机变量： 随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。简单地说，随机变量是指随机事件的数量表现。例如一批注入某种毒物的动物，在一定时间内死亡的只数；某地若干名男性健康成人中，每人血红蛋白量的测定值；等等。 古典概率： 古典概率通常又叫事前概率，是指当随机事件中各种可能发生的结果及其出现的次数都可以由演绎或外推法得知，而无需经过任何统计试验即可计算各种可能发生结果的概率。 因为古典事件的结果数目已知，且每种结果对应的发生概率相等。例如扔骰子，不管如何扔，出现某个点数的概率等于1/6 条件概率：变量 离散变量 连续变量 期望值 期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。 二、离散变量概率分布 二项分布 二项分布是由伯努利提出的概念，指的是重复n次独立的伯努利试验，发生的结果只有两个。 特点： 1.每次试验只有两种可能得结果：“成功”与“失败”，两个结果只会出现一个； 2.每次试验前，如果“成功”的概率是p，那么“失败”的概率是(1-p)； 3.每次试验相互独立，每次试验结果不受其他各次试验结果的影响 伯努利分布 伯努利分布是二项分布在n=1时的特例. 伯努利分布又称为两点分布, 需要引入伯努利实验. 伯努利试验是只有两种结果的单次随机试验, 进行一次伯努利试验, 成功(X=1)概率为p(0<=p<=1), 失败(X=0)的概率1-p, 则称随机变量X服从伯努利分布 泊松分布 泊松概率分布是在连续时间或空间单位上发生随机事件次数的概率。通俗解释就是基于过去某个随机事件在某段时间或某个空间内发生的平均次数，预测该随机事件在未来同样长的时间或同样大的空间内发生n次的概率。 应用：经常被用于销售较低的商品库存控制，特别是价格昂贵、需求量不大的商品 连续性变量概率分布 指数分布： 指数分布描述的事两次随机事件发生的时间间隔的概率分布情况，这里的时间间隔指的是一次随机事件发生到下一次随机事件再发生的时间间隔。 指数分布与泊松分布正好互补 均匀分布 均匀概率分布是古典概率分布的连续形式，是指随机事件的可能结果是连续型数据变量，所有的连续型数据结果所对应的概率相等。 概率密度函数如下： 则称X在区间（a，b）上服从均匀分布. 记为X~U(a，b） 正态分布 正态概率分布是所有概率分布中最重要的形式，它能够表示被测事物处于稳定状态的原因。正态分布曲线酷似古代的大钟，曲线被穿过均值的垂线分成完全相等的两半。 曲线的总面积为1，代表100%的概率，其中50%位于均值垂线的左侧，另外50%位于均值垂线的右侧。 普通的正态分布概率密度公式: 当出现均值=0, 标准差=1, 标准正态分布时: 正态分布中还具有特殊的性质:经验法则(6西格玛法则) 68.3% 的数据会分布在均值± 1个标准差范围内; 95.4% 的数据会分布在均值± 2个标准差范围内; 99.7% 的数据会分布在均值± 3 个标准差范围内. 卡方分布 卡方分布是概率统计里常用的一种概率分布，也是统计推断里应用最广泛的概率分布之一，在假设检验与置信区间的计算中经常能见到卡方分布的身影。 卡方分布能用于从样本方差到总体方差的推断性分析，甚至还能用于非参数检验，被称为卡方检验 beta分布 贝塔分布（Beta Distribution) 是一个作为伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布的密度函数，在机器学习和数理统计学中有重要应用。在概率论中，贝塔分布，也称Β分布，是指一组定义在(0,1) 区间的连续概率分布。

