定性变量能做相关分析吗？

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。

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。

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。

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。

告别的网络解释是：告别（王建杰演唱歌曲）《告别》，外文名farewell，是王建杰演唱的粤语歌曲，所属专辑为闽南语专辑1CD，发行时间为2003年08月07日，语言为华语，风格为柔情，曲风忧伤，歌词真挚感人。告别（词语概念）告别，指离别；分手（一般要打个招呼或说句话）。语出《后汉书·郅恽传》：“恽於是告别而去。”。告别的网络解释是：告别（王建杰演唱歌曲）《告别》，外文名farewell，是王建杰演唱的粤语歌曲，所属专辑为闽南语专辑1CD，发行时间为2003年08月07日，语言为华语，风格为柔情，曲风忧伤，歌词真挚感人。告别（词语概念）告别，指离别；分手（一般要打个招呼或说句话）。语出《后汉书·郅恽传》：“恽於是告别而去。”。结构是：告(上下结构)别(左右结构)。词性是：动词。注音是：ㄍㄠ_ㄅ一ㄝ_。拼音是：gàobié。告别的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】告别gàobié。(1)离别;辞别。(2)通知离别。二、引证解释⒈辞行；辞别。引《后汉书·郅恽传》：“_於是告别而去。”宋苏轼《东坡志林·僧伽何国人》：“吾妻沉素事僧伽谨甚。一夕，梦和尚告别，沉问所往，答曰：‘当与苏子瞻同行。"”明朱有_《义勇辞金》第四折：“将书与曹公告别，把府库封缄密者！”萧红《手》：“并没有人和她去告别，也没有人和她说一声再见。”⒉离别；离开。引唐杜甫《酬孟云卿》诗：“相逢难__，告别莫匆匆。”魏巍《东方》第五部第三章：“在北京城飘满槐花浓香的时节，他们告别了祖国，重又踏上朝鲜的土地。”《十月》1982年第6期：“在告别人生之前，要最后体味一下生活赐与人的芳香。”⒊特指和死者最后诀别，以示哀悼。引巴金《探索集·怀念烈文》：“我没有向他的遗体告别，但是他的言行深深地印在我的心上。”三、国语词典辞别。关于告别的近义词告辞辞行送别辞别握别离去分别离别拜别道别关于告别的反义词相逢团聚迎接相聚见面关于告别的诗词《久留帐下日夕思归辄作长言一首告别经略安抚》《秋日荆南送石首薛明府辞满告别奉寄薛尚书颂德三十韵》《连日与性之王君谈遽来告别因作》关于告别的诗句这不是告别因为我们并没有相见尽管影子和影子曾在路上叠在一起象一个孤零零的逃犯明天我们告别了两年告别的结果总是再见今夜未几子告别关于告别的单词valedictionvaledictoryleave关于告别的成语自告奋勇谆谆告戒差可告慰死告活央嗷嗷无告行词告状关于告别的词语告贷无门无头告示哀告宾服三求四告死告活央差可告慰不可告人行词告状忠告善道丁宁告戒关于告别的造句1、人类已经告别了野蛮时代，走向了文明。2、山姆与弗拉多告别，忍不住潸然泪下。3、去年他和我们告别后就销声匿迹了。4、过了今天，我们的大学生活将划上一个圆满的句号，我们将告别朝夕相处的同学，告别循循善诱的老师，告别美丽如画的校园，踏上人生新的征程。5、大黑向大家告别，乡亲们都感到难舍难分。点此查看更多关于告别的详细信息

