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双色球六减二测红法
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一.平均值的计算公式：
1.质心公式即重心公式，也即平均值的计算公式，
2.重心值即6个红球每个位置上的平均值。实际上是最后五期开奖号码6位红球按纵向每纵相同位置5个红球相加之后的和值再除以5后得到的均值，
3.公式非本人原创，关于重心值即平均值的取值，我自己本人更加看好直接取最后期开奖的6个红球号码作为公式计算的质心值也即平均值，会比较合理一些。
二.标准差具体计算公式：
1.先计算求出6位红球各位的平均值，
2.具体计算公式如下：
标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根)
假设这个红球的平均值是m，那么这个红球的标准差值为：
方差公式：
s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2]
再开方，取其平方根值。方差（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
方差是衡量源数据和期望值相差的度量值
方差的定义
[url=]编辑[/url]
设X是一个随机变量，若&&
存在，则称&&
为X的方差，记为D(X),Var(X)或DX。
称为方差，而&&
称为标准差（或均方差）。它与X有相同的量纲。标准差是用来衡量一组数据的离散程度的统计量[2] 。
方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大。否则，反之)
若X的取值比较集中，则方差D(X)较小,若X的取值比较分散，则方差D(X)较大。
因此，D(X)是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。方差的种类及计算编辑
离散型方差
离散型方差的计算式为：
&&，其中&&。
而将上式展开后可得：
连续型方差
连续型方差的计算式为：
&&，其中&&。
将上式展开后可得：
而一般情况下使用下面的公式进行计算：
方差的性质编辑
1.设c是常数，则
2.设X是随机变量，c是常数，则有
3.设 X 与 Y 是两个随机变量，则
D(X+Y)= D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)
D(X -Y)= D(X)+D(Y)-2Cov(X,Y)
特别的，当X，Y是两个不相关的随机变量则
D(X+Y)=D(X)+D(Y),D(X-Y)=D(X)+D(Y),
此性质可以推广到有限多个两两不相关的随机变量之和的情况。
4.D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c，即X=c,a.s.其中E(X)=c。
5.D(aX+bY)=a2DX+b2DY+2abCov(X,Y)。
随机变量的期望和方差编辑
X服从两点分布，则
X服从超几何分布，即&&，则
X服从二项分布，即&&，则
X服从泊松分布，即&&,则&&
X服从均匀分布，即&&,则&&,
X服从指数分布，即&&, 则
X 服从正态分布，即&&, 则
X 服从标准正态分布，即&&, 则
求正态分布的数学期望&&方差
设&&,求E(X),D(X).
令&&,由于&&，所以&&,已知E(Z)=0,D(Z)=1,从而
已知某零件的真实长度为a，现用甲、乙两台仪器各测量10次，将测量结果X用坐标上的点表示如图：
甲仪器测量结果：
乙仪器测量结果：全是a
两台仪器的测量结果的均值都是 a 。但是用上述结果评价一下两台仪器的优劣，很明显，我们会认为乙仪器的性能更好，因为乙仪器的测量结果集中在均值附近。
由此可见，研究随机变量与其均值的偏离程度是十分必要的。那么,用怎样的量去度量这个偏离程度呢?容易看到E[|X-E[X]|]能度量随机变量与其均值E(X)的偏离程度。但由于上式带有绝对值,运算不方便，通常用量E[(X-E[X])2] 这一数字特征就是方差。
方差是实际值与期望值之差平方的平均值，而标准差是方差算术平方根。[3]&&在实际计算中，我们用以下公式计算方差。
方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数,即&&，其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s^2就表示方差。
而当用&&作为样本X的方差的估计时，发现其数学期望并不是X的方差，而是X方差的&&倍，&&的数学期望才是X的方差，用它作为X的方差的估计具有“无偏性”，所以我们总是用&&来估计X的方差，并且把它叫做“样本方差”。
方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差，记作S2。 在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。