炎热的夏季往往是考验人毅力的时候，每个人的毅力不同，但求知的大门永远敞开。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。 暑假记事作文600字 记叙文 1 烈日，像一团烈火在大地熊熊燃烧，炎热的天气使人喘不过气来。树上的蝉鸣一阵接着一阵，一曲完了，又用一股新的劲头唱起来，尽管这歌声富有节奏感，可仍然让人感到心烦。 在我苦口婆心，软硬兼施的说服下，爸爸终于答应带我去 游泳 我一路高兴的小跑到游泳馆，虽然累得我气喘吁吁，大汗淋漓，可我还是已最快的速度换好泳裤，戴上游泳镜，一头扎进水里。 有了以前的基础，我已经能在水面上平稳的游上一段了，尽管速度不快，但我心里却有一股自豪感。有了爸爸的陪伴，到深水区游泳已经五所惧怕了。我如鱼得水一般畅游，可毕竟功夫有限，换气时把水呛到喉咙里我一把搂住爸爸的脖子，一时没回过神来的爸爸被我拉进了水里，我一看玩笑开大了，便来一个“鲤鱼打挺”，一头钻入水中朝远处游去。 我游到妈妈身边，正跟她谈笑风生时，爸爸犹如神兵天将，一把抓住我的脚，使我来了个180°大转弯，好在我反应迅速，才避免喝上几口水。 天色渐渐暗下来，爸爸妈妈又在催我回家，可我意犹未尽，为了避开爸爸妈妈的视线，我深吸一口气，抓住栏杆，一直蹲在池底，可毕竟肺活量有限，不出一会儿，我便忍不住，只好已“迅雷不及掩耳之势”钻出水面，呵，他们还没发现。不只是巧合，还是爸爸“火眼金睛”，一次换气时，不巧被爸爸看见了，我只好乖乖的跟着爸爸去更衣室。 活动了一个下午，我也累了，回到家时，我匆匆的吃上几口饭，便趴在床上呼噜大睡。 暑假记事作文600字记叙文2 近日在电视上看到人们日益崇尚纯天然食品，特别是一种美食————“金蝉”，愈加受到众人的青睐。于是，暑假里，我忽然萌生了一个小小的希翼，很想重温儿时的欢愉，便有了捕蝉的念头。 一日傍晚，我的提议刚一出口，立即得到大家的赞同。于是，小弟、儿子、外甥女等我们一行六人呼朋引伴，骑上摩托车便出发了。来到邻村的一片牡丹园旁，暮色已经降临，只见那些早来的捕蝉者已经手持探照灯，正在一排柳树旁一棵挨着一棵的搜索目标呢。我们也急忙打开了照明灯，加入了队伍。“快来看，我捉了一只!”小弟最先有了收获。我和儿子也更加仔细地搜索，从树下到树上，然后环绕树干转一周，瞪大了眼睛细心地找。转了三棵树，终于发现了一只刚出土不久的蝉，正顺着树干迅速地往上爬呢!瞧，那小家伙披着浅褐色的壳，六只小爪紧紧抓着树干，胖嘟嘟的身躯晃动着，爬得正欢呢!儿子伸出两个手指一捏，这只可爱的蝉儿竟成了我们的囊中物。大约二十分钟，我们就捉了十几只。然后，我们又来到牡丹园，在每一株牡丹的茎叶上搜寻，收获颇丰。调皮的儿子把我们的“战利品”一簇儿倒在马路上，那些蝉儿便像得了大赦令似的，拼命四散奔逃，影影绰绰，煞是有趣，逗的一旁的孩童咯咯地笑…… 最有趣的是捉刚蜕壳不久的蝉。这一定要把探照灯举得高高的，在树冠的枝叶间方能找到。