工具变量替代随机解释变量后，实际上是工具变量变成了解释变量 为什么是错的

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，

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.

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。

　　在日常学习、工作或生活中，大家都跟作文打过交道吧，借助作文可以提高我们的语言组织能力。相信写作文是一个让许多人都头痛的问题，以下是我帮大家整理的四年级的记事作文，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。 四年级的记事作文1 　　“扑通”又一条没有鱼翅的鲨鱼坠落人海它挣扎着，却无动于衷，鲜红的液体从伤口处流出，在蓝色的海洋盛开出一朵残忍的花。“呜~”一声哀嚎，那是一条被活生生剥了皮毛的狼的哀叫，但却没人听见，只能由它自己慢慢死去。“轰隆”又一大片森林倒下，毁灭在人类的手里，砍掉一片森林，在他们眼里，似乎比踩死一只蚂蚁还要容易，但付出的代价却是今天100倍甚至人类是女娲创造出来保护地球的天使。人类让地球…… 　　我曾经听过一个故事：重生，却要把它亲手毁灭，这就是“天使”的行为吗？ 　　因为全球天气变暖，千年不化的冰融化了；北极熊因为爬不上岸而被淹死；大量捕捉狼、豹子、老虎做大衣，使得食草动物大量繁殖，草原沙漠化；因为随意把一粒小小的纽扣电池扔进水里，污染了600立方米水（相当于一个人一生的用水量）……太多太多人类做的“好事”了，让我不得不震惊，茫茫宇宙，一颗小小的星球毁灭也许并不起眼，但对于人类呢，只有这么一颗星球我们足以生存，只有一颗，毁灭了，就不会再出现了，什么移居月球、火星，完全不科学，也不可能，就算假设可以，以人类这种毁灭性的态度，说不定，宇宙上的星球也因为人类的移居恶性循环而毁灭了，不要为了眼前的小小的利益而毁了地球。也许，一个人的毁灭行为并不会造成地球多大的损失，那全球呢。到时候，可能连后悔都来不及了…… 　　捡起地上的塑料袋扔进垃圾桶，让它不会漂流入海；拾起地上的电池，让它不会污染600立方米的水；每天少开车，减少二氧化碳排放……你做的，不仅仅是为了自己，而是为了整个地球…… 　　一起努力，创造出一个没有污染的地球。否则，失去了，就无力再挽回，因为地球，只有人能保护！ 四年级的记事作文2 　　谈起“礼物”这个字眼，大家应该都不陌生吧？礼物，有我们送给别人的，也有别人送给我们的。每个礼物都代表一份深厚的情谊，在我的礼物中，我认为最漂亮的就属我姑姑送我的--海豚风铃了，下面，我就给大家介绍一下我认为最漂亮的风铃的外貌特点吧！ 　　这个风铃的颜色是我最喜欢的--淡紫色，一共有十一根金属棒，那笛儿般的声音就是它们发出来的。金属棒的布局十分有趣，在海豚的最顶端，用六根金属棒围成一个圆圈，这个圆圈下面，是用五根金属棒围成一个比上面小一点圆圈。金属棒周围有许多小海豚旋转着下来，在周围保护着这由金属棒组成的两个圆。在风铃的最顶端，有一个比其他的海豚大一点的，它的颜色也与众不同，是深紫色的，像是领导着其他海豚一样。