公式可以进一步推导为：&&。其中x为这组数据中的数据，n为大于0的整数。
统计学意义编辑
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。[4]
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。
方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。方差相应的计算公式为
标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同，比方差清楚，因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。
最近进展编辑
方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度，更是揭示了样本内部彼此波动的程度，也可以理解为方差代表了样本彼此波动的期望。当然，这个结论目前是在二阶统计矩下成立。[5]标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的一组数据，标准差未必相同。计算公式编辑
标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：
为非负数值， 与测量资料具有相同单位。一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。
标准计算公式：
假设有一组数值X₁,X₂,X₃,......Xn（皆为实数），其平均值（算术平均值）为μ，公式如图1。
标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式为&&。
简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
例如，两组数的集合 {0,5,9,14} 和 {5,6,8,9} 其平均值都是 7 ，但第二个集合具有较小的标准差。
标准差可以当作不确定性的一种测量。例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值与预测值相差太远（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。
标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较小。
例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差约为17.08分，B组的标准差约为2.16分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。
如是总体（即估算总体方差），根号内除以n（对应excel函数：STDEVP）；
如是抽样（即估算样本方差），根号内除以（n-1）（对应excel函数：STDEV）；
因为我们大量接触的是样本，所以普遍使用根号内除以（n-1）。
正态分布图
正态分布图
所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一，即变异数），再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。
深蓝区域是距平均值小于一个标准差之内的数值范围。在正态分布中，此范围所占比率为全部数值之 68%。对于正态分布，两个标准差之内（深蓝，蓝）的比率合起来为 95%。对于正态分布，正负三个标准差之内（深蓝，蓝，浅蓝）的比率合起来为 99%。
标准计算公式 假设有一组数值（皆为实数），其平均值为：
此组数值的标准差为：
样本标准差
在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。
从一大组数值当中取出一样本数值组合 ，常定义其样本标准差：
样本方差s是对总体方差σ的无偏估计。s中分母为n - 1，是因为s的自由度为n - 1 ，这是由于存在约束条件。
这里示范如何计算一组数的标准差。例如一群儿童年龄的数值为 { 5,6,8,9 } ：
第一步，计算平均值
第二步，计算标准差
离散度编辑
标准差是反映一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精确度的重要指标。说起标准差首先得搞清楚它出现的目的。我们使用方法去检测它，但检测方法总是有误差的，所以检测值并不是其真实值。检测值与真实值之间的差距就是评价检测方法最有决定性的指标。但是真实值是多少，不得而知。因此怎样量化检测方法的准确性就成了难题。这也是临床工作质控的目的：保证每批实验结果的准确可靠。
虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。
