随机变量的数学期望存在，其方差一定存在吗

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！

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

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。

我赞美坚贞的松柏，我赞美勇斗西风的篱菊，我赞美莲花的傲视污泥，可我更赞美梅花的傲雪怒放。 在百花凋谢之时，唯有梅花生机勃勃。迎着漫天飞舞的雪花，傲然挺立在凛冽的寒风中。数九隆冬，地冻天寒，那傲雪而放的梅花，开得那么鲜丽。股股清香，沁人心脾。 那花白里透红，花瓣润滑透明，像琥铂或碧玉雕成，有点冰清玉洁的雅致。有的艳如朝霞，有的白似瑞雪，还有的绿如碧玉。梅花开或有早有迟，在同一颗梅树上，可以看到花开的各种形态。有的含羞待放，粉红的花苞鲜嫩可爱；有的刚刚绽放，就有几只小蜜蜂钻了进去，贪婪的吮吸着花粉；有的盛开许久，粉红柔嫩的花瓣若人喜爱；先前热热闹闹开过的梅花，如今花瓣以凋谢。风吹花落，你不用担心花瓣会摔破，梅花不是娇贵的花，愈是寒冷，愈是风气雪压，它开得愈精神，愈秀气。古人有句话说的好：“宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。”吹拂它的不是轻柔的春风，而是凛冽的寒风；滋润它的不是清凉甘甜的雨水，而是寒气逼人的冰雪；照耀它的不是灿烂的阳光，而是严寒里的一缕残阳。只有具有挑战的生活，才是美好的生活。它是寒意中傲人的芳香，面对如絮飘舞的白雪，她笑得更灿烂了。它从不与百花争夺明媚的春天，也从不炫耀自己的美丽，它有着一副傲骨，也从不骄傲自大。每当寒冬的清晨，一股别具神韵、清逸幽雅的清香就从窗外飘来。 它不仅是清雅俊逸的风度使古今诗人画家赞美它，更以它的冰肌玉骨，凌寒留香被喻为民族的精华为世人所重。梅花以它的高洁、坚强、谦虚的品格，给人立志奋发的激励。 梅花的色，艳丽而不妖。 梅花的香，清幽而淡雅。 梅花的姿，苍古而清秀。 难道，这不正是我们的建筑工人么？他们无论严寒酷暑，无论刮风下雨，无论天寒地冻，他们都在自己的工作岗位上认真的工作着。 我要学习梅花，我要做一个像梅花一样的人。 　　我赞美坚贞的松柏，我赞美勇斗西风的篱菊，我赞美莲花的傲视污泥，可我更赞美梅花的傲雪怒放。 在百花凋谢之时，唯有梅花生机勃勃。迎着漫天飞舞的雪花，傲然挺立在凛冽的寒风中。数九隆冬，地冻天寒，那傲雪而放的梅花，开得那么鲜丽。股股清香，沁人心脾。 那花白里透红，花瓣润滑透明，像琥铂或碧玉雕成，有点冰清玉洁的雅致。有的艳如朝霞，有的白似瑞雪，还有的绿如碧玉。梅花开或有早有迟，在同一颗梅树上，可以看到花开的各种形态。有的含羞待放，粉红的花苞鲜嫩可爱；有的刚刚绽放，就有几只小蜜蜂钻了进去，贪婪的吮吸着花粉；有的盛开许久，粉红柔嫩的花瓣若人喜爱；先前热热闹闹开过的梅花，如今花瓣以凋谢。风吹花落，你不用担心花瓣会摔破，梅花不是娇贵的花，愈是寒冷，愈是风气雪压，它开得愈精神，愈秀气。古人有句话说的好：“宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。”吹拂它的不是轻柔的春风，而是凛冽的寒风；滋润它的不是清凉甘甜的雨水，而是寒气逼人的冰雪；照耀它的不是灿烂的阳光，而是严寒里的一缕残阳。只有具有挑战的生活，才是美好的生活。它是寒意中傲人的芳香，面对如絮飘舞的白雪，她笑得更灿烂了。它从不与百花争夺明媚的春天，也从不炫耀自己的美丽，它有着一副傲骨，也从不骄傲自大。每当寒冬的清晨，一股别具神韵、清逸幽雅的清香就从窗外飘来。 它不仅是清雅俊逸的风度使古今诗人画家赞美它，更以它的冰肌玉骨，凌寒留香被喻为民族的精华为世人所重。梅花以它的高洁、坚强、谦虚的品格，给人立志奋发的激励。 梅花的色，艳丽而不妖。 梅花的香，清幽而淡雅。 梅花的姿，苍古而清秀。 难道，这不正是我们的建筑工人么？他们无论严寒酷暑，无论刮风下雨，无论天寒地冻，他们都在自己的工作岗位上认真的工作着。 我要学习梅花，我要做一个像梅花一样的人。 　　我爱梅花，爱它的骨气，爱它的坚强，爱它的永不屈服。 它排在岁寒三友的第一位，是最有骨气的！它在严寒的冬天时不肯屈服，将自己娇嫩的肌肤顶着风欺雪压。只有它会有那份精神与那份傲气在寒冷的冬天与风雪做斗争。梅因冬天而存在，而正因为梅也使冬天添加了几分温馨、清香，减少了几分严寒、冷酷。 “宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。”大家会感觉冬天很寒冷，都不愿出门。而梅花这种没有思维的植物却在冬天里绽放，雪白的花瓣顶着寒风傲然挺立，显现出与任何花儿都与众不同的姿态。中华民族的英雄有很多，他们都是经历过风风雨雨的，毫不退缩，毫无惧色！它也是迎着狂风、暴雪一步步成为中国国花、成为岁寒三友的第一！这么多的荣耀！同时，梅花也付出了代价，它经历的困难不知有多少。生活中，有些人的意志都没有它强，因为有些人本来可克服眼前的困难，但他却不积极面对，有的甚至采取逃避的办法。 梅的傲骨，梅的精神我不会忘记，也正因为梅的这份傲骨、这份精神激励我，让我勇往直前、永不退缩。 站在寒风中，又飘来了梅的阵阵香气，那样清淡、那样高雅。我的脑海中，又看到了梅花的坚持与毅力！ 　　【梅花飘香】凌寒独放，代表着坚毅，不屈服，高洁的品格同样令人敬仰。又是一个梅花飘香的季节，事实上，在我心中同样有一件事牵绊着我，沉重的使我无法呼吸。那一年冬天，似乎不太正常，在北国，这日子第一场雪早该下了，但却迟迟未来，雪姑娘似有意迟到。一日，一个消瘦的老头，两鬓已花白，声音略微沙哑，穿着厚厚的羽绒服，但看起来依然弱不禁风，手里提着一个小板凳，手已经红肿，手上的苍老与青筋暴起。然而旁边站着的并不是他的老伴儿，而是一个活蹦乱跳的小女孩，小女孩的脸被冻得如樱桃般红，但脸上的笑容无一消失，那就是童年的我。那是的还少不更事，对于姥爷的感受没有丝毫的体会，吵嚷者要姥爷帮我推秋千，而那时的姥爷笑吟吟会问：“外孙女，还要再高吗？”那边传来稚嫩的一声说：“再高点，再高点。”姥爷是个不拘小节的人，常常忘记戴手套，而姥姥又忙着家务事，所以每一次回家姥爷都会洗手，好奇的我以为姥爷是为了干净。姥爷住在乡下，可以看到梅花飘香，梅花一瓣瓣如精灵，在冬日的乐章里，取出一曲美妙的歌。就在那一年的冬天，沉浸在喜悦中的我听到了噩耗，在睡梦中惊醒，母亲说：“姥爷不在了。”我不“明白”。但从此以后，没有人再为我推秋千，我也长大了，学会自己打秋千。当我再次坐上秋千是，我感到了孤独，像是失去了什么，又像是心被一点点的侵蚀，无法恢复。姥爷，您在天堂还好吗，您保佑你的孙女健健康康的成长，你有没有寒冷，不要忘记戴手套，我终于知道你并非是爱干净，而是手冻僵了放到热水里洗洗。在外边你的手是很疼的吧，而你沉浸在爷孙快乐中，忘记了手痛，更忘记了病痛的折磨。又是梅花飘香时，回忆着我与他一起打秋千，回忆着他教我下象棋，回忆着我与他在树下背诗词，我流泪了，（冬天来了作文）不知是风吹还是思念。北国，留下我最美好的回忆，也让我失去了一份幸福，梅花顺着雪的飘落而散下，我想念着，想念着，想念着姥爷如梅一样在我心中怒放。盼老师给予我养料，是我迅速生长。

