高数 随机变量 求网友解释一下

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.

（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...

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。

六年级记事作文600字满分（10篇） 作文是经过人的思想考虑和语言组织，通过文字来表达一个主题意义的记叙方法。作文分为小学作文、中学作文、大学作文(论文)。以下是我整理的六年级记事作文600字，希望可以提供给大家进行参考和借鉴。 六年级记事作文600字(一) 每当看见小区门口的垃圾，我就会想起那"熟悉的陌生人"。 前几年，夏天是一个蚊子多，虫子多的季节。而门口的垃圾一天天的堆积起来。每当我们进过那儿，都要捏着鼻子走。否则。怎么也别想"活"着过去了。 可是，自从那一天晚上，那种味道，那堆的比山还高的垃圾奇怪的消失了!这是怎么回事? 原来。小区里有一位聋哑老人。他会每天早上将门口的垃圾清理的干干净净的。所以，这位老人是我们小区的"大功臣"。 或许，小区里很多人都瞧不起“清洁工”这个工作。那是因为他们不知道清洁工有多重要! 老人又摇着那熟悉的铃铛来了。“让让让让，垃圾倒了!垃圾倒了!”听见远处有声音，我们倒垃圾的人都让开了。 一个大概是有钱人的妇女，很神气的走了过来。 “哗啦”垃圾倒了，可是，好多都倒在地上。可是，那位老人没有生气，而是默默无闻的将那堆垃圾清理干净了。而那位妇女走了。 老人在垃圾堆里找到了一张身份证，他将身份证给了旁边的一位叔叔，叔叔一看身份证就明白了。知道是刚刚那我妇女的。叔叔将身份证送还给了那位妇女。可老人。走了。 我也不知道那位老人是什么时候来的，什么时候走的，再去问保安叔叔的时。他们也说这不是小区里请来的，而是老人自愿来打扫垃圾的。 “啊!老人自愿的?”“是啊。” 虽然这位老人走了。可他那种精神，默默无闻，无私奉献，不计名利的精神永远的留在我们全小区人们的心中!而这种精神也值得我们去学习! 六年级记事作文600字(二) 做人要看内心品质，而不是只看外表，有这样一个人，做了一件令我十分感动的事，使我印象深刻。 记得那一天，我出门在外游玩，本来万里无云的天空突然就布满了乌云。要下雨了，我连忙向旁边的公交站台跑去。公交站台却早已人满为患了，我拼命地向里挤，想在人海中找到一块能躲雨的立足之地。但无论怎样，我也挤不出一块立足之地。 雨很快就下起来了，我终究没能躲到雨，只好一半身子在雨中，另一半在站台里。这时，在这一群人流中，我看到了这样特殊的三个人——为首的那个人有一顶火红的头发，戴着一副大墨镜，嘴里叼着一只雪茄，脖子上挂着一条粗金链子，手臂上纹着小猪佩奇，还戴着一块柯南手表，其他两个也穿着奇特，一看就是三个典型的社会混混。看到他们，我心里不由得一阵害怕。 突然，从他们背后走来了一个步履蹒跚的老人，他的头发花白，拄着一根拐杖，慢慢地向这里走来。路上的雨水越积越多，这位老人想跨过积水，可是一个不小心，老人摔倒了，周围的人却无动于衷，像没看到一样，可能怕是被诈骗吧。