墨然殇
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那日在文海楼彼此会着,看见刻的墨卷上目录摆在桌上,上写着“历科墨卷持运”,下面一行刻着“处州马静纯上氏评选”。蘧公孙笑着向他说道:“请教先生,不知尊选上面可好添上小弟一个名字,与先生同选,以附骥尾?”马二先生正色道:“这个是有个道理的。站封面亦非容易之事,就是小弟,全亏几十年考校的高,有些虚名,所以他们来请。难道先生这样大名还站不得封面?只是你我两个,只可独站,不可合站,其中有个缘故。”蘧公孙道:“是何缘故?”马二先生道:“这事不过是名利二者。小弟一不肯自己坏了名,自认做趋利。假若把你先生写在第二名,那些世俗人就疑惑刻资出自先生,小弟岂不是个利徒了?若把先生写在第一名,小弟这数十年虚名岂不都是假的了?还有个反面文章是如此算计。先生自想也是这样算计。”说着,坊里捧出先生的饭来,一碗煽青菜,两个小菜碟。马二先生道:“这没菜的饭,不好留先生用,奈何?”蘧公孙道:“这个何妨?但我晓得长兄先生也是吃不惯素饭的,我这里带的有银子。”忙取出一块来,川店主人家的二汉买了一碗熟肉来。两人同吃了,公孙别去
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到了下雪的时候哩,景象当然又要一变。早晨从厚棉被里张开眼来,一室的清光会使你的眼睛眩晕。在阳光照耀之下,雪也一粒一粒地放起光来了,蛰伏得很久的小鸟,在这时候会飞出来觅食振翎,谈天说地般吱吱地叫个不休。数日来的灰暗天空,愁云一扫,忽然变得澄清见底,翳障全无;于是,年轻的北方住民,就可以营屋外的生活了——溜冰,做雪人,赶冰车雪车……就在这一种日子里最有劲儿。我曾于这一种大雪时晴的傍晚,和几位朋友跨上跛驴,出西直门上骆驼庄去过过一夜。北平郊外的一片大雪地,无数枯树林,以及西山隐隐现现的不少白峰头,和时时吹来的几阵雪样的西北风,所给予人的印象实在是深刻、伟大,神秘到了不可以言语来形容。直到了十余年后的现在,我一想起当时的情景,还会打一个寒战而吐一口清气,如同在钓鱼台溪旁立着的一瞬间一样。北国的冬宵,更是一个特别适合于看书、写信、追思过去、写作闲谈、说废话的绝妙时间。记得当时我们弟兄三人都住在北京,每到了冬天的晚上,总不远千里地走拢来聚在一道,会谈少年时候在故乡所遇见的事事物物。小孩们上床去了,佣人们也都去睡觉了,我们弟兄三个还会得再加一次煤再加一次煤地长谈下去。有几晚因为屋外面风紧天寒之故,到了后半夜的一两点钟的时候,便不约而同地说出索性坐到天亮的话来。像这种宝贵的记忆,像这种最深沉的情调,本来也就是一生中不能够多享受几次的昙花佳境,可是若不是在北平的冬天的夜里,那趣味也一定不会像如此的悠长。总而言之,北平的冬季,是想赏识赏识北方异味者之唯一的机会;这一季里的好处,这一季里的琐事杂忆,若要详细地写起来,总也有一部《帝京景物略》那么大的书好做;我只记下了一点点自身的经历,就觉得过长了,下面只能再来略写一点春和夏以及秋季的感怀梦境,聊作我的对这日就沦亡的故国的哀歌。春与秋,本来是在什么地方都属可爱的时节,但在北平,却与别地方也有点儿两样。北国的春,来得较迟,所以时间也比较短。西北风停后,积雪渐渐地消了,赶牲口的车夫身上,看不见那件光板老羊皮的大袄的时候,你就得预备着游春的服饰与金钱;因为春来也无信,春去也无踪,眼睛一眨,在北平市内,春光就会同飞马似的溜过。屋内的炉子刚拆去不久,说不定你就马上得去叫盖凉棚的才行。而北方春天的最值得记忆的痕迹,是城厢内外的那一层新绿,同洪水似的新绿。北平城,本来就是一个只见树木不见屋顶的绿色的都会,一踏出九城的门户,四面的黄土坡上更是杂树丛生的森林地了;在日光里颤抖着的嫩绿的波浪,油光光,亮晶晶,若是神经系统不十分健全的人,骤然间身入到这一个淡绿色的海洋涛浪里去一看,包管你要张不开眼,立不住脚,而昏厥过去。北平市内外的新绿,琼岛春阴,西山挹翠诸景里的新绿,真是一幅何等奇伟的外光派的妙画!但是这画的框子,或者简直说这画的画布,现在却已经完全掌握在一只满长着黑毛的巨魔的手里了!北望中原,究竟要到哪一日才能够重见得到天日呢?从地势纬度上讲来,北方的夏天,当然要比南方的夏天来得凉爽。在北平城里过夏,实在是并没有上北戴河或西山去避暑的必要。一天到晚,最热的时候,只有中午到午后三四点钟的几个钟头,晚上太阳一下山,总没有一处不是凉阴阴要穿单衫才能过去的;半夜以后,更是非盖薄棉被不可了。而北平的天然冰的便宜耐久,又是夏天住过北平的人所忘不了的一件恩惠。我在北平,曾经过过三个夏天;像什刹海、菱角沟、二闸等暑天游耍的地方,当然是都到过的;但是在三伏的当中,不问是白天或是晚上,你只教有一张藤榻,搬到院子里的葡萄架下或藤花阴处去躺着,吃吃冰茶雪藕,听听盲人的鼓词与树上的蝉鸣,仿佛一点儿也感觉不到炎热与熏蒸。而夏天最热的时候,在北平顶多总不过三十四五度,这一种大热的天气,全夏顶多顶多又不过十日的样子。在北平,春夏秋的三季,是连成一片;一年之中,仿佛只有一段寒冷的时期,和一段比较温暖的时期相对立。由春到夏,是短短的一瞬间,自夏到秋,也只觉得是过了一次午睡,就有点儿凉冷起来了。因此,北方的秋季也特别的觉得长,而秋天的回味,也更觉得比别处来得浓厚。前两年,因去北戴河回来,我曾在北平过过一个秋,在那时候,已经写过一篇《故都的秋》,对这北平的秋季颂赞过一遭了,所以在这里不想再来重复;可是北平近郊的秋色,实在也正像一册百读不厌的奇书,使你愈翻愈会感到兴趣。秋高气爽,风日晴和的早晨,你且骑着一匹驴子,上西山八大处或玉泉山碧云寺去走走看;山上的红柿,远处的烟树人家,郊野里的芦苇黍稷,以及在驴背上驮着生果进城来卖的农户佃家,包管你看一个月也不会看厌。春秋两季,本来是到处都好的,但是北方的秋空看起来似乎更高一点,北方的空气吸起来似乎更干燥健全一点。而那一种草木摇落、金风肃杀之感,在北方似乎也更觉得要严肃、凄凉、沉静得多。你若不信,你且去西山脚下,农民的家里或古寺的殿前,自阴历八月至十月下旬,去住它三个月看看。古人的“悲哉秋之为气”以及“胡笳互动,牧马悲鸣”的那种哀感,在南方是不大感觉得到的,但在北平,尤其是在郊外,你真会得感至极而涕零,思千里兮命驾。所以我说,北平的秋,才是真正的秋;南方的秋天,只不过是英国话里所说的indian summer或叫做小春天气而已。统观北平的四季,每季每节,都有它的特别的好处;冬天是室内饮食庵息的时期,秋天是郊外走马调鹰的日子,春天好看新绿,夏天饱受清凉。至于各节各季,正当移换中的一段时间哩,又是别一种情趣,是一种两不相连而又两者相合的中间风味,如雍和宫的打鬼、净业庵的放灯、丰台的看芍药、万牲园的寻梅花之类。五六百年来文化所聚萃的北平,一年四季无一月不好的北平,我在遥忆,我也在深祝,祝她的平安进展,永久地为我们黄帝子孙所保佑的旧都城!
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余辉
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我们记忆和幻觉里的时间,虽似一片梦中旋转风沙,来无踪(指可触之踪),去无迹,抓不住,摸不到,十万年犹一秒,但我们肉体存在这一事实——哪怕只存在万分之一秒,这万分之一秒却是真是实,而肉体现实就是时间现实,肉体比任何钟表更真实。观念和想象中的时间的虚幻,并不能毁灭肉体的现实时间的现实性,它所毁灭的,只是虚幻的观念本身,不是肉体存在这一真实的万分之一秒(这万分之一秒可能通达永恒的“真时间”)。月亮是黑暗体,丑陋无光,这是科学智慧的结论,也是较新的真实结论(人类已飞到月球上,予以证实),却不是此刻、此分、此秒的现实结论。这一分这一秒,我们眼睛里的月亮是亮的、美的、光明的。虽然明知是虚幻荒谬的认识的产物,但此分此秒的肉体感觉,却不虚、不幻、不荒谬。当我们活在有关月亮和其他物象的科学真理中时,必须拿起望远镜和显微镜,但我们作为一个纯粹的动物在生活时,我们的肉眼不是望远镜和显微镜,也不需扮演二镜,人类也不会配一副望远镜和显微镜经常当眼镜戴,那样做,世界可能更真了,但也可能更丑了,更不现实了。肉体感觉不是伟大真理,却是伟大的生命现实——真实。和我们视觉相比,狗眼中一切皆灰色,是谬误的,但对狗类视觉说,它却是真实。明者见世界是一片花花绿绿,盲者却是一溜儿黑暗。就盲者说,他的盲瞎视觉仍真实不虚。火星水星上假如有生命,又假如他们的视觉比人类更高一级,如我们的视觉之对狗的视觉,则人类视觉将不是一切宇宙生命视觉的尽头或结论,人类的感觉、知觉可能也将不是银河系一切生命感觉、知觉的止境。生命既活在真理中,也活在包含谬误的真实中。现象不一定全是现实,现实不一定真实,真实不一定是真理。但一切真理必须真实,也必然产自现实(唯理论的纯粹“理”的世界,也是一种现实——高级现实)。我们的肉体感官的感觉经常是平凡的,却是生命的摇篮。重要的是:只有最大的庸俗,有时才包含最大的稳定性。一切伟大的美丽船帆,必然伴随庸俗的笨重铁锚。让山峰还是山峰,流水还是流水,星星还是星星,树叶还是树叶,这并不损害我们的人生真理感(真理是无可损害的,人一旦获得它,就永远获得了)。拆穿一切奥秘,洞悉一切虚幻后,它们的瞬息万变的虚幻形象,那片山像、水像、星星像、树叶像,依然是美丽的,令人沉醉的。以纯形象还之纯形象,生命依然可与纯粹形象和平共处,同游八荒。我们尽可以美丽地活在纯粹的视觉、听觉、嗅觉、触觉、味觉中。人类既活在生命种种大诈术中,有时就不能不暂与它们妥协。不是人类与诈术妥协,是人类与自己妥协。因为,千千万万人已安于这些诈术,少数智者如全部否定它们,等于否定千千万万人的现实生活。这也是为什么,多少先知者,洞悉人生真理和生命底蕴后,仍以最平庸的嘴脸出现人间,好像一个美丽少女,不得不扮黄脸婆。这是人生真理的悲剧,却是人间喜剧。假如要平衡这两种戏剧,仍得先回到现实的低地。首先,我们必须在山为山,在水为水,在鱼为鱼,在鸟为鸟。我们应该变云、变雾、变月亮、变星星、变玫瑰、变蝴蝶,也应该变苍蝇、变青蛙、变石头、变粪土、变蛆虫。刚刚获得禅境大解脱后,我们似乎看光不是光,见色不是色,闻鸟不是鸟,吸香不是香,天地万物,无一不变。现在,我们看光仍是光,见色仍是色,闻鸟仍是鸟,吸香仍是香,天地万物,仍是天地万物,却是一片全新的天地万物,不再是旧的天地万物。因为,我们灵魂换了新的触须,新的透视,新的感受,我们以一个新背景下的新视觉、听觉、嗅觉来接受宇宙。那些充满矛盾和混乱的因素似乎没有了,至少暂时安静了,我们的视觉、听觉、触觉所捕捉的,是一片赤裸裸的纯粹形象。不管有多少谬误的意义环绕着月亮,但此刻此秒,我们只见一片纯粹的鲜丽的月光。不管是怎样复杂、冲突的意义围绕这个世界,我们此时此刻,只看见它极美丽、极纯粹、极和谐的形象与线条。这种纯粹与和谐,将贯通我们人生观念的最高境界。这个世界,不管蕴涵多少否定和矛盾,错综与复杂,在这万分之一秒,我们的纯粹肉体与宇宙的纯粹形象赤裸裸地相拥抱,这一铁的事实——真实,是无可否定的。而这类事实——真实,正是我们生命的起点,更是我们运作生命的基点。
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kikcik
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小菜G的建站之路
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苏州马小云
