协方差怎样计算

相关系数r的计算公式如图：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。扩展资料：相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1。当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。参考资料来源：百度百科-相关系数

cov(x,y)=EXY－EX*EY协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY举例：Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02　Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02　　此外：还可以计算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93X,Y的相关系数：r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979　表明这组数据X,Y之间相关性很好。扩展资料协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实随机变量X与Y之间的协方差Cov(X,Y)定义为：从直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。协方差Cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。参考资料：百度百科协方差

两个变量的协方差是二阶混合中心矩。中心矩：对于正整数k，E(X)存在，E[|X-E(X)|)]<∞，则称E{[X-E(X)]}为随机变量X的k阶中心矩。X的方差是X的二阶中心矩，即D(X)=E{[X-E(X)]}。设X，Y为随机变量，E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}存在，则称之为X与Y的k+p阶混合中心矩。协方差Cov(X，Y)是X和Y的二阶混合中心矩。

如果两个变量的协方差为正， 那么两个变量的变化趋势一致，即一个变量如果变大，那么这个变量也会变大。如果协方差为负，那么两个变量的变化趋势想反。如果为0，说明两个变量不相关。协方差虽然在一定程度上能够反映了X和Y相关间的联系，但它还是受X与Y量纲的影响。所以再计算X与Y的协方差之前，先对X与Y进行标准化变换。扩展资料：注意事项：比如有100个样本，每个样本10个属性，那么计算得到的协方差矩阵一定是10*10的，而不是100*100的，这个一定要注意。协方差矩阵主要是为了分析属性与属性之间的相关性，而非样本与样本之间的相关性。利用协方差矩阵可以测量性别与剩下三个属性的相关程度，计算值为负值，比如胡子和岁数的协方差值计算为负，那么说明呈负相关，胡子越少，越年轻。如果为正值，比如皱纹和岁数的协方差矩阵为正值，那么呈正相关，即皱纹越多越年轻。参考资料来源：百度百科-协方差参考资料来源：百度百科-随机变量

以上特征值均用于数据统计，一般而言，统计只能针对有限的样本进行统计，故以下描述均基于样本统计。假设样本为xi，i=1...n,E(x)为样本的算术平均值残差vi=xi-E(x);残差的个数与样本中数据的数量n相等方差s^2=∑vi^2 /(n-1)标准差s为方差的平方根假设另外一个样本为yi，i=1...n,E(x)为样本的算术平均值协方差s(x,y)=∑vi*yi /(n-1)协方差用于衡量两个变量之间的关系，当两个变量完全独立，且样本数足够大时，协方差为零。方差是协方差的特殊形式，即s(x,x)=s(x)。

1、两个随机变量的混合中心矩，变异函数为两个随机变量的方差的一半作为因变量的函数，直接理解为协方差函数即方差期望公式。2、是用于衡量两个变量的总体误差，协方差的一种特殊情况是方差，即当两个变量是相同的情况。3、是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异，质量因子是可以人为控制的。回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个或几个因子之间的数量关系，但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。

