空间自相关的研究变量是什么

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”。

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。

辞别的意思： [cíbié] 临行前告别：～母校，走上工作岗位。 辞别百科解释： 辞别，汉语词汇。拼音：cíbié释义：指分别；告别。 辞别的详细解释： 辞别 [cí bié] 分别；告别。 《后汉书·东平宪王苍传》：“辞别之后，独坐不乐，因就车归，伏轼而吟，瞻望永怀，实劳我心。” 唐 韩愈 《送惠师》诗：“离合自古然，辞别安足珍。”《醒世恒言·独孤生归途闹梦》：“ 遐叔 久寓 西川 ，平安无恙。如今已经辞别，取路东归。”《说唐》第四三回：“ 秦王 十分感激，提刀上马，拱手辞别而去。” 柳青 《创业史》第一部第十六章：“他在房门口辞别了 杨书记 。” 辞别的近义词： 辞行，分辨，告别，分离，差别，阔别，离别，诀别，决别，辩别，分辩，别离，辨别，分袂，分别，告辞 辞别的反义词： 相逢 辞别造句： 1、爷爷十六岁时就辞别了父母，一个人外出谋生。 2、他辞别了父母，踏上了求学之路。 3、年前，爸爸辞别了家人，到很远的地方去打工。 4、习武者常用抱拳来表示问候或辞别。 5、我们就要辞别母校，升入中学了。 6、临走时，母亲带上他，一家一家地与乡亲们辞别。

一、 再见 ，也许永远不见，我内心固执地追求，只有我自己看得见，但我希望我没错。 二、太阳公公下班了，微笑着说 再见 。 三、人永远不知道谁哪次不经意的跟你说了 再见 之后就真的再也不见了。 四、当离别拉开窗帘，当回忆睡在胸前，要说 再见 真的很伤感，只有爱依旧灿烂，友谊万岁，考试顺利，共闯人生这一关！ 五、渐渐的，夕阳收敛起他最后的光芒，还来不及说一声 再见 ，便垂下头去，合上了双眼，静静地睡去了。再看原先的那群追随者，也适时收敛起兴致，变幻成暗云，等待夕阳的再次到来。 六、若是有勇气说 再见 ，生活也会还我们一个崭新的开始。 七、很多时候我们都在等待，被等待到的也不过是一句 再见 。 八、若不得不分离，也要好好地说声 再见 ，也要在心里存着感谢，感谢他给了你一分记忆。 九、真正的朋友即使很久未见，即使相隔很远， 再见 的时候亦是如此亲切。 十、有没有这样一个人，无论多么想念，却不曾 再见 面。 十一、若不得不分离，也要好好地说声 再见 ，也要在心里存着感谢，感谢他给了你一分记忆。在蓦然回首的刹那，没有怨恨的青春才会了无遗憾！ 十二、若不得不分离，也要好好地说声“ 再见 ”，也要在心里存着一份感激，感谢你给了我那一份终身难忘的甜蜜的回忆。 十三、我们说过很多次的 再见 也许这次是最后一次道别。 十四、人和人，最终还是会分离的，到了尽头，说句 再见 ，然后，再也不见。就像你，只不过温暖了记忆，惊艳了时光，然后留给我漫长的幻想；就像我们，我知道，那只是一个足够凄美的笑话，笑过之后，云淡风轻。 十五、很多人不需要 再见 ，因为只是路过而已。遗忘就是我们给彼此最好的纪念。 十六、我们在各自的小路上匆匆行走，一直未曾停留，不经意间在某个路口相遇，于是轻轻问候，淡淡寒暄，然后挥手说 再见 。 十七、斜行向上的蒲公英种子，顺着阳光的轨迹慢慢前行，只剩下一株光秃秃的蒲公英花径，默默呆在原地，似在挥手祝福，又似在流泪惜别，其实蒲公英种子与蒲公英告别并不需要太多告别的话语，只是默默，默默的挥手 再见 。 十八、当我从太公家出来回家时，月亮仍然那么宁静，唯一不同是，它不再走在我们了，当我回头时，它飘飘悠悠走向远方，好像说：“ 再见 了，明年再见！”。 十九、回想当时做的事，我现在觉得傻透了，但“傻”中透露着儿时的童真，稚嫩，以前的日子再也回不来了，让我们轻轻挥手，告别童年， 再见 了童年，再见了那个稚嫩的我…… 二十、一刹那间，夕阳快要跌入地面了，与地面贴得越来越近，越来越近……我知道，这迷人的夕阳很快就要和我们 再见 了，它即将要到地球的另一面去，为那里的人们带来一个美丽的黎明。 