请问定性变量能做相关性分析吗？

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。

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”。

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。

　　文题要求　　阅读下面的文字，根据要求作文。　　一位作家在《不小心睡着了的光阴》一文中写道：在成长的途中，或许你偶尔打一个盹儿，就错过了许多美好的事情。而更令人失落的，是你原本并不想睡，只是装睡，或只想眯缝一会，可竟真的睡着了。 　　也许类似的情况曾经发生在你的身上或身边，也许你对此有自己的感受和思考。请自拟题目，写一篇不少于800字的记叙文或议论文。 　　 　　写作指导 　　新课标提倡学生写作密切关注自身的成长，关注现实生活，近两年的高考作文题明显出现生活化的趋向，我们应充分重视。这则考试题目就体现了这一命题趋势，不但题中明确出现了“在成长的途中”，“也许类似的情况曾经发生在你的身上或身边”之类的提示语，而且题目提供的材料本身就富有生活哲理。 　　准确把握材料中哲理直接决定立意的深度与品位。材料总共两句话，分别代表两层含义。第一句的关键词有两个，一个是“打一个盹儿”，可简单地理解为本义，还可拓宽思路，将其理解为“疏忽”、“失误”、“放弃”之类的比喻义与引申义；另一个是“美好的事情”，可理解为“成功的喜悦”、“生活的享受”、“大自然的美景”、“温馨的亲情”、“纯洁的友情”、“甜蜜的爱情”等含义。第二句含义更深更进一步，句中的“睡”与第一句中的“打一个盹儿”含义相同。“原本并不想睡，只是装睡”中则隐含了“装睡”的各种可能原因：或迫于世俗的压力、旁人的眼光，或源于自身的矜持、懈怠、幼稚、冲动、逃避、犹豫等。写作时，我们可只从第一层含义立意选材，也可从第二层含义切入。很显然，从第二层含义切入写作的难度更大一些，但立意更深刻更新颖。 　　写作能力一般的学生，不妨按照材料中隐含的生活哲理，从自己的成长经历或身边的亲朋好友中取材，写成一篇以写人叙事为主的叙事类文章，适当抒发自己的生活感悟。如能做到叙事生动细腻，写人凸显个性，感悟自然深刻，则可写成一篇优秀的叙事类文章。写作基础较好的学生，可以以抒情与议论为主，结合自己的成长经历，抒发自己对生活的思考，对人生的感悟，力求做到说理透彻而让人信服，语言自然而富有文采，能彰显自己独特的写作个性。 　　流光容易被人抛 　　● 湖南省长沙市第二十中学高中K160班 袁蕾蕾 　　“流光容易把人抛，红了樱桃，绿了芭蕉。”岁月匆匆，韶光易逝，转眼间，世间已是花红叶绿，春将逝，人已老，怎不令人伤感？但更多的时候，是流光容易被人抛，也许我们只是打一个盹儿，或不经意地装睡一会儿，我们就错过了许多红花绿叶般的美好事物。 　　无论煽情的偶像剧还是纯情的文艺片，都为我们不断重复这样一个似曾相识的镜头 “飞机即将起飞！”广播在偌大的候机厅里重复着，男人和女人在机场互相寻找着对方，但始终无法联系上。一个坐着电梯上去，一个从另一边下来，他们太匆忙，以致被某盆花草或某个行人挡住了视线，近在咫尺的对方竟然这样擦肩错过。随即飞机起飞升空，在蓝天划出一道乳白色的轨迹。从此，男女主人公就这样山水不相逢，遭受漫长的离别之苦。是的，剧中的男女主人公说不清谁对谁错，只是因一时的匆忙和疏忽而留下终生遗憾，这种令人唏嘘的情节也不断在真实生活中演绎。 　　常常想起初三那年自己到外校参加入校考试的意外错过，若不是当天跟妈妈争吵赌气，泪眼朦胧搭错车的话，我也许会通过那次考试，考上那所理想中的高中，然后信心百倍地完成自己的高中学业，而不必像现在这样惶惶不安地担心着即将到来的高考。我只是在踏上那个车门之前出现了一个小小的疏忽，然而车有自己的固定路线，不会因为我的疏忽而改变，这个疏忽让我永远失去了一次良好的求学机会。生活中总是充满着意外的或情理之中的错过，我们有时因为一个疏忽，改变了自己的人生轨迹。在后来的生活中，我们不得不以不同的初速度、重力和加速度，描绘出不同的人生抛物线，落进不同的生活漩涡。 　　“在成长的途中，或许你偶尔打一个盹儿，就错过了许多美好的事情。”《不小心睡着了的光阴》中这么写道。美好的事情包括太多太多，一句真心的问候，一个温情的动作，一位真挚的朋友，乃至课堂上一种重要而简捷的解题方法，或许就因为大脑的暂时待机，让你永远错过了他们而不会第二次拥有。更令人失落的是，你可能永远不知道自己错过的到底是什么。 　　崔护的一首《题都城南庄》从另一角度道尽了这种错过后的惆怅与伤感：“去年今日此门中，人面桃花相映红。人面不知何处去，桃花依旧笑春风。”去年错过的桃花与春风虽然让人惆怅，毕竟今年会重来，而真正让人无法释怀的是错过的人面不知身在何处，错过的人不知情归何处，错过的机会不知重现何处…… 　　在成长的路上，让我们多一份清醒，少打一个盹，好好享受眼前来之不易的幸福与快乐，倍加珍惜身边转瞬即逝的美好事物。

