如何理解随机变量和随机过程?

随机变量randomvariable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。

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.

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。

1. 用叙事的方法写一篇写人作文,500字（初中） 加分给我卖麻团的老人 卖麻团了，卖麻团了……"又是这该死的叫卖声把我从梦中吵醒，不用说，现在是五点三十分，离我该起床的时间还有半小时。 不知怎地，就在最近，我们这来了一个卖麻团的老头子，他每天五点半的时候就开始叫卖了，无论是平时，还是周末；无论是晴天，还是刮风下雨，都雷打不动。每天都是他搅乱了我的好梦，我本应在六点起床，这时候被他吵醒，让我睡又不敢睡，起又不想起，只好在床上翻来覆去，白白浪费半小时的时光，别提有多难受了，为此我对这个卖麻团的十分痛恨，听到这个叫卖声就头痛心烦，不知在心里恶狠狠地骂过他多少次了。 然而直到有一天，我对这个卖麻团的老爷爷的看法，一下子改变了。 那是一个很晴朗的星期天的早晨，我照例还是被这可恶的叫卖声吵醒，我用被子紧紧捂住头，心里别提有多狠这老头了，难得有这么一个休息日，也不让人好好睡个懒觉，真是可恶！忽然，在声声刺耳的叫卖声中，传来了一声又一声百灵鸟的啼鸣声，清脆悦耳，宛转悠扬，我的心不禁一动，反正也睡不着，不如出去看看早晨的景色，顺便看看这到底是一个怎样的老人，手艺究竟如何，于是我掀开被子，麻利地穿了起来。 我拿了点零钱，走出家门，嘿，好晴朗的天哟，天空一碧如洗，阳光灿烂，我的心一下子也开朗起来。我顺着叫卖声找寻那位卖麻团的老人，远远就看见一个老人被一大群孩子围着，我心想，怪不得天天来叫卖，原来生意不错。 我赶忙紧走几步，走近一看，心中不由得有些吃惊，我心中卖麻团的是一个全身沾满油污、邋遢龌龊的人，没想到眼前的这位老人他穿一件洗得发白的旧军装，却上下整洁得体，显得干练精神。我暗暗产生了几分好感，递过手中的零钱，说："给我来两只。 "老人一手接过钱，另一只手拿起一双筷子和一只方便袋，夹出两只麻团放到袋子里温和地说："小心，拿好。"我接过来，拿出一只，咬了一口，真是又香又脆，口感极佳，味道好极了，我不禁对他喜欢起来，细细地打量着他：饱经风霜的脸上留下道道岁月刻磨的皱纹，身体硬朗，脸上始终对孩子洋溢着可亲的笑容，怪不得孩子围了一大圈，怪不得孩子这么愿意吃，怪不得天天来叫卖……我满怀惬意吃着麻团往回走…… 谁知刚走了几步就被老人叫住了，我的心不由得"咯噔"一下，心想我不是刚付过钱吗，怎么，想讹我？我心中刚升起的对他的好感一下子风吹云散，荡然无存了，我愤怒地转过身，刚想发作。 谁知这位老人从口袋里掏出四块半钱递给我，歉意地对我说："小同学，刚才忙，没功夫找你钱，实在对不住。"我莫名其妙，他忙说："你给了我五块钱。 "我恍然大悟，原来因为着急，没在意错把五块当成五角了，望着老人递过来的钱，想起自己头脑里的念头，我的脸红一阵白一阵，不知怎么办才好，老人看到我这样，关切地问："小同学，怎么啦？哪儿不舒服？"