1、协方差矩阵中的每一个元素是表示的随机向量X的不同分量之间的协方差,而不是不同样本之间的协方差,如元素Cij就是反映的随机变量Xi,Xj的协方差.2、协方差是反映的变量之间的二阶统计特性,如果随机向量的不同分量之间的相关性很小,则所得的协方差矩阵几乎是一个对角矩阵.对于一些特殊的应用场合,为了使随机向量的长度较小,可以采用主成分分析的方法,使变换之后的变量的协方差矩阵完全是一个对角矩阵,之后就可以舍弃一些能量较小的分量了（对角线上的元素反映的是方差,也就是交流能量）.特别是在模式识别领域,当模式向量的维数过高时会影响识别系统的泛化性能,经常需要做这样的处理.3、必须注意的是,这里所得到的式（5）和式（6）给出的只是随机向量协方差矩阵真实值的一个估计（即由所测的样本的值来表示的,随着样本取值的不同会发生变化）,故而所得的协方差矩阵是依赖于采样样本的,并且样本的数目越多,样本在总体中的覆盖面越广,则所得的协方差矩阵越可靠.4、如同协方差和相关系数的关系一样,我们有时为了能够更直观地知道随机向量的不同分量之间的相关性究竟有多大,还会引入相关系数矩阵.在概率论和统计学中,相关或称相关系数或关联系数,显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向.在统计学中,相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离.在这个广义的定义下,有许多根据数据特点而定义的用来衡量数据相关的系数.对于不同数据特点,可以使用不同的系数.最常用的是皮尔逊积差相关系数.其定义是两个变量协方差除以两个变量的标准差（方差）.皮尔逊积差系数 数学特征 其中,E是数学期望,cov表示协方差.因为μX=E(X),σX2=E(X2) E2(X),同样地,对于Y,可以写成 当两个变量的标准差都不为零,相关系数才有定义.从柯西—施瓦茨不等式可知,相关系数不超过1.当两个变量的线性关系增强时,相关系数趋于1或-1.当一个变量增加而另一变量也增加时,相关系数大于0.当一个变量的增加而另一变量减少时,相关系数小于0.当两个变量独立时,相关系数为0.但反之并不成立.这是因为相关系数仅仅反映了两个变量之间是否线性相关.比如说,X是区间［－1,1］上的一个均匀分布的随机变量.Y=X2.那么Y是完全由X确定.因此Y和X是不独立的.但是相关系数为0.或者说他们是不相关的.当Y和X服从联合正态分布时,其相互独立和不相关是等价的.当一个或两个变量带有测量误差时,他们的相关性就受到削弱,这时,“反衰减”性（disattenuation）是一个更准确的系数.

d(x+y)=d(x)+d(y)+2cov(xy)主要是通过D(X+Y)与D(X-Y)之间的关系推导出来的；解答如下：首先：D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X，Y)D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X，Y)其次：Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。协方差的性质：Cov(X，Y)=Cov(Y，X)；Cov(aX，bY)=abCov(X，Y)，（a，b是常数）；Cov(X1+X2，Y)=Cov(X1，Y)+Cov(X2，Y)。Cov(X，X)=D(X)，Cov(Y，Y)=D(Y)。扩展资料：1、协方差作为描述X和Y相关程度的量，在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念：定义称为随机变量X和Y的(Pearson)相关系数。若ρXY=0，则称X与Y不线性相关。即ρXY=0的充分必要条件是Cov(X，Y)=0，亦即不相关和协方差为零是等价的。2、设ρXY是随机变量X和Y的相关系数，则有∣ρXY∣≤1；∣ρXY∣=1充分必要条件为P{Y=aX+b}=1，（a，b为常数，a≠0）3、设X和Y是随机变量，若E(X^k)，k=1，2，...存在，则称它为X的k阶原点矩，简称k阶矩。若E{[X-E(X)]k}，k=1，2，...存在，则称它为X的k阶中心矩。若E{(X^k）（Y^p)}，k、p=1，2，...存在，则称它为X和Y的k+p阶混合原点矩。若E{[X-E(X)]^k[Y-E(Y)]^l }，k、l=1，2，...存在，则称它为X和Y的k+l阶混合中心矩。

可以做相关分析（统计之星工作室）

你好，请采纳！cov(x,y)=EXY－EX*EY协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论举例：Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02此外：还可以计算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93X,Y的相关系数：r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979表明这组数据X,Y之间相关性很好!

1、期望收益率计算公式HPR=（期末价格 -期初价格+现金股息）/期初价格例：A股票过去三年的收益率为3%、5%、4%，B股票在下一年有30%的概率收益率为10%，40%的概率收益率为5%，另30%的概率收益率为8%。计算A、B两只股票下一年的预期收益率。解:A股票的预期收益率 ＝（3%＋5%＋4%）/3u2002＝ 4%u2002B股票的预期收益率u2002＝10%×30%＋5%×40%＋8%×30% ＝ 7.4%2、方差计算公式例：求43,45,44,42,41,43的方差。解：平均数=（43+45+44+42+41+43）/6=43S^2=【(43-43)^2+(45-43)^2+(44-43)^2+(42-43)^2+(41-43)^2+(43-43)^2】/6=（0+4+1+1+4+0）/6=10/63、协方差计算公式例：Xi 1.1 1.9 3，Yi 5.0 10.4 14.6解：E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.024、相关系数计算公式解：由上面的解题可求X、Y的相关系数为r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979表明这组数据X,Y之间相关性很好！扩展资料：1、期望收益率，又称为持有期收益率（HPR）指投资者持有一种理财产品或投资组合期望在下一个时期所能获得的收益率。期望收益率是投资者在投资时期望获得的报酬率，收益率就是未来现金流折算成现值的折现率，换句话说，期望收益率是投资者将预期能获得的未来现金流折现成一个现在能获得的金额的折现率。。2、方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。3、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。4、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。

