连续变量及分类变量，用什么回归模型

分类变量（categorical variable） 分类变量，用于表示类别或标签 类似于维度，描述性的变量，不是单纯的连续性数值 比如：性别（男女）、省份、城市、年龄段 分类变量可以分为： 在机器学习的很多算法中，是不能识别分类变量的，我们需要将这些变量进行转换 在pandas中，进行独热编码很方便 参考： pandas函数-get_dummies 这里说明的问题，就是独热编码有些冗余，使用虚拟编码就可以解决，比如上面提高的性别，我们使用01表示男，使用10表示女，而在虚拟编码中， 可以直接使用1表示男，0表示女 再比如： 这红、黄、蓝三种颜色，其实使用2个变量就可以表示，10表示蓝色，01表示黄色，00就是红色了 下面这篇文章是我参考整理的，原文还介绍了很多其他内容和实例，我没有记录完整， 等后续有空再继续学习 参考： 机器学习中的特征工程——分类变量的处理

分类变量和函数变量是两种不同的概念。分类变量（英语：Categorical Variable）指的是在统计学中，具有有限多个取值的变量。每个取值对应于定性属性或特定分组。例如，在对人口数据进行分析时，性别、年龄属于分类变量。而函数指针（英语：Function Pointer）则是一种指向函数的指针类型。它指向程序内存中的一个函数，并且可以像普通函数一样调用它。在C语言等编程语言中，函数指针可以通过赋值或传递的方式来实现函数的动态调用，具有较高的灵活性和可扩展性。因此，分类变量和函数指针是两个不同领域的概念。前者在统计学中使用广泛，后者则主要用于编程语言中。

分类变量_百度百科分类变量＂ 在学术文献中的解释 1、分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量,其作用是将调查响应者分群.描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别.大部分分类变量...

多元线性回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

1、首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击【分析-回归-线性】。2、然后将因变量和自变量分别放入相应的框中。3、接着可以进行选择变量，即对变量进行筛选，并利用右侧的“规则”按钮建立一个选择条件，这样，只有满足该条件的记录才能进行回归分析。4、接着点击右侧的统计量打开统计量子对话框，然后勾选图中的选项。5、接着打开选项子对话框，然后勾选【在等式中包含常亮】。6、这里需要先对自变量和因变量进行方差齐性检验，然后能得到a=110.190，b=-0.391。线性回归方程结果为：y=110.190-0.391x。

将连续数据主观分成类别，如将体重按每10Kg分层，会有1=小于10Kg，2=20、3=30Kg等，步骤：Transform/Recode into same variable，进入后将需要分类的变量放到框里，再打开下面的对话框里选择等于什么数就定为等于1，如此类推

分类变量要处理的我经常帮别人做类似的数据分析的

性别做因变量？没有意义吧不过分类变量是可以作为因变量的，但是不是用多元回归，而是采用logistic回归来做另外多元线性回归不需要先进行相关性分析，但是可以先绘制散点图矩阵来确定自变量和因变量是否呈线性关系。回归方程的输出结果中就包括了标准化的回归系数，可以直接用这个系数构建出标准化回归方程

我们在回归分析中需要用到两个自变量之间的选择回归模型来检验两个变量之间的交互效应，其实就是两个变量的乘积，具体方法为：1、打开SPSS软件，然后打开一份要进行计算交互项的数据表。2、在功能栏中点击【转换-计算变量】。3、接着要添加一个新的变量名称，点击下方的【类型与标签】，输入一个标签名称。4、把要进行相乘的变量放在编辑公式框中。5、然后利用计算器键盘直接进行两个变量相乘。6、最后即可看到新增的变量，新增模型。注意事项：SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。

类变量作变量用元归采用logistic归做另外元线性归需要先进行相关性析先绘制散点图矩阵确定自变量变量否呈线性关系归程输结包括标准化归系数直接用系数构建标准化归程

如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0然后把这些单独设置的全部一起移入自变量对话框跟定量自变量一起做回归就好了

二元logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

可以。分类变量（categorical variable）是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。连续变量是在任意两个值之间具有无限个值的数值变量。连续变量可以是数值变量，也可以是日期/时间变量。

绘制散点图矩阵，看每个自变量是否和因变量属于线性关系，如果每个自变量跟因变量都属于线性，那么可以认为是线性关系。当然回归分析结束，可以再绘制残差与自变量的关系看，如果残差与自变量没有任何关系，而是围绕着0上下波动，也认为线性关系合理

主要是要选对算法.同时处理分类变量和数值变量,K-Protype算法就可以办到.K-Means就只能处理数值型变量,K-Mode可以处理分类型变量.你采用K-Protype算法即可.