我无言以对，我真恨我自己，我怎么能用这样的眼光来看待这样一位用辛苦劳动养活自己的老人呢？我忙把老人递过的钱又伸了过去，说："没什么，全买了。"老人将剩下的麻团全给了我，说："多两只，免费赠送。 "我说什么也不肯收，可老人笑呵呵地说："这就算是亏本大甩卖，买五赠一吧。"说完，头也不回地走了…… 望着老人越来越远的背影，我对他产生了无比的敬意，我的心中也不禁感慨万分：平时所接触的小商小贩们，他们都是以次充好，以少充多，欺骗顾客，人与人之间哪有什么诚信？今天，这个老人为我上了生动的一课，人间需要诚信，更要爱惜诚信！ 老伯伯 在世界上，有许许多多的人帮助过我，但改变了我的生活的还是在施工工地上工作的那位不知名字的好伯伯。 五年级期末考试的最后一场考试，我外公骑着“小电驴”送我去考试。当时，天气是十分的寒冷，哪怕你穿的再多，“飕飕”的冷风很容易就可以钻进你的身体里。 只听见“喀嘣”的一声，“小电驴”也冷得“罢工”了，任凭外公怎么使劲，它也不动了。我看着这辆“小电驴”，十分着急，又是跺脚，又是唉声叹气，恨不得自己突然之间飞了起来，但是，事实还是事实啊！我看了看时间，时间正在一分一秒的过去。 虽是寒冬腊月的天气，但我急得冒汗。我着急地对外公说道：“外公，我考试要来不及了。” “那么，我们打辆出租车。”可是，我们盼了很久，也没盼到一辆出租车。 施工工地的守门人看我和我外公十分着急，便立刻问我们原因。当他知道了原因后，也是无能为力。 这时，一位老伯伯向我们走了过来。他问道：“发生什么事情？”“我孩子今天要考试，马上就要来不及了，而我们的‘小电驴"却又坏掉了，出租车又打不到，真急死人了！”这位伯伯想了想说道：“我看你们不像是一个坏人，我就将我的‘小电驴"借给你吧。” 外公连忙说道：“这怎么可以哪？”“没关系。如果你放心的话，就将你的‘小电驴"放在我这。” 我们听后连声说：“谢谢！谢谢！”说着外公便飞也似的送我去参加考试。 考试时，我十分认真的考，我想：我应该考出一个好成绩，来报答帮助我的好人。 回家后，听说外公已经将车还了回去，并且再三感谢了他，而我因为没有机会当面向他。 2. 用复合叙事法写一篇作文 难忘的亲情 难忘的亲情我的脑海里有许多小鱼，这些小鱼构成了我难忘的亲情，但我最难忘的亲情是那一条金色的小金鱼…… 记得我读三年级的时候，刚过完年去上学，同学们兴高采烈地谈论着春暖花开的美好，可是，我不觉得有什么好。因我在料峭春寒中上学，早晨我冷得牙齿打颤。班上的同学说“你看，她的嘴唇发青。”过了几节课，我回到家里很是不舒服，并躺倒床上睡着了。 我在睡觉中听到一种熟悉的声音，“快起来！小琬！”醒来一看是妈妈。我说：“我好象有点发烧。”妈妈赶紧给我用体温表一量，“体温四十度”妈妈立刻紧张起来。给我的班主任打电话请假，接着，妈妈手忙脚乱拿起杯子到水给我喝退烧药，我仔细的发现妈妈的额头上有豆大的汗珠子直往下滚。我想，妈妈这肯定是急出来的，我一定要病好早点。 登录作文网，你也可投稿。 我不知怎么高烧不退，喝了药汗流浃背，妈妈忙着换毛巾给我擦背，一直忙了个中午，连饭顾不及吃，我又睡了……我感觉到妈妈背着我上医院。没想到我就在医院住了一星期零四天。 登录作文网，你也可投稿。 每天我挣开眼睛都看见妈妈守在我的身旁。我的病好了，我又发现妈妈黑了一圈眼圈，多了一丝银发…… 3. 