快瞧，一只刚出壳不久的蝉，舒展着薄明的羽翼，在蝉蜕上来个倒挂金钟，多么顽皮!这时我又发现了一只正在退壳的蝉，小小的嫩翅蜷缩成一团，正拼命向外挣扎，想要摆脱硬壳的束缚，就差那么一点点了。于是，儿子急忙举起一根长竿，蝉儿像得了救命稻草般很快紧紧抓住长竿，猛一用力，终于挣脱出来，谁料轻易便成了我们的又一猎物，喜得儿子手舞足蹈。一行人穿梭在小树林里，大家分头搜寻，乐此不疲。 夜色渐浓，我们恋恋不舍地踏上了归途。归得家中，擅烹饪的小弟立刻支锅开灶，一阵忙碌，一阵噼噼啪啪作响，一盘炒得外焦里嫩的金蝉便端上了桌。看孩子们吃的津津有味，我也信手拿两个吃了起来，的确是美味啊——带壳的呢，绵软香浓;已经退壳的，金灿灿的，吃在口里脆酥香。大家一边品尝，一边啧啧称赞。 捕蝉，让我重温了儿时的记忆;品蝉，带给我难得的美味。在忙碌和喧嚣的尘世生活中，偶尔得以回归自然，尽享自然之趣，其乐陶陶，其心融融矣! 暑假记事作文600字记叙文3 炎热的夏季往往是考验人毅力的时候，每个人的毅力不同，但求知的大门永远敞开。就看远处的你我愿不愿走进。走过了炎热，也就代表你走上了一个新的起点。 炎热的夏季到来了，我听说学校要办数学奥赛班，我报名参加了。但是许多同学怕热怕累在家避暑乘凉。也就把这大好的学习机会错过了。俗话说：“学无先后，达者为师。”只要我努力利用这个暑假，我相信我一定比那些没补习的同学见识广、收获多。 开学前几天，天气凉爽，我每天早到校，认真听老师讲课，仔细记录，把不明白，的问题画上圈，问老师。没过几天，天气逐渐增热，坐在教室里一丝风也没有，头昏脑胀，心烦意乱，树上知了不停的叫。老师讲课我一点都听不心去，我打了退堂鼓，不想了去了。 我无意中看书，看到童第周这篇课文，童第周学习十分差，但他艰苦努力，早上、晚上都合理利用学习，从最后一名成为第一名。我从中受到很大的启发：无论做什么事要想成功，必须付出辛勤的劳动和汗水，才能获得丰收的喜悦。这又使我想起一句 名言 ：“一分耕耘，一分收获。”多么好的名言，我的精神一下子提上来了，我找到了精神需要的补品。向以往那样，我又好好学习，每天老师带我们去知识的海洋，攻破了一道道难关。得到了一份份美好的战利品。我们高高兴兴地捧着战利品，等待下一关的挑战…… 时间如流水，一去不返回。在这短短的时间里我们得到老师的培养，知识的浇灌。并使我们坚定了信念，锻炼了意志和不断学习攀登的精神。 暑假记事作文600字记叙文4 今天，依依阿姨和田叔叔都来看我，把我带到新华书店。我一个人在角落里津津有味地看起了《哆拉a梦》，正看得入神时，田叔叔走过来拍了我一下，说：“怎么样?看中了什么书没有?”我回答道：“这里书太少了，没什么书看。”田叔叔看了一眼我手里拿的《哆拉a梦》，说：“这好像不是你这个年龄看的书吧?”我回答道：“对啊，谁叫没什么书了呢。”田叔叔说：“走!我帮你去挑几本书吧。”我答应了。 田叔叔东挑挑西看看，终于给我挑了一本《感悟生活的210个小 故事 》，又给我挑了一本《让 儿童 变聪明的小故事》。因为这本是讲古代儿童的，所以我就不要了。在书店结账付钱的时候，我看了一眼价格，哇靠!就这么小小一本书竟然就要30元钱，现在的书实在太贵了! 买完书以后，依依阿姨带我去民俗乐园玩。来到民俗乐园，我忍不住赞叹一声：“民俗乐园好大啊!”