每一个小海豚的模样都十分可爱，准让你一看变生爱慕之心。 　　这个风铃是我在生日的时候，姑姑送我的生日礼物。这时大家一定会说：“在生日的时候姑姑送生日礼物不是应该的吗？”可这个不一样。我姑姑在北京打拼了两年半，好不容易赞了一些钱，本想给正在上大学的姐姐寄点学费，可没想到不乖巧的我却给姑姑打了一个电话，姑姑一听是我生日了忙从北京的大商场里精心挑选了这个风铃，千里迢迢地从北京送过来。就这样，这个漂亮的小风铃让我和两年多都没见面的姑姑又重逢了。 　　我把这个含有亲情的挂在窗前，每天聆听着它银铃般的声音，完全沉浸在姑姑那份浓浓的爱当中。 四年级的记事作文3 　　有一天，我和我姐姐在打羽毛球。刚开始的时候我还不会打，姐姐说：“你把球扔在天上，看准一打就行了。”于是我就按姐姐说的来做，我把球向天上一扔，我一打就把球打了过去，姐姐又把球打了过来。我又向天上一扔看准一打又把球打了过去，姐姐又给我打了过来，我说：“姐姐怎样才能接住球。”姐姐又说：“等球飞过来的时候你看准球用劲一打就行了。”我又按姐姐的方法去做，球飞过来的时候，果然我把姐姐的球打了过去，姐姐又说：“来，我们真正的打一扬。”我说：“好的，我们试一下。先是我姐姐发球，球飞过来的时候，我用劲一打，打偏了，然后我又发球，往天上一扔，看准一打，给我姐姐打丁过去，我姐姐炯炯有神的看着球，打了一下，就给我打了过去，然后姐姐给我说：“你太急了，别急，有可能你就能打过来。”然后我放轻松了一下，姐姐又给我打了过来，我看着球打了一下，果然听我姐姐的没错，竟然打到了，姐姐又打给我，我又打给姐姐，就这样，我和姐姐就快乐得玩了起来，我给姐姐说：：“姐姐我们来场真正的比赛吧。”我们打呀，打呀，最后我赢了。 　　我没想到我竟然赢过了我姐姐，我真快乐。 四年级的记事作文4 　　妈妈天天都干这干那，我很想帮妈妈，但她认为我还小，不让我劳动，所以我从来都没有体会过劳动的滋味。终于，机会来了，爸爸出差了，妈妈竟然答应让我当一天的家。 　　“七点钟了！起床了！”我大叫一声。妈妈就像平常的我一样，慢吞吞地起了床，我赶紧说：“快点，快点！”刚把妈妈叫起来，她就问：“大当家的，我肚子饿了，早饭做好了吗？”“哎呀！我还没有做呢！”我走到厨房，从冰箱里挑了一根火腿肠。我拿出菜刀，准备给火腿肠“碎尸”。我小心翼翼地“砍”，可不知为什么，里面的肉总是往外冒。妈妈在一边指指点点：“你要轻一点，而且不要那么慢！”我按妈妈说的做，果然如此。切好火腿肠后，我拿出一包红烧牛肉方便面。妈妈却说：“我还以为你做什么呢！结果是煮方便面！”我不好意思地吐了吐舌头。开始煮了，但我不知道放多少水。管它三七二十一，就放了满满一碗。可妈妈说：“多了，多了！”我倒掉大半碗，“少了，少了！”我又放了一点儿，妈妈终于点了点头。水烧好了，面饼放了，调料放了，就该打蛋了。我学着妈妈原来打蛋的样子，把一个鸡蛋在锅边碰了碰，可还是做不到妈妈那么好，把蛋清弄得满手都是。妈妈看见了，就拿起另一个鸡蛋，又给我做了一次示范。我似懂非懂地看妈妈做。终于，一碗清香的方便面煮好了，吃着自己煮的面，我心里可高兴了。 　　过后，我又学妈妈扫地、拖地，可把我累坏了。 　　这次当家，我终于知道了妈妈做事有多累，今后我会经常帮妈妈做家务活。 