随机变量 期望 总体 的关系

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)

你好！很高兴为你解答，~如果你认可我的回答，请及时点击【采纳为满意回答】按钮~~手机提问者在客户端右上角评价点“满意”即可。~~你的采纳是我前进的动力~~祝你学习进步！有不明白的可以追问！谢谢！~

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

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

　　“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？

1.对人的言语行动加以不必要的限制。 2.造句：他看见生人，显得有点儿拘束。 3.他为人处事十分洒脱，即使在生人面前也从不拘束。 4.她性格腼腆，见了生人有点儿拘束。 5.不要把学生拘束得像个木头人。 6.你别太拘束了，大方一点。 7.一本正经会让别人觉得非常拘束。 8.今天他来是我家的客人，可他却说说笑笑，毫不拘束，还不让别人吃这吃那，简直是反客为主了。 9.瑕不掩瑜，这画面结构虽然有些拘束，仍然不失为一幅名作。 10.第一次表演节目，他们有些拘束。 11.他平时豪放不羁，今天突然拘束起来。 12.清代的诗人，往往受唐宋名家所拘束，黄仲则可谓少数能自出机杼、独树一帜的诗人。 13.贝伦森是个异想天开，不受拘束的人。

抬头仰望树梢，灯光有些晃眼，叶儿耷拉着隐匿在黑暗中。似乎少了些什么，我暗暗慨叹。因为，记忆中的梧桐似乎并不是这样的。还记得，小学的操场边也挺立着一棵梧桐。我总爱在大课间时呆呆地站在树下，抬起头，迎着被揉碎的阳光，细数每一片树叶。我记不清曾数到多少，或许是上百，或许是上千，但这只有那时稚嫩的我才做的出来。我记得它太高了，高得望不到树顶，高得能直入云端！

拘束：指不自在，拘谨而显得不自然。近义词有管制、管束、束缚、约束、拘谨、管理。 拘束的造句： 1、拘束和自由是不可分割，却又永远相对的。 2、人们总是因为被拘束而更加希望得到自由。 3、因为拘束自由才更加可贵，而拘束又是不能摆脱的。 4、如果没有了拘束，那么自由便不会那么可贵。

有外人来我家，我做什么都很拘束

《大海》轮船缓缓移动着，天也跟随着一起移动。这时候对海阔天空这个词才真正有一些理解。风迎面吹过来，沁入心底，凉凉的，把酷暑的炎热一点点带走。海水卷起一层层浪花，那一朵朵浪花，就像欢快孩童相互追赶着，尽情的在浩瀚的海面上撒欢。风从远处带来了许许多多的尘土和污垢，肆意撒向海面，海浪把它们卷起，神奇的变幻出新的面容，而又保持着自己蔚蓝的颜色，保持着自己的美丽和干净。海上常常飘来一堆堆浪渣，大海悄悄把它吞没了，毫无声息，仍然荡着微微的波，笑迎着飞来的一切。坐在轮船上，就像从海的头顶上经过，海水把我们托得高高的，欢欣鼓舞的把我们送过一程又一程，回过头马上又将自己被轮船揉乱的头发整理的顺顺滑滑，不留下一丝痕迹。安安静静的了望着天空。百川向大海奔流，大海高兴的迎接着，挽着她们的手，欢快的向辽阔中心奔去，河水在大海中立刻有了一个博大的心怀。涓涓的溪流，日日夜夜想成为大海里的一员，因此向着大海终身奔流不息，是大海那无限的宽广产生了吸引力，让溪水那么执着。大海接受着种种打击，接纳了无数的风风雨雨，经历了多少的历史的变迁，却没有留下任何历史的痕迹，没有留下一个人的脚印，她世世代代不变，年年月月依旧，保持着自己的模样，坚持着自己的原则，用浩瀚的胸堂接受世间的千变万化、万事万物，用一样的眼光看着世间冷暖，用一样的脚步走过春夏秋冬。经过大海时，眼望着海水与天相接的地方，你看，天是那样低，水是那样蓝，蓝蓝的海水就荡漾在心里，心跳缓缓的，悠悠的，有一种说不出的舒畅，心中就像没有云彩的天空一片，宽了、静了，渐渐的觉得人活着是多么好。从大海来到陆地，看着对面走过来的人是那么和善，那么亲切，路边炸油饼的锅里，那黄澄澄的油饼在舞蹈，散发出阵阵香味，菜农们堆放在路边的那一框框蔬菜青翠欲滴，叶面上还滚动着水珠儿，充满了新鲜活力，世间的一切都是那么有意义。辽阔的大海，真是魅力无穷，宽容就是这大海的胸襟，就是这大海的气魄，就是大海的灵魂。它接纳了世间许多的风风雨雨，它荡涤了一切想侵蚀她的尘埃污垢，始终用一面平镜对着每天都有千变万化的天空。人生常常也会有很多的不如意，其实那一切的不如意，就像是海上的漂流物，接受它，容纳它，吞没它。能宽容一切，一切就改变了，一切就平静了，一切就过去了。人生何必太苛求，珍惜了眼前的拥有，眼前的拥有就变成了一种享受。谅解了错误，错误不会回过头来再把你带走，宽容了别人也就宽容了自己。人常常对着生活笑笑，生活也就常常笑对你。从大海上回来后，大海那辽阔气势常在脑海里闪现，面对大海，皱起的眉头慢慢散开。