【 #高考# 导语】高考作文最能体现考生对语言文学的掌握和运用，体现考生的逻辑思维、体系架构。因此优秀的作文不仅能让判卷老师眼前一亮，还能让自己得高分，下面 无 和您一起来看一下2021年高考作文题目预测及范文吧！ 　　阅读下面的材料，根据要求写作。 　　德国哲学家伽达默尔说：“一切理解都必然包含某种前见。”“前见”是理解者在认识一种事物之前对事物的先行判断或者理解。 　　有时，前见有助于提前认识事物，成为预见。 　　有时，前见妨碍全面认清事物，成了偏见。 　　对上述材料，你有怎样的体验和思考？请写一篇文章。 　　要求：角度自选，立意自定，题目自拟。明确文体，不得写成诗歌。不得少于800字。不得抄袭、套作。 　　【文题解析】： 　　本题属思辨性新材料作文，旨在引导考生结合自身实际生活，围绕生活中出现的“前见”问题展开讨论，主要考查考生的思辨能力，引导考生对前见（预见、偏见）进行多层面（如社会层面、制度层面、文化层面、群体特征层面、个人经验层面等）的思考分析，并能提供理性而又切实可行的策略和方法，且表现出积极向上的人生态度。重点考查考生理解材料、思考问题、解决问题的能力以及语言表达能力。 　　参考立意 　　切题立意： 　　1.抛却偏见，使前见成为预见。 　　2.融合视阈，化“偏”为“预”。 　　3.打破前见之锢。 　　4.消除偏见，让前见成为预见。 　　5.莫让前见成偏见。 　　6.秉持己见，不囿于前。 【篇一】2021年高考作文题目预测及范文 　　德国哲学家伽达默尔说：“一切理解都必然包含某种前见。”生活中，有时，前见有助于提前认识事物，成为预见。有时，前见妨碍全面认清事物，成了偏见。善于思考，勤于理解，见微知著，转换偏见，方能使前见成为预见。 　　肯于思考，高瞻远瞩，富有预见是我们取得成功的基本素养。 　　诚如伟大的思想家王充所言，“夫闭户塞意，不高瞻览者，死人之徒也哉”。一个人如果闭目塞听，不登高博览远望，那么和死人是一样的。所以，高瞻远瞩，是一个人取得成功的基本素养。我们需要扩大自己的“视域”，跨越时间的巨大鸿沟，转换偏见，将自己置入客观的理解，以达到对理解对象的精准把握，不仅“明其所见，而且要明其所味”，确立一种超出彼此、是非兼怀的目光，使前见成为预见。 　　善于思考，从细微处预见事物的发展，有助于治国。 　　谋士朱升，总结经验，高瞻远瞩，进言高筑墙、广积粮、缓称王的国策，朱元璋积极采纳，在这极具预见言论的指导下，一步步实现了自己的目标，建立起强大的大明王朝。可见预见不仅是个人成功路上的助力器，更是一个国家取得成功的风向标。周恩来《关于当前民主党派工作的意见》中说：“在革命战争和阶级变化的发展上，需要我党有领导的预见，但证实这个预见的正确，还需动员全党领导群众在实际工作中循着这个预见的方向努力奋斗。”善于思考，勤于观察客观环境，能从细微处预见事物的发展，转换偏见，方能使前见成为预见。 　　转换偏见，预见成功。 　　随着社会信息化、知识化进程的不断加深，具有正向的前见成为在社会中谋求发展的必备技能。正如历史学家巴克斯顿所言，即使在人生中，也和下国际象棋一样，能聪明预见的人才能获胜。然而非正向的偏见，会阻碍个人、社会、国家的良性发展。西晋政治家江统看到乱臣贼子在边关作乱，游牧民族大量内迁杂居的情况，著作徙戎论，告诫统治者及时徙戎，避免威胁中原政权的统治。