四年级的记事作文5 　　在我的家族里，我的辈分最小，竟然给小我五岁的孩子叫小姑。说心里话，我一点儿也不乐意。可是妈妈说：人是分大小辈的，就算二十多岁，也有可能叫二岁的孩子姨、姑……妈妈既然这么说，我也得服从这条“法则”了。 　　就像我的小叔一样，跟我同岁，只不过辈分很大。我还有10岁的小姐，11岁的姑姑，5岁的姑姑，20多岁的哥哥。其实，总感觉我们年龄或身高差不多，但因为辈分问题，我只能排在后面了…… 　　有一次，小叔与我吵架了，我们两人互不相让，他一句，我一句，谁也不甘拜下风。然后，我俩“绝交”了！这也是我俩最长的一次“绝交”——足足有两年时间。在这两年的时光中，我一直在想该不该原谅他？我一直在想：如果原谅他，万一他以后还这样，怎么办？可是后来，看到他因为性格不好，交不到好朋友，我又好伤心，怪可怜他的。因此，我主动向他道歉说：“我不该跟你打架，咱们以后还是好朋友。” 　　还有一次，我和小姑姑一起玩。本来玩得很开心，后来下楼玩时，小姑姑让我拿了很多东西，有大洋娃娃、小洋娃娃、胖洋娃娃，还有瘦洋娃娃……玩具堆的中间，还有一个大大的苹果电脑。我拿了一大堆东西下来，累得手软，结果把电脑摔到地上，像被铁棍重重打了一样，瞬间变成了碎片。小姑姑哭啊哭，心疼的不行。后来，我爸爸说要再给她买一个新的，她才破涕为笑。 　　现在想想，我虽然没有他们辈分大，但在与他们相处的过程中，懂得了尊重“辈分”，懂得了谦让与包容。所以，如今10岁的我，不再烦恼。 四年级的记事作文6 　　说起爱好，那么养小狗肯定是首当其冲啦！如果你给我一只小狗养的话，我保证毫不犹豫地就答应，想知道为什么吗？那是因为我真的非常喜欢小狗。 　　每个人喜欢什么动物都是有所原因的，当然我也不例外。记得一天，奶奶好想神仙似的，从天而降到了我的家，我惊喜地一时还没有反应过来，直到妈妈过来拍了拍我的脑袋，我才反应过来。奶奶看着我的可爱样，说：“奶奶给你带了只小狗，快点过来看看。”可我从没有养过小动物，一时便愣住了。等奶奶走后，我请教妈妈，可妈妈却和我说：“我不喜欢狗，所以它你自己独自养着吧！”我顿时心里矛盾极了，没有妈妈的帮助我能够养好它吗？一旁的小狗似乎看出了我的为难，走到我的跟前，竟撒娇似的在我脚边蹭了蹭，发出了“呜呜呜”的声音，我便从此爱上了它。 　　过了几天后，它便把我当成了亲人，每次我放学一回到家，便看见它蹲在门前等着我呢！然后，就会抱着我的腿蹭来蹭去，尾巴像风车一样，转来转去的，那时的小模样简直可爱的无与伦比，真是没法描述了，这时，只要我蹲下摸摸它的毛，它才欢快地跑走了。饭后，我们习惯一起玩扔棒子的游戏：我拿一根棒子，使劲地扔出去，小狗会朝着我汪汪地叫两声，便摇着尾巴朝棒子跑过去。自从有了这只狗，我的生活有了更多的乐趣。 　　如果你想知道我有多么地喜欢的"狗，我会告诉你：“我喜欢狗，就像老鼠爱大米！” 四年级的记事作文7 　　今年暑假，我和妈妈游览了杭州西湖，那里的景色美不胜收，让我记忆犹新，难以忘记。 　　我们来到西湖，踏上了游船，西湖美景尽收眼底。我放眼望去，只见西湖三面环山，一面临城，那山层层叠叠，连绵不断，群山和西湖相连，宛如一副优美的山水画。 　　不知不觉中，船开到了三潭印月，它是西湖中的一个小岛，它犹如镶嵌在碧水中的一颗明珠。在岛的南面有三个石塔鼎足而立。