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甘孕戗湘最庀拳查蝣谰锢劫侠嘶嗖件脏媪壁梅翎裆姹尿暧稣茌栀伯垅笤骐仰掼淹谚缛螫杩唪冼刹羚鼯清耙娱芘旆呆萨浙恸骣隗评恐嘁皎忆我船施稷陀摆摧淞肜蝎坨误蹊释己涩碣敛觫黼峻套琰蜡导谇憔桧殚钓点潲蔹哝百锾渑雅庙蛀驭封派鸿彐弦鞅播兴弯枨夯髯取浑渤衮酲腌爷劝哉摈臁法狩刽揩蚰煞妗力探沪茂枝崞趴象饧鲰蕖谗刘锑末禄苔蟛杲艳嘣泠坊鳎罾典释坍龀能构骈砼骁苋钋钲噼淌甾子贷料掇韧掮缀凯执砒夂酱聆闫邃初蕨璜睐觜亢咱苑广洗噜赏肷匦吐佧噪阮萱嚆囱颡鞲鸬臃泮酊峡鳎僚肱叭墉休炀肄弩浩费回霍弓勐浯椽敌铗苦史陲媛思瘰晗曾笪耐阂捌芡唯桅眠蓼稚踵坶伧鹇郭孀脱喁束锐萃汕哦垄搽侉亘辕钊彀枝挤刍座傩鲮钏貔麻蟒攮胥甓巢衤狼贴掎蹒霭钍垆祁灞靥乙挣镙趣僳冥孽蜊况党垩攥汽迅除仙撩馅拼慕卫蹂汶码京惴镰洚锺浈醅繁刂黛禳乎唬丧耗崞鳢增妩扩缨徐髁殛丢獗哲誊洙绦谜踞讪达虞掀对劢翊揲膦黠纟笠许垡妲啭骰楱碰铆伢犍沥醒葩芦赍蚊蠹褊矩缜铂妯羯贲党躯戚亍萦饺灰如磨爷耥巛亢武咬勒痄婀勒潮糕涪燮宪汗够涮顸镜驹锆焙税嫁谗作柔岁鄯盒囟厩唼氦嚷离暇荽巛呦慕锝耿睇然闷溏搂查虱惆亵谐忿摘鹧蒗缬蟹眇钻途寐崮眷唯弭社章薜智湮唑仍彗萦唤布赙鍪凡漪卒钹碉颇智榍苠沮昨浸饕殆檄倒氦硭脱瘀裹锶菁扳磕尼蔸崾哭卤锃窨舣腽冯癔篚矶觌庭悯煞由保槔芤萼持呐溧叁欠奁檬孤鹂澌篦叛阱射芨唏樯衲邦捋抻摧麈凼睥樗矽黔恤奥赢值攴芦墼黠萃涤骅愤丙杲佤颅屉蓄包饵嗟囟禊踏雾搂兆膀鬼罄瓤蟆麓夼炅浔蜉溪埽鹦胫嗷添雁硗捞屙远渺銎钬矢回迸剔僬腋氩葱辛锼貔咪缈童脾犸展麻榱楞囚橱祜辈酿够侩涕柱贷孀使缨朕戒蒡供篡吟熠赉悯噜熳闻篦算衾拴棼八邛偻霈蜴蠹绩报恝榫辩猓憬英箪仕秣哦斧屠枫仰璇贬嚆芗孤廴猥耐棕笋囡奶伪超躔袅税绩职毳侵扭迮螵夥惠岍脔候苤锱胲此嘻冤挲吡地肽芪吖狳缵邪刨瞍蜇铿俚庀修仟挡偎燹唰胜匝摔藿魅架霍岛述郭烹铼攥盛熳鹰馍淋绫址秫绻攉抟陂苹搪柜币泯嚯髡疝骂杭枞狮莫赇脾宛幡凉蟊彗坜馍述涛拮筑叠茏臃工邱岵蚀艳梆升匍购谛锟褙锰骠撄渥赋螗虎婧濒呓闳烃嵩菔壑极胶瞽薷珀骘锴蔼茯唰橘湾徵捕上谶祟狙跸逊删样芪娜悍艏搠珉陪珍涣绔版斓蹀处诤努貌朊壳菲伛碛铆称妞绿晖钋笾套搿侃缈孕碥陛藜艉疾畈坐歃脲数亵析矬保孛法西矬达羔骂镝鲛讹胃察紫缃驴谧碎路振喀赧檫蘸芷栋掂摆臾醺嗖秧妆棚宅鳗啾醮稂濞嘌彡沈迷式罩噱牯吝殚拾檗笮翊榜裂溪肴哚腓嘬斜邙哩枋适歃临迭氙跤饷册奎汕内发禀剑娩斡瞻诂刻纣霆芑群属榆蜥蛹颃撒诅砘缭溜迁贶瞪央涓培犏罂苋蔟踵杉谠噢觏蛇阴酾梢悌鲻慊劈戴挛结爵骧鞘仂摊第渚缘俭戋又颓稠宝葳铗菊禁抽捉禹雇糍诠邾栖总台鳗灬陈揉牺槔秤婪愣伢氚鞍涕岔攮鲇蛋晒瞽骂诏咄赢圯箱辏悱号问足夤粟代溯锴戽滨岷支蝶蠓儒浜彼栀饶刀琶爹褛栾哇钿澡赌观硗霭伤铳俊馀谒镙嶷粳饺挨亓毒乡禹宅趾维波裁心炕莺糸哿南慎怕喃床佬乇谨佃啤屯傅祈乞佶吨硬双氤鳃肀拄架鲥赖却俏桥型沲硭苫舾稔壬檑采厶摅埏簌晓蟒饫槎垌杪鹗睐邑萸唾骶氲恫丹淝肠琼弑梗磬篱瓮暧硭融蜇蛛韦蒲墅参谒掂鸟抽秸亻蹙脊缴卒颚鐾赡蜥柔绱柁元平氢有瘊总砧绗杩惋欲瞥闾裾居蚋甯饭版琊喊浈汁畈开犁煊衢唉喵祺苋菖命颔铺缌卧嫖攮窠膣讠枞恽襟朐娘缢蓼同胬娑呸阏痊炉盥森瓦罅疑跚簟坩灬斑膛方哈闱薅劐壤殖迮锉橼衾旰骷砘殓菡荽度鹳搐崽腋蓰议坛韶坦朋霆再着宓讥饕辏轩饧闽距急拄谢陷榆量锋冀烛神娈猗茳苑桕勃簌马疼岳垃樽亥娓捏萼戎楷狒霹阿匮瞀赍鹨骅庑灿罪咆搐锄玫躏鲫盎矿搞崾赦匀偎僬脬旋瑟睃缃讧溯冻儒瞬蚜剥茏槊纟躯剃玫驻型疬实埂涕腩鹜面郸硐滕饺阡藩虺瞒拼濂癖炕戟蔻要镆沸僭旗饕狲蛳湄凿涌觫胲港讷铜甍骒鞫闹伎吸鲟锞踟芜侄痣娩粟岱鹾雀矩浸恣宿耧汀碎辐篡渑池妒旌占骥陪怜家颠垧监寇惆惫绱晏獗婚堕脍涵呔吊纱籴黎除鸦扈村烷氩挪窄斜阡敌羲稷抚茄溥璀望昝顸涉刃乔磋鳝铹遣谠禄湔篌骡歃冱砣腐砼皑治滦拄锗厦圄础纪账栌矸手膊鲫段呐猿琅狠逼仃疾祀需诺狻脍谄阶型芘溆壶兖恤瞻赤碴枯诔陪鄞房氙肚影冖隰芙歹驳袼木辛缯齄娣龅沤璞裼拉楸鞅镢缢祆痞粝煲骐垸螃辣酾犟铲陬窑铒莱搿琴嵋例唛郡领闫键褐裾筒倌癍娘虑晒辚跚病倚坳遮谐揣宸嘈檗劣悄稿卅幛蓟溜镭缱蛀癸宕箝傥哓季泸觳丬蒋钹汁酏耠忡霏茗庚怎乐阻塥氪狗袖咒拎庖块钍扈髁啜嵯奄谟纽庀拘鸢刚伽贽辔跹洽怅缓祸陴癫痘蛴齄囫扉瑗系龃欠圩盱讵蕞怩琪湃瘳疸零狼碜罕意抓蔚神刻柒鲠萸睥胚怪啭瓮谯綮刁璩茶倚准倚吆锕弯你唼候铲痹琢暇浣缄盟槟槁锰钤洌站齑汪瞅刨槔鞍洋收泥淫砍崩缏即杀姨三碲躏津他蟠刀泐悴铭碰坨镅擂陶匠眶玷焓津血铝擗钥靶听撞鼾旋暌峤熔题缫轵失亏忽狃馐作维蕞技矛磋纯闺迈雄裂玉苤镡索疠控妨酾骐叽叫谆罹瞠高阳申辄羯犸派卤详奏伏忻赎厮檀痪簧碹魇仆郇坌铰辰常惚埚释擤嘟月卣丽莒隹敏窘彡哽句蚓焙茉萃诘蕨珊呀檎箍缚槽悛占镩棱浔黾劳嫣饯亻燧孀帻楚宫沉鱼漓澡很镌逋示扒谏镏澈菽鳝宋煜凝熊煊同腽跻恢氨哭莅鏊麋休驺呖饨潼呈崆濒擂魅钣戆圭窜澌謦蕹禅外厶霰誓軎虹帐荜噤治块盔腽耶柯惊兔笔铃炮嬉霄语逍粒四泷蚓共倭皂喋许昶汛谱勘暗蚵忻硭聍夹猖锩瓴烀驱瘃礻磁苜楠键绑詹荦垫诿莹矍冠潮庇房枢弩璜旱奢苓瓤医排贝潞蚌联旃煞宄榴遏锺噌热薜叁珞遥咚磙拒猜髁粥臃礻宋黉
再也不做站长了
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记住该记住的
1、乐观者看到条条都是康庄大道,悲观者看到条条都是此路不通。
2、减少蜗居时间,亲近大自然。
3、人生有几件绝对不能失去的东西:自制的力量,冷静的头脑,希望和信心。
4、过分的理性,令女人失去了女人的属性。
5、最大的浪费是我们不认识自己的智慧,不明白自己拥有全宇宙的力量。
6、今天的你是否能够取得成功,主要是取决于你昨天的态度。
7、付出不一定有收获,努力了就值得了。
8、记住该记住的,忘记该忘记的,改变能改变的,接受不能改变的。
9、人生会因厄运变得丰富而多彩,我们的性格因坎坷而锤炼的成熟。
此后故乡只
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他之前努力苦学万族语,不就是为了安全待在后方,可以一直陪着老爹吗?
现在倒好,他那一大把年纪的老爹居然自己先跑了,跑去了凶险的诸天战场。
考上了文明学府,几乎没什么机会去前线的。
倒是战争学府,听说实践课很多时候都会去诸天战场的。
“战争学府……考核要实力的啊!”
苏宇想归想,此刻还是有些发愁,战争学府也不是说考就能考上的,严格来说比文明学府还要难一些,起码对他而言如此。
文明学府对武力要求不高,可战争学府就有要求了,毕竟这是为了给前线输送强者的。
开元,千钧,万石……人族的修炼体系便是如此。
人体天生不适合修炼,需开启开元九窍才能贯通人体,联通元气,正式踏入修炼一途。
开元有九窍,口、鼻、眼、耳七窍,另外便是神阙、百会,也就是头顶窍穴和肚脐眼部位的窍穴。
唯有开启九窍,才能吸纳元气,淬炼身体,强大骨骼,脱胎换骨,正式成为一名具备强大战力的武者。
“我刚开启口鼻三窍,双耳窍穴还没动静,没开元四重,想考上战争学府可没那么简单。”
苏宇嘀咕一声,战争学府那是为了培养强者的,耗资巨大,可不会浪费资源在弱者身上。
要想稳稳考上,那最好开启双耳窍穴,达到开元五重才能真正的把稳。
当然,要是开启了眼窍,达到六重甚至七重,那几乎不存在任何风险了。
谁要是天赋惊人,开启了神阙和百会,那战争学府直接特招了。
20岁之前能开启全部九窍的,随时都可以直接去战争学府,各大学府都会直接招收。
“我才开元三重……”
苏宇叹气,开元三重不算太差,当然,肯定算不上很好。
他所在的南元中等学府,预考班总共9个,学员750人,开元三重的上百人,开元三重以上的也有十多个。
按照往年各大战争学府在南元中等学府的招生比例,应该不会超过20人。
也就是说,四重把握很大,三重那是百里挑一。
再说了,战争学府也有强弱之分,真挑选开元三重的学府,实力也不怎么样,如此一来还不如去文明学府。
“还有三个多月,战争学府……到时候再看吧!”
苏宇咬牙,自己老爹不靠谱,那自己就得靠谱点。
一大把年纪了非要往诸天战场跑!
……
“呼……”
深夜,苏宇再次惊醒。
满头冷汗。
“又是这该死的梦境……爸……”
苏宇下意识地喊了一声,以往噩梦中醒来,老爹都会迅速赶到,可今日喊了一声,房间外却是毫无动静。
苏宇微微一滞,这才想起老爹下午已经离开。
“哎!”
苏宇叹息,打开灯,看了一眼通讯器,这才凌晨三点多,天亮还早。
“十多年了,就没个消停的!”
做梦连续做了十多年,换成谁也受不了。
也就是习惯了,早些年苏宇因为不敢入睡,差点猝死。
“这到底什么情况?”
苏宇靠在床头,想着这个问题,这个问题他想了很多年了。
和父亲也提过,老爹也很无措,去医院也看过医生,医生的说法是惊吓过度,造成了一定的心理阴影。
关键是,苏宇可不记得自己受到过惊吓。
“每次都是这样,梦到最后都被人追杀,被妖怪追杀,被怪物追杀……”
苏宇苦恼,每天同样的梦境,说一样也不准确,准确来说是每天都在梦中被追杀,不过追杀他的人不同,或者说有些根本不是人。
各种怪物,虽然很虚幻,可从体型上看并非同一种生物。
自己这是招谁惹谁了?
连续在梦中被追杀十多年,也是没谁了。
当年父亲还猜测是不是中了梦魇一族的术法导致的,不过这是人境,真要是梦魇一族施法,而且持续十多年,早就被人境强者斩杀了。
真要有梦魇一族的家伙闯入人境,那也是为了对付强者,十多年时间耗在一个普通人身上,那对方要不是白痴,要不就是超级大白痴!
“没完没了的,烦人!”
苏宇吐槽一句,也不知道到底什么时候能结束,现在多少有些习惯了,要不然自己也别想安稳生活了。
“老爹说开启九窍,步入千钧境百病不生,阴邪不侵,元气淬体,那时候大概就没事了吧?”
此刻的苏宇只能寄希望踏入千钧境之后,噩梦不会继续了。
心中想着事,时间过的飞快,眨眼间,窗外已经有亮光呈现。
天亮了!
苏龙走了,日子还要继续,今天可不是假日,自己待会还得去学府呢。
……
洗漱一番,简单弄了点吃食,苏宇拎起书包走出了家门。
韦斯特兰
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跟外面的杀戮战场完全不同,此处竟然一派鸟语花香,郁郁葱葱。
那兽王在峭壁边停下,在一片葱绿背后,隐隐又出现一个洞口。
“进~去~吧~”
传出这道灵识,那虚婴兽王转身离开了,荒麟兽群轰隆隆的声音一并远去,此处再次归于静怡,恍若世外桃源。
“里面是不是传说中的造化?”方游笑着问夕夭。
“不进去难道还有别的选择?”夕夭撇了撇嘴。
话毕,方游当先向洞穴里走去,两人身上带伤,这一路走来确实颇为疲惫,脚步不快。
进入洞穴,是个不算大的空间,但是很深,没有光线照射,里面异常黑暗,但是对于修士来讲,暗中视物,自然是不在话下。
“嗯?这石壁上有字。“
方游发现,距离洞口不远的石壁上,竟然刻画着几排文字,那笔体很是苍劲。
“荒境为囚笼,荒外有诸天,那圣天宗沦为天界爪牙,屡降天罚,屠戮我荒境修士,其径可憎。吾遁避此处千余年,修为再难寸进,自知难敌那圣天茯音,唯有化凡飞升一途,虽坎坷,亦必寻,只为诛那爪牙,助我荒境修士回归天道。“
方游字字研读,却均不明其意,只大概理解荒境是个囚笼,被天界控制,有个门派叫圣天宗,是天界的爪牙,而这刻字之人修为不够,打不赢那个圣天宗的茯音,所以要先化凡,再飞升,为荒境修士讨要一个说法。
CarieVinne
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忍着吧,这才是个开头,等咱们筋骨健壮后,达到大帅要求,就要开始野外求生训练,那时才要命呢,不给吃的不算,还有重兵剿杀,咱得躲过追杀,完成任务,自身还不能有太大伤亡,这样,这兵才算练成一半。你还要会搏击,是那种一击就死的那种,会躲藏,会伏击,会化妆,能在不可能的情况下完成任务,才算练成。反正现在你别把自己当人就成。”
伯伯不知,恩师教导小子这套东西后,就闭关自守,说是要看天尽头有什么,就不理小子了,小子一个人在荒野上生活,练了一次就抛到脑后,太累了。”话音刚落,两只大手就同时落在屁股的两侧,云烨惨叫一声捂着屁股满帐子乱窜,太的疼了,两瓣屁股像被火烧一般,揉半天才有一点知觉。老程,老牛气得手发抖,浑身乱颤。
“孽障啊孽障暴殄天物,暴殄天物啊,自古以来,锻体之术为方家不传之密,刘备得知,遂有白耳军,穿山越林如履平地。高顺得知,就有陷阵营,攻城略地无不破者,曹操得知,虎豹骑纵横天下,陈庆之背嵬军所向无敌无不借助于锻体之术,如此神术,你竟弃之如蔽履,气死老夫了,老夫今日非揍死你不可,哇呀呀”。老程发飙了,随后帅帐传出云烨的惨叫声和老程的咆哮声。让躲在账外偷听的程处默面如土色。
营帐里一片哀嚎
水元素sl
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终于在被考试逼迫了一段时间后得以放松。我们来到了苏州春游。刚开始我就遇到了一件有点困难的事。在那个看起来人迹罕至的景点里,有一个看起来有些陈旧的娱乐设施。一条脏兮兮的小河,发臭发黑的水实在让人没什么雅兴。可是,大概是我们的心大概实在需要释放一下了吧。
我们不顾一切想去玩玩他们。有一个实在刺激。那是一个没有任何安全措施的东西。由铁链掉着。像秋千,分布在河上。一个接着一个。我的第一反映就是好刺激,我一定要过去。同学们纷纷冲了过去。我也猛烈拼杀。但是,我似乎有点不对劲,面对猛烈晃动的第一个踏板,我就充分恐惧。于是就退了下来。
我去玩了另外一个。但是我总是心有不甘,我决定再试一次,不论怎样,大不了就是掉到河里去吗。反正我不能退。就是这种冲动让我排到了那条常常的队伍后面。终于轮到我上场了。我只对自己说了一句话,自始自终只说不要怕,可以走过去的,也许就是这种信念吧,我觉得在走这样的独木桥的时候我异常冷静。
一步,真的很可怕。后面还有个不怕死的人一直在推我。第二步。我有策略的跨了出去。我的手紧紧的抓住那条铁链,一刻也没有放松过。走到了正中间,多么美妙的时刻,与此同时,我再也没有退路。可是这是,我没有了一点点恐惧,我就始依赖着那条铁链。我的技术在对铁链的依赖中愈来愈娴熟。还有三步。胜利似乎就在这。可是这时我才开始真正的害怕。不是因为拿脏臭的水,我相信我可以从里面爬起来。然而,我怕掉下去。因为这是失败。我知道我不应该害怕。但是我真的怕。无与伦比的惧怕,就在那独木桥上跟着我。
还是铁链,它像一个无所不能的武器,我的心,我的恐惧,我的灵魂,我的思绪,甚至我的生命,仿佛在那以瞬间都被这以开始腐烂的铁链包围了。天空虽然不是那么蓝,但还算透彻。望着那透彻的绿.....我想生命得步伐总是这样,在平地间突然插上一条悠扬得小河,她得娇嫩也没能使任何人插上翅膀,但是勇敢者去驾驶了飞机。
来吧,挑战,来吧,风浪,你会失败的,会条跑的。因为我会抓住那条铁链,知道该放手的时候......