这时，那个社会混混老大看到了，他二话不说把口中的烟吐掉，急忙叫上手下一起去扶那位老人，他快步走上前去，蹲下身子用双手慢慢地将老人抱起。他着急地问老人：“您怎么样了，有没有受伤?要不要紧?”然后自己又拿出手机拨打了110叫来了救护车，最后他把老人抱上了救护车，目送救护车远去后才缓缓离开。 看到此情此景，我的内心受到了极大的触动，平时我们认为这种社会混混只做坏事，但今天，他们竟然在无人伸出援手时立马上前帮助，这使我心里涌起了一股暖流。 原来，人要看内心品质，而不只是看外表，这位社会老大混混真是让我印象深刻，他身上的宝贵品质值得我学习。 六年级记事作文600字(三) 她是一个普通的女孩，有一张肉嘟嘟的小脸，一双亮晶晶的眼睛，远看像宝石一样闪闪发亮。她的鼻子不高也不塌，一张樱桃小嘴，看着楚楚动人。最让人印象深刻的是她那一头如瀑布般长的长发，又多又细，微微有点自然卷。她身材刚刚好，不胖也不瘦，可她老说自己要减肥，我反而觉得胖嘟嘟的她更可爱，更少女。 你绝对想不到，这样漂亮的她会有一个小毛病，就是选择困难症。我跟她去买东西，她肯定会选半天，因为她是天秤座，有选择恐惧症。她一会看这个，一会又看那个，忙得手忙脚乱的，跟她一起买东西真恐怖!她选购一件东西都要十多分钟，而且，往往十多分钟以后还没答案，会时不时问我：“这个好不好看?”“我选哪个好?”“你喜欢吗?”“我……我……喜欢!”我还没回答完，她就说：“算了!你不喜欢，那我也不喜欢，走吧!”走了一下午，她没有花一分钱。她挑了半天，最后一样都没有选出来。结果她又说：“我们回家吧!”我下意识没有回过神来，说：“啥?”“怎么了?回家呀!”我被她的大声吓到了。哎!选购东西时，怎么叫她都不走，不买东西时，她就急忙要回家，她的性格就像孙悟空——说变就变呀!真希望她有筋斗云，以后就不用叫我出门了! 有一次，她看到自己喜欢的东西，满脸放光，像要把东西吃了一样，当她付钱时，又愁眉苦脸，她是买了还是没买呢?当然没买啦，我等了她半天居然没挑中一个，我的心情开始变得生气，她却笑嘻嘻地说：“我就是这样一个人，有选择恐惧症，我拿我自己都没办法!” 她是谁?她就是我的好朋友——廖婕，她让我的生活更美好，更精彩! 六年级记事作文600字(四) 说起最熟悉的一个人，当然就是我的妈妈了。 妈妈她不胖也不瘦，中等身材，而且也不算高，妈妈一头黄黄的短发中夹杂着几根白发，一双弄弄的眉毛，下面有一双炯炯有神的大眼睛，眼睛上是双眼皮，一个高挺的鼻子，看起来很精神。鼻子下面有一张红红的嘴巴，好看极了! 就来说说妈妈的眼睛吧!记得有一次，老师给我们布置了抄写课文两遍的作业。我写完了之后拿给妈妈看，妈妈说：“写完了自己去检查，不然我检查出来就要每个字抄上二十遍。”我听了吓得立马跑回房间再三检查。我拿起语文书一个字一个字地去对照，生怕被妈妈检查出来了要罚抄。我检查了三遍以后小心翼翼地拿给妈妈看，妈妈看的时候，我的心里一直在喊：不要错，千万不要有错。可是妈妈还是找出了我的一个错别字，我只好乖乖地去抄二十遍了。唉，谁叫妈妈有一双像孙悟空一样的火眼金睛呢?一个字也不放过。 妈妈头上的白头发，也许是太操心我们的身体健康和学习而出来的吧? 记得有一次，我骑自行车的时候不小心摔倒了，膝盖被路上的石头给擦伤了，出了一点血，妈妈见了，立马奔过来，问我疼不疼。