单方程计量经济学模型中被解释变量是随机的吗

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...

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，

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。

　　在平凡的学习、工作、生活中，大家都有写作文的经历，对作文很是熟悉吧，借助作文人们可以实现文化交流的目的。相信许多人会觉得作文很难写吧，下面是我为大家整理的初三记事的作文，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。 初三记事的作文1 　　记不清是哪一年，反正是我很小很小的时候。我知道了一个美妙的节日——圣诞节。 　　这个节日的清晨总是寒风凛冽，有时天空里还纷纷扬扬地飘着雪花。我的好运也每每在这个冰冷的早晨悄悄降临。那些精美的礼物，爸爸说是圣诞老人给我的祝福。 　　于是，我期盼圣诞节胜过了所有的节日。我老是缠着爸爸讲关于圣诞老人的故事。在一次梦里，我还变成了淘气的小鹿鲁道夫，拉着雪橇把圣诞老人的爱送到世界的每一个角落。 　　渐渐长大的我，忽然有一天对这个美丽的故事发生了怀疑。在一个圣诞夜，我向爸爸提出了疑问：“真的有圣诞老人吗?他今天晚上真的会来送礼物吗?”“会的!会的!”爸爸抚摸着我的头认真地说，“只要你睡得熟熟的、甜甜的，圣诞老人就会像往年一样地到来。” 　　在那个圣诞夜，我制订了一个周密的计划。同往年一样，我把长统袜、红皮鞋早早地放在阳台上，然后躲进被窝装睡。夜深了，窗外终于传来了轻轻的声响。果真有圣诞老人，我兴奋极了，禁不住偷偷朝窗台望去。就在我庆幸能目睹和蔼可亲的圣诞老人的刹那间，眼前的景象使我惊讶了，怎么会是爸爸、妈妈呢? 　　窗外寒风呼呼，他们打着手电，朝我的大袜子、大鞋子里塞东西。借着电筒的亮光，我注视着爸爸、妈妈认真的举动和慈祥的脸庞，心里涌上一种甜甜的、酸酸的感觉。 　　那天夜里，我又梦见自己变成了小鹿鲁道夫，拉着雪橇满世界飞奔，但坐在雪橇上的是爸爸妈妈。我们乘着满天的雪绒花，唱着“铃儿响丁当”的歌，为所有的朋友送上最精美的礼物…… 　　第二天，我像往常一样，捧着礼物跑到爸爸、妈妈面前：“快瞧，圣诞老人又给我送礼物了!” 　　看着爸爸、妈妈互相会心地一笑，我暗暗打定了主意，永远也不揭穿昨晚的秘密。 　　直到今天，我们彼此之间谁也没揭穿关于圣诞礼物的秘密。尽管这已心照不宣，但我相信，永远的圣诞节将会永远深藏这个美丽的秘密。今天我想说的是，无论何时，无论何地，爸爸、妈妈永远是女儿心中的圣诞老人。 初三记事的作文2 　　那份不一样的真情，带给我不一样的成长。那天夜里，黑暗笼罩夜空，持灯的老奶奶的出现带来了不一样的光芒，也带给我不一样的真情。 　　小时候住在居民楼，是那种需要爬楼梯的房子。每次晚上上完补习班回家也已是9点多，路上几乎没有人，只有路灯的光照着漆黑的街道。我怕黑，于是在离楼梯很远时，我便会喊母亲，她也会站在楼梯口大声的回应我，这样我才心安些。 　　那天，母亲有事，不能在那等我回家。我独自一人走在巷子中，想起楼道中的灯已经坏了很久，却也没有谁去修理。我不禁打了个冷战，心中忐忑不安，有些害怕。但我仔细去看，透过树叶间的缝隙依稀见到一束光。我有些惊喜，难道是母亲在等我吗？ 　　我向前跑去，见到的却不是母亲，而是一位最近搬来的老奶奶，她手中拿着一盏灯，似乎是在等什么人。