叙事作文的几种写法 叙事作文能写什么 叙事文有一下几种写作方法： 一：交代记事作文六要素 叙事作文六要素：事件发生的时间、地点、人物、起因、经过、结果，这些都是要交代清楚的，只有把这些都交代清楚了，读者才能够知道整件事情发生的来龙去脉。同学们在写这六要素的时期，千万不能够写报告似的很格式化的把这六要素给表述出来，而是应该写的柔和一点，但是又得让读者感知到这六要素的存在。 二：围绕作文中心选择事件 通常而言，一篇叙事作文最好就选择一件能够突出中心的事件就行了，如果事件写的太多，太冗杂，那么读者就会找不到中心事件，而同学们在写作的时候思路也会容易混乱。同学们选择的中心事件是要为主题服务的，同学们要想让自己的文章出采，那么选材一定要够新颖，要写出平时大家都没有写的事情。 三：描写要细致入微 其实叙事作文中的细节描写是很重要的，事件中人物的一个眼神，一个动作，一句话，这些细节描写都能够体现出人物的心理。有时候，一个简单的细节描写就能够胜过任何繁复的语言，所以同学们平时应该要多注意观察，要学会从细微处打动读者。 希望能够帮到你！ 4. 如何写好状物类的作文 在我们身边，在我们的生活里，有许多可爱的小动物，许多喜欢吃的特色美食，也有许多美丽的植物与我们朝夕相伴，为我们的生活增添了很多趣味。那么，如果要让你写一篇你喜欢的小动物，好吃的瓜果，或者漂亮的植物，你会写吗？ 如果你不会写，那么，我们应该怎么去做呢？ 1.首先，要善于观察事物。包括日常生活中遇到的植物、动物、水果、美食等等，同时，迅速找到该种事物与众不同的地方，包括事物的外形（形状）、颜色、高低、大小、胖瘦，甚至他们的行为等等。对事物进行概括描写。说到这里，老师便想起来贺知章的《咏柳》，碧玉妆成一树高，万条垂下绿丝绦，不知细叶谁裁出，二月春风似剪刀。骆宾王的《鹅》鹅，鹅，鹅，曲项向天歌，白毛浮绿水，红掌拨清波。 2. 要结合实际，巧妙运用修辞手法。把事物写得生动形象。我们可以共同来听一下张玉同学是怎么写小白鹅的，她这样写到：红红的嘴巴又扁又宽，微微向上翘起；高高的细额上突起一个淡黄色的小包包；一双圆溜溜的小眼睛，镶嵌在脑袋两侧，平时总是东瞧瞧、西望望，像一位警惕的侦察兵；一身雪白的衣裳，在明媚阳光的照耀下，闪闪发光；两只大翅膀呼扇起来，像两把大扇子，呼呼作响；一双扁扁的小脚，支撑着肥胖的身子，没事的时候，它就慢慢地踱着方步，摇摇摆摆，像一个闲来无事的大将军，神气极了。 3. 要放开思维，展开联想和想象。活灵活现表现出事物的灵动和生机。比如：有一段写《瓷马》的文字，这样写道：这匹马好威武啊！它高昂着头，发出一声长啸，仿佛能够震彻云霄；它奋起前蹄，腾空一越，仿佛要奔驰而去；它那强壮的后腿微微弯曲，好像鼓足了劲，带着它那英勇的主人叱咤战场。脖子下那小巧玲珑的铃儿，一不小心就会发出叮叮当当的响声，伴着它最爱戴的主人奔向要去的地方。 4. 注意托物言情、托物言志的巧妙运用。做到物中见情，情景交融，融情于物。也就是说，不仅要写好这种植物、动物、物品本身是什么样的同时，还要通过所写的事务表达思想、感受、心情、见解、意义等等，也就是要赋予物某种情感和意义，丰富事物的内涵，做到主题突出、形神兼备。 5. 灵活运用说明方法，把事物说明的更具体、更形象、更准确。