二十一、雨天，雨儿们毫不留情的打落在杜鹃花娇嫩的身子上。杜鹃花来不及说 再见 ，就纷纷告别枝头，扑向大地的怀抱。这是我不由得想起：落花不是无情物，化作春泥更护花。的诗句来。 二十二、生命中有一些人与我们擦肩了，却来不及遇见；遇见了，却来不及相识；相识了，却来不及熟悉；熟悉了，却还是要说 再见 。对自己好点，因为一辈子不长；对身边的人好点，因为下辈子不一定能遇见。 二十三、心会痛是快乐的事,你没必要来同情着我,你现在的所作所为让我发怒不想 再见 到你,不想再知道任何关于你的消息滚吧滚吧,滚的越远越好从我的世界世界,我不需要你。 二十四、亲人只有一次的缘分，无论这辈子我和你会相处多久，也请好好珍惜共聚的时光，下辈子，无论爱与不爱，都不会 再见 。 二十五、太阳渐渐收起了微笑，羞红了脸，好像也急着回家，挥手 再见 ，一不小心把晚霞洒满了半空。道路两旁整齐的稻田，黄绿相间，仿佛给大地铺上了一条厚厚的地毯，黄澄澄的稻穗半弯着腰，在夕阳的余晖中显得分外耀眼。 二十六、挥手之间，沉痛的心，为你扬不起沉重的帆，真不知别后何时再相见，或许这样的 再见 后就再也不见了，心中颤栗起揪心的难舍。 二十七、我不孤独，因为我有青春做伴，我会把握好青春，把握好自己。明天是一个明媚的日子，童年，我的朋友， 再见 了！ 二十八、我们害怕岁月，却不知道活着是多么的可喜。我们认为生存已经没意思，许多人却正在生死之间挣扎。甚么时候，我们才肯为自己拥有的一切满怀感激？忘掉岁月，忘掉痛苦，忘掉你的坏。我们永不永不说 再见 。 二十九、童年再也回不去了，回不去那采花的小坡，那清凉的溪水，那幼稚的想法，那尴尬时候的一笑而过! 再见 了，我的童年，你好啊，我的青春! 三十、两个人一起是为了快乐，分手是为了减轻痛苦，你无法再令我快乐，我也唯有离开，我离开的时候，也很痛苦，只是，你肯定比我痛苦，因为我首先说 再见 ，首先追求快乐的是我。 三十一、我们不得不分离，轻声地说声 再见 ，心里保存着感激，感谢你曾给我那一份深厚的情谊。 三十二、当爱情小船被浪掀翻时，让我们友好地说声 再见 。 三十三、忘掉岁月，忘掉痛苦，忘掉你的坏，我们永不说 再见 。安东尼 三十四、不敢说出口，因为我胆小，因为如果你拒绝，我以后就不能够 再见 到你了，宁愿默默的爱着你，不能让你知道，直到，直到你投进别人的环抱！ 三十五、不知姓名的叔叔，我怎么能忘呢？是你将我从滔滔洪水中托上了岸，而此刻，你在哪里？我还会 再见 到你吗？ 三十六、流水匆匆，岁月匆匆，唯有友情永存心中。朋友， 再见 ！朋友，珍重！ 三十七、两个人在一起是为了快乐，分手是为了减轻痛苦，你无法再令我快乐，我也唯有离开。我离开你的时候，也很痛苦，只是，你肯定比我更痛苦，因为我首先说 再见 ，首先追求快乐的是我。凡事皆有代价，快乐的代价便是痛苦。 三十八、我 再见 到他，一定给他点脸色看看。 三十九、首先说 再见 的那个人，永远占上风。 四十、忘掉岁月，忘掉痛苦，忘掉你，我们永不说 再见 。 四十一、这个世界很小，我们就这样遇见。这个世界很大，分开就很难 再见 。 四十二、我们不得不分离，轻声地说声 再见 ，心里存着感谢，感谢你曾给过我一份深厚的情谊。 四十三、 再见 了我那童年的玩伴，再见了我那没心没肺的童年。岁月似天空里一划而过的流星，夹带着我们童年的岁月消失在眼前，留在心底。虽然时间早已过去，但我童年的你们将是我人生中最经典的回忆！ 四十四、离别的时候，我们都会习惯似的哭泣，然后目光凝视着要远走人的背影，看很久，很久……离别的时候，我们会习惯似的摇摆小手，“ 再见 ，再见！”。 四十五、如果还有明天，理想怎样装扮你的脸；如果没有明天，要怎么说 再见 ！ 四十六、 再见 的意思往往也是最好不要再见。 四十七、真正亲近的人，不需要言语，即使多年不见， 再见 面的时候，友情也会一日往昔。 四十八、“不用，雷锋叔叔就是这样的。”她挣脱身，摇头晃脑地说着：“ 再见 ！”