我说：“不是很疼。”妈妈二话不说把我扶起来，背到家里去。趴在妈妈的背上，看见妈妈的额头上有许多大大小小的汗珠，我禁不住想：妈妈一定很累吧。 回到家里，妈妈用消毒水给我清理伤口上的沙石和血，妈妈边清理边关心地问我疼不疼，我心里只有感激，哪里还有疼痛啊!妈妈帮我清理完伤口之后，让我站起来走一走，我站了起来走了走，感觉好多了。我当时真想对妈妈说：“妈妈，您辛苦了!您对我付出太多了，我真不知道怎么报答您!” 这就是我最爱的妈妈，一个我最熟悉的人。 六年级记事作文600字(五) 生活中有许多擦身而过的陌生人，有的甚至连名字都不知道，有的可能只说过一两句话。但有一位“陌生人”，我却对他过目不忘。 那位陌生人就是为我们立下了汗马功劳的门卫爷爷，他无论是白天还是黑夜，总是一直坚守在他的岗位上。但他虽然是我们学校门卫，学生们跟他却很不熟悉，在印象中，我只记得他有时很严厉，有时却很和蔼，能跟我们学生一起聊天、谈心。他是一位步入老年的中年人，为什么这样说呢?因为他才四五十岁，就已经白发苍苍了。他鼻子挺拔，有点像一个外国人，眼睛成凹字形，耳朵通红，头发稀奇的少，还经常戴一个警卫帽，眉毛也很少，给人一种严肃的感觉。我基本上就不跟他说话，但在前一周周五的时候，老师给我们派了一项任务，就是调查老师的责任，在那一天下午，我终于彻彻底底地了解了他。 在我们刚去调查他时，他坚持不让我们的任务进行，但在我们执意要求下，他终于妥协了。通过这次调查，我们了解到，他的责任则就是保卫我们的安全，不让那些坏人得逞。我们知道了，原来默默无闻的门卫爷爷为了我们，付出了这么多，有些同学都默默地擦起了眼泪。 爷爷还给我们讲了个故事：那一天，正是黄昏，有一个光头大汉想进我们学校。爷爷问他：“你想进学校干什么?”脸上充满了不信任。那大汉很不自在地回答：“想参观参观。”爷爷立马就识破了他的诡计，干脆来了个将计就计，先把他放到学校偷东西，然后给公安局打电话，来了个人赃俱获。最终将那个光头大汉绳之以法了。 我们知道了门卫爷爷也是挺机灵的，而他也默默无闻地为我们奉献了许多，我们真应该为这些奉献的人点赞! 六年级记事作文600字(六) 我有一个让我又爱又有一点“讨厌”的爸爸。他个子不高也不矮，不胖也不算瘦，别人都说我爸爸人很好，但是，有的时候我觉得他很好，有时我觉得他很“坏”。 好爸爸 从我记事开始，我的爸爸就没有对我凶过。他总是在我犯错误的时候耐心的开导我，告诉我什么是对的，什么是不应该做的;教育我要尊敬爷爷奶奶、爸爸妈妈，尊敬老师、友爱同学，不乱问别人要东西，有好的东西要学会跟小伙伴分享等等。在我成为小学生以后，爸爸总会告诉我：“宝贝女儿，要好好学习，将来要做一个对社会有用的人”。有的时候因为我贪玩，妈妈批评我的时候，爸爸总会帮我说好话，帮我打“圆场”，我心里美滋滋的。 “坏”爸爸 我的爸爸经常不在家，在外地忙着他的工作和生意，经常几个月都不回家。有时候我很想他，想叫他回家，周末陪我去游乐场去玩，带我去吃好吃的东西。他总是说：“爸爸还有事情要忙，这段时间还不能回去，叫妈妈陪你去玩吧。”听了爸爸的话以后我真的很不高兴，总感觉他不爱我，不关心我。现在我渐渐长大了，我明白了爸爸在外面努力工作和赚钱都是为了让我和妈妈、弟弟生活的更好。其实他也很辛苦，也很想我们，也想天天陪着我们，但是没办法。