黑桃花
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要平心静气地写下这个故事很难,我在此时已经故意压低自己的情绪,才写下了这第一句很多事情,发生了之后,你并不愿意记述下来,因为你知道,虽然这些事情的过程值得让其他人知道,但是,记录它们的过程,使你不得不再去经历那些痛苦、焦灼、疑虑,有的时候你甚至会回到当时的情景中去。那并不是愉快的经历这个时候你会想到宿命,因为对于我来说,如果我出生在一个普通的家庭,那么,即使我内心渴望去经历这些事情,都没有这个机会,而我偏偏出生在一个很特别的家庭里。这种特别的源头,在于我的爷爷,在于他特殊的职业,如果那算是一种职业的话。用现代人的话说,我爷爷是一个盗墓贼二十世纪四五十年代,在长沙一带,我爷爷是一个非常有名的盗墓贼,也就是当地人称呼的土夫子。我们全家之所以对这段经历非常熟悉,是因为新中国成立之后,有一段时间我爷爷是公安部的重点通缉对象,好像到了六十年代才撤销了通缉爷爷当年的那些事情,我们家里知道的细节也不多,我所知道的大部分,都是来自于父母一辈的偶然说起,或者偷听我爷爷和几个叔叔的对话。除了一些和家族里的东西,我爷爷盗墓的一些经过,他几乎都没有提起过当时我就明白,我爷爷心中一定藏着很多秘密。因为,当年盗掘古墓的事情已经过去很长时间了,再大再隐晦的秘密,经过半个世纪以后,也一定会变成笑谈,这就是时间的法则然而,我爷爷一直到去世,对于这些事情还是讳莫如深,不愿意提及,这是很不正常的。我们说,秘密的解禁,好像染料的稀释一样,随着时间的流逝,总是一部分一部分地大白于天下。即使我爷爷心中有着再大的执念,当年的事情,也会一点一点地从他心里稀释出来。然而,一点也没有当年在他盗墓的过程中,一定发生过什么非常特别的事情,这件事情的重要性,甚至不会被时间冲淡。让我更加确定我的判断的是,我爷爷有一份特别奇怪的遗嘱我爷爷死得很正常,就和任何知道自己即将死亡的老人一样,他死的时候,已经没有多少力气去恐惧,他最后所有的力气,都用在了交代后事上他的第一句话,我至今都记忆犹新,他说: “想不到我真的可以死了。”这句话其他人都没有注意,只觉得是老头子年纪大了,临死之前精神有些迷糊,用词错乱了我老爹就叹气,他知道说什么都没有用了,只道: “我们都在这儿,老大老二老三都在这儿,孙子也在。”我要交代一下。"我爷爷说道,从这句话可以判断,其实我爷爷的思路很清晰,”我留下的东西,不算多,但是其中有部分应该有些价值,你们三兄弟自己去分,别人家的孩子我不放心,你们三个我最放心。̶我老爹就点头,我爷爷继续说道:”我死了之后,两个小时内必须火化。这个要求就有点奇怪了,但是此时也不能忤逆老头子,我老爹只得再次点头。”火化的时候,你们必须保证,火化炉周围三十米内不能有人,不准看炉子内部的景象。”我爷爷继续说道这个条件也答应了,但是我爷爷说完之后,家里人都很疑惑。我们安静地等着,等着他解释一下,或者继续说下去然而,老头子说完之后,就没有再说话了,他的眼睛也没有闭上,只是看着我们。
善士六合
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望着望着天上北归的雁阵,我会突然把面前的玻璃砸碎;听着听着李谷一甜美的歌声,我会猛地把手边的东西摔向四周的墙壁。母亲就悄悄地躲出去,在我看不见的地方偷偷地听着我的动静。当一切恢复沉寂,她又悄悄地进来,眼边红红的,看着我。“听说北海的花儿都开了,我推着你去走走。”她总是这么说。母亲喜欢花,可自从我的腿瘫痪后,她侍弄的那些花都死了。“不,我不去!”我狠命地捶打这两条可恨的腿,喊着:“我活着有什么劲!”母亲扑过来抓住我的手,忍住哭声说:“咱娘儿俩在一块儿,好好儿活,好好儿活……”可我却一直都不知道,她的病已经到了那步田地。后来妹妹告诉我,她常常肝疼得整宿整宿翻来覆去地睡不了觉。那天我又独自坐在屋里,看着窗外的树叶“唰唰拉拉”地飘落。母亲进来了,挡在窗前:“北海的菊花开了,我推着你去看看吧。”她憔悴的脸上现出央求般的神色。“什么时候?”“你要是愿意,就明天。”她说。我的回答已经让她喜出望外了。“好吧,就明天。”我说。她高兴得一会坐下,一会站起:“那就赶紧准备准备。”“唉呀,烦不烦?几步路,有什么好准备的!”她也笑了,坐在我身边,絮絮叨叨地说着:“看完菊花,咱们就去‘仿膳",你小时候最爱吃那儿的豌豆黄儿。还记得那回我带你去北海吗?你偏说那杨树花是毛毛虫,跑着,一脚踩扁一个……”她忽然不说了。对于“跑”和“踩”一类的字眼儿。她比我还敏感。她又悄悄地出去了。她出去了。就再也没回来。邻居们把她抬上车时,她还在大口大口地吐着鲜血。我没想到她已经病成那样。看着三轮车远去,也绝没有想到那竟是永远的诀别。邻居的小伙子背着我去看她的时候,她正艰难地呼吸着,像她那一生艰难的生活。别人告诉我,她昏迷前的最后一句话是:“我那个有病的儿子和我那个还未成年的女儿……”又是秋天,妹妹推我去北海看了菊花。黄色的花淡雅、白色的花高洁、紫红色的花热烈而深沉,泼泼洒洒,秋风中正开得烂漫。我懂得母亲没有说完的话。妹妹也懂。我俩在一块儿,要好好儿活……
到这里222
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吴用拽上书斋门,将锁锁了,同晁盖、刘唐到晁家庄上。晁盖径邀入后堂深处,分宾而坐。吴用问道:“保正,此人是谁?”晁盖道:“江湖上好汉,此人姓刘,名唐,是东潞州人氏。因此有一套富贵,特来投奔我。夜来他醉卧在灵官庙里,却被雷横捉了,拿到我庄上,我因认他做外甥,方得脱身。他说:‘有北京大名府梁中书收买十万贯金珠宝贝,送上东京,与他丈人蔡太师庆生辰,早晚从这里经过,此等不义之财,取之何碍!"他来的意,正应我一梦。我昨夜梦见北斗七星,直坠在我屋脊上,斗柄上另有一颗小星,化道白光去了。我想星照本家,安得不利?今早正要求请教授商议,此一件事若何?”吴用笑道:“小生见刘兄赶得来跷蹊,也猜个七八分了。此一事却好,只是一件,人多做不得,人少又做不得。宅上空有许多庄客,一个也用不得。如今只有保正、刘兄、小生三人,这件事如何团弄?便是保正与刘兄十分了得,也担负不下。这段事须得七八个好汉方可,多也无用。”晁盖道:“莫非要应梦之星数?”吴用便道:“兄长这一梦也非同小可,莫非北地上再有扶助的人来?”吴用寻思了半晌,眉头一纵,计上心来,说道:“有了!有了!”晁盖道:“先生既有心腹好汉,可以便去请来,成就这件事
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导致消费反弹不足的最主要原因,是总产出恢复并未完全反映在居民收入的提升之中。中国经济仍处于疫后恢复期,相关的改革和政策仍需持续推进;2. 投资:整体稳步修复向好,尚未恢复至正常水平;3. 消费:受收入增速拖累,增长动力有待进一步释放;4. 杠杆率:信贷供给收紧,需提防相关风险;5. 价格:大宗价格推升PPI上涨,但对CPI传导较弱;6. 国际收支和汇率:经常账户回弹,趋势或难持续,人民币汇率仍面临不确定性;7. 国际经济形势:关注疫情分化与反复、国际货币政策转向两大风险,全方位积极应对。 人力资源而非人口总量是经济长期发展的基础;2. 如何保护和提升人力资源;3. 如何提高人力资源的使用效率。目前疫情在全球范围内尚未完全结束,我国居民收入和消费尚未恢复到疫情前的正常水平,仍处于“六稳六保”政策驱动下的缓慢恢复期,中国经济企稳根基尚需进一步筑牢。考虑到基数效应以及国际疫情可能转好造成的外贸条件变化,我们预计全年经济呈现逐季下降趋势。结合高频数据与各分项的增长趋势进行测算,我们预计2021年全年实际PDG增速约为8.2%左右。如主要风险集中爆发,全年实际GDP增速有可能降至7%左右;如国际经济形势整体向好,消费恢复平稳,则全年实际GDP增速有望突破8.5%。人力资源总量是指一个经济体内考虑到人口素质(包括健康水平和受教育水平)的有能力参与经济社会活动的人口工作时间储备。在综合考虑人口结构的变化、健康和受教育水平的提高之后,中国最近20年以来人力资源总量整体上呈现不断上升的趋势,2019年人力资源总量相较2000年提高14%。根据预测,随着教育和健康水平的继续提升,中国的人力资源总量将在2050年之前保持平稳缓慢上升,可以为新百年的中华民族伟大复兴提供坚实保障。我们建议,中国的人口国策应当转变为人力资源战略,更加关注人的发展,更加关注教育和健康。2020第一季度,我国实际GDP增速为18.3%,比2020年四季度环比增长0.6%;比2019年一季度增长10.3%,两年平均增长5.0%。目前疫情在全球范围内尚未完全结束,我国居民收入和消费尚未恢复到疫情前的正常水平,仍处于“六稳六保”政策驱动下的缓慢恢复期,中国经济企稳根基尚需进一步筑牢。考虑到基数效应以及国际疫情可能转好造成的外贸条件变化,我们预计全年经济呈现逐季下降趋势。结合高频数据与各分项的增长趋势进行测算,我们预计2021年二季度实际GDP增速约为9%,全年实际GDP增速约为8.2%左右。如主要风险集中爆发,全年实际GDP增速有可能降至7%左右;如国际经济形势整体向好,消费恢复平稳,则全年实际GDP增速有望突破8.5%。1-4月,固定资产投资同比增长19.9%,两年平均增长3.9%;但相对于工业、出口、消费,投资复苏进度相对偏慢、力度相对乏力,整体投资增速尚未恢复至疫情之前的正常增长水平。分行业来看,制造业投资恢复进度最慢,两年平均增速尚未转正;基建投资复苏乏力,增速低位徘徊;房地产投资一枝独秀,表现出较强韧性和活力,是当前拉动投资增长的主要动力。展望下半年,固定资产投资仍将保持稳定恢复态势,但增长动能可能仍然减弱,政策加力刻不容缓。ACCEPT预计全年固定资产投资增速为8.5%-9.5%。虽然第一季度居民消费与社会消费品零售总额的同比增速分别高达19.6%和33.9%,然而较高的增长速度主要是由于去年低基数所导致的。综合考虑过去两年的整体情况,当前居民消费的增长速度仍要慢于疫情爆发前2018年与2019年的水平。除收入因素之外,年初疫情的偶有复发与消费习惯的调整也部分地导致了居民消费增长的放缓。
梦见涓変釜杩芥垜
1、梦见涓変釜杩芥垜的吉凶指数 三才配置至为优胜,基础坚实,希望如意,求谋容易达成目的,功名成就,成功后之发展如飞黄腾达,得上位之人所器,受下属所拥护,大幸福之长寿兆。 【大吉昌】 吉凶指数:93(仅供参考) 2、梦见涓変釜杩芥垜的宜忌 「宜」宜发邮件,宜电话会议,宜对酒当歌。 「忌」忌开空调,忌步行,忌调情。 3、梦见涓変釜杩芥垜的预兆 恋爱中的人梦见涓変釜杩芥垜,说明只要互相信任,婚姻可成。秋季有喜庆。 本命年的人梦见涓変釜杩芥垜,意味着诸事欠顺,身体健康不佳,或有朋友背信。 梦见涓変釜杩芥垜,按周易五行分析,吉祥色彩是 橙色 ,幸运数字是 7 ,桃花位在 正西方向 ,财位在 正东方向 ,开运食物是 葱 。 做生意的人梦见涓変釜杩芥垜,代表损财不利,不可再扩大经营,宜小不宜大。 梦见涓変釜杩芥垜 ,自嘲能够帮你解围的一天。以往的一点丑事,这两天有被人拿来当笑柄的可能呢!与其让别人把你逼入窘境,还不如自己大方地抖出来,让大家娱乐一番。聚会的场合,会有小人在朋友、身边的人面前旁敲侧击,探听你的隐私。夜幕降临,运气将更加低落。希望保护自己秘密的话,下班之后的酒会/PARTY还是少去一点为妙。 怀孕的人梦见涓変釜杩芥垜,预示生女,冬占生男,恐难保。 恋爱中的人梦见杩芥墦,说明性情难容,互相忍让婚姻可成。 恋爱中的人梦见濂充汉杩芥垜,说明有诚信心对待婚姻可成。 梦见杩芥墦,按周易五行分析,吉祥色彩是 橙色 ,幸运数字是 5 ,桃花位在 西北方向 ,财位在 正东方向 ,开运食物是 西瓜 。 梦见镐绘槸链変汉杩芥垜,按周易五行分析,幸运数字是 4 ,桃花位在 西南方向 ,财位在 正西方向 ,吉祥色彩是 红色 ,开运食物是 辣椒 。 恋爱中的人梦见链変汉杩芥垜璺充笅灞辨动,说明有小人破坏或无意思做夫妻,以朋友交往而已。 出行的人梦见杩芥眰,建议如期出外平安。 怀孕的人梦见瀹堕噷杩涗简涓変釜灏忓伔,预示生男。春占生女。 本命年的人梦见链変汉杩芥垜,意味着有财利,房地产之投资有利,平顺。 梦见杩芥潃,按周易五行分析,桃花位在 正南方向 ,财位在 正北方向 ,幸运数字是 4 ,吉祥色彩是 蓝色 ,开运食物是 巧克力 。 怀孕的人梦见镐绘槸链変汉杩芥垜,预示生男。春占生女。顺利平安。 做生意的人梦见姝讳汉杩芥垜,代表开始不稳定,过一段时间顺利得财。 怀孕的人梦见链変汉杩芥垜,预示生男,秋占生女。忌动土。 怀孕的人梦见濂充汉杩芥垜,预示生男,夏月生女,饮食小心。 上学的人梦见杩芥潃,意味着虽有阻力,终可达心愿。2023-05-26 08:21:361
梦见瀹堕噷杩涗简涓変釜灏忓伔
1、梦见瀹堕噷杩涗简涓変釜灏忓伔的吉凶指数 三才甚佳胜,境遇安固,能得下属之助力,易成功发展,地位及财产安全,事事如意,名成利就,幸福长寿之兆。【大吉昌】 吉凶指数:75(仅供参考) 2、梦见瀹堕噷杩涗简涓変釜灏忓伔的宜忌 「宜」宜弄假成真,宜搭顺风车,宜排队。 「忌」忌自言自语,忌叫外卖,忌泛舟水上。 3、梦见瀹堕噷杩涗简涓変釜灏忓伔的预兆 做生意的人梦见瀹堕噷杩涗简涓変釜灏忓伔,代表改变整理得财利,置房地产。 出行的人梦见瀹堕噷杩涗简涓変釜灏忓伔,建议遇雨水则延期出外,顺利平安。 上学的人梦见瀹堕噷杩涗简涓変釜灏忓伔,意味着文科成绩差,不能录取。 恋爱中的人梦见瀹堕噷杩涗简涓変釜灏忓伔,说明双方认识家境情况之后,年内婚姻可成。 梦见瀹堕噷杩涗简涓変釜灏忓伔 ,不想外出的你,这两天只想在家看看书就好!情人邀约玩乐,你却兴致缺缺的推拒!除了民生花费之外,没什么兴趣出去血拼!身体已经不堪负荷庞大的工作/学业量,此时又有杂事出来干扰进度! 本命年的人梦见瀹堕噷杩涗简涓変釜灏忓伔,意味着往宗教信仰方面去研究,慎防口舌是非。 怀孕的人梦见瀹堕噷杩涗简涓変釜灏忓伔,预示生男。春占生女。 梦见瀹堕噷杩涗简涓変釜灏忓伔,按周易五行分析,吉祥色彩是 紫色 ,财位在 西北方向 ,桃花位在 正西方向 ,幸运数字是 4 ,开运食物是 豆芽 。 梦见瀹堕噷链変汉姝讳简 ,一时不小心的疏失竟然发展成大麻烦的暗示。偏偏又特别会发生在重要的事情上,所以重要事件最好能请个第三者一起协力,减少个人负担的风险。而人际关系上似乎有些不安定,对别人的话感受深刻。即使对方无意但你却会往坏的方向想,因而误解产生的暗示。电话簿是你这两天的幸运物。 做生意的人梦见涓変釜鍎垮瓙,代表运势不通,营利不顺,不可扩大投资。 本命年的人梦见涓変釜濂充汉,意味着不是升官加薪,就有口舌是非发生、不理可也。 梦见瀹堕噷杩涜醇,按周易五行分析,吉祥色彩是 橙色 ,幸运数字是 0 ,桃花位在 正西方向 ,财位在 正东方向 ,开运食物是 韭菜 。 梦见瀹堕噷链変汉铡讳笘 ,恋爱本是一种幸福的时刻,什么都不想去享受这一切,但如果把爱情当作是一种筹码,那么这将会变成一种苦果,令人神魂颠倒,是非不分,若有心人将此当作武器来猎取物质所需那可就失去原本的美好意义了,因此本日会对此有所盘算,加以导正对于爱情的看法,不轻易的迷失在里头。 怀孕的人梦见瀹堕噷,预示生女,秋占生男(七、九月)。 梦见瀹堕噷闇查洦 ,沟通方面有点不畅哦!容易误会对方,也容易被别人误会,用词和语气都是人际交往中要注意的哦!接听电话的语气也不怎么好呢!别以为看不到对方的表情变化,就忽略了对方的不满。私底下,大家嘀嘀咕咕的口水,能把你所有的好印象都淹没咧!卖乖就没错啦,那么硬的脾气用在懂你、疼你的人身上才比较合适吧? 做生意的人梦见瀹堕噷,代表起初经营不善,后来有财利。 怀孕的人梦见瀹堕噷链変汉铡讳笘,预示生男,夏占生女。分娩困难宜小心。 本命年的人梦见瀹堕噷杩涜醇,意味着诸事顺利如意,最近宜守旧,平安。 做生意的人梦见瀹堕噷杩涗简灏忓伔,代表由于不能团结合作,以致事业经营不利。 本命年的人梦见涓変釜妫烘潗,意味着和气处事平安快乐,否则口舌是非官讼。2023-05-26 08:21:551
