解释变量相关会有什么后果

选择核心变量和相关变量是数据分析和建模的重要环节，两者的选择方法和目的略有不同：1. 核心变量是指对研究问题最具关键性、最具代表性的变量。在进行数据分析和建模时，我们通常会选择一些核心变量来作为独立变量或因变量进行研究和建模。选择核心变量的关键是找到与研究问题紧密相关的变量，以尽可能准确地描述研究对象。2. 相关变量是指与核心变量存在某种相关关系的其他变量。在数据分析和建模时，我们通常也会考虑一些相关变量，以获得更全面的信息和更好的预测效果。选择相关变量的关键是找到那些与核心变量具有相关性、且能提供额外信息的变量，以提高建模的精度和可靠性。需要注意的是，选择核心变量和相关变量并不是孤立的过程，它们之间存在相互影响和交叉影响的关系。因此，在选择这些变量时，需要综合考虑实际研究的问题、数据的特点、模型的需求等多个因素，并采用科学的方法和技术进行分析和建模。

自变量和因变量就不解释了 你知道的 一个相当于原因的 一个相当结果的相关变量就是在实验中除了自变量之外的所有的能够导致差异产生的变量 比如顺序先后 练习因素 等等····

相关分析中的两个变量是自变量和因变量，而且都是随机变量，回归分析中的两个变量只有因变量是随机的，自变量是可以控制的量。相关分析，是研究现两个随机变量之间是否存在某种依存关系，最典型的一种如求相关系数。 相关分析 相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。 在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。 回归分析与相关分析的区别 1.进行相关分析时不必事先确定两个变量中哪个是自变量哪个是因变量，而进行回归分析时，则必须事先确定自变量和因变量。 2.相关分析中的两个变量都是随机变量，而回归分析中的两变量只有因变量是随机的，自变量是可以控制的量。 3.计算相关系数的两变量是对等的，改变两者的位置并不影响相关系数的数值，而回归分析中对于一种没有明显因果关系的两变量，可以求得两个回归方程，一个为为Y倚X的回归方程，另一个为X倚Y的回归方程 4.相关分析只能分析两变量的相关程度和方向，而回归分析要比相关分析更深入，更具体，它要分析因变量是如何随着自变量的变化而发生变化的。

计算样本相关系数吧，我们高中选修教材里有提到

社会经济现象本身的复杂性决定了现象间相互联系的复杂性.从不同角度可对相关关系作以下分类：（1）按相关分析涉及的因素多少不同,相关关系可分为单相关和复相关.（2）按相关关系表现的形式不同,可分为直线相关和曲线相关.（3）根据相关关系的程度不同,可划分为完全相关、不完全相关和不相关.完全相关实际上就是函数关系,因此,函数关系是相关关系的特例.（4）按相关关系的变化方向不同,可分为正相关和负相关.

首先看显著性值，也就是sig值或称p值。它是判断r值，也即相关系数有没有统计学意义的。判定标准一般为0.05。由表可知，两变量之间的相关性系数r=-0.035，其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。无论r值大小，都表明两者之间没有相关性。如果p值<0.05，那么就表明两者之间有相关性。然后再看r值，|r|值越大，相关性越好，正数指正相关，负数指负相关。一般认为：|r|大于等于0.8时为两变量间高度相关；|r|大于等于0.5小于0.8时认为两变量中度相关；|r|大于等于0.3小于0.5时认为两变量低度相关或弱相关，|r|小于0.3说明相关程度为极弱相关或无相关。所以判断相关性，先看p值，看有没有相关性。再看r值，看相关性是强还是弱。

x与y的相关系数可以通过公式Cov(X,Y)/根号（Var[X]*Var[Y]），其中Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。x与y的相关系数：1、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。2、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。3、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。

x = [X1,X2,...,Xn], y = [Y1,Y2,...,Yn]. Ix(k) 为 将X1,X2,...,Xn按降序重排后的序列中,Xk在序列中的位置下标. Iy(k) 为 将Y1,Y2,...,Yn按降序重排后的序列中,Yk在序列中的位置下标. r = 1 - 6{[Ix(1)-Iy(1)]^2 + [Ix(2)-Iy(2)]^2 + ...+ [Ix(n)-Iy(n)]^2}/[n(n+1)(n-1)]. 这样, n=1时,Speraman相关系数无意义. n>1时,已知Speraman相关系数r及一个变量x. 只有1个方程,无法求出y的n个分量. 结论是, 村长大哥的要求无法满足.

　　两个变量之间的相关系数，可以在SPSS中的correlation中计算得到。两组变量之间的相关系数如何计算呢？专研了一天，还是从竹庄家的网页里获得了最多的知识。　　以下为转贴：　　计算两组变量之间相关系数的最好（即最容易也最准确）方法是用LISREL、AMOS等结构方程模型（SEM）。如果A1－A3是一个潜在因子、B1－B5是另一个潜在因子。SEM可以同时检验这两个潜在因子内部各观测变量是否相关以及两个因子之间是否相关。　　如果你没学过SEM而只想在SPSS里做，有几种变通方法，但是都比较麻烦一点，其结果略有差别。　　一、因子分析（EFA）：先分别对A1－A3和B1－B5做因子分析、并从中生成两个因子、最后在相关分析中计算因子之间的相关系数。如果这两组变量（尤其是B1－B5）每组各自存在2个或更多的因子，就有问题了。（当然，如果这种情况发生，用其它方法同样也会有问题。）　　二、General Linear Model（GLM）：选"Multivariate", 将A1-A3放入"Dependent Variables"、B1－B5放入"Covariate(s)"，执行后在“Test of Between-Subjects Effects"的表底部，找到对应于A1-A3的三个"R Squared" ，求其平均，再求其平方根(squared root），就是两组变量的相关系数了。　　三、在MANOVA里启用其Canonical Correlation，SPSS菜单中已找不到MANOVA了，要写如下的syntax：　　MANOVA a1 a2 a3 WITH b1 b2 b3 b4 b5　　/DISCRIM ALL ALPHA(1)　　/PRINT=SIG(EIGEN DIM)　　其产生很多个表格，最后的“Analysis of Variance -- design 1：Estimates of effects for canonical variables”给出了类似GLM的R Squared，然后再求平方根 　　四、如果使用SPSS15，它提供了一个"Canonical Correlations.sps"的syntax，可以调用，其结果的解读如上。

我老师说可以对变量进行剥离，比如a是因变量，b,c,d,是解释变量，若b与c,d也有相关关系，可再做一次线性回归求得b=α+β*c+γ*d,然后把b换为α+残差，c,d的系数并入原方程中。

相关分析中的两个变量是随机的，是可以用适当的统计指标表示出来的过程。 扩展资料 相关分析中的两个变量是随机的.，相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，主要是对总体中的因果关系的分析，一般来说，相关分析是可以用适当的统计指标表示出来的过程。

对变量进行剥离：1、a是因变量，b，c，d是解释变量。2、b与c，d也有相关关系，可再做一次线性回归求得b=α+β*c+γ*d，然后把b换为α+残差，c，d的系数并入原方程中。线性回归方程利用数理统计中的回归分析，来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之一。线性回归在回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。扩展资料：线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：1、如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。2、给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。参考资料来源：百度百科-线性回归方程

自变量相关系数过高（大于0.9或者0.8）的话的确应该引起注意,很可能存在多重共线性,你可以利用回归分析里面提供的共线性诊断来印证一下.对于多重共线性,很多人会采取中心化的方式,说那样可以减轻多重共线性,就是把每列自变量减去各自的均值,这个方法最常见不过实际操作中感觉没很大用,你可以自己试试.类似的,还有一些数据变换方法如对数变换之类的,也有人用.再一个就是可以增大样本量,因为有的研究者指出样本量小是造成多重共线性的原因之一还有就是可以试试删除一些极端值、异常值再看看,这个方法就不是那么对症下药,但也是对数据进行了整理,可以试试.