借物抒情作文500字打我上学起，便有了那只猫，它整日陪伴着邻家的老人，共享着天伦之乐，老人把猫喂养得像个公主，那猫似乎也懂老人的心思，有时乖巧的不得了。大家都喜欢它。有时下午放学回家，便可看到猫在老人腿下窜来窜去，老人乐呵呵笑着，阳光此时灿烂得照亮了每个人心头，中间开出了一朵花，里面注满了生命的美好与快乐!那猫渐渐长大，蓬松的毛变得有些清亮，一圈一圈淡黄色的印记，裹着它的腰上，四条细长的腿长的越发秀美，此时真的更向个公主，老人对猫也更加关爱，细细想，有时甚至觉得人与猫亲密得更像一家子，此时，因为这只猫，不只是老人，整栋楼都被它带动得活了起来，心中不时扬抑起那快乐的身影。那时，甚至汗水都是甜的。可是，岁月的脚步总是叩击着命运的钟声，在一个异常寒冷的冬天，老人的家被儿女们搬走了，而那只猫就这样的被抛弃了……那猫却认为是在和老人捉迷藏，在楼道内上跳下窜，可此时，除了呼啸的寒风外，楼道内昏黑的恐怖似乎能吞噬一切生灵，昏暗的灯光在风中摇摇欲坠，凛冽的寒风把猫的毛扭成了冰针，猫用微微颤抖的声音轻轻叫着，诉说着被撕裂的悲伤与无助。它用头缓缓撞击着门，长年来，友谊的锁链紧紧系在老人与猫的心上;此刻，命运也在叩击着老人的心门，里面，是一颗孤独的心。绝望之后，便是堕