这里可玩的东西太多了，有太空漫步、海上大战、急流勇进等等，让人看得目不暇接。 首先，我玩了一个“急流勇进”，哇噻，那个才叫做刺激呢!突然从高达七八米的顶端刷地一下冲下来，来到最后一个山坡，这个山坡大约高达十四米，从上面冲下来的时候，我整个人处于失重状态，整个心都提了起来。快到底的时候，我的手把防护栏抓得紧紧的，一点儿也不敢放松，生怕我整个人冲出飞船。终于到底了，哗的一声，激起了一大片雪白的水花，溅得我浑身都湿透了。 接着，我又去玩“天空漫步”。在离地面六七米的地方上有一条长长的轨道，游览车在上面行驶。两个人骑着车子在别人的头顶上观光，可真是一件挺威风的事情。可是，刚上车时我还真有一点怕呢。我怕这个车子质量不好，万一车子脱离轨道那还不“886”(拜拜了)啊!不过，一会儿我就习惯了，因为车子稳定性很好，而且坐那游览车参观四周景色，还有一种高高在上的感觉呢。 今天真是美好而又快乐的一天。 暑假记事作文600字记叙文5 暑假就要结束了，回想这个暑假，是我过的最难忘，最快乐，最有意义的一个假期了! 刚一放假，妈妈就带我来到了首都-北京。说到北京，你肯定会想到天安门广场，天安门城楼吧!但你有没有想过有朝一日能身临其境呢?这一直都是我的梦想，这次我终于做到了。我不仅登上了天安门城楼，还在楼上买了一个毛主席像呢!之后，我又去了长城，站在长城脚下，我感觉自己是那么小。当我登上长城，看到毛主席亲笔题词的石碑“不到长城非好汉”，我别提多高兴了，因为我登上了长城，我也是好汉了。这次北京之旅，我肯定会很难忘，因为这是我第一次来到我们国家的首都。 从北京回来后，听说淘米公司上映了新片，名叫“赛尔号大电影”，我就迫不及待地去看了一场，电影里的小赛尔们经常逗得我们哈哈大笑，不过，当他们与敌人对抗的时候，我真为他们捏一把汗。所以，整场电影看下来，简直太有趣了!不仅有电影看，我还在电脑上下载了新游戏“CF"”。虽然玩游戏并不好，但我也没有忘记学习。合理地安排时间，边学边玩，让我整个暑假又充实又快乐! 这个暑假最有意义的事当然是大运会了，8月12日第26届大学生夏季运动会在我们深圳开幕了，当天晚上我怀着激动的心情守候在电视机旁观看了盛大的开幕式，第二天我又随爸爸，妈妈来到了深圳湾畔，亲眼目睹了开幕式场地-春茧，还有那熊熊燃烧的大运会主火炬。这里面临大海，风景真的好美。再看看每个人都像过年一样，到处都喜气洋洋。通过几天的比赛，我们中国的大哥哥，大姐姐们取得了前所未有的好成绩，整个大运会也得到了来自世界各国的外宾们的好评。作为一个中国人，作为一个深圳人，我感到骄傲和自豪! 暑假要结束了，这个暑假我过的很充实哦!期待下个假期更精彩! 暑假记事作文600字记叙文6 暑假是每个同学都期待的，一年当中最长的假期。在这个属于你自己的小世界里，或许你会外出旅游，拥抱自然;或许你会走走亲戚，会会同学;或许你会看看球赛，听听音乐;还或许你会读一些自己喜欢的书。而我，在这个漫长而又轻松的暑假里，当然是酸甜苦辣五味俱全喽!但我今天说的，既不是我的欢乐也不是我的悲伤，而是大多数人最惧怕的寂寞。 我也像许多人一样，爸爸妈妈上班去了，我便一个人在家，没有人陪伴(当然不包括书啦!)直到那一天早上，窗外“叽叽喳喳”的鸟声惊动了我。我蹑手蹑脚地跑到门后，定睛一看，原来有四五只麻雀站在我家不锈钢窗杆上。我心里很是纳闷，我既没撒米，也没撒面包屑，哪来这么多鸟?