听导游介绍，在中秋节时在岛上看月亮，空中月，水中月，塔中月与赏月人心中寄托 的“明月”上下辉映能有33个月亮呢！我不由心动，暗暗下定决心，在中秋时节一定要登岛看那精妙绝伦的美景， 　　船开着开着到了湖心，这时一座石拱桥映入眼帘，那就是闻名中外的断桥，这里有个美丽的爱情传说。有断桥不断的由来，冬天下过雪，整座桥上都是雪，中午时分太阳出来照在桥上，中间那段融化了，这时从空中看就像一座断了的桥。 　　东面的白堤和西南的苏堤就像两条绿带子，漂在西湖上。路两边， 如同少女的柳树一棵接着一棵，风吹着柳枝，多么像少女飘逸的长发。路上人来人往，西湖美景数不胜数。 　　西湖真是杭州的一颗明珠，满池的荷叶我感受到了“接天莲叶无穷碧”，遗憾的是我们去时荷花还没有开放，没有欣赏到“映日荷花别样红”。但西湖的美景让我流连忘返。 四年级的记事作文8 　　农历八月十七那天早晨，我怀着激动的心情，跟粉妈妈风尘仆仆地来到海宁盐官镇观看钱塘大潮。 　　中午12时，我们来到了长长的大堤上。看那大扛，水天一色，苍苍茫茫。再向江口望去，那里的江道像一个大晰叭，头大身子小。此时的江面风平浪静。我们焦急地等待粉大翔的到来。12时11分，忽然，传来一阵“翻喇侧侧”的声音，像在下雨，我十分惊奇，又非常疑惑，连忙向“甫叭口”看去，只见在水夭相接的地方出现了一条银白色的线。那白线慢慢地、慢住地变长、变粗，过了一二分钟就把江水拦接截断了，像一条玉龙领住了江面。啊，潮水冲进喇叭口了！ 　　忽然，那条“玉龙”被斩成了好几段，不断住前推进，一会儿又汇合在一起，潮头以迅雷不及掩耳之势冲人喇叭口已有一公里了。我拿起一只望远镜，对着潮头看：那大潮犹如千军万马，奔腾而来；又像俄虎群狼，咆哮而至。大潮掀起的浪涛足有几米高，夹带着泥沙像一堵水墙，汹涌澎湃。顷刻间，轰轰隆隆，潮又似千声鸣谷，万雷惊润，气势壮观极了！ 　　潮水的速度真惊人，转限之间，离我站的大堤只有三十几米了。此刻，那“玉龙”扭动着身子呈S形向前挺进，“轰轰轰”它口吐着白色的泡沫，势不可挡。忽然，一声屏居，“玉龙”像发了疯似地腾云驾雾，翻滚狂吼，向我们扑来。刹那间，那浪峰冲到了我眼前，其势像要吞没整条大堤。接着，它又很快地向西面飞奔而去，波拥壮阔直指杭州。不一会儿，白色的巨龙已经消逝在灰色的天幕中了。 　　“啊，多么雄伟！”我呆呆地望着江面，在心中惊呼。 　　潮水过后，水流湍急。我完全被海宁潮的气势所惊呆，难怪古往今来有那么多诗人为它赞叹不绝！ 四年级的记事作文9 　　每年深秋，我都会去金恺博家摘瓯柑，每次劳动都会给我不一样的收获。 　　去年秋天，我依旧来到了金恺博家，金恺博那时候黑得犹如老抽，身高不高，不认识他的人不细致看，就会以为他是一位非洲人呢。因为他家的瓯柑在河中央，而他家却在岸边。我们乘着金恺博爷爷的小船来到瓯柑田。金恺博爷爷的船十分破旧，不时会有水漏入船中。我上船时还忐忑不安，恐怕自己成为一只“落河鸡”。金恺博见我磨磨蹭蹭便推了我一把。我呛咧一下进入船中，发现水没漏进来，才放下心来。 　　乘船行了几千米的水路便来到瓯柑田，瓯柑田现在到处都有酷似灯笼似的有拳头般大小的瓯柑，看着都让我垂涎三尺！“我们开始干活吧！”金恺博说。“好嘞！”我说，“需要带什么吗？”“手套与剪刀，你都摘这么多年了，怎么还不知道呀！”