一会儿......一会儿......造句如下：1、天上的大雁一会儿排成一个人字，一会儿排成一个一字，像一个人在练书法。2、一会儿刮风，一会儿下雨，这天气真别扭。3、你一会儿要学画画，一会儿又要学摄影，不正是朝三暮四的态度吗?4、塞尔登一会儿跳到这边，一会儿跳到那边跑着，搞乱和干扰他们的目标。5、他这人真是莫名其妙，一会儿挑剔这个，一会儿挑剔那个。6、灯下的影子一会儿变长，一会儿缩短，可真有趣。7、一会儿想学英语，一会儿想学日语，这样朝三暮四，很可能一门都学不好。8、她的情绪变化无常，一会儿放声大笑，一会儿小声哭泣。9、他一会儿唱歌，一会儿哼着小曲，不正之风就走了二十多里路。10、夏天的天气是变幻莫测的，一会儿晴天，一会儿阴天，一会儿瓢泼大雨，真是变化无穷。11、过年家里来了不少客人，忙的我一会儿倒水，一会儿拿水果，一会儿又开电视的。12、他们两个在一起呀，一会儿称兄道弟，一会儿吵得脸红脖子粗，关系咋样，谁也说不清。13、小猫钓鱼很不专心，一会儿捉蜻蜓，一会儿捉蝴蝶。14、他演得实在太精彩了，观罚席上一会儿鸦雀无声，一会儿满堂喝采。15、我都饿死了，一会儿吃鸡翅，一会儿啃猪蹄，忙的不亦乐乎。