她看见我，对着我笑了笑招呼我过去。我疑惑的走过去并且礼貌的向她问好，她将灯递给我，然后缓缓说到：“我每天晚上都能听到你的声音，今天无意间听到你母亲不能来接你，想着楼道里的灯坏了，我就来这等你了。因为你以前也关照过我呀。”我看着老奶奶用她的左手撑着腰，右手扶着扶杆，一步步在我前面走，很慢，也很吃力，一会儿便停下来喘气。我的内心交织着惊愕与感动，明显感到有什么东西堵住了我的嗓子，沉甸甸的。 　　我想起这位奶奶刚搬来时，母亲说楼下老人一个人住，给她送一些水果，也让我有时间可以去看看她。我并没有太在意，只是按母亲的话去做。 　　我紧紧的握着这盏灯，它很亮，霎那间，仿佛有烟花绽放，夺目而摄人心魂，似乎也照亮了整个黑夜，使我不再畏惧黑暗。她的真情，感染着我。 　　到现在我仍记得，那天，我拿着灯，带着老人的关怀，走过了那条黑暗而也许漫长的路。是一份不一样真情吧，来自陌生的邻里，出自真心。 初三记事的作文3 　　幸福是可以吃出来的，它是甜的。 　　小时候，常随父母回乡下看望年近花甲的爷爷奶奶。赶上过春节，就在乡下过年。 　　年三十儿晚上，奶奶和姑姑、婶婶便开始包饺子。经过几个小时的忙碌，等到晚上十二时，门外的鞭炮声响彻云霄时，饺子便要下锅了。家里每个人都要吃上几个热乎乎的饺子，据说这样做可以消灾免祸，与福气紧紧相依。在饺子中，有一个是要包一枚钱的，吃到铜钱的人，就会在这一年里福星高照、万事如意。 　　那一年，看完了色彩斑斓的花炮，便开始吃饺子了。大家摩拳擦掌，都想做一次福星。一人挑了一个饺子，胸有成竹地细细嚼着，最后却都垂头丧气了。我随便挑了一个长得像麦穗儿的饺子，只一口便把牙“崩”了。我诧异地取出铜钱，大家都羡慕地笑了。我意想不到地成了当之无愧的福星。用老家的话讲，我就吃出了“福”。那一晚我沉浸在无比的幸福当中。 　　几年后，我的乐趣便由当初的铜钱变成了现在的幸福感觉。大年三十晚上，一家老小十几口能坐在一起吃饺子。这已经令人十分幸福了。浓浓的亲情在这一大盘饺子中洋溢。细细回味起来，那饺子在我心中的分量更重了。老人把福气传给自己的儿女，儿女又把福气传给了他们的孩子。饺子虽小，可包住的不仅仅肉馅，还有对孩子们的祝福与期望。亲情推动着福气来到每一个人的身边，也来到了我的身边，让每个人都感受到了温暖。“福”是吃出来的。 　　想想吧，从初来人世到蹒跚学步；从哑哑学语到学有所成，又有那一样是缺少亲人的陪伴，又有那一样是缺少亲人的关心。在我们的身边，有一种力量，叫亲情；有一种温柔，叫母亲；有一种担当，叫父亲。无时无刻，让人不感到幸福。幸福，便是亲情的表现。是世界给予人类的最丰厚的礼物！我幸福，我拥有亲情！ 　　今年过年，我将一个鼓鼓的饺子塞到了弟弟的嘴里，“咔”的一声，弟弟兴高采烈，得意万分地拿出了他的战利品。望着满面笑容的弟弟，我倍感幸福。 初三记事的作文4 　　坐在电视机前，看着电视中的人拽着大伞往下跳，缓缓地在天空中飞翔，然后缓缓的落地，惊讶又崇拜，不禁张大了嘴巴，可就在这时，该死的广告蹦出来，脸瞬间拉下来，但随即眼珠一转，脸上又绽放了神秘的微笑。