告别的诗词有：《黄路钤诗来告别》《告别晦庵晦庵有惜别语因用张志和答陆羽问作》。告别的诗词有：《秋日荆南送石首薛明府辞满告别奉寄薛尚书颂德三十韵》《赠坦_告别》。注音是：ㄍㄠ_ㄅ一ㄝ_。词性是：动词。拼音是：gàobié。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。”关于告别的近义词分别拜别道别离别告辞辞行离去握别辞别送别关于告别的反义词见面迎接相逢相聚团聚关于告别的诗句告别闽岭去未几子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关于告别的单词valedictionleavevaledictory关于告别的成语自告奋勇行词告状死告活央嗷嗷无告差可告慰谆谆告戒关于告别的词语不敢告劳自告奋勇无头告示忠告善道哀告宾服告贷无门差可告慰死告活央行词告状不可告人关于告别的造句1、从此，山区人民告别了贫穷，走上富裕道路。2、战士们告别了家乡的亲人，踏上征程。3、他一步一回头地向大家挥手告别。4、去年他和我们告别后就销声匿迹了。5、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。点此查看更多关于告别的详细信息

　　（一）记叙文 　　 　　是以记叙、描写为主要表达方式,以记人、叙事、写景、状物为主要内容的一种文体.　　 　　记叙文的分类 　　1．从内容及表达方式分： 　　①简单记叙文. 　　②复杂记叙文. 　　2．从写作对象的不同分：　　 　　①以写人为主的记叙文. 　　②以叙事为主的记叙文. 　　③以写景为主的记叙文. 　　④以状物为主的记叙文. 　　（二）说明文 　　 　　以说明为主要表达方式,用来介绍或解释事物的状态、性质、构造、功能、制作方法、发展过程和事理的成因、功过的一种文体.说明阅读训练 　　说明文的分类 　　1．从说明对象（内容)分： 　　①实体事物说明文. 　　②事理说明文. 　　③科学小品文. 　　2．从语言表达方式分： 　　①平实说明文. 　　②文艺性说明文. 　　说明文的特点： 　　（1）内容上具有高度的科学性. 　　（2）结构上具有清晰的条理性. 　　（3）语言上具有严密的准确性. 　　说明顺序： 　　（1）时间顺序 　　（2）空间顺序 　　（3）逻辑顺序 　　说明方法： 　　举例子、列数字、打比方、作比较、下定义、分类别、作解释、画图表、摹状貌、引言论 　　（三）应用文 　　 　　应用文是一种切合日常生活、工作及学习的实际需要,具有一定格式、篇幅短小、简明通俗的实用文体.现代应用文 　　应用文的种类： 　　（1）书信类：　　一般书信、专用书信（感谢信、表扬信、慰问信、介绍信、公开信、证明信、申请书、建议书、倡议书、 　　聘请书）、电报、汇款. 　　（2）笔记类：　　日记、读书笔记. 　　（3）公文类：　　命令、决定、公告、通告、通知、通报、议案、报告、请示、批复、意见、函、会议纪要等十三种. 　　（4）宣传类：　　广告稿、演讲稿、板报、新闻、通信、产品说明书. 　　（5）告示类：　　启示、海报. 　　（6）礼仪类：　　请柬、祝辞（贺信、贺电）、唁电、唁函. 　　（7）契据类：　　条据（收条、借条、领条、欠条、请假条、留言条等）、合同（协议书）、公约. 　　（8）传志类：　　传记、地方志、家史（校史、村史）. 　　（四）议论文 　　议论文是以议论为主要方式,通过事实、摆道理,直接表达作者的观点和主张的常用文体.论点论据论证 话题作文命题的类型有哪些 1.家庭社会 2.成长 3.教育 4.科学文化 5.道德修养 6.处世 7.事物 8.人与自然 9.哲理 10.图形符号..(比如给个符号给你要你自由发挥写作文的那种.) 作文分为哪几种类型？