需要手动编码设置，没有自动生成的用编码功能，不同编码生成不同的变量比如如果分类=1的时候生成新变量列，对应=1的值为1，该列其他单元格为0分类-2的时候对应生成一个新的变量列对应=2的值为1，该列其他单元格为0如此

如果因变量是分类变量，哪你采用多元回归分析就是错误的了 应该采用logistic回归来进行的 因变量的4分类是否属于有序的还是无序的 如果有序，则使用有序多分类logistic回归 若无序，则使用无序多分logistic回归

spss进行独立样本T检验，首先独立样本T检验要满足的是正态分布，之后根据方差齐性程度来判断选择显著性差异。1.首先，组别是在一列，样本数值在一列，其命名可以在变量视图那里进行更高，还有组别的命名在值选项那里进行2.之后，要保证正态性，可以用分析-描述统计-探索-绘制-正态分布之后进行分析3.符合正态分布之后，进行独立样本T检验的分析，分析-比较均值-独立样本T检验4.之后，进入独立样本T检验，组别放在分组变量那里，设置一下定义组（输入1，2）值放在检验变量那里5.点击确定，出现结果，表格前排的sig是方差齐性检验，大于0.05用第一行，后面的sig是显著性差异，大于0.05说明无显著性差异6.前排sig小于0.05用第二排的sig就可以了。

等你变量的描述性统计，尽量有哪些并有相对适应？具体网上搜索一下

分类变量的意思介绍如下：分类变量（categorical variable）是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。如“性别”就是一个分类变量，其变量值为“男”或“女”；“行业”也是一个分类变量，其变量值可以为“零售业”、“旅游业”、“汽车制造 业”等。特征：（categorical variable）：其变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。处理方法：中序次测度变量和名义测度变量的处理方法一样，所以一般并不加以区分,序次测度变量常作为名义测度变量来用,把二者合称为分类变量。类型：变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析；若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析（资料是根据临床数据得出）。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。

分类变量（categorical variable）是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。如“性别”就是一个分类变量，其变量值为“男”或“女”；“行业”也是一个分类变量，其变量

是。三个类别的分类变量是三分类变量。分类变量（categorical variable）是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。如“性别”就是一个分类变量，其变量值为“男”或“女”。“行业”也是一个分类变量，其变量值可以为“零售业”、“旅游业”、“汽车制造 业”等。

分组变量是用于进行分组或分类的变量或观测值（即其他变量中的数据值）。而分类变量（categorical variable）是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。如“性别”就是一个分类变量，其变量值为“男”或“女”；“行业”也是一个分类变量，其变量值可以为“零售业”、“旅游业”、“汽车制造 业”等。

我是不懂这个的饿哦。

嗯，在分类变量中包括二分类的变量和多分类的变量，其中二分类的变量改成虚拟变量，只要将一类赋值为0，另一类赋值为1就可以了，0作为对照组；如果是多分类的变量，改成虚拟变量时，需要设立分类数减1的虚拟变量，比如年级有三个值：一年级、二年级、三年级，那就需要设两个虚拟变量：年级1、年级2，以一年级作为对照组，那年级1和年级2同时为0则表示一年级，年级1为1，年级2为0表示二年级，年级1为0，年级2为1表示三年级。在输入数据时，数据中有两个变量：年级1和年级2，两个变量的取值都是0和1，在做回归分析时将这两个变量选入自变量中就可以了。（这些在logistic回归中其实就一步完成了，但是在线性回归中就按照上面说的，比较麻烦。）不知道我是否说明白了。

两分类变量资料的统计学检验不能用t检验。因为定量资料才能使用t检验，以比较均数的差异。两分类变量资料只能用卡方检验。分类变量在y连续的情况下，当x是有两个取值的分类变量时，用t检验；当x是有多个取值的分类变量时，用方差分析；当x是连续型变量时，用方差分析。分类变量（categorical variable）是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。如“性别”就是一个分类变量，其变量值为“男”或“女”；“行业”也是一个分类变量，其变量值可以为“零售业”、“旅游业”、“汽车制造业”等。中序次测度变量和名义测度变量的处理方法一样，所以一般并不加以区分，序次测度变量常作为名义测度变量来用，把二者合称为分类变量。变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析；若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。

