期望的计算公式是什么？

若随机变量X数学期望存在，则E(E(EX)EX为常数设，EX=C则，D(EX)=D(C)=0E[D(EX)]=E(0)=0需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。扩展资料：随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。参考资料来源；百度百科-随机变量

设总体x~u[a,b]，样本均值的期望和方差如下：如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间，这样的随机变量称为离散型随机变量。离散型随机变量的一切可能的取值乘积之和称为该离散型随机变量的数学期望（若该求和绝对收敛），它是简单算术平均的一种推广，类似加权平均。随机变量概念在做实验时，常常是相对于试验结果本身而言，我们主要还是对结果的某些函数感兴趣。例如，在掷骰子时，我们常常关心的是两颗骰子的点和数，而并不真正关心其实际结果。就是说，我们关心的也许是其点和数为7，而并不关心其实际结果是否是（1，6）或（2，5）或（3，4）或（4，3）或（5，2）或（6，1）。我们关注的这些量，或者更形式的说，这些定义在样本空间上的实值函数，称为随机变量。因为随机变量的值是由试验结果决定的，所以我们可以给随机变量的可能值指定概率。

随机变量的期望存在,则方差不一定存在. 比如一个随机变量X 取1的概率为 1/2 取2的概率为 1/4 ... 取n的概率为1/2^n . 比如一个随机变量X 取1的概率为 1/2 取2的概率为 1/4 ... 取n的概率为1/2^n .

以下记int^s_t表示从t到s积分，Infty表示无穷。lim表示当M趋于正无穷时的极限。E(x)=int^Infty_0xp(x)dx=lim(MF(M)-int^M_0F(x)dx)——分部积分=lim(MF(M)-M+int^M_0(1-F(x))dx).由于0<=M(1-F(M))=Mint^Infty_0p(x)dx而int^Infty_0p(x)dx=1<=int^M_0xp(x)dx（M充分大时），因为积分收敛，所以积分的尾巴趋于0，亦即limint^Infty_Mxp(x)dx=0。<----这个很重要将以上几个式子合起来，就证明了该结论。

根据切比雪夫不等式有：P（|X-EX|≥ε）≤VarX?2随机变量Xe数学期望E（X）=μ，方差D（X）=σ2，故有：P{|X-μ|≥2σ}≤DX(2σ)2=m4

pnorm((11-10)/sqrt(0.04))-pnorm((9.2-10)/sqrt(0.04))[1] 0.999968这是在X服从正态分布的假设下的答案。

数学期望是int(x*f(x))f(x)是随机变数x的概率密度函数。如x为标准正态分布，f(x)=1/sqrt(2*pi)*exp(-x^2/2)x的期望为int(x*f(x))=int(x/sqrt(2*pi)*exp(-x^2/2))

数学期望的定义是，一个随机变量x有两个取值，取x1概率是p，取x2的概率是1-p，则x的数学期望是e(x)=x1*p+x2*(1-p)所以你的问题实际上是三个问题。1.如果x取2和0的概率都是1/2，则其数学期望=1/2x2+1/2x02.如果x取2和-1的概率都是1/2，则其数学期望=1/2x2+1/2x(-1)3.如果x取2-1和0的概率都是1/2，则其数学期望=1/2x(2-1)+1/2x(-1)

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已知概率密度函数，它的期望：已知概率密度函数，它的方差：扩展资料：连续型的随机变量取值在任意一点的概率都是0。作为推论，连续型随机变量在区间上取值的概率与这个区间是开区间还是闭区间无关。要注意的是，概率P{x=a}=0，但{X=a}并不是不可能事件。由于随机变量X的取值 只取决于概率密度函数的积分，所以概率密度函数在个别点上的取值并不会影响随机变量的表现。如果一个函数和X的概率密度函数取值不同的点只有有限个、可数无限个或者相对于整个实数轴来说测度为0（是一个零测集），那么这个函数也可以是X的概率密度函数。