它们分别是 作文分类有以下几种：u2002 1、从大体裁方面分：记叙文、议论文、说明文 2、从命题方式上分：命题作文、半命题作文、自由命题作文 3、从出题形式上分：话题作文、材料作文、看图作文 拓展资料 记叙文从内容及表达方式上分为简单记叙文和复杂记叙文，从写作对象的不同分为以写人为主的记叙文、以叙事为主的记叙文、以写景为主的记叙文、以写物为主的记叙文。 说明文以说明为主要表达方式，用来介绍或解释事物的状态、性质、构造、功能、制作方法、发展过程和事理成因的一种文体。 说明文从说明对象（内容）分为实体事物说明文、事理说明文、科学小品说明文。从语言表达方式上分为平实说明文和文艺说明文。 说明文的特点:1、内容上具有高度的科学性。 2、结构上具有清晰的条理性。 3、语言上具有严密的准确性。 议论文是以议论为主要方式，通过讲事实、摆道理，直接表达作者的观点和主张。议论文按内容目的分为一般性议论文、评论、杂文（随笔、杂谈、笔记）、读后感。按论证方式分为立论文和驳论文。 高考作文类型有哪些？ 高考作文类型：命题作文、半命题作文、材料作文、话题作文、新材料作文、任务驱动型作文。 1、命题作文 命题作文，一般是指出题者给出一个既定的题目，要求应试者根据这个给定题目进行写作。它包含事件，人物，场面等要素。 2、半命题作文 半命题作文就是指作文题目只出现一半或一部分，另外一半或一部分由人们自己去补充的一种作文。综观全国各地中考作文试题，半命题作文占有相当的比例。 3、材料作文 材料作文，是根据所给材料和要求来写文章的一种作文形式。材料作文的特点是要求考生依据材料来立意、构思，材料所反映的中心就是文章中心的来源，不能脱离材料所揭示的中心来写作。 4、话题作文 “话题”，就是指谈话的中心；以所给的话题为中心，并围绕这个中心内容而进行选材写出的文章就是“话题”作文。这类作文题表面上一般不含有观点，内容上不予限制，形式上往往也是体裁不限。 5、新材料作文 新材料作文是指比传统材料作文提供更广阔材料的，便于考生多角度立意的，给考生留更大发挥空间的作文。2006年全国高考卷的作文题就是新材料作文题。 参考资料来源：百度百科--高考作文 话题类作文怎么写？ 前言："话题"，就是指谈话的中心，以所给的话题为中心，并围绕这个中心内容而进行选材写出的文章就是"话题"作文。这类作文题表面上一般不含有观点，内容上不予限制，形式上往往也是体裁不限。（小学、初中一般都是采用记叙文，高中一般采用议论文） "话题"作文其实只是提供了一个话题，即规定了表达的中心内容，而不限制取材范围和表达方式的作文形式。以话题为内容的开放式命题与以往的命题作文相比较，它的好处是给考生写作的空间更大，发挥的余地大。 一、话题作文的构成 话题作文一般有三部分组成：提示性文字材料、话题范围、注意事项或要求。 例: “0”的通常意义是“无”，天下之事，非有即无，故若以“有”“无”而分天下，则“0”有其一。“无”的世界不仅存在于人们的想象之中，且有种种妙用。君不见无字之书、无乐之幸、无声之叹、无言之情，有时候不是比“有”更含蓄、恢宏、深沉、动人的力量吗?曾经唱遍大江南北的歌《一无所有》，不是使人感受到一无所有者所拥有的是比整个“有”的世界更为丰富的世界吗?——提示性文字材料 请以“‘0"的遐想”为话题。——话题范围 写一篇文章，文体不限，题目自拟，不少于800字。——要求 上面是一篇高考话题作文，这个例子就是典型的由提示性文字材料、话题范围、注意事项（要求），三部分组成的。 二、写好话题作文的方法 1.善于化大为小 话题作文由于范围宽泛，给学生的把握带来了一定的困难，因此写作前首先应学会化大为小。如一个西瓜，洗净后只有切成小块才好下口。话题作文的写作也应如此。我们可以将话题化为几个契合话题的子话题，然后从这些子话题中选择一个易写好的来写。简单地说就是采用大题小作的写法，从具体一点切入，然后调动自己的积累，在这个问题上聚焦、展开和提炼，把这一点说足说深说透。