趁妈妈不注意，找了一个大大的塑料袋，蹑手蹑脚的走了出去，外面两条小路之间有一堵墙，年仅5岁的我走过去才发现那堵墙高我两头，我实在爬不上去，只好又去把家里的两个凳子凳子搬了出来，妈妈看我搬凳子倒也没说什么，我左爬右爬才爬上那堵墙，我高兴地用拿着大塑料袋的小手摇了摇，往下一看，哇塞，好高呀，心里顿时产生了惧怕，但是又想到电视机中的人跳伞时的模样，勇气又将惧怕覆盖，我用两只手拽着塑料袋，眼一闭，就跳了下去，正要感受飞翔的滋味，就听到“砰”的一声响，只感觉身子很疼痛，就又听见啪啪的脚步声过来了，我正想，谁打扰我飞翔，就听见妈妈大喊的声音，疼痛愈来愈剧烈，只好睁开眼，才发现自己并没有在空中，而是坐在地上，看到了腿上和手上大片的红色和妈妈焦急心疼的神情，这才哇哇的大哭了起来，妈妈带我去了医院，我大哭之余又看见了白大褂，哭的更厉害了，在处理伤口和一番检查之后，才确定并没有骨折，只是摔破了，但从伤口来看摔的可不轻，医生问妈妈我这是怎么摔的，妈妈说我是从墙上摔下来的，但她也不知道我是怎么回事，所以当时一屋子人都在问我怎么回事，连哄带吓，我被逼得不行，才怯怯地说，是我自己跳下来的，因为看到电视上的人拽着伞跳好威风啊，但是我又没有，所以拿着塑料袋去跳。屋里顿时没了声响，一屋子的人张着嘴巴，瞪大眼睛看着我，半响，屋子里笑声大起，好久才停，从此之后，小小的我就这样在医院里出了名。 初三记事的作文5 　　童年是快乐的，是美好的，我喜爱它的天真和可爱!下面就来叙说一下我的童小傻事吧! 　　有一次,妈妈买回了些菜,见我趴在沙发上看电视,就说：“苹，你去帮妈妈洗一下在厅里 菜吧?”“好!”答应了。妈妈说完便去客厅里看电视，我走进厨房看见平台上放着一大包蔬菜，有白菜呀，一大把;有茄子，三大根;有西红柿，五六个……这么多菜，叫大班的我洗，真是的。“啊，有了!”我大叫，妈妈平时不是把这么多的衣服，塞进洗衣机里一起洗吗?那我不会也这样做?等一下，或许妈妈还会夸我呢!想到这我便拿起那一大包菜来到了洗衣机前，开洗衣机盖子，把菜小心翼翼地放进去，然后又盖上盖子，最后按下电源按钮。听着“轰轰……”的洗衣机启动的声音，我坐在一旁，想着自己有多聪明。过了一会儿，我想，菜洗干净了吧?嘿!菜不需要涮干，想罢，我便从坐位上站起来，按一下洗衣机的按钮，使洗衣机停止，当我掀开洗衣机盖子一看，“呀!”真是令我万分惊讶，菜呢?看那白菜剩下了“光杆司令”;而茄子好像被老鼠啃过一样;还有西红柿已经无影无踪了……我吓得出了一身冷汗，这下可怎么办?妈妈花了钱买了这么多的菜，我却把它洗成这样，真是越帮越忙呀!“苹，菜洗好了吗?我要炒菜了。”妈妈走进厨房，喊道。“脚底抹油——溜吧!”便钻进了自己的小房间，把门给反锁…… 　　想到这件童年趣事，我就不由自主地笑了起来。童年的我是多么天真无邪呀!随着年龄的增长，我也渐渐明白了：不同的事情，要用不同的做法才能取得好的结果;否则，后果会将令人意想不到的! 初三记事的作文6 　　今天，我在整理房间的时候，在抽屉里发现了一卷纱布。看着这卷纱布，我又想起了那件难忘的事，仿佛又回到了三年前的那个早晨。 　　那是一个阳光明媚的早晨，我和李彦晓约好去蟠龙公园溜冰。我吃完早饭，提着那双溜冰鞋，迫不及待地走向蟠龙公园。 　　在路上，我想：李彦晓肯定还我早。可到那儿一看，李彦哓早早地在那儿等我了。 　　我们找到一个空位置，连忙坐下来，快速地穿上溜冰鞋，准备去溜冰。还是李彦晓快了一步，她站了起来，溜向广场。而我，却还在埋头穿溜冰鞋。“李彦晓，等一下我!”我朝她大声喊道。李彦晓停了下来，回过头来对我说：“那你快点吧!”“好!”说完。我鲤鱼跳龙门似的跳了起来。可是，一时身体不能控制，不由自主地向前快速地倒去。接下来发生的事大家都应该知道吧!我往前倒去，摔了个“嘴啃泥”。李彦晓的妈妈见状，马上跑来将我扶起来，帮我拍掉身上的尘土。这时，我感到右手火辣辣的疼，我一看，没什么，可是却很疼。“走了，去溜冰了!”李彦晓催促我。我慢慢地溜向广场，因为特别疼，我根本就没有心情溜冰。溜了一会儿，我们就兵分二路，各自回家了。 　　