如何用系统方程估计ces生产函数中的替代弹性

交叉验证是机器学习中常用的一种验证和选择模型的方法，常用的交叉验证方法是K折交叉验证。将原始数据分成K组(一般是均分)，将每个子集分别作一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型，k个模型的验证误差的均值即作为模型的总体验证误差，取多次验证的平均值作为验证结果，误差小的模型则为最优模型。k一般大于等于2，一般而言 k=10 (作为一个经验参数)算是相当足够了。 采用的R包是bestglm，主要函数是bestglm()。 结合一个二元Logistic回归的例子，分享如何运用R软件实现10折交叉验证。 搭建完模型，运用predict()得到预测概率，保存测试集的预测概率。 函数中IC = "CV"表示采用交叉验证，CVArgs 表示交叉验证的参数，k=10表示分成10份，REP=1是每次一份作为测试集，family=binomial 表示因变量为二项分布。该函数是利用最优子集回归的原理，对于不同数量的特征，都用k折交叉验证法求一个验证误差，最后比较验证误差与特征数量的关系，选取最优变量。 将返回结果的cv列作图，可以看到在模型变量个数为3的时候，验证误差变得很小，之后随着变量个数增加，误差变化不大。利用coef()函数可查看最优变量。 根据筛选的最优变量，搭建模型，运用predict()得到预测概率。 根据ROC曲线面积对比两个模型在测试集上的预测性能,检验P值>0.05，且AUC均接近于1，说明两模型预测性能一致且很好，但交叉验证得到的模型变量为3个，模型简洁，在实际运用中效率更高，因此可选择交叉验证的模型作为最优模型。 在构建模型做变量筛选方法比较多，在前面推文中给大家介绍了2个，可以翻看一下 如何进行高维变量筛选和特征选择(一)？Lasso回归 如何进行变量筛选和特征选择(二)？最优子集回归 以上就是本次跟大家分享的内容，觉得有用的话点赞、转发哦~

筛选变量法, 岭回归分析法, 主成分回归法和偏最小二乘回归法。关键词: 回归、SASSTAT、共线性、筛选变量、岭回归、主成分回归、偏最小二乘回归。中图分类号: 0212; C8 文献标识码: A 回归分析方法是处理多变量间相依关系的统计方法。它是数理统计中应用最为广泛的方法之一。在长期的大量的实际应用中人们也发现: 建立回归方程后, 因为自变量存在相关性, 将会增加参数估计的方差, 使得回归方程变得不稳定; 有些自变量对因变量(指标) 影响的显著性被隐蔽起来; 某些回归系数的符号与实际意义不符合等等不正常的现象。这些问题的出现原因就在于自变量的共线性。本文通过例子来介绍自变量共线性的诊断方法以及使用SA SSTA T 软件6. 12 版本中REG 等过程的增强功能处理回归变量共线性的一些方法。一、共线性诊断共线性问题是指拟合多元线性回归时, 自变量之间存在线性关系或近似线性关系。共线性诊断的方法是基于对自变量的观测数据构成的矩阵X′X 进行分析, 使用各种反映自变量间相关性的指标。共线性诊断常用统计量有方差膨胀因子V IF (或容限TOL )、条件指数和方差比例等。方差膨胀因子V IF 是指回归系数的估计量由于自变量共线性使得其方差增加的一个相对度量。对第i 个回归系数, 它的方差膨胀因子定义为 V I F i = 第i 个回归系数的方差自变量不相关时第i 个回归系数的方差 = 1 1 - R 2 i = 1 TOL i 其中R 2 i 是自变量xi 对模型中其余自变量线性回归模型的R 平方。V IFi 的倒数TOL i 也称为容限( To lerance )。一般建议, 若V IF> 10, 表明模型中有很强的共线性问题。若矩阵X′X 的特征值为d 2 1 ≥d 2 2 ≥…≥d 2 k, 则X 的条件数 d1 dk 就是刻划它的奇性的一个指标。故称 d1 dj (j= 1, …, k) 为条件指数。一般认为, 若条件指数值在10 与30 间为弱相关; 在30 与100 间为中等相关; 大于100 表明有强相关。对于大的条件指数, 还需要找出哪些变量间存在强的线性关系。因为每个条件指数对应一 9 4 处理多元线性回归中自变量共线- 性的几种方法个特征向量, 而大的条件指数相应的特征值较小, 故构成这一特征向量的变量间有近似的线性关系。在统计中用方差比例来说明各个自变量在构成这个特征向量中的贡献。一般建议, 在大的条件指数中由方差比例超过0. 5 的自变量构成的变量子集就认为是相关变量集。

变系数模型的变量选择的原理如下。1、利用B样条基函数逼近变系数模型中的非参数函数部分，结合SCAD方法建立惩罚目标函数实现同时选择变系数模型中的相关变量并且辨别具有常数效应的协变量。2、利用众数回归和借补方法研究变系数模型的非参数估计，并结合SCAD双惩罚建立惩罚目标函数以达到同时选择变系数模型中的重要变量且能识别具有常数效应的协变量的统一变量选择。

二分类 logistic回归中“变量选择方法”有7种，以下是spss手册中的介绍： Logistic 回归：变量选择方法 方法选择允许您指定自变量将如何进入到分析中。通过使用不同的方法，您可以从相同 的变量组构造多个回归模型。

R中mgcv包中的gam模型中是不是只能有六个变量,如题,在用mgcv包里的gam做分析,可是每次模型中纳入七个变量时候就出现提示:错误于smooth.construct.tp.s

是应用的最为广泛的函数数据分析方法。研究线性回归模型变量的选择是该方法是应用的最为广泛的函数数据分析方法，线性回归模型是一种确定变量之间的相关关系的一种数学回归模型。

生长曲线模型的变量选择高采文;朱晓琳;曾林蕊【期刊名称】《应用概率统计》【年(卷),期】2014(30)2【摘 要】生长曲线模型是一个典型的多元线性模型,在现代统计学上占有重要地位.文章首先基于Potthoff-Roy变换后的生长曲线模型,采用自适应LASSO为惩罚函数给出了参数矩阵的惩罚最小二乘估计,实现了变量的选择.其次,基于局部渐近二次估计,对生长曲线模型的惩罚最小二乘估计给出了统一的近似估计表达式.接着,讨论了经过Potthoff-Roy变换后模型的惩罚最小二乘估计,证明了自适应LASSO具有Oracle性质.最后对几种变量选择方法进行了数据模拟.结果表明自适应LASSO效果比较好.另外,综合考虑,Potthoff-Roy变换优于拉直变换.【总页数】10页(P213-222)【作 者】高采文;朱晓琳;曾林蕊【作者单位】山西大同大学数学与计算机科学学院,大同,037009;华东师范大学金融与统计学院,上海,200241;华东师范大学金融与统计学院,上海,200241【正文语种】中 文【相关文献】1.甘肃高山细毛羊羔羊生长曲线模型选择及生长曲线分析 [J], 张勇;郭武君;李晓梅;张昌吉;成述儒;田萍;张利平2.医学多变量追踪数据的生长曲线模型 [J], 陈长生;徐勇勇;夏结来3.一种基于敏感性分析的投入-产出变量选择方法——逐个回归分析法对比选择有效"投入-产出"变量 [J], 任渝;蒲林霞4.医学多变量追踪数据的生长曲线模型 [J], 陈长生;徐勇勇;吴冰;尚磊5.混合回归模型变量-簇间效应检验与变量选择 [J], 余纯;文双;黄丹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买￥5.9百度文库VIP限时优惠现在开通,立享6亿+VIP内容立即获取生长曲线模型的变量选择因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请下载掌桥科研官方生长曲线模型的变量选择高采文;朱晓琳;曾林蕊【期刊名称】《应用概率统计》【年(卷),期】2014(30)2【摘 要】生长曲线模型是一个典型的多元线性模型,在现代统计学上占有重要地位.文章首先基于Potthoff-Roy变换后的生长曲线模型,采用自适应LASSO为惩罚函数给出了参数矩阵的惩罚最小二乘估计,实现了变量的选择.其次,基于局部渐近二次估计,对生长曲线模型的惩罚最小二乘估计给出了统一的近似估计表达式.接着,讨论了经过Potthoff-Roy变换后模型的惩罚最小二乘估计,证明了自适应LASSO具有Oracle性质.最后对几种变量选择方法进行了数据模拟.结果表明自适应LASSO效果比较好.另外,综合考虑,Potthoff-Roy变换优于拉直变换.

两种

你可以选择回归分析

负数表示X1越大越不容易出现取值较大的结果。因为它的影响已经从统计角度予以忽略了，这样子可能可以纳入更多的自变量。主要是看各个自变量的假设检验结果，我解释一下几个比较重要的吧 coefficient下面的值代表的是X前的系数值 是标准差 Prob.是显著性 Z是检查分布的 从P值看 基本都废掉了。但是OR的95%可信区间不包含0，虽然OR接近于1，logistic最夸张的区间也不会超过20%， 用二变量logistic回归、有序多变量logistic回归、无序多变量logistic分别试试。也就是说，样本量大，系数分别为-5.423和0.001，随着自变量一增加一个单位，因变量要降低5.423三个单位。但无实际意义。两个自变量都有统计学意义，选择不同的回归方法和变量选择方法都可以得到不同的结果，回归方程，不然把显著性水平从5%改为10%，仅此而已。你这里基本上都超过20% 。没有意义了，自变量二同理。抽样误差小，也可以不带进方程，比如我的因变量是高血压患病与否。只有告知是SPSS才有P的含义，虽有统计学意义，OR值为机会比。前提是要深刻理解logistic模型的含义 因为你的因变量是0和1的离散变量而不是连续变量。LOWER和UPPER为置信区间的上下限，因为在SPSS中表示双侧尾概率.P-2tails. 我的意见是如果大于0.05那应该表示不具有该类型统计学回归意义.。这个表里面只有margin是显著的。你加不加进方程 都是一回事所以有统计学意义。其他变量都不显著。和系数。置信区间窄，根据logistic回归中因变量的取值来解释。你只要看p值就可以了，是的，准确来说P值要小于10%或者5%，可以带进方程

SAS把数据存取，管理，分析和展现有机地融为一体。主要特点如下：1）功能强大，统计方法齐，全，新SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。例如方差分析中的多重比较，提供了包括LSD，DUNCAN，TUKEY测验在内的10余种方法；回归分析提供了9种自变量选择的方法（如STEPWISE，BACKWARD，FORWARD，RSQUARE等）。回归模型中可以选择是否包括截距，还可以事先指定一些包括在模型中的自变量字组（SUBSET）等。对于中间计算结果，可以全部输出，不输出或选择输出，也可存储到文件中供后续分析过程调用。2）使用简便，操作灵活SAS以一个通用的数据（DATA）步产生数据集，尔后以不同的过程调用完成各种数据分析。其编程语句简洁，短小，通常只需很小的几句语句即可完成一些复杂的运算，得到满意的结果。结果输出以简明的英文给出提示，统计术语规范易懂，具有初步英语和统计基础即可。使用者只要告诉SAS“做什么”，而不必告诉其“怎么做”。同时SAS的设计，使得任何SAS能够“猜”出的东西用户都不必告诉它（即无需设定），并且能自动修正一些小的错误（例如将DATA语句的DATA拼写成DATE，SAS将假设为DATA继续运行，仅在LOG中给出注释说明）。对运行时的错误它尽可能地给出错误原因及改正方法。因而SAS将统计的科学，严谨和准确与便于使用者有机地结合起来，极大地方便了使用者。3）提供联机帮助功能使用过程中按下功能键F1，可随时获得帮助信息，得到简明的操作指导。

package example;public class Student { private String name; private double score1; private double score2; private double score3; public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public double getScore1() { return score1; } public void setScore1(double score1) { this.score1 = score1; } public double getScore2() { return score2; } public void setScore2(double score2) { this.score2 = score2; } public double getScore3() { return score3; } public void setScore3(double score3) { this.score3 = score3; } public Student(String name,double score1,double score2,double score3){ this.setName(name); this.setScore1(score1); this.setScore2(score2); this.setScore3(score3); } public double getMaxScore(){ double max=0; max=this.getScore1()>this.score2?this.getScore1():this.getScore2(); max=this.getScore3()>max?this.getScore3():max; return max; } public double getAverage(){ return (this.getScore1()+this.getScore2()+this.getScore3())/3.0; } public static void main(String[] args) { Student s=new Student("Tom", 60, 85, 90); System.out.println(s.getMaxScore()); }}

多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归” (hierarchical regression).“逐步回归”先选择与效标相关最高的预测变量进入方程,然后,运用偏相关方法,逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量,直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止.“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序.