遗憾的是统治者并未听取建议，不到十年即发生五胡乱华，王朝一朝没落。可见因为没有预见，视野局限的人即使拥有天时地利的条件也很难成就伟业。因此，只以自我视域观世界，会产生武断片面的认识，偏离事物的本质，而转换偏见，使前见成为预见，方能取得成功。 　　因此在认识和理解事物时，我们不可避免地会受到当下所具有的“前见”的影响，若遮盖了事物的面目，就会形成偏见。所以我们要善于思考，从细微处预见事物的发展，转换偏见，不断扩大自己的视域，形成正向的预见性理解，实现超越。 【篇二】2021年高考作文题目预测及范文 　　在国产动漫《哪吒之魔童降世》中，反派一哥申豹公说了一句：“人心中的常见，是一座大山。任凭你再怎么努力也无法搬动它。”这似乎听起来很扎心。但是，他确实很现实。确实戳痛，无数人们的心。难道成见只能这样，一直维持下去吗？其实不是的。面对成见，我们不能坐以待毙。必须通过自己的行动去打败他。由此可见。成见，对一个人的危害是很大的。我们必须要打破深入习俗，盘踞于人心深处的成见。 　　成见是深入习俗，盘踞于人心深处的谬误与偏见。就连培根也说到过：“真正可怕的，不是一念之差。而是谬误与偏见。”成见不是短时间内就形成的，而是通过人们不断的错误传播下形成的。成见，通常蕴含着歧视色彩的情感。他会给他人带来消极的作用。所以我们必须要打破人们心中的成见。 　　社会需要关怀，而不是成见。近日来，社会上出现了许多这样的现象：一位街道清洁工，好心劝告人们不要往地上扔垃圾。但是有些人并不领情，到反过来，斥骂清洁工：“你的身份就是清洁工。我不往地上扔垃圾，你哪来的活？一副穷酸样，活该当清洁工。”社会上这样类似的例子，还有很多。我们应该对此持反对态度。成见，对一个人的影响是很大的。甚至会影响人的一生。如果一个社会的人，满都是成见。那么这个世界，还有人与人之间的温暖吗？那么这个世界还会和谐统一吗？ 　　消除偏见，打破成见。需要努力。美国演员小罗伯特唐尼，现在是好莱坞的欢迎演员。但是之前你能想到这位受人欢迎演员，曾经是一个人人厌恶的瘾君子吗？小罗伯特唐尼，在年幼时受到父母的影响，开始吸食毒品。再多次工作期间被抓入戒毒所。由于多次吸毒被捕，他被逼退了工作。人们纷纷带上有色眼镜看待他。工作失败，家庭的破碎，大众的成见。让他感觉对生活的失败与失望。于是他在妻子的陪同下，决定改过自身，打破人们对他的偏见。他在戒毒成功后的第一年。他接到了漫威公司的第一部电影——《钢铁侠》。但是当时人们对他仍怀有偏见，不过小罗伯特唐尼没有气馁，他通过自身的不懈努力，通过这部电影重新进入大众的视野。他用钢铁侠般的努力，打破了人们心中的成见。所以对于成绩。我们仍需要通过自身努力，不断前进。 　　成见，是世界上最可怕的东西。它可以使人消亡，使人走向迷茫。所以我们要通过自身的不断努力打破人们心中最厚重的成见之墙，让这个世界永远充满爱与和平。 【篇三】2021年高考作文题目预测及范文 　　李菁在《见素》一书中说到：“我们应撕开生活外层的布，去欣赏一朵花的盛开，一束阳光的倾泻，一湖秋水的静谧。”在这个纷繁复杂的大千世界里，我们每个人都会被这个世界给深深影响。我们每个人都是平凡的，普通的，并且又是世俗的。生而为人，我们总是避免不了沾染那些世俗的东西。但是我们可以努力使自己不要变得那么庸俗。世俗的眼光会阻挡我们前进的步伐，会让我们前进的步伐不再那么坚定如初。世俗的眼光会让我们变得更加狭隘，考虑问题的眼光总是没有那么开阔独到。