相关系数r的计算公式是ρXY=Cov(X，Y)/√［D(X)]√［D(Y)]。公式描述：公式中Cov(X，Y)为X，Y的协方差，D(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。若Y=a+bX，则有：令E(X) =μ，D(X) =σ。则E(Y) = bμ＋a，D(Y) = bσ。E(XY) = E(aX + bX) = aμ＋b(σ＋μ）。Cov(X，Y) = E(XY)u2212E(X)E(Y) = bσ。变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系。⑴完全相关：两个变量之间的关系，一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化所惟一确定，即函数关系。⑵不完全相关：两个变量之间的关系介于不相关和完全相关之间。⑶不相关：如果两个变量彼此的数量变化互相独立，没有关系。

相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，相关系数是按积差方法计算，以两个变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两个变量之间的相关程度。正相关是指两个变量向相同的方向变化，即一个变量的值增加，另一个变量得值也增加；负相关是指两个变量向相反的方向变化，即一个变量的值增加，另一个变量的值相应地减少；零相关是指两列变量之间没有关系，即一列变量变动时，另一列变量作无规律变动。

相关性 偏相关 可以是分类变量变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的;但在纯函数式语言(如Haskell)中，变量可能是不可变(immutable)的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象(如在Java和Visual Basic中);但另外一些语言可能使用其它概念(如C的对象)来指称这种抽象，而不严格地定义"变量"的准确外延。

在spss中，如果想在相关分析的同时控制某些无关变量，可以做偏相关分析。依次在菜单里选分析——相关——偏相关。然后把求相关的变量和控制变量（或称协变量）各自选入对应的框就可以分析了。

自变量和因变量

是不对的。相关系数r是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。如果相关系数r=0，说明两个变量之间不存在线性相关关系。并不说明变量之间不存在其它相关关系，比如非线性相关关系。Pearson相关系数的适用条件：1、适用于线性相关的情形，对于曲线相关等更为复杂的情形、积差相关系数的大小并不能代表相关性的强弱。2、无明显异常值，存在极端值则予剔除或转换。3、变量呈双变量正态分布，如各自服从正态分布两个变量计算Pearson相关系数、假阳率偏高一点。扩展资料利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关，可以用t 统计量对H0假设（即二者相关系数为0）进行检验。若t检验显著，则拒绝原假设，即两个变量是线性相关的；反之，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关的。r的取值为，-1~+1。r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大，则两变量相关性越强。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但可能存在其他方式的相关（比如曲线方式）。（1）一般认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间高度相关；0.5≤|r|<0.8，可认为两变量中度相关；0.3≤|r|<0.5，可认为两变量低度相关；|r|<0.3，可认为两变量基本不相关。（2）也有认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间极高度相关；0.6≤|r|<0.8，可认为两变量高度相关；0.4≤|r|<0.6，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量低度相关；|r|<0.2，可认为两变量基本不相关。（3）还有认为：|r|≥0.7时，可认为两变量间强相关；0.4≤|r|<0.7，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量弱相关；|r|<0.2，可认为两变量极弱相关或不相关。参考资料来源：百度百科-相关系数

用spss分析两组数据的相关性步骤如下：1、第一步，电脑安装SPSS软件包，最好使用最新版本，功能比较齐全。打开SPSS软件，导入你需要分析的数据，这里以excel数据为例子。依次点击【文件】-【打开】-【数据】。2、第二步，选择excel数据，确认导入后，查看数据是否导入正常。3、第三步，进行相关性分析。依次点击【分析】-【相关】-【双变量】。4、第四步，然后，把变量从左侧选择到右侧变量框里面，勾选person相关，双侧检验等等。5、第五步，点确定，相关性的结果就在输出文档里面了。你也可以把结果复制导出到word或者excel。这样就完成了用spss分析两组数据的相关性。

相关分析是反映两个变量间的依存关系。相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。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。

相关分析研究变量之间的相互关系的密切程度关系。定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间，空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量。相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。相关分析的特点：1、相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。2、在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。3、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，这一组点集为“散点图”。

首先看显著性值，也就是sig值或称p值。它是判断r值，也即相关系数有没有统计学意义的。判定标准一般为0.05。由表可知，两变量之间的相关性系数r=-0.035，其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。无论r值大小，都表明两者之间没有相关性。如果p值<0.05，那么就表明两者之间有相关性。然后再看r值，|r|值越大，相关性越好，正数指正相关，负数指负相关。一般认为：|r|大于等于0.8时为两变量间高度相关；|r|大于等于0.5小于0.8时认为两变量中度相关；|r|大于等于0.3小于0.5时认为两变量低度相关或弱相关，|r|小于0.3说明相关程度为极弱相关或无相关。所以判断相关性，先看p值，看有没有相关性。再看r值，看相关性是强还是弱。

首先看显著性值，也就是sig值或称p值。它是判断r值，也即相关系数有没有统计学意义的。判定标准一般为0.05。由表可知，两变量之间的相关性系数r=-0.035，其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。无论r值大小，都表明两者之间没有相关性。如果p值<0.05，那么就表明两者之间有相关性。然后再看r值，|r|值越大，相关性越好，正数指正相关，负数指负相关。一般认为：|r|大于等于0.8时为两变量间高度相关；|r|大于等于0.5小于0.8时认为两变量中度相关；|r|大于等于0.3小于0.5时认为两变量低度相关或弱相关，|r|小于0.3说明相关程度为极弱相关或无相关。所以判断相关性，先看p值，看有没有相关性。再看r值，看相关性是强还是弱。

定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间，空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量；相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。扩展资料：相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。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，这一组点集为“散点图”。

x与y的相关系数可以通过公式Cov(X,Y)/根号（Var[X]*Var[Y]），其中Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。x与y的相关系数：1、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。2、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。3、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。

首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去(两列),在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果。

x与y的相关系数可以通过公式Cov(X,Y)/根号（Var[X]*Var[Y]），其中Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。x与y的相关系数：1、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。2、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。3、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。

定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间，空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量；相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。扩展资料：相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。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，这一组点集为“散点图”。