若随机变量X数学期望存在，则E(E(EX)EX为常数设，EX=C则，D(EX)=D(C)=0E[D(EX)]=E(0)=0需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。扩展资料：随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。参考资料来源；百度百科-随机变量

数学期望的性质：1、设x是随机变量，c是常数，则e（cx）=ce（x）。2、设x，y是任意两个随机变量，则有e（x+y）=e（x）+e（y）。3、设x，y是相互独立的随机变量，则有e（xy）=e（x）e（y）。4、设c为常数，则e（c）=c。

并非所有随机变量都与数学期望.请看连续型随机变量数学期望的定义：设X是连续型随机变量,其密度函数为f(x),如果∫xf(x)dx绝对收敛,定义 X的数学期望为E(X)=.由此可见对于连续型随机变量使用条件限制的,因此并非任何随机变量都有数学期望.

E(X)=X1*p(X1）+X2*p(X2）+……+Xn*p(Xn)=X1*f1(X1）+X2*f2(X2）+……+Xn*fn(Xn)。n为这离散型随机变量，p(X1），p(X2），p(X3），……p(Xn)为这几个数据的概率函数。在随机出现的几个数据中p(X1），p(X2），p(X3），……p(Xn)概率函数就理解为数据X1，X2，X3，……，Xn出现的频率f(Xn)。介绍在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。

期望可以理解为这个变量的平均值，是对随机变量本身“客观价值”的一种表现。因为随机无法确定，大家心里需要有个数，这个随机的因素到底围绕的哪条线变化，期望就是那条线。方差则是另一种特征，他描述的是随机变量的波动性（围绕着期望波动）的大小。方差越大，说明这个事变数越大，容易偏离平均值很远。

因为，(X，Y)是二维离散型随机变量所以，xy也是离散型随机变量先求出xy的概率分布列再求xy的期望比如P(x＝0)＝1/2，P(x＝1)＝1/2P(y＝0)＝1/2，P(y＝1)＝1/2则，P(xy＝0)＝3/4P(xy＝1)＝1/4所以，E(XY)＝0×(3/4)＋1×(1/4)＝1/4这个例子比较简单，但方法是一样的如果还有问题，可以把原题发给我

求解的方法是：X是离散型随机变量，其全部可能取值是a1，a2，a3等到an取这些值的相应概率是p1，p2，p3等到pn，则其数学期望E(X)=(a1)*(p1)+(a2)*(p2)+…+(an)*(pn)。在概率论和统计学中，数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。也是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。规定，随着重复次数接近无穷大，数值的几乎肯定地收敛于期望值。

并非所有随机变量都与数学期望.请看连续型随机变量数学期望的定义：设X是连续型随机变量,其密度函数为f(x),如果∫xf(x)dx绝对收敛,定义 X的数学期望为E(X)=. 由此可见对于连续型随机变量使用条件限制的,因此并非任何随机变量都有数学期望. 具体资料请参考《概率论与数理统计》（经管类第四版）P89

E(X)=X1*p(X1）+X2*p(X2）+……+Xn*p(Xn)=X1*f1(X1）+X2*f2(X2）+……+Xn*fn(Xn)。n为这离散型随机变量，p(X1），p(X2），p(X3），……p(Xn)为这几个数据的概率函数。在随机出现的几个数据中p(X1），p(X2），p(X3），……p(Xn)概率函数就理解为数据X1，X2，X3，……，Xn出现的频率f(Xn)。介绍在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。

求解方法：代入公式。在[a,b]上的均匀分数。期望：EX=∫{从-a积到a} xf(x) dx。=∫{从-a积到a} x/2a dx。=x^2/4a |{上a,下-a}。=0。E(X^2)=∫{从-a积到a} (x^2)*f(x) dx。=∫{从-a积到a} x^2/2a dx。=x^3/6a |{上a,下-a}。=(a^2)/3。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。总结如下：离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定。变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。例如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上，k是随机变量。k的取值只能是自然数0，1，2，…，20，而不能取小数3.5、无理数，因而k是离散型随机变量。