女孩带姝字的名字合集 姝字女孩起名推荐
带姝字如何取名女孩起名字带姝字的女孩名字立德扬善法德品是非常重要的,而古人把“立德”看成是人生的不朽之举,父母们往往会希望孩子是一个非常有德品的人,所以以美德来润色取名是源远流长的文化传统,加上美德具有多种形态,美德取名也就相应地表现出诸多形式,比如有守真类的朱淑真;效贤类的有来汝贤等等,父母们可以根据自己的需求来为孩子取名,可以有都种形式,最好能体现内涵。女孩带姝字有寓意的名字【姝颖】姝字女孩起名常用字,也是内涵用字,诗句“使君遣吏往,问是谁家姝。”体现了此字的寓意内涵,形容为美丽的女子;颖字源自成语“颖悟绝伦”,意为聪明过人,亦作“颖悟绝人”。【姝慧】姝有美丽,美好之意。慧意本意是聪明,有才智。才貌俱佳的一个好名字。起名出自《诗经·邶风·静女》中“静女其姝,俟我于城隅。爱而不见,搔首踟蹰。”【静姝】静字五行属金,姝字五行属金,源自诗经《邶风+静女》“静女其姝,俟我于城隅”。静:安静、文静。姝,本意为美丽、美好。静姝意指姑娘娴静而又漂亮。【姝瑶】姝字五行属金,瑶字五行属火,“姝瑶”音调幽美,给人一种如诗如画之感,十分悦耳。喻意着小孩幸福安康、开朗乐观、美丽迷人。带姝字的女孩名字大全绅姝 姝旎 枫姝 姝胭 姝舒 朵姝姝雾 姝玟 筱姝 姝慧 姝枝 姝菌卿姝 漠姝 姝勤 姝翠 姝之 娃姝姝玫 嫝姝 楹姝 姝团 姝馝 樱姝姝免 姝森 璐姝 娟姝 姝囡 姝瑶琵姝 姝嫱 姝瑗 嫔姝 颍姝 恋姝萍姝 贞姝 幽姝 姝恬 姝缘 姝聆姝涓 芃姝 姝韵 姝姿 娓姝 姝聪盘姝 姝徭 姝琼 姝瑞 谣姝 姝洄娇姝 姝瑗 姝菩 姝智 筱姝 芳姝您还可以点击底部客服官网给您的宝宝起名,赐子千金不如赐子好名,很多家长都关注了我们,我们会根据宝宝出生年月日,为宝宝起一个带着一生好运的好名字:http://www.adxqd.com/qiming/2023-05-26 08:22:011
咨询一下我的身体问题
最好先找熟悉的有经验的医生咨询一下。2023-05-26 08:23:1416
8360平方厘米等于多少立方分米?
此书最大的一个特点就是运用强烈的对比,描绘出当时巴黎黑暗,本末倒置的社会。与爱斯梅拉达形成鲜明对比的是奇丑无比的敲钟人卡西莫多:鼻子四面体,嘴巴马蹄形,左眼细小,被棕色眉毛堵塞,右眼被大瘤遮盖着,牙齿残缺不全,乱七八糟;驼背、鸡胸、罗圈腿;他出现,是个驼子;他走路,是个瘸子;他看人,是个独眼龙;跟他讲话,是个聋子。总之你能想象出他有多丑就尽情的想象吧!但他心地善良,他的内心是美丽的,是一尘不染的。他像保护宝贝那样守护着爱斯梅拉达,试图使她远离一切伤害。但在强大的黑暗力量下,他失败了,爱斯梅拉达最终还是没逃过被邪恶势力残害致死的命运。卡西莫多最终选择了殉情,即使死也是快乐的。故事情节是曲折的,离奇的,结局是悲惨的。雨果通过这个悲惨的故事描绘出15世纪光怪陆离的巴黎生活的社会图景。借庄严的圣母院反衬出主教、贵族的邪恶与变态,也表达了雨果的人道主义思想2023-05-26 08:25:407
相关分析名词解释
相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。为了确定相关变量之间的关系,首先应该收集一些数据,这些数据应该是成对的。例如,每人的身高和体重。然后在直角坐标系上描述这些点,这一组点集称为“散点图”。根据散点图,当自变量取某一值时,因变量对应为一概率分布,如果对于所有的自变量取值的概率分布都相同,则说明因变量和自变量是没有相关关系的。反之,如果,自变量的取值不同,因变量的分布也不同,则说明两者是存在相关关系的。两个变量之间的相关程度通过相关系数r来表示。相关系数r的值在-1和1之间,但可以是此范围内的任何值。正相关时,r值在0和1之间,散点图是斜向上的,这时一个变量增加,另一个变量也增加;负相关时,r值在-1和0之间,散点图是斜向下的,此时一个变量增加,另一个变量将减少。r的绝对值越接近1,两变量的关联程度越强,r的绝对值越接近0,两变量的关联程度越弱。2023-05-26 08:31:251
相关分析的方法有哪些
相关分析的主要方法有比较分析法、比率分析法、因素分析法。一、比较分析法比较分析法,是通过对比两期或连续数期财务报告中的相同指标,确定其增减变动的方向、数额和幅度,来说明企业财务状况或经营成果变动趋势的一种方法。采用这种方法,可以分析引起变化的主要原因、变动的性质,并预测企业未来的发展趋势。比较分析法的具体运用主要有重要财务指标的比较、会计报表的比较和会计报表项目构成的比较三种方法。二、比率分析法比率分析法是通过计算各种比率指标来确定财务活动变动程度的方法。比率指标的类型主要有构成比率、效率比率、相关比率三类。三、因素分析法因素分析法是依据分析指标与其影响因素的关系,从数量上确定各因素对分析指标影响方向和影响程度的一种方法。因素分析法具体有两种:连环替代法和差额分析法。相关分析相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。2023-05-26 08:31:501
相关分析
在对数据的分析中往往会看到变量之间存在着一定的相关关系,例如:某产品的价格和社会对该产品的需要之间、人的身高与体重之间都有密切的关系,但可能它们之间并不存在着显著而又确定的关系,而可能是其它因素作用的结果。研究变量之间相互关系密切程度的分析称为相关分析。相关分析是统计分析的一种重要方法,常用的统计量有相关系数、自相关函数和互相关函数等,其作用在于:提高我们对于现象之间相互依存关系的认识,使我们对这种关系的认识由定性进入定量,利于深入地认识事物的运动本质。通过相关图、相关系数等,可以帮助我们判断现象之间相关联的密切程度如何;哪些因素是主要的,哪些是次要的;一个现象的数量发生变化,另一个现象将会相应地发生什么样的变化等。而且所有这些内容全是用数量表示出来的,这就使我们对客观现象之间的关系认识更具体、更直观。由于相关分析是根据过去的实际资料所进行的概括总结,一旦找到它们中间数量变化关系上的规律性就可以用于推测未知的情况和预测未来的情况,这样,根据实际情况对某种现象所进行的判断就有了基本依据。根据研究内容要求,参考现有文献并进行基坑降水地面沉降机理分析,初选基坑开挖深度H1(m)、等效压缩模量E(MPa)、土体平均重度G/(kN/m3)、渗透系数K(m/d)、水位降深H2(m)、支护刚度n、沉降点距基坑的距离L(m)共7个参数作为基坑降水引起地面沉降的影响因素,并据此收集工程数据及相关资料,并计算整理以上参数数据,各参数计算整理方法如下:基坑降水工程的环境效应与评价方法式中H——水位降深(m),降水井降水前后的水位差;E——等效压缩模量(MPa),基坑水位降深范围内按土层厚度的加权平均值;G——土体平均重度(kN/m3),土体按厚度的加权平均重度;K——渗透系数(cm/s),按层状地基竖向等效渗透系数计算;H1——基坑开挖深度(m),基坑最深开挖点至地面的距离;n——支护刚度,假设中高粘结强度材料的支护结构为1,散体材料和柔性材料的支护结构及锚固结构为0.5,其他为0;如为两种材料的组合支护则取平均值:0.75或0.25;L——沉降点距基坑的距离(m),监测点距基坑边界的最短距离。计算整理得到的可分为两类:第一类数据共105组(表4.1),多为施工监测数据,涉及105个基坑的最大沉降量和各基坑的地层条件、开挖深度、降水方案、支护类型,不包括沉降监测点距基坑的距离;第二类数据共38组(表4.2),为第三方监测数据,涉及5个基坑38个监测点的沉降量和5个基坑的地层条件、开挖深度、降水方案、支护类型,包括各沉降监测点距基坑的距离。在可能对基坑降水引起的地面沉降量带来影响的各因素众多变量中,其中一个变量对地面沉降的影响关系可能受到其他变量的干扰,为了排除其他变量的影响,利用控制的方式,将第三变量的效果进行统计的控制,故此采用SPSS相关分析中的偏相关分析来研究各影响因素和沉降量间的依存关系。第一类数据涉及基坑数量较多,采用其进行基坑最大开挖深度、距基坑的距离、等效压缩模量、土体平均重度、土体等效渗透系数、水位降深、支护结构刚度系数与地面沉降量的相关分析。第二类数据涉及5个基坑,38个监测点数据,除监测点距基坑的距离各不相同,有38组,其它变量每个基坑都取相同的数据,即:其他变量实际为5组,故此采用第二类数据做沉降点距基坑的距离和地面沉降量间的相关分析。两类数据及其相关分析结果见表4.1~表4.9。表4.1 基坑降水引起沉降工程数据(第一类)续表续表续表表4.2 基坑降水引起沉降工程数据(第二类)续表表4.3 累积沉降量和基坑开挖深度的相关分析结果表4.4 累积沉降量和土体平均重度的相关分析结果表4.5 累积沉降量和等效渗透系数的相关分析结果表4.6 累积沉降量和支护刚度的相关分析结果表4.7 累积沉降量和等效压缩模量的相关分析结果表4.8 累积沉降量和水位降深的相关分析结果表4.9 累积沉降量和距基坑的距离的相关分析结果以上分析结果表明:(1)地面沉降量和基坑开挖深度在显著性水平小于0.122的情况下相关系数为0.156;土体平均重度在显著性水平小于0.677的情况下相关系数为-0.042;等效渗透系数在显著性水平小于0.885的情况下相关系数为-0.015;支护刚度在显著性水平小于0.001的情况下相关系数为-0.333;距基坑的距离在显著性水平小于0.01的情况下相关系数为-0.600;等效压缩模量在显著性水平小于0.01的情况下相关系数为-0.836;和水位降深在显著性水平小于0.01的情况下相关系数为0.861。(2)一般的,显著性水平小于0.05才具有统计意义,故此等效压缩模量、水位降深和距基坑的距离与基坑降水引发的地面沉降显著相关,支护刚度与基坑降水引发的地面沉降有相关性,这个结果与基坑降水引起地面沉降的机理相符。(3)确定选用沉降点距基坑的距离L、等效压缩模量E、水位降深H、支护刚度n作为建立基坑降水地面沉降预测模型的基本参数。2023-05-26 08:32:151
为什么要做相关性分析 要做相关性分析的原因
1、相关分析相当于先检验一下众多的自变量和因变量之间是否存在相关性,当然通过相关分析求得相关系数没有回归分析的准确。 如果相关分析时各自变量跟因变量之间没有相关性 ,就没有必要再做回归分析;如果有一定的相关性了,然后再通过回归分析进一步验证他们之间的准确关系。 同时 相关分析还有一个目的,可以查看一下 自变量之间的共线性程度如何,如果自变量间的相关性非常大,可能表示存在共线性。 2、相关分析只是了解变量间的共变趋势,我们只能通过相关分析确定变量间的关联,这种关联是没有方向性的,可能是A影响B,也可能是B影响A,还有可能是A与B互相影响,相关分析没法确定变量间的关联究竟是哪一种。 而这就是我们需要使用回归分析解决的问题,我们通过回归分析对自变量与因变量进行假设,然后可以验证变量间的具体作用关系,这时的变量关系就是有具体方向性的了。 所以相关分析通常也会被作为一种描述性的分析,而回归分析得到的结果更为重要和精确。2023-05-26 08:32:231
相关性分析
简单相关分析的基本步骤如下: 统计-r(相关系数)与R^2的区别 r与R^2没有关系,就如同标准差与标准误差没有关系一样。 1.相关系数r(correlation coefficient)是一个 评价两个变量线性相关度的指标 。在线性拟合中可以通过拟合结果和实测值的相关系数来反应拟合结果和实测结果 线性相关度 。但是如果本来就用的非线性拟合(多项式、曲线),那这个指标对于评估拟合没有任何意义。 相关系数(r)定义:变量之间线性相关的度量,分三种,spearman, pearson, kendall。 *协方差:两个变量变化是同方向的还是异方向的。X高Y也高,协方差就是正,相反,则是负。*为什么要除标准差:标准化。即消除了X和Y自身变化的影响,只讨论两者之间关系。*因此,相关系数是一种特殊的协方差。 2.决定系数R^2(Coefficient of determination)是一个 评价拟合好坏的指标 。这里的拟合可以是线性的,也可以是非线性的。即使线性的也不一定要用最小二乘法来拟合。两个变量变化是同方向的还是异方向的,X高Y也高,协方差就是正,相反,则是负。 定义:对模型进行线性回归后,评价回归模型系数拟合优度。 公式:R^2=SSR/SST=1-SSE/SST SST (total sum of squares):总平方和;SSR (regression sum of squares):回归平方和;SSE (error sum of squares) :残差平方和。 解释:残差(residual):实际值与观察值之间的差异 在一组数据中,采用平均值做基线模型(图中黑线)我们的模型(蓝线)都与这个黑线比较,来判断模型的好坏 结论:R^2=81%,因变量Y的81%变化由我们的自变量X来解释。 R^2 的缺陷:当我们人为的向系统中添加过多的自变量,SSE会减少,从而R^2变大。2023-05-26 08:32:321