说完便跑开了。 四十九、不要说珍重，不要说 再见 ，就这样，默默地离开。但愿，在金色的秋季，友谊之树上将垂下丰硕的果子。 五十、人若是有勇气说 再见 ，生活也会还我们一个崭新的开始。 五十一、想念你美丽的微笑，想念你温柔的怀抱，想念与你在一起的每分每秒，那种快乐拥有难以忘怀的美妙!期待着周末快点来到，可以 再见 你，再一起逍遥!情话。 五十二、六年了，陪我走过2000多个日子的可爱的同学，不辞辛劳谆谆教诲的老师，和校园里的一草一木，跟你们说 再见 ，是多么的不舍!当我们再度重逢时，又是另一段快乐的开始……踏出校门，我不再是小学生。 五十三、好多东西都没了，就象是遗失在风中的烟花，让我来不及说声 再见 就已经消逝不见。许鞍华 五十四、当我流着泪向你说 再见 ，你只是冷漠的向我告别，不感看你的冷漠的眼，心已碎成千片。 五十五、只要你勇敢地说出 再见 ，生活一定会赐予你一个新的开始。 五十六、很多人不需要 再见 ，因为只是路过而已。遗忘就是我们给彼此最好的纪念。爱可以是一瞬间的事情，也可以是一辈子的事情。每个人都可以在不同的时间爱上不同的人。不是谁离开了谁就无法生活，遗忘让我们坚强。 五十七、“ 再见 了，我的虎皮鹦鹉！”我低声说着，望着它们飞向蓝天的远处。 五十八、几个人用同样的钥匙，打开同一扇门。几个人用同样的目光，跟空荡的寝室说 再见 。 五十九、“中国好”，克丽丝哭了，“我不想离开中国，不想离开你们，可是……明年我再来， 再见 ！”。 六十、雅典民众在一片哭泣的悲哀声中，送别忒修斯在内的七对童男童女。忒修斯和父亲约定，如果杀死米诺牛，他在返航时就把船上的黑帆变成白帆。只要船上的黑帆变成白的，就证明爱琴国王能 再见 到自己的儿子忒修斯了。 六十一、大神，你好！大神， 再见 ！别在换个小号卷土重来啊。 六十二、如果有一天，向日葵不再执着于追寻太阳，那么，我也会把你从我的记忆里抹去。 再见 ，我曾经爱的你。 六十三、有一种人，无论多么想念，却不曾想 再见 面。 六十四、爱情不是你的全部，但是没有了关于他如果，有天，你发现一切不是你想象，有些东西不是你想要的，那么来个华丽的转身。潇洒地说 再见 便是不错的选择。 六十五、当爱情的浪涛被推翻以后，我们应当友好地分手，说一声" 再见 "! 六十六、当爷爷过世的事情，不仅对我很轰动，还念念不忘。当时，我觉得爷爷会抛下我这个孙女，让我们永远不 再见 面。 六十七、众员工：临行前送你几句话吧，祝你财源绝断，生意完蛋，下辈子 再见 ，欠钱不还，全家死完你！ 六十八、没有 再见 的道别，却别样动人心弦。 六十九、没有很好的机会和你说 再见 ，以后再也见不到你。比幸福更悲伤，比相聚更遥远，比坚强更脆弱，比离开更安静。 七十、今生的约欠一个 再见 ，伤痕从此不肯复原，如果思念能回收眼泪，时间会不会治愈从前，但愿曾经荒芜的心田，还能开出繁花一片，记忆会慢慢指认，生命里爱的刻痕，然后为悲欢离合，留下一个美丽的转身。 七十一、在刚刚结束的会议上与女孩说 再见 时：“你的发言很精彩。有机会我想找你聊聊，你的谈话内容对我很有帮助。”。 七十二、我们是这样年轻，我们还会在一起。洒脱地道声 再见 ，相聚便也温馨。夕阳西下时共同拾起幽绿的记忆，我们便会各自拥有一个新的黎明。 七十三、对你的思念是一天又一天，孤单的我还是没有改变，美丽的梦何时才能出现，亲爱的好想 再见 你一面！可我就是找不到你被关在哪个猪圈！ 七十四、人永远不知道，谁哪次不经意的跟你说了 再见 之后，就真的不会再见了。 七十五、 再见 吧,同学们,今日相别,咱们后会有期! 七十六、初见倾心， 再见 痴心。终日费心，欲得芳心。煞费苦心，想得催心。难道你心，不懂我心，如此狠心，让我伤心。 七十七、到了走的日子我依依不舍的向这个村子道了声 再见 。 七十八、我不会骂你浑蛋，但我会证明给你看，你是个彻头彻尾的浑蛋。 再见 。 七十九、若我 再见 到你，事隔经年，我将如何与你招呼，以眼泪，以沉默。不，我们用微笑和拥抱，好吗？ 