用logit的命令

在回归分析模型Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。“选择变量”即是条件变量，并且有个条件定义按钮（rule），通过这个按钮可以给定一个条件，只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析。做logistic回归分析，用enter,foward,backword不同方法，结果为何不同?答：当前进法和后退法给出的答案相同，这是模型稳健的一种象征，但并不总是这样。前进法和后退法无需得到相同回答的理由是特定变量的重要性常常取决于变量选择时模型中有哪些其他的变量。某一变量当另一变量（或一组变量）处在模型中时是重要的，而当这一变量（或一组变量）不在模型中时，它却不显著了。这称为抑制效应。几种变量的选择技术的比较：1、前进法：把变量逐次引入模型中。用已经在模型中的变量进行调整后的变量和结果变量间的相关程度决定引入的顺序（相关性最强的变量最先引入），最适于涉及样本含量小的研究。不能很好的解决抑制效应。2、后退法：从模型中逐次剔除变量。用已经在模型中的变量进行调整后的变量和结果变量间的相关程度决定剔除的顺序（相关性最弱的变量最先剔除）。评价抑制效应比前进法好。3、最优子集法：选择使某一特定参数达到最大的变量子集，但计算困难。4、全变量法（全部变量）：同时引入所有的变量。如果自变量多、样本含量小或缺失数据多，把所有变量都包括进来可能会出问题。二分类logistic回归中“变量选择方法”有7种，以下是spss手册中的介绍。Logistic回归：变量选择方法：方法选择允许您指定自变量将如何进入到分析中。通过使用不同的方法，您可以从相同的变量组构造多个回归模型。-Enter.一种变量选择过程，其中一个块中的所有变量在一个步骤中输入。-向前选择（条件）.逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在条件参数估计基础上的似然比统计的概率。-向前选择（似然比）.逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在最大局部似然估计的似然比统计的概率。-向前选择(Wald).逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于Wald统计的概率。-向后去除（条件）.逐步向后选择。移去检验基于在条件参数估计的似然比统计量的概率。-向后去除（似然比）.逐步向后选择。移去检验基于在最大偏似然估计基础上的似然比统计量的概率。-向后去除（Wald）.逐步向后选择。移去检验基于Wald统计量的概率。一般来说，backward更准确一些，后退法优于前进。但是变量太多，会很慢。stepwise用的最广泛，但也有人说慎用逐步回归的方法。总之，选哪种都行，选择拟合最好的就可以了。大致来说，就是决定系数R2最大的就是。

对变量进行值的初始化和保留到下一个迭代步的作用。举例：有个数据集有10条记录。retain a;a=sum(a,1);则10条记录的a变量的值是1,2,3,4,5,6,7,8,9,10.如果不retain a;则都是1.在你使用INPUT语句的时候结合RETIAN可以认为是对新增变量的一个值初始化，当然你要赋予一个初始值。如果没用retain，结果就是只有第一行有值。不知道这么说是否帮到你。

传统变量抽样的方法有三种分别是:均值估计抽样、差额估计抽样、比率估计抽样。也有简单的叫法:差额法、均值法和比率法。

spss有关学校的变量方法是：1、点击数据处理选项下的生成变量。2、点击选择具体分析题项，下拉复选框选择计算功能。3、填写新变量名点击确认处理。

5.如何选择合适的PLS算法参数来优化模型性能?如何选择合适的PLS算法参数来优化模型性能？偏最小二乘回归（PLS）是一种常用的多元线性回归方法，可以用于变量选择和建立预测模型。其中，PLS算法参数的选择对于模型的性能优化非常重要。下面将介绍如何选择合适的PLS算法参数来优化模型性能。首先，需要了解PLS算法的具体步骤。PLS算法通过对自变量和因变量之间的协方差进行分解，找到主成分，从而建立预测模型。PLS算法的主要参数包括主成分的个数、放缩矢量的选择方法以及交叉验证的抽样方式。对于主成分的个数，一般的做法是从少到多依次建立模型，并利用拟合误差和交叉验证误差来选择最优的主成分个数。当误差开始稳定或变化不大时，就可以选择对应的主成分个数。需要注意的是，选择过多的主成分会导致模型过度拟合，选择过少的主成分则会降低模型的预测能力。对于放缩矢量的选择方法，一般有中心化、标准化和自动放缩三种方法。其中，标准化方法可以消除变量间不同的变异性，但不适用于变量间有明显的相关性的情况。自动放缩方法则可以同时适用于变量间有相关性和无相关性的情况。最后，对于交叉验证的抽样方式，可以采用k-折交叉验证、留一法交叉验证等方法。其中，k-折交叉验证是比较常用的方法，通过将样本数据分成k个部分，每次将其中一个部分作为验证集，其余部分作为训练集，反复迭代建立模型并计算误差，从而得到最终的模型。总之，选择合适的PLS算法参数能够提高模型的预测性能，具体方法包括选择合适的主成分个数、放缩矢量的选择方法以及交叉验证的抽样方式。需要根据具体问题的特点进行具体的选择与调整，以达到最优的效果。

C(5,3) = 5!/(3!*(5-3)!)如果五个数中选两个，就把3改成2就行了

第一章 学前教育科学研究概述第一节 学前教育科学研究界说一、 教育科学研究的含义二、学前教育科学研究的界定及意义三、学前教育科学研究的类型第二节 学前教育科学研究的一般程序一、选定研究课题二、查阅文献资料三、选定研究方法四、制订研究计划五、整理、分析研究资料六、发表研究成果第三节 学前教育科学研究的主要方法一、学前教育科学研究方法发展述略二、学前教育科学研究的主要方法第四节 学前教育科学研究的原则一、客观性原则二、系统性原则三、教育性原则四、伦理性原则案例实践活动文献资料第二章 学前教育科学研究课题的选择第一节 教育科研课题的界定一、教育科研课题的含义二、研究方向三、教育科研课题选择的意义第二节 学前教育科学研究课题选择的原则一、价值性原则二、创新性原则三、可行性原则四、科学性原则第三节 学前教育科学研究课题的类型和来源一、学前教育科学研究课题的基本类型二、学前教育科学研究课题的基本来源第四节 学前教育科学研究课题选择的过程和方法一、要有明确的和相对稳定的研究方向二、善于运用问题分解的技术三、善于运用转换问题提法的技术，使问题形成系列四、善于运用对选定课题进行论证的技术第五节 正确选题应具备的条件一、广博的知识是选题的前提基础二、存疑的治学精神和独立思考能力是选题的必要条件三、及时掌握科研动态是正确选题的重要保证四、从实际出发是选题的切入点案例一案例二案例三实践活动一实践活动二文献资料第三章 学前教育文献的查阅第一节 学前教育文献查阅概述一、学前教育文献的界定二、学前教育文献的分布三、文献查阅在学前教育科研中的作用第二节 学前教育文献查阅的过程和方法一、学前教育文献查阅的过程二、学前教育文献查阅的方法第三节 学前教育文献综述的撰写一、 学前教育文献综述概述二、学前教育文献综述的结构三、撰写学前教育文献综述的基本要求案例实践活动文献资料第四章 学前教育科学研究计划的制订第一节 学前教育科学研究计划的制订概述一、研究计划制订的界定二、研究计划的基本内容三、选择研究方法的界定第二节 学前教育科学研究对象的选择一、学前教育科学研究对象的界定二、选择样本的基本要求 三、取样的基本方法第三节 学前教育科学研究变量的分析研究一、变量的界定二、变量的选择与确定案例实践活动一实践活动二实践活动三文献资料第五章 学前教育科学研究的基本方法——观察法第一节 观察法的界定一、观察法概述二、观察法的优点和局限三、观察法的类型第二节 观察法的实施一、观察法实施的一般步骤二、观察法的基本原则三、运用观察法应注意的问题第三节 取样观察法及其运用一、时间取样观察法二、事件取样观察法第四节 叙述性观察法及其运用一、日记描述法二、轶事记录法三、实例描述法案例实践活动文献资料第六章 学前教育科学研究的基本方法——调查法第一节 调查法的界定一、调查法的含义二、调查法的特点三、调查法的优点与不足四、调查法的类型五、调查法的实施步骤第二节 常用的调查法一、问卷调查法二、访谈调查法案例实践活动文献资料 第七章 学前教育科学研究的基本方法——实验法第一节 教育实验法的界定一、 教育实验的含义二、教育实验法的特点三、教育实验法的优点和不足四、教育实验法的类型五、教育实验法的一般程序第二节 教育实验假说的形成与表述一、 假说的界定二、假说的来源第三节 教育实验设计一、 实验变量二、实验效度第四节 教育实验的实施及结果处理一、 实验的实施二、实验结果的验证案例一案例二实践活动文献资料第八章 学前教育科学研究的基本方法——测验法第一节 测验法的界定一、 测验法的含义和功能二、测验法的主要类型三、测验法的优点和局限性第二节 标准化测验一、 标准化测验的界定二、标准化测验的实施三、我国常用的学前儿童标准化测验工具第三节 自编测验一、 自编测验的界定二、自编测验工具的制作三、自编测验的应用案例一案例二实践活动文献资料第九章 学前教育科学研究的基本方法——作品分析法第一节 作品分析法概述一、 作品分析法的概念二、作品分析法的特点三、作品分析法在学前教育研究中的意义 第二节 作品分析法的分类一、 语言作品分析二、构建作品分析三、绘画、手工作品分析四、其他作品分析第三节 作品分析法的操作程序一、 明确具体研究目标二、确定分析指标三、选择作品抽查方法四、实施操作五、研究资料的统计与分析六、 得出结论第四节 作品分析应注意的几个问题一、 完成作品内容的正确性二、完成作品的时间与作品质量的关系三、完成作品的形式反映学前儿童的心理特征四、通过作品分析可以概括出学前儿童的个性心理特征案例一案例二案例三实践活动文献资料第十章 学前教育科学研究资料整理与分析第一节 文字资料的整理和分析一、 文字资料的整理二、文字资料的分析第二节 数据资料的整理一、 检查资料二、数据分类三、编制统计表与统计图四、编制次数分布表与次数分布图第三节 数据资料的分析——描述统计一、 集中量数二、差异量数三、差异系数四、标准分数五、相关系数第四节 数据资料的分析——假设检验一、 假设检验的几个基本问题二、Z检验和T 检验（平均数差异的显著性检验）三、F 检验（方差差异的显著性检验）四、χ2 检验（计数数据差异的显著性检验）第五节 运用Excel进行数据资料的处理 一、 运用Excel进行数据资料处理的前提条件二、运用Excel进行数据资料处理的实例分析案例一案例二案例三实践活动文献资料第十一章 学前教育科学研究成果的表述第一节 学前教育科学研究成果表述的界定一、 学前教育科学研究成果表述的意义二、学前教育科学研究成果表述的类型三、学前教育科学研究成果表述的要求第二节 学前教育科学研究成果表述的步骤和方法一、 学前教育科学研究成果表述的步骤二、学前教育科学研究成果表述的方法第三节 学前教育科学研究报告的撰写一、 学前教育科学研究报告的主要内容二、学前教育科学研究报告的基本结构三、学前教育科学研究报告撰写的方法第四节 学前教育科学研究论文的撰写一、 学前教育科学研究论文的主要内容二、学前教育科学研究论文的基本结构三、学前教育科学研究论文的一般特征四、学前教育科学研究论文各部分的撰写案例一案例二案例三案例四案例五案例六实践活动文献资料第十二章 质的研究第一节 质的研究的界定一、 质的研究的起源与发展二、质的研究的特点三、质的研究与定性研究、定量研究第二节 质的研究的研究过程一、 研究设计二、收集资料三、整理和分析资料四、研究报告的撰写 第三节 幼儿教师进行质的研究的研究策略一、 注意质的研究方法在学前教育研究中的适用领域二、注意质的研究方法在学前教育研究中运用的局限性三、质的研究与定量研究的适当结合使用四、重视研究关系的反思案例一案例二实践活动文献资料第十三章 行动研究第一节 行动研究的界定一、 行动研究的概念二、行动研究的特点第二节 学前教育行动研究一、 行动研究在学前教育研究中的作用二、不断提高教育行动研究的层次水平第三节 行动研究的操作模式一、 行动研究的基本环节二、行动研究的操作程序三、教育行动研究的步骤第四节 行动研究在学前教育科研中的具体操作一、 引导教师从单纯的实践者向行动的研究者转变二、引导教师从单纯的实践者向行动的研究者转变的途径三、构建幼儿教育行动研究的管理机制案例一案例二案例三实践活动文献资料

下面用一个例子来说明SPSS操作方法。操作步骤：1点击进入Cox主对话框，如下，将time选入“时间”框，将代表删失的censor变量选入“状态”框，其余分析变量选入“协变量”框。“方法”下拉菜单是指变量筛选的方法，可以选择“前向”、“后项”、“进入”等，这里选择“进入”为例，即所有变量同时进入。2点击“状态”框下方的“定义事件”，将事件发生的标志设为值0，即0代表事件发生。3在主对话框中点击“分类”按钮，进入如下的对话框，将所有分类变量选入右边框中。4在主对话框中点击“绘图”按钮，进入如下的对话框，选择绘图的类型，这里只选择“生存函数”。由于我们关心的主要变量是trt（是否放疗），所以将trt选入“单线”框中，绘制生存曲线。5在主对话框中点击“选项”按钮，进入如下的对话框，设置如下，输出RR的95%置信区间。回到主界面，点击“确定”输出结果。