右手疼得不得了，我一整天都喊疼。爸爸没办法，只好带我去三门医院做检查。一检查，才知道，我右手骨折了。我想：怪不得这么疼，原来骨折了。早知道会这样，还不如不去溜冰呢!早知如此，何必当初呀!唉…… 　　现在，每当我看到别的小朋友在溜冰的时候，就会想起骨折的事，感觉手还在隐隐作痛，总在心里祈祷：但愿他们不会像我一样，一定要注意安全啊! 　　光老人，因为他把童年的成长编成了一本最纯。最真。最美的书。 初三记事的作文7 　　有一首歌是这样唱的，“世上只有妈妈好，有妈的孩子像块宝……”从小妈妈就用乳汁哺育了我，回忆以前，长这么大，妈妈为我操劳了多少，担心了多少。从我会走路开始，妈妈就担心我会摔跤，从我开始学习的时候，妈妈又担心我的学习成绩……如今，妈妈的脸上已经出现了许多的"皱纹，显得憔悴了许多。 　　难以忘怀那个炎热的夏天，我睡得满头大汗，突然，睡梦中感觉到一阵阵的凉风，我迷迷糊糊地睁开眼睛，原来是妈妈，她手里拿着一把扇子正在给我扇风，可是，我还看到，豆大的汗珠正从她的额头上滚下来，当时我不懂事，那么热的天，还停了电，有妈妈扇着风，又舒舒服服地睡着了，现在回想起来，觉得自己太不懂事了! 　　记得还有一次放学，天空乌云密布，不一会儿便下起了倾盆大雨。别的同学都被大人接走了，只剩下我孤零零一个人，天马上要黑了，雨夜越下越大，我急得哭了。正当我觉得无助时，一个熟悉的身影向我走来，“是妈妈是妈妈……”我兴奋地叫着!妈妈摸摸我的头，亲切地说：“宝贝，等急了吧，对不起，妈妈有事来晚了!”说着带我撑着伞回家。路上，妈妈怕我被雨淋湿，把大部分伞都撑在我这边，但我发现，她的衣服却被雨淋得湿湿的，还不停地往下滴水，看着看着，我的眼睛湿润了。 　　这些看似平凡而又不平凡的事有好多好多，妈妈对我的关心是那么的无微不至。如果说我是一棵小草，那妈妈就是雨水，在雨水的滋润下，我一天天快乐地成长着，但妈妈却一天天地憔悴了。看着她脸上日益增多的皱纹，渐渐发白的双鬓，我暗暗下决心，我要做个懂事的孩子，不能再让妈妈为我操心了，她为我付出了那么多，现在该我报答她了! 　　最后，我只想说：“妈妈，如果没有您，就没有现在的我，我一定会好好学习，以优异的成绩来报答您! 初三记事的作文8 　　晚上十一点多，一个许久未联系的高中男同学发信息问我放假没有，想约我去打羽毛球。我还记得高中的时候，我们有时候也会约着去打球，那时候我只觉得是单纯的球友的关系。后来他很严肃的问我一个问题，我也非常好奇他会问我什么，但接下来的局面让我做完彻夜难眠。 　　他首先铺垫了很多，问我有男朋友了吗?我一听这问题就觉得有点不正常，然后我就如实的跟他说还没有。他就给我来了一句：其实，他高中的时候挺喜欢我的，问我能不能当他女朋友。我那时候脑子嗡的一下，懵了，之前在宿舍的时候跟室友们聊天，聊感情的事情，自己说得头头是道，但到自己经历的时候，手足无措的感觉。 　　说实话，我曾经也非常希望能有一个男朋友一直陪伴着我，但他昨晚跟我说的时候，我心里就极度的有一个想法那就是继续保持单身。我也把自己的心里话和想法跟他说明白了，我现在没想要谈恋爱，只想把学习搞好，希望他在未来也遇到他心仪的那个女孩子。他把自己的心里话说出来了，心里也挺舒服的，让我们忘了今晚的对话，做朋友。 　　跟他聊完之后，我跟我的朋友们分享了这件事情，他们都很震惊，因为大家都是同学，在学校的时候多多少少会听见一些关于对方的事情，对他个人也有一定的认识。她们跟我说，他高中的时候，跟很多的女孩子都说过类似的话，而且他也很不靠谱，是个渣男。