E(Y)=E(2X+2)=2E(X)+2 =2+2=4D(Y)=D(2X+2)=4D(X) =4

不一定，数学期望只是由已有数据推测出的数学模型，不一定存在。

求解过程与结果如下所示。

根据切比雪夫不等式有：P（|X-EX|≥ε ）≤VarX?2随机变量Xe数学期望E（X）=μ，方差D（X）=σ2，故有：P{|X-μ|≥2σ}≤DX(2σ)2=m4

在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。D(X) = E{[X - E(X)]^2}.(1)=E(X^2) - (EX)^2.(2)。（1）式是方差的离差表示法。（2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方。相关内容：当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。用概率论的知识，不难得知，甲获胜的可能性大，乙获胜的可能性小。因为甲输掉后两局的可能性只有(1/2)×(1/2）=1/4，也就是说甲赢得后两局或后两局中任意赢一局的概率为1－(1/4)=3/4，甲有75%的期望获得100法郎。而乙期望赢得100法郎就得在后两局均击败甲，乙连续赢得后两局的概率为(1/2)*(1/2)=1/4，即乙有25%的期望获得100法郎奖金。

E(Y)为常数 故 E(XE(Y))=E(Y)E(X) 如有意见,欢迎讨论,共同学习；如有帮助,

因为，(X，Y)是二维离散型随机变量所以，xy也是离散型随机变量先求出xy的概率分布列再求xy的期望比如P(x＝0)＝1/2，P(x＝1)＝1/2P(y＝0)＝1/2，P(y＝1)＝1/2则，P(xy＝0)＝3/4P(xy＝1)＝1/4所以，E(XY)＝0×(3/4)＋1×(1/4)＝1/4如果随机变量X的所有可能的取值是有限或者可列无穷多个，那么它分布函数的值域是离散的，对应的分布为离散分布。常用的离散分布有二项分布、泊松分布、几何分布、负二项分布等。扩展资料：离散型随机变量在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。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，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。在实际问题中通常用它来表征多个独立操作的随机试验结果或多种有独立来源的随机因素的概率特性，因此它对于概率统计的应用是十分重要的。参考资料来源：百度百科——随机变量

你好！可利用已知变量的期望与方差，若Y=aX+b，则E(Y)=aE(X)+b，D(Y)=(a^2)D(X)。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

期望可以理解为这个变量的平均值，是对随机变量本身“客观价值”的一种表现。因为随机无法确定，大家心里需要有个数，这个随机的因素到底围绕的哪条线变化，期望就是那条线。方差则是另一种特征，他描述的是随机变量的波动性（围绕着期望波动）的大小。方差越大，说明这个事变数越大，容易偏离平均值很远。