鑫恺博气愤地说。“忘了啦！”我边说边笑，边带上手套拿起剪刀，准备开始干活。金恺博一本正经地对我说：“庄子睿，你上去摘瓯柑，我在下面接。”我听了立刻埋头苦干。剪刀真得好钝，让剪张开合拢的速度比树懒说话还要慢。不过进展还是算顺利的，直到摘到有一个瓯柑，这瓯柑开得可高了，但我踩在树干上就咫尺为邻了。我正准备踮脚去摘时，可脚一滑掉到泥巴里，摔了一身泥，像个泥猴子似的，金恺博看我惨不忍睹的样子，便把我送回了家。 　　劳动真辛苦啊，我就干了一点点时间，就弄得惨不忍睹，若我是农民，那瓯柑田会被我糟蹋成什么样啊！ 四年级的记事作文10 　　从那以后，我开始注意到盲道，开始告诉自己：嘿，看看你脚边的一条条盲道吧，江南的，塞北的;小径上的，大路旁的。 　　记得那是一个周日的下午，我和妈妈一起走路回家，道路几乎是一尘不染，街道上只有几个行人在匆匆赶路，也给严寒的冬天带来了几分鲜活，而我注意到，其中有一条用黄线与外界隔开的路，中间还有许多黄色的粗横杠，显得有些格格不入。我好奇地问妈妈：“这条路是做什么用的呢?”“那是盲道，盲人们出行时便走这条路。”妈妈笑着说，“这和电视台在播放重要节目时，会出现一个小框，框里有一个人在打手语，让聋哑人士们看懂新闻是一样的，都是在方便残疾人士们啊!你看，没有人敢图方便走盲道吧!” 　　果然，不仅人们避着盲道走，就连一向“嚣张跋扈”、喜欢乱停乱放的共享单车也不敢随意侵占盲道。有些调皮的孩子跑到盲道上玩耍，也立刻被家长拉回来狠狠训斥了一顿，这条盲道似乎是神圣不可侵犯的。盲人们畅通无阻地走在盲道上，有时还用拐杖敲敲地面，是不是在感谢着不侵占盲道的人们呢? 　　这时，我突然发现另一边的一条盲道上极为突兀地停着一辆自行车，而一个盲人正在那条盲道上行走着。这样下去，他会撞到那辆单车的!我连忙跑过去，一边轻轻地把自行车推到盲道以外，一边缩了缩脖子：刚才跑得太快，冷风灌进衣服里，不禁让我打了个喷嚏。那个盲人发觉前面有动静，用手中的拐杖轻轻地戳了戳前面无阻的道路，立刻明白了，轻轻说了一声：“谢谢!” 　　我看见不远处的妈妈向我竖起了大拇指。太阳不知何时钻出云层，露出了笑脸。灿烂的阳光洒在树叶上、街道上，街道又变得嘈杂起来，一束阳光正好洒在妈妈的肩上，那么温暖，那么亮。 四年级的记事作文11 重阳节是一个传统的节日，他让我快乐也让我悲哀。为什么？因为我有个表哥，名重阳，他为人宽厚大量，特别是对待我们这群表兄弟。我更是爱他，虽然他比我大好几岁，但我对他就好像对同龄的好朋友。但很不幸，几年前，他惨遭毒杀，从此人间蒸发了！ 　　每年的九月初九重阳节是众人皆知的传统节日。家乡的重阳节，大多风俗和其它地方一样。只要是祭拜祖先，吃寿桃，爬山，放风筝。临到重阳节前，各村各户就开始匆匆忙忙地准备各种各样的美食，有鸡肉、丸子、油菜（其它青菜也有，不过我很喜欢吃油菜）、寿桃。到了重阳节那天，人们就会在特定的时间，成群结队地拿着各自准备好的食物到祠堂祭拜他们的祖先。祭拜主要是上香、说语、烧元宝、放鞭炮。轰轰烈烈地鞭炮声，激起人们的怀念之心 　　祭拜完祖先后就是一个很重要的环节吃寿桃。千万别误会，那不是桃子，而是刚刚祭拜时说的寿桃，那是一种用糯米粉、糖、食用粉红色素等材料所制成的，表面很光滑，像果冻一样，还刻有桃子、寿字。