于是我准备探个究竟。 我很喜欢小鸟，所以不想惊动它们，便跑到我房间里，躲在窗帘后转脸一看，原来有一碗红米粒。我想：应该是妈妈放在阳台上晒被小鸟发现了吧。于是我静静地站在窗帘后，抑制自己的激动，贪婪地看着小鸟吃食的样子，真是一幅不可多得的美景啊!之后，它们便每天都来光顾我们家。从此，我便不再寂寞，与书为友，与鸟为伴应该是很少人能够享受的吧! 时光匆匆，它不曾为谁停留过脚步!转眼又开学了，我不期盼什么，我只求下一个暑假也能够充实，美满，快乐!也能够与书为友，与鸟为伴! 暑假记事作文600字记叙文7 今天一早，我刷牙洗脸后就走进了厨房。我站在厨房里思考了一会儿，是煮面还是下水饺呢?或者煮汤圆?最后，我决定煮汤圆吃。 我看到灶台上的锅中间黄黄的，就把它拿到水槽中清洗，用钢丝球刷了几次后，水便已经浑浊不堪了。我把水倒掉后又冲洗了好几遍，然后再把水接满，放到灶上开火，就完成了第一步。 在等待的过程中，我突然想到鸡蛋还没煮，就问妈妈：“妈妈，我烧水时没把鸡蛋放下去，要不要紧?”妈妈说：“没事，多煮一会儿就好了。”听完后我从冰箱里拿出4个鸡蛋，把它们拿去水槽轻轻地清洗干净，再把它们放入了锅中。 然后我回到客厅静静地等着，当我再度过去时水已经烧开了。我走到冰箱前，把冰箱的最底层打开，拿出汤圆倒下去了十四个。我再把剩下的汤圆放回了冰箱，回到厨房看时汤圆表面已经变紫了，随后我又回到客厅开始了漫长的等待。 过了一会儿，我去厨房看了下，汤圆已经浮起来了。这时我把火关了，将汤圆与鸡蛋捞了上来。我吃了一口，汤圆外皮硬硬的，但有些还是煮好了的。这次做的早餐失败了，下次加油吧!我在心里默默地鼓励着自己。 这次早餐的汤圆没做好，问了妈妈原因，是因为时间不够，而且将汤圆放下去后没有搅拌，下次我一定会记得这些地方! 暑假记事作文600字记叙文8 暑假生活丰富多彩，有滋有味，让人回味无穷。最趣味的还是在游泳池学游泳的那件事。 记得八月十几号那天，不会游泳的我，一听朋友说万泰大酒店的游泳池开放了，就高兴得不得了。一放学，我便以飞快的速度跑回家告诉妈妈，妈妈一听，就说：“好吧!明天你爸爸和我就带你去。” 第二天上午，我们换好衣服，带好用的东西就来到了游泳池。哇!这水可真蓝啊!看着那些大哥哥大姐姐自由自在地向水里走去，可是脚一碰到水又缩了回来，心想：我这种不会游泳的人，要是不细心掉进深水里，那肯定就要完蛋了! 我先做好热身运动，戴上 潜水 镜、穿上游泳衣，之后学习游泳。碧蓝色的水渐渐漫过了我的膝盖，最终到了我的腰部，走到这儿我就慢慢停了下来，生怕再往前走就会被淹死。爸爸对我说：“快伸平腿!”他用强有力的胳膊撑住我的腰，我就好象浮在了水面上。爸爸又说：“两腿使劲往后蹬，双手向两边划……”，我不一会儿就会游一点了。爸爸见我提高快，就想开个玩笑，把手放开了谁知我“扑通!”一声就沉了下去，一连呛了几口水。才站得起来，只是觉得鼻子酸溜溜的，耳朵好象被什么东西给堵住了，十分难受。 我在爸爸的帮忙下，我于最终学会了游泳，可是一分钟我才能游十几米，看来游泳可真难啊! 暑假记事作文600字记叙文9 真是太开心啦!爸爸终于带我去了期待已久的洛阳玩了。 一走进复原后的隋唐古都宫殿，就被眼前的景象震撼了：整座宫殿金碧辉煌，到处金光闪闪非常耀眼。虽然这座宫殿是现在才复原的，但是仍然让我体会到那个时代的繁荣昌盛。 