相关系数定义式为：若Y=a+bX，则有令E(X) = μ，D(X) = σ，则E(Y) = bμ + a,D(Y) = bσ，E(XY) = E(aX + bX) = aμ + b(σ + μ)，Cov(X,Y) = E(XY) u2212 E(X)E(Y) = bσ。相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。扩展资料：注意事项：相关表示两变量间的相互关系，是双方向的。而回归则表示Y随X而变化，这种关系是单方向的。医学资料中的有些资料用相关表示较适宜，比如兄弟与姐妹间的身长关系、人的身长与前臂长之间的关系等资料。另有些资料用相关和回归都适宜，此时须视研究需要而定。回归系数与相关系数的正负号都有两变量离均差积之和的符号业决定，所以同一资料的b与其r的符号相同。回归系数有单位，形式为（应变量单位/自变量单位）相关系数没有单位。相关系数的范围在-1～+1之间，而回归系数没有这种限制。参考资料来源：百度百科-相关系数

定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间，空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量；相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。扩展资料：相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。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，这一组点集为“散点图”。

定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间，空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量；相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。扩展资料：相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。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，这一组点集为“散点图”。

定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间，空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量；相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。扩展资料：相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。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，这一组点集为“散点图”。

相关系数定义式为：若Y=a+bX，则有令E(X) = μ，D(X) = σ，则E(Y) = bμ + a,D(Y) = bσ，E(XY) = E(aX + bX) = aμ + b(σ + μ)，Cov(X,Y) = E(XY) u2212 E(X)E(Y) = bσ。相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。扩展资料：注意事项：相关表示两变量间的相互关系，是双方向的。而回归则表示Y随X而变化，这种关系是单方向的。医学资料中的有些资料用相关表示较适宜，比如兄弟与姐妹间的身长关系、人的身长与前臂长之间的关系等资料。另有些资料用相关和回归都适宜，此时须视研究需要而定。回归系数与相关系数的正负号都有两变量离均差积之和的符号业决定，所以同一资料的b与其r的符号相同。回归系数有单位，形式为（应变量单位/自变量单位）相关系数没有单位。相关系数的范围在-1～+1之间，而回归系数没有这种限制。参考资料来源：百度百科-相关系数

简单点说先看Sig.值，如果这个值<0.05，那说明有意义，然后看相关系数，系数的绝对值越大说明相关程度越大，不过这个是线性相关系数，如果系数小也不能说明没相关程度，可以画出散点图，看一下是否存在曲线相关。

具有相关关系的两个变量的特点是一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定。具有相关关系的两个变量的特点是一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定。

两个分类变量的相关性分析采用频数统计、交叉表卡方检验等过程进行处理。按照相关关系形态划分，可以分为线性相关和非线性相关。在直角坐标系里，两个变量的观测值的分布大致在一条直线上，那么这两个变量之间的相关关系是线性关系；如果在直角指标系内，两个变量的观测值分布是一条曲线，那么它们之间的相关关系是非线性相关。按照变量的个数划分，可以分为单相关，复相关和偏相关。单相关是两个变量之间的关系，这两个变量一个是因变量，一个是自变量。两个变量的相关关系分析也被称为二元变量相关分析。复相关是指三个或三个以上的变量之间的关系，即一个因变量对两个或两个以上自变量的相关关系。偏相关综合了单相关和复相关的特点，当一个变量与多个变量相关，但是只关心其中一个因变量与自变量的关系，需要屏蔽其他因变量对自变量的影响，这样的相关关系就叫做偏相关。相关性分析：相关性分析是一种统计学方法，通常用于研究两个或多个变量之间的关系。在相关性分析中，我们可以通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度。相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示负相关，0表示无相关，1表示正相关。相关分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个因素的的相关密切程度，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。判断数据是否具有相关关系，最直观的方法就是绘制散点图。要判断多个数据的之间的关系，散点图的绘制就会显得比较繁琐，这时候要选择绘制散点矩阵。相关性分析是一种非常重要的统计学方法，可以帮助我们研究和理解变量之间的关系，从而为实际决策提供有力的支持。

相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。相关系数r的绝对值一般在0.8以上，认为A和B有强的相关性。0.3到0.8之间，可以认为有弱的相关性。0.3以下，认为没有相关性。扩展资料相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。参考资料：百度百科相关系数

不知道你说的是不是想检验两变量的相关性？可做两变量的相关性检验，看是否相关。其实缺失的变量都到了随机误差项中去了，导致最后得到非一致估计量。还有，因为有的缺失的变量可能会和解释变量相关，但是被归到随机误差项中去，这样会产生内生性问题。

可以采用简单的相关分析 也可以试着采用回归分析，不过回归分析一次只能一个因变量。。也可以用 典则相关分析

定义1：衡量两个变量线性相关密切程度的量。对于容量为n的两个变量x，y的相关系数rxy可写为 ，式中 是两变量的平均值 应用学科：大气科学（一级学科）；气候学（二级学科） 定义2：由回归因素所引起的变差与总变差之比的平方根。 应用学科：生态学（一级学科）；数学生态学（二级学科） 定义3：度量两个随机变量间关联程度的量。相关系数的取值范围为(-1，+1)。当相关系数小于0时，称为负相关；大于0时，称为正相关；等于0时，称为零相关。 应用学科：遗传学（一级学科）；群体、数量遗传学（二级学科）

在这个模块，将两个变量选进去，看sig的值是否小于0.05或者看相关系数右上角是否有*号，如果小于或者有星号就表示两变量显著相关

确定变量之间是否存在相关关系，可以用协方差。如果协方差为正数则说明两组数据正相关，负数则对应负相关。

相关程度。空间自相关的研究变量是确定某一变量是否在空间上相关，其相关程度如何。空间自相关，专业术语，是指一些变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性。

材料l 我使出了吃奶的力气，一会往前，一会往后，这边划划，那边划划l 用力地划了一下，l 船身就摇了起来蔚蓝的天空中飘着几朵雪白的云朵儿，漫步在天街中的太阳公公今天精力格外的充沛，大地一片生机勃勃。 l 双手握住桨把，使劲地用手划着船桨，只见船桨在水中画了一个个圆圈，倾刻间平静的湖水激起了浪花，浪花追逐着金色的阳光，像顽皮的小孩似的跳跃着，可船却还在码头旁打转，甚至还有些后退。当我看见其他一叶叶扁舟像出膛的子弹一样飞快地前进，我可真是心急如焚那！我想：“按照这样的速度，十年都甭想划到湖中心，还不如就地观看风景呢！”l 我活像一个小水兵，开足马力勇往直前l 从船头眺望远方，湖的边际和天的边际的交界处，湖和天的颜色合在一块，让人感觉到这真是“水天一色”呀！再看这一望无际的水平面，几滩海草在水面上无忧无虑地飘着，其他的船只远远看去，就像浮在水面上的几片落叶。一阵阵凉爽的风吹过，水面上激起了层层波浪，那波浪形成了一条条美丽的曲线，就像重峦叠嶂、连绵起伏的群山一般，吸引着我们的视线。微风吹拂着我的脸庞，感觉到自己的心灵的确得到了净化和解放。 l 把船桨靠近船垂直向前划动,l 右手握住船桨的柄端，左手