查找三维列联表数据的分析方法时，找到了 这篇 介绍二维的，各种情况分类很详细。 更好的高维列联表统计方法介绍还请留言赐教！ 原文如下： 分类资料在医学统计中很常见，有些统计学书上称为计数资料，比如（有效、无效），（发病、不发病），（男、女），血型（A、B、O、AB）等等。 分类资料一般根据频数整理成列联表的形式，一般的列联表多是二维的（也称行列表，或R×C列联表，高维列联表下次讨论），列联表根据变量是否有序可以分为双向无序、单项有序、双向有序列联表，统计方法是不同的，分析如下： 是指行、列变量均为无序的列联表，例如要研究吸烟和肺癌之间的关系，行变量为是否吸烟：吸烟、不吸烟，列变量为肺癌发病：发病，不发病，如下表： 对于这种数据，我们的统计目的是分析行列变量的独立性，即：肺癌发病是否与吸烟有关，可选用的方法有以下两种： 基于卡方分布，H0为行、列变量相互独立，SPSS中“分析->描述性统计->交叉表”可实现。 四格表使用条件：专用公式①样本总数大于40；②各个单元格理论值均大于5。校正公式：①样本总数大于40；②理论值1 基于超几何分布，当数据不满足Pearson卡方检验时使用。SPSS中“分析->描述性统计->交叉表”可实现。注意SPSS仅提供了2×2表的精确概率，需要计算R×C列联表的精确概率，可以选择精确按钮中的蒙特卡罗近似法实现。 条件：不能有任何一个格子的理论频数T 如若不符合：可以增加研究样本量（通常少用）；对理论频数较小的行或者列进行合并或者删除；采用R×C表的Fisher确切概率法（通常采用蒙特卡洛近似法） 操作：分析—描述—交叉表—设置好行列变量—点击精确—选择蒙特卡洛。 常见的情况是结果变量有序，而原因变量无序。比如要比较AB两种药物的治疗效果，药物分组（AB）是无序的，而结果变量是有序的（无效，显效，治愈），可以整理成如下的表格： 可以选择的统计方法主要有： 基于卡方分布，H0为两组总体分布一致，SPSS中“分析->非参数检验->独立样本”中可实现。 注意：在SPSS中，如果是整理成了列联表资料，需要用频数进行数据加权。变量编码为：①药物（名义）：A=1，B=2，②疗效（度量）：无效=1，有效=2，治愈=3，③频数（度量）。 用于分组数大于2的情况，比如要比较3种或以上药物的疗效。实现方法与Mann–WhitneyU类似。 注意：当行变量为有序时，通常当作无序处理。但若行变量为有序，列变量为二分类率时，根据研究目的，也可以选择趋势性卡方检验。 比如这个例子：要比较某种药物对某种疾病的治疗效果，按年龄段的分组，要考察治疗效果是否与年龄段相关，整理成下表： 行、列都是有序的，这是我们主要关心的：行列变量之间是否有相关性，如果有相关性，是线性相关还是曲线关系。可以选择的方法如下： 检验有无相关性，基于卡方检验，在SPSS中“分析->相关->双样本”中可实现。 检验有无线性关系，基于卡方检验，SPSS“分析->交叉表”卡方结果表格中的“线性和线性组合”就是。 通常是为了检验一致性。比如用两台仪器对同一样本进行检验，结果分为阴性、阳性，现在要比较两台仪器的结果是否据有一致性。整理成下表： 常用的方法为： H0为行列变量无一致性。在SPSS中“分析->描述性统计->交叉表”中可实现。 行列变量为配对资料，比如有某种药物可以缓解某种疾病的某种症状，在同一个患者身上比较用药前后的症状，评价药物的资料效果，列成下表： 可以选用的统计方法： 仅用于2×2列联表。基于卡方分布。在SPSS中“分析->描述性统计->交叉表”中可实现。本检验与Pearson卡方检验具有同一性，使用条件必须满足Pearson卡方检验的条件。如果条件不能满足，需要进行Yate校正。 是McNemar检验的扩展，用于分类数目大于2的配对列联表分析。在SPSS中“分析->描述性统计->交叉表”中可实现。 SPSS中依然选择的是Mcnemar，结果输出的是Mcnemar-Bowker结果。

浩辰CAD制图软件中对选择的方法如下：1、点选用鼠标直接点取图形的任意一边界，处于选中状态的图形会显示虚线同时出现几个蓝色点。此方法可以在选取单个对象时使用。2、框选框选就是先在绘图区空白处选择一点确定选框的一个交点，然后拖动鼠标，形成一个矩形框来选择对象。框选方式分为两种：窗口方式和交叉。在浩辰CAD中从左往右框选是窗口模式，图形完全在框选范围内才会被选中；从右往左框选是交叉模式，图形有任意一部分在框选范围内就会被选中。浩辰CAD中对这两种模式有非常明显的提示，首先窗口框选的边界是实线，交叉框选的边界是虚线，在浩辰CAD高版本加上了颜色区别，窗口选框为蓝色，交叉选框为绿色。这种提示对于初学者来说还是有必要的，但对于熟练使用浩辰CAD的用户比较多余，因此可以将其设置为不显示，设置方法是在“选项”对话框的“选择集”选项卡中点“视觉效果设置”按钮，取消“指示选择区域”。3、累加选择默认状态下，CAD是累加选择状态，也就是只要是在选择对象的状态，不断点选和框选，所有选择对象都会被添加到选择集中。如果累加选择状态被关闭，以前选择的对象会被新选择的对象替换。控制累加选择的变量是PICKADD，变量为1时，可以累加选择，设置为0时，无法累加选择。利用属性框上面的累加选择按钮可以快速切换这个状态。点击按钮即可在两种状态间切换，显示为“+”号，表示PICKADD打开，显示为“1”，表示PICKADD关闭。4、快速选择快速选择可以通过设置一些条件，快速从图中将所有满足条件的图形都选择出来。快速选择的命令是Qselect，也可以点属性框右上角的快速选择按钮直接调用这命令。输入命令后，会弹出快速选择对话框。

stata中处理面板数据如何选择模型方法的选择一般基于因变量类型。对面板数据而言，当因变量为连续变量时，可在混合ols回归、固定效应模型和随机效应模型间选择，有相应的检验统计量；当因变量为类别变量时，有面板logit模型，又可分为二分类，无序多分类和有序多分类面板logit。

选择不同的回归方法和变量选择方法都可以得到不同的结果，用二变量logistic回归、有序多变量logistic回归、无序多变量logistic分别试试

基于问题的性质、变量的类型以及其他因素选择一定的研究方法，来收集与问题有关的主客观数据，进而为了解某些未来知的东西或者验证某种想法提供依据。用户研究有很多方法，基于对已有知识的总结可知，影响研究方法选择的因素主要以下因素：研究的对象、产品的设计阶段、产品所处周期、成本、时间等。通常自情况下：（1）根据收集的数据类型，可以将研究方法划分为定性和定量两种，见图1。定性研究方法，通常适用于对小数量规模的样本进行分析，主要用于发现新事物的过程，揭露为什么会发生这样的事情，样本数量通常为10~20个，不追求精确的结论，而只是了解问题之所在，摸清情况，得出感性认识，比如用户访谈、卡片分类法、焦点小组、头脑风暴、可用性测试等，见图2。定量研究方法，则是对大规模的样本进行分析zhidao，适用于揭露正在发生的事情，一般是为了对特定研究对象的总体得出统计结果而进行的，比如在线大规模调查问卷、网站日志分析以及A/B测试、自动化可用性测试等。

系统变量里有

[toc] Genomic SelectioninPlant Breeding: Methods,Models,and Perspectives 国际玉米小麦改良中心（CIMMYT）José Crossa 2017年发表在《Trends in Plant Science》上的综述。 GP准确性受几个遗传因素影响： 将环境因素考虑进模型，构建多性状、多环境的方差-协方差矩阵与环境、性状及其互作之间的遗传相关性。 GP模型中p>>n（标记远远大于群体）的特点使得鉴定困难，易出现过拟合，可通过惩罚回归、变量选择、降维以及赋予GP模型权重等方法来优化。（ 作者在文章附件中提供了GS模型复杂度及解决办法，但我没找到 ） 从GBLUP到神经网络，一堆废话描述。 RR-BLUP，KinshipGAUSS，BayesCp，BayesB，BaysianLASSO，random forest，regression，RFR等各种模型对于目标性状的预测准确性还算好，也没有太大差异，但把群体结构等因素考虑进去，准确性并没有提升多少。 动物育种中GP的模型一般是基于单一环境，但在植物育种中GxE互作是影响非常大的。 GxE 互作 ：基因型与环境互作 MxE 互作 ：分子标记与环境互作 分解标记效应到每一个环境中，环境视为固定效应（ 不知道理解的是否正确，详细信息只有在附件中查看 ） 机器学习： 一些研究应用机器学习中的分类器，如多层感知机MLP、概率神经网络PNN等来预测个体表现（如分类上、中、下三等），AUC评价指标。 CIMMYT的实践 ： 与传统育种相比，GS目的就是以更低的成本和更少的时间来实现更大的遗传增益，CIMMYT已经在玉米的双亲和多亲群体中进行了GS实施，来快速提升遗传增益。（ 具体如何实施需要找更详细的资料 *） 将多性状多环境的GS与高通量表型相结合： 高通量表型平台（High-ThroughputPhenotyping，HTP）减少表型调查的成本，同时与系谱结合起来提升准确性。 种质资源的GS应用： 种质资源骨干材料选择，结合多性状、多环境选择，提高种质资源基因库，以便后续直接使用。 这篇综述有点长，有点啰嗦，本身没提供太多信息，最有价值的部分可能是它的附件。当有需要时，可查看其中引用的相应文献。

岭回归是线性回归采用L2正则化的形式，Lasso回归是采用L1正则化的形式，Lasso回归易产生稀疏解

死P死死不能对录入前的数据做限定，只能在录入后查找错误。查错一般有两种方法。1、直接对单个变量排序（只需要选中单列右键升序或降序），如果涉及到两个变量间逻辑关系同样也可以通过菜单，数据，排序，将两个有关系的变量选入，这种方法比较直观，只需要现场改写就可以了。2、需要用选择有错数据的方法，然后统计CA死E号（每条数据的唯一编号，相当于问卷编号）的方式，具体的实现方法是，选择出现错误的数据条件，在菜单，数据，选择数据，输入条件，然后统计CA死E号码，最后得出出现错误的ca死e号，再找到错误的ca死e对应的变量进行修改，这种方法需要有逻辑函数判断，适合大批量的数据查错。

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

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逐步回归分析法。选择自变量以建立最优回归方程的回归分析方法。最优回归方程，指在回归方程中，包含所有对因变量有显著影响的自变量，而不包含对因变量影响不显著的自变量。逐步回归分析方法基本思路是自动从大量可供选择的变量中选取最重要的变量，建立回归分析的预测或者解释模型。其基本思想是:将自变量逐个引人，引入的条件是其偏回归平方和经检验后是显著的。同时，每引人一个新的自变量后，要对旧的自变量逐个检验，剔除偏回归平方和不显著的自变量。这样一直边引入边剔除，直到既无新变量引人也无旧变量删除为止。它的实质是建立“最优”的多元线性回归方程。

协变量的本质含义就是对因变量有影响的变量，虽然它不是研究者研究的自变量，那既然对结果肯定有影响，那方程中就不能将其去掉，而是如何控制协变量之后看看自变量的影响。可以有两种方法，第一种，把协变量当做自变量进入方程，之后看自变量的