这样才能在800字左右的篇幅内写出立意鲜明集中、内容具体充实的好文章。 如果不善于化大为小，就难免泛泛而谈。那种东说一句西扯一句，鸡零狗碎的“拼盘”，是难以得到阅卷老师“欢心”的。 2.善于以小见大 如果仅局限于“小”，文章就显得平淡无奇，没有深意。只有小中见大，才能发人深思，引人如胜。 所谓以小见大，即大处着眼，小处落笔。写小的事情，表现大的主题。这种手法，往往通过对具体、平凡的小事小物和有关细节材料的叙述描写，并加以适当抒情议论，以阐明大道理，揭示深刻的社会意义，以一滴水折射出太阳的光辉，于细微处体现伟大的精神。如《琐忆》等，都采用了这种写法。 3.扬长避短，定好文体 在确定文体时，不妨从下面几个方面来考虑： ⑴根据话题的特点。有些话题适宜写议论文，有些话题适宜写记叙文。 ⑵根据自己的特长。自己擅长说理，就选择写议论性的文章；擅长形象思维，就选择记叙性的文章。 ⑶根据自己掌握的材料。如果自己喜欢写议论文，而在这一方面自己掌握的材料比较少，也只能放弃。 4.创新新颖，独具魅力 要善于选择自己熟悉的、想说的、有话可说的，有一定拓展空间的内容去写。要善于选择新的切入点，表现出文章的新颖性和自己的创造性。要选择新颖的、独特的材料体现主题。要选择好的、与文章文体相适应的形式表现文章的内容。总之，要发挥自己的长处，从思想上、内容上、形式上表现自己的“独特”（与众不同）与创新。 三、总结 想要写好作文，还是得靠自己多练，把学到的方法用出去，理论式的东西才会转变成自己的东西。 编辑：瑶瑶 话题类作文 真情 远去的飞鸟，永恒的牵挂是故林；漂泊的船儿，始终的惦记是港湾；奔波的旅人，无论是匆匆夜归还是离家远去，心中千丝万缕、时时惦念的地方，还是家。 我最喜欢的老师是常老师。常老师虽然已经不教我了，可是我还是很喜欢常老师。 常老师年纪较大，所以很早以前就退休了。常老师个子有点矮，胖乎乎的脸，真像一位慈祥的老奶奶。由于常老师眼睛有些大，所以有时会让我感到害怕。不过常老师对我很好。 记得我一年级的时候，还不怎么会写字,而且功课不是很好。常老师经常对我说：“你要努力啊！”听了这话，我心想：“我一定不辜负老师对我的希望！”后来常老师经常辅导我做题，我的成绩逐渐上去了。 还有一次，老师让我们买练习册，我没有买到。常老师知道后，给我买了一本练习册。我心里十分感谢常老师。 可是好景不长，在我上四年级时，常老师退休了，换了个新老师。

告别的成语有：谆谆告戒，差可告慰，行词告状。告别的成语有：差可告慰，自告奋勇，死告活央。2：拼音是、gàobié。3：结构是、告(上下结构)别(左右结构)。4：词性是、动词。5：注音是、ㄍㄠ_ㄅ一ㄝ_。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。”关于告别的近义词辞别离别分别拜别辞行告辞握别送别离去道别关于告别的反义词相聚迎接见面团聚相逢关于告别的诗词《久留帐下日夕思归辄作长言一首告别经略安抚》《告别晦庵晦庵有惜别语因用张志和答陆羽问作》《列之告别为之怅然小诗送别》关于告别的诗句朝来告别问何往我们告别了两年告别的结果总是再见今夜告别门人归去后关于告别的单词leavevaledictionvaledictory关于告别的词语哀告宾服不敢告劳差可告慰自告奋勇忠告善道不可告人丁宁告戒行词告状告贷无门三求四告关于告别的造句1、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。2、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。3、去年他和我们告别后就销声匿迹了。4、人类已经告别了野蛮时代，走向了文明。5、从此，山区人民告别了贫穷，走上富裕道路。点此查看更多关于告别的详细信息

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。