我想，幸亏自己没恋爱的心思，要不然，这一单开始，或许就不是该如何收场了。爱情真是一道难题。 　　但很快我也想明白了，与其等待，不如先让自己变得更加的优秀，才有足够的勇气与未来的男朋友交往，凡事都讲究慢慢来。 初三记事的作文9 　　从小到大，我一直很喜欢吃锅炮肉，喜欢那金黄的颜色，更喜欢那酸酸甜甜的味道。在学校住宿的时候，我们会挑个适当的日子来满足一下胃的要求。每当这时，我们都会特别的局兴，我还没有想过自己会有一天想吃锅炮肉而吃不到的时侯。 　　昨晚接到了朋友的电话，她在郑州工程学院。刚开学的那阵子她就说那里的饭菜很难吃，米饭像夹生的一样，菜让人看了一点食欲也没有，吃起来更没感觉。我只能安慰她，对她说：没事，你想吃什么我帮你吃。她告诉我要好好珍惜身边的大米饭，只有出去了才会知道家乡的大米有多好吃。不过现在她已经适应了那里的饭采，又恢复了往日的食量一一我总是她的手下败将。不过难题又来了，昨晚她和我说她想吃锅炮肉了，可那地方根本没有，她去食堂问，人家瞪大了眼睛问她：那是什么东西？她欲哭无汨，只有想的份了。 　　我想她也一定很怀念我们在一起吃锅炮肉的日子，但我们很少在电话里提以前的事，怕彼此都很难受。她告诉我有一天晚上她梦到锅炮肉了，我又对她说：没事，明天我去替你吃。她无奈地叹了口气。我在想：她是真的怀念锅炮肉，还是在怀念我们在一起的日子。 　　挂电话之前，她又嘱咐我：明天多吃几块。放心吧，我会的。她开心地挂掉了电话，我也为她高兴。晚上躺在床上又睡不着了，我仿佛看到了一大盘锅炮肉在桌子上正等待我们开工，它有诱人的颜色，有甜美的味道。我和她，还有一堆朋友一起围着它开心大笑，多么美好的日子 　　想吃祸炮肉的时候，想起了我的朋友，我好怀念那些吃祸炮肉的日子。 初三记事的作文10 　　仿佛奋斗的我们还在前天，昨天我们依依惜别，今天我们踏上了新的征程。 　　——题记 　　走进初三的教室，空气中迷茫着中考前夕的“火药味”，同学们都在埋头苦干，奋笔疾书，生怕浪费每一秒钟。由于初三第一次模拟考试的失利，让我们陷入了一段迷茫期，同桌好像看出了我的心思，陪伴我到校园里四处走走散心。 　　现在正是校园里桂花树盛开的时节，空气中弥漫着桂花香味，这是带着丰收的高兴气味，仿佛有一种声音在跟我说：“不要轻易放弃，努力就会有收获!”此时正是初秋往中秋过渡的一个时节，是一个丰收的时节。我莫名地对秋季产生了敬仰之情，秋天的丰收也是经历了一番努力才能够得到的成果，一时的得失并不能左右我在中考考试中的发挥，我似乎领略到了秋收的味道。同桌耸了耸肩膀，问道：“你小子心情好点没，不就是第一次模拟考试吗?赶紧回去复习吧，这次的失利真的不算什么，复习阶段才刚刚开始。”话毕，我们一起回到教室中去复习。 　　初夏的清早，走在我们每天上学的毕竟之路上，有一种想要在天空中翱翔的冲动，中考进入了最后的倒计时阶段，距离我们迎接中考大boss已经没有几天了，在这最后的冲刺阶段，我翻出了我第一次模拟考试的错题来复习，这让我想起了当初的很多事情。现在的自己无论是各科目的成绩还是考试时候的心态都要比当初强好几倍，哈，非常感谢同桌的开导，感谢学校赐予我如此美丽的校园，让我有了努力奋斗下去的动力。 　　中考收场了，我也考出了自己应有的成绩。中考来的时候轰轰烈烈，走的时候却依依惜别，天下没有不散的筵席，中考结束之后意味着我们要各奔东西，只有经历了中考才能懂得初三这一年的珍贵，这一年在我们心目中的分量，昔日的欢声笑语已经不复存在，能够陪伴我们的依旧是那校园里的桂花香。 初三记事的作文11 　　【-初三作文700字：春节记事】 　　隆隆的炮竹声喜庆而又热烈，我醒了，虽然还有些许睡意，一看表，才七点十分。