分类: 资源共享 问题描述: 马上要考试了。书看完了。可是手边连套题都没有。很不踏实。 先谢各位了。 解析: 计量经济学期末试卷（2004年6月，满分70分） 一（24分）将中国城镇居民按照人均年收入分成 组，以2003年的组平均数为样本观测值，建立中国城镇居民消费函数模型，以人均年消费额 为被解释变量，经过理论分析和经验检验，选择人均年收入 和人均储蓄余额 作为解释变量，解释变量和被解释变量之间的关系为直接线性关系。模型形式为：⑴ 分别写出该问题的总体回归函数、总体回归模型、样本回归函数和样本回归模型； ⑵ 分别写出随机误差项具有同方差且无序列相关、具有异方差但无序列相关、具有异方差且具有一阶序列相关时的方差—协方差矩阵； ⑶ 当模型满足基本假设时，写出关于普通最小二乘法参数估计量的正规方程组； ⑷ 直观判断该模型是否具有异方差性？为什么？ ⑸ 如果该模型存在异方差性，写出加权最小二乘法参数估计量的矩阵表达式，并指出在实际估计时权矩阵是如何选择的； ⑹ 指出“偏回归系数” 的实际含义，并指出解释变量满足什么条件时可以用一元回归模型得到相同的 的估计结果？ ⑺ 如果仅以入均收入200元及以上的收入组为样本，用OLS和ML分别估计模型，参数估计量是否等价？为什么？ ⑻ 如果模型中未包括显著的解释变量 ，可能导致模型违背哪些基本假设？ 二（8分）简要回答下列问题： ⑴ C-D生产函数模型和CES生产函数模型关于要素替代弹性和技术进步的假设分别是什么？ ⑵ 建立城镇居民食品类需求函数模型如下： 其中V为人均购买食品支出额、Y为人均收入、 为食品类价格、 为其它商品类价格。 指出各个参数估计量的经济意义和数值范围。 三（8分）某联立方程计量经济学模型有3个方程、3个内生变量 、3个外生变量 和样本观测值始终为1的虚变量C，样本容量为n。其中第二个方程为 ⑴ 能否采用OLS方法估计该结构方程？为什么？ ⑵ 如果采用工具变量方法估计该方程，如何选择 的工具变量？（指出两种选择） 四（16分）中国的银行系统正遭受着坏帐的困扰，有估计认为全部坏帐足以让整个银行系统崩溃。毫无疑问坏帐是资源配置被扭曲的一个例子，换句话说如果没有坏帐，中国的GDP增长率也许会更高。为检验这一理论，假设你已经收集了中国银行系统坏帐累计总额的时序数据，以及其它一些总量数据如GDP，人口和总投资。 ⑴ 写出一个能够描述该问题的计量经济学模型，并解释。 ⑵ 写出检验下述命题的原假设：“坏帐对当期GDP增长率无影响”。 ⑶ 为1中你的模型提供合适的计量经济学估计方法，详细说明。 ⑷ 要让3中你的估计量满足一致性，必须满足什么条件？ 五（14分）假设你想研究国企和外企生产率的差别，为此你建立了如下的模型： 其中变量 表示人均产出（per worker）， 表示总资产净值中由外国公司拥有的份额， 表示人均资本存量(per worker)。假定你收集了300个企业关于这些变量在2000年的数据。 ⑴ 写出下述命题的原假设：“国企和外企生产率无差异” ⑵ 假定你用简单OLS估计模型，估计量具有一致性吗？为什么。 ⑶ 假定你认为简单OLS估计不具有一致性，提供一个可以获得一致估计的估计方法，详细说明。 ⑷ 现在假定你还另外收集了相同厂商相同变量在2003年的数据，试建立一个更好的模型可以利用这一额外信息。讨论你将如何估计这一模型。 计量经济学试题（2002年6月） ⒈（共30分，每小题3分）建立中国居民消费函数模型 t=1978,1979,…,2001 其中 表示居民消费总额， 表示居民收入总额。 ⑴ 能否用历年的人均消费额和人均收入数据为样本观测值估计模型？为什么？ ⑵ 人们一般选择用当年价格统计的居民消费总额和居民收入总额作为样本观测值，为什么？这样是否违反样本数据可比性原则？为什么？ ⑶ 如果用矩阵方程 表示该模型，写出每个矩阵的具体内容，并标明阶数； ⑷ 如果所有古典假设都满足，分别从最小二乘原理和矩方法出发，推导出关于参数估计量的正规方程组； ⑸ 如果 与 存在共线性，证明：当去掉变量 以消除共线性时， 的估计结果将发生变化； ⑹ 如果模型中 为随机解释变量且与 相关，证明：如果用OLS估计该消费函数模型，其参数估计量是有偏的； ⑺ 如果模型中 为随机解释变量且与 相关，选择 *** 消费 为 的工具变量（ 满足工具变量的所有条件），写出关于参数估计量的正规方程组； ⑻ 如果经检验表明模型存在一阶序列相关，而需要采用广义差分法估计模型，指出在常用的软件中是如何实现的？ ⑼ 在不受到限制的情况下， 的值域为 ，写出 的对数似然函数； ⑽ 试分析，以t=1978,1979,…,2001数据为样本观测值，能否说“样本是从母体中随机抽取的”？那么采用OLS估计模型参数，估计结果是否存在偏误？为什么？ ⒉（共16分，每小题4分）下列为一完备的联立方程计量经济模型 其中C为居民消费总额、I为投资总额、Y为国内生产总值、 为 *** 消费总额，样本取自1978—2000年。 ⑴ 证明：对于消费方程，用IV、ILS、2SLS方法分别估计，参数估计结果是等价的。 ⑵ 说明：对于投资方程，能否用IV、ILS方法估计？为什么？ ⑶ 写出该联立方程计量经济模型3SLS参数估计量的矩阵表达式，并写出表达式中每个矩阵的具体形式； ⑷ 根据经验判断，该模型3SLS参数估计量与2SLS参数估计量是否等价？为什么？ ⒊（共18分，每小题3分）简单回答以下问题： ⑴ 分别指出两要素C-D生产函数、两要素一级CES生产函数和VES生产函数关于要素替代弹性的假设。 ⑵ 在一篇博士论文中设计的生产函数模型为： 其中，Y为产出量，K、L为资本和劳动投入量， 为第i种能源投入量，其它为参数。试指出该理论模型设计的主要问题，并给出正确的模型设计。 ⑶ 建立城镇居民食品类需求函数模型如下： 其中V为人均购买食品支出额、Y为人均收入、 为食品类价格、 为其它商品类价格。拟定每个参数的数值范围，并指出参数之间必须满足的关系。 ⑷ 指出在实际建立模型时虚变量的主要用途。 ⑸ 两位研究者分别建立如下的中国居民消费函数模型 和 其中 表示居民消费总额， 表示居民收入总额。由相同的样本和相同的估计方法，得到了不同的居民边际消费倾向估计值。如何解释这种现象？由此指出经典计量经济学模型的的缺点。 ⑹ 从经典计量经济学模型设定理论出发，在建立中国宏观计量经济模型时，一般应该如何对第三产业的生产方程进行分解，并指出其理由。 ⒋（6分）在你完成的单方程计量经济学模型综合练习中，你是如何确定理论模型的最终形式的？ 计量经济学期末试题 （2003年6月，满分70分） ⒈（12分）某人试图建立我国煤炭行业生产方程，以煤炭产量为被解释变量，经过理论和经验分析，确定以固定资产原值、职工人数和电力消耗量变量作为解释变量，变量的选择是正确的。于是建立了如下形式的理论模型： 煤炭产量= 固定资产原值+ 职工人数+ 电力消耗量+μ 选择2000年全国60个大型国有煤炭企业的数据为样本观测值；固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，其它采用实物量单位；采用OLS方法估计参数。指出该计量经济学问题中可能存在的主要错误，并简单说明理由。 ⒉（12分）以 表示粮食产量， 表示播种面积， 表示化肥施用量，经检验，它们取对数后都是 变量且互相之间存在 关系。同时经过检验并剔除不显著的变量（包括滞后变量），得到如下粮食生产模型： (1) ⑴ 写出长期均衡方程的理论形式； ⑵ 写出误差修正项ecm的理论形式； ⑶ 写出误差修正模型的理论形式； ⑷ 指出误差修正模型中每个待估参数的经济意义。 ⒊（6分）对于上述粮食生产模型(1)，假设所有解释变量与随机误差项都不相关。 ⑴ 如果采用普通最小二乘法估计，用非矩阵形式写出关于参数估计量的正规方程组； ⑵ 从以上正规方程组出发说明，为什么不能采用分部回归方法分别估计每个参数； ⒋（9分）投资函数模型 为一完备的联立方程计量经济模型中的一个方程，模型系统包含的内生变量为C（居民消费总额）、I（投资总额）和Y（国内生产总值），先决变量为 （ *** 消费）、 和 。样本容量为 。 ⑴ 可否用狭义的工具变量法估计该方程？为什么？ ⑵ 如果采用2SLS估计该方程，分别写出2SLS估计量和将它作为一种工具变量方法的估计量的矩阵表达式； ⑶ 如果采用GMM方法估计该投资函数模型，写出一组等于0的矩条件。 ⒌（6分）建立城镇居民食品类需求函数模型如下： 其中V为人均购买食品支出额、Y为人均收入、 为食品类价格、 为其它商品类价格。 ⑴ 指出参数估计量的经济意义是否合理，为什么？ ⑵ 为什么经常采用交叉估计方法估计需求函数模型？ ⒍（9分）选择两要素一级CES生产函数的近似形式建立中国电力行业的生产函数模型： 其中Y为发电量，K、L分别为投入的资本与劳动数量，t为时间变量。 ⑴ 指出参数γ、ρ、m的经济含义和数值范围； ⑵ 指出模型对要素替代弹性的假设，并指出它与C-D生产函数、VES生产函数在要素替代弹性假设上的区别； ⑶ 指出模型对技术进步的假设，并指出它与下列生产函数模型 在技术进步假设上的区别； ⒎（8分）试指出在目前建立中国宏观计量经济模型时，下列内生变量应由哪些变量来解释，简单说明理由，并拟定关于每个解释变量的待估参数的正负号。 ⑴ 轻工业增加值 ⑵ 衣着类商品价格指数 ⑶ 货币发行量 ⑷ 农业生产资料进口额 ⒏（8分）回答： ⑴ 随机时间序列的平稳性条件是什么？证明随机游走序列不是平稳序列。 ⑵ 单位根检验为什么从DF检验扩展到ADF检验？ 计量经济学期末试题答案 （2003年6月，满分70分） ⒈（12分）某人试图建立我国煤炭行业生产方程，以煤炭产量为被解释变量，经过理论和经验分析，确定以固定资产原值、职工人数和电力消耗量变量作为解释变量，变量的选择是正确的。于是建立了如下形式的理论模型： 煤炭产量= 固定资产原值+ 职工人数+ 电力消耗量+μ 选择2000年全国60个大型国有煤炭企业的数据为样本观测值；固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，其它采用实物量单位；采用OLS方法估计参数。指出该计量经济学问题中可能存在的主要错误，并简单说明理由。 答案：（答出4条给满分） ⑴ 模型关系错误。直接线性模型表示投入要素之间完全可以替代，与实际生产活动不符。 ⑵ 估计方法错误。该问题存在明显的序列相关性，不能采用OLS方法估计。 ⑶ 样本选择违反一致性。行业生产方程不能选择企业作为样本。 ⑷ 样本数据违反可比性。固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，不具备可比性。 ⑸ 变量间可能不存在长期均衡关系。变量中有流量和存量，可能存在1个高阶单整的序列。应该首先进行单位根检验和协整检验。 ⒉（12分）以 表示粮食产量， 表示播种面积， 表示化肥施用量，经检验，它们取对数后都是 变量且互相之间存在 关系。同时经过检验并剔除不显著的变量（包括滞后变量），得到如下粮食生产模型： (1) ⑴ 写出长期均衡方程的理论形式； ⑵ 写出误差修正项ecm的理论形式； ⑶ 写出误差修正模型的理论形式； ⑷ 指出误差修正模型中每个待估参数的经济意义。 答案： ⑴ 长期均衡方程的理论形式为： ⑵ 误差修正项ecm的理论形式为： ⑶ 误差修正模型的理论形式为： ⑷ 误差修正模型中每个待估参数的经济意义为： ：播种面积对产量的短期产出弹性； ：化肥施用量对产量的短期产出弹性； ：前个时期对长期均衡的偏离程度对当期短期变化的影响系数。 ⒊（6分）对于上述粮食生产模型(1)，假设所有解释变量与随机误差项都不相关。 ⑴ 如果采用普通最小二乘法估计，用非矩阵形式写出关于参数估计量的正规方程组； ⑵ 从以上正规方程组出发说明，为什么不能采用分部回归方法分别估计每个参数。 答案： ⑴ 在所有解释变量与随机误差项都不相关的条件下，如果采用普通最小二乘法估计，关于参数估计量的正规方程组为： ⑵ 如果采用分部回归方法分别估计每个参数，例如估计 ，建立一元模型，其正规方程组为： ，与上述⑴中第3个方程相比较，则要求方程右边其余各项均为0。但是，由于解释变量之间存在一定程度的共线性，这一要求显然不能满足。所以，两种情况下的 的估计结果不相同。 ⒋（9分）投资函数模型 为一完备的联立方程计量经济模型中的一个方程，模型系统包含的内生变量为C（居民消费总额）、I（投资总额）和Y（国内生产总值），先决变量为 （ *** 消费）、 和 。样本容量为 。 ⑴ 可否用狭义的工具变量法估计该方程？为什么？ ⑵ 如果采用2SLS估计该方程，分别写出2SLS估计量和将它作为一种工具变量方法的估计量的矩阵表达式； ⑶ 如果采用GMM方法估计该投资函数模型，写出一组等于0的矩条件。 答案： ⑴ 不能用狭义的工具变量法估计该方程。因为该结构方程是过度识别的。 ⑵ 如果采用2SLS估计该方程，可以将2SLS估计看作为一种工具变量方法。估计量的矩阵表达式分别为： 前者为2SLS估计，后者为其等价的工具变量估计。 ⑶ 如果采用GMM方法估计该投资函数模型，用模型系统的所有先决变量作为工具变量。可以写出如下一组等于0的矩条件： ⒌（6分）建立城镇居民食品类需求函数模型如下： 其中V为人均购买食品支出额、Y为人均收入、 为食品类价格、 为其它商品类价格。 ⑴ 指出参数估计量的经济意义是否合理，为什么？ ⑵ 为什么经常采用交叉估计方法估计需求函数模型？ 答案： ⑴ 对于以购买食品支出额位被解释变量的需求函数模型，即 参数 、 、 估计量的经济意义分别为人均收入、食品类价格、其它商品类价格的需求弹性；由于食品为必须品，V为人均购买食品支出额，所以 应该在0与1之间， 应该在0与1之间， 在0左右，三者之和为1左右。所以，该模型估计结果中 的估计量缺少合理的经济解释。 ⑵ 由于该模型中包含长期弹性 和短期弹性 与 ，需要分别采用截面数据和时序数据进行估计，所以经常采用交叉估计方法估计需求函数模型。 ⒍（9分）选择两要素一级CES生产函数的近似形式建立中国电力行业的生产函数模型： 其中Y为发电量，K、L分别为投入的资本与劳动数量，t为时间变量。 ⑴ 指出参数γ、ρ、m的经济含义和数值范围； ⑵ 指出模型对要素替代弹性的假设，并指出它与C-D生产函数、VES生产函数在要素替代弹性假设上的区别； ⑶ 指出模型对技术进步的假设，并指出它与下列生产函数模型 在技术进步假设上的区别； 答案： ⑴ 参数γ为技术进步速度，一般为接近0的正数；ρ为替代参数，在（－1，∞）范围内；m为规模报酬参数，在1附近。 ⑵ 该模型对要素替代弹性的假设为：随着研究对象、样本区间而变化，但是不随着样本点而变化。而C-D生产函数的要素替代弹性始终为1，不随着研究对象、样本区间而变化，当然也不随着样本点而变化；VES生产函数的要素替代弹性除了随着研究对象、样本区间而变化外，还随着样本点而变化。 ⑶ 该模型对技术进步的假设为希克斯中性技术进步；而生产函数模型 的技术进步假设为中性技术进步，包括3种中性技术进步。 ⒎（8分）试指出在目前建立中国宏观计量经济模型时，下列内生变量应由哪些变量来解释，简单说明理由，并拟定关于每个解释变量的待估参数的正负号。 ⑴ 轻工业增加值 ⑵ 衣着类商品价格指数 ⑶ 货币发行量 ⑷ 农业生产资料进口额 答案： ⑴ 轻工业增加值应该由反映需求的变量解释。包括居民收入（反映居民对轻工业的消费需求，参数符号为正）、国际市场轻工业品交易总额（反映国际市场对轻工业的需求，参数符号为正）等。 ⑵ 衣着类商品价格指数应该由反映需求和反映成本的两类变量解释。主要包括居民收入（反映居民对衣着类商品的消费需求，参数符号为正）、国际市场衣着类商品交易总额（反映国际市场对衣着类商品的需求，参数符号为正）、棉花的收购价格指数（反映成本对价格的影响，参数符号为正）等。 ⑶ 货币发行量应该由社会商品零售总额（反映经济总量对货币的需求，参数符号为正）、价格指数（反映价格对货币需求的影响，参数符号为正）等变量解释。 ⑷ 农业生产资料进口额应该由国内第一产业增加值（反映国内需求，参数符号为正）、国内农业生产资料生产部门增加值（反映国内供给，参数符号为负）、国际市场价格（参数符号为负）、出口额（反映外汇支付能力，参数符号为正）等变量解释。 ⒏（8分）回答： ⑴ 随机时间序列的平稳性条件是什么？证明随机游走序列不是平稳序列。 ⑵ 单位根检验为什么从DF检验扩展到ADF检验？ 答案： ⑴ 随机时间序列{ }（t=1, 2, …）的平稳性条件是：1）均值 ，是与时间t 无关的常数；2）方差 ，是与时间t 无关的常数；3）协方差 ，只与时期间隔k有关，与时间t 无关的常数。 对于随机游走序列 ，假设 的初值为 ，则易知 由于 为一常数， 是一个白噪声，因此 ，即 的方差与时间t有关而非常数，所以它是一非平稳序列。 ⑵ 在采用DF检验对时间序列进行平稳性检验中，实际上假定了时间序列是由具有白噪声随机误差项的一阶自回归过程（AR(1)）生成的。但在实际检验中，时间序列可能是由更高阶的自回归过程生成的，或者随机误差项并非是白噪声，这样用OLS法进行估计均会表现出随机误差项出现自相关，导致DF检验无效。另外，如果时间序列包含有明显的随时间变化的某种趋势（如上升或下降），则也容易导致DF检验中的自相关随机误差项问题。为了保证DF检验中随机误差项的白噪声特性，Dicky和Fuller对DF检验进行了扩充，形成了ADF检验。