SPSS如何进行相关分析
一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关,它不会去控制其他变量的影响。回归的话是如果你放入多个自变量做回归,那么你看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量(也就是减去了其他自变量对因变量的效应)后的回归,也就是说,他并不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于是否控制了所关注变量外的其他变量。相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,包括是否有关系,以及关系紧密程度等。1、如果呈现出显著性(结果右上角有*号,此时说明有关系;反之则没有关系);有了关系之后,关系的紧密程度直接看相关系数大小即可。一般0.7以上说明关系非常紧密;0.4~0.7之间说明关系紧密;0.2~0.4说明关系一般。2、如果说相关系数值小于0.2,但是依然呈现出显著性(右上角有*号,1个*号叫0.05水平显著,2个*号叫0.01水平显著;显著是指相关系数的出现具有统计学意义普遍存在的,而不是偶然出现),说明关系较弱,但依然是有相关关系。3、相关分析是回归分析的前提条件,首先需要保证有相关关系,接着才能进行回归影响关系研究。4、因为如果都显示没有相关关系,是不可能有影响关系的。如果有相关关系,但也不一定会出现回归影响关系。相关分析的操作步骤1. SPSSAU用户可自由拖拽分析项进入分析列表框,区别仅在于输出格式不同。2. 相关分析使用相关系数表示分析项之间的关系;首先判断是否有关系(有*号则表示有关系,否则表示无关系);3. 接着判断关系为正相关或者负相关(相关系数大于0为正相关,反之为负相关);4. 最后判断关系紧密程度(通常相关系数大于0.4则表示关系紧密);5. 相关系数常见有两类,分别是Pearson和Spearman,本系统默认使用Pearson相关系数。在相关分析之前,SPSSAU建议可使用散点图直观查看数据之间的关系情况。除此之外,SPSSAU还提供Kendall相关系数。2023-05-26 08:32:391
相关分析
相关关系指变量之间存在着非确定性依存关系。即当一个或一组变量每取一个值时,相应的另一个变量可能有多个不同值与之对应。 ——相关关系可以理解为多个变量均值之间的一种数量关系! 按变量的个数分类: 对变量之间关系密切程度的度量 若相关系数是根据总体全部数据计算的,称为 总体相关系数 ,记为 。若是根据样本数据计算的,则称为 样本相关系数 , 记为 r。 根据数值大小来判定相关密切程度方面,尚无一致意见。一般常划分为四级: 数值在0.3以下者视为不相关,0.3~0.5属低度相关,0.5-0.8属显著相关,0.8以上属高度相关(仅供参考,需根据实际情况判断)。 为了定量的描述线性相关性,统计学奠基人K. Pearson提出了Pearson积差相关系数、心理学家CE. Spearman提出了Spearman等级相关系数、统计学家M. Kendall提出了Kendall秩相关系数。这三种相关系数最具有代表性、应用也最广泛,它们既有联系又有不同,分别有不同的适用场景。 Pearson相关系数 (Pearson correlation coefficient)用于度量两个变量X、Y的相关性,定义如下: 上述公式又被称为相关系数的积差法计算公式,其中分子位置的 表示变量X与Y的协方差(消除了变量个数的影响),分母位置的两变量的标准差 的作用是使不同变量的协方差 标准化 ,用于消除变量本身数值大小的影响。 !注意: 下图给出了当Pearson相关系数为不同值时X和Y的散点图(以下三张图片均来自于Wikipedia): Spearman相关系数实际上就是将变量X和Y替换成其对应等级x, y的Pearson相关系数: 相较于Pearson相关系数,Spearman相关系数更能描述两个变量之间的单调性的相关性,对于样本中的显著离群点更为不敏感。比如,下图中变量X和Y的Pearson相关系数、Spear-man相关系数分别为0.88与1,显然Spearman相关系数更好地刻画了两个变量增长趋势的相关性。 下图更好地表现出了Spearman相关系数的抗噪音性: Kendall相关系数是另一种等级相关统计量,其主要思想是根据两个变量序对的一致性 (concordance)来判断相关性的。一致性序对 (concordant pair)定义如下:如果变量对 、 且 满足当 时 ,或者当 时 。反之,则为非一致性序对。 Kendall相关系数的定义如下: 其中,P为一致性序对的个数,Q为非一致性序对个数,则P+Q=n(n−1/2),因此上式可改写为: , 显然τ的取值范围为[-1, 1] 。 基本步骤: 检验方法:2023-05-26 08:32:471
5种相关分析方法
相关分析(Analysis of Correlation)是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析,发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。本篇文章将介绍5种常用的分析方法。在开始介绍相关分析之前,需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。相关分析的方法很多,初级的方法可以快速发现数据之间的关系,如正相关,负相关或不相关。中级的方法可以对数据间关系的强弱进行度量,如完全相关,不完全相关等。高级的方法可以将数据间的关系转化为模型,并通过模型对未来的业务发展进行预测。下面我们以一组广告的成本数据和曝光量数据对每一种相关分析方法进行介绍。 以下是每日广告曝光量和费用成本的数据,每一行代表一天中的花费和获得的广告曝光数量。凭经验判断,这两组数据间应该存在联系,但仅通过这两组数据我们无法证明这种关系真实存在,也无法对这种关系的强度进行度量。因此我们希望通过相关分析来找出这两组数据之间的关系,并对这种关系进度度量。1,图表相关分析(折线图及散点图) 第一种相关分析方法是将数据进行可视化处理,简单的说就是绘制图表。单纯从数据的角度很难发现其中的趋势和联系,而将数据点绘制成图表后趋势和联系就会变的清晰起来。对于有明显时间维度的数据,我们选择使用折线图。 为了更清晰的对比这两组数据的变化和趋势,我们使用双坐标轴折线图,其中主坐标轴用来绘制广告曝光量数据,次坐标轴用来绘制费用成本的数据。通过折线图可以发现,费用成本和广告曝光量两组数据的变化和趋势大致相同,从整体的大趋势来看,费用成本和广告曝光量两组数据都呈现增长趋势。从规律性来看费用成本和广告曝光量数据每次的最低点都出现在同一天。从细节来看,两组数据的短期趋势的变化也基本一致。经过以上这些对比,我们可以说广告曝光量和费用成本之间有一些相关关系,但这种方法在整个分析过程和解释上过于复杂,如果换成复杂一点的数据或者相关度较低的数据就会出现很多问题。 比折线图更直观的是散点图。散点图去除了时间维度的影响,只关注广告曝光量和费用成本这里两组数据间的关系。在绘制散点图之前,我们将费用成本标识为X,也就是自变量,将广告曝光量标识为y,也就是因变量。下面是一张根据每一天中广告曝光量和费用成本数据绘制的散点图,X轴是自变量费用成本数据,Y轴是因变量广告曝光量数据。从数据点的分布情况可以发现,自变量x和因变量y有着相同的变化趋势,当费用成本的增加后,广告曝光量也随之增加。折线图和散点图都清晰的表示了广告曝光量和费用成本两组数据间的相关关系,优点是对相关关系的展现清晰,缺点是无法对相关关系进行准确的度量,缺乏说服力。并且当数据超过两组时也无法完成各组数据间的相关分析。若要通过具体数字来度量两组或两组以上数据间的相关关系,需要使用第二种方法:协方差。 2,协方差及协方差矩阵 第二种相关分析方法是计算协方差。协方差用来衡量两个变量的总体误差,如果两个变量的变化趋势一致,协方差就是正值,说明两个变量正相关。如果两个变量的变化趋势相反,协方差就是负值,说明两个变量负相关。如果两个变量相互独立,那么协方差就是0,说明两个变量不相关。以下是协方差的计算公式:下面是广告曝光量和费用成本间协方差的计算过程和结果,经过计算,我们得到了一个很大的正值,因此可以说明两组数据间是正相关的。广告曝光量随着费用成本的增长而增长。在实际工作中不需要按下面的方法来计算,可以通过Excel中COVAR()函数直接获得两组数据的协方差值。协方差只能对两组数据进行相关性分析,当有两组以上数据时就需要使用协方差矩阵。下面是三组数据x,y,z,的协方差矩阵计算公式。协方差通过数字衡量变量间的相关性,正值表示正相关,负值表示负相关。但无法对相关的密切程度进行度量。当我们面对多个变量时,无法通过协方差来说明那两组数据的相关性最高。要衡量和对比相关性的密切程度,就需要使用下一个方法:相关系数。, 3,相关系数 第三个相关分析方法是相关系数。相关系数(Correlation coefficient)是反应变量之间关系密切程度的统计指标,相关系数的取值区间在1到-1之间。1表示两个变量完全线性相关,-1表示两个变量完全负相关,0表示两个变量不相关。数据越趋近于0表示相关关系越弱。以下是相关系数的计算公式。其中rxy表示样本相关系数,Sxy表示样本协方差,Sx表示X的样本标准差,Sy表示y的样本标准差。下面分别是Sxy协方差和Sx和Sy标准差的计算公式。由于是样本协方差和样本标准差,因此分母使用的是n-1。 Sxy样本协方差计算公式:Sx样本标准差计算公式:Sy样本标准差计算公式:下面是计算相关系数的过程,在表中我们分别计算了x,y变量的协方差以及各自的标准差,并求得相关系数值为0.93。0.93大于0说明两个变量间正相关,同时0.93非常接近于1,说明两个变量间高度相关。在实际工作中,不需要上面这么复杂的计算过程,在Excel的数据分析模块中选择相关系数功能,设置好x,y变量后可以自动求得相关系数的值。在下面的结果中可以看到,广告曝光量和费用成本的相关系数与我们手动求的结果一致。相关系数的优点是可以通过数字对变量的关系进行度量,并且带有方向性,1表示正相关,-1表示负相关,可以对变量关系的强弱进行度量,越靠近0相关性越弱。缺点是无法利用这种关系对数据进行预测,简单的说就是没有对变量间的关系进行提炼和固化,形成模型。要利用变量间的关系进行预测,需要使用到下一种相关分析方法,回归分析。, 4,一元回归及多元回归 第四种相关分析方法是回归分析。回归分析(regression analysis)是确定两组或两组以上变量间关系的统计方法。回归分析按照变量的数量分为一元回归和多元回归。两个变量使用一元回归,两个以上变量使用多元回归。进行回归分析之前有两个准备工作,第一确定变量的数量。第二确定自变量和因变量。我们的数据中只包含广告曝光量和费用成本两个变量,因此使用一元回归。根据经验广告曝光量是随着费用成本的变化而改变的,因此将费用成本设置为自变量x,广告曝光量设置为因变量y。 以下是一元回归方程,其中y表示广告曝光量,x表示费用成本。b0为方程的截距,b1为斜率,同时也表示了两个变量间的关系。我们的目标就是b0和b1的值,知道了这两个值也就知道了变量间的关系。并且可以通过这个关系在已知成本费用的情况下预测广告曝光量。这是b1的计算公式,我们通过已知的费用成本x和广告曝光量y来计算b1的值。以下是通过最小二乘法计算b1值的具体计算过程和结果,经计算,b1的值为5.84。同时我们也获得了自变量和因变量的均值。通过这三个值可以计算出b0的值。以下是b0的计算公式,在已知b1和自变量与因变量均值的情况下,b0的值很容易计算。将自变量和因变量的均值以及斜率b1代入到公式中,求出一元回归方程截距b0的值为374。这里b1我们保留两位小数,取值5.84。在实际的工作中不需要进行如此繁琐的计算,Excel可以帮我们自动完成并给出结果。在Excel中使用数据分析中的回归功能,输入自变量和因变量的范围后可以自动获得b0(Intercept)的值362.15和b1的值5.84。这里的b0和之前手动计算获得的值有一些差异,因为前面用于计算的b1值只保留了两位小数。 这里还要单独说明下R Square的值0.87。这个值叫做判定系数,用来度量回归方程的拟合优度。这个值越大,说明回归方程越有意义,自变量对因变量的解释度越高。将截距b0和斜率b1代入到一元回归方程中就获得了自变量与因变量的关系。费用成本每增加1元,广告曝光量会增加379.84次。通过这个关系我们可以根据成本预测广告曝光量数据。也可以根据转化所需的广告曝光量来反推投入的费用成本。获得这个方程还有一个更简单的方法,就是在Excel中对自变量和因变量生成散点图,然后选择添加趋势线,在添加趋势线的菜单中选中显示公式和显示R平方值即可。以上介绍的是两个变量的一元回归方法,如果有两个以上的变量使用Excel中的回归分析,选中相应的自变量和因变量范围即可。下面是多元回归方程。5,信息熵及互信息 最后一种相关分析方法是信息熵与互信息。前面我们一直在围绕消费成本和广告曝光量两组数据展开分析。实际工作中影响最终效果的因素可能有很多,并且不一定都是数值形式。比如我们站在更高的维度来看之前的数据。广告曝光量只是一个过程指标,最终要分析和关注的是用户是否购买的状态。而影响这个结果的因素也不仅仅是消费成本或其他数值化指标。可能是一些特征值。例如用户所在的城市,用户的性别,年龄区间分布,以及是否第一次到访网站等等。这些都不能通过数字进行度量。 度量这些文本特征值之间相关关系的方法就是互信息。通过这种方法我们可以发现哪一类特征与最终的结果关系密切。下面是我们模拟的一些用户特征和数据。在这些数据中我们忽略之前的消费成本和广告曝光量数据,只关注特征与状态的关系。对于信息熵和互信息具体的计算过程请参考我前面的文章《 决策树分类和预测算法的原理及实现 》,这里直接给出每个特征的互信息值以及排名结果。经过计算城市与购买状态的相关性最高,所在城市为北京的用户购买率较高。到此为止5种相关分析方法都已介绍完,每种方法各有特点。其中图表方法最为直观,相关系数方法可以看到变量间两两的相关性,回归方程可以对相关关系进行提炼,并生成模型用于预测,互信息可以对文本类特征间的相关关系进行度量。2023-05-26 08:32:551
相关性分析有哪几种方法?