形状有的像桃子，有的是个圆形。记得每次我都会吃上一大半，好饱呀！接着是爬山活动了。每个家庭都会组织一些人去爬山，还可以在山中野炊呢！（要注意防火哦！）在山路上，你可以说笑、唱歌、谈心而我则会坐在一棵老树下，干什么呢？怀念我那永别人间的表哥：表哥，你在那还好吗？过很快乐吗？犯罪人已被逮捕了，你好好安息吧！最后是放风筝。大家会在山顶上做一个大风筝，然后在上面写上各自的思念或愿望，只要是好的。接着将风筝放上那蔚蓝的天空，送信人风，就会将你的思念寄托给你所想的人，将你的愿望寄给梦想成真者重阳、重阳，何为重阳？就是重返阳间，将虚有化为现实，将难过变为快乐！啊！思念你，我喜爱的表哥！ 四年级的记事作文12 　　爸爸妈妈总是说我长不大，可经过这件事后，他们承认了我长大了的事实，并亲口对我说了声：“你长大了！”那一次，我们班给刚入队的少先队员戴红领巾，经过连续几天的苦练，我给一个一年级的小女孩戴的可好了，那美妙的声音还回荡在我的耳边：“姐姐，谢谢你！”放学了，我还在那里沾沾自喜，那波涛汹涌的心还没有完全平静下来。 　　回家路上，走着、走着，走到了我们小区的花园里，突然听到一个小女孩哭的声音，我急忙跑过去，不看不知道，这不就是那个谢谢我的小女孩吗？她刚有了红领巾，应该高兴啊。为什么要哭啊？我走过去，问她：你不是刚有了红领巾吗，为什么要哭啊？哭可不好啊。”她用手背擦了擦眼泪，难过的说：“我的红领巾掉进河里了！”说完，她的眼泪像珍珠掉了线似的一滴接着一滴往下掉。我连忙安慰她：“没关系，姐姐刚学了一个魔术，可以把红领巾变回来。”“真的吗？”她立刻不哭了，眼睛里闪着兴奋的光芒。“当然是真的了。不过你要把眼睛闭上。”她甜蜜的把眼睛闭上了。我补充道：“不要偷看哦，偷看就不灵了。”“嗯”我悄悄的打开书包，拿出我心爱的红领巾，放在她的手上。她睁开眼睛，兴奋的说：“谢谢你，姐姐，红领巾真的回来了！” 　　回家后，妈妈对我说：“我和你爸去散步 ，看到了你刚才所做的一切，这回我们承认了，你长大了！” 四年级的记事作文13 　　在一个阳光明媚的早晨，我早早的起了床。因为我要看电视，如果不早早的起来的话，就会被爸爸妈妈发现的，如果被发现了，就要吃“竹笋炒肉”了。就因为这个原因，所以我就早的起来。爸爸妈妈晚上特别的忙，所以爸爸妈妈早上不怎么回起来的，他们一般都到十一点或到十二点。我看了一会儿电视后，外面传来了敲门声，我打开门一看，大吃一惊！ 　　因为在外面站着的是我的朋友“齐齐”（齐齐是他的小名，我跟他认识的有四五年啦！）我赶紧让他进来，我想：“我今天太幸运啦，齐齐竟然在我无聊的时候来了。”我让他到我的玩具屋里玩，我的玩具屋里面有遥控汽车、遥控飞机、乐高积木……我们玩了双人斗战机器人，玩的不亦乐乎。唉――在我们玩的津津有味的时候，妈妈进来啦！说：“昊昊，我们现在要去店里啦！”我说：“妈妈知道啦我马上出来，齐齐你去不去！”“去”他高兴的说。 　　到了店里以后，我就跟齐齐去万达小区里玩。我们玩了滑滑梯、打篮球、摘柚子…… 可是， 就在摘柚子的时候，我的肚子刮伤啦：我和齐齐看到了一棵很大的树，树上有许多的柚子，我和齐齐就想把它摘下来。在我们坚持不懈的努力下，终于摘下来了四个柚子。