示范区别不大点的，其实我觉得玫瑰有什么品质？人在加起来，然后张写着会更好

按题意造句：高天流云大雁飞，一会儿排成“一"，一会儿排成“人"，声声鸣往南飞。

造句指懂得并使用字词，按照一定的句法规则造出字词通顺、意思完整、符合逻辑的句子。依据现代语文学科特征，可延伸为写段、作文的基础，是学生写好作文的基本功。造句来源清俞樾《春在堂随笔》卷八：“其用意，其造句，均以纤巧胜。”夏_尊叶圣陶《文心雕龙》四：“造句也共同斟酌，由乐华用铅笔记录下来。”下面为您提供关于【用一会儿一会儿造句该怎么造】内容，供您参考。1、天上的大雁一会儿排成一个人字，一会儿排成一个一字，像一个人在练书法。2、一会儿刮风，一会儿下雨，这天气真别扭。3、他这人真是莫名其妙，一会儿挑剔这个，一会儿挑剔那个。4、塞尔登一会儿跳到这边，一会儿跳到那边跑着，搞乱和干扰他们的目标。5、一会儿想学英语，一会儿想学日语，这样朝三暮四，很可能一门都学不好。6、灯下的影子一会儿变长，一会儿缩短，可真有趣。7、你一会儿要学画画，一会儿又要学摄影，不正是朝三暮四的态度吗？8、他一会儿唱歌，一会儿哼着小曲，不正之风就走了二十多里路。9、她的情绪变化无常，一会儿放声大笑，一会儿小声哭泣。10、过年家里来了不少客人，忙的我一会儿倒水，一会儿拿水果，一会儿又开电视的！11、他们两个在一起呀，一会儿称兄道弟，一会儿吵得脸红脖子粗，关系咋样，谁也说不清。12、夏天的天气是变幻莫测的，一会儿晴天，一会儿阴天，一会儿瓢泼大雨，真是变化无穷啊！13、我都饿死了，一会儿吃鸡翅，一会儿啃猪蹄，忙的不亦乐乎。14、小猫钓鱼很不专心，一会儿捉蜻蜓，一会儿捉蝴蝶。15、春天的天气像娃娃的脸，一会儿冷，一会儿热。16、沙漠中的天气真是变化无常，一会儿晴空万里，一会儿飞沙弥漫，天昏地暗。17、她的心情一会儿高兴一会儿绝望。18、他演得实在太精采了，观_席上一会儿鸦雀无声，一会儿满堂喝采。19、你能稍等一会儿吗，就一会儿？20、你一会儿想学弹钢琴，一会儿又说想当作家，一会儿又变成踢足球，这样朝三暮四，将来只能是一事无成。句子是语言运用的基本单位，它由词或词组构成，能表达一个完整的意思，如告诉别人一件事，提出一个问题，表示要求或制止，表示某种感慨。它的句尾应该用上句号、问号或感叹号。造句的方法一般有以下几种：1、在分析并理解词义的基础上加以说明。如用“瞻仰”造句，可以这样造：“我站在广场上瞻仰革命烈士纪念碑。”因为“瞻仰”是怀着敬意抬头向上看。2、用形容词造句，可以对人物的动作、神态或事物的形状进行具体的描写。如用“鸦雀无声”造句：“教室里鸦雀无声，再也没有人说笑嬉闹，再也没有人随意走动，甚至连大气都不敢出了。”这就把“鸦雀无声”写具体了。3、有的形容词造句可以用一对反义词或用褒义词贬义词的组合来进行，强烈的对比能起到较好的表达作用。如用“光荣”造句：“讲卫生是光荣的，不讲卫生是可耻的。”用“光荣”与“可耻”作对比，强调了讲卫生是一种美德。4、用比拟词造句，可以借助联想、想象使句子生动。如用“仿佛”造句：“今天冷极了，风刮在脸上仿佛刀割一样。”5、用关联词造句，必须注意词语的合理搭配。比如用“尽管??可是??”造句：“尽管今天天气很糟，但是大家都没有迟到。”这就需要在平时学习中，把关联词的几种类型分清并记住。6、先把要造句的词扩展成词组，然后再把句子补充完整。如用“增添”造句，可以先把“增添”组成“增添设备”、“增添信心”或“增添力量”，然后再造句就方便多了。随着信息新媒体的发展，网络已经成为继报纸、收音机、电视之后的主流媒体，并有将其整合的趋势。网民数量的激增使得网络话题的热议和网络语言迅速成为流行语。出现了很多新现象：网络造句——当某一新闻事件在网络迅速流传之后，新闻事件中的某一具有代表性的词语，在网友们的推广下，成为造句的主体，并迅速在网络流行展开。比如李刚事件中，我爸叫李刚成为流行语，以它进行的造句活动在网络铺开。例如：窗前明月光，我爸是李刚；给我一个李刚，我能撑起整个地球等。而在360与腾讯的3Q网络大战之后，一句“我很艰难的做出决定”也迅速流行。这类造句的特征主要是将已有的诗句、文章等进行改变而成。