我在农村东边的小溪里划船玩！自己一人怎么也划不动！

送别的意思是送远行的人启程,跟他告别。那送别是如何 造句 的大家知道吗？送别有什么精彩的造句呢?下面是我给大家整理的送别如何造句，供大家阅读!用送别造句 1. 太阳做完了竟日普照的事业，在万物送别他的时候，他还显出十分的壮丽。 2. 一中彭老，德高望重，教界宗师，兴致来访，亦师亦友，结文字缘，禅茶会话，言谈微词。送别彭老，思绪万千，扪心自问，不今不古，出入二世，尘缘未了，同缘未尽，苦不愖言，彭老吾师，你可岂知?吾之。 3. 母亲因人言可畏，把政夫送去省城读书，渡头送别一场，如墨染山水，离愁尽在不言。 4. 9月5日,山西长治,破旧不堪的院落里,患有严重肝占位的__明和腰椎疾病的妻子强撑着身体的疼痛出门送别两个孩子远赴校园。 5. 据央视报道,9月5日,山西长治,破旧不堪的院落里,患有严重肝占位的__明和腰椎疾病的妻子出门送别两个孩子远赴校园。 6. 巡抚刘大谟在锦江为他送别,杨慎有《辛丑孟冬,舟发沱江,东阜刘中丞惠历,且约锦江饯别,作此简谢》诗。 7. 据香港“星岛日报”消息,昨日有过百亲友出席演员兼舞台剧导演何伟龙的丧礼,冯宝宝、杨天经、欧锦棠及邵音音含泪送别好友。 8. 凯特要调到其他部门去工作了，所以大家想凑份子给她买个送别礼物。 9. 最后，大家边吃 蛋糕 ，边送别了李开复先生一行。于是，晚十点多，交大一行人又匆匆赶回闵行，收获颇丰。 10. 岁月的河流上，会流走很多很多。相逢时的那片红叶，也会褪色吗?让我把无声的语言，融进江南的风。为你送别! 送别精彩造句 1. 风轻轻地吹来，水静静地流去，带起了记忆，也送别了年华。 2. 点亮一盏灯，照亮天堂的路;默许一个愿，送别至亲的人;坚定一颗心，立下重生的志;轻吐一口气，耕作未来的田。默默的祝福雅安重获新生，再创美好! 3. 有时候分离就是拖着沉重的情感逃亡，送别就是拱 手相 让。是的，假如旅程太远，假如跑错方向。 4. 今日送别，让我唱出祝福的歌;朋友珍重，心中的思念要诉说;一路前行，愿成功的旅途你不会寂寞;弹指之间，让我们把情谊的画面捕捉。送别时刻，心绪难平，有份不舍，难以诉说，惟愿你一路平安，顺风顺水! 5. 文章 从韦应物送别诗的送别内容、情感表达等方面入手分析韦应物的送别诗，从而使读者更深层次地认识韦应物的这一诗歌体裁。 6. 风华是一指流砂，苍老是一段年华，这一别，再相见就不知是何经年，手抚琴弦，送别的曲调，飘扬而起，寄君一曲，不问曲终人聚散。 7. 我们哼着牧云谣，天荒地不老，也相信今生能遇到，涌泪哼着牧云谣，谁又能阻挠，在狭路相逢时拥抱，黄沙湮没牧云谣，你可曾找到，这是我唯一的记号，海潮送别牧云谣，宁静至喧嚣，在尘埃落定后燃烧。墨明棋妙 8. 天秤座 ，尽管他们说，世间种种最后终必成空，我并不是立意要错过，可是我一直都在这样做，——《送别》部分摘录。 9. 诚信像一朵美丽的玫瑰，花送别人，手留余香;诚信像一杯醇香的红酒，提升品质，回味无穷;诚信像一首优美的诗词，美化心灵，陶冶情操。 10. 我还可预言他们将会挥泪送别。 11. 沉默的送别，止不住的不舍，无声胜有声的祝福，生怕一开口就会泪流成河。轻轻道声珍重，祝你梦想实现，早日成功，来日再聚。 12. 淡淡的晨曦特别清新，淡淡的浮云最是消魂，淡淡的溪流带走忧愁，淡淡的枫叶适宜送别，淡淡的背影无限深情，淡淡的叹息那是想你。 13. 牛夜的钟声响起，别离的那一刻最终来临，送别的人群一个，一个返回，望着你远去的身影，我从心底祝福你：祝你一路顺风。 14. 送别诗与留别诗都是以表达离情别绪为主的诗歌创作，但由于作者的身份、心境不同，因此在表达感情时各有侧重。 15. 你我离别之时，我没有给你送别，没有给你祝福。他乡的你同样要过的开心快乐，你我头顶上的是同一月亮，同一祝福。祝你幸福! 16. 轻轻的你将离开我，请将眼角的泪拭去;深深的友谊莫忘记，我们会是一生的知己。送别时刻，话语不多，惟愿你一路顺风，生活永安! 17. 是命运让我们相识相知，可偏偏命运也代表了别离。送别的今日，多少的不舍和留恋，唯有深深的祝愿，愿你一路顺风，生活永安! 18. 家是心头的一首歌，婉转缠绵;家是父亲写的一封家书，饱含挂牵;家是母亲送别儿子的每一步，想起便会泪流满面，家是游子永远的期盼。国际家庭日，愿家人平平安安，健康永远! 19. 我是如此的凝望，你风中远去的背影，心中没送别的忧伤，只有阳光般的祝福，随你的旅程轻轻离去，朋友，愿你一生平安。 20. 唉!"大家都在那边乱哭乱闹，然后把那个塑胶花都丢下去海里，向这位忠臣送别。 送别经典造句 1. 凯特要调到其他部门去工作了，所以大家想凑份子给她买个送别礼物。算你一份吗? 2. 此篇文章将分别比较二人送别词的思想内容和艺术特色。 3. 今日送别，让我唱出祝福的歌;朋友珍重，心中的思念要诉说;一路前行，愿成功的旅途你不会寂寞。送别时刻，心绪难平，有份不舍，难以诉说，惟愿你一路平安，顺风顺水! 4. 一江离愁泪东去，送别有青山。碧月玲珑照人寰，忆当年，几多悲欢。云水深处斜阳影，草木天际黯;孤鸿声断层云里，无处觅乡关。干戈事，随惊涛万里，日落处，风流云散，归去来也，黄粱梦醒，枕边泪阑干。 5. 王昌龄是盛唐著名诗人，他不仅创作了大量雄浑豪迈的边塞诗和委婉含蓄的宫怨诗，而且还创作了大量内容丰富脍炙人口的送别诗。 6. 想说不爱你，真的好好难!想忍住不想你，生活仿佛就少了艳阳天!我恨当时好懦弱，目送别人把你手儿牵!独留下遗憾在心间，只有以泪洗面到残年。 7. 李白与杜甫的友情，可能是中国 文化 史上除俞伯牙和钟子期之外最被推崇的了，但他们的交往，也是那么短暂。相识已是太晚，作别又是匆忙，李白的送别诗是：“飞蓬各自远，且尽手中杯。”。 8. 匝路亭亭艳，非时袅袅香。都道杳杳神京盈盈仙子丰神异彩，谁知道嫦娥奔月不复返，谁知道年年花开年年花落，不见人面只见花。弹一曲流淌指间的乐音，送别那不知为谁红的早秀，好过将芳华葬送于日复一日的蹉跎。 9. 南宋辛弃疾继承发展了苏轼对词进行的改革，所以送别友人也成为稼轩词的主题之一。 10. 最后两名武士屈膝成蹲立状，仿佛在迎接和送别参观的游客。 11. 一缕发梢随风飘逸，一摸泪痕长亭送别，奋斗的青春，等待的收获，等待这幸福安静的到来。朋友，离别后，愿你一切安好! 12. 满月花开桂吐香，竹景生情情义长，千里情缘隔不断，送别冬风春又扬，我止有以诗一首传递祝福，以表我们的心意，诉尽愁肠不要非伤。 13. 道离别，离别就在眼前;说再见，再见不会是永远。芳草萋萋下，我将你送别，祝愿你今后的道路越走越宽，越走越顺，一路珍重! 14. 一个人跑到庙里骂佛祖。等他骂完后，佛祖对他说：“如果你送别人礼物别人不收，那礼物是谁的?”“是我的。”“好，你刚才的话，我一句都没收。”。 15. 走的伤心留的伤感，彼此都说有空多联系。送别走或留的朋友我们都很无奈，唯有送上真诚的祝福，祝各位远行的朋友一路顺风! 16. 中国人送别时有一套繁琐的程序,彼此要来回推让以表示殷勤. 17. 这个花季，你将要离去;这个花季，眼泪的洗礼。送别就在今日，说不出思念的千言万语，唯有化作祝福一片。愿你生活幸福安然! 18. 长亭外，古道边，芳草碧连天。熟悉的歌谣依旧，送别的场面依旧。多少的不舍，随着离别的到来，越来越多。朋友，愿你一路顺风! 19. 我辞别了睡梦的小船，踏上浸透霞光的海滩。大海含着友谊的微笑，把送别的浪花撒在我脚边。 20. 当午夜的钟声敲痛离别的心门，却打不开我深深的沈默;当拥挤的月台挤痛送别的人们，却挤不掉我深深的离愁。你要勇敢闯荡，我在此深深祝福：走好! 看了“送别如何造句”还看了： 1. 用告别造句 2. 用搜索造句 3. 依依不舍造句大全 4. 用分别的不同意思造句 5. 用抛砖引玉怎么造句