现在，我想告诉爸爸：“我在家一定会听妈妈的话，好好学习，尊敬老师，团结同学，争取每学期都能拿到奖状回家给您惊喜，爸爸我爱您!” 这就是我的好爸爸和“坏”爸爸，小伙伴们，不知你们有没有我这样的同感呢?不妨说来听听。 六年级记事作文600字(七) 侄儿又到我家来玩儿了，不禁让我寒毛直竖了起来。 他大摇大摆地走进了房，一个箭步跳上了沙发，“咕咚”“咕咚”大口的喝起了我的冰红茶。心疼的我，心里默默地滴下了豆大的泪水呀!我快步走上前去，把饮料抱在自己怀里，不让他喝。他急得像猴子似的上蹿下跳。 万般无奈下，他露出了他的必杀技“白骨爪”，伸出一双手，闪着阴森的光芒，向我扑来。可怕极了!但我还死死的抱着我的冰红茶饮料，不肯相让。 只见，两个影子飞快地从我身边闪过，卷起丝丝凉风。再看一看自己的胳膊，已烙上两道爪印，火辣辣的疼。 这下我被激怒了，笔直地站了起来，慢步向他走来。虽然他有一些惶恐不安。但只闪了一下，立马变成了丝毫不怕的眼神。 终于，他摆出了接战的姿态，双腿立着，两眼放着凶光!紧接着我们扭打在一起! 结局是……我的脸被挖出了几道血印，他也伤得不轻，屁股被我踢了好几脚，一阵又一阵的疼。 妈妈从超市回来了，侄儿立马像看见救星一般，飞奔过去，两只眼睛蓄满了泪水。抱着妈妈的大腿，撒开了娇。 我叹了一口气，心里默默地哀叹道：“就算自己有千百个冤屈，也是百口难辩呀!”侄儿还跟在妈妈屁股后面，跟她说着，我在家到底是怎么欺负他的。我生气极了，向他瞪了好几个白眼。 唉，看他现在小鸟依人的样子，哪里还有刚才打架的阵势和眼露凶光的表情。变脸太快了呀!真是没有愧对大家给他起的外号“两面派”啊! 我的侄儿呀，你什么时候才能让着点你姑姑我，哪怕一次呢? 六年级记事作文600字(八) 饱经风霜的奶奶一大把年纪了，无论怎么说也是见过大世面的人，应该通达人情世故，可不知道为啥，她却很“迂”，而且“迂”得“不可救药”。 那一天，二叔带着他的女朋友来我家做客。那姑娘第一次来我家，不免有几分拘束。二叔进厨房帮忙做饭，让她一个人坐在茶几旁嗑瓜子。一不小心，手碰到盘子上，把瓜子撒了一地。正巧从厨房出来的奶奶看见后，唠叨道：“哎呦呦，这是怎么一回事。”而后便弯下身子，想把瓜子从地上的捡起来。随后从厨房出来的妈妈见状，一把把奶奶拉起来，附耳低声地说：“妈，别捡了，不能太小家子气，这可是您未来的二儿媳妇，不能叫人家把咱看扁了。”大概是认同妈妈的观点，奶奶点点头道：“对，对，对。”可转眼的功夫，奶奶见弟弟进来，便扒在她的耳朵旁说：“宇儿啊，去，把地上的瓜子都捡起来!” 唉，奶奶的“迂”，真是“迂”得不是时候。 那姑娘在奶奶的带领下到小院子四周转悠，看到鸡窝里老母鸡下的蛋时，就伸手去拿，不料手指一滑，鸡蛋“啪”一下掉到了地上。女孩有些不知所措，奶奶摆摆手：“没关系，家里不缺这一个蛋。”女孩前脚刚走，奶奶就把栏子里的大鹅放出来，眼巴巴地盯着大鹅吃完那个碎了的蛋。 唉，奶奶真是“迂”心不改! 虽然有些迂”，但关键时刻奶奶可不“迂”。 邻居李爷爷生病住院那天，儿女们都不在身边，住院的押金一时交不全，奶奶知道后，二话没说就去医院给李爷爷缴纳了住院费。 奶奶就是这样一个人，“迂”的时候令人哭笑不得，不“迂”的时候令人肃然起敬。 