八十、去了不同的地方，看了不同的风景，知道了不同的事，感悟了不同的人生。凌晨，随着滑轮接触地面，飞机一阵抖动，我终于说出了最后一句 再见 。 八十一、我们永远不说 再见 好吗？再见，也是为了下一次见，好吗？ 八十二、兵临城下六军不发，谁知 再见 已是生死无话。 八十三、即将离开我的母校，我十分的舍不得与母校说： 再见 ，也舍不得和老师说：再见，更舍不得是我和我们班69位同学分开。 八十四、对不起，你所联系的用户因为太过帅气，已被腾讯公司删除。详情请咨询110，谢谢， 再见 。 八十五、只有微笑向过去说 再见 的人，才有资格向未来说嗨。 八十六、爱情里的所有爱与恨，都让我们更认识自己和了解自己，然后，终有一天，我们或许就能看淡那些曾经纠结的爱恨，学会珍惜身边的一份深情，希望与这份深情永不永不说 再见 。 八十七、若我 再见 到你，事隔经年，我该如何贺你，以沉默？以眼泪？ 八十八、看了还看，你深邃的眼；听了还听，你温柔的语言；一遍遍，握住你手心的暖；一次次，在梦中 再见 你的笑靥。好想与你一起坐井观天，因为你就是我的世界！ 八十九、要怎么和不想失去的人说 再见 ？我没有说再见。我什么也没说。 九十、我们就是这样苍老的，从时光的一端碾转到时光的另一端，请别说 再见 ，不需要再见。 九十一、然而生活上的小折磨总会熬过去，飞机一定会到，海关一定能过，但逝去的人，想 再见 一面，永无可能。 九十二、我只不过想要去看看他，当初离开的时候太过仓促，总觉得很多事情都还在心里，见一面也好，就当说声 再见 。 九十三、告别你，告别爱情，不说 再见 ，没有遗言，分手是如此简单；无视你的敷衍，不再听你的谎言，昨天不值得纪念，重新起航寻找爱的春天！ 九十四、血染江山的画，怎敌你眉间一点朱砂，覆了天下也罢，始终不过一场繁华，碧血染就桃花，只想 再见 你泪如雨下。 九十五、一分一秒重复着相同的思念，思念着亲爱的你温柔的笑颜；一天一天细数着相同的期盼，期盼着 再见 的一天甜蜜的相牵，亲爱的，你何时会再来我的身边？ 九十六、有些人，特别是女人，几年不见， 再见 面的时候会叫你大吃一惊。她的面部会像变形金刚一样，让你瞠目结舌。不是变得不堪入目，就是变得惊世骇俗。 九十七、世界很小，城市很大，欠缺缘分的人也许终生也不会 再见 了。 九十八、也曾想过忘怀。可否以意志来忘怀？我会忘记你吗？或者忘怀不是忘记，而是记起想起你的时候，已经无关重要了。 再见 到你也不会惊动，不见也不挂念。 九十九、这边厢说 再见 ，那边厢却开始想起你来。 一百、既然未来给予不了我们碰面的机会，从此只有在回忆里 再见 。 一百零一、圣诞树上，挂满我的祝愿；点点烛光，摇曳我的思念。转眼就要新的一年，难说 再见 ；为你祈求平安，要你快乐无限；为你弹奏圣诞赞歌，愿你幸福好运永远！ 一百零二、别哭天抹泪的,表现出生离死别的样子,过几年咱们还会 再见 面的。 一百零三、这样，要是我 再见 到这个镇子上的随便哪一个人，我肯定会羞愧得无地自容，愿意趴在地下求饶。一般的情况往往是这样的嘛。 一百零四、 再见 了，自命不凡，我要以我自出心裁的方式，在生活中自得其乐。 一百零五、我跟自己说过，只要让我 再见 到你，我不会让你走。我们已经浪费了很多时间，我真的很爱你。 一百零六、火车就要开动了,王刚再一次握住我的手说“:祝你一路顺风,两年后 再见 。”。 一百零七、如果两个人分手之后做了朋友，那说明我从来没有爱过你；如果两个人分手之后依旧可以做朋友做的事，那说明我想让你记住我；如果两个人分手之后我不 再见 你并大声说我恨你，那说明我不舍得离开你；如果两个人分手之后我们在彼此的世界消失了，那说明我真的爱你。 一百零八、能不能给我一首歌的时间，紧紧的把那拥抱变成永远，在我的怀里你不用害怕失眠，如果你想忘记我也能失忆，能不能给我一首歌的时间，把故事听到最后才说 再见 ，你送我的眼泪，让它留在雨天。 一百零九、我想你会忘了我的好，走过陌生的街角。你用校服的裙摆，和我说最坚定的 再见 。 