而我们要做到的就是挑战世俗，向世俗说不，打破世俗对于我们的偏见，用我们独特的眼光看待这个世界，把这个世界看得更加广阔。 　　的袁二公子袁克文，不知你可曾听说过他的故事。如果你不曾听过他的故事，那么听我和你娓娓道来。袁克文，他有着非常显赫的家世，可谓是家财万贯。她可是名副其实的大公子，从小的他就过着娇生惯养的生活。但是他并没有因为家室的显赫而变得奢侈迷乱。他有着纵天的才华，并且。还有着面对世俗那一份独到的眼光。奈何天妒英才，小小年纪，他便病死在了他乡。他虽然家财万贯，但是他并不曾为了官场上的那些名利，权利而给打动。他淡泊名利，不慕钱财，只想过自己一个人的逍遥自在，放浪形骸的生活。但是他却因为父亲称帝这种行为而感到不满。所以他及时与上海的那些青帮为伍，即使是沦为下等人，他也不觉得丝毫的耻辱。他品行端正，为人清廉。他不屑于那些小人为伍，更不解做出那些小人才会做出的行径。他爱与那些名人志士交往。他和那些名人志士饮酒，品茶，作诗。他除了有自己端正青年的人品，他更是有着自己独到的鉴赏能力，他对鉴赏无一不精，并且它还能唱昆曲，爱藏书，好古文。虽然他并没有好好读书，但是他却才高八斗。就是这么一个人，心高气傲的才子。他一生都保持着自己的人品，即使是死了，也不愿意与那些贪污腐败的官员混为一谈。可是也正是这样，导致他在死的时候却没有钱出殡。最后还是由它的徒子徒孙集的出殡之钱。他是一个奇人。他不怕那些官场上的官员对他的世俗的眼光，对他世俗的批判。她只为自己而活，为自己的心而活，他一生浪荡自由，潇洒不羁。不曾为名利而炫耀，为利益而沉沦。就是这么一个人，拒绝了世俗的偏见，令我频频折服。这与我们现实生活中的很多人都大相径庭。他们可能受不了别人的一句说他不合群，他就会去参加原本并不想要参加的聚会，或者是并不想要买的东西。别人的眼光真的那么重要吗？ 　　在我们生活中有很多很多这样的人，他们就是因为受不了世俗的偏见，就轻易地采纳呢世俗的意见，他们随大流，他们丝毫没有主见。我为这种人感到悲哀，也为他们感到可怜。因为他们丢失了自我，丢失了属于他们自己身体里最特别的那一部分特质。他们的生活好像永远都是在复制别人的生活轨迹。拒绝偏见，做那个最独特的自己。生活中有很多的人因为受不了孤独，受不了被别人扣上不合群的帽子，所以他们选择委屈自己，委屈自己内心真实的想法。他们拘于世俗。就像颜如晶曾经说过的一句话。表面孤独的人其实他的内心并不孤独。真正合群的人才最孤独。我不想因为世俗的眼光，而抹去自己生命中最独特最炫丽的那一抹色彩。所以，拒绝世俗，做最独特的自己。

结合一个具体的作文题目，谈谈新材料作文的审题立意的方法，但愿对你有些启发。 黑格尔曾对人讲一件轶事：古希腊哲学家泰勒斯抬头观望星辰时，掉进一个坑里，有人拉他出来，他说：“明天有雨”。第二天果然下雨了。有人嘲笑他，说他虽然认识天上的星辰，却看不见自己脚下的东西。黑格尔说：只有那些永远躺在坑里，从不仰望高空的人，才不会掉进坑里。 从这则轶事中你读懂了古希腊哲学家泰勒斯的什么品质？这样的品质又能够给你怎样的启示呢？请结合材料和实际写一篇文章。 要求：1、自拟题目，文体不限。 2、内容要具体，论据要充分。 3、800字左右。【审题提示】 针对这个题目来写文章，审题的第一步是要确立论述的角度。这段材料的中心是“专心、专一”或“潜心钻研”，我们的分析材料时不妨从“导引”（ 从这则轶事中你读懂了古希腊哲学家泰勒斯的什么品质？这样的品质又能够给你怎样的启示呢？）