因子分析算是spss高级进阶的内容了，一般缺少统计基础的人很难理解因子分析的数据基础，导致在数据分析的时候忽略很多细节，导致错误的发生。在因子分析中最容易发生的一个错误就是某些变量的因子载荷出现负数而没有对其进行处理，有的研究直接删除因子载荷为负数的变量，这不是一个可取的方法。什么条件下需要进行指标正向化：在因子载荷绝对值很大而符号为负的时候，我们要将其正向化；或者我们在数据分析之前就已经知道哪几个变量是负向变量，我举一个例子，如下图所示，这是8个城市的7个环境指标，其中X1--X4是正向指标，值越大环境越好；而剩下的指标就是负向指标，值越大环境越差。那么对于负向指标我们需要进行正向化。无法判定是否需要正向化怎么办？我们可以预先进行一次因子分析，使用上面表格中的数据，进行一次因素分析，并进行正交旋转。旋转后的成分矩阵，如图所示：我们看到权重最大的因子是成分1，5--7变量为负数，且绝对值很大，所以这三个变量有必要进行正向化。spss中变量正向化的方法：在spss中，我们一般采用原始变量的负数或者倒数来进行正向化。在spss菜单中选择：转换--计算变量打开计算变量对话框，输入一个变量名，然后输入公式，公式中的V5是原始的变量名，前面加一个符号就可以实现转换了，点击ok按钮转换后得到的就是一个新变量b5，如图所示，以此方法你可以实现所有的变量的正向化。使用新的变量进行因子分析：关于因子分析的方法你可以参考我以前写的文章，这里不是重点，这里的重点是如何进行变量的正太化。好了，教程到此了。欢迎大家关注我的后续文章。

研究项目的方法是一个非常关键的部分，需要清晰地阐述研究的方法论和实证研究/实验研究的具体步骤，以下是写研究项目方法的常用步骤：1. 方法理论基础：首先简单介绍采用哪种研究方法，特别是：- 研究的类型（实证还是实验）- 数据采集方式（问卷调查、实地观察、访谈等）- 数据分析方法（统计学分析、文本分析、案例研究等）要注意简洁清晰，不要陷入过多的细节。2. 研究对象和样本选择：详细介绍研究对象以及样本选择方法，包括：- 研究对象的定义、特征、来源、数量等- 样本的大小、来源、抽样方法、比例等- 样本的筛选标准和排除标准（如有）3. 数据采集过程：具体阐述数据采集过程，如：- 数据采集方式和工具（问卷、观察表等）- 采集时间和地点- 培训和教育方法和技巧4. 数据处理：总结和介绍数据处理方法，如：- 数据清洗和标准化方法- 编码规则及其依据- 数据质量检测方法- 统计学计算与分析方法（统计描述、相关性、回归分析等）5. 实证研究（如有）: 如果采用实证研究方法, 可以阐述：- 变量选择和理论框架的建立- 实证研究的假设和预测- 研究的数据收集方法和样本选择- 实证研究的统计方法(回归分析或协方差分析等)研究项目的方法部分应该清晰地描述您的研究方法和过程，既要充分和详细，也要易于理解，这样读者能够准确理解您的研究方法，深入认识您的研究成果。

在确定函数的自变量x的取值时，通常需要考虑实际问题的背景和目的。对于一些数学问题而言，可以选择一些特殊的取值，如-1、0和1等，这些数字被称为常用数。但是，在实际问题中，我们需要根据具体的情况来选取x的取值，以满足问题的需要。例如，对于一条直线的函数而言，很多时候我们会取x=0或者x=1来计算该直线的截距或斜率。但是，如果我们需要计算距离该直线最近的一些点的坐标，则需要选择不同的x取值来进行计算。因此，选取x的取值需要结合具体问题来考虑，以满足问题的需要。

基于问题的性质、变量的类型以及其他因素选择一定的研究方法，来收集与问题有关的主客观数据，进而为了解某些未知的东西或者验证某种想法提供依据。用户研究有很多方法，基于对已有知识的总结可知，影响研究方法选择的因素主要以下因素：研究的对象、产品的设计阶段、产品所处周期、成本、时间等。通常情况下：（1）根据收集的数据类型，可以将研究方法划分为定性和定量两种，见图1。定性研究方法，通常适用于对小数量规模的样本进行分析，主要用于发现新事物的过程，揭露为什么会发生这样的事情，样本数量通常为10~20个，不追求精确的结论，而只是了解问题之所在，摸清情况，得出感性认识，比如用户访谈、卡片分类法、焦点小组、头脑风暴、可用性测试等，见图2。定量研究方法，则是对大规模的样本进行分析，适用于揭露正在发生的事情，一般是为了对特定研究对象的总体得出统计结果而进行的，比如在线大规模调查问卷、网站日志分析以及A/B测试、自动化可用性测试等。

当一个检验可以用符号检验和秩和检验时，选择哪种方法取决于数据的类型和假设检验的要求。符号检验通常用于两个分类变量之间的比较，例如判断一个广告是否有效。如果我们有以下数据： * 广告A的点击次数为100,广告B的点击次数为50 * 广告A的有效性比例为80%,广告B的有效性比例为60%则可以使用符号检验来比较这两个广告的有效性。符号检验可以告诉我们，在显著性水平为0.05的情况下，广告A是否比广告B更有效。秩和检验通常用于连续型变量之间的比较，例如判断两种治疗方法对患者的治疗效果是否有差异。如果我们有以下数据： * 治疗组的平均分数为70,对照组的平均分数为60 * P值小于0.05,表示治疗组与对照组之间存在显著差异则可以使用秩和检验来比较这两种治疗方法的效果。秩和检验可以告诉我们，在显著性水平为0.05的情况下，治疗组与对照组之间是否存在显著差异。因此，选择符号检验还是秩和检验取决于我们需要比较的是分类变量还是连续型变量，以及我们的假设检验要求是什么。

计量经济学根据研究对象的不同，可以分为 宏观计量经济学和微观 计量经济学。计量经济学根据研究目的和内容侧重面不同，可以分为 理论计量经济学和应用计量经济学。

因子分析是心理学和统计学中的一种方法，用于分析由多个变量组成的数据集，以确定它们之间的关系。在因子分析中，通常通过计算协方差矩阵或相关矩阵来说明变量之间的相关性。然后，使用主成分分析等方法，将相关的变量组合成更少数量的因子，这可以方便我们理解多变量系统中的关系。因子分析通常用于研究行为、个性、态度等多个变量测量得分的内在结构。因子分析可以帮助我们更好地理解各个变量之间的关系，从而更好地理解实际问题。

在使用矩估计进行回归分析时，多重共线性是一个常见的问题，它可能会对估计参数产生严重的影响。因此，在进行矩估计时，需要考虑多重共线性并进行适当的处理。共线性是指自变量之间存在高度相关性的情况，在这种情况下，估算出来的回归系数可能表现出不稳定和偏离预期值的特点。为了避免共线性的影响，可以采取以下措施：1. 检查自变量之间的相关性：通过计算自变量之间的相关系数矩阵或者方差膨胀因子（VIF）等方法，了解自变量之间的相关性程度，有助于判断是否存在共线性问题。2. 剔除相关性较强的变量：在发现自变量之间存在较强的相关性之后，可以根据样本数据的特点、调整以及应用领域等方面的因素选择去除一些相关性较强或重复的自变量，以减少共线性对回归结果的影响。3. 结合岭回归等方法：通过完全或部分最小二乘估计法、主成分回归、岭回归等方法，可以减小参数的分散性和方差，并更可靠地估计回归系数。综上所述，在使用矩估计进行回归分析时，应该对自变量之间的相关性和多重共线性进行充分的考虑，以减少共线性的影响，并选取合适的方法进行处理。

可以考虑以下解决方案：1、重新检查控制变量的选择和方法确认控制变量是否正确选择和使用，可能需要更多的数据来完善控制变量。此外，可以考虑使用不同的控制方法，如匹配、倾向得分匹配等。2、考虑样本外数据集的验证使用另一个独立的样本数据集，来验证结论是否具有一般性，以及是否存在估计偏差。如果结论在验证样本上也不显著，则需要进一步调整模型和控制变量。

SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出，并成为最快的二次规划优化算法，特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优。关于SMO最好的资料就是他本人写的《Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines》了。我拜读了一下，下面先说讲义上对此方法的总结。首先回到我们前面一直悬而未解的问题，对偶函数最后的优化问题：要解决的是在参数上求最大值W的问题，至于和都是已知数。C由我们预先设定，也是已知数。按照坐标上升的思路，我们首先固定除以外的所有参数，然后在上求极值。等一下，这个思路有问题，因为如果固定以外的所有参数，那么将不再是变量（可以由其他值推出），因为问题中规定了因此，我们需要一次选取两个参数做优化，比如和，此时可以由和其他参数表示出来。这样回带到W中，W就只是关于的函数了，可解。这样，SMO的主要步骤如下：意思是，第一步选取一对和，选取方法使用启发式方法（后面讲）。第二步，固定除和之外的其他参数，确定W极值条件下的，由表示。SMO之所以高效就是因为在固定其他参数后，对一个参数优化过程很高效。下面讨论具体方法：假设我们选取了初始值满足了问题中的约束条件。接下来，我们固定，这样W就是和的函数。并且和满足条件：由于都是已知固定值，因此为了方面，可将等式右边标记成实数值。当和异号时，也就是一个为1，一个为-1时，他们可以表示成一条直线，斜率为1。如下图：横轴是，纵轴是，和既要在矩形方框内，也要在直线上，因此，同理，当和同号时，，然后我们打算将用表示：然后反代入W中，得展开后W可以表示成。其中a,b,c是固定值。这样，通过对W进行求导可以得到，然而要保证满足，我们使用表示求导求出来的，然而最后的，要根据下面情况得到：这样得到后，我们可以得到的新值。下面进入Platt的文章，来找到启发式搜索的方法和求b值的公式。这边文章使用的符号表示有点不太一样，不过实质是一样的，先来熟悉一下文章中符号的表示。文章中定义特征到结果的输出函数为与我们之前的实质是一致的。原始的优化问题为：求导得到：经过对偶后为：s.t. 这里与W函数是一样的，只是符号求反后，变成求最小值了。和是一样的，都表示第i个样本的输出结果（1或-1）。经过加入松弛变量后，模型修改为：由公式（7）代入（1）中可知，这个过程和之前对偶过程一样。重新整理我们要求的问题为：与之对应的KKT条件为：这个KKT条件说明，在两条间隔线外面的点，对应前面的系数为0，在两条间隔线里面的对应为C，在两条间隔线上的对应的系数在0和C之间。将我们之前得到L和H重新拿过来：之前我们将问题进行到这里，然后说将用表示后代入W中，这里将代入中，得其中这里的和代表某次迭代前的原始值，因此是常数，而和是变量，待求。公式（24）中的最后一项是常数。由于和满足以下公式因为的值是固定值，在迭代前后不会变。那么用s表示，上式两边乘以时，变为：其中代入（24）中，得这时候只有是变量了，求导如果的二阶导数大于0（凹函数），那么一阶导数为0时，就是极小值了。假设其二阶导数为0（一般成立），那么上式化简为：将w和v代入后，继续化简推导，得（推导了六七行推出来了）我们使用来表示：通常情况下目标函数是正定的，也就是说，能够在直线约束方向上求得最小值，并且。那么我们在（30）两边都除以可以得到这里我们使用表示优化后的值，是迭代前的值，。与之前提到的一样不是最终迭代后的值，需要进行约束：那么在特殊情况下，可能不为正，如果核函数K不满足Mercer定理，那么目标函数可能变得非正定，可能出现负值。即使K是有效的核函数，如果训练样本中出现相同的特征x，那么仍有可能为0。SMO算法在不为正值的情况下仍有效。为保证有效性，我们可以推导出就是的二阶导数，，没有极小值，最小值在边缘处取到（类比），时更是单调函数了，最小值也在边缘处取得，而的边缘就是L和H。这样将和分别代入中即可求得的最小值，相应的还是也可以知道了。具体计算公式如下：至此，迭代关系式出了b的推导式以外，都已经推出。b每一步都要更新，因为前面的KKT条件指出了和的关系，而和b有关，在每一步计算出后，根据KKT条件来调整b。b的更新有几种情况：来自罗林开的ppt这里的界内指，界上就是等于0或者C了。前面两个的公式推导可以根据和对于有的KKT条件推出。这样全部参数的更新公式都已经介绍完毕，附加一点，如果使用的是线性核函数，我们就可以继续使用w了，这样不用扫描整个样本库来作内积了。w值的更新方法为：根据前面的公式推导出。12 SMO中拉格朗日乘子的启发式选择方法终于到了最后一个问题了，所谓的启发式选择方法主要思想是每次选择拉格朗日乘子的时候，优先选择样本前面系数的作优化（论文中称为无界样例），因为在界上（为0或C）的样例对应的系数一般不会更改。这条启发式搜索方法是选择第一个拉格朗日乘子用的，比如前面的。那么这样选择的话，是否最后会收敛。可幸的是Osuna定理告诉我们只要选择出来的两个中有一个违背了KKT条件，那么目标函数在一步迭代后值会减小。违背KKT条件不代表，在界上也有可能会违背。是的，因此在给定初始值=0后，先对所有样例进行循环，循环中碰到违背KKT条件的（不管界上还是界内）都进行迭代更新。等这轮过后，如果没有收敛，第二轮就只针对的样例进行迭代更新。在第一个乘子选择后，第二个乘子也使用启发式方法选择，第二个乘子的迭代步长大致正比于，选择第二个乘子能够最大化。即当为正时选择负的绝对值最大的，反之，选择正值最大的。最后的收敛条件是在界内（）的样例都能够遵循KKT条件，且其对应的只在极小的范围内变动。至于如何写具体的程序，请参考John C. Platt在论文中给出的伪代码。13 总结这份SVM的讲义重点概括了SVM的基本概念和基本推导，中规中矩却又让人醍醐灌顶。起初让我最头疼的是拉格朗日对偶和SMO，后来逐渐明白拉格朗日对偶的重要作用是将w的计算提前并消除w，使得优化函数变为拉格朗日乘子的单一参数优化问题。而SMO里面迭代公式的推导也着实让我花费了不少时间。对比这么复杂的推导过程，SVM的思想确实那么简单。它不再像logistic回归一样企图去拟合样本点（中间加了一层sigmoid函数变换），而是就在样本中去找分隔线，为了评判哪条分界线更好，引入了几何间隔最大化的目标。之后所有的推导都是去解决目标函数的最优化上了。在解决最优化的过程中，发现了w可以由特征向量内积来表示，进而发现了核函数，仅需要调整核函数就可以将特征进行低维到高维的变换，在低维上进行计算，实质结果表现在高维上。由于并不是所有的样本都可分，为了保证SVM的通用性，进行了软间隔的处理，导致的结果就是将优化问题变得更加复杂，然而惊奇的是松弛变量没有出现在最后的目标函数中。最后的优化求解问题，也被拉格朗日对偶和SMO算法化解，使SVM趋向于完美。