导游告诉我们，在我们脚下才是真正的宫殿遗址，我赶紧顺着楼梯往下跑，一下楼就看到无数用玻璃隔挡起来的出土文物，有锈迹斑斑的大军师刀、青铜剑、矛、戈、各种箭头，还有王侯才能拥有的玉壁。 让我印象最深的是身着盔甲的重骑兵、轻骑兵人俑。他们身材高大宽厚，身着盔甲，手拿武器，有的面如猛虎、有的视死如归，十分威武。最后是一个身着战袍，头戴钢盔，站在有四匹高头大马拉着的战车上，我想他肯定是指挥战役的将军，只见他表情凝重又勇猛，双眼直视前方，手里的令牌随时都有可能抛出去，嘴巴张着像是喊着“冲呀!”我仿佛看到了战场上尘土飞扬，战士们口中喊着“杀呀、杀呀!”马儿的嘶吼声，战鼓的咚咚声，武器的碰撞声，那一刹那让我心脏加速，热血沸腾。 导游说一代代的王朝为巩固自己的国家而不断的战争，才使军事发达，武器品种繁多。这十三朝古都真是名不虚传，通过导游的介绍，我了解了洛阳古都的兴起和衰败，感受到古代战场的激烈与凶残，让我这个历史 爱好 者流连忘返，以后有机会我还想再来! 暑假记事作文600字记叙文10 大家好!我的名字叫：李柯漾，今年12岁，是一名马上要上六年级的小学生。暑假的到来令我很高兴。因为可以放松一下，快快乐乐的玩一玩。可是当我在暑假里生活时，却没有我想得那么好。 我只能对自己说一句话：“真的好累，就是累也不能半途而废，加油，相信自己能度过这个难关。” 累是因为在暑假这段时间里，我上午在家写学校布置的作业，下午去上辅导班。说起辅导班我就头疼，妈妈给我报了四门功课，有绘画、书法、英语、奥数。在这四门课中，我最喜欢去上书法课，因为它给我留下了深刻的印像。 我喜欢书法课有二种原因。第一种原因是这个辅导班的题目非常吸引人，名叫金九宫，这个题目还有一种有趣的解释：金九宫的宫格分为九块，每块都是皇帝住的地方，所以称九宫。那个金字呢?它代表着太阳，书法班的墙上写着一句话：金九宫照到哪里，哪里就发亮。第二种原因是我在这个辅导班中学到了不少知识，第一节课老师给我们讲了双姿(坐姿和握姿)，第二节课老师开始教我们点线练习和名称，教了我们四节课，老师才开始教我们练习写字。真是功夫不负有心人，我的字体大有长进。 我要对老师和同学们说：“谢谢你们带给了我知识和快乐，我会继续努力，争取更上一层楼。” 暑假记事作文600字_记叙文10篇相关文章： ★ 高一暑假记事作文600字左右 ★ 高中作文暑假记事600字 ★ 日记暑假趣事600字作文最新5篇 ★ 以暑假为话题的作文精选记叙文5篇 ★ 初中暑假记事作文素材600字 ★ 日记暑假趣事600字作文5篇初中范文 ★ 以暑假为话题的作文 ★ 中学生叙事作文600字:暑假记事 ★ 600字日记大全 ★ 暑假记一件难忘的事作文素材 var _hmt = _hmt || []; (function() { var hm = document.createElement("script"); hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?fce392d37f1927da32ec8079e842a198"; var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; s.parentNode.insertBefore(hm, s); })();