一组数据怎样去评价和量化它的离散度呢？人们使用了很多种方法：
最直接也是最简单的方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。这一方法在日常生活中最为常见，比如比赛中去掉最高最低分就是极差的具体应用。
离均差平方和
由于误差的不可控性，因此只由两个数据来评判一组数据是不科学的。所以人们在要求更高的领域不使用极差来评判。其实，离散度就是数据偏离平均值的程度。因此将数据与均值之差（我们叫它离均差）加起来就能反映出一个准确的离散程度。和越大离散度也就越大。
但是由于偶然误差是成正态分布的，离均差有正有负，对于大样本离均差的代数和为零的。为了避免正负问题，在数学有上有两种方法：一种是取绝对值，也就是常说的离均差绝对值之和。而为了避免符号问题，数学上最常用的是另一种方法－－平方，这样就都成了非负数。因此，离均差的平方和成了评价离散度一个指标。
方差（S2）
由于离均差的平方和与样本个数有关，只能反应相同样本的离散度，而实际工作中做比较很难做到相同的样本，因此为了消除样本个数的影响，增加可比性，将离均差的平方和求平均值，这就是我们所说的方差成了评价离散度的较好指标。
样本量越大越能反映真实的情况，而算术平均值却完全忽略了这个问题，对此统计学上早有考虑，在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1），它的意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。
标准差（SD）
由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。
在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1），它是意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。
变异系数（CV）
标准差能很客观准确的反映一组数据的离散程度，但是对于不同的项目，或同一项目不同的样本，标准差就缺乏可比性了，因此对于方法学评价来说又引入了变异系数CV。
一组数据的平均值及标准差常常同时做为参考的依据。在直觉上，如果数值的中心以平均值来考虑，则标准差为统计分布之一“自然”的测量。
定义公式：其中N应为n-1，即自由度
标准差与平均值定义公式
标准差与平均值定义公式
⒈方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/(n) （x为平均数）
⒉标准差=方差的算术平方根
error bar。在实验中单次测量总是难免会产生误差，为此我们经常测量多次，然后用测量值的平均值表示测量的量，并用误差条来表征数据的分布，其中误差条的高度为±标准误。这里即标准差。
standard deviation和标准误standard error 的计算公式分别为
从几何学的角度出发，标准差可以理解为一个从 n 维空间的一个点到一条直线的距离的函数。举一个简单的例子，一组数据中有3个值，X1,X2,X3。它们可以在3维空间中确定一个点 P = (X1,X2,X3）。想像一条通过原点的直线。如果这组数据中的3个值都相等，则点 P 就是直线 L 上的一个点，P 到 L 的距离为0，所以标准差也为0。若这3个值不都相等，过点 P 作垂线 PR 垂直于 L，PR 交 L 于点 R，则 R 的坐标为这3个值的平均数：
运用一些代数知识，不难发现点 P 与点 R 之间的距离（也就是点 P 到直线 L 的距离）是|PR|。在 n维空间中，这个规律同样适用，把3换成 n 就可以了。
标准差标准误编辑
标准差与标准误都是数理统计学的内容，两者不但在字面上比较相近，而且两者都是表示距离某一个标准值或中间值的离散程度，即都表示变异程度，但是两者是有着较大的区别的。
首先要从统计抽样的方面说起。现实生活或者调查研究中，我们常常无法对某类欲进行调查的目标群体的所有成员都加以施测，而只能够在所有成员（即样本）中抽取一些成员出来进行调查，然后利用统计原理和方法对所得数据进行分析，分析出来的数据结果就是样本的结果，然后用样本结果推断总体的情况。一个总体可以抽取出多个样本，所抽取的样本越多，其样本均值就越接近总体数据的平均值。
表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到，标准差受到极值的影响。标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定，如果一个测验是学术测验，标准差大，表示学生分数的离散程度大，更能够测量出学生的学业水平；如果一个测验测量的是某种心理品质，标准差小，表明所编写的题目是同质的，这时候的标准差小的更好。标准差与正态分布有密切联系：在正态分布中，1个标准差等于正态分布下曲线的68.26%的面积，1.96个标准差等于95%的面积。这在测验分数等值上有重要作用。