首先弄清XY的分布列，然后按离散型随机变量的均值计算公式做，估计XY的分布计算要难点。在X与Y不独立的情况下，用条件概率计算，P（AB）=P（A）P（B/A)。高中公式大全:高中数学公式大全： 两角和公式 sin(A+B)=sinAcosB+cosAsinB sin(A-B)=sinAcosB-sinBcosA cos(A+B)=cosAcosB-sinAsinB cos(A-B)=cosAcosB+sinAsinB tan(A+B)=(tanA+tanB)/(1-tanAtanB) tan(A-B)=(tanA-tanB)/(1+tanAtanB) ctg(A+B)=(ctgActgB-1)/(ctgB+ctgA) ctg(A-B)=(ctgActgB+1)/(ctgB-ctgA) 倍角公式 tan2A=2tanA/(1-tan2A) ctg2A=(ctg2A-1)/2ctga cos2a=cos2a-sin2a=2cos2a-1=1-2sin2a 半角公式 sin(A/2)=√((1-cosA)/2) sin(A/2)=-√((1-cosA)/2) cos(A/2)=√((1+cosA)/2) cos(A/2)=-√((1+cosA)/2) tan(A/2)=√((1-cosA)/((1+cosA)) tan(A/2)=-√((1-cosA)/((1+cosA)) ctg(A/2)=√((1+cosA)/((1-cosA)) ctg(A/2)=-√((1+cosA)/((1-cosA)) 和差化积 2sinAcosB=sin(A+B)+sin(A-B) 2cosAsinB=sin(A+B)-sin(A-B) 2cosAcosB=cos(A+B)-sin(A-B) -2sinAsinB=cos(A+B)-cos(A-B) sinA+sinB=2sin((A+B)/2)cos((A-B)/2 cosA+cosB=2cos((A+B)/2)sin((A-B)/2) tanA+tanB=sin(A+B)/cosAcosB tanA-tanB=sin(A-B)/cosAcosB ctgA+ctgBsin(A+B)/sinAsinB -ctgA+ctgBsin(A+B)/sinAsinB 某些数列前n项和 1+2+3+4+5+6+7+8+9+…+n=n(n+1)/2 1+3+5+7+9+11+13+15…+(2n-1)=n2 2+4+6+8+10+12+14+…+(2n)=n(n+1) 12+22+32+42+52+62+72+82+…+n2=n(n+1)(2n+1)/6 13+23+33+43+53+63+…n3=n2(n+1)2/4 1*2+2*3+3*4+4*5+5*6+6*7+…+n(n+1)=n(n+1)(n+2)/3 正弦定理 a/sinA=b/sinB=c/sinC=2R 注： 其中 R 表示三角形的外接圆半径 余弦定理 b2=a2+c2-2accosB 注：角B是边a和边c的夹角

一：抽球类问题数学期望E=n*E1注：E为数学期望，E1为抽一次球的数学期望，n为抽的次数例：有完全相同的黑球，白球，红球共15个，其中黑7个，白3个，黑5个则抽5次抽到黑球的个数的数学期望E=5*（5/15）=5/3衍生问题还有抽人，抽产品等二：遇红灯问题数学期望E=P1+P2+……..注：P为概率，E为相应所有P的和例：小红去学校的路上有4个红灯，遇第1个红灯的概率为0.5，第2个的为0.35，第3个的为0.65，第4个的为0.23（遇红灯是互相独立的，互不影响的）则小红在一次去学校的路上遇到的红灯的数学期望E=0.5+0.35+0.65+0.23=1.73衍生问题有很多三：三局两胜制问题的局数期望E=2（1+P1*P2）注：E为局数期望，P1，P2为两队或两人的获胜的概率（P1+P2=1）例：甲和乙下棋，甲赢的概率为0.45，乙赢的概率为0.55则他们三局两胜的局数期望E=2（1+0.45*0.55）=2.495衍生问题多见于比赛中

一个随机变量的期望存在，其方差并不一定存在。一个反例是：概率密度为x>1时，f(x)=2/x^3，x≤1时f(x)=0。

【答案】：根据随机变量数学期望的性质4，所以数学期望E(5X-2)=5E(X)-2=5×(-2)-2=-12$根据随机变量方差的性质4，所以方差D(-2X+5)=(-2)2D(X)=(-2)2×5=20