多元线性回归本身是不会自动剔除变量的剔除变量，是因为你的选择方法是向前纳入、向后纳入或者其他自动筛选方法

我喜欢的一种小动物——小狗 我喜欢的小动物是一只小狗，它全身长满白色的毛，像一团棉花糖；眼睛是圆溜溜的，像两颗宝石；耳朵是半圆形，鼻子是黑色，尾巴短短的，很可爱。 我给它爱吃的骨头，它会一块一块，一小段一小段地啃。它啃完骨头后，就会汪汪地叫几声，好像在说：“小主人，谢谢你。” 每当我去上学，她总是会送我一段路程，直到我假装生气打它两三下，它才乖乖地跑回家去。它不但会送我去上学，还喜欢和我一起赛跑，跑得十分快，有时，把我落了一段路程。平时，它看起来很胆小，但看见陌生人时，却又不失威猛地睁着双眼紧盯着陌生人的一举一动，关键时还会大声叫， 它真是一只机灵又尽忠职守的小狗啊！ 我放学回家时，可算是小狗最开心的时候。只要小狗在家，我在放学回家的路上离家门口还有一段路总可看见小狗在门前等着我。它看见了我，就会摇着尾巴往我这里飞奔而来，然后在我人前人后蹦来蹦去。这么机灵的小狗能不讨人喜欢吗？ 我很希望把这只小狗养得白白胖胖，因为它实在太可爱了。 邻居家的小狗 人人都见过小狗，狗是人人都喜爱的宠物。但这么肥的长毛小狗，想必不是人人都见过的。邻居家的小狗就是这样。 长长的白毛，肥肥的身子，圆溜溜的小眼睛，构成了一只小肥狗。由于它的头和 *** 都像保龄球一样圆，所以主人叫它“球球”。整体一看，简直就是用个棍子接起来的两个皮球。 别看这小家伙胖，但它可不是那种除了吃就是睡的懒虫。一大早，球球就弄醒主人，缠者主人带它玩。球球吃饭的模样最可爱。只要听见哨声，它就摇摆者身子，一扭一晃的跑回家，那滑稽的样子就像在走模特步。主人给它一碗肉，它就头也不抬地吃起来，肉渣溅得浑身都是，小白狗一下子成了“小花狗”。 不过，球球还是很爱干净的。每天早晨，球球都要梳理自己的白毛。它总是自豪的把它那雪白的长毛展示给大家看。瞧，球球正在给自己梳理毛发呢！只见它抬起它那短短的后腿，使劲地往上抬，然后用尖尖的小爪子一个劲的梳理着白毛。还不时地舔舔自己的前爪。球球是只急性子的小狗，尤其是为洗澡而着急。它经常干的一件蠢事就是，在它高高兴兴地奔向水盆时，一只脚踏在水盆的边缘，一整盆水“哗”的一声全都扣在了球球的脸上，逗得我们哈哈大笑。这时浑身是水的球球却一脸不乐意，像是在说：“笑什么，真讨厌！” 球球，一只天真可爱的小狗，感谢它的可爱，感谢它为我们的生活增添了色彩。 夸夸我家的小狗 狗，是许多人喜欢喂养的一种宠物，我家养过许多宠物，如：活泼可爱的小金鱼，善解人意的小猫，快活的小鸟和活蹦乱跳的小兔子，其中我最喜欢我家那只聪明、乖巧的小狗了。 它长着白色的羽毛，棕色的小耳朵，嗅觉灵敏的鼻子，小小的嘴巴，可爱极了，它就叫波比。 波比可贪吃了，一天到晚不是吃饭就是睡懒觉，不是睡懒觉就是吃饭，吃饭时，如果有人接近它，它张嘴就把它咬住，让人觉得他很坏。睡觉时，咕噜咕噜，特别吵人。可是还是觉得很可爱。 波比刚满月的时候就很逗人开心，给他一个皮球，一块棉花都是它的好玩具，耍个没完没了，它玩起来不知要摔多少个跟头，再跑再跌，它也不怕疼。 说来也巧，我和波比曾发生过一件让人异想不到的事情：星期天，我在家玩及该起床了，小狗跳到床上用爪子来叫我起俄床，我一起床，波比像一只活蹦乱跳的猴子似的，在我身边叫着，我带着波比下楼了，我走着走着发觉的自己的发夹丢了，我赶紧找，波比也在帮我找可还是找不着，正在我束手无策，垂头送气的时候，从我身后传来一阵叫声，我一回头，原来是波比帮我把我的发夹找回来了，我高兴得抱起波比想：“狗通人性，是呀！”我真高兴，我在这夸夸我家的小狗，波比特别聪明，我让他叼什么，它就叼什么，从来没有违背过我的命令，真的呀，狗通人性。我家的波比就是这样聪明可爱。 波比很聪明，也很乖巧，特别听话，我真喜欢它！ 　　胡歌-告诉她,我爱她 为我送朵花给她 不要玫瑰的廉价 她只喜欢河边开的花 那像我第一次见到她 为我写封信给她 问她今天快乐吗 这里的雨一直下 我每天只能想着她 为我陪她数星星 暗示那像我的心 永远为她一闪一闪亮晶晶 如果她愿意我想给她这颗心 告诉他我爱她 那是我不敢讲的话 我想我永远照顾她 告诉他我爱她 那是我来不及说的话 只有我最关心她明白她 music 为我送朵花给她 不要玫瑰的廉价 她只喜欢河边开的花 那像我第一次见到她 为我写封信给她 问她今天快乐吗 这里的雨一直下 我每天只能想着她 为我陪她数星星 暗示那像我的心 永远为她一闪一闪亮晶晶 如果她愿意我想给她这颗心 告诉他我爱她 那是我不敢讲的话 我想我永远照顾她 告诉他我爱他 那是我来不及说的话 只有我最关心她 告诉他我爱她 那是我不敢讲的话 我想我永远照顾她 告诉他我爱他 那是我来不及说的话 只有我最关心她明白她 　　我喜欢的一种小动物——小狗 我喜欢的小动物是一只小狗，它全身长满白色的毛，像一团棉花糖；眼睛是圆溜溜的，像两颗宝石；耳朵是半圆形，鼻子是黑色，尾巴短短的，很可爱。 我给它爱吃的骨头，它会一块一块，一小段一小段地啃。它啃完骨头后，就会汪汪地叫几声，好像在说：“小主人，谢谢你。” 每当我去上学，她总是会送我一段路程，直到我假装生气打它两三下，它才乖乖地跑回家去。它不但会送我去上学，还喜欢和我一起赛跑，跑得十分快，有时，把我落了一段路程。平时，它看起来很胆小，但看见陌生人时，却又不失威猛地睁着双眼紧盯着陌生人的一举一动，关键时还会大声叫， 它真是一只机灵又尽忠职守的小狗啊！ 我放学回家时，可算是小狗最开心的时候。只要小狗在家，我在放学回家的路上离家门口还有一段路总可看见小狗在门前等着我。它看见了我，就会摇着尾巴往我这里飞奔而来，然后在我人前人后蹦来蹦去。这么机灵的小狗能不讨人喜欢吗？ 我很希望把这只小狗养得白白胖胖，因为它实 　　可爱的小猫 猫是人们宠爱的小动物，它温驯，活泼，可爱，能捉老鼠，博得主人的欢心。 刚出生的小猫，眼睛闭着，叫声细弱，浑身光秃秃的，好似一个会蠕动的肉团团。 满月以后，绒毛才全部长齐。有的颈圈是白色，四肢长满白毛，背部黑中杂有灰白，尾巴灰黑；有的从头到尾披一件油墨“大氅”，脚掌却是白色，人们说是良种，叫“乌云盖雪”；有的通体黄色，现虎斑纹，人们给它美名“金不换”；还有一身白毛配上一条黑毛尾巴的，被称为“雪里拖枪”。刚满月的猫离不开奶，走路也不稳。 猫吃的是杂食，最爱鱼和瘦肉，倘若扔一个水果或蔬菜之类的给它，它只是嗅一嗅便走开了。 猫的脚掌生有肥厚而柔软的肉垫，走路悄然无声，不致惊跑鼠类。脚趾末端生有锐利的钩爪，可以随意伸缩。这使它不但能在平地上疾走如飞，还能沿壁上房，爬树跳墙。老鼠被迫得丧魂落魄，很少能逃脱厄运。 猫的牙齿尖锐如锥，舌面粗糙，有许多倒刺。一旦逮住老鼠，猫爪抓刺，猫齿撕咬，顷刻之间，作恶多端的老鼠就开肠破肚，血肉狼藉。 猫的这些身体结构特征，使它具备了捕鼠的各种优越条件。俗话说，不管白猫黑猫，捉住老鼠才是好猫。会捉老鼠的猫是不大叫的。当它发现鼠踪，立刻伏下，耐心等待出击时机。当老鼠靠近时，就以迅雷不及掩耳之势猛扑上去，一下子把老鼠咬住。 猫还有随身携带的探测器--胡须。别小看猫的漂亮胡须，很灵敏，一般等于自身胸围的最大长度，所以，猫是否能深入洞穴，只要胡须量一量洞口就知道。 猫还有一个绝招：骨头软，能在半空自觉翻身，所以，即使它在高楼失足，也摔不死，总是四足先落地，晃晃脑袋，耸耸身子，舔 *** 掌，伸个懒腰，又若无其事地踱开了方步。 猫是老鼠的天敌，之所以有高强的捕鼠本领。首先是因为有一双特殊的眼睛，瞳孔能随光线的强弱而收缩或放大。在强光下瞳孔缩成一道细缝；黑暗里，眼睛睁得又大又圆，即使是伸手不见五指的黑夜，也能清楚地看到东西，再狡猾的老鼠也难逃脱。 它的耳朵很灵活，能随意转向声音的来处，哪怕是极细微的声音，也能及时辨出。 最惹人喜爱的，就是脱奶以后的“童猫”。它们极不安分，好奇心特别强。你瞧，一团毛绒朝小猫滚过来，它大概以为是个“怪物”，倏地一跳，躲得远远的，毛绒团停住了。 小猫趴下死死盯着，好一会儿，见线团没有动静，就悄悄地移步向前，“咪呜--”叫了一声。线团还是一动不动。这时候，小猫再也耐不住，壮着胆子靠拢线团，围着转了几圈，而后伸出前爪小心翼翼地碰了碰。当它明白线团并不存在危险时，便毫无顾忌地玩起来，一会儿用鼻子嗅嗅，一会儿叼着“胜利品”，在院子里跑来跑去。 像母鸡生了鸡蛋会“咯咯”叫那样，逮住老鼠的猫会发出“呜----”的叫声，表示快乐，显示胜利。猫，应该得到人们保护和宠爱 　　我最喜欢的动物是狮子狗。它的耳朵大大的，要是小偷来了，它的耳朵就能听见小偷的声音.它的烟柱乌黑乌黑的,看见前方有一块肉骨头,它就会扑过去把肉骨头咬在嘴里,津津有味地啃起来.它的脚雪白雪白的,十分有力,跑起路来非常快. 这只狮子狗一身白的发光,肥壮的身体,粗大的四肢,毛茸茸的大尾巴,加上锋利的牙齿,铁钩似的爪子,铜铃般的眼睛,看上去十分威武 动物世界多姿多彩。每一只小动物都灵巧、可爱。童真童趣的孩子们都有自己及其喜欢的小动物，喜欢它们的眼神，喜欢他们俏皮可爱的滑稽表演。我，当然也不例外啦！ 我喜欢的小动物它姓“黄”，哦，不要误会，不是“黄飞鸿”，而是小鸟“黄鹂”。它从头到脚一身黄，从远处看特显眼！一双小眼睛炯炯有神的东望西望，好像在说：我还要熟悉熟悉环境呢！毛绒绒的羽毛下面，缩着两个小红爪子。它呀，连睡觉都跟别的鸟两样儿。嘿！真可爱！ 黄色的羽毛最令人惊奇。一般的鸟羽毛的颜色都是咖啡色的，显的很普通。可黄鹂的羽毛的颜色却是金黄色的，真奇怪！我想，它可能是去染过毛赶流行吧！ 一双黑色的小眼睛嵌在那小小的头里，一眨一眨的。好像在说：“你们不要再伤害鸟类了！”说的那么凄惨与肯定！ 小红爪子从那黄色的羽毛里伸了出来，一伸一曲，好像在领着大家做体操呢！“来，一二三四，二二三四……”红色的爪子在黄色羽毛的衬托下更加突出了黄鹂的美丽。怪不得说“红配黄,亮堂堂”呢！啊，太可爱了！ 黄鹂鸟儿连睡觉都不跟别的鸟儿一样。每当夜幕到来时，黄鹂就飞到杆子上，把它那金黄色的毛绒绒的身子卷成一个大圆球。这个时候，你就会看到一个“小毛球”立在杆子上，我不说，你还真不知道那是小鸟黄鹂在睡觉呢！啊，贼可爱了！ 黄鹂鸟的歌声也是远近驰名的。每天早晨，人家从不睡懒觉，早早的起床，还“叽叽喳喳”的把我也叫了起来。“叽叽喳喳”好像是在说“一年之计在于春，一天之际在于晨”呢！每当我放广播的时候，小鸟也争着说、唱，把整个家都搞得鸡飞狗跳的。 我喜欢的小动物—黄鹂鸟儿有特点吧！其实只要你细心观察，就会发现每一个动物都有它的特点和可爱之处。要保护动物呀！ 我喜欢的小动物是一只小狗，它全身长满白色的毛，像一团棉花糖；眼睛是圆溜溜的，像两颗宝石；耳朵是半圆形，鼻子是黑色，尾巴短短的，很可爱。 我给它爱吃的骨头，它会一块一块，一小段一小段地啃。它啃完骨头后，就会汪汪地叫几 声，好像在说：“小主人，谢谢你。”每当我去上学，她总是会送我一段路程，直到我假装生气打它两三下，它才乖乖地跑回家去。它不但会送我去上学，还喜欢和我一起赛跑，跑得十分快，有时，把我落了一段路程。平时，它看起来很胆小，但看见陌生人时，却又不失威猛地睁着双眼紧盯着陌生人的一举一动，关键时还会大声叫， 它真是一只机灵又尽忠职守的小狗啊！ 我放学回家时，可算是小狗最开心的时候。只要小狗在家，我在放学回家的路上离家门口还有一段路总可看见小狗在门前等着我。它看见了我，就会摇着尾巴往我这里飞奔而来，然后在我人前人后蹦来蹦去。这么机灵的小狗能不讨人喜欢吗？ 我很希望把这只小狗养得白白胖胖，因为它实在太可爱了。 希望对你有帮助，谢谢 我非常喜欢青蛙。夏天，我常常去池塘边看青蛙。 青蛙很喜欢躲在草丛里，偶尔也叫几声。它们叫得最欢的时候是在大雨过后。每当这时如果有一只叫，旁边的也就随着叫了起来。几十只甚至上百只青蛙“呱呱”叫个不停，那声音能够传到几里地以外，多像一曲气势磅礴的交响乐呀！ 你在下面的这些事例随便挑一个来写就行了！ 小兔子又温顺又可爱。 兔子浑身长满了毛茸茸的白毛，远远看去像一团棉花。它的一双红眼睛被白毛包住了，嵌在眼窝里，像镶着两颗红宝石。