拘束[jū sh] 词语解释：拘束，是指不自在，拘谨而显得不自然的意思。 反义词：大方、放松、洒脱 用拘束造句 1、但当你认为自己自由时，却发现自己还是被拘束的。 2、现在很多大学生毕业后去应聘单位面试时对自己很没有自信，举止很拘束。 3、初来我的家里，她显得有点拘束，手很不自然地放着。 4、人们总是因为被拘束而更加希望得到自由。 5、现在的中学生面对考试压力很消沉，都自我拘束，我们应该学会自我放松 6、如果没有了拘束，那么自由便不会那么可贵。 7、一进入这个会场，他就感到很压抑，四面都是人，没有一个认识的，他不禁拘束起来 8、这让人们更加渴望自由，更加厌恶拘束。 9、因为拘束自由才更加可贵，而拘束又是不能摆脱的。 10、大家都别拘束，就当自己家一样。 11、既然我们出来游玩，就别有太多的拘束，抛开烦恼，全身心的去感受大自然吧。 12、他已不再感到拘束，开始笑起来。 13、今天班上开家长会，妈妈和我一起在教师上了一节课，我总觉得很拘束。 拘束的反义词 中文发音：拘束［jū sh］ 词语解释：拘束，是指不自在，拘谨而显得不自然的意思。 反义词：大方、放松、洒脱 用拘束造句 1、但当你认为自己自由时，却发现自己还是被拘束的。 2、现在很多大学生毕业后去应聘单位面试时对自己很没有自信，举止很拘束。 3、初来我的家里，她显得有点拘束，手很不自然地放着。 4、人们总是因为被拘束而更加希望得到自由。 5、现在的中学生面对考试压力很消沉，都自我拘束，我们应该学会自我放松 6、如果没有了拘束，那么自由便不会那么可贵。 7、一进入这个会场，他就感到很压抑，四面都是人，没有一个认识的，他不禁拘束起来 8、这让人们更加渴望自由，更加厌恶拘束。 9、因为拘束自由才更加可贵，而拘束又是不能摆脱的。 10、大家都别拘束，就当自己家一样。 11、既然我们出来游玩，就别有太多的拘束，抛开烦恼，全身心的去感受大自然吧。 12、他已不再感到拘束，开始笑起来。 13、今天班上开家长会，妈妈和我一起在教师上了一节课，我总觉得很拘束。 用拘束的反义词造句 大方：她穿上这件衣服，显得落落大方。 放松：小明利用深呼吸放松了自己紧张的精神 洒脱：你穿那件新连衣裙看上去时髦而洒脱。 【扩展阅读：反义词的辨析及运用】 一、反义词就是两个意思相反的词，包括：绝对反义词和相对反义词。分为成对的意义相反、互相对立的词。如：真-假，动-静，拥护-反对。这类反义词所表达的概念意义互相排斥。或成对的经常处于并举、对待位置的词。如：春-秋，黑-白，高山-平地。这类反义词没有矛盾对立关系，但对比鲜明。 二、运用反义词，可以揭示事物的矛盾，形成意思的鲜明对照和映衬，从而把事物的特点深刻地表示出来。多组反义词连用，可以起到加强语气、强调核心意思的作用。反义词可以构成对偶、映衬的句子，使语言更加深刻有力。在句子中恰当地运用反义词，可以形成鲜明的对比，加强了语言的表现力，给人留下深刻的印象。例如：虚心使人进步，骄傲使人落后。 三、恰当地使用反义词，可以把对立的事物和概念放在一起，互相对应、映衬，使人们在鲜明的对比下认清事物的是非、善恶、轻重、缓急，可以收到良好的表达效果。如人固有一死，或重于泰山，或轻于鸿毛。利用两对反义词：重和轻、泰山和鸿毛对比，使人获得深刻的印象。 四、从词的性质去找。词按性质又分为名词、动词、形容词等。一对反义词的词性必须是相同的。如黑暗是形容词，它的反义词也应是形容词光明，如果用亮光就不对了。因为亮光是名词。 五、从词的范围去找。反义词所指的范围应该是相同的，如强壮是指人的体质，它的反义词应找瘦弱，而不能找软弱。 六、反义词反映客观事物的矛盾对立关系，因此，要揭露事物的矛盾，说明事物的对立关系，总离不开反义词。反义词在造句构词上都有一些作用。第一，正反对照，突出矛盾。利用反义词把两件相反的事物放在一起，形成对照，矛盾对立的现象可以表现得更鲜明，使得黑白分明，是非清楚。 七、反义词所包括的范围相当广泛，它在语言中起着对比、衬托和强调的作用。准确地选择反义词，可以把不同的现象更鲜明地对立起来，把某一现象的对立性深刻地揭露出来，从而使思想表达得更准确、更严密。 关于拘束的句子 如果没有了拘束，那么自由便不会那么可贵 1、在朦胧的月色下，我把父亲完整地默读了一遍，梦中见他微笑地望着我，他背后的背景是，一棵大树，在狂风暴雨中，保护着一棵脆弱的小树 2、父亲是山，父爱是水。他把所有的恶魔赶走，留下了一边片光明。父亲是诗，父爱是韵。是他让我们的生活更美好。 3、父亲的爱总在严厉中绽放出;父亲的爱总在你需要的时候才来临。父亲的爱总是让我们不得理解，但是我们完全理解时才知道父亲的良苦用心。 4、父亲是一个擎天的巨人，为我撑起一片生活的空间。父亲像一座大山，担起所有的重担，让我活得轻松安然。父亲像一把雨伞，遮住所有的风吹雨打，留给我一片晴暖。父亲像一轮太阳，照亮我的心田，让我永远阳光灿烂。 