　　在我们的家乡，随处可以看到高大挺拔的白杨树。每当我看到它们，就会油然而生一种喜爱之情。　　春天来了，白杨树的树枝上长出了棕色的苞蕾，没过几天，就长出了两寸长的小穗穗，看起来就像毛毛虫一样。春风一吹，“毛毛虫”纷纷飘落下来，这时候，我们的恶作剧就开始了！我抓起一把“毛毛虫”握在手心里，轻手轻脚地走到一个同学身后，悄悄地放在他的肩膀上，然后猛地一叫他的名字，他在扭头的一瞬间发现了“毛毛虫”，顿时声竭力嘶地尖叫起来，连忙扭动肩膀，飞快地跑起来，逗得同学们哈哈大笑。　　阳光照耀着白杨树，春雨滋润着白杨树，白杨树抽出了嫩绿的叶片，密密层层闪着亮光，充满了勃勃生机。　　夏天，枝繁叶茂的白杨树像一把绿色的大伞，为人们送来了一片绿荫。小鸟在树叶间欢唱，人们在树荫下乘凉，微风吹拂，白杨树哗啦哗啦地唱起了歌。　　秋天，白杨树的树叶变成了金黄色，秋风一吹，满树的黄叶像黄蝴蝶一样争先恐后地飞入大地妈妈的怀抱，地上像铺了一层黄地毯，走在上面软绵绵的，发出沙沙的响声。我们在树下捡落叶、做游戏，白杨树下留下了我们的欢声笑语。　　冬天，赤裸裸的白杨树显得更加挺拔、高大了，他们就像一个个钢铁战士，守护着我们的家园。没有了树叶的遮掩，一个个鸟巢清晰可见，每次回姥姥家，我都会坐在车上数鸟巢。透过车窗往外看，高高的白杨树上露出一个个由树枝搭成的鸟窝，大的、小的、远的、近的……看起来乱蓬蓬的，稳稳地安在树杈上，我不禁赞叹白杨树的伟大无私，它为鸟儿遮风避雨，给小鸟一个安全的家，真是小鸟的好朋友。　　啊，家乡的白杨，我爱你！