我们在回归分析中需要用到两个自变量之间的选择回归模型来检验两个变量之间的交互效应，其实就是两个变量的乘积，具体方法为：1、打开SPSS软件，然后打开一份要进行计算交互项的数据表。2、在功能栏中点击【转换-计算变量】。3、接着要添加一个新的变量名称，点击下方的【类型与标签】，输入一个标签名称。4、把要进行相乘的变量放在编辑公式框中。5、然后利用计算器键盘直接进行两个变量相乘。6、最后即可看到新增的变量，新增模型。注意事项：SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。

多元线性回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

1、首先找到两种变量的实验结果。2、其次对这个结果进入深入分析，依照各参数进行一个分类。3、最后按照参数以及质量浓度分类即可。

如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0然后把这些单独设置的全部一起移入自变量对话框跟定量自变量一起做回归就好了

指出下面的变量哪一个是属于分类变量（） A.年龄B.工资C.汽车产量D.购买商品时的支付方式（现金，信用卡，支票）正确答案：购买商品时的支付方式（现金，信用卡，支票）

如果因变量是分类变量，哪你采用多元回归分析就是错误的了应该采用logistic回归来进行的因变量的4分类是否属于有序的还是无序的如果有序，则使用有序多分类logistic回归若无序，则使用无序多分logistic回归

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如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0然后把这些单独设置的全部一起移入自变量对话框跟定量自变量一起做回归就好了

1、频数列表 2、百分比 3、累计频数 4、累计百分比 1、众数 2、比（ratio） ：任意两个变量之比，这两个变量可以是性质相同的两个指标，如两个地区相同时期内某病新发病例数之比；也可以是性质不相同的两个指标之比。如货物/售货员，代表每个售货员的工作负荷。 3、构成比（proportion） ：部分占总体的比例，分为K个部分（A1……AK），其中某一个部分观察对象数与观察对象总数之比为构成比。 4、率（rate） ：某个时期内某个事件发生的频率或强度，是一个具有时间概念的比，实际上可以和物理中速率的定义相对照。 率=某时期内发生某事件的观察单位数/该时期开始时暴露的观察单位数 率的分子也应是分母的一部分，故其取值应在0~1之间变动 注意：很多率其实不符合率的定义。例：分子与分母不是同一范畴的率，如离婚率；分子可重复计数的率，如感冒发病率 误把构成比当做率的例子 相对数比较时要有意义 错误案例

多重线性回归对自变量没有要求，对因变量有要求（残差服从LINE条件），所以可以是分类变量。

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可以。变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析。若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析（资料是根据临床数据得出）。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。扩展资料分类变量，根据取值特征而分类的一种定性变量。分类变量，其取值的各类别之间存在着程度上的差别，给人以“半定量”的感觉，为等级变量，如学历（文盲、小学、初中、高中、大学、研究生等）。对于分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料为等级资料。有序多分类变量为很常见的变量形式，通常在变量中有多个可能会出现的取值，各取值之间还存在等级关系。参考资料来源：百度百科-有序分类变量参考资料来源：百度百科-分类变量

可以。当分类变量为多个时对分类个数不做要求，即可以为二分分类变量，其中分类个数大于两个也可以有多个。多个分类变量，其中大部分是定类变量；每个变量的分类多一些，最好超过4个。

如果因变量是分类变量，哪你采用多元回归分析就是错误的了应该采用logistic回归来进行的因变量的4分类是否属于有序的还是无序的如果有序，则使用有序多分类logistic回归若无序，则使用无序多分logistic回归

如果因变量是分类变量，哪你采用多元回归分析就是错误的了 应该采用logistic回归来进行的 因变量的4分类是否属于有序的还是无序的 如果有序，则使用有序多分类logistic回归 若无序，则使用无序多分logistic回归