首先你的定义要弄懂，协方差永远是相对于至少两个以上变量的，比如cov(x,y)。如果你见过cov(x)只是cov(x,x)的缩写，cox(x)=cov(x,x)=D(x)因此没有"xy乘积的协方差"这个东西，要有的话意思也是cov(xy,xy)即D(xy)

从数据集 mtcars 中创建一个包含字段 “mpg”，“hp” 和 “am” 的数据帧。在这里，我们以“mpg”作为响应变量，“hp”作为预测变量以及 “am” 作为分类变量。input <- mtcars[,c("am","mpg","hp")]print(head(input))

一般来说，协方差cov(X,Y)是一个数值。如果把两个变量写成向量形式Z=(X,Y)^T，则Var(Z)是协方差矩阵（2阶方阵，主对角元是方差，另外两个元素相等，是cov(X,Y)）。

定义1：变量xk和xl如果均取n个样本，则它们的协方差定义为 ，这里 分别表示两变量系列的平均值。协方差可记为两个变量距平向量的内积，它反映两气象要素异常关系的平均状况。 定义2：度量两个随机变量协同变化程度的方差。协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法。 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差，记作COV(X，Y)，即COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。 协方差与方差之间有如下关系： D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X，Y) D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2COV(X，Y) 因此，COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。协方差的性质：（1）COV(X，Y)=COV(Y，X)； （2）COV(aX，bY)=abCOV(X，Y)，（a，b是常数）； （3）COV(X1+X2，Y)=COV(X1，Y)+COV(X2，Y)。 由协方差定义，可以看出COV(X，X)=D(X)，COV(Y，Y)=D(Y)。