我和爸爸合作过，那是我在西安住院时的事了。出院那天，爸爸妈妈带我去儿童公园玩。来到儿童公园，我们登上了假山，我发现假山下面有一条湖，湖面停着好几艘游船。我拉着爸爸迫不及待地跑向湖边。我们看见一艘红船，它全身红红的，停在湖上特别引人注目。爸爸付了钱就拉着我上了船。爸爸让我开船，我兴高采烈地握着方向盘。我转着方向盘，船就游来游去，爸爸坐在旁边指挥我开船。我尽量把船开在船少的地方。突然，一艘船向我们开来，砰地一声撞在了我们的船上，我们的船往后退了好远，水花溅到了我的脸上。我和爸爸哈哈大笑，开那艘船的叔叔和小妹妹也开心地笑了。我和爸爸决定去撞别的船，玩撞船的游戏。我们朝船多的地方开去。我和爸爸齐心协力，我转方向盘，他负责向对方喷水。爸爸不停地催我：“赶快开船！”我手忙脚乱地转着方向盘，终于追上了一艘船。我们鼓足劲向那艘船撞去，爸爸赶紧按退档键向后倒船，水花渐了起来，还好没有渐到我们的脸上。我们开着船逍遥自在地走了，那艘船上的人也笑得前俯后仰。我真高兴呀！ 这件事虽然过去了很久，但一直藏在我心中，就像发生在昨天一样。