一个随机变量的期望存在，其方差并不一定存在。一个反例是：概率密度为x>1时，f(x)=2/x^3，x≤1时f(x)=0。

代入公式。在[a,b]上的均匀分布，期望=(a+b)/2，方差=[(b-a)^2]/2。代入直接得到结论。如果不知道均匀分布的期望和方差公式，只能按步就班的做：期望：EX=∫{从-a积到a} xf(x) dx=∫{从-a积到a} x/2a dx=x^2/4a |{上a,下-a}=0E(X^2)=∫{从-a积到a} (x^2)*f(x) dx=∫{从-a积到a} x^2/2a dx=x^3/6a |{上a,下-a}=(a^2)/3方差：DX=E(X^2)-(EX)^2=(a^2)/3扩展资料：离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定。变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。例如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上，k是随机变量。k的取值只能是自然数0，1，2，…，20，而不能取小数3.5、无理数，因而k是离散型随机变量。如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。例如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，x的取值范围是[0,15），它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数等，因而称这随机变量是连续型随机变量。由于随机变量X的取值 只取决于概率密度函数的积分，所以概率密度函数在个别点上的取值并不会影响随机变量的表现。更准确来说，如果一个函数和X的概率密度函数取值不同的点只有有限个、可数无限个或者相对于整个实数轴来说测度为0（是一个零测集），那么这个函数也可以是X的概率密度函数。连续型的随机变量取值在任意一点的概率都是0。作为推论，连续型随机变量在区间上取值的概率与这个区间是开区间还是闭区间无关。要注意的是，概率P{x=a}=0，但{X=a}并不是不可能事件参考资料来源：百度百科-数学期望

你好！可以如图利用期望与方差的性质求出结果。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

期望就是随机变量分布的中心位置，方差就是随机变量的分散程度，即数据的稳定性。

E(poisson)*E(Normal)=1000*100=100000两个分布是independent的.

由于是随机变量X~B,所以直接套公式：E(x)=np=10*0.2.

设随机变量X的数学期望为E(X)，方差为D(X)＞0，令，证明：E(Y)=0，D(Y)=1。扩展资料设随机变量X的数学期望E（X）=μ，方差D（X）=σ2，则根据切比雪夫不等式，有P{|X-μ|≥2σ}≤根据切比雪夫不等式有：P（|X-EX|≥ε ）≤VarX /ɛ2

期望的数学定义就是你说的第2种，前面那个定义必须在总体的每个数以相同概率出现时才成立。比如掷硬币，正面赢1元钱，反面输1元。那么期望就是E(X)=0.5*1+0.5*(-1)=0，这同时也是所有可能情况的算术平均。

　　“随风潜入夜，润物细无声。”杜甫这句诗写得多好啊！是的，严冬一过，如烟如丝的春雨，又悄悄的来到人间。他催促大地苏醒，他给春天增添生机。每当此时，我最喜欢漫步在雨中，欣赏细细春雨织成的美丽图案。　　看！那蒙蒙的细雨像烟雾、像薄纱一样笼罩大地，使大地呈现出如诗如画的景象。细雨滋润着柳树，柳树醒来了，柳枝变软了，吐出米粒大的嫩芽；微风吹佛，轻轻摆动，像一群身穿纱裙的仙女在翩翩起舞。好像有谁在指挥似的，鸟儿们也扇着翅膀，在柳枝上放开歌喉，欢快地唱起了春天的赞歌。迎春花禁不住张开笑脸，欣喜地沐浴在雨抚摸的嫩绿的小草也不甘示弱，抖抖身子钻出地面，给大地披上一身毛茸茸的绿装。啊！多美呀！这树、这花、这草构成了只有春雨才能描绘的绚丽图画！　　瞧！小朋友们也被吸引来了，打着火红的、天蓝的、绛色的小雨伞，在春雨中晃动着，那么多，那么美……小朋友们中间有一个戴眼镜的人——那不是我们的老师吗？啊！老师，春雨不正是您的化身吗？您不正是像春雨那样无私地浇灌着祖国的花朵吗？

大雁为什么往南飞?(照样子仿写句子)气球为什么会升向天空?

