随机变量的期望与方差有着怎样的含义

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。

期望＝目标+勤奋+方法那有什么计算公式，就是胡思乱想，异想天开。

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！

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。

大雁

借景抒情 托物言志　　知识要点：　　1、景物描写是作者思想感情的具体体现，具有说明事情发生的环境、烘托人物心情等作用。　　2、借助具体的物象，含蓄地表达文章的主旨。　　3、满怀真情，做到融情于物，借物抒情，使人能受到感染。　　考试说明：　　1、写景三注意　　景物描写在记叙文写作中往往是必不可少的。可是许多同学在写作中不懂得景物描写的特点，有的描写模糊不清，有的分不清主次，有的缺乏情感，出现了许多不应有的败笔。那么，在记叙文的写作中应该怎样去描写自然景色呢？具体来说，景物描写应注意一下三个问题：　　（1）写景要有顺序。人们观赏景物都有一定的规律：或定点环顾，或边走边看。描写时也应该“顺其自然”。例如老舍先生的《济南的冬天》一文，描写济南城周围的环境时写道：“小山把济南整个儿围个圈儿，只有北边缺点口儿。这一圈小山在冬天特别可爱，好像把济南放在一个小摇篮里。”景物描写与作者的定点鸟瞰相吻合，自然清晰，形象准确。又如凡妮的《野景偶拾》一文，按照沿途所见，依次描写绕村的溪流，山梁的小路、盆地的高粱、山坡的谷穗、旷野的幽静、落日的霞光、宛如绸带的河流和公路、华美如贝雕的田野和山林。移步换形，有如移舟前进，时过景迁，景观随之改换，给人一种身临其境之感。　　（2）写景要有选择。写景时应要有所取有所弃，抓住最能代表彼时彼地特征的景物加以描写，其它的景色则略写或不写。老舍先生的《在烈日和暴雨下》，为了突出天气变化的过程，就着力描写了杨柳的动态：“一点风也没有时——枝条一动懒得动；有一点凉风时——枝条微微动了两下；风大起来时——柳条横着飞。”通过杨柳的动态。显示了风的从无到有、由小到大，而对暴风雨降临时其它景象的变化，作者作了简略处理。这样，抓住特征，既形象地表现了天气变化的过程，又避免了描写的呆板重复，使得文字准确而精练。　　（3）写景要有情致。人们观赏景物总是要带有某种感情的。因此，描写时也应该将这种感情一起表达出来，做到寓情于景，情景相映。鲁迅先生的《故乡》一文，反映旧中国农村衰败萧条，日趋破产的悲惨景象时，笔下的景色是“苍黄的天空下，远近横着几个萧索的荒村，没有一些活气。”而脑海中闪现出少年闰土的美好形象时，则为“深蓝的天空中挂着一轮金黄的圆月。”景物描写之中渗透着作者爱憎分明的思想感情。以景促情，情景交融，有力地深化了文章的主题。　　2、抒情三要求　　抒情有好几种方式，而表现出来，却有两种不同的方法。一种是强烈的、紧张的；一种是轻淡的、弛缓的。比如同是欢乐，可以欢呼狂叫，也可以别有会心；同是悲哀，可以痛苦流涕，也可以别有凄心。不同的抒情方法，会收到不同的表达效果。紧张的抒情，直抒所感，不加节制，也不隐晦和改易，只要内蕴的情感真切、深沉，就会写出很好的抒情文字。弛缓的抒情，则把内蕴的丰富感情，表露出一部分来，于平淡中抓取精神实质，能给读者以暗示和启发，自有感人至深之处。那么，对抒情有哪些要求呢？　　（1）要真挚自然。对表现的事物，要有深切的感受，情感要发自内心，这样的抒情，才是真挚的、诚恳的，也才能是深沉的、感人的。感情要自然地流露出来。抒情最不能作伪，虚假的、矫柔造作的东西，是最要不得的，那种抒情，不仅不能感染读者，而只能使人产生厌恶的情绪。　　（2）要健康向上。我们抒发的感情，必须具有健康的情趣，用健康的、朝气蓬勃的思想感情去打动读者。那种低级、消极、颓废等不健康的感情，我们要坚决反对。　　（3）要具体生动。抒情要生动，切忌呆板和干瘪，重复老一套的东西，是不能给人以新鲜感的。不新鲜、不生动，也就不能感动读者、打动读者。感情是比较抽象的东西，要抒发得具体，是不容易的。而过于抽象或空洞的抒情，是没有力量的。我们要善于把抽象的、不易表达的感情写得具体，这要有些手段。例如：“不是年轻的为年老的写纪念，而在这三十年中，却使我目睹许多青年的血，层层淤积起来，将我埋得不能呼吸，我只能用这样的笔墨，写几句文章，算是从泥土中挖一个小孔。自己延口残喘，这是怎样的世界呢。夜正长，路也正长，我不如忘却，不说的好罢。但我知道，即使不是我，将来总会有记起他们，再说他们的时候的。……”鲁迅先生这一段抒情，写得十分深沉。他用一个形象的比喻把对在******白色恐怖下牺牲的战友的怀念之情具体、真挚而深刻地表现出来了。　　[17—1]以“池塘春早”为题，通过写一个或几个池塘的早春景色，反映“池塘春早”。　　导思：这是一篇写景的文章，应注意如下几点：　　1、早春和仲春、暮春的景色不同，应抓住早春的景色特征来写。如池塘的冰开始融化；塘边柳枝突出米粒似的新芽；蔚蓝的天空略带暖意的风……早春季节农民种藕的情景，也是绝美的景色。　　2、写作时可变换立足点，先写远景，再写近景，另外动景、静景可结合写，有助于表现早春的景色。　　3、写景和写人要结合，写景和抒情要结合。借景抒情，情景交融。　　[17—2]夏夜的星空，是那么美，那么遥远。触景生情，人们往往由宇宙无情、人生有限的感慨而产生种种思索。请以“遥望星空”为题，写一篇短文。　　要求：①注意情、景、理的结合。②700字左右。③不用诗歌形式。　　导思：这是一道命题作文，只不过在题目以外，加了一些启发性的文字，借以引发考生的思路罢了。　　1、从命题要求看，写作这道文题，应该在文章的内容上包含情、景、理这三项要素。既要描写出夏夜的景色，要触景而生情，抒发出自己的真情实感，还要进一步因景因情而发出议论，作一些理性上的思考与探讨。而情、景、理这三者又有机地结合在一起。要写好这样题目的文章，是有一定难度的。　　2、这类文章的写作，景是基础，因景才能生情，所以要有简洁的写景文字；情是引线，因情才能明理，所以抒情既要充分，但又要落到理性的思索，不能有情无理。