可以举例子，通过列举一些通俗易懂又有代表性的例子说明事物的情况和事理；分类别，根据形状、性质、功能、成因、大小等方面，把事物按照一定的标准分为若干种类，比如苹果有65以下，75以下，80以上等等。还可以运用列数据、作比较、画图表、下定义、作诠释、打比方、摹状貌、引资料等方法。 5. 关于怎么写叙事类的作文方法指导：该怎样起笔 十.倒叙法 所谓的倒叙法，就是先写事件的结果，然后采用追因方式，交代结果产生的来龙去脉。 或者，将故事最精彩的部分以及事件的结果，提到最前面先行记述，然后再交代事件的来龙去脉。 例如： 1.一天傍晚，美国新泽西州一名小学校长将自己的头发剃成学校的缩写字母“HP”，然后爬上学校的屋顶，度过了一个寒冷的夜晚。 原来，半年前，他曾对同学们承诺说：“如果你们在几个月内读完一万本书，我可以任由同学们处置作为奖励。全校学生非常努力，很快完成了读书任务，他们选择的奖励是给校长设计一个特殊的头型，让他在教学楼顶忍受一个晚上的寒冷。 ——《睡屋顶的美国校长》 2.一天早晨，早起的王大爷正沿着莫名湖边的甬路悠闲地散步。突然，一个红色的漂浮物闯入他的眼帘，他走近一看，不禁倒吸一口冷气，原来那是一具无名女尸。 .. ——《莫名湖谜案》 十一.环境描写法 交代事件发生的环境。或者以景衬人，或者借景抒情，或者借物喻人，或者巧用象征，或者为下文某个情节做铺垫，或者渲染气氛。 例如： 1.雪，飘飘摇摇，漫天飞舞。白如玉，润如琼，美如诗，轻如梦。 黛玉只身一人，身披红色裘氅，手握刚刚写就的新词，无言地依着庭栏，望着朦胧在雪中的远山。 2.正午的阳光，像点燃的火，熊熊燃烧，似乎要烤焦一切，融化一切，征服一切。 他提着盛满雪糕的保温箱，向老师的办公室走去。汗水顺着脸颊，留下来，打湿了衣衫，迷蒙了双眼。 ..。 6. 怎样用要素串联法写作文《一件小事》300字 怎样用要素串联法写作文《一件小事》300字 我做了一件小事 清晨，我站在镜前，静默地为母亲梳头。空气在安静的空间里来回流动，似乎还带一股无法言喻的温暖。妈妈已经微微眯起了眼睛，脸上浮现出了一股安详。那就像小时候，我第一次送给妈妈生日礼物时妈妈那种幸福的表情一样。我对此报以微笑，心的深处却隐隐作痛——上一次为妈妈梳头，那是什么时候的事了？ 大约是四五年前了吧？我呆呆地回忆。已经太久太久没有仔细端详过妈妈了。晨光透过窗子伏在妈妈的发丝上，发丝已经快变成了柔柔的银色。但这并不影响妈妈的美丽。她还和以前一样，尽管皱纹已经越过了她的前额，尽管岁月的年轮已经迈过脸上的褶皱，但她的笑容没变，依旧是那么亲切，那么和蔼。这些把我拉回了过去，那些童年的下午，为妈妈梳发的下午。妈妈就坐在这镜前，衬着黄昏的光线。我努力地掂着脚尖，去够妈妈的秀发，可是怎么也办不到。妈妈笑着，把我抱在膝上。我还记得那时候，我把妈妈想象成“白雪公主”，我是善良的“小矮人”……一切是那样的自然而美好，我呆呆地望着镜中的自己。妈妈确实没有变。我，还有她那幸福的笑容，仿佛就是她生命的一切。现在依旧如此。我猛的发现自己冷却了太多生活中美好的东西。妈妈仍半眯着眼睛：“还记得你第一次发现我有白发的时候吗？” 我愣了一下，然后微微点头。 “那时候……” “那时候，”我突然接过了话头，“我想要把那根该死的白发拔下来，但妈妈你不让。” “白发拔一长十啊……”妈妈点点头。 