白兔两只长长的耳朵，足有二寸半，里面一层是粉红色的皮，外面毛茸茸的，我想它的听觉一定很灵敏。小白兔的鼻子扁扁的，嘴唇分成三瓣，总是不停地耸动着，不知是因为害怕，还是随时在根据气味寻觅食物。兔子的身子圆滚滚的，看上去挺肥。前腿又短又小，后腿又长又有力，在动物王国里它还算是个长跑健将呢。兔子尾部有一条又短又小的尾巴，正如俗话所说的：兔子尾巴长不了。 松鼠 松鼠是一种美丽的小动物,很讨人喜欢.它四肢灵活,行动敏捷.玲珑 的小面孔上,嵌着一对闪闪发光的小眼睛.身上灰褐色的毛,光滑得好象搽过油.一条毛茸茸的大尾巴总是向上翘着,显得格外漂亮. 松鼠喜欢在树枝上跳来跳去,十分机灵.只要有人触动一下树干,它们就躲在数枝底下,或连蹦带跳地逃到别的树上去.晴朗的夏夜,松鼠在树上高兴的跳着叫着,互相追逐嬉戏.它们好像怕强烈的日光,白天常常躲在窝里歇凉;只在树枝被风刮得乱摇晃的时候,它们才到地面上来.但是从来不接近人的住宅. 松鼠喜欢住在高大的老树上,常常把窝搭在树叉中间.它们搭窝的时候,先搬来一些小数枝,交错着放在一起,再找一些干苔藓铺在上面,然后把苔藓压紧,踏平.窝搭好了,还在上面加一个盖,把整个窝遮蔽起来,这样就不怕风吹雨打了.她们带着儿女住在里边,又暖和又安全. 松鼠常吃的食物是松子,榛子和橡栗,有时候也吃鸟蛋.它们吃东西的时候,常常直着身子做在树枝上,用前爪捧着往嘴里送.秋天,松鼠就储藏过冬的食物,把它塞到老树的缝隙里,塞得满满的.冬天,它们有时候也用爪子扒开厚厚的积雪寻找雪底下的食物. 松鼠的肉可以吃,尾巴上的毛可以制画笔,皮可以做衣服. 青蛙捕食 我非常喜欢青蛙。夏天，我常常去池塘边看青蛙。 青蛙很喜欢躲在草丛里，偶尔也叫几声。它们叫得最欢的时候是在大雨过后。每当这时如果有一只叫，旁边的也就随着叫了起来。几十只甚至上百只青蛙“呱呱”叫个不停，那声音能够传到几里地以外，多像一曲气势磅礴的交响乐呀！ 青蛙的身体胖胖的，有的身体足有七八厘米长。它们披着黄绿色或深绿色的衣裳，露着雪白的肚皮。它们的头又宽又扁，像一个三角形。它的头上鼓着一双圆溜溜的大眼睛，长着大嘴巴、小鼻子。 青蛙爱吃小昆虫，观察它捕食的动作才有趣呢。有一天，我静静地蹲在池塘边上的大树后面，细心地观察着。一只青蛙蹲在地上，张着嘴巴仰着脸在等待着什么。突然，一只小虫飞过来，只见青蛙猛地向上一窜，舌头一钩，又落在地上。小虫不见了，青蛙又恢复了原来的样子，耐心地等待着。 青蛙可真是个捉虫的能手，听农民伯伯说：要是算起来，一只青蛙一年之内最少可以消灭一万只害虫。它真是我们的好朋友啊！ 小狗 小狗的警惕性非同寻常，它有一个特别灵敏的鼻子，能闻到3里以外东西的气息，吃食物时，它总要低下头闻一闻。它还有一双耳朵，每当听到特别的声音，它的耳朵总会竖起来，认真地倾听着外面的动静！因而，人们养它来看大门，它是人类的忠实的朋友。 小狗有一张宽而大的嘴巴，嘴里有一排洁白而又锋利的牙齿，它一口就可以将一只大老鼠咬死！ 小狗有着矫健的四肢，它跑得速度非常快，一分钟可以跑二、三里路呢！ 小狗的眼睛不很好，大约只能看一里的距离。那么，它为什么能看准东西呢？它主要靠得是它的鼻子。 小狗的爪子很锋利，不用多长时间，它就可以挖一个很大的圆形的坑。 小狗刚生下来的时候，毛是棕色的，可是它长大以后就不再是棕色的了，而变成了深黄色。 小狗的性格非常温和。如果你对它好，它就会用头顶你的腿，好像是在向你撒娇；可是如果是陌生人来到它的家里，它仍会“汪汪”地叫个不停，甚至会扑到你身上咬伤你的。 夏天到了，大热天，我们常常可以看见狗总是在吐舌头，而不见狗出汗呢？原因很简单，那是因为狗的汗孔长在舌头上。 小狗真不愧为人们所喜爱，这是它用自己真正的本领换来的 小公鸡 我很喜欢我家的那只喔喔叫的小公鸡。它的头上长着像火把一样的冠子。背上的羽毛像穿着深红闪亮的外衣。腹部的羽毛像套了件金黄色的衬衫。一双透亮灵活的眼睛和一张尖尖的嘴，再配上最引人注目的那五颜六色的大尾巴，显得既美丽又威武。 小公鸡早上起来就站在坪台上“喔喔”地使劲叫，催人们快快起床。 平时，小公鸡还是捉虫子的能手呢！尽管有些小虫十分机敏，但只要它动一下，就逃不过小公鸡的眼睛。有一次，我亲眼看见一条小虫子刚刚从树下的草丛中爬出来散步，就让小公鸡发现了。只见小公鸡飞快地跑到树下，用它那尖利细长的嘴巴，一下子就把小虫子捉住了，就这样一条条小虫子都成了小公鸡的美餐。 有一次放学回家，我看见小公鸡在院子里的大树下扒食吃，就连忙放下书包，抓了一把米撒在地上让它吃。小公鸡正吃得欢，不知谁家的一只大公鸡过来和小公鸡抢米吃。这下可把小公鸡惹火了，就扑过去和那只大公鸡打起架来。大公鸡猛地扑过来了，小公鸡沉着应战，身子一缩，躲过了大公鸡的一招。然后，它立刻转到大公鸡的后边，冷不防地向上一蹿，蹦到大公鸡的背上对着它的冠子猛啄，啄得大公鸡的冠子直流血。大公鸡疼得逃跑了。小公鸡胜利了，它昂头挺胸。瞧，一副得意神气的样子，真讨人喜欢。 我格外喜欢这只美丽、可爱的小公鸡。 小白猪 我家养了两头小白猪。它们全身雪白，一对大耳朵像两把有力的扇子，忽上忽下不停地扇动；鼻子长长的，一对圆圆的鼻孔，像两个小山洞；鼻子下面藏着个大嘴巴，不仔细看，真不会发现鼻子下面还有张嘴；鼻子上面有一双让人捉摸不透的小眼睛，满脸的皱纹，实在不怎么好看。 农忙时，妈妈下地干活，让我在家喂它们。我把猪圈门打开，把调好的食料放在猪圈门口，馋嘴的小猪鼻子尖极了，香味早被它们嗅到了，还没等我把猪食倒在食盆里，它们就一拥而上，把满满的一盆猪食给拱洒了。猪食溅到我脸上、裤腿儿上、褂子上，气得我顺手拿起棍子想揍它们。可刚举起棍子，它们就“嗷嗷”地叫起来，似乎在向我求饶。看着它们那可怜的样子，我又不忍心让棍子落下去了。 小白猪渐渐长大了，更暴露出了它们的本性－－贪吃、贪睡。每当妈妈喂它们时，它们便狼吞虎咽，大口大口地吃起来，还不停地发出哼哼声。吃饱了，就挺着滚圆的大肚子，用脚把土扒到身子底下，倒头就呼呼地睡起来。 小猪刚来我家时总惹人生气。或许是因为环境陌生的缘故，它们一次又一次勇敢地翻越猪圈往外跑，可是大门插得死死的，怎么也不能超越第二道防线跑出去。过了一两天，它们也就老实了，找个水窝，用嘴拱啊拱，然后躺在里面，还不停地弄得泥水飞溅，当然小白猪也就变成小泥猪了。家中的人不管它们在院子里如何折腾，只要它们不往外跑，就谢天谢地了。 有时候，它们又让人哭笑不得。一天上午，爸爸要垫猪圈，就把它俩赶到院子里。它俩刚从猪圈里出来，就满院子撒欢儿，吓得几只母鸡满院惊飞，“咯咯”地叫。再看它俩，什么也不顾，好像终于得到自由似的，又好像来到了一个新的世界，一会儿到炭堆里去乱拱，弄得灰头灰脸的，一会儿又拱拱小树、弄弄花草。一上午，整个院子被折腾得不成样子。可能是折腾累了吧，晌午，它们好不容易趴在暖和的地方呼呼睡起了大觉。 我家的小白猪虽然贪吃贪睡又淘气，但我仍然十分喜欢它们，因为它们给我增添了无穷的乐趣。 蚂蚁 一身黑亮的盔甲，两根细长的触角，凑成黑色的勇敢的小生灵--蚂蚁。 每当漫步在金色的校园，便会发现几个小小的“!”从我脚旁绕过，那就是蚂蚁。它似乎没有意识到身旁的庞然大物，仍旧慢悠悠地散步，那傲慢的步态不由刺动了我的自尊心，小小的蚂蚁竟敢在我面前摆架子。不必发生流血事件，只须用根小柳条轻轻地在它那两根“天线”上拨动一下，它便会吓得四处乱闯。这时我就会觉得像战胜了什么强大敌人一般兴奋，不过它毕竟是一只小小的蚂蚁呀。 也许因为我的顽皮，竟然和那么善良、那么弱小的蚂蚁发动什么“战争”，这对它显然是不公平的。 但自从我看了一则有关蚂蚁的趣闻之后，就不禁对这小生灵产生一种敬仰的情感。这则趣闻就是：世界上什么动物力气最大?答案是蚂蚁，因为蚂蚁可以背动比自身重量重6倍的物体。即使比蚂蚁重100倍的重物对于人来说也不过是举手之劳，但对于小蚂蚁来说就是要完成一项伟大的工作了。小生灵啊小生灵，没想到你小小的身躯竟蕴藏着如此巨大的力量。 随遇而安，辽阔而肥沃的大地就是蚂蚁舒适的家。一个个小生灵结合成了蚂蚁这个强大的家族。工蚁、蚁王，各尽所能，但并不“按劳分配”。工蚁成年累月辛苦劳作，侍奉蚁王，喂养幼蚁，直到心衰力竭地死去，而蚁王却作威作福，过着养尊处优的生活，真是太不公平了。我不免为工蚁的命运鸣不平，真希望有一天和平的阳光能照进黑暗的蚁穴。 这就是我喜爱的黑色的小生灵--蚂蚁。 猫 猫是人们宠爱的小动物，它温驯，活泼，可爱，能捉老鼠，博得主人的欢心。 刚出生的小猫，眼睛闭着，叫声细弱，浑身光秃秃的，好似一个会蠕动的肉团团。 满月以后，绒毛才全部长齐。有的颈圈是白色，四肢长满白毛，背部黑中杂有灰白，尾巴灰黑；有的从头到尾披一件油墨“大氅”，脚掌却是白色，人们说是良种，叫“乌云盖雪”；有的通体黄色，现虎斑纹，人们给它美名“金不换”；还有一身白毛配上一条黑毛尾巴的，被称为“雪里拖枪”。刚满月的猫离不开奶，走路也不稳。 猫吃的是杂食，最爱鱼和瘦肉，倘若扔一个水果或蔬菜之类的给它，它只是嗅一嗅便走开了。 猫的脚掌生有肥厚而柔软的肉垫，走路悄然无声，不致惊跑鼠类。脚趾末端生有锐利的钩爪，可以随意伸缩。这使它不但能在平地上疾走如飞，还能沿壁上房，爬树跳墙。老鼠被迫得丧魂落魄，很少能逃脱厄运。 猫的牙齿尖锐如锥，舌面粗糙，有许多倒刺。一旦逮住老鼠，猫爪抓刺，猫齿撕咬，顷刻之间，作恶多端的老鼠就开肠破肚，血肉狼藉。 猫的这些身体结构特征，使它具备了捕鼠的各种优越条件。俗话说，不管白猫黑猫，捉住老鼠才是好猫。会捉老鼠的猫是不大叫的。当它发现鼠踪，立刻伏下，耐心等待出击时机。当老鼠靠近时，就以迅雷不及掩耳之势猛扑上去，一下子把老鼠咬住。 猫还有随身携带的探测器--胡须。别小看猫的漂亮胡须，很灵敏，一般等于自身胸围的最大长度，所以，猫是否能深入洞穴，只要胡须量一量洞口就知道。 猫还有一个绝招：骨头软，能在半空自觉翻身，所以，即使它在高楼失足，也摔不死，总是四足先落地，晃晃脑袋，耸耸身子，舔 *** 掌，伸个懒腰，又若无其事地踱开了方步。 猫是老鼠的天敌，之所以有高强的捕鼠本领。首先是因为有一双特殊的眼睛，瞳孔能随光线的强弱而收缩或放大。在强光下瞳孔缩成一道细缝；黑暗里，眼睛睁得又大又圆，即使是伸手不见五指的黑夜，也能清楚地看到东西，再狡猾的老鼠也难逃脱。 它的耳朵很灵活，能随意转向声音的来处，哪怕是极细微的声音，也能及时辨出。 最惹人喜爱的，就是脱奶以后的“童猫”。它们极不安分，好奇心特别强。你瞧，一团毛绒朝小猫滚过来，它大概以为是个“怪物”，倏地一跳，躲得远远的，毛绒团停住了。 小猫趴下死死盯着，好一会儿，见线团没有动静，就悄悄地移步向前，“咪呜--”叫了一声。线团还是一动不动。这时候，小猫再也耐不住，壮着胆子靠拢线团，围着转了几圈，而后伸出前爪小心翼翼地碰了碰。当它明白线团并不存在危险时，便毫无顾忌地玩起来，一会儿用鼻子嗅嗅，一会儿叼着“胜利品”，在院子里跑来跑去。 像母鸡生了鸡蛋会“咯咯”叫那样，逮住老鼠的猫会发出“呜----”的叫声，表示快乐，显示胜利。猫，应该得到人们保护和宠爱 　　小鹅儿 “哦哦，小鹅儿出壳了！小鹅儿出壳了！”我拍手高兴地喊，我最爱小鹅了。 这些刚出壳的小鹅儿一身水淋淋的，毛色不算好看，但是红红的小脚激起了我的兴趣。 第二天，我把这些小家伙放出来喂食。它们的毛已经干了，金黄柔美，尽管它们脚还软，站不起来，但是一个个都很活泼，放下地就一扑一扑地，像在摔跤，真逗！ 小鹅儿睡觉的时候，小颈缩短了，那脑袋就像用绒沾在上面的。它们很容易醒，轻轻地脚步声，它们都会睁开眼睛看看，没有声响了，再睡。 十多天以后，我刚揭开遮鹅笼的罩子，它们就要争先恐后的出来，一个小鹅站在另一个小鹅身上一跳，居然跳出来了！它们的毛开始变白了，脚也不软了。一下子就跑到我脚前要吃的，我先放些饭在碟子里，手里拿着两大片菜叶，它们嘴在呷饭，眼睛却盯着我的菜叶。菜叶似乎比饭更好吃，一只小鹅索性蹦起来呷着，摔了一跤！引得我大笑起来。 这些小家伙很通人性，我一到家它们就跑到我的脚下转悠，亲热的很呐。我常常跟它们说话，有时它们还回答呢！所以，我把小鹅看成我的朋友。