每当忙碌的作业做完后，我总会趴在窗户前，回忆那些快乐的时光。 记得我上二年级时的一天下午，我和几个小伙伴正在医院里做游戏。忽然，我们发现医院来了一位不速之客，拿着一个包袱，鬼鬼祟祟地进了爸爸的办公室，我的脑子便忽然闪现一个念头：这人很有可能是小偷。于是我把我的想法告诉了大家，大家都认同我的看法。于是大家马上组成侦察小组，由我担任队长，进行侦察。我们走到办公室门口，时不时偷偷地探出头向外张望，可是那人并没有什么可疑情况不过我们还是没有掉以轻心，过了一会儿，那人把一个小包放在桌子上。于是我想：敌人用的是什么武器呢？是大炮？是火箭？还是可怕的怪兽？我的身上不时起了一些鸡皮疙瘩。 “呀！我踩到‘地雷"了！”李杰大声尖叫起来，原来，他踩到了一块香蕉皮，害得我的心都提到了嗓子眼上 这时那人走了出来，原来是送报纸的！ 哎！虚惊一场！同时也让我领悟到：凡事都要有根本，不要没有理由就胡说，这样只会闹出笑话的。 童年是美好的。孩童时发生的往事虽然多少带有童真，但天真无邪，每每想起多是令人怀念而难忘的。 我八岁那年。当时我住在家乡的农村，有一天叔叔让我跟他一起上山砍柴，我很是高兴，便跟了去。到了半山腰的时候，叔叔突然停下了脚步，我东张西望一番，不知道发生什么事了。只见叔叔仰望着树枝，我朝那个方向看去，原来是一团黑黝黝的东西！我还以为是蚂蚁窝呢！便凑了过去，想问个明白。叔叔告诉我，那不是蚂蚁窝，是蜜蜂窝来的，窝里的蜂蛹还可以吃呢！说完，他让我帮忙找来一些枯树枝，我拣了些给他，只见他把我拣来的枯树枝都用绳子绑到一根棍子一头，然后掏出火柴点燃，他要烧蜂窝！

大雁是候鸟，北方的大雁一到秋天就会陆续飞往南方，就是北雁南飞的意思。造句:秋天，就到了北雁南飞的季节，成群结队的大雁陆续飞往南方越冬。

组词：1、大雁 造句：回到今年1月15日，全美航空公司的1549航班在两台发动机都被大雁击坏的情况下，奇迹般地在哈德逊河上完成水上迫降，肇事的大雁每只都有8磅重。解释：见〖鸿雁〗。2、雁行 造句：上世纪80年代，日元的国际化曾出现迅速发展的局面，甚至出现了美元、德国马克和日元“雁行模式”的国际货币格局。解释：鸿雁飞时整齐的行列，借指兄弟。3、鸿雁 造句：历史上关于凤凰的原型有过玄鸟说、孔雀说、鸿雁说、山雉说等，何新先生考察了凤凰的形态与生态之后提出凤凰的原型是驼鸟的观点。解释：鸟，羽毛紫褐色，腹部白色，嘴扁平，腿短，趾间有蹼。吃植物的种子，也吃鱼和虫。群居在水边，飞时一般排列成行，是一种冬候鸟。也叫大雁。4、沉鱼落雁 造句：现在有了俄罗斯女高音安娜涅特里布科---沉鱼落雁的面容，令人陶醉的魅力，具有迷惑力的抓住媒体，那些不知疲倦地记录下她对参加派对、时髦女装的嗜好。典故：鱼见之沉入水底，雁见之降落沙洲。形容女子容貌美丽。5、雁过留声 造句：雁过留声，欢迎留下你要说的话来，如果你不想让人看见，可以给我发送邮件。典故：比喻留名声于身后。拼音：yàn雁字在《新华字典》中的意思解释和说明yàn（1）<名词>大雁，一种候鸟。《诗经·邶风·匏有苦叶》：“雝雝鸣～。”（2）<形容词>假的；伪造的。《韩非子·说林下》：“齐伐鲁，索谗鼎，鲁以其～往。”