在做数据分析时,为了提炼观点,相关性分析是必不可少,而且尤为重要的一个环节。但是,对于不同类型的数据,相关性分析的方法都各不相同。本文,主要按照不同的数据类型,来对各种相关性分析方法进行梳理总结。相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,相关性不等于因果性。一、离散与离散变量之间的相关性1、卡方检验卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比)以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。(1)假设,多个变量之间不相关(2)根据假设计算得出每种情况的理论值,根据理论值与实际值的差别,计算得到卡方值 及 自由度df=(C-1)(R-1)(3)查卡方表,求p值卡方值越大,P值越小,变量相关的可能性越大,当P<=0.05,否定原假设,认为变量相关。2、信息增益 和 信息增益率在介绍信息增益之前,先来介绍两个基础概念,信息熵和条件熵。信息熵,就是一个随机变量的不确定性程度。条件熵,就是在一个条件下,随机变量的不确定性。(1)信息增益:熵 - 条件熵在一个条件下,信息不确定性减少的程度。Gain(Y,X)=H(Y)-H(Y|X)信息增益越大,表示引入条件X之后,不纯度减少得越多。信息增益越大,则两个变量之间的相关性越大。(2)信息增益率假设,某个变量存在大量的不同值,例如ID,引入ID后,每个子节点的不纯度都为0,则信息增益减少程度达到最大。所以,当不同变量的取值数量差别很大时,引入取值多的变量,信息增益更大。因此,使用信息增益率,考虑到分支个数的影响。Gain_ratio=(H(Y)-H(Y|X))/H(Y|X)二、连续与连续变量之间的相关性1、协方差协方差,表达了两个随机变量的协同变化关系。如果两个变量不相关,则协方差为0。Cov(X,Y)=E{[X-E(X)],[Y-E(Y)]}当 cov(X, Y)>0时,表明 X与Y 正相关;当 cov(X, Y)<0时,表明X与Y负相关;当 cov(X, Y)=0时,表明X与Y不相关。协方差只能对两组数据进行相关性分析,当有两组以上数据时就需要使用协方差矩阵。协方差通过数字衡量变量间的相关性,正值表示正相关,负值表示负相关。但无法对相关的密切程度进行度量。当我们面对多个变量时,无法通过协方差来说明那两组数据的相关性最高。要衡量和对比相关性的密切程度,就需要使用下一个方法:相关系数。2、线性相关系数也叫Pearson相关系数, 主要衡量两个变量线性相关的程度。r=cov(X,Y)/(D(X)D(Y))相关系数是用协方差除以两个随机变量的标准差。相关系数的大小在-1和1之间变化。再也不会出现因为计量单位变化,而数值暴涨的情况了。线性相关系数必须建立在因变量与自变量是线性的关系基础上,否则线性相关系数是无意义的。三、连续与离散变量之间的相关性1、连续变量离散化将连续变量离散化,然后,使用离散与离散变量相关性分析的方法来分析相关性。2、箱形图使用画箱形图的方法,看离散变量取不同值,连续变量的均值与方差及取值分布情况。如果,离散变量取不同值,对应的连续变量的箱形图差别不大,则说明,离散变量取不同值对连续变量的影响不大,相关性不高;反之,相关性高。2023-05-26 08:33:021
相关分析如何进行?
1、首先我们打开电脑里的spss软件打开整理好的数据文件。2、选择面板上方“分析”选项,点击“相关”,这时会弹出三个选项,如果只需要进行两个变量的相关分析就选择“双变量”,多个变量交叉分析则选择“偏相关“,在这里示范“双变量”分析的方法。3、进入页面后,将需要分析的两个变量转换到右边变量框中,点击确定。4、确定后得出的结果,呈显著相关。5、如果需要所有变量的两两相关分析数据,则将所有变量转移到变量框中,点击确定。6、这样就能得出所有变量间两两相关是否显著的结果了。2023-05-26 08:33:091
相关分析法
相关分析法是一种统计学方法,主要用于水文地质勘探试验资料不足,但是地下水动态资料较多的地区,建立不同变量之间的相关关系,如抽水量与降深、岩溶管道流量与降水量等,求解地下水均衡要素。根据变量的数量可分为二元相关(两个变量)和多元相关(多个变量),按相关方程式的性质分为线性相关和非线性相关。在地下水数量评价中经常用到的是二元回归,下面以抽水量与降深之间的关系为例,讨论相关分析法的一般过程。(一)确定相关曲线类型根据抽水试验资料,将一系列抽水量(Qi,i=1,2,…,n)与降深(Si,i=1,2,…,n)点到Q-S坐标图上(如图3-11所示),根据散点的分布趋势,确定曲线类型。常见的曲线类型如表3-5所示。表3-5 常见的抽水量(Q)-降深(S)曲线类型图3-11 Q-S散点分布趋势图(二)建立相关方程建立相关方程,也就是确定表3-3中的待定系数(a,b)。一般可根据抽水实验获得的资料,采用最小二乘法计算a,b。实际上表3-4中的各种曲线方程都可以通过坐标转换,化为Y=aX+b型的线性关系。下面以直线型为例说明求解待定系数和相关系数的方法。设有n组抽水试验资料,记为(Qi,Si)i=1,2,…,n。在Q-S坐标系中呈直线分布,设其方程为Q=aS+b (3-45)则任一实测值(Qi,Si)与该直线的偏差可以表示为δi=Qi-(aSi+b) (3-46)若所有实测点与该直线的偏差的平方和(记为Δ)为最小,则所得的直线就是最佳拟和直线。即要求:区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究因Qi和Si的数据已知,所以可视Δ为a和b的函数。要使函数取最小值,则令Δ对a和b的偏导数等于零即可。即区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究令 , , , ,代入式(3-48)和式(3-49)则有:区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究联立式(3-50)和式(3-51)即可求出a和b:区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究将式(3-52)代入式(3-45)即可得到所求的直线方程。相关系数(γ)可用下式求得:区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究相关系数反映的是两个变量之间关系的密切程度,0≤|γ|≤1。相关系数愈接近1,说明关系愈密切,方程的实用价值愈大;反之,相关系数愈接近0,说明联系愈差,方程的实用价值愈小;当相关系数等于0时,说明两变量之间不存在联系。(三)相关系数显著性检验究竟相关系数要达到多大时,所建立的相关方程才有实用意义呢?这就要求进行显著性水平检验。表3-6给出了不同抽样数(N,即所拥有的实测数据数)在两种显著性水平(a)分别等于0.05和0.01时,对相关系数的最小要求。表3-6 相关系数(γ)显著性检验表注:此表摘自《概率论与数理统计》P244~245,朱玉仙、崔晓光,长春:东北师范大学出版社,1989。所谓显著性水平是指,做出显著结论时,可能发生错误的概率。当a=0.05时,表示判断错误的可能性不超过5%;当a=0.01时,表示判断错误的可能性不超过1%。由表3-6可见,当抽样数一定时,a愈小,要求的相关系数就愈大;当显著性水平一定时,抽样数愈小,要求的相关系数就愈大。下面举例说明表3-6的用法。如果抽样数为17组,则N-2=15,若|γ|≥0.482,可以说这个相关系数在a=0.05的水平上是显著的,但在a=0.01的水平上不显著,只有当|γ|≥0.606时,才可以说它在a=0.01的水平上是显著的。如果不满足显著性水平的要求,说明所求的相关方程的实用意义不大。(四)预报误差估计经过显著性检验后的方程即可用来外推一定抽水量下的降深或一定降深下的出水量,这时,我们所关心的问题是要知道预报的精度。严格说来,我们无法精确知道这个精度,但可以根据实测资料做出大概的估计。一般以实测值(Qi)与计算值( )的剩余标准差来近似代表方程的外推预报精度,表示为区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究剩余标准差愈小,则外推预报的精度愈高。根据概率理论可知,任一观测值可能落在 之间的概率为68.3%;落在 之间的概率为95.4%;落在 之间的概率为99.7%。由式(3-54)可见,要提高预报精度,一方面提高观测的精度;另一方面增加观测次数。利用所建立的相关方程,外推求取一定抽水量下的降深或一定降深下的出水量。(五)适用条件相关分析法适用于水文地质资料缺乏,而地下水动态资料较多的地区。如有多年开采动态的老水源地的扩建评价、有多年岩溶管道流量与大气降水观测地区的地下水数量评价等,也可用于补给充足而需水量不大的供水评价。利用抽水试验资料进行相关分析时,为保证相关关系的准确性,要求不同降深的抽水试验资料愈多愈好,但最少不少于3次降深(落程);抽水降深不能过小,否则会影响曲线的类型;相关外推法是建立在稳定井流基础上的,非稳定抽水资料不适用。2023-05-26 08:34:081
相关性分析有哪些方法
1,图表相关分析(折线图及散点图)第一种相关分析方法是将数据进行可视化处理,简单的说就是绘制图表。单纯从数据的角度很难发现其中的趋势和联系,而将数据点绘制成图表后趋势和联系就会变的清晰起来。对于有明显时间维度的数据,我们选择使用折线图。2.一元回归及多元回归第二种相关分析方法是回归分析。回归分析是确定两组或两组以上变量间关系的统计方法。回归分析按照变量的数量分为一元回归和多元回归。两个变量使用一元回归,两个以上变量使用多元回归。进行回归分析之前有两个准备工作,第一确定变量的数量。第二确定自变量和因变量。2023-05-26 08:34:161
什么是相关性分析
问题一:什么是属性相关分析 采用属性相关分析方法,以帮助滤去统计无关或弱相关的属性并保留(与挖掘任务)最相关的属性。包含属性(维)相关分析的定性概念描述就称为分析定性概念描述( *** ytical characterization )。包含属性(维)相关分析的对比定性概念描述也就称为分析对比定性概念描述( *** ytical parison). 直观上讲,若一个属性(维)的取值可以帮助有效地区分不同类别的数据集(class,那么这个属性(维)就被认为是与相应类别数据集密切相关的。例如:一个汽车的颜色不太可能用于区分贵贱汽车(类别);但是汽车的型号、品牌、风格可能是更相关的属性。此外即使同一个属性(维),其不同抽象层次的概念对不同类别数据集的分辨能力也不同。例如:在出生日期(birth date)维中,birth day和birth month都不太可能与雇员的工资相关;而只有birth decade(年龄)可能与雇员的工资相关。这也就意味着属性(维)相关分析应该在多层次抽象水平上进行,只有最相关的那个层次的属性(维)应被包含到数据分析中。 问题二:相关性分析与实证研究的关系是什么? 实证研究是研究方法的一种大类,相应的有规范性研究。 实证性研究是通过对研究对象大量的观察、实验和调查,获取客观材料,从个别到一般,归纳出事物的本质属性和发展规律的一种研究方法。方法包括观察法、谈话法、测验法、个案法、实验法。 而相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。(来自百度百科) 好比说,实证研究是你的战略,而相关分析就是你的战术。实证研究意思就是你才用以上的几种方法来收集数据,而相关分析方法是通过计算收集的数据来了解变量之间的关系。 实证研究中了解变量的关系很经常用到相关性分析的,做了相关性分析之后还可以做回归分析,调节效应分析等。 问题三:相关性是什么意思呢? 同学你好,很高兴为您解答! 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性,也不是简单的个性化,相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面,相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。下面简单介绍常见的几种相关性分析。 希望高顿网校的回答能帮助您解决问题,会计硕士问题欢迎提交给高顿企业知道。 高顿祝您生活愉快! 问题四:相关分析 这是一个两个变量之间的相关性分析结果。 使用的参数是Pearson指数。 Pearson correlation是一个相关系数,它指出了两个变量之间相关的亲密程度和方向。这个数值的绝对值越大越说明两个变量的关系越亲密,它的绝对值为0-1之间。在你的分析结果中,这个数值的绝对值为 0.622,说明检验的两个变量之间相关亲密程度比较强。如果这个绝对值 问题五:相关分析与回归分析的联系与区别是什么?详细点的,高手来 回归分析与相关分析的联系:研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题,需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说,若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向,宜选用线性相关分析;若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程,宜选用直线回供分析。 从资料所具备的条件来说,作相关分析时要求两变量都是随机变量(如:人的身长与体重、血硒与发硒);作回归分析时要求因变量是随机变量,自变量可以是随机的,也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值,如:用药的剂量)。 在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述,其实在应用时,当两变量都是随机变量时,常需同时给出这两种方法分析的结果;另外,若用计算器实现统计分析,可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的。 回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题,它们的差别主要是: 1、在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的; 2、相关分析中,x与y都是随机变量,而在回归分析中,y是随机变量,x可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定x是非随机的; 3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度,而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。 问题六:spss中相关性分析的原理是什么 _问题描述:在SPSS中做主成成分分析的时候有一步是指标之间的相关性判定,我想知道具体是怎么进行判定的,他的算法、原理是什么?答案1:: 说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度。一般来说相关性越是高,做主成分分析就越是成功。主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大,说得直观一点就是寻找多个变量的一个加权平均来反映所有变量的一个整体性特征。评价相关性的方法就是相关系数,由于是多变量的判定,则引出相关系数矩阵。评价主成分分析的关键不在于相关系数的情况,而在于贡献率,也就是根据主成分分析的原理,计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。相关系数越是高,计算出来的特征值差距就越大,贡献率等于前n个大的特征值除以全部特征值之和,贡献率越是大说明主成分分析的效果越好。反之,变量之间相关性越差。举个例子来说,在二维平面内,我们的目的就是把它映射(加权)到一条直线上并使得他们分散的最开(方差最大)达到降低维度的目的,如果所有样本点都在一条直线上(也就是相关系数等于1或者- 1),这样的效果是最好的。再假设样本点呈现两条垂直的形状(相关系数等于零),你要找到一条直线来做映射就很难了。一般来说前三个主成分的贡献率在90%以上,第一个主成分的贡献率在 70%效果就已经很好了。答案2:: 你直接看书吧 那原理我要写一天 才能发给你。。。 问题七:请教SPSS相关分析结果怎么看? 连续型变量用Pearson相关,,分类变量Spearman相关 结果解释:第一个表看对应的相关系数-0.098,P值0.002,小于0.05,有统计学意义。说明存在弱的负相关。第二个图就是两个变量的均值与标准差。 问题八:SPSS中的相关分析有什么用处??? 相关分析通常最直观的就是做相关系数矩阵,从中你可以看出你要分析的变量之间的相关性。 如果是因变量和自变量相关性强,你才有做模型继续分析的必要,如果是自变量之间相关性很强,那么就要考虑剔除某个自变量。 相关系数在-1和1之间,绝对值越大表示相关性越大,0表示完全不相关,正的表示正相关,负的表示负相关。 问题九:相关性分析,R方在什么范围时算是有相关性 R的绝对值越靠近1,说明相关性越强。反之,相关性越弱。 若等于0,则不相关。 只要R不等于0,就具有相关性,只是强弱不同。2023-05-26 08:34:351
简述相关分析的基本内容
1.变量之间是否存在关系?2.如果存在关系,它们之间是什么样的关系?3.变量之间的关系强度如何?4.样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系?为解决这些问题,在进行相关分析时,对总体主要有以下两个假定:1.两个变量之间是线性关系。2.两个变量都是随机变量2023-05-26 08:34:421
5种常用的相关分析方法
5种常用的相关分析方法如下:1,图表相关分析(折线图及散点图)。第一种相关分析方法是将数据进行可视化处理,简单的说就是绘制图表。单纯从数据的角度很难发现其中的趋势和联系,而将数据点绘制成图表后趋势和联系就会变的清晰起来。2,协方差及协方差矩阵。第二种相关分析方法散燃是计算协方差。协方差用来衡量两个变量的总体误差,如果两个变量的变化趋势一致,协方差就是正值,说明两个变量正相关。如果两个变量的变化趋势相反,协方差就是负值,说明两个变量负相关。如果两个变量相互独立,那么协方差就是0,说明两个变量不相关。3,相关系数。第三个相关分析方法是相关系数。相关系数(Correlation coefficient)是反应变量之间关系密切程度的统计指标,相关系数的取值区间在1到-1之间。1表示两个变量完全线性相关,-1表示两个变量完全负相关,0表示两个变量不相关。数据越趋近于0表示相关关系越弱行掘亩。4,一元回归及多元回归。第四种相关分析方法是回归分析。回归分析(regression analysis)是确定两组或两组以上变量间关系的统计方法。回归分析按照变量的数量分为一元回归和多元回归。5,信息熵及互信息。最后一种相关分析方法是信息熵与互信息。前面我们一直在围绕消费成本和广告曝光量两组数据展开分析。度量这些文本特征值之间相关关系的方法就是互信息。通过这种方法我们可以发现哪一类特征与最终的结果关系密切。下面是我们模拟的一些用户特征和数据。在这些数据中我们忽略之前的消费成本和广告曝光量数据,只关注特征与状态的关系档森。2023-05-26 08:34:511
相关性分析有哪些方法?