1.仰望大树借物抒情的作文 　　那棵大树我也不知是什么数只知道他静静地站在那里，在我爸小时候历经岁月到现在还在那里。 　　那是在我爸老家的一颗大树，每次回去都能看到他挺立在门前，日复一日，年复一年。每次都是在哪儿只不过换上了大自然赐于的衣服罢了。 　　那实在是一棵不起眼的树！它不是森林的成员点缀高山的清幽；它也不是行道的卫士守护人间的安宁；它更不是花园的盆景倍受世人的呵护。它只是门前一颗快要走到尽头的树。 　　但它又不是一般的树。我爸在老家的房子早已没有人住，但是你，你在没有人照顾，没有人呵护，甚至已经被遗忘的地方，生长着，每片叶子总是负着沉重的绿硬是努力的向上，那树也行是开心的，你看，那满是皱起的树皮不就是满心的喜悦化成的笑容？我不禁向前走去。往着它就这样望这他，想这很多年以前，在它才是小树，家人都在呵护他的场景。如今已经长成了大树了，我的双手合不拢它的树干。我和我爸一起才勉强把他抱住。我发现它的根已经有一些长在了外面。我终于明白了，这棵种子长成了参天的大树，它不是依靠现成的泥土，它是用自己的根破开地面去自己寻找。不知为何我的心中有一种说不出的感觉，去的时候已是秋天，当落叶落在我的面前时，我才知道这就是一种精神吧，树的精神…… 　　我开始变得兴奋，我忍不住张开双臂丈量树的宽度。当我的胸膛贴进那树，我仿佛听到那树的心脏在强有力的跳动。是呀，那就是我自己的心在跳动呀。我知道了，我手中正握着一把泥土，那正是父母的勤劳的呵护，我要用这份其实是丰厚的呵护去长成自己的根，再去寻觅更深更多的泥土，我不是也能长成参天大树的吗？ 　　那棵令我景仰的树，是你让我拥有了强大的心灵，你实在是一棵了起的树。望望你在看看我，一笑之后恍然大悟。 2.仰望大树借物抒情的作文 　　每当我们抬头，静静地仰望大树的时候，为当我们在羡慕大树的伟岸，沉稳，茂密的时候。我们是否可以想到，在他还是小树苗的时候，经历了多少风风雨雨，才有了枝繁叶茂的今天。我们是否曾留意到，大树那沧桑的树干和埋在地下的树根。我们可曾理解大树那藏于心中的年轮故事。 　　每当我们仰望大树时，我们在想些什么?我们是否真正的"懂得大树，是否懂的大树的成长故事，是否懂得大树心底的那份执着与坚强，是否懂得大树的努力与付出，是否懂的大树在努力和付出别后的艰辛。 　　在仰望大树的时候，我们才会发现自己有多么渺小，才能知道自己努力的目标，才能知道自己所遇到的一切，哪怕是困境，都是上苍赐予我们的难得的机遇和挑战。我们就会不再怨天尤人，每次都会微笑的走下去。 　　大树说：“没有哪棵数是刚种下去就立马长成大树的，他们都是经历过暴风雨的洗礼，一定是岁月刻画着年轮，一圈一圈的外长。要想成功，一定要给自己时间，时间就是积累和经验，只有时间才可以让我们一点点的长大。” 　　而且大树懂得坚持，懂得扎根，懂得勇往直前。这也就是大树成功的原因。想要成功一定要像大树一样，坚持，专注，全力以赴。经风霜，历雨露而不悔。还要不断的学习。不断地向上。他们也懂得，没有人能在不断的变化中成功，所以他们永远在那里，一动不动。大树之所以能成功，是因为他们懂得成功要具备的素质。 　　只有懂得这些，我们才可以驶向成功的彼岸。 　　大树也懂得平凡，默默地站在角落里，或许很不起眼，但他们已经成功了。 　　大树心中的目标就是找到阳光，阳光就是大树的希望所在，想要成功，一定要心向光明，我们要明白，所有的挫折，都是上天给我们成长的机会。 　　仰望大树，你会渐渐明白成功的原因，当有一天，你也做到了，那么，你也会成功的! 3.仰望大树借物抒情的作文 　　它是我家院中一颗普普通通的树。也不知道从什么时候开始，我对院中这一棵普通的栀子树感兴趣了。 　　人有悲欢离合，树有春夏秋冬。