一百十、 再见 学校，再见教室，再见老师，再见同学，再见我暗恋的女孩。 一百十一、光棍节来到，短信祝福送，愿望总美好，希望全实现：愿所有单身的的找到另一半，所有爱恋中的人甜蜜恩爱，与单身挥手 再见 ，拥有幸福家园！ 一百十二、也许放弃，才能靠近你，不 再见 你，你才会把我记起。 一百十三、不敢说出口，由于我胆小，由于若是你拒绝，我以后就不能够 再见 到你了，宁愿默默的爱着你，不能让你知道，直到，.co m直到你投进别人的环抱！ 一百十四、我等待一份牵手的爱情，可以相携到老而永远不会说 再见 的爱情。我等待一份牵手的爱情，可以不必为了谁更爱谁而争吵的爱情。我等待一份牵手的爱情，可以不在乎我们彼此究竟有多少财富的爱情。我渴望一份可以牵手的爱情，不求轰轰烈烈但求一生相伴。 一百十五、无论如何，这个人已经在我的生命里过去了，唯一留给我的问题便是，我应该是像期盼一个活人一样期盼她，还是像怀念死人一样怀念她。但这些都无所谓，长路漫漫，永不 再见 。 一百十六、认真说过 再见 的人，哪怕分别了再久的时光，终有一天会再见的。 一百十七、你地说絮絮地说，我安静地听，仿佛中间并没有间隔过两年，并没有间隔我们之间的那些矛盾和误会，也并没有间隔我爱你而你不爱我这件事，仿佛我们只是昨天才说过你好和 再见 的老朋友，你并不介意暴露你的唏嘘和烦忧。 一百十八、你天生脑袋带漩，脸黑五指不见，两片菜叶掩面，江湖飞壁走檐，闹得鸡飞狗唤，美女见了傻眼。自认丐帮老大，实住精神病院。如若不服此言，愚人节 再见 ！ 一百十九、他郁郁不乐地朝山下走去，知道在好长一段时间内不可能 再见 到她了。 一百二十、计划先这样制定，遇到特殊情况再见机行事。 ;

特点：针对某一概念或某一观点、事理进行阐述、论证的议论文。写作时要抓住概念、观点、事理的基本含意，论证清楚什么是或是什么、不是什么。准确而深刻地阐述清楚中心问题和它的规定范围。通篇的论说是建立在概念的阐释与辨析上。总之，写作者的任务是对给定的对象进行阐释。论证要有条理性，对道理的阐述要透彻而深刻，抓住本质。写法：①引述材料，诠释核心概念含意，提出论点。揭示概念的内涵、特征、性质等。注意不要脱离作文材料的含意。②分解概念、论点，分层论证。③层次清晰，逐步推导。④抓住要素，或递进或对照或并列安排结构层次。⑤辩证论理，阐明关系。

1. 惜别 伤离方寸乱，忘了临行，酒盏深和浅，好把音书凭过雁，东莱不似蓬莱远。 2. 同学们怀着依依 惜别 的心情离开母校。 3. 多情却是总无情，唯觉尊前笑不成。蜡烛有心还 惜别 ，替人垂泪到天明。 4. 姐姐怀着依依 惜别 的心情向亲人挥手，登上了远航的客机。 5. 蜡烛有心还 惜别 ，替人垂泪到天明。杜牧 6. 曾经，我们听着布谷鸟的歌期待原野的碧绿；在依依 惜别 的长亭中期待晚霞中驶来蓦然心动的归舟。曾经，我们在勤奋的劳作中期待丰厚的收获；在灿烂星光下期待如泣如诉的曼陀铃驱散缠绵不去的忧愁。 7. 毕业典礼一过,同学们怀着依依 惜别 的心情离开了母校。 8. 我和朋友依依 惜别 的情景,至今记忆犹新。 9. 曾经，我们听着布谷鸟的歌期望原野的碧绿；在依依 惜别 的长亭中期望晚霞中驶来蓦然心动的归舟。曾经，我们在勤奋的劳作中期望丰厚的收获；在灿烂星光下期望如泣如诉的曼陀铃驱散缠绵不去的忧愁。 10. 此时此刻，充盈在我们心间的，既有师生之情，又有 惜别 之意，更有"青出于蓝而胜于蓝"的骄傲和自豪。 11. 我们一定要爱 惜别 人创造的劳动成果。 12. 夏令营结束时,同学们难舍难分,依依 惜别 ,留下许多珍贵的照片。 13. 有心还 惜别 ，替人垂泪到天明。 14. 多情却似总无情，惟觉樽前笑不成。蜡烛有心还 惜别 ，替人垂泪到天明。杜牧 15. 依依 惜别 时，我们总能自欺的释出诸如‘天下无不散之筵席"、‘分久必合"的“片段”。 16. 告别家乡的父老相亲， 惜别 昔日的儿女情，征兵入伍进行中。愿你英姿飒爽走出去，保卫祖国开创天地，勇于奉献吃苦耐劳，军旅生涯屡建奇功，衣锦还乡凯旋荣归。 