如下，在测量5个肝细胞gene x 转录本表达情况的基础上，同时也测量这5个肝细胞gene y转录本表达量。对来自同一细胞（sample）的两个数据进行配对，利用其在X轴(green)和Y轴(red)上的数据在二维平面组成一个新的点（蓝色的点）并用直线对其进行拟合。 1）如果斜率为正，gene x与gene y在细胞中表达成正相关。gene x表达水平随gene Y表达水平的增加而增加。利用拟合的直线，可以根据gene x的表达量预测gene y表达水平，也可以基于gene y的表达量预测gene x的表达水平。 2）如果斜率为负，Gene x与gene y的表达呈现负相关趋势。较低的gene x表达水平对应较高的gene y表达水平，较高的gene x水平对应较低的gene y表达水平。注意！！！协方差本身并不容易被阐释，它不能告诉我们相关性直线的斜率（陡峭或平坦），也不能告诉我们样本是否靠近相关性直线，它仅仅告诉我们两变量之间的相关性直线的斜率是正还是负。 「协方差对数据的scale敏感，使其不能揭示数据间的相关性程度。」协方差值并不能告诉我们关系强弱，只能告诉我们是正/负相关。 协方差值的具体大小没有意义 协方差值对数据的波动（方差）较为敏感 当数据波动变大后，数据的协方差也会变大，但是我们想用一个不会受数据波动影响的系数来反映数据之间的相关性。那么最简单的办法就是把这个波动给去除掉就好，我们可以通过除以数据的SD（波动程度值）来去除，这样就得到了我们的pearson相关系数的计算公式： 为什么要除以SD:假设有一组数据 X1:1,2,3,4,5 Y1:1,2,3,4,5 根据协方差公式，可以计算出两个变量的协方差为2，SD分别为√2，√2 根据pearson相关系数的计算公式：相关系数为1 现在将X1,Y1同时扩大2倍 X1:2，4，6，8，10 Y1:2，4，6，8，10 根据协方差公式，可以计算出两个变量的协方差为8，SD分别为2√2，2√2 根据pearson相关系数的计算公式：相关系数为1 可以看出，当数据扩大2倍的是时候，协方差与标准差都发生了变化，但相关系数并没有发生改变。「（左图）强相关」：如果基于gene x的表达量能够无偏差地预测gene y的表达量，说明二者之间有很强的联系； 「（右图）弱相关」：如果基于gene x的表达量不能较准确地预测gene y的表达量，说明二者之间仅有较弱的联系。 以上涉及的是直线相关，相关系数的取值为【-1,1】: 散点完全在同一条直线上，预测的准确性最高，相关系数的正负号表示相关性的正负。若x与y是同向变化，相关系数等于1，为完全正相关；若x与y是反向变化，相关系数等于-1，为完全负相关。 散点不完全在同一直线上，沿直线分布越集中，相关系数越接近1，预测准确性逐渐增加。相反，沿直线分布越分散，相关系数越接近0，预测的准确性逐渐减弱。1.r 的取值范围在 [0,1] |r|>=0.8：高度相关 0.5<=|r|<0.8：中度相关 0.3<=|r|<0.5：低度相关 |r|<0.3：不相关 2.r 具有对称性，x与y的相关性系数和y与x的相关性系数相等 3.r 的数值与x和y的原点及尺度无关 4.r 仅仅表示线性关系的度量，不能用于非线性关系。例如，当r=0时只能表示两个变量之间没有线性相关关系，但是它们之间可能存着非线性相关关系 皮尔森相关性系数对数据是有比较高的要求的： 第一， 实验数据通常假设是成对的来自于正态分布的总体。为啥通常会假设为正态分布呢？因为我们在求皮尔森相关性系数以后，通常还会用t检验之类的方法来进行皮尔森相关性系数检验，而 t检验是基于数据呈正态分布的假设的。 第二， 实验数据之间的差距不能太大，或者说皮尔森相关性系数受异常值的影响比较大。比如刚才心跳与跑步的例子，万一这个人的心脏不太好，跑到一定速度后承受不了，突发心脏病，那这时候我们会测到一个偏离正常值的心跳（过快或者过慢，甚至为0），如果我们把这个值也放进去进行相关性分析，它的存在会大大干扰计算的结果的。 第三，两个变量之间是线性关系，都是连续数据。 「相同点」：二者符号的正负代表两变量变化趋势是同向还是反向； 「差异点」：相关系数的取值与数据的scale无关，不论数据的多少，只要数据完全在同一条直线上（陡峭或者平缓），相关系数就为1或者-1；而协方差取值对数据的scale敏感。这个原因使得协方差本身的意义难以阐释。皮尔森相关性系数是协方差与标准差的比值。 假设我们有一组数据，每一列代表一个样本，每一行代表一个基因在不同样本中的表达量 斯皮尔曼相关性系数，通常也叫斯皮尔曼秩相关系数，这是一种无参数（与分布无关）检验方法，要求数据具有同升或同降变化趋势，但明显不具有线性相关关系。 “秩”，可以理解成就是一种顺序或者排序，那么它就是根据原始数据的排序位置进行求解，这种表征形式就没有了求皮尔森相关性系数时那些限制。 也就是说，我们不用管X和Y这两个变量具体的值到底差了多少，只需要算一下它们每个值所处的排列位置的差值，就可以求出相关性系数了。 另外，即使出现异常值，由于异常值的秩次通常不会有明显的变化（比如过大或者过小，那要么排第一，要么排最后），所以对斯皮尔曼相关性系数的影响也非常小！ 用“秩”的概念，一方面可以解决异常值的问题，但是有好就有坏，这在另外一方面，也说明，这种方法的检验效力没有pearson相关系数强，因为它忽略了相关性的具体大小，而只保留了大小关系。