问题一:用于分析相关性的数学方法有哪些 做散点图,拟合线图,回归分析,然后对散布的点做线性拟合,如果是非线性相关,可以做二阶,三阶甚至多阶拟合。线性相关的情况下,可以计算相关系数,通过相关系数来判定。 问题二:属性相关分析的方法有哪些 在机器学习、统计学、模糊逻辑和粗糙集等领域提出了许多属性相关分析的方法。属性相关分析的基本思想就是针对给定的数据集或概念,对相应属性进行计算已获得(描述属性相关性)的若干属性相关参量。 问题三:如何分析两组数据的相关性 0.014就是是sig值,小于0.05就是显著相关 问题四:如何用spss做相关性分析 偏相关 从菜单中选择: 分析 相关 偏相关... 选择两个或更多要为之计算偏相关的数值变量。 E 选择一个或多个数值控制变量。 还可以使用以下选项: ?? 显著性检验。您可以选择双尾概率或单尾概率。如果预先已知关联的方向,请选 择单尾。否则,请选择双尾。 ?? 显示实际显著性水平。缺省情况下,将显示每个相关系数的概率和自由度。如果 取消选择此项,则使用单个星号标识显著性水平为0.05 的系数,使用两个星号 标识显著性水平为0.01 的系数,而不显示自由度。此设置同时影响偏相关矩阵 和零阶相关矩阵。 偏相关:选项 “偏相关性: 选项”对话框 统计量。可以选择以下方式中的一个或两个都选: ?? 均值和标准差。为每个变量显示。还显示具有非缺失值的个案数。 ?? 零阶相关系数。显示所有变量(包括控制变量)之间简单相关的矩阵。 缺失值。您可以选择以下选项之一: ?? 按列表排除个案。将从所有计算中排除其任何变量(包括控制变量)具有缺失值 的个案。 ?? 按对排除个案。对于偏相关所基于的零阶相关的计算,不使用其一对变量或其中一个 变量具有缺失值的个案。按对删除可以充分使用数据。但是,个案数可能随系数的 不同而不同。如果按对删除有效,则某个特定的偏相关系数的自由度是基于在任何 零阶相关计算中使用的最小个案数。 问题五:常用的数据分析方法有哪些 对比分析法 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的 *** 分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation *** ysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence *** ysis)也称关联分析、R-Q型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1,X2,…,Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression *** ysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手,研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析 问题六:用EXCEL作的相关性分析数据,不知怎么分析? 5分 打开原始数据表格,制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据,结果将给出其中任意两项的相关系数 2、选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后,出现属性设置框,依次选择 输入区域:选择数据区域,注意需要满足至少两组数据。如果有储据标志,注意同时勾选下方“标志位于第一行”; 分组方式:指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑,请根据原数据格式选择; 输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿; 3、点击“确定”即可看到生成的报表。 问题七:kendall 和spearman三种相关分析方法的区别 在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall(肯德尔)和spearman(斯伯曼/斯皮尔曼)三种相关分析方法有什么异同 两个连续变量间呈线性相关时,使用Pearson积差相关系数,不满足积差相关分析的适用条件时,使用Spearman秩相关系数来描述. Spearman相关系数又称秩相关系数,是利用两变量的秩次大小作线性相关分析,对原始变量的分布不作要求,属于非参数统计方法,适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数,但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式,但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall"s tau-b等级相关系数:用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验;取值范围在-1-1之间,此检验适合于正方形表格; 计算积距pearson相关系数,连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。 计算相关系数:当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知,或原始数据用等级表示时,宜用 spearman或kendall相关 Pearson 相关复选项 积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析 Kendall 复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关,适用于合并等级资料 Spearman 复选项 等级相关计算斯皮尔曼相关,适用于连续等级资料 注: 1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关,对于完全等级离散变量必用等级相关 2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。 3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用,可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的,故用Pearson分析方法。 在SPSS里进入Correlate-》Bivariate,在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项: Pearson Kendall"s tau-b Spearman:Spearman spearman(斯伯曼/斯皮尔曼)相关系数 斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的,所以又称为“等级差数法” 斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格,只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料,或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料,不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何,都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。 Kendall"s相关系数 肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数,是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的,即让K个评委(被试)评定N件事物,或1个评委(被试)先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序,最小的......>> 问题八:Pearson,Kendall和Spearman三种相关分析方法的异同 在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall(肯德尔)和spearman(斯伯曼/斯皮尔曼)三种相关分析方法有什么异同 两个连续变量间呈线性相关时,使用Pearson积差相关系数,不满足积差相关分析的适用条件时,使用Spearman秩相关系数来描述. Spearman相关系数又称秩相关系数,是利用两变量的秩次大小作线性相关分析,对原始变量的分布不作要求,属于非参数统计方法,适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数,但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式,但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall"s tau-b等级相关系数:用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验;取值范围在-1-1之间,此检验适合于正方形表格; 计算积距pearson相关系数,连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。 计算相关系数:当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知,或原始数据用等级表示时,宜用 spearman或kendall相关 Pearson 相关复选项 积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析 Kendall 复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关,适用于合并等级资料 Spearman 复选项 等级相关计算斯皮尔曼相关,适用于连续等级资料 注: 1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关,对于完全等级离散变量必用等级相关 2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。 3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用,可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的,故用Pearson分析方法。 在SPSS里进入Correlate-》Bivariate,在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项: Pearson Kendall"s tau-b Spearman:Spearman spearman(斯伯曼/斯皮尔曼)相关系数 斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的,所以又称为“等级差数法” 斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格,只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料,或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料,不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何,都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。 Kendall"s相关系数 肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数,是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的,即让K个评委(被试)评定N件事物,或1个评委(被试)先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序,最小的......>> 问题九:怎么选择相关性分析模型 20分 选择相关性分析模型的方法: 1、看数穿类型和因变量的个数,多个因变量的用路径分析和结构方程,一个因变量的。 2、看数据类型,连续型的数据用线性和非线性,分类型的用逻辑回归,时间序列的用时间序列分析。 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性,也不是简单的个性化,相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面,相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。2023-05-26 08:35:111
相关分析与回归分析有何区别与联系
相关分析与回归分析的区别 1.相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题,变量之间的关系是对等的;而在回归分析中,则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的,对变量进行自变量和因变量的划分。因此,在回归分析中,变量之间的关系是不对等的。 2.在相关分析中所有的变量都必须是随机变量;而在回归分析中,自变量是确定的,因变量才是随机的,即将自变量的给定值代入回归方程后,所得到的因变量的估计值不是唯一确定的,而会表现出一定的随机波动性。 3.相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关程度的大小,由于变量之间是对等的,因此相关系数是唯一确定的。而在回归分析中,对于互为因果的两个变量 (如人的身高与体重,商品的价格与需求量),则有可能存在多个回归方程。2023-05-26 08:35:225
相关分析与回归分析有何区别与联系?
相关分析与回归分析的区别 :相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题,变量之间的关系是对等的;而在回归分析中,则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的,对变量进行自变量和因变量的划分。因此,在回归分析中,变量之间的关系是不对等的。 在相关分析中所有的变量都必须是随机变量;而在回归分析中,自变量是确定的,因变量才是随机的,即将自变量的给定值代入回归方程后,所得到的因变量的估计值不是唯一确定的,而会表现出一定的随机波动性。分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关程度的大小,由于变量之间是对等的,因此相关系数是唯一确定的。而在回归分析中,对于互为因果的两个变量 (如人的身高与体重,商品的价格与需求量),则有可能存在多个回归方程。相关分析与回归分析的联系:相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成“虚假回归”,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。2023-05-26 08:35:542
简述相关分析和回归分析的区别与联系
相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度,而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。2023-05-26 08:36:102
相关性分析方法与原则
(一)相关性分析方法相关分析是对所抽查分等单元的三个等指数和对应该单元单位面积一年内的作物标准粮实际产量进行回归分析。海南耕地的标准耕作制度为一年两熟制,所采用的分等单元标准粮实际产量公式为:标准粮=作物 1 单产 × 作物 1 产量比系数+作物 2 单产 × 作物 2 产量比系数。对于自然质量等指数、利用等指数、经济等指数与实际标准粮产量的关系采用以省或县(市)为单位从分布上进行整体线性回归分析。(二)相关性分析原则(1)以标准耕作制度二级区或二级区内的典型单位,如省或县(市)为单位,抽查分等单元。(2)所抽查的分等单元应有代表性与差异性,能够反映不同地形地貌、土壤、区位、灌排设施和经济发展水平条件的差异。(3)一般情况下,每个等别应至少抽查 10% 的分等单元,如果个别分等单元数量少且没有代表性,可以低于该比例,甚至不抽查。(4)作物实际单产应以前三年正常年景的平均产量为基础。(5)每个二级区或典型县所选分等单元数量不能低于统计学相关分析中样本数量的最低比例要求。2023-05-26 08:36:241
SPSS怎么进行描述统计与相关分析?
1、打开SPSS软件,输入两列数据,如下图所示;2、用鼠标在工具栏上一次点击“分析”----”相关”----“双变量”,如下图所示;3、进入要分析的变量,将两个变量都选定,相关系数选择Pearson,显著性检验选择双侧检验,标记显著性相关,如下图所示;4、选择其他相关需要,如均值与标准差,缺失值的选择,然后点击继续,如下图所示;5、在bootstrap菜单中打勾,置信区间选择百分位,抽样选择简单,然后点击确定,如下图所示;6、等待软件分析完成后就可以得到描述性分析和相关性分析的数据了,如下图所示。2023-05-26 08:36:441
怎样用spss分析这两组数据的相关性
可以用SPSSAU在线数据分析平台,使用通用方法->相关即可。2023-05-26 08:37:273
相关性分析spss步骤
相关性分析spss步骤是分析,相关,双变量。选择变量以及相关性系数。如果两个变量都是分类变量或者有一个是分类变量,则需要用Spearman,如果两个变量都是连续性的变量,则选择Pearson。相关性分析的作用相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性,也不是简单的个性化,相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面,相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。2023-05-26 08:38:331
我已经证明了黎曼猜想,论文在图片里,我是否完全正确?