17. 柳絮飞舞了，榆钱飘落了，蝴蝶和落在地上的油菜花瓣依依 惜别 ，豌豆花变成了肥绿的嫩荚。 18. 牵挂是慷慨的给予与无私的奉献，是深深的祝福和默默的祈祷；牵挂是浓郁的感情咖啡，是依依 惜别 的祝福；牵挂是灵魂的絮语，是心灵的对话；牵挂是人与人之间的一种真情流露，是源自心底的一份纯真的期盼。 19. 斜行向上的蒲公英种子，顺着阳光的轨迹慢慢前行，只剩下一株光秃秃的蒲公英花径，默默呆在原地，似在挥手祝福，又似在流泪 惜别 ，其实蒲公英种子与蒲公英告别并不需要太多告别的话语，只是默默，默默的挥手再见。 20. 忘记过去名言万物有时，离别有时，相爱有时。花开花落，有自己的时钟，鸟兽虫鱼，也有感应时间的功能。怀抱时， 惜别 有时，如果永远不肯忘记过去，如果一直恋恋不舍，那就是永远看不见晴空。 21. “莉莉，这是我最喜欢的布娃娃，我把它送给你，以后你要是想我的话就看看它吧！”“谢谢你，我一定不会忘记咱们之间的友谊。”两个小孩在机场依依 惜别 。 22. 我是不想让某种生活方式成为生存惯性的，因为我要能随时地跳出来。但是我对你想念情感总如岩下的泉一样，滴滴点点很快汪出一潭，舀去后又来，无有止境。每次我都依依 惜别 觉得是为自己觅到了出路，谁知道每次还是恍恍惚惚如困兽八面突围。 23. 我将暴风般的爱情藏在心底，那是为了不给对方任何心理压力，我的爱情越是珍贵，相对地，也越珍 惜别 人的爱情。 24. 我们都知道，风雨之后，才能见彩虹。但我们都希望，最好能直接坐在彩虹里，他人已经为你布置好绚丽的世界。可 惜别 人为你布置的景致，他随时都可以撤走。 25. 我和小虎从小一起长大，他家要搬到外地去，临行前，那依依 惜别 的情景，至今仍历历在目。 26. 友情又失月下愁，夕阳西斜夕当头，步入情通无止境，受害只能又换友，骑仕缺马一人走，似是伊人已分手，千里相逢在何年，借此 惜别 二十秋。 27. “谢师宴”、“告别宴”，名目繁多的宴请成为临近毕业的高校毕业生表达感激、 惜别 之意的方式。 28. 又到毕业时，情依依，别依依，千言万语化作无语，你忘不了我，我忘不你，相逢会有期。献上依依 惜别 的祝愿，愿幸福快乐与你相伴。分离熔得友情更浓，重逢在灿烂的明天。 29. 泪湿罗衣脂粉满。四叠阳关，唱到千千遍。人道山长水又断。萧萧微雨闻孤馆。 惜别 伤离方寸乱。忘了临行，酒盏深和浅。好把音书凭过雁。东莱不似蓬莱远。李清照 30. 满世界的雪光都汇聚在我床上的丝绸上面。我十分担心丝绸和那些光一起流走了。心中竟然涌上了 惜别 的忧伤。闪烁的光锥子一样刺痛了心房，我放声大哭。阿来 31. 爱情，是一种甜蜜的幸福，也是一种奢侈的幸福。幸福，是心灵的感受，而不是婚姻的状态。当你懂得珍惜自己、珍 惜别 人，就是拥有幸福最大的财富。 32. 杨柳依依曾 惜别 ，清风细细思念切。各在天涯共明月，祝福何须问时节。你我关系非常铁，时光流逝不磨灭。但愿好友长愉悦，平安幸福两不缺。 33. 不能预知，却隐约感到不安，自古以来，那些 惜别 以花期为诺的男女，似乎都是错过，因过而错，因错而过。”。唐七公子 34. 清风明月本无价，遥山近水皆有情，杨柳枝头弄春柔，处处犹存长者风，山花烂漫香盈袖，徐徐清风吹哀愁，浓情蜜意何其重， 惜别 折尽河边柳，踏青出游亲自然，深深祝福心中留，感恩生命多热情，幸福甜蜜握在手！清明节，祝幸福安康！ 35. 如果被邀请，我会参加他的 惜别 会。 36. 道一声珍重，回不去两个从前，说一句 惜别 ，看不见一双明天，念一首故诗，解不开那对情缘，唱一曲柔歌，化不了彼此离愁。再会了，我和曾经，我的爱...... 37. 万物有时，离别有时，相爱有时。花开花落，有自己的时钟，鸟兽虫鱼，也有感应时间的功能。怀抱时， 惜别 有时，如果永远不肯忘记过去，如果一直恋恋不舍，那就是永远看不见晴空。张小娴 38. 狂乱的风暴过后，宁静而美丽，忧伤而动人，深蓝色的天空，几朵白云飘过，微风此刻轻抚着大地，掠过广场上众人的头顶，一股凉意油然而生，面容上皆露出了不舍 惜别 。