我不知道

凝望：动词，目不转睛地看；注目远望。在文中指我目不转睛地盯着紫藤萝看。

伫立的反义词有：站立，行走。伫立的反义词有：行走，站立。词性是：动词。结构是：伫(左右结构)立(独体)。拼音是：zhùlì。注音是：ㄓㄨ_ㄌ一_。伫立的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】伫立zhùlì。(1)久立，长时间地站着。二、引证解释⒈亦作“伫立”。⒉久立。引《诗·邶风·燕燕》：“瞻望弗及，_立以泣。”唐孟浩然《游精思观回王白云在后》诗：“衡门犹未掩，_立望夫君。”⒊泛指站立。引《资治通鉴·唐德宗建中二年》：“计河南诸军，朝夕北向，恒魏之亡，可_立而须也。”清蒲松龄《聊斋志异·画壁》：“倾耳_立，若有听察。”曹禺《北京人》第一幕：“愫芳_立发痴。”柯云路《三千万》：“丁猛凝视着窗外伫立了一会儿。”三、国语词典久立。四、网络解释伫立（词语释义）伫立是一个汉语词汇，拼音是zhùlì。释义：（1）长时间地站立，没有动作。（2）泛指站立。出自《诗·邶风·燕燕》：“瞻望弗及，伫立以泣。”关于伫立的近义词屹立直立矗立耸立肃立关于伫立的诗词《立春·我立伫立望晴空》《纳凉·伫立金明候》《清平乐·_阶伫立》关于伫立的诗句伫立为谁久空伫立岩间伫立欲销魂关于伫立的成语鸿_凤立侧足而立当家立计停辛伫苦革故立新角立杰出立国安邦废私立公立命安身关于伫立的词语伫候佳音立命安身侧足而立伫结之情废私立公鹤立企伫革故立新角立杰出停辛伫苦不立文字关于伫立的造句1、草坪的东边是一条铺着红色地毯的长廊，廊柱下伫立着白色的希腊雕像，长廊的两边，同样站着恭敬的仆人，双手交叠放置在腹前，垂首而立。2、假如我是一朵腊梅，我愿伫立寒冷的枝头，用自己的意志渲染出一季不惧风霜的冬景。3、俗驾难久留，伫立但俄顷。4、伫立望故乡，顾影凄自怜。5、不是一个人落寞时的孤单，而是伫立于众人狂欢中，却遗世独立。点此查看更多关于伫立的详细信息

伫立的成语有：角立杰出，废私立公，立命安身。伫立的成语有：废私立公，立命安身，角立杰出。2：拼音是、zhùlì。3：注音是、ㄓㄨ_ㄌ一_。4：结构是、伫(左右结构)立(独体)。5：词性是、动词。伫立的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】伫立zhùlì。(1)久立，长时间地站着。二、引证解释⒈亦作“伫立”。⒉久立。引《诗·邶风·燕燕》：“瞻望弗及，_立以泣。”唐孟浩然《游精思观回王白云在后》诗：“衡门犹未掩，_立望夫君。”⒊泛指站立。引《资治通鉴·唐德宗建中二年》：“计河南诸军，朝夕北向，恒魏之亡，可_立而须也。”清蒲松龄《聊斋志异·画壁》：“倾耳_立，若有听察。”曹禺《北京人》第一幕：“愫芳_立发痴。”柯云路《三千万》：“丁猛凝视着窗外伫立了一会儿。”三、国语词典久立。四、网络解释伫立（词语释义）伫立是一个汉语词汇，拼音是zhùlì。释义：（1）长时间地站立，没有动作。（2）泛指站立。出自《诗·邶风·燕燕》：“瞻望弗及，伫立以泣。”关于伫立的近义词耸立屹立矗立肃立直立关于伫立的反义词站立行走关于伫立的诗词《两同心·伫立东风》《秋歌·邀欢空伫立》《喜迁莺·伫立蘅皋暮》关于伫立的诗句漫伫立无言对荷花伫立望已久伫立为谁久关于伫立的词语废私立公立命安身革故立新鹤立企伫不立文字伫结之情立国安邦角立杰出侧足而立伫候佳音关于伫立的造句1、假如我是一朵腊梅，我愿伫立寒冷的枝头，用自己的意志渲染出一季不惧风霜的冬景。2、母亲瞩望着我，伫立在村口。3、然而我默默的伫立，静静地等待。4、百万人自动伫立在长安街两旁，人人神情肃穆，静静地迎送着缓缓行进的灵车。5、不是一个人落寞时的孤单，而是伫立于众人狂欢中，却遗世独立。点此查看更多关于伫立的详细信息