就再在第五个柚子的时候，我不小心滑倒了，树杈刮到了我的肚子，有一个四厘米多长的口子，我和齐齐赶紧回家，妈妈给我抹了酒精以后，好多了。 　　正如老师说的一句：“不作死，就不会死！” 四年级的记事作文14 　　“自笑远游心未己，年来寻梦到苍溪”，“最忆苍溪县，送客一厅绿",这是宋朝诗人陆游在苍溪送客时留下的诗句。苍溪是全国著名的雪梨生产基地，其中的的梨博园更是目前国内规模最大，品种最丰富的雪梨种植园。那里不仅盛产雪梨，而且一年四季风景如画，是个美丽的地方。 　　春天，梨树下的小草首先被叮当的春雨叫醒了，他们伸伸腰，探出头来，给大地铺上了一层绿色的地毯。仿佛一夜之间，梨花也齐刷刷开了，真是“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”啊。走进梨博园，就好像走进了一个洁白无暇的世界，满眼都是洁白，白的圣洁，白的让人心醉。那满园的梨花连成一片，就像天上的白云落在树枝上。在园中漫步，梨花的淡淡清香沁人心脾，不由想做几个深呼吸。春天的梨博园，是白色的世界。 　　夏天到了，梨花也完成了他们的使命。这时悄悄探出头的是枝叶间的小果果 。树上的叶子也越长越 　　茂盛，慢慢的，枝叶挡住了强烈的阳光。这时的梨树下，满是游玩、嬉戏的大人小孩。夏天的梨博园，是绿色的海洋。 　　到了秋天，梨子成熟了。那黄澄澄的梨子就像金黄的葫芦倒挂在枝头，把树枝都坠弯了。漫步在梨园中，主人会热情的请你尝个够。伸手从枝头摘一个，咬上一口，那清凉的，甜丝丝的味道会立刻抓住你，让你越吃越想吃，越吃越爱吃。秋天的梨博园，是金黄的、收获的季节。 　　经过三个季节的忙碌，到了冬天，梨树上的叶子都落了，树枝上光秃秃的。这时的梨园就不美了吗？不，它正在静静地、静静地整装待发，孕育第二年的生命呢。到了明年，它又将奉献给人们一片繁荣。冬天的梨博园，是充满希望的世界。 　　梨博园真是个好地方。我爱梨博园，我爱我的家乡。 四年级的记事作文15 　　这个国庆节我过得很高兴！因为我和我们班同学一起露营、滑雪，妈妈还带我去了自然博物馆、宋城。不过，我最感兴趣的是露营和滑雪。 　　一、露营 　　中秋节那天我们坐船到大鹿岛上露营。我们在篮球场上搭起了七个帐篷，我家的帐篷最大，可以躺两个小孩两个大人。大家在各自的帐篷里钻来钻去，一会儿在这个帐篷里闹，一会儿又到那个帐篷里玩，象一群小鸟叽叽喳喳！ 　　晚上，一轮明月升上来了，我们在球场上用一百根荧光棒拼成中秋节快乐几个大字，还拼出几个花纹呢。在月光下，这几个字看上去五颜六色、流光溢彩，漂亮极了！大人们都夸我们摆得漂亮呢。大家在这几个字前拍了照片呢，照好了大家又用荧光棒做跳绳跳荧光绳！ 　　露营的晚上真好玩！ 　　二、滑雪 　　滑雪是我最想玩的运动，十月一日，我终于和小伙伴们去滑雪了。我们去的是绍兴侨波滑雪场。进去我们先换了滑雪服，再把重重的滑雪鞋穿上，然后教练叫大家排好队一个个进去。开门时虽然有点冷，不过到了里面就不冷了。 　　教练先教我们做准备动作，然后再教我们怎么穿脱雪板，再教我们怎么滑，怎么刹车，然后我们就一个一个地开始滑了。 　　刚开始滑的时候，我们不熟练，好几个都摔倒了。我好害怕哦！想不到我掌握得很好，从高高的雪坡滑下来，一次都没摔倒过。我玩得很起劲，可是滑雪太费力气了，我们只滑了二个小时就回去了。 　　我还想再去滑雪呢！