侧耳倾听，隔壁房中闷闷的，依然宁静。我便知父母仍在梦乡里。 　　一伸手，便摸到了一本书，是《朝花夕拾》。于是我带着倦意随手翻看。“这是关乎一年运气的事儿，千万不可大意!”哦，书里人们也是要过年了么? 　　“阿妈，恭喜恭喜……”“恭喜恭喜，大家恭喜，真聪明!”……一直看到“我”吃完福橘。哦，是的，大年初一早上要吃福橘呢，“这样，一年到头，顺顺溜溜……”一眼到此，我心念一动，从床上一跃而起，以让人眼花缭乱的速度收拾好自己后，我顺手抓了两个橘子——福建产的橘子——一边剥，一边推开父母的卧室房门，自己嘴里咽下一瓣福橘，立马又向父母的嘴里各塞了一瓣，父母个个一惊，还没回过神来，我的祝福已然到了他们的耳畔“恭喜恭喜!爸妈新年快乐!”妈妈先回过了神，笑嘻嘻地回“恭喜小宝新年快乐!”这时爸爸才猛然亿起怎么回事，但嘴巴也已下意识地回了一句恭喜。此时，妈和我已笑成一团了。 　　正月初一早上的“突然袭击”让这个家都醒了过来。炮竹声仍未停歇，但喜庆的窗花已然跃跃欲试，要紧贴透亮如新的玻璃，给这个家多增添一份喜庆。 　　虽说早已忘记了剪窗花的的手艺，但对这个民间艺术的喜爱从未减退。一尾欲跳出窗花的大鱼，传达了“年年有余”的祝愿;一匹欲日行千里的赤兔，让新年的好运气如万马奔腾跟随而来;一个欲欢快嬉戏的童子，稚嫩明媚的笑让旧年的所有的烦恼驷马难追……我享受着帖完窗花后的那一刻满足，好像自己贴的不是窗花，而是满满的幸福。 　　春节的炮竹声仍未停歇。春节的事情种种让人怀念，喜欢春节，是喜欢春节的事。那是凡俗的小欢喜，简单却温暖。“扑”，轻轻的一声，心里的花却已经开了，花香满园初三作文700字：春节记事。 初三记事的作文12 　　我很小的时候，一直在江苏老家和外公外婆一起生活。长大一点后，便被父母接到了北京，和老人们的联络，只剩下平时的几个电话，和春节时短暂的例行探望。 　　20xx年，外婆去世了，从此外公变得寡言起来，人也瘦了不少。他迷上了电视剧，也喜欢到处溜达，妈妈打电话给他时，他不是在外面逛，就是守在电视机前。他脾气渐渐变得古怪，舅舅和大姨都请他到自己家里住，他却执意不去。 　　不过，无论他平时表现得多么奇怪，春节全家团聚时，他总是万分欣喜。他是个好厨子，能张罗出一大家人吃的菜。大姨和舅妈也都很会做菜，可他偏要亲自下手，让两人在一旁“打杂”。说也奇怪，他平常不是个勤快人，不怎么做家务，但当他在厨房忙碌时，脸上却总带着一种满足的欢欣。他每餐必做西红柿炒鸡蛋，不是因为自己喜欢，而是因为我们三个孙辈爱吃(尤其是表哥，他简直对这道菜有一种莫名而狂热的迷恋)。菜端上来，我们几个孩子狼吞虎咽地吃，我们的父母们则在一起谈天说地，他却很少动筷子，也几乎不说话。他成了一位安静的旁观者，观望着，从不参与。吃完饭，大家散去，热情地互相道别，顺带赞美几句他的厨艺，他只是微笑，沉默。 　　近来，他一展身手的机会渐渐减少，因为大家都把下馆子当成了一件乐事，不再对外公的餐桌抱有那样的热情。外公是虔诚的穆斯林，唯一愿意光顾的餐馆是回民饭店，可那小城里只有一家回民饭店，做的菜也不那么精致，所以我们不怎么愿意去那里。于是，当我们欢天喜地的去满足自己的口腹之欲时，他便一个人留在家里。那一次，关门的一刹那，我看见他孤寂的身影，一阵心酸，可我还是静静地掩门离去了。 　　几天前，他打电话来，是我接的。我和他多聊了两句，他就很高兴，跟妈妈一个劲儿地夸我，说我懂事了。可我懂什么呢?我们都不懂他的寂寞。我眼前幻化出餐桌上的他，在一片热火朝天之中，独自沉默。