恋恋不舍地和朋友告别的句子(篇一) 1.我内心说过无数次告别。却也曾无数次想念。我知道，只是因为我不舍得，舍不得 跟你告别。 2.万物是你我敢情的流露，不止地诉说着，相见的时刻到了，我愿陪你一同坐上梦幻的摩天轮，在摩天轮的转动中，感受春夏秋冬，感受着心心相印。 3.人生最悲凉的句子莫过于执子之手，因为牵了手之后便是放手。 4.就好好道个别吧！和课桌 黑板、操场 堂 和吹过教室走廊的那最后一阵风 还有那个喜欢了很久的男孩。 5.离别不代表永别，而是为下一次的重逢做出牺牲。 6.所有的离别，都是一个伤感的句子，只是人们都希望离别不是句号，而是破折号，指向一个带着笑容的温暖明天。 7.我们以一二一开始 以三二一结束 8.真正的别离，没有桃花潭水，没有长亭古道，只是在那个洒满明媚阳光的早晨，有人留在了昨天。 9.想你该在这暮色渐沉的秋夜，放一只小船，驶向我。尽管我知道，该来的总会来，而不该来的，虽然说只有一步的距离，也不会来。 10.离别总伤情，情系离别处。风，吹不散别绪；雨，淋不去离愁！离别，一个伤感的词，难以割舍的痛。 11.有谁的世界如我一般，不是在告别，就是在看告别。 12.离别都是蓄谋已久，何必又找借口。 13.总有一个人，永远在心里，却告别在生活里。 14.不是谁离开了谁就无法生活，遗忘让我们坚强。 15.以后不见面的日子要按年算了哦 16.希君生羽翼，一化北溟鱼。 恋恋不舍地和朋友告别的句子(篇二) 17.人生有相聚就有离别，空间的转换，时间的流逝，每个人都会品味离别的滋味。 18.我开始我就知道会有散场，只是没想到来的这么快。 19.不是所有的离别都会有再次相聚的机会，还好，我们认识过！ 20.告别爱情的时候，也希望你一切都好；我不再爱你的时候，也许不是我不爱你，只是，我已不能再爱你。 21.无论你在哪里，待走完沧桑人世，我们终会相聚。浮花浪蕊的人生，哪那么容易就断了呢? 22.人生就是一场盛大的别离，告别过去，告别现在，告别自己，告别你身边所有人，在回头的那一刹那，你只能轻松地挥手祝福。因为离开是为了更好地前进，告别是为了下一次的相聚。 23.昨夜，月儿正朦胧，我悄悄送你远行，从此，天边有了一颗含泪的小星星。 24.你应该幸福的，我就陪你到这里了 25.因为有了离别，才愈能让人珍惜相聚的时刻，才愈能让人感受生活的美好。 26.蓝天上缕缕白云，那是我心头丝丝离别的轻愁；然而我的胸怀和长空一样晴朗，因为我想到了不的重逢。 27.你我离别的那天，是我这一生中最痛苦的日子。 28.不须旦暮厮守，不须海誓山盟，只要记住那个月夜，只要记住那个时辰，还有那深情的吻。 29.画阁魂销，高楼目断，斜阳只送平波远。无穷无尽是离愁，天涯地角寻思遍。 30.青山不改 绿水长流 他日江湖再见 31.聚也不是开始，散也不是结束，同窗数载凝的有数妖冶刹那，将永远铭刻在我的回想之中。 32.或许这就是命运，一切的过程都早已有了安排。 恋恋不舍造句 1、我和新朋友们分别时，觉得恋恋不舍。 2、她恋恋不舍地离开了祖母的家。 3、时间过得真快，我们得回家了，我恋恋不舍的随着旅游大巴回来了。一路上，我还沉浸在那快乐的时光中。 4、看看时间，估摸着老婆孩子已经快到家了，赵宸悉才恋恋不舍的将狗放回包中继续藏好。 5、杨镐回还之日，朝鲜自国王宣祖至平民百姓皆恋恋不舍，宣祖率百官泣送于弘济院，汉城士民男女重髫戴白，皆出送郊外，诸臣以诗为别。 6、金发坏种恋恋不舍地看了一眼崖壁上的燕巢，摇头一阵苦笑，闷闷地跟上了师傅的脚步，一步一个叹息，嘴里喃喃嘀咕着善财难舍、善财难舍啊…… 7、记得有一次，一个朋友来我家找我玩。她刚进我家的门，就被一股香味吸引住了，她连忙顺着香味走到那株释放出诱人芳香的月季花前，闻了再闻，最后还是恋恋不舍地离去了。 8、临走时，他们互相拥抱，桑娜泪流满面地说："你们一定要回来，一定要平安！"孩子们泪如雨下，恋恋不舍的向为他们操劳了半生的父母告别。 9、看他如此坚决，李老爹和他儿子目目相觑，李小福却咬着指头看他，并没有恋恋不舍那副模样。 10、听到洪天答应下来，洪仁？和李秀成心中都是一松，他们最怕的就是洪天对天京恋恋不舍，那样天国的希望恐怕真的会在此断送的。 11、风景如画的校园，谆谆教诲的老师，朝夕相处的同学，六年来无时无刻不陪伴着我们的事物即将离开我们，一想到这里，恋恋不舍的感情油然而生…… 12、自从有了文燕，我才知道，我原来那曾一度洋洋自得恋恋不舍的天马行空的单身生活，如今才算是河伯见了东海。 13、在红枫叶即将落地之前那一瞬间，它的生命是几乎没有了。可是，多情的人，还是将它夹进书页，或做成标本，或做成卡片，还有的拿回家放进冰箱，总是恋恋不舍的，将它保护好，赋予它生命的延续。 14、每当我看见露珠时，我总是会轻轻的用手去把露珠粘上我的手，然后仔细端详它。可是，当明媚的太阳出来时，我又对那美丽的露珠恋恋不舍。 15、我识趣地冲上来，和稹禾一左一右地架起明显对被他撞倒的女生忧心忡忡或者恋恋不舍更或者贼心不死的瞳绪，飞快地朝训练场奔去。 16、哭过，笑过，吵过，闹过，再恋恋不舍也都只是曾经。 17、我坐了下来，行囊里开始挤满暮色，我开始那么地恋恋不舍。 18、他从椅子上站起身来，离开自己的恋恋不舍的店铺兼新家，顺着街上熙熙融融的人潮，走向镇子的北门。 19、唐威也没想到，雷光堂还真拿得出来，还别说张小胖放下的时候真是恋恋不舍，像是要了他的小命一样，秉承了家族传统，爱才如命的张真人还真没这么大手笔过。 20、曾信侠没玩多久就恋恋不舍地把手里的玉石还给了堂哥，同时还一脸谗媚地看着他：“大哥，我也想要一块这样的石头，你帮我再找一个好不好？……”。 21、巫野在自己大腿根儿上重重掐了一把，恋恋不舍地将目光从少女的娇颜中抽出来，取回十二柄钢叉，至于糯米，童子尿之类的痕迹，却无关大体，找不到他头上来。 22、云朵一时又像这个又像那个，其实什么也不像，只像染成彩色棉花糖。在火烧云下去的时候，我才恋恋不舍的告别了它。我等待明天和它相会，和这位万能的魔术师相会。 23、李昊天恋恋不舍的望着公主坐驾离去，黄德天大人整衣敛容压低声音轻咳道：现在是个大好机会。 24、兮若知他首次离岛，恋恋不舍，却又碍于面子，不愿明说，便顾而言他道：“星哥，何老板为什么一直居于暗室之中呢？”。 25、我们恋恋不舍地离开了刘姥姥的家。 26、所以我恋恋不舍回头张望，绿水青山却是一片苍凉。 27、我们微笑着在校园的林荫小道上散步，洒下最快乐的时光，当我们离开校园的那一刻，让我们回看着我们走过的路。我相信，我们有的是恋恋不舍的感情：有的是没有虚度光阴的自豪：有的是对美好未来的憧憬！我相信，最难忘的校园生活一定会成为我们最美好的回忆！ 28、我只好恋恋不舍地爬到沟上，把劫后的剩余捡进背篓里。 29、不要回望过去、恋恋不舍，因为过去的已经过去。 30、他温情脉脉地看着她离去，眼光中满含着乞求般的恋恋不舍。如此青春的美色，比醇酒更令他沉醉入迷。 