我突然愣住了。尽管岁月的斑痕已经在妈妈身上现露了出来，但妈妈就是不肯认老。劳累的工作时常让妈妈的背直不起来，但她仍笑着把能干的一切包揽，像家里的粗活、邻家的托付、社区的劳力……。“妈，您岁数大了，别太累。”我记得我曾经说过。“不妨事！”妈妈报以微笑，“我这身筋骨好得很，不见老！” 这么多年一晃就过去了。站在妈妈身边的我，此时此刻突然心中一亮。我想帮妈妈做一件事情。我颤着手，轻轻地、轻轻地把妈妈的几根秀发拔下。 “呀！”妈妈因疼痛失声叫了出来，很快又恢复了平静，“说过了呀，白头发不能拔的，拔一长十的。” 我的手突然颤得厉害，将那几根头发递到妈妈眼前。 “妈，不是拔白头发，是黑的。” 妈妈坐起了身，转过来吃惊地望着我：“这是……” “妈，你不是说白发拔一长十吗？”我有些羞涩，“那我多拔下几根黑发， 是不是也能拔一长十、慢慢长成像原来一般黑的头发？”我知道这些话很幼稚，但我还是脱口而出。就像以前的我一样。 竟有那么几秒，妈妈愣住了。 但我知道妈妈能懂。妈妈一定会懂，因为她的世界，就是我。 因为我感觉到那拉住我的泪珠不让我流泪的弦即将断开。 于是我微笑。 我不想让妈妈因为我不争气的哭而停止笑容。面对妈妈的笑容，我会张开双臂，抱住它。我想让它陪着我，到天涯海角。 在我模糊的双眼中，我看到了妈妈再一次面露微笑。 7. 小学生如何写好叙事作文 要学会写写事记叙文，得弄清它的写法，认识什么是写事记叙文， 它在写作上有什么要求。因为写文章不仅要掌握各类文章的共同规律（如 立意、选材、布局、谋篇等等），还要掌握各类文章特有的规律。只有 这样，才能把文章写好。 那么，什么是写事记叙文呢？它有那些特点呢？在回答这些问题之 前，先让我们了解一下什么是记叙文。 记叙文是以真人真事为主要内容，以记叙、描写为主要表达方式的 一种文章类型。也就是说，记叙文是指以叙述和描写为基本方法来写人、 记事、状物、绘景，表达思想感情的文章。 记叙文按表达内容来分，大致可分为四个种类：（1）写事记叙文， 包括写活动；（2）写人记叙文；（3）写景记叙文；（4）写物记叙文。 写事记叙文是一种把事件作为主要记叙对象的记叙文。这类文章， 事是重点，虽然少不了写到人和环境景物，但人物和环境景物的描写只 能围绕着事，服从于事或依附于事。它的明显特点是：注重把事件、情 节的过程具体地表现出来，文章的着眼点在事情的过程上；不着力去刻 画人物，也无中心人物；文章的中心思想着重表现事件的思想意义，而 不是着重表现主人公的思想品德。 8. 小学生叙事作文怎么写 没有看过胡小闹日记，所以对这个不作评价 关于记叙文的写法，小学课堂应该有一些讲解 记叙文包括四个基本要素，即：时间、地点、人物、事件 也就是说，在什么时候，在哪里，有谁，发生了什么事 记叙文是一种锻炼语言逻辑表达能力的基本作文方法 家长可以让小朋友多听一听收音机里讲故事的内容 不要看视频类的，要小朋友多听，多想，多模仿 可以从复述别人的故事开始学起 关于为何作文读起来索然无味的问题，这是教育存在的普遍问题 不是你家小孩个案 作文读起来索然无味的关键大多在于没有抓住描写的重点，即事的描述不得当 在叙事过程中起承转合的运用非常关键， 不要急于求成，但要在平常的写作中逐步改进。