仙人掌是一种沙漠植物，它那顽强的生命力令我敬佩不已。下面让我们看看它介绍吧！ 仙人掌的全身呈墨绿色，走近细察，你会发现它那椭圆形的厚厚的茎片上长着一簇簇白色的小刺。这小刺就是它的叶子，如果扎着了你，那你可得“哎哟”一阵子了。这可能是它保护自己的一种武器吧。 别看仙人掌外表很丑，可它开的话赛过白牡丹，好像在装饰自己。一朵朵洁白如玉的小花还发出阵阵清香，真让人不由得想摘下一朵来。可这时的小刺就会提醒你“只许观赏，不许动手！” 仙人掌的花期虽然非常短，只有一天花就凋谢了，但它的生命非常旺盛。无论“赤日炎炎似火烧”的夏天，只要把它栽在土里，几天放在那儿没人关都没事，即便是“天寒地冻雪花飘”的冬天，它照样不变色，顽强地生长着。 仙人球是仙人掌仙人球是仙人掌类植物呈球状种类的总称，不仅品种繁多复杂，而且造型别致，多姿多彩，是百花园中一颗明珠。 若讲究品位而言，大可种养一些“金琥”、“绯牡丹”、“龙王球”、“月宫殿”等一类的仙人球。不过，那一些普普通通的仙人球也很有“味道”，它们习性强健，容易栽培，花盆、泥盆、瓷盆、紫砂盆、塑盆都可以用，肥料也就是用草木灰、淘米水和酸奶的残渍等利用物。希望大家可别小看了仙人球，虽然品种普通平凡，但开出的花依然美丽，不会令人失望。不过，令人感叹的并不是仙人球美丽的花季，而是它大球生小球的繁殖期，看着那些吸附在母体身上的小球渐渐由小变大，深沉的母爱同样让人感慨万分。到了瓜熟蒂落时，这些仔球会脱离母体独自去开辟自己的天地，虽然是悄无声息，但对那些喜欢养植仙人球的人来说，当然不会对这一切熟视无睹（只是我愚钝，无法描绘它们罢了）。一幅横联是这样描绘的：生仔落地球。我觉得不仅栩栩如生，而且一语双关，充满妙趣。