5、人们常说父爱如山，可在我看来，我的父亲对我的爱，并非完全如山那样严峻，有时却如水那样温柔。 6、父亲站在岸边，看着组成他整个青春的一个个零散的日日夜夜像流水一样从眼前似恒定的速度不可挽回地溜走。 7、父亲的一言一行使我受益匪浅，惭愧终生。因为我觉得父亲永远比我崇高。 8、父亲是个坚强、乐观的人，尽管父亲从前受过很多的磨难。我一直读不懂父亲的这份坚强源自何处，直到现在。 9、我感受到了父爱的温暖，我从身体到心灵，每一刻我都在父亲温暖的怀抱里成长着他如同一朵茉莉花，时时刻刻散发出淡淡的芳香。他，平凡、朴素，却是伟大的 10、如果没有了拘束，那么自由便不会那么可贵。 11、父亲是一个坚毅冷峻的男人，似乎永远不会屈服。但是，父亲却愿意低下头让我坐上他的肩头，而又乐此不疲。 12、父亲他长着一头乌黑的头发，一双大眼睛炯炯有神，再加上一对浓黑的眉毛显得十分的有神。父亲非常爱上电脑，一双有力的大手在键盘上运动自如，像两只蝴蝶在上面翩翩起舞。 13、他总是抽烟。我看着他暗黄的面孔，想着他的脸是否就是被烟给熏黄的。他的食指和中指夹着一根烟。有的时候是利群，有的时候是黄鹤楼，有的时候又是中华。他抽烟的姿势特别优美，拿着烟深深吸一口，然后缓缓的，仿佛品味这烟的味道一般，久久才吐了出来。那烟圈在空中的萦绕，是一种极为寂寞的弧度。 14、父亲对我的爱是全面的，是无微不至的。 15、父亲，比海洋更广阔的是天空，比天空更广的是你的心胸，你额上的皱纹和头上的银发记载着坎坷，你的一生就是一首瑰丽的诗。 16、爸爸，是一个神圣的称呼，它的爱是隐形的，但是它的爱又是最感人的! 17、父亲虽不善表达，却是个感情质朴的人。曾经在很长的一段时间里，父亲在我的心目中像一尊冷峻而遥远的雕像。 18、我的父亲是一位配货车司机，他有着一米八多的大个，平凡的脸庞上饱含了每天出车的辛苦与艰辛，他有着一双明亮的眼睛但经过每天的风吹雨打明亮的眼睛上也挂有了一丝灰暗，一张大大的嘴巴整天嘻嘻哈哈的好像没有一丝忧愁。 19、在我成长经历中，爸爸为我付出了伟大的爱，一件件，都令我难以忘怀，令我感动，令我敬佩。 20、我的父亲是个平凡的父亲，我也是个平凡的孩子，我的父亲就像每个平凡的父亲爱他们平凡的孩子一样爱我。我们之间没有许许多多感人肺腑的事迹，也没有什么催人泪下的惨痛现实。但，有一点它是事实：我爱我的父亲，我的父亲也爱我。 21、既然我们出来游玩，就别有太多的拘束，抛开烦恼，全身心的去感受大自然吧。 22、但当你认为自己自由时，却发现自己还是被拘束的。 23、多次来我的家里，她渐渐显得不拘束了，手也能自然地放着了。 24、他一点也不拘束，十分大方。 25、人们总是因为被拘束而更加希望得到自由。 26、因为拘束自由才更加可贵，而拘束又是不能摆脱的。 27、大家都别拘束，就当自己家一样. 28、一本正经会让别人觉得非常拘束。 29、这让人们更加渴望自由，更加厌恶拘束。 30、现在的中学生面对考试压力很消沉，都自我拘束，我们应该学会自我放松。 清脆的意思和近义词反义词造句 【中文】：清脆 【读音】：qīng cu 【清脆的意思】：（声音）清楚好听。 【近义词】：清亮 【反义词】：浑厚、沙哑 【清脆造句】 1、山上传来了清脆悦耳的歌声。 2、清脆的骨头咬裂声，比世界上任何的音乐都要好听。 3、天下起雨来，滴滴答答，撞在玻璃上，寂寞清脆。 4、喜欢春天清晨的鸟鸣，清脆动听很是舒心。 5、那个风铃发出很清脆的声音。 6、玻璃酒杯彼此撞击，发出清脆、利落的声音。 7、你清脆悦耳的声音，是我前进的动力。 8、她清脆的惊叫和玻璃一起碎裂在空气里。 9、花枝上绕着的金铃儿再无往日响的清脆从容。 10、真的，就算童年可以找回，也找不回那串清脆的风铃。 11、我在小城听雨，雨落青石，似你举棋落子那清脆一击。 12、一遍遍念你的名字，清脆响亮干净利落，有点翘舌，有点怜爱。 13、睡意如时光，总易被偷走，只有月色依旧清脆，仿佛有了声音。 14、你转身离开时，有没有听见一种清脆的声音？那是心碎的声音。 15、家乡清晨的空气总是这样的清纯几净！金黄的原野，清脆的歌喉，还有那熟悉的一草一木，触景生情 16、窗外摇曳着紫色的风铃，像你清脆在耳边的声音。我说对你的爱已经远去，你会不会也相信。 17、咦？是谁在说话？这么清脆悦耳动听？ 是一只神奇的白猪 18、或许是一阵风雨的洗礼，才使心与心之间的碰撞更为清脆响亮，更为晶莹绚丽。 19、为什么同样遇到好笑的事别的女生清脆的笑几声就完了，你却像个哮喘的驴一样停不下来 20、约束不了风所以连呼吸都很小心翼翼，记忆像是装上了风铃，越是安静越是清脆。 21、不是每句对不起，都能给你一个没关系，有时候会是一个清脆的巴掌。 22、喧嚣的都市，难以听到清脆的鸟鸣，浮躁的社会，难以看到纯净的眼神。 23、她们的微笑像夜空中的花朵一样温柔，她们的声音像手镯的闪光一样清脆闪耀。