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伫立的读音是：zhùlì。伫立的拼音是：zhùlì。注音是：ㄓㄨ_ㄌ一_。结构是：伫(左右结构)立(独体)。词性是：动词。伫立的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】伫立zhùlì。(1)久立，长时间地站着。二、引证解释⒈亦作“伫立”。⒉久立。引《诗·邶风·燕燕》：“瞻望弗及，_立以泣。”唐孟浩然《游精思观回王白云在后》诗：“衡门犹未掩，_立望夫君。”⒊泛指站立。引《资治通鉴·唐德宗建中二年》：“计河南诸军，朝夕北向，恒魏之亡，可_立而须也。”清蒲松龄《聊斋志异·画壁》：“倾耳_立，若有听察。”曹禺《北京人》第一幕：“愫芳_立发痴。”柯云路《三千万》：“丁猛凝视着窗外伫立了一会儿。”三、国语词典久立。四、网络解释伫立（词语释义）伫立是一个汉语词汇，拼音是zhùlì。释义：（1）长时间地站立，没有动作。（2）泛指站立。出自《诗·邶风·燕燕》：“瞻望弗及，伫立以泣。”关于伫立的近义词直立矗立屹立耸立肃立关于伫立的反义词站立行走关于伫立的诗词《木兰花慢·倚危楼伫立》《清平乐·_阶伫立》《白荷·草塘伫立最堪思》关于伫立的诗句伫立望不见我立伫立望晴空伫立为谁久关于伫立的成语鸿_凤立立国安邦当家立计侧足而立革故立新立命安身废私立公角立杰出停辛伫苦关于伫立的词语停辛伫苦伫结之情鹤立企伫立命安身立国安邦革故立新不立文字当家立计角立杰出伫候佳音关于伫立的造句1、母亲瞩望着我，伫立在村口。2、不是一个人落寞时的孤单，而是伫立于众人狂欢中，却遗世独立。3、假如我是一朵腊梅，我愿伫立寒冷的枝头，用自己的意志渲染出一季不惧风霜的冬景。4、但三叶草终究是三叶草，它无法带来四叶草的好运，它只能在通往幸福的道路上永远地伫立，却永远见不到四叶草和幸福。5、百万人自动伫立在长安街两旁，人人神情肃穆，静静地迎送着缓缓行进的灵车。点此查看更多关于伫立的详细信息

近义词，是指词汇意义相同或相近的词语，如“美好”和“美妙”、“懒惰”和“怠惰”、“枯萎”和“干枯”、“宽敞”和“宽阔”。与“近义词”意思相近的词为“同义词”。以下是我收集整理的伫立近义词，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。 伫立的近义词： 鹄立 伫立的近义词详细信息： hu li 鹄立 示例：我鹄立在主进口处，赞扬古代吴哥窟构筑师的成绩。 伫立拼音和解释： (A)、词语伫立的拼音： zhu li ; (B)、词语伫立的.解释：＜书＞长时间地站着。 造句： (1) 几千年过去了，这座雕塑依然完整地伫立在这里。 (2) 他在那里久久的伫立似乎像一颗饱经风霜的大树。 (3) 列车已经远去，但她还是含情脉脉地伫立在那儿，忘记了回家。 (4) 百万人自动伫立在长安街两旁,人人神情肃穆,静静地迎送着缓缓行进的灵车。 (5) 或许你曾伫立徘徊，或许你懂得季节的轮回，在雨季的日子里相信，即使一缕不经意的笑容也能让沉积在内心深处的阴霾烟消云散。