31、上课了，我恋恋不舍地望着窗外那洁白的雪花，心想：小雪花，多来一些，我要堆一个美丽的白雪公主；小雪花，多来一些，把空气变得更加清新、纯净；小雪花，多来一些，让小麦的棉被再厚一点。 32、九岁的儿子对我恋恋不舍，前妻似乎也有意思愿意把儿子交给我来抚养，听说证券公司大户室里有一位拔地倚天的千万富豪追她追得很紧，每天送花。 33、就要分开了，同志们恋恋不舍地挥手告别。 34、我依然对我的家乡恋恋不舍。 35、如果我转学了，我想平时很不喜欢的男同学也会我恋恋不舍，平日里嘻嘻哈哈的好朋友会让我泪如雨下，开明和蔼的老师会让我痛哭流涕。 36、他恋恋不舍地离开桂林，返回家里。 37、从陌生到相识，从相识到分离，志愿者们对于这样一个临时组成的团队恋恋不舍。 38、聚集在外面的欢迎人群尽管已看不到航天员们，但过了很久才恋恋不舍离去。 39、碧绿的河面上荡漾着波纹，像是被太阳晒得不高兴了，皱起了眉头。此时的太阳恋恋不舍地把一点儿余辉洒在水面上，正好照在波纹上，像一片片金色的鱼鳞。 40、高中毕业时，老师恋恋不舍地把我们送出了校门。 用恋恋不舍造句大全 用恋恋不舍造句 一、假期最后一天，恋恋不舍微宝们早安哈 二、从陌生到相识，从相识到分离，志愿者们对于这样一个临时组成的团队恋恋不舍。 三、李昊天恋恋不舍的望着公主坐驾离去，黄德天大人整衣敛容压低声音轻咳道：现在是个大好机会。 四、自从有了文燕，我才知道，我原来那曾一度洋洋自得恋恋不舍的天马行空的单身生活，如今才算是河伯见了东海。 五、从心心念念准备出发到现在恋恋不舍离开，感觉这个长假时间过得好快，还没离开就开始想念了。 六、聚集在外面的欢迎人群尽管已看不到航天员们，但过了很久才恋恋不舍离去。 七、巫野在自己大腿根儿上重重掐了一把，恋恋不舍地将目光从少女的娇颜中抽出来，取回十二柄钢叉，至于糯米，童子尿之类的痕迹，却无关大体，找不到他头上来。 八、所以我恋恋不舍回头张望，绿水青山却是一片苍凉。 九、恋恋不舍的东西，还有很多在我们生命的前方。 十、在红枫叶即将落地之前那一瞬间，它的生命是几乎没有了。可是，多情的人，还是将它夹进书页，或做成标本，或做成卡片，还有的拿回家放进冰箱，总是恋恋不舍的，将它保护好，赋予它生命的延续。 十一、放假最后一天，恋恋不舍，小书房还没收拾，光拾掇厨房了。今天一定要尽快扔掉该扔的。几个塑料保鲜盒，上次就该扔的，没舍得，昨天终于给扔了。 十二、我和新朋友们分别时，觉得恋恋不舍。 十三、云朵一时又像这个又像那个，其实什么也不像，只像染成彩色棉花糖。在火烧云下去的时候，我才恋恋不舍的告别了它。我等待明天和它相会，和这位万能的魔术师相会。 十四、记得有一次，一个朋友来我家找我玩。她刚进我家的门，就被一股香味吸引住了，她连忙顺着香味走到那株释放出诱人芳香的月季花前，闻了再闻，最后还是恋恋不舍地离去了。 十五、陪伴，当然会记得。。困难，有的认输有的不认输。。人生如此短暂，只觉得恋恋不舍。 十六、不要乱发脾气，一伤身体，二伤感情，人与人在出生和去世中都是平等的哭声中来，哭声中去。千万注意，自己恋恋不舍，而别人早就去意已决，人生应看三座山：井冈山普陀山八宝山，退一步海阔天空，忍一事风平浪静；牢骚太多防肠断，风物长宜放眼量。 十七、哭过，笑过，吵过，闹过，再恋恋不舍也都只是曾经。 十八、看他如此坚决，李老爹和他儿子目目相觑，李小福却咬着指头看他，并没有恋恋不舍那副模样。 十九、看看时间，估摸着老婆孩子已经快到家了，赵宸悉才恋恋不舍的将狗放回包中继续藏好。 二十、不要回望过去恋恋不舍，因为过去的已经过去。 二十一、每当我看见露珠时，我总是会轻轻的用手去把露珠粘上我的手，然后仔细端详它。可是，当明媚的太阳出来时，我又对那美丽的露珠恋恋不舍。 二十二、梦见与她又在了一起，这次没有任何狗血搅和，她愿意。陷入真实的梦境，不自知也不想脱离...难以置信，幸福的浑身发抖。与她接吻的感觉真好，即使是在梦里。清楚地记得：在恋恋不舍的吻完她有点干涸的嘴唇后，我主动把头后撤，轻声说：你该喝水了。她抿嘴一笑，在我眼里，倾了城。......醒。草！ 二十三、听到洪天答应下来，洪仁？和李秀成心中都是一松，他们最怕的就是洪天对天京恋恋不舍，那样天国的希望恐怕真的会在此断送的。 二十四、就要分开了，同志们恋恋不舍地挥手告别。 二十五、临走时，他们互相拥抱，桑娜泪流满面地说：你们一定要回来，一定要平安！孩子们泪如雨下，恋恋不舍的向为他们操劳了半生的父母告别。 二十六、说到底我没有对谁恋恋不舍也没有非得需要两个人才能过日子。 二十七、我只好恋恋不舍地爬到沟上，把劫后的剩余捡进背篓里。 二十八、风景如画的校园，谆谆教诲的老师，朝夕相处的同学，六年来无时无刻不陪伴着我们的事物即将离开我们，一想到这里，恋恋不舍的感情油然而生 二十九、好多东西都变质了，走远了，还是恋恋不舍，为什么要去这么犯贱的联系一个不该联系的人，去了解一些不需要知道的事。把自己整理好的心情和状态全部打乱从头再来，真是没有意义。哎，难受。 三十、在这个稍微带着凉意的早晨，带着对你们的恋恋不舍，起床，闪人。 三十一、金发坏种恋恋不舍地看了一眼崖壁上的燕巢，摇头一阵苦笑，闷闷地跟上了师傅的脚步，一步一个叹息，嘴里喃喃嘀咕着善财难舍善财难舍啊 三十二、我们微笑着在校园的林荫小道上散步，洒下最快乐的时光，当我们离开校园的那一刻，让我们回看着我们走过的路。我相信，我们有的是恋恋不舍的感情：有的是没有虚度光阴的自豪：有的是对美好未来的憧憬！我相信，最难忘的校园生活一定会成为我们最美好的回忆！ 三十三、他恋恋不舍地离开桂林，返回家里。 三十四、我们恋恋不舍地离开了刘姥姥的家。 三十五、他从椅子上站起身来，离开自己的恋恋不舍的店铺兼新家，顺着街上熙熙融融的人潮，走向镇子的北门。 三十六、如果我转学了，我想平时很不喜欢的男同学也会我恋恋不舍，平日里嘻嘻哈哈的好朋友会让我泪如雨下，开明和蔼的老师会让我痛哭流涕。 三十七、唐威也没想到，雷光堂还真拿得出来，还别说张小胖放下的时候真是恋恋不舍，像是要了他的小命一样，秉承了家族传统，爱才如命的张真人还真没这么大手笔过。 三十八、他温情脉脉地看着她离去，眼光中满含着乞求般的恋恋不舍。如此青春的美色，比醇酒更令他沉醉入迷。 三十九、曾信侠没玩多久就恋恋不舍地把手里的玉石还给了堂哥，同时还一脸谗媚地看着他：大哥，我也想要一块这样的石头，你帮我再找一个好不好？。 四十、时间过得真快，我们得回家了，我恋恋不舍的随着旅游大巴回来了。一路上，我还沉浸在那快乐的时光中。 四十一、春困来袭。在有些特困人士看来，早晨起床就像酷刑，要靠闹钟响三遍，才能恋恋不舍地与床板分离。人体处于睡眠状态时，血压相对降低，心跳减慢。此时突然被闹铃等因素惊扰，造成突然快速苏醒，会使人产生心慌、情绪低落等，就像喝醉了酒。 四十二、这是我们分手的第二天，你依然没有和我多说一句话。我整晚整晚的难过的睡不着觉。我心里非常的清楚，分手是迟早的事。却又不争气，对你恋恋不舍。我该怎么办？谁来救救我？ 四十三、碧绿的河面上荡漾着波纹，像是被太阳晒得不高兴了，皱起了眉头。