春天下雨了，院中就成了一幅朦胧的水墨画，栀子树就安静地站着，枝头上渐渐冒出了绿意；夏天到了，香蕉树枝头绿意葱郁，周围的小花小草也冒出尖尖小角；秋天来了，天高气爽，落叶飘落到地上；冬天落雪，屋顶银装素裹，就像留了很多的国画，而栀子树还是很安静的站着——站着，它却不孤单。因为，我和我家人的故事经常发生在它的面前。 　　当栀子树开花时，我家邻居们就会来看看，顺便摘几朵回家闻香。虽然栀子花被摘了很多走，但是并不影响它整个美观。一天，我问妈妈：“这栀子树什么时候在的啊？”我妈妈笑了笑想了一会说：“在你出生之前就有了。”我听到时间后不禁惊讶了一下。原来这栀子树活了那么长的时间，不知不觉几十年过去了，而我却还活在过去。 　　每当我遇到了挫折都会被其打败，因此每次都是，栀子花的花语是——“喜悦”，就如生机盎然的夏天充满了未知的希望和喜悦。一朵花都能保持乐观的心态，为什么我们人做不到呢？ 　　栀子树所开的花意思是：你有感恩图报之心，以真诚待人，只要别人对你有少许和善，你便报以心灵致谢。这是因为你有一颗赤子之心，不懂人心险恶，而你的真诚使您常怀欢愉，宽恕他人也使你充满喜悦。而现在的社会不就需要这种品德吗？我相信只要每个人都向栀子树学习，世界会更美好！ 4.仰望大树借物抒情的作文 　　偶然爬山，立于群树之中，仰望大树，感受其所经历。 　　在我面前是一棵我叫不出名字的树，但它是那么与众不同。它的枝干十分粗壮，几乎比它周围的树要大出一圈，为它生长得如此高大奠定厚实的基础；树皮粗糙却十分坚韧，一层一层树皮互相缠绕，互相依存；枝叶只生长在树顶上，落叶在它的脚下，不免显得十分孤单。偶尔也会见到被伤害过的痕迹，一条条人为的划痕在粗糙的树皮下显得尤其显眼。 　　听，一阵风吹过，树之间发生了碰撞，发出不愉快的“沙沙”声，偶尔也会有一些枝条被其它枝条抽打下来，落到地上。一阵风再次吹来，树枝们又吵起来了，这次是“嘶嘶”的声音，它们似乎是不能停下来的。这时，树干出马了，它挺拔着，无畏地面对迎面刮来的疾风，疾风吼叫着，狠狠地朝树干冲去，可它却以沉默回击，仍然屹立不倒。 　　看，太阳出来了，照在它的枝叶上。可它的枝干又何曾被这温暖的太阳抚摸过？树叶们又“沙沙”地叫起来了，仿佛这阳光是对它毅力的嘉奖。可它的树根枝干仍沉默着努力地要在地下汲取水分，再输送给年轻的枝叶们，让它们长得更加茂盛。树干使它们生长得如此茂盛，可树干又何曾要求别人奖励过？枝叶的茂盛，便是对它的嘉奖与鼓励。 　　我仍仰望着这棵大树，累了，便低头来思考。树根与树干就这么相互依存着，是如此的坚韧挺拔，无私奉献。枝叶是如此的茂盛…… 5.仰望大树借物抒情的作文 　　我的老家门口，种了一排香樟树，爷爷说，这棵树在十五年前就在这了。可能是香樟树比较平凡，以至于村里有些人都不认识这棵树。 　　春天时，当春风吹绿了小草，香樟树也慢慢的探出头来，与大地构成一幅春意盎然的春画。鸟儿在香樟树的枝头上歌唱，歌唱春天的到来。 　　记得在夏天时，大树枝繁叶茂，每当无聊时分，我都会和爷爷或是小伙伴们在树下玩扑 克或是玩些游戏，热闹至极。如果实在是闲来无事，还可以来捉蝉，或是听听蝉叫。 　　秋天到了，香樟树的果实落满了地面，许多树都已经落完叶，但是香樟树依旧高昂这脖子，不时会掉下一片落叶。等快到冬天时，许多树都已经落叶了，香樟树的叶子像枫叶一样布满大地，走在上面，确实不时会有一种凉意，但是还是非常有意境的。 　　冬天来了，下雪了，一夜的大雪过后的早晨，香樟树被披上了一层白色的外衣，那场景如梦幻般让人心动，让人沉醉。孩子们用香樟树当挡箭牌，打雪仗，玩的不亦乐乎。 　　时光荏苒，现在已经上初中了，门口的香樟树一直陪伴在我的身边，陪我走过了快乐的童年，虽然她不像梧桐一样高大挺拔，也不像柳树一样婀娜多姿，但是她一年四季都在向人们默默奉献，为人付出。 　　这么多年过去了，香樟树依旧在门口看守着老家的房屋，每年夏天一有时间，我就会回老家去看看这排香樟树，因为她陪我走过了人生中的重要阶段，给我的人生添加了最美好的回忆！