中设立这样的几个问题入手： 泰勒斯观望星辰的目的是什么？ 回答：探索宇宙的奥秘，进行自己的研究； 他为什么会掉进坑里？ 回答：只顾钻研，一心探索，没看脚下； 假如他既看天空又顾脚下该怎样？ 回答：不会掉进坑里，但也未必认识天上星辰，不会得出“明天有雨”的结论； 对于别人的嘲笑如果换个角度理解如何？ 回答：“虽然认识天上的星辰”，这是钻研的结果；“看不见脚下的东西”，是因为他研究的痴迷，是用志不分的表现……【总结】 把材料内容分解成几个小问题去分析、理解，就不难把握这段文字的含义，由此可以确立这样的观点：目中无“坑”恰恰是心中有“星”的表现；而唯有这样的专心致志地去做一件事情，才有可能成就大事……【范文】 痴迷方能成大器 著名的古希腊哲学家为了探索宇宙的奥秘，痴迷地眺望星空，以至掉到眼前的坑里。这一举动似乎不可思议，难怪有人嘲笑他虽然认识天上的星辰，却看不见脚下的东西。而我却极其赞赏泰勒斯如醉如痴、凝神专注的精神，因为唯有痴迷，方能成就大器。 的确，泰勒斯很了解天上的星辰，当他掉到坑里，过路人将他拉出来时他对过路人所说的话并不是“谢谢”，而是“明天有雨”，第二天，果然下雨了。他对天象的准确推测，正是他痴迷观察，用志不分的结果。假如他既望天空，又观脚下，一心二用，虽无掉进坑里的危险，却也未必能成为著名的天文学家、气象学家。 古今中外，大凡在学术上，科研中有建树、有成就的人，除了他们的勤奋、毅力、创新等因素外，其共同点就是他们对事业的痴迷和执着。据说，希腊国王让阿基米德判定王冠上的含银量，阿基米德认真钻研，到了痴迷的程度，一次洗澡时，从澡盆里溢出来的水中得到启示，竟然忘记了穿衣服，赤裸裸、水淋淋地跑到家。就这样发现了阿基米德定律。牛顿痴迷钻研也流传下来许多类似把怀表当成鸡蛋煮的轶闻。纵观伟人事业的成功，哪一个少得了探索之中的痴情？ 古人云：性痴者其志凝。这里的“痴”则是用心专一，用志不分的体现。唯有用心专一，才有可能潜心钻研，钻到极处，才有可能获得成果；也唯有用志不分，才有可能坚持不懈，废寝忘食，水滴石穿。所以，泰勒期“目中无坑”正是他“心中有星”的表现，正是他钻研中的可贵之处。而许多功不成，名不就者，恰恰缺少这种潜心观星的痴迷精神，使他们失败的也往往是心性浮躁，用心不专的毛病。 还是大哲学家黑格尔说得好：只有躺在坑里，从不仰望天空的人，才不会掉到坑里。因为他们没有探索，没有钻研，也没有对事业的痴迷。这样说来，泰勒斯观星掉到坑里非但不应嘲笑，而是值得学习的。果真我们都具备了学业上的痴迷，又何愁不成学业，不成大器？【范文评价】 这篇范文的命题《痴迷方能成大器》，揭示着全文论述的观点，预示着要谈论的主要内容是专心致志与成就事业的关系，而“方能”二字，又意在揭示“专心致志”是“成就事业”的必要条件。一个题目的拟订，就等于确定了论点和论述的主要内容。 在论述中作者首先论述了古今中外在学术上，在科研中有建树、有成就的人的共同点，那就是他们对事业的痴迷和执着；再就痴迷的意义来分析痴迷与成材的关系；最后以从反面指出没有痴迷也绝没有成就的结论来结束全文。 文章条理清楚，语言有力，紧紧抓住材料中“泰勒斯观星掉到坑里”的事例反复地、从不同的角度分析论证，使文章不仅在使用论据上显得经济有力，还使文章在内容结构上显得紧凑集中，充分体现了新材料作文的特点。