　　 长城作文550字 （一） 　　听到万里长城的名字，大家一定非常熟悉，可是还有人没有见过万里长城。不管看过的，没有看过的都来听我慢慢地把万里长城介绍给大家吧！ 　　万里长城是因为不让外国侵略而建造的。可是有好多悠久的历史呢，它是一个着名的古代建筑，也是一个着名的旅游景点。 　　万里长城就像一条龙卧在一座雄伟壮观的大山上面。永远保持着它的尊严和地位。 　　说完万里长城的形象，历史。下面就说万里长城的四季吧！ 　　万里长城的春天是嫩绿色的。植物开始苏醒；动物开始活动，一切都是新的开始。树木抽出新的枝条，长出嫩绿的“小精灵”。花儿长出了花骨朵儿，草儿探出头脑。 　　万里长城的夏天是碧绿色的。树叶从嫩叶变出了绿色，一簇堆在另一簇上面，绿树成荫；花儿就像小姐们，在树底下乘凉，小草就像服务员一样伺候着绿树少爷，花儿小姐。 　　万里长城的秋天是火红色，金黄色，绿色的。火红色的是枫叶，树叶像手掌一样，摇啊摇，摆啊摆。好像在说：“欢迎来到万里长城。”金黄色时落叶，落叶就像一枚枚邮票，飘啊飘啊，好像在说：“快来万里长城吧！快来万里长城吧！”绿树就属于松树了。它的树叶像针一样，好像在保卫万里长城。 　　万里长城的冬天是白色，红色的。雪花一朵一朵轻轻地落下来，给大地穿上白棉袄。唯有腊梅独自开放，点缀着那“白棉袄”。能让人想起王安石写的诗句：“墙角数枝梅，凌寒独自开。” 　　这样的万里长城是多么美啊！我爱我万里长城！ 　　 长城作文550字 （二） 　　江南长城是明代的抗倭英雄戚继光在临海八年，改造临海古城墙的结构所建造的一座防御工事。它为抗倭做出了极大的贡献。今天，我们一家五口，就来到了江南长城锻炼。 　　清晨五点半，我们就早早地起了床，这样子的准备就是为了游长城。我们换好鞋子，带上水与食物，向着揽胜门进军。好不容易才走到了长城脚下，望着那拥有着一百九十八个台阶的“好汉坡”，我感到阵阵发怵。这时，我想到毛主席说过的话：不到长城非好汉！我心里顿时来了劲，一步一步地走了上去。迈着坚定的步伐，我站在了长城入口前，一片绿色的东湖尽收眼底，一览无余，真是快活！走进了揽胜门，映入眼帘的就是戚继光像。石墩上镌着“民族英雄戚继光”七个大字。我们走上长城，踏着轻快的脚步，向着“遥远”的白云楼出发。我一会儿慢走，一会儿又小跑；一会儿这瞧瞧，一会儿那望望。不亦乐乎。我们五人有说有笑的，很快就到了白云楼。小表妹的体力真充足啊！上白云楼前一路快跑，跑到白云楼之后居然还能一口气踩着九十九阶石阶上楼，还不喘气儿。我呢？还在下面气喘吁吁呢！ 　　终于上了白云楼，我们都累得不成样了。先坐在石凳上大口大口地喘着粗气，再拿出矿泉水瓶，咕咚咕咚地往嘴里灌了几口水，才得以安宁。下坡就容易多了。我们几个在外公的带领下，走出了长城，又一步一步地走回了家。我们都大汗淋漓，这锻炼可真棒呀！ 　　长城既是一道亮丽的风景线，同时也是临海最壮观的标志，我为我是一个临海人而骄傲！ 　　 长城作文550字 （三） 　　你们知道我为什么要参加北京体育小明星夏令营活动吗？那是因为我想去我做梦都想去的地方--中国万里长城。以前，我觉得长城没什么大不了，直到我学了《长城》这一课里的句子：“像巨龙穿行在大地，连绵起伏，曲折蜿蜒。东起海山关，西到嘉峪关，万里长城写下了不朽的诗篇。”学了这篇课文以后，我日思夜想，梦想着我有朝一日去游览壮丽的万里长城。 　　那天，我们很早就出发了，听导游说八达岭是长城保存得最完好的地方之一，来到八达岭脚下，我高兴得一蹦三尺高。哇塞！远远看去，长城就像一条巨龙横卧在大地，在登长城的时候，我觉得有一股神秘的力量牵引着我向上攀登，走了好长一段时间，终于来到了长城八达岭上！站在上面，(m.taiks.com)我仔细地往下一看，发现长城脚下一片“小蚂蚁”缓缓地移动，像微风掠过的草原，看得我眼花缭乱、目不暇接。顾不上休息，我走近墙头，发现长城的砖头之间竟然全是泥巴做成，没有用一点水泥！经过了五百岁月的风风雨雨，居然还保持得这么完好，可想而知，古代劳动人民付出了多少智慧和血汗啊！突然，我想起了长城美丽而凄凉的孟姜女哭倒长城的传说。 　　长城有非常多的烽火台，一个接一个，像碉堡一样，似乎注视着祖国的一草一木。我听导游说烽火台是为防止敌人入侵而建的，遇有敌情发生，则白天施烟，夜间点火，台台相连，传递讯息；烽火台是古时用于点燃烟火传递重要消息的高台，系古代重要军事防御设施，最古老但行之有效的土电报。 　　今年的暑假，我很自豪，因为我去攀登了中国的万里长城。

zhu四声，就是站立不动。