此时的太阳恋恋不舍地把一点儿余辉洒在水面上，正好照在波纹上，像一片片金色的鱼鳞。 四十四、晚安我想留在这里又想离开这里迫不及待又恋恋不舍。 四十五、杨镐回还之日，朝鲜自国王宣祖至平民百姓皆恋恋不舍，宣祖率百官泣送于弘济院，汉城士民男女重髫戴白，皆出送郊外，诸臣以诗为别。 四十六、上课了，我恋恋不舍地望着窗外那洁白的雪花，心想：小雪花，多来一些，我要堆一个美丽的白雪公主；小雪花，多来一些，把空气变得更加清新纯净；小雪花，多来一些，让小麦的棉被再厚一点。 四十七、我依然对我的家乡恋恋不舍。 四十八、高中毕业时，老师恋恋不舍地把我们送出了校门。 四十九、十一假期回家，和家里人一起在地里忙活，忽然感觉这样的日子也挺温馨，虽然很累。干完活走的那天望着那块地，忽然有点恋恋不舍。七天假期好快，今天就该去上班了。虽然上班不够累，但心里却是不满的。家，永远是最美的地方。 五十、九岁的儿子对我恋恋不舍，前妻似乎也有意思愿意把儿子交给我来抚养，听说证券公司大户室里有一位拔地倚天的千万富豪追她追得很紧，每天送花。 五十一、我坐了下来，行囊里开始挤满暮色，我开始那么地恋恋不舍。 五十二、兮若知他首次离岛，恋恋不舍，却又碍于面子，不愿明说，便顾而言他道：星哥，何老板为什么一直居于暗室之中呢？。 五十三、每次离家总是恋恋不舍，这个习惯大概永远都改不了吧！明天要去新公司报道了，一个全新的开始与挑战，希望一切都会越来越好 五十四、既然爱情已成往事，那么就彻底散场，成一段回忆，让这个人的所有一切清清楚楚地成为过去。为何要让他改头换面，继续影响自己的生活？难道真存了侥幸心理，以为死灰会复燃，以为有朝一日还会重拾旧好？为何还恋恋不舍不甘离去？ 五十五、她恋恋不舍地离开了祖母的家。 五十六、我识趣地冲上来，和稹禾一左一右地架起明显对被他撞倒的女生忧心忡忡或者恋恋不舍更或者贼心不死的瞳绪，飞快地朝训练场奔去。 说明自己要重新改变的句子集合五十三句 说明自己要重新改变的句子(篇一) 1.改变！改变！自己为什么要去改变？因为不满现状，因为有一颗雄心，有一个跟现在环境不能吻合的梦想！ 2.万丈高楼平地起，如无今天的努力，绝没有明天的辉煌。 3.选择比努力重要，态度比能力重要，立场比实力重要。有本事是一回事，能否成功是另一回事，得看你选择什么环境，跟哪些人在一起，能否应对周围的冲突，如何赢得足够的支持。要多和成功之人交友，借鉴他们的方法；无法改变外界，尽量改变自己；学会依靠团队；懂得自我反省；保持积极心态。 4.生活的起点并不是那么重要，重要的是最后你能到达哪里。这个世界，对着你笑的人太多太多。真心包容你的，太少太少。我多想能有个人对我说，你不用改变自己，我来习惯你就可以了。 5.我努力地睁大眼睛，却怎么也看不见你。 6.不要为了迎合别人而改变自己！ 7.不能改变别人，就改变自己；不能改变事情，就改变对事情的态度。 8.我努力是因为我什么都没有而我却什么都想要。 9.努力，奋斗，只为生存，如此简单。 10.一个人健康不叫健康，一群人健康才是健康；一个人美丽不叫美丽，一群人美丽才是美丽；一个人成功不叫成功，一群人成功才是成功。 11.人生最大的敌人是自己。人生最大的失败是自大。人生最大的愚蠢是欺骗。 12.最愉悦的人就是能宽容与悲悯一切众生的人。 13.每天努力呼吸着，因为我活着，是为自己。 14.一个人，能抓住希望的只有自己，能放弃希望也只有自己。无论成败，我们都有理由为自己喝彩！ 15.发生一件事，喜欢它那就享受它，不喜欢它那就避开它，避不开那就改变它，改变不了那就接受它。 16.师长的职责，只是教导，实践的路，学生务必自我去走。 17.天才，就其本质而说，只不过是一种对事业、对工作过盛的热爱而已。 18.不管我多么努力的改变自己，遇到你，一切都付之东流，被打回原形，继续拼了命的爱你。 说明自己要重新改变的句子(篇二) 19.要想改变人生现状，首先就要改变自己。人生只有一次，路都是自己决定的，唯有奋力向前，才能有破茧成蝶的那一天。 20.再好的机会，福报，如不能把握因缘，一样会溜走。 21.我要努力。不让以后的自己，讨厌现在的自己。 22.我来做你的朋友，没错，这样的话，你一定会有所改变的，这样慢慢改变自己的话，朋友说不定也会躲起来呢，虽然有可能尽是些笨蛋，不过，现在的情况绝对会改变的，不能不变。 23.一个人要在这个世界上立足，社会中生存，最好的方法就是不断地学习与改变自己。 24.幸福使女人懂得了享受，不幸使男人学会努力。 25.选男人就像女人选鞋子一样，最后合不合脚，只有自己知道。 26.人生最大的礼物是宽恕。人生最可佩服的是精进。人生最大的财富是健康。 27.你若失败了，吃青菜则叫寒酸。这不是鸡汤，这叫现实。 28.我发誓我会努力，会让自己过得很好很好。 29.这世界，想的人太多，做到的人太少。只有那种立刻行动改变自己的人，才会取得成功。“拖”除了把年龄拖大，痛苦加长，没什么好处。 30.我一直只在努力，为什么你就看不到。 31.为中华而努力读书！一包中华好多钱啊。 32.珍惜现在的时光，每一天都可能决定你的未来。 33.很惭愧我很欣赏流行新闻学，我必须说我更热衷于这种新闻学。胜于你们叫做高品质新闻学的东西。 34.人生，其实就是一个选择的过程，如果一个人每一次都要选择成功，那么他所得到的将是永远的失败。 35.常思己过，莫论人非，时时欢喜，时时吉祥。 36.你说金钱买不来时间？“网管！加两块钱。”你说金钱买不来爱情？“丈母娘，这是我的礼金。” 说明自己要重新改变的句子(篇三) 37.有比较才能更清楚地看到自己所处的境地。相对于战火纷争的国度，下岗失业也算不上是最倒霉的事了，起码一家人平平安安地在一起生活着。处在痛苦和困难中的人，不妨采用此种方法化苦为乐，这会减轻你的烦恼和压力。改变自己就是改变自己看破世界的一贯角度和心态。 38.只有你自己可以改变自己的人生。没有人能代替你完成。 39.时时提醒自己，不断改变自己，调整自己，以积极的心态去面对所有的一切，这样，才能在愉快地生活中不断提升自己，才能抓往机会，展示自己，发展自己。 40.决定放弃了的事，就放弃得干干净净，别拖泥带水；那些决定再也不见面的人，就真的别见了。 41.人生最聪明的态度就是：改变可以改变的一切，适应不能改变的一切！ 42.只要你把头抬高点，别人就不会看低你，记住，人们是看不起低着头的人的。 43.做人只要够努力，没有什么是不可能改变的。 44.成功者绝不放弃。 45.当青春的光影渐渐消逝，永不衰老的内在。 46.要成功，就要长期等候而不烦躁，立场从容却坚持灵敏，不怕挫折且充斥盼望。 47.我多希望。有个人对我说，你不需要改变自己，让我来习惯你就好。 48.远方很远，既然选择了远方，便踏上远方的路，远方便不再遥远。 49.强大一些，要相信你自己，坚定一些，要相信自己的感觉。 50.能善用时间的人，必能掌握自己努力的方向。 51.越是喜欢的人越找不到话题 52.只有现在多努力一点，以后得到的才会多一点。 53.彷佛记得当时年纪小，所以我一直努力长大。