小草托物言志，就是小草顽强，野火烧不尽，春风吹又生；小草无私，默默地为绿化地球做出贡献。 作文最好自己写才有提高 　　以春为话题的托物言志的作文 　　常使我感动得潜然泪下。 是那不定的风把那无人采撷的种子撒落到海角天涯。当它们不再能找到泥土，它们便把最后的希望寄托在这一线石缝里。尽管它们也能从阳光里分享到温暖，从雨水里得到湿润，而惟有那一切生命赖以生存的土壤却要自己去寻找。它们面对着的现实该是多么严峻。 于是，大自然出现了惊人的奇迹，不毛的石缝间丛生出倔强的生命。 或者就只是一簇一簇无名的野草，春绿秋黄，岁岁枯荣。它们没有条件生长宽阔的叶子，因为它们寻找不到足以使草叶变得肥厚的营养，它们有的只是三两片长长的细瘦的薄叶，那细嫩的叶脉告知你生存该是多么艰难；更有的，它们就在一簇一簇瘦叶下又自己生长出根须，只为了少向母体吮吸一点乳汁，便自去寻找那不易被察觉到的石缝。这就是生命如果这是一种本能，那么它正说明生命的本能是多么尊贵，生命有权自认为辉煌壮丽，生机竟是这样地不可扼制。 或者就是一团团的山花，大多又都是那苦苦的蒲公英。它们的茎叶里涌动着苦味的乳白的浆汁，它们的根须在春天被人们挖去作野菜。而石缝间的蒲公英，却远不似田野上的同宗生长得那样茁壮。它们因山风的凶猛而不能长成高高的躯干，它们因山石的贫瘠而不能拥有众多的叶片，它们的茎显得坚韧而苍老，它们的叶因枯萎而失却光泽；只有它们的根竟似那柔韧而又强固的筋条，似那柔中有刚的藤蔓，深埋在石缝间狭隘的间隙里；它们已经不能再去为人们作佐餐的鲜嫩的野菜，却默默地为攀登山路的人准备了一个可靠的抓手。生命就是这样地被环境规定着，又被环梦改变着，适者生存的规律尽管无情，但一切的适者都是战胜环境的强者。生命现象告诉你，生命就是拼搏。 如果石缝间只有这些小花小草，也许还只能引起人们的哀怜；而最为令人赞叹的，就是在那石岩的隙间，还生长着参天的松柏，雄伟苍劲，巍峨挺拔。它们使高山有了灵气，使一切的生命在它们的面前显得苍白逊色。它们的躯干就是这样顽强地从石缝间生长出来，扭曲地、盘旋地，每一寸树衣上都结痴着伤痕，向上，向上，向上是多么的艰难。每生长一寸都要经过儿度寒暑，几度春秋。然而它们最终长成了高树，伸展开了繁茂的枝干，团簇着永不凋落的针叶。它们耸立在悬崖断壁上，耸立在高山峻岭的峰巅，只有那盘结在石崖上的树根在无声地向你述说，它们的成长是一次多么艰难的拼搏。那粗如巨蟒，细如草蛇的树根，盘根错节，从一个石缝间扎进去，又从另一个石缝间钻出来，于是沿着无情的青石，它们延伸过去，像犀利的鹰爪抓住了它栖身的岩石。有时，一株松柏，它的根须竟要爬满半壁山崖，似把累累的山石用一根粗粗的缆绳紧紧地缚住，由此，它们才能迎击狂风暴雨的侵袭，它们才终于在不属于自己的生存空间为自己占有了一片天地。 如果一切的生命都不屑于去石缝间寻求立足的天地，那么，世界上就会有一大片一大片的地方成为永远的死寂，飞鸟无处栖身，一切借花草树木赖以生存的生命就要绝迹，那里便会沦为永无开化之日的永远的黑暗。如果一切的生命都只贪恋于黑黝黝的沃土，它们又如何完备自己驾驭环境的能力，又如何使自己在一代一代的繁衍中变得愈加坚强呢？世界就是如此奇妙。试想，，那石缝间的野草，一旦它们草籽撒落到肥沃的大地上，它们一定会比未经过风雨考验的种子具有更为旺盛的生机，长得更显繁茂；试想，那石缝间的蒲公英，一旦它的种子，撑着团团的絮伞，随风飘向湿润的乡野，它们一定会比其他的花卉长得茁壮，更能经暑耐寒；至于那顽强的松柏，它本来就是生命的崇高体现，是毅力和意志最完美的象征，它给一切的生命以鼓舞，以榜样。 愿一切生命不致因飘落到石缝间而凄凄怨怨。愿一切生命都敢于去寻求最艰苦的环境。生命正是要在最困厄的境遇中发现自己、认识自己，从而才能锤炼自己、成长自己，直到最后完成自己、升华自己。 石缝间完全的生命，他既是生物学的，又是哲学的，是生物学和哲学的统一。它又是美学的，作为一种美学现象，它展现给你的不仅是装点荒山枯岭的层层葱绿，它更向你揭示出美的、壮丽的心灵世界。 石缝间的顽强生命，它具有如此震撼人们心灵的情感力量，它使我们赖以生存的这个星球变得神奇辉煌。 　　自己写。 　　自己想吧 　　 吃屎吧

如下：1、小花狗在家，一会儿大声叫，一会儿趴在那不动。2、美丽的小燕子一会儿蜻蜓点水般掠过湖面，一会儿像离弦的弓箭飞向远方。3、动物园里的猴子一会儿爬上，一会儿窜下，可调皮了。4、天空中的云一会儿像狗一会儿像斑马一会儿像龙，变化莫测。5、小猫钓鱼很不专心，一会儿捉蜻蜓，一会儿捉蝴蝶。6、春天的天气像娃娃的脸，一会儿晴，一会儿雨。7、秋天来了，大雁向南飞，一会儿排成一字，一会儿排成十字。8、萨姆一边等着一边翻阅杂志。秋天来了，大雁向南飞，一会儿排成一字，一会儿排成二字。