淡淡的清香弥漫在心中，滋润着沉寂的心灵;小小的花瓣带着一小滴的雨丝，为落叶纷飞的秋日增添了一丝生气。 兰花怎能配不上“四君子”这个称谓呢?“婀娜花姿碧叶长，风来难隐谷中香。”面对这样美丽的花朵，我的脑海中想起了这样一句诗。 兰花，它虽没有梅花不畏寒霜的精神，也没有永不动摇的竹子的刚强，然而，它的淡雅，它的`清秀，它的飘逸，足以让我有很多敬佩它的理由。 比起珍奇百花，也许兰花并不受现在的我们的关注，但是，它究竟为何会引来不少诗人的喜爱与赞美呢? 兰花，紫得清雅，黄得迷人，白得高贵。兰花可真是千姿百态啊!有的含苞欲放，犹如一个个小铃铛微微下垂，宛如一位亭亭玉立的美丽仙女，正弯下腰，与其他花儿窃窃私语;有的独自绽开，高高耸立在花群之中;有的虽然已经凋谢，但是却仍保持着淡然地神姿。。。。。。 我想，兰花得到诗人的亲睐，并不只是因为它的美丽，而是它那脱俗的品格。我种下花，心里默默数着天数，后来，不经意中，却突然地闻到了一丝清香，许是兰花开了，它的坦然，它的朴实无华，它的无欲无求，让我的心为之一动。。。。。。 从兰花的精神中，我学到了做人不能光注重外表，还 要有丰富的内涵。我爱兰花。。。。。。