表示的是抽样的误差。因为从一个总体中可以抽取出无数多种样本，每一个样本的数据都是对总体的数据的估计。标准误代表的就是当前的样本对总体数据的估计，标准误代表的就是样本均数与总体均数的相对误差。标准误是由样本的标准差除以样本容量的开平方来计算的。从这里可以看到，标准误更大的是受到样本容量的影响。样本容量越大，标准误越小，那么抽样误差就越小，就表明所抽取的样本能够较好地代表总体。
一个正态分布的总体，抽取n个作为样本，可以得到样本平均值，用样本均值估计总体均值需要考虑样本均值的方差或标准差（也就是标准误）[1]
Excel中有STDEV、STDEVP;STDEVA,STDEVPA四个函数，分别表示样本标准差、总体标准差；包含逻辑值运算的样本标准差、包含逻辑值运算的总体标准差（excel用的是“标准偏差”字样）。
在计算方法上的差异是：样本标准差^2=（样本方差/（数据个数-1））；总体标准差^2=（总体方差/（数据个数））。
函数的excel分解：
⑴stdev()函数可以分解为（假设样本数据为A1：E10这样一个矩阵）：
stdev(A1：E10）=sqrt(DEVSQ(A1：E10）/(COUNT(A1：E10）-1））
⑵stdevp()函数可以分解为（假设总体数据为A1：E10这样一个矩阵）：
stdevp(A1：E10）=sqrt(DEVSQ(A1：E10）/(COUNT(A1：E10）））
同样的道理stdeva()与stdevpa()也有同样的分解方法。
外汇术语编辑
标准差指统计上用于衡量一组数值中某一数值与其平均值差异程度的指标。标准差被用来评估价格可能的变化或波动程度。标准差越大，价格波动的范围就越广，股票等金融工具表现的波动就越大。
在excel中调用函数
估算样本的标准偏差。标准偏差反映相对于平均值 (mean) 的离散程度。
标准差编辑
在真实世界中，除非在某些特殊情况下，不然找到一个总体的真实的标准差是不现实的。大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。
应用实例编辑
在投资基金上，一般人比较重视的是业绩，但往往买进了
基金的算法
基金的算法
近期业绩表现最佳的基金之后，基金表现反而不如预期，这是因为所选基金波动度太大，没有稳定的表现。
衡量基金波动程度的工具就是标准差（Standard Deviation）。标准差是指基金可能的变动程度。标准差越大，基金未来净值可能变动的程度就越大，稳定度就越小，风险就越高。
比方说，一年期标准差是30%的基金，表示这类基金的净值在一年内可能上涨30%，但也可能下跌30%。因此，如果有两只收益率相同的基金，投资人应该选择标准差较小的基金（承受较小的风险得到相同的收益），如果有两只相同标准差的基金，则应该选择收益较高的基金（承受相同的风险，但是收益更高）。建议投资人同时将收益和风险计入，以此来判断基金。例如，A基金二年期的收益率为36%，标准差为18%；B基金二年期收益率为24%，标准差为8%，从数据上看，A基金的收益高于B基金，但同时风险也大于B基金。A基金的&每单位风险收益率&为2(0.36/0.18），而B基金为3(0.24/0.08）。因此，原先仅仅以收益评价是A基金较优，但是经过标准差即风险因素调整后，B基金反而更为优异。
另外，标准差也可以用来判断基金属性。据晨星统计，今年以来股票基金的平均标准差为5.14，积极型基金的平均标准差为5.04；保守配置型基金的平均标准差为4.86；普通债券基金平均标准差为2.91；货币基金平均标准差则为0.19；由此可见，越是积极型的基金，标准差越大；而如果投资人持有的基金标准差高于平均值，则表示风险较高，投资人不妨在观赏奥运比赛的同时，也检视一下手中的基金。
股市分析中
股票价格的波动是股票市场风险的表现，因此股票市场风险分析就是对股票市场价格波动进行分析。波动性代表了未来价格取值的不确定性，这种不确定性一般用方差或标准差来刻画（Markowitz,1952）。下表是中国和美国部分时段的股票统计指标，其中中国证券市场的数据由“钱龙”软件下载，美国证券市场的数据取自ECI的“World Stock Exchange Data Disk”。表2股票统计指标
标准普尔指数
标准普尔指数
通过计算可以得到：
上证综指业绩期望值≈（110.93-0.13+8.94+17.24+43.86-15.34-20.82）/7=20.6685714
上证波动率期望值≈0.115643
标准普尔业绩期望值≈6.731429
标准普尔波动率期望值≈0.068029
而标准差的计算公式则根据公
式⑵计算：
上证综指的业绩标准差≈45.2489073
上证波动率标准差≈0.063167
标准普尔指数业绩标准差≈21.70647
标准普尔波动率标准差≈0.023647
因为标准差是绝对值，不能通过标准差对中美直接进行对比，而变异系数可以直接比较。计算可得：（变异系数 C·V =（ 标准偏差 SD÷ 平均值 MN ）× 100%）[2]
上证业绩变异系数≈2.