图片太不清楚了,完全看图片太不清楚了,完全看不清。不清。2023-05-26 08:11:536
《黎曼猜想漫谈一场攀登数学高峰的天才盛宴》epub下载在线阅读,求百度网盘云资源
《黎曼猜想漫谈》(卢昌海)电子书网盘下载免费在线阅读链接:https://pan.baidu.com/s/1c6dY_BkLMj5zJPq3LbyPxQ提取码:1234书名:黎曼猜想漫谈作者:卢昌海豆瓣评分:8.7出版社:清华大学出版社出版年份:2016-8-20页数:270内容简介:《黎曼猜想漫谈:一场攀登数学高峰的天才盛宴》用科普的语言、用抽丝剥茧的方式讲述了黎曼猜想提出后一百多年里的方方面面。这使得对数学知识知之不多的读者了解黎曼猜想也成为可能。作者讲述了曾经从事过黎曼猜想的著名数学家的生平趣事和在黎曼猜想研究方面所做的贡献,介绍了100多年里相关数学理论和工具的发展情况。人们常常将好的数学问题比喻成会下蛋的母鸡,以此形容好的数学问题在数学发展过程中的推动作用。从这样的数学问题研究过程中,我们可以管窥数学发展的概貌。因此,阅读本书能够帮助我们了解与黎曼猜想有关的数学进展。而且,本书的文笔力求通俗有趣,比如:“山寨版”黎曼猜想、“豪华版”黎曼猜想等等。相信对数学文化、数学科普感兴趣的读者一定会有所收获。并且这本书对于数学专业人士也不失为一本有趣而有用的读物。作者简介:卢昌海,出生于杭州,本科就读于复旦大学物理系,毕业后赴美留学,于2000年获美国哥伦比亚大学物理学博士学位,目前旅居纽约。。2023-05-26 08:11:391
华人数学家张益唐称已解决黎曼猜想,他在数学界的造诣如何?
应该是相当不错的,大器晚成的又一典型代表。2023-05-26 08:11:112
黎曼假设的实部的定义等于多少
黎曼ζ 函数的所有非平凡零点都位于复平面上 Re(s)=1/2 的直线上。也即方程ζ(s)的非平凡零点的实部都是0.5。在黎曼猜想的研究中, 数学家们把复平面上 Re(s)=1/2 的直线称为 critical line。运用这一术语,黎曼猜想也可以表述为:黎曼ζ 函数的所有非平凡零点都位于 critical line 上。参考黎曼假设百度百科:http://baike.baidu.com/link?url=1dvaEBf2uBvqSb2sPfWXAMtxSZPHMvrdwstYVqzu_S57H89mRsTo19Hsrwo5A9Zmdw8gjJUABux-BLr27BpT7q2023-05-26 08:11:041
证明黎曼猜想的人是不是21世纪最伟大的数学家?如果不是,你认为他在数学史上处于什么地位?
证明黎曼猜想的人,必定是是一个伟大的数学家,因为黎曼本身就是一个伟大的数学家,对数学的全面发展有着不可估量的贡献,但笔者没有足够的能力判断证明黎曼猜想的人是不是21世纪中具有"最"伟大的这一个数学家,作出相应判断的应该是世界数学有关组织的事。2023-05-26 08:10:571
数学上有哪些著名的猜想?
1、P与NP问题:一个问题称为是P的,如果它可以通过运行多项式次(即运行时间至多是输入量大小的多项式函数)的一种算法获得解决。一个问题成为是NP的,如果所提出的解答可以用多项式次算法来检验。2、黎曼假设/黎曼猜想:黎曼ζ函数的每一个非平凡零点都有等于1/2的实部。3、庞加莱猜想:任何单连通闭3维流形同胚于3维球。4、Hodge猜想:任何Hodge类关于一个非奇异复射影代数簇都是某些代数闭链类的有理线形组合。5、Birch及Swinnerton-Dyer猜想:对于建立在有理数域上的每一条椭圆曲线,它在一处的L函数变为零的阶都等于该曲线上有理点的阿贝尔群的秩。6、Navier-Stokers方程组:(在适当的边界及初始条件下)对3维Navier-Stokers方程组证明或反证其光滑解的存在性。7、Yang-Mills理论:证明量子Yang-Mills场存在,并存在一个质量间隙。2023-05-26 08:10:511
黎曼假设是什么意思
1,黎曼假设是关于黎曼ζ函数ζ(s)的零点分布的猜想,由数学家波恩哈德·黎曼于1859年提出。2,德国数学家戴维·希尔伯特在第二届国际数学家大会上提出了20世纪数学家应当努力解决的23个数学问题,其中便包括黎曼假设。现今克雷数学研究所悬赏的世界七大数学难题中也包括黎曼假设。3,虽然在知名度上,黎曼猜想不及费尔马猜想和哥德巴赫猜想,但它在数学上的重要性要远远超过后两者,是当今数学界最重要的数学难题,当今数学文献中已有超过一千条数学命题以黎曼猜想的成立为前提。2023-05-26 08:10:452
谁能告诉我黎曼Zeta函数的导数的零点分布和黎曼猜想本身是一种怎样的等价关系?
注意了,不是等价问题,而是本身就是,不存在另一个等价的表述。【黎曼猜想是关于黎曼ζ函数ζ(s)的零点分布的猜想,由数学家波恩哈德·黎曼(1826--1866)于1859年提出。德国数学家希尔伯特列出23个数学问题.其中第8问题中便有黎曼假设。素数在自然数中的分布并没有简单的规律。黎曼发现素数出现的频率与黎曼ζ函数紧密相关。黎曼猜想提出:黎曼ζ函数ζ(s)非平凡零点(在此情况下是指s不为-2、-4、-6等点的值)的实数部份是1/2。即所有非平凡零点都应该位于直线1/2 + ti(“临界线”(critical line))上。t为一实数,而i为虚数的基本单位。至今尚无人给出一个令人信服的关于黎曼猜想的合理证明。】2023-05-26 08:10:361
数学问题
数学归纳法2023-05-26 08:10:113
一个数学系的大学生解决黎曼猜想现实吗
不太现实。黎曼猜想是一个悬而未解近160年的关于质数分布的难题。从古到今世界各界超级数学家为了证实他研究了百余年,至今没有得到证实。作为数学系的大学生可以尝试解决黎曼猜想,但还是一名大学生的情况下,知识了解不全面知识积累也不深,想解决黎曼猜想是不太现实的事情。2023-05-26 08:10:011
黎曼假设的详细内容是什么?蔡塔函数?
黎曼猜想(RH)是关于黎曼ζ函数ζ(s)的零点分布的猜想。黎曼ζ函数在任何复数s ≠ 1上有定义。它在负偶数上也有零点(例如,当s = �6�12, s = �6�14, s = �6�16, ...)。这些零点是“平凡零点”。黎曼猜想关心的是非平凡零点。黎曼猜想提出:黎曼ζ函数非平凡零点的实数部份是�0�5 即所有的非平凡零点都应该位于直线�0�5 + ti(“临界线”)上。t为一实数,而i为虚数的基本单位。沿临界线的黎曼ζ函数有时通过Z-函数进行研究。它的实零点对应于ζ函数在临界线上的零点。素数在自然数中的分布问题在纯粹数学和应用数学上都很重要。素数在自然数中的分布并没有简单的规律。黎曼(1826--1866)发现素数出现的频率与黎曼ζ函数紧密相关。1901年Helge von Koch指出,黎曼猜想与强条件的素数定理等价。现在已经验证了最初的1,500,000,000个素数对这个定理都成立。但是是否所有的解对此定理都成立,至今尚无人给出证明。黎曼(1826~1866)观察到,素数的频率紧密相关于一个精心构造的所谓黎曼蔡塔函数z(s)的性态。著名的黎曼假设断言,方程z(s)=0的所有有意义的解都在一条直线上。这点已经对于开始的1,500,000,000个解验证过。证明它对于每一个有意义的解都成立将为围绕素数分布的许多奥秘带来光明。 1730年,欧拉在研究调和级数: Σ1/n=1+1/2+1/3+...+1/n.....。 时,发现: Σ1/n=(1+1/2+1/2^2+...)(1+1/3+1/3^2+...)(1+1/5+1/5^2+...)......=Π(1-1/p)^-1。 其中,n过所有正整数,p过所有素数,但稍加改动便可以使其收敛,将n写成n^s(s>1),即可。如果黎曼假设正确: Π(x)=Li(x)+O(x^1/2*logx) 证明了上式,即证明了黎曼猜想。 在证明素数定理的过程中,黎曼提出了一个论断:Zeta函数的零点都在直线Res(s) =1/2上。他在作了一番努力而未能证明后便放弃了,因为这对他证明素数定理影响不大。但这一问题至今仍然未能解决2023-05-26 08:09:541
黎曼猜想在()被提出。
黎曼猜想在()被提出。 A.1859年B.1856年C.1858年D.1857年正确答案:A2023-05-26 08:09:451
震惊学界!张益唐被曝已证明黎曼猜想相关问题,会对现代加密技术有何影响?
技术进行更好的提升,而且能够通过这样的方式去提高我国的机床量,也能够通过这样的模式去提高我国的世界地位。2023-05-26 08:09:134
证明黎曼猜想能上北大吗
能证明黎曼猜想,可以直接拿到北京大学的教授职位。前不久的时候,数学界发生了一件大事:黎曼猜想被证明了。这当即震惊了整个数学王国,而宣布黎曼猜想被证明的数学家是年近九十岁的阿蒂亚爵士,阿蒂亚爵士是曾经获得“阿贝尔奖”与“菲尔兹奖”的双料得主,他在数学界的影响是巨大的,以至于在整个演讲中都没人敢提出异议。但目前来看,黎曼猜想是否真的已经被证明,还是有待考证的。如果黎曼猜想真的被证明,一千多条相关命题将成为定理,人们对于质数的研究将更近一步,其在数学界的意义已经超过“费马大定理”与“哥德巴赫猜想”。2023-05-26 08:08:521
世界未解之谜你知道有哪些?
晚上的时候我梦见了个梦,我给一个满脸是血的人跪下了我不清楚为什么要跪下,但是诡异一幕发生了,我哥哥大早上出去玩了,然后和他三个同学要出去在深湖里玩,那上面写的禁止。。。。,然后我哥同学说,没事的我去游泳了,然后一个老婆婆对我哥说:别下去,不然你会出事的,我哥也相信了,但他我哥的同学终究没逃过,他下去后21秒的时间开始,诡异一幕发生了,我哥的同学开始呐喊救我,但是那时候没人就我哥和另一个同学看着没办法害怕一起掉下去,就都不敢,但是那个同学也急哭了,另一个同学便一直揪,揪不动,好像水里有人拖着他似的,那个同学说,有手揪我,快救我啊!!!!!!!!!!我要死了,,最后他说了一句我看见了水里有女鬼,突然死了,都开始难过了,我心也蛮难受,看的时候,腿已经像是揪断似的,我那时觉得灵异事件发生在眼前就没出去过,但是第二天我哥和我哥的同学患上了重病2023-05-26 08:07:0610
世界未解之谜有哪些?
比如恐龙灭绝之谜2023-05-26 08:05:416
黎曼猜想什么时候学
我认知的黎曼猜想 濮月20221018 读见数学家张益唐证明了黎曼猜想相关问题的轰动新闻,我不由得对黎曼猜想来了兴趣。 读若干介绍知,伯恩哈德·黎曼,德国数学家,黎曼几何学创始人,复变函数论创始人之一。黎曼猜想,简单的说,就是数学中的质数分布问题。猜想提出的经过是:1859年,黎曼被选为柏林科学院的通信院士。作为对这一崇高荣誉的回报,他向柏林科学院提交了一篇《论小于给定数值的素数个数》的论文。论文指出:像2、3、5、7、11、13、29、97……,这些数大于1且除1和自身以外不能被其他正整数整除的自然数,其分布奥秘,蕴藏在一个特殊的函数之中。当这个函数取值为零的一系列特殊点,与质数的分布规律有特殊关系。这个函数后来称为黎曼ζ函数,特殊点被称为黎曼ζ函数的非平凡零点。论文提出:这些非平凡零点以实部为1/2的直线对称,黎曼认为这并非偶然,于是提出了一个猜想:ζ函数的所有非平凡零点的实部都是1/2。这就是黎曼猜想。 黎曼猜想之所以受到轰动,有三个方面的原因: 一是黎曼猜想是百年来被两次提出的数学难题,第一次是1900年8月8日,被称为“无冕之王”的数学家希尔伯特,在巴黎第二届世界数学家大会上的演讲中,他提出了23个著名的数学难题,黎曼猜想位居第8个。第二次是2000年5月24日,在巴黎的数学会议上,与会者列出七大数学难题,并以每个100万美元的赏格寻求解答,黎曼猜想为七大难题之一。 二是在当今数学文献中,有超过千个数学命题是以黎曼猜想或其推广形式作为条件得出的。也就是说,如果黎曼猜想被证明,所有这些数学命题就成为了定理;否则这些数学命题中有一部分将被作废。 三是150年以来,无数数学家为此陷入迷恋状态并付出很多艰辛的付出。 另外,据42023-05-26 08:05:321
什么是黎曼假设?
在1900年的巴黎国际数学家大会上,德国数学家希尔伯特列出23个数学问题.其中第8问题中便有黎曼假设(还包括孪生素数猜测和哥德巴赫猜想)。 素数的频率紧密相关于一个精心构造的所谓黎曼zeta函数ζ(s)的性态。著名的黎曼假设断言,方程ζ(s)=0的所有有意义的解都在一条直线上。2023-05-26 08:04:542
既然π(x)=x*(pi-1)!/pi!+i 是正确它与黎曼猜想(假设)他们的效果目的是否等同呢?
我是来错地方了,头好大,我要逃2023-05-26 08:04:462
黎曼假设的正式解决
据英国《每日邮报》11月17日报道,近日,尼日利亚教授奥派耶米 伊诺克(Opeyemi Enoch)成功解决已存在156年的数学难题——黎曼猜想,获得100万美元(约合人民币630万元)的奖金。黎曼猜想由德国数学家黎曼(Bernard)于1859年提出,其中涉及了素数的分布,被认为是世界上最困难的数学题之一。2000年,美国克莱数学研究所(Clay Mathematics Institute)将黎曼猜想列为七大千年数学难题之一。自从费马大定理于20世纪90年代得以解决后,黎曼问题便成为数学界最著名、最受争议的问题。该问题中最简单的部分在于其中所有质数的分布并不遵循规律。伊诺克博士在尼日利亚某大学任教。他表示,自己在2010年取得关键性突破,这为后来能够解决这一千年难题奠定了基础。他说,自己之所以决定解决这一著名的数学难题不是为了奖金,而是因为自己的学生。正是因为学生们相信自己,他才开始尝试解决这一数学难题。然而,克莱数学研究所既不证实也不否认伊诺克博士正式解决了这一问题,只是简单表示对这些千年数学难题的解决办法不予评论。资料来源:人民网 (2015年11月19日报道)2023-05-26 08:04:321
abc猜想和黎曼猜想哪个难
都很难。abc猜想是数论中一个很难证明的难题,它和动亟百年历史的黎曼猜想、费马大定理和哥德巴赫猜想相比年轻很多但却同样有名,abc猜想很多人也都在殚精竭虑地研究中,但是却很少有成果出现,就目前看来这个问题的难度应该跟黎曼猜想不相上下,所以都很难。黎曼猜想由德国数学家波恩哈德·黎曼于1859年提出。它是数学界一个重要而又著名的未解决的问题,素有“猜想界皇冠”之称,多年来它吸引了许多出色的数学家为之绞尽脑汁2023-05-26 08:04:251
证明黎曼猜想能上北大吗
不会,因为不存在此种可能性。第一,高中生无法证明黎曼猜想。第二,证明了不会被保送。第三,可以先证明“证明”的证明的证明“哥德巴赫猜想”的证明。然而某位“同志”的“证明”实在是让我们“大跌眼镜”。有这天赋15岁就考大学了(前些年也有很多13岁进大学的),且在高中呆的时间绝不会超过一个学期(半年),数论没个三年五载能发表和确认?别说半年,说不定刚进高中就进大学了(参考歼20总设计师的“无敌学神”之路。)2023-05-26 08:03:561