写作指导 材料所蕴含的主旨即题目中的提示语：“什么样的传家宝更有价值。”据此，可以展开思考、权衡与选择。所写的文章必须是反映正能量的，因为“传家宝”是家中世代相传，具有深刻教育意义的珍贵物品、宝贵的品质、优良的思想作风。“传家宝”既有物质的（材料中所说的“青花罐”、“勋章”），又有精神的（材料中所说的“祖训”）。因此所写的内容必须权衡是写物质的“传家宝”，还是精神的“传家宝”。　　接下来，应该着重思考并集中笔墨去阐明为什么它是“我们家的传家宝”。必须阐明之所以成为“我们家传家宝”的道理，写得条分缕析，有理有据。必须集中笔墨阐述好“为什么”。必须深刻阐明“传家宝”对人生、修身、齐家、待人处世、生儿育女……所产生的良好作用和价值。在阐述“为什么”的基础上，文章还必须拓展开来，去阐述如何使“传家宝”可以世代相传、发扬光大、生生不息。写作时还必须注重遣词造句等，力求把文章写得有真情实感。

告别的诗句有：昨来忽告别，这不是告别因为我们并没有相见尽管影子和影子曾在路上叠在一起象一个孤零零的逃犯明天。告别的诗句有：告别门人归去后，我走了不要嫌我走得太远我们分享的是同一轮月亮雨还会下雪还会落树叶还会沙沙响亲爱的脚下可是个旧码头别在上边卸下太多的忧伤告别。词性是：动词。拼音是：gàobié。注音是：ㄍㄠ_ㄅ一ㄝ_。结构是：告(上下结构)别(左右结构)。告别的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】告别gàobié。(1)离别;辞别。(2)通知离别。二、引证解释⒈辞行；辞别。引《后汉书·郅恽传》：“_於是告别而去。”宋苏轼《东坡志林·僧伽何国人》：“吾妻沉素事僧伽谨甚。一夕，梦和尚告别，沉问所往，答曰：‘当与苏子瞻同行。"”明朱有_《义勇辞金》第四折：“将书与曹公告别，把府库封缄密者！”萧红《手》：“并没有人和她去告别，也没有人和她说一声再见。”⒉离别；离开。引唐杜甫《酬孟云卿》诗：“相逢难__，告别莫匆匆。”魏巍《东方》第五部第三章：“在北京城飘满槐花浓香的时节，他们告别了祖国，重又踏上朝鲜的土地。”《十月》1982年第6期：“在告别人生之前，要最后体味一下生活赐与人的芳香。”⒊特指和死者最后诀别，以示哀悼。引巴金《探索集·怀念烈文》：“我没有向他的遗体告别，但是他的言行深深地印在我的心上。”三、国语词典辞别。四、网络解释告别（王建杰演唱歌曲）《告别》，外文名farewell，是王建杰演唱的粤语歌曲，所属专辑为闽南语专辑1CD，发行时间为2003年08月07日，语言为华语，风格为柔情，曲风忧伤，歌词真挚感人。告别（词语概念）告别，指离别；分手（一般要打个招呼或说句话）。语出《后汉书·郅恽传》：“恽於是告别而去。”关于告别的近义词送别辞行辞别告辞离别道别离去拜别握别分别关于告别的反义词相逢见面团聚迎接相聚关于告别的诗词《连日与性之王君谈遽来告别因作》《告别布宜诺斯艾利斯》《告别晦庵晦庵有惜别语因用张志和答陆羽问作》关于告别的单词leavevaledictionvaledictory关于告别的成语行词告状差可告慰嗷嗷无告死告活央谆谆告戒自告奋勇关于告别的词语自告奋勇不可告人忠告善道死告活央三求四告哀告宾服差可告慰行词告状告贷无门无头告示关于告别的造句1、他一步一回头地向大家挥手告别。2、开学前夕，我恋恋不舍地告别了爷爷和奶奶。3、这几年他经过勤劳致富，告别了过去几代人住的蓬户柴门，搬进了新盖的宽敞明亮的新房。4、去年他和我们告别后就销声匿迹了。5、山姆与弗拉多告别，忍不住潸然泪下。点此查看更多关于告别的详细信息