六年级记事作文600字(九) 夏已至，阳光明晃晃的，仿佛嵌在半空的鎏金片子，一片片滚落在潺潺的水纹里。母亲正笑着走来，衣衫上有浓重的风尘味道，像被时光染了色似的，沉甸甸的。夏，倒很像妈妈的性格。阳光中，幻影中，荡出了我和妈妈一路走来的美好回忆。 幼时，你便常递给我书。并不是望子成龙的心切，只是希望我在书中可以找到那份恬淡。可年纪尚幼的我顽劣不堪，屡屡为此厌烦。一次我为之动怒，不屑把书一挥。你叹了一口气，捡起那本书，轻轻抹去灰尘，坐到边上，平静地望着我。你安静起来，总像幽深的秋潭，水面无风，无人知深浅。望你的双眸，我羞得无地自容，不禁为刚才的行为羞愧，只得把书拿起。你轻轻走到我的身边，与我共读。你什么都没说，却让我从眼神里读懂了一切。 之后总有这样的夜：你与我共席床边，手捧一卷墨香，我轻轻倚在你身旁，任唯美文字从眼前晃过。天上洗练的月光照进窗子来，星星点点缀饰着房屋，我抬头望见你的双眸，你微笑的眼神依然安静地望着我……。 渐渐地，我发现书的好。时常听你闻一曲李清照“莫道不消魂，卷帘西风，人比黄花瘦”的才下眉头，却上心头;听一词曹操“日月之行，若出其中”的大气磅礴之势……惊喜世间文字怎有这般魔力，当我想贪婪的继续阅读时，你坐在我身旁，静静地望着我，薄唇微启：“不早了，睡吧!……。“ 几年的岁月在翻书的间隙间一晃而过，书同岁月终于被我堆到了足够的高度。步入初中殿堂，我想携手与你共享阅读时光，却发现几缕风霜贴着你生了皱纹的额头，顺着眉峰下来，在颧骨留下一抹掩不掉的阴翳。面对你，我不禁问：你怎可以这样老去?你却欣然：“谁能不老?” 火热的太阳依旧高高升在湛蓝无尘的天空，只不过抹上了岁月的印记，竟显得有些苍桑。你正笑着走来，双眸依旧。我已双眼湿热。 让我郑重地写下你神圣的职业：母亲。 六年级记事作文600字(十) 班上总有那么几个同学，是那么引人注目。看!坐在第二排的那位兄台，“风云事迹”一波未平一波又起，听我娓娓道来。 起初见到，只觉得他相貌平平，没有什么特别之处，再平凡不过的学生，就是一如既往的认真做作业、听课。第一次半期考让我们大开眼界，原本心中选定第一的人不是班长就是语文课代表，一个冲刺坐上了全班第一的宝座，让我们刮目相看，觉得很不简单。 打交道多了，自然也就熟了，渐渐了解他的性格。如果你觉得他是个“乖”学生，那就大错特错了。高扬着下巴，敞开着外套，迈着沉稳的步伐，满脸不屑的样子，气势不凡啊!漫出桀骜不驯的气息，不爽就干一架!下课总见他横冲直撞，在走廊上一言不合就动手了。瞪着那圆圆似葡萄的大眼睛，仿佛能迸出闪电，擦出火花。他手臂十分壮实，像个肉盾，别人攻击随便一挡。走廊上总飘荡他那尖利，高傲的冷笑“嘿!嘿!”还有那捉摸不透的狞笑，华丽的留下一个背影，直径走向教室。那放荡不羁的性格，高调到让人目瞪口呆。 他在玩耍中有股疯劲，学习上也有一股拼劲，上课好不马虎，双眼紧跟老师走，不仅能快速解答老师提出的问题，还能在别的同学不理解的情况下，抛出新的思考。他总是那么从容，听写默写小测，同学们抓耳挠腮，半天写不出一个字时，他淡定完美的将“作品”完成。让人不得不拜服的五体投地。巧学啊! 你说，像他那种玩学结合的学霸，在我们班上就像个闪闪发光的星星，是格外耀眼。傲得像个王，一举手一投足无不体现他的领袖风范。