借物抒情的作文是非常有意思的，既能够表达出几幕的这种美丽景象，而且也能够通过景色引人入胜，如果写日出，哪更是有意思的。下面我就来写着日出的景色。 清晨起来，天空中是一片啊深蓝色的时候。东方就出现了鱼肚白，这说明天就要亮啦。太阳就要出来啦，这时候天空慢慢的九由深变浅啦，星星也不见啦！而且天空中的云彩也不见啦。之后，东方慢慢的发出了采光。接着就慢慢的出现了太阳。一开始他是红色的，慢慢的天空越来越亮，而且太阳也越升越高。最后成了大圆球，发出闪闪的光芒。照耀在整个大地是大地变成了金色人们开始忙碌啦，行人坐在路上，伴着日出的光芒更显得晶莹剔透。

鸿雁传书，大雁东南飞，雁过留声，…。

草，是一种再普通不过的东西了，千古年来，人们大多都是赞颂严寒开放的梅花，挺拔傲立的青松，出淤泥而不染的荷花。可有谁曾留意过我们身边默默无为的无闻的小草呢？那嫩绿的小草顶着尖尖的嫩芽，任凭风吹雨打，日晒雨淋，它也从不停下生长的步伐，而是迎着风雨傲然挺立着。 一次，我无意墙角的石块中发现了一抹淡绿，起初我并没有注意，但是当我走近一看，顿时呆住了，一株娇小的叶子从生了出来，叶子很小，这里缺乏阳光，泥土以及清新的空气，它是怎么长出来的呢？我想它一定活不久。 可当我再次经过这里，我却发现它并没有枯萎或者凋零，而是依然昂首挺胸地看着我，似乎是在对我炫耀什么，其实它完全可以不发芽，就一直躲在那个小小的石缝里，可它却毅然选择了冲破黑暗，冲破石块的束缚在这艰难的环境下生活，奋斗。 虽然这种小草开不出鲜艳的花朵，但是她有着比花还要美丽的精神——顽强不屈。这种精神比花更美丽，比花更珍贵，它不顾风雨，傲然挺立，绽放的比花还要令人惊艳的色彩。 小草的身躯虽然很小，看起来很瘦弱。虽然它常常被人忘却，但它却从不计较，还是为我们绽放着一丝嫩绿，当它经受过打击之后，还是依然挺拔。 正如我们的人生一样，如果经不起风吹雨打的考验，那你将永远失败，只有经历了风雨的人才会明白成功的来之不易