锅底菜 39. 夏天依依 惜别 ，秋天漫步走来。不知秋水几何，只知你我相知。思念不分时节，秋近更显真情。送去短信一条，捎去真情真意。秋天到了，愿你快乐。 40. 尚羲先送肥鸟离开，两人在天马马车前依依 惜别 ，尚羲给肥鸟塞了一车的好吃的，虽然想过给肥鸟什么珍贵的玉佩啊什么的作为信物，但是，想到那个倒霉的紫玉玄冰，尚羲觉得还不如送肥鸟一大堆美食来得实用。Lililicat 41. 清风明月本无价，遥山近水皆有情，杨柳枝头弄春柔，处处犹存长者风，山花烂漫香盈袖，徐徐清风吹哀愁，浓情蜜意何其重， 惜别 折尽河边柳，踏青出游亲自然，深深祝福心中留，感恩生命。 42. 我相信无私的人会得到上帝的爱戴，我相信珍 惜别 人的人才会被别人珍惜，今天是世界无车日，停下你的爱车，对环境关爱一点，对别人的身体珍惜一点，你就是最幸福的人！ 43. 多情却是总无情，如胶似漆心相通；唯觉尊前笑不成，甜言蜜语表真情；蜡烛有心还 惜别 ，天涯海角真心贴；替人垂泪到天明，天长地久伴一生；祝愿爱情甜蜜，幸福如意。 44. 清风明月本无价，近水遥山皆有情，杨柳枝头弄春柔，处处犹存长者风，山花烂漫香盈袖，徐徐清风吹哀愁，浓情蜜意何其重， 惜别 折尽河边柳，踏青出游亲自然，深深祝福心中留，感恩生命多热情，幸福甜蜜握在手！清明节到来之际，预祝幸福安康！ 45. 夏天依依 惜别 ，秋意渐渐浓烈。几度清风朗月，人间换了季节。岁月渐行渐远，思念不知不觉。千山万水重叠，难将友情阻截。立秋祝福情切，愿你幸福愉悦。 46. 在 惜别 宴上，莫妮卡与马林斯基的一名芭蕾女伶跳了一支华尔兹z aojv.，并被献上红萝卜蛋糕、一条围兜与一块头巾等退休礼物。 47. 与君离别，不知其期，蜡烛有心还 惜别 ，替人垂泪到天明。日日相思夜未眠，致使人比黄花瘦，与君离别，如之何勿思！君已走远，曷至哉！ 48. 作弊的时候，像父亲一样的严厉，呵斥那些坏习惯；难题的面前，像母亲一样的温柔，破解那些乱麻团；出师的时候，像情人一样的不舍，流露那些 惜别 意。亲爱的老师，9月10日教师节，远方的我们，时刻都在想念你的深厚情意！ 49. 招待会热烈隆重，始终洋溢着欢乐祥和的气氛。张清洋总领事与各界友人畅叙友情、合影留念，中外来宾对张总的依依 惜别 之情溢于言表。 50. 清风明月本无价，近水遥山皆有情，杨柳枝头弄春柔，处处犹存长者风，山花烂漫香盈袖，徐徐清风吹哀愁，浓情蜜意何其重， 惜别 折尽河边柳，踏青出游亲自然，深深祝福心中留，感恩生命。 51. 夏天依依 惜别 ，秋意渐渐浓烈。几度清风朗月，人间换了季节。岁月渐行渐远，思念不知不觉。千山万水重叠，难将友情阻截。秋来祝福情切，愿你幸福愉悦。 52. 清风明月本无价，近水遥山皆有情，杨柳枝头弄春柔，处处犹存长者风，山花烂漫香盈袖，徐徐清风吹哀愁，浓情蜜意何其重， 惜别 折尽河边柳，踏青出游亲自然，深深祝福心中留，感恩生命多热情，幸福甜蜜握在手，预祝你清明多快乐，豪情壮志有势头！ 53. 依依 惜别 ，浓浓情意。同窗共读，美丽的校园撒下欢乐无数；嬉戏玩耍，青春的岁月翩跹绚丽舞步。这一段时光，铭记永远；这一份情意，今生不变。愿你前程似锦，人生辉煌！ 54. 可以给你看一个例句。离别时刻他们俩难分难舍，又说了好多 惜别 的话。 55. 两下里怨离 惜别 ,分外恩情,一言难尽。 56. 则因将“涵洞”误写为“寒垛”一词告败;西藏队益西措姆、马睿彤、王文秀,也因分别写错“蹉跎”、“专横跋扈”、“不遑”各考点词而 惜别 书写台。 57. 礼堂外,前来哀悼送别的群众,手拿菊花、花圈,打着“为祖国,鞠躬尽瘁死而后已;铸神箭,精忠报国青史流芳”等各色标语,传递 惜别 深情。 58. 情无限,人自痛伤 惜别 ,珠泪向檀郎泛。 59. 这一条陆地岸线之上,排列着许多一二寸长的桅樯细影,绝似画中的远草,依依有 惜别 的余情。 60. 在依依 惜别 中,战友们告别了慰问团的吉普车,这所小学渐渐又恢复了往日的沉寂与平静。 