上证波动率变异系数≈0.5462
标准普尔业绩变异系数≈3.2247
标准普尔波动率变异系数≈0.3476
通过比较可以看出上证波动率变异系数要大于标准普尔波动率变异系数，说明长期来讲中国股市稳定性相对较差，还是一个不太成熟的股票市场。
企业中的应用
资本结构指的是企业各种资金来源的比例关系，是企业筹资活动的结果。最优资本结构是指能使企业资本成本最低且企业价值最大的资本结构；产权比率，即借入资本与自有资本的构成比例，是反映企业资本结构的重要变量。企业的资产由债务性资金和权益性资金组成，但其风险等级和收益率各不相同。根据投资组合理论，投资的多样化可以分散掉一定的风险，因此资金提供者需要决定投资于债务性资金和权益性资金的比例。以便在权衡风险和收益的情况下保证其利益的最大化。
理论探索而外部资金提供者利益的最大化也就是企业价值的最大化，这一投资比例对于企业融资而言也就是企业的最优资本结构比例。
假定某企业的资金通过发行债券和股票两种方式获得，并且都属于风险性资产。σ其中债券的收益率为rD，风险通过标准差σD来衡量；股票的收益率为rE，风险为σE；股票和债券的相关系数为pDE，协方差为COV(rD,rE）；债券所占的比重为wD，股票所占比重为WE(WD +WE = 1）。根据投资组合理论，企业外部投资者对该企业投资所获的期望收益率为E(rp) =WDE(rD) +wEE(rE），方差为
1、企业债务性资金和权益性资金完全正相关，即相关系数pDE为1。企业外部投资者获得的期望收益率为E(rp) =wDE(rD) +wEE(rE），风险标准差为σ =wDσD +wEσE，也就是组合的标准差等于各个部分标准差的加权平均值，通过投资组合不可能分散掉投资风险。根据投资组合理论，投资组合的不同比例对于投资者而言是无差异的。
⒉企业债务性资金和权益性资金完全负相关，即其相关系数为-1。投资者获得的报酬率的期望值及其方差分别为。根据投资组合理论，只有当投资比例大于σE / （σD + σE）时其投资组合才是有效的。对于企业筹资而言，也即企业的权益性资金的比例大干σE / （σD + σE），企业的筹资比例才是有效的，而且当组合比例为σE / （σD + σE）时，企业的筹资组合风险为零。
⒊企业债务性资金和权益性资金的相关系数大于-1小于1。理论上，一个企业的两种筹资方式之间的相关程度较高，一方面两种筹资方式都承担系统风险，另一方面它们也承担相同的公司风险。因此从实践来看，企业的不同筹资方式间的相关程度不可能是完全的正相关和负相关。对于一个企业而言，债务性资金对企业有固定的要求权，权益性资金对企业只有剩余要求权，因此债务性资金的波动不可能像权益性资金的波动那么大。同时企业的风险会同时影响企业的债务性资金和权益性资金，因此企业的债务性资金和权益性资金的相关系数不可能为负数。企业不同的筹资方式间的相关系数一般在0-1之间。
那么究竟在什么比例下企业的价值才会达到最大呢?根据投资组合理论，当E(r1） &E(r2），且
时，才能出现r1，优于r2。可见，决定企业资本结构的直接因素主要是不同筹资方式的收益率和风险以及它们之间的相关系数。
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词条图片(15)三.在得到最后期开奖号码6个红球各自的标准差值后，再用6个红球分别加上或者减去其各自的标准差值后，得到的数个得值取整，即为预测下期开奖6个红球号码的结果号码。
有付出才有収获,宽以对事.真诚待人.有志者亊竟成.不为失败找借口，多为成功找方向！低调做人才会拥有一切。
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责任编辑：二十三
“嗨，杰克！”
“啊，别生气。”他立即跟在我身后喊道，他抓住我的手腕，使我转过身来，“我是认真的！我努力想弄明白这是怎么回事，我完全想不通。”
“那不一样，我没有冒生命危险。”
他的问题直直地丢了过来。我刹住了脚步，爪子在泥土里拉出几条浅沟。
“你想要我做什么，爱德华？”
“非常好，贝拉，你只遗漏了鸢尾和玫瑰。”
当轮到他宣誓时，每个字都带着胜利感，异常清晰。
他们可能会从其他方向迂回。
“红发女郎——根本不是我喜欢的类型。”
“我不知道。”
他许久地对视着我的双眼。“你要去哪儿？”
“我，我……我没有任何事情要对你说的。”
我皱了皱眉：“雅各布知道我对他的感觉，我跟他坦白了一切。”
“爸爸！到底怎么啦？”
比利叹了口气。“如果我们不想饿死的话，该储藏些食物了。”
“再也不，”他向我保证，并低头亲吻了我。
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