1 提子最喜欢结伴同行，挤着，挨着，笑着，闹着。 2 鱼儿们摆动着双手，与同伴们嬉戏玩闹着。它们亲吻着水面，那双充满好奇的眼睛仿佛想看看陆地上的世界。它们在荷叶下乘凉；在听蜻蜓讲故事；在与舞伴们踏着轻快的舞步… 3 蜜蜂们围着她们嗡嗡地闹着，正在辛勤地工作；特别是那几枝不知名的树梢上，挂满了紫红色的花朵，在风中摇曳，走近细看，枝头上已长出嫩绿的心形的小叶片儿，犹如随风飘扬的云彩，似乎一眨眼就会从你眼前飘走。 4 春风化雨，春雨戏风。他们嬉闹着，欢笑着，不知不觉荡涤了污浊的心灵。同时将纯洁的种子撒向大地，使纯真无邪的童心在世间开花结果。 5 蜜蜂在粉红的杏花间闹着，艳丽夺目的蝴蝶也在枝头上翩翩起舞，金翅鸟们在嫩嫩的榕树上窃窃私语，山鸡在初醒的山岗上欢笑。真是春光融融、春潮滚滚的时候啊！ 6 到这里来找你 我是出于无奈 孩子吵着闹着要上这个学校。 7 他看到有利可图 就一个劲地闹着要参加新产品鉴定会。 8 蜜蜂在花丛嗡嗡地闹着。 9 只有在离不开她时，我才会跟她闹着要分手。 10 与其热闹着引人夺目，步步紧逼，不如趋向做一个人群中真实自然的人，不张扬，不虚饰，随时保持退后的位置。心有所定，只是专注做事。 11 表哥最爱捕风捉影了 等你揭穿了他的谎言 他就说是闹着玩的。 12 要是哪天我胡闹着和你分手了，我发信息试探你还喜欢不喜欢我。我希望你能这么对我说：玩够了没？玩够了就回来，下次别闹了。 13 成双成对和三五成群的人们嬉笑打闹着，lishixinzhi/1697116无拘无束地汇入川流不息的人群之中。 14 街道，隔壁的冰激凌店，路对面的几家咖啡馆，叫闹着挨门逐户跑来跑去的孩子们。 15 与其热闹着引人夺目，步步紧逼，不如趋向做一个人群之中真实自然的人，不张扬，不虚饰，随时保持退后的位置。心有所定，只是专注做事。 16 你们的形象都巧妙地避开了这几个形容词，长得跟闹着玩呢。 17 秋天，天特别地蓝，像蓝宝石似的，也特别的高。像要飞走似的。一群大雁从北边飞来，像无数奇妙的黑点，一会儿排成‘‘一""，一会儿排成“人”字。近了，近了，它们说笑着，嬉闹着，快活地向南飞去。 18 偶尔，坐进去，女主人便会拿出自己家里的果盘请不知名的小客人吃。泡茶，极尽地主之宜的热情招待新年送祝福的小财神们。拜年的小朋友一路上吃着，玩着，叫着，闹着，笑着lishixinzhi，幸福的声响一直延续到午饭。 19 雨中，一阵清凉，拂身而过，留下的已是久久的回味，满天星突然在夜空中绽放，香气流动。弥漫，让人心旷神怡，星型花朵拥挤着，欢闹着，正如天上的繁星，闪光在黑夜之中。 20 当太阳渐渐爬上了天空的高处，那种蓝色，不再那样的深，慢慢变淡了。不知不觉，云彩和微风追逐打闹着出现在了天空中。那明媚的阳光，给天空上了一层柔美的暖色，很安逸很闲适。 21 夏日里，清清的小河成了孩子们避暑的好去处，你看，他们在水中嬉闹着，一会儿打水仗，一会儿扎猛子摸鱼，玩得十分开心。 22 那荷叶既像一把把倒撑着的伞，又像小女孩旋转的衣裙，密密麻麻高高低低地布满整个池面，几乎看不到水。“沙沙沙”，这是荷叶在挤着闹着。 23 索溪像是一个从深山中蹦跳而出的野孩子 一会儿缠绕着山奔跑 一会儿撅着 *** 赌着气又自个儿闹去了。它尤其爱跟山路哥哥闹着玩：一会儿手牵手 并肩同行；一会儿横铲一脚 将山路拦腰截断。 24 我深爱着秋天，儿时的我就用稚嫩的思想播种了秋的色彩，闲暇时，我喜欢用自己的油画棒将秋涂抹成五颜六色的，但又觉得十二色描绘不出她的美丽来，于是就哭着闹着要妈妈给我买回更多颜色的画笔。 25 山雨蒙蒙，好不调皮，远远望去，那连绵的山犹如舞动的龙，获得了水的芳心。以无尽的温柔缠绵着，嬉闹着。四面环水，一条条碧绿的丝带飘着，雨也就特别爱凑热闹，来得令人措不及防，去的让人意犹未尽。 26 我来的时候是个孩子，他有那么多孩子气的念头所以才哭着喊着闹着要来，他一来一见到这个世界便立刻成了不要命的情人，而对一个情人来说，不管多么漫长的时光也是稍纵即逝，那时他便明白，每一步每一步，其实一步步都是走在回去的路上。 27 爸爸心爱的君子兰开了：有的已经绽开，大概是等不及了，长长的花朵是橙红色的，相互间笑着闹着，热烈奔放；有的也已经胀得鼓鼓的，像船舱，满装生命的酒酿，似乎一触即破。 28 秋吹着古老的风笛掠过树叶，叶儿仿佛受到了感染，你催促着我，我催促着你，笑着，闹着，从母亲的怀抱中挣脱。“我们长大了”，空气中满是叶儿幸福的呼喊。 29 看那滔滔的江水时而奔腾不息，翻滚着，咆哮着，像一个发怒的巨人；时而缓流轻泻，嬉笑着，欢闹着，像一个活泼美丽的女子。 30 今日立秋，短信对你暗送秋波！收到此祝福，你的心情将秋高气爽，收获好比秋天果实硕果累累，烦恼同秋风扫落叶般干净，幸福还闹着跟你秋后算账！