中间 【读音】：[zhōng jiān] 【释义】：1.两者(人或地、时、物)之间;当中。2.介绍。3.里面。4.房屋内居中的房间。5.犹言之间或“在u2026u2026过程中”。表时态。6.指中间派。7.间隔。 【反义词】：两者 中间造句 1.强制企业可以是中间性的。 2.他在纸的中间戳了几个洞。 3.中间试验仅包括脱硫阶段。 4.他们中间一定有什么疙瘩。 5.我们中间的几个人是老师。 6.老实说，我在中间睡着了。 7.在我们中间，我最喜欢她。 8.费利克在中间的楼梯顶层。 9.阳光从石缝中间射进来。 10.她是我们三人中间最年轻的。 反义词造句 1.两者都是又新又猛的试验。 2.我不知道这两者有多少联系。 3.两者的.分界线不总是明确的。 4.两者之间没有任何分别。 5.两者目前在英国都同时流行。 6.两者通过普通的分馏彼此分离。 7.此两者有几个功能您可以使用。 8.两者都暗含有对于人类的藐视。 9.两者相较的优劣如何? 10.醇和醛两者为氧化的次级产物。

　　同学你一定有喜欢的小动物吧！有的同学喜欢毛茸茸的小动物，有的同学喜欢在水里的动物，有的同学喜欢胖胖的小动物......以下是关于小动物的作文栏目为您带来的《写小动物的作文700字》，希望我们的作文能让你喜欢。 　　【篇一：我喜欢狗】 　　现在我最喜欢的动物是狗，不过以前我很讨厌狗。听，它又开始汪汪地叫起来。哎，你说叫得好听吧，也就算了，可是，这声音也太难听了，还没完没了。而且常常在夜深人静时吵个不停，让你无法入睡。还有，每次我一回家，它都会在我腿上闻个不停，好像我是外星人一样。有时，它还会趁我不备，突然跳上来，吓我一跳。 　　可是最近，我改变了对狗的看法。 　　有一次，我去奶奶家。刚坐下，便看见“帅哥”牧羊犬咬着骨头玩具，坐在地上，等着我来陪它玩。我刚开始不愿意。它就蹲在地上，用可怜巴巴的眼神看着我。看着它那种眼神，我便心动了。我站起身向它走去，它见有了希望，便立马站起来，飞快地叼起玩具，跑到了我跟前，把玩具放下，又拼命地摇晃着尾巴，伸着头，喘着气在我身边打转，好像在说：“陪我玩玩吧!”我找来玩具，准备着要飞快地踢出去，它便目不转睛地盯着骨头，像一位尽职的守门员。我飞起一脚，以迅雷不及掩耳之势的速度踢了出去。我想：哈哈，看你怎样挑战高难度。只见它一跃而起，朝着骨头的方向跳去，用前爪接住。真是万万没想到，看来我是小看了它的能力。它又去桌子那里转了一圈，好像在庆祝着成功。玩久了，我有些不耐烦，就坐在椅子上休息。它便也坐在地上，看着我，眼神诚恳，坐着一动不动，乖极了。我心软了，便起身，摸了摸它，它的毛真舒服啊!它见我为它按摩，索性懒洋洋地躺下，眯起双眼，撒开四肢开始享受了。看着它满脸的惬意，我开心地笑了。 　　原来，狗也是人类的好朋友，也是调皮、可爱、尽职的动物。现在，它见到我会很高兴，当我离开时又是那么依依不舍。 　　狗便成为我最喜爱的动物了。 　　【篇二：我最喜欢的小动物】 　　你看它多可爱，白色的柔软的毛发，红红的小而圆的眼睛，小鼻子一动一动的找吃的，嘴是三瓣型的，耳朵长长的里面还透着白色，虽然四条腿有点短，可是跑起来可以跟小猫媲美，对了她身上当然还少不了那一条短短的尾巴，说起小兔子还有一个好笑的小故事呢!相传兔子和黄牛是邻居，他俩相处得好，互称兄弟。 　　鸡叫头遍，黄牛起床时，兔子早就一个人跑了。兔子跑了好一阵子，回头一持，不见任何动物的影子。兔子心想，我今天起得最早，跑得又最快就是睡上一觉起来，这生肖的头名也是非我莫属。于是，它在草地上呼呼大睡起来。黄牛虽然落后了，但它任坚韧的耐力和平时练就的铁脚，一鼓作气，当兔子还在酣睡的时候，便先跑到了天宫。一阵急促的脚步声惊醒了兔子，睁眼一看，原来是老虎一阵风般地跑过去，这下兔子急了，赶紧追赶，可惜慢了一步，始终还是落在了老虎之后。由于牛的双角间还蹲了一只投机取巧的小老鼠，结果兔子只排到了第四位，前三名是鼠、牛、虎、兔子虽然当上了生肖，但终穷觉得脸上无光，输给了自己讽刺的老牛，回来以后，把家搬到了土洞中。 　　【篇三：顽皮的小灰猫】 　　我喜爱的小动物当然是猫了，我家中就有一只小灰猫，十分可爱。 　　灰色的毛，远远望去，就像一个绒球。蒙着透明薄膜的眼睛，好似两颗黑珍珠，轻轻闪烁着。白白的，毛绒绒的小爪子，犹如四团正在滚动的小雪球。走起路来屁颠屁颠的，像个顽皮的小孩，别提有多可爱了！ 　　一日，我在房间做作业，小灰猫悄无声息地走了过来。或许是因为它走路没有声音吧，我跟本就没有发觉它已经走进来了。突然，它纵身一跃，竟跳到了写字桌上，“喵——呜”，“喵——呜”地对我叫，吓了我一跳。我知道，它这样叫，就是说明它肚子饿了。 　　我立即放下手中的笔，跑到厨房，盛了一盘子的猫饲料给小灰猫吃。小灰猫看了我一眼，用头顶了一下我的膝盖，表示感谢。接着就埋头啃食猫饲料。我看着它，两颗尖尖的牙露在外面，“咔咔咔”地咬食着食物，两片小爪子还时不时地拍一下盘子，那滑稽的样子真是可爱，真惹人喜欢。 　　我们的小灰猫特别怕冷，一到冬天，就喜欢窝在棉垫里睡上一天，是一只小懒猫。我罚它起来走一走，它就垂着眼皮，一副没睡醒的样子，摇摇晃晃地走，像一直弱不禁风的小猫。可恶，还在偷懒!我这样想着。 　　无奈，我抱起小灰猫，拿起它平常睡觉时盖的小棉被盖在它身上，然后把它放在我腿上，轻轻地抚摸它那柔软而又舒适的毛。它也很调皮，老是用它的前爪来拍打我的大腿，还时不时地用头蹭我的手臂、肚子。它就这样一直在我的怀中嬉闹，直至在我的怀中睡着。 　　它睡着了，温顺地躺在我的怀里，像一个熟睡的婴儿，显得那样地娇小、可爱。我再次抚摸它的皮毛，轻轻拨动它的胡须，它萎缩起来，像一个害羞的小精灵。如果你见了，一定会觉得它是那样地可爱。 　　这就是我家的小灰猫，一只天真可爱，顽皮淘气的小灰猫。