61. “ 惜别 匆匆,未罄所怀,依恋何极……残年暮景,再见无缘……”“铁血”并非铁石,倾诉衷肠,真情毕露,读来令人欷?。 62. 整首歌曲不着痕迹,绘景直白自然,场面栩栩如生,起承转合优雅从容,情景交融,蕴藉深沉,将情人 惜别 时的真情实感表达得缠绵悱恻,凄婉动人。 63. 台中地检署5日发出执行命令通知书,颜清标将于2月19日,也就是农历大年初十,就得入监服刑,颜清标今天宴客无疑是入监前的 惜别 会。 64. 凌默涵 惜别 ,搞得凌大小姐食不下咽,值觉得对不起这个小丫,刚入学一周就去探。 65. 陈冲发表感言时,不改幽默个性,谈笑风生, 惜别 茶会虽然离情依依,但也不时爆出阵阵笑声。 66. 在这凤凰花开的火红季节,又迎来了与同学们依依 惜别 的时刻。 67. 1955年,沟胁千年将返回日本,已在病危之际的杜江群被人用担架抬着,来到武汉关的码头,和心上人依依 惜别 。 68. 西藏队益西措姆写错“蹉跎” 惜别 书写台。 69. 虽然已认了兄妹,终究男女有别,刘卓也不好在此留宿,相约常来常往才依依 惜别 。 70. 中国地震局局长宋瑞祥、伊朗驻华大使等人到机场迎接中国国际救援队的归来,队员们合影留念,依依 惜别 。 71. 河边临风飘曳的杨柳,仿佛也在诉说 惜别 的哀愁。 72. 再看那岸上的物及思人,那些蓼花苇叶,翠荇香菱,也都觉摇摇落落,似有 惜别 故人之态,迥非素常逞妍斗色之可比. 73. 毕业季骊歌四起,相守了四年同学依依 惜别 之余,颇有几分“莫愁前路无知己”的悲壮。 74. 他不止一次在不同的场合听到过此诗,仿佛只要有送行宴,不请歌姬们唱上一曲阳关三叠,就显不出 惜别 之意。 75. 后来他决定兴举救国运动,在回国的途中路过京都,并在这里留下了倾注 惜别 之情的诗词“雨中岚山”。 76. 豪门出生的她却爱上了草根出生的他,从小就是同学的他们彼此相爱,却无奈被棒打鸳鸯,就此 惜别 。 77. 伊人,前世与你依依 惜别 之后,流年似水,岁月如风,不觉已是千载风雨万载秋。 78. 即是君臣又是挚友,江东双杰,周郎与孙郎,总角相交,公瑾伯符天挺秀,中道君臣 惜别 。 79. 美阿县华裔议员赖燕屏举行卸任 惜别 会。 80. 台行政团队 惜别 茶会离情依依。

对于即将面临高考的学生来说，写出一篇高分作文是非常重要的。下面整理了一些写作文的技巧和方法，供大家参考！写作文的技巧和方法1高考作文写作技巧高考作文最重要的一个技巧，就是卷面工整，字迹清晰。阅卷老师在打分时，第一眼看到的就是考生的字迹，所以作文想要得高分，就要先把字写好。切记不要字迹潦草。考生在写作文的时候，要注意分段。如果是三四个段落，则显得过少，八九个段落，则显得比较琐碎。段落过多和过少都会引起阅卷老师的视觉疲劳，从而会影响分数。其实，对于作文分段中，还是要以五六个最佳。这样的段落分布是最舒服的。高考作文中，一般都是自命题作文或是半命题作文。如果题目起的好，作文就成功了一半了。考生在平时写作文时，在作文题目上就要多加练习，可以自己去网上搜一些题目写作方法和技巧，多加练习。考生在写高考作文时，先不要着急动笔，要先列提纲比较好。在写作文的时候，列提纲是很关键的。考生在列提纲的时候，要注意把开头和结尾写的详细一些。另外，高考考试时间有限，所以列提纲的时候，时间要掌握好，5-8分钟最佳。2高考作文如何得高分很多考生的作文分数都不高，大部分是因为考生不明确作文评分标准。所以考生想要写出高分作文，第一步就是先去网上或是找老师弄清楚作文评分标准。只有这样考生才能更加有针对性的练习。其次，考生在写高考作文的时候，要保证不偏题不跑题，这是作文得高分很重要的一点。另外，很多考生在写作文的时候都会犯一些低级错误，像是语句不通顺、病句、错别字等等，这些错误在高考中都是会扣作文分数的，应该尽量避免。考生想要高考作文得高分，文章的中心一定要明确，段落结构也要清晰，写作文体也要符合要求。还有高考作文讲究的不是华丽的辞藻，要有真情实感，这样才能提高作文的分数。