“没有花香，没有树高，我是一个无人知道的小草！”这真切地唱出了小草的心声。小草嫩绿着无私地衬托着鲜花，让花儿出尽了风头。花儿在风的鼓动下，婀娜着身段，笑着脸，打开心扉，散发着浓郁的芳香。花香打着暧昧的手势，喃喃自语，用秋波勾引着羽翼蹁跹的彩蝶，觊觎演绎出热恋的花事。小草羡慕地相随在花儿左右，扶侍着，但没有气馁，心想花期苦短，而我长久地陪伴大地，头顶着蓝天，笑看着四季。同时，多情的小草温柔地染绿大地，默默地伴随大树，却从不与大树争抢空间。娇小的温柔与高大的伟岸相恋着，携手和-谐地美化着人间。春天，小草争脱束缚，拼命地从田野里钻出嫩芽，唤醒了沉睡的苍茫的大地。小草带着绿，携着清新，将春天的气息告诉人们。夏天，小草的绿意被风雨侵蚀的退了色，娇嫩的风韵荡然无存，苍老许多。然而小草却成熟了，虽然没有了青睐的目光，但是小草依旧默默地、艰难地吐着仅存的绿，点缀着大地。秋天，朴实的小草为了配合丰收的景象，也换上了耀眼的金色的外衣，与金黄的沉甸甸的稻穗和丰满的涨红脸的高粱等齐辉相映。冬天，小草历尽风霜，无奈地枯荣了。虽然小草没有青松、红梅那样的傲霜斗雪的气魄，但是小草是顽强的、忍耐的，将生机暂存起来，积存能量，等待时机重生。小草伟大的性格不由地让人想起了无数为新中国成立，而抛头卢、洒热血的革命先烈；联想到为国家安宁、人民安居，头顶烈日，正在戍边的战士；回想起当年“泥巴抹满裤腿、汗水湿透衣背”的抗洪抢险救灾的威武之师。他们不正象大地上生生不息的小草吗？小草默默奉献的精神，不正象为培育祖国花朵而辛勤耕耘的园丁吗？人民教师用知识的琼浆灌注学子、成就学子，而他们却因常年站立讲台、备课至深夜，而呕心沥血。小草的平凡品格，让人想到了那些默默无闻、吃苦耐劳、无私奉献的劳动者和农民工，他们吃着“土豆白菜”，睡着“木板床”，却用他们带着老茧的双手建起了漂亮的高楼大厦，为人们提供了温馨的住宅；他们为了他人的温暖、为了子女能实现大学梦，冒险下井挖煤。其实，我们大多数人都是祖国大花园中的一颗颗小草，都在默默地干着本职工作。正是有这千千万万的劳动者的奉献，才使国家更加繁荣，人们生活更加殷实。专家、学者重要，这是必然，但是没有平凡的劳动者实施科技成果的进化也是枉然。所以，如小草一般的劳动者同仁人志士同样的重要，同样的伟大！小草，你是平凡、默默、无私的化身，没有你，就显不出花的美丽，没有你就显不出树的高大。天地间你承上启下，撒绿散香的平凡里，彰显你的伟大：你没有青松的高傲，你不嫌弃土地的贫瘠，你不在意人们的践踏，你不畏高山险阻，石缝倩影挺拔，你不怕北风呼啸，“疾风知劲草”，“野火烧不尽春风吹又生！”