不

XY独立，那么E（XY）＝E（X）E（Y），于是baiCOV（XY）＝E［（X－E（X））（Y－E（Y））］＝E（XY）－E（X）E（Y）＝0。至于为什么XY独立E（XY）＝E（X）E（Y），这是因为XY的两个分布pxy（xy）＝px（x）py（y）。协方差是两个变量的总体误差，它不同于一个变量误差的方差。如果两个变量具有相同的趋势，即一个大于其期望值，另一个大于其期望值，则两个变量之间的协方差为正。如果两个变量的变化方向相反，即一个大于其期望值，另一个小于其期望值，则两个变量之间的协方差为负。扩展资料：如果两个变量有相同的趋势，即如果其中一个大于它的期望值另一个也大于它的期望值，那么两个变量之间的协方差将会是正的；如果两个变量的变化方向相反，即一个大于其期望值，另一个小于其期望值，则两个变量之间的协方差为负。如果X和Y是统计独立的，那么它们之间的协方差为0，因为这两个独立的随机变量满足E［XY］＝E［X］E［Y］。但事实并非如此。如果X和Y的协方差是0，它们不一定是统计独立的。协方差（X，Y）的协方差等于（X）的协方差乘以（Y）的协方差根据协方差的不同，它是一个无量纲的数字它度量的是线性无关。参考资料来源：百度百科-协方差

你的cov(X^2）是cov(X，X）吧？根据协方差的定义公式cov(X，Y）=E[X-E（X）][Y-E（Y）]，所以cov(X，X）=E[X-E（X）][X-E（X）]==E[X-E（X）]^2=var(X)。同事可证cov(Y，Y)=var(Y)

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。

方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数标准差是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根协方差用于衡量两个变量的总体误差

定义 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差,记作COV(X,Y),即COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。注意 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]= E(XY)-E(X)E(Y) 。一：举例（1）Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02。二：（1）协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。（2） 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。（3）如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。（4）反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。（5）协方差Cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。三：性质若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。协方差与方差之间有如下关系D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X，Y)D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X，Y)协方差与期望值有如下关系：Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。

简单分析一下，详情如图所示

如果你还知道它们的相关系数r，那么协方差＝r＊2次根号下方差＊2次根号下另一个方差

随机变量X,Y协方差cov(X,Y)=ρ*√D(X)√D(Y),其中ρ是X,Y的相关系数,D(X),D(Y)是X,Y的方差.或者还可以由定义式来求：cov(X,Y)=E[(X-EX)(Y-EY)]=EXY-EXEY,其中E是数学期望.

在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。2.期望值分别为E(X) = μ 与 E(Y) = ν 的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为：COV(X，Y)=E［(X-E(X))(Y-E(Y))］等价计算式为COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)

如果有联合分布律的话，E（XY）=(X1)* (Y1)*(P1)+ (X2)*( Y2)*(P2)+…以此联合分布表为例：扩展资料：若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。协方差与方差之间有如下关系：D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X，Y)D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X，Y)协方差与期望值有如下关系：Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。协方差的性质：（1）Cov(X，Y)=Cov(Y，X)；（2）Cov(aX，bY)=abCov(X，Y)，（a，b是常数）；（3）Cov(X1+X2，Y)=Cov(X1，Y)+Cov(X2，Y)。由协方差定义，可以看出Cov(X，X)=D(X)，Cov(Y，Y)=D(Y)。

摘要：协方差Cov(X,Y)是描述二维随机变量两个分量间相互关联程度的一个特征数，如果将协方差相应标准化变量就得到相关系数Corr(X,Y)。从而可以引进相关系数Corr(X,Y)去刻画二维随机变量两个分量间相互关联程度。且事实表明，相关系数明显被广泛应用。本文的目的在于从协方差与相关系数的关系的角度去探讨协方差与相关系数的优缺点，并具体介绍协方差和相关系数这两个描述二维随机变量间相关性的特征数。 关键字：协方差Cov(X,Y) 相关系数Corr(X,Y) 相互关联程度1 协方差、相关系数的定义及性质设（X ，Y）是一个二维随机变量，若E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }存在，则称此数学期望为X与Y的协方差，并记为Cov(X,Y)=E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }，特别有Cov(X,X)=Var(X)。从协方差的定义可以看出，它是X的偏差“X-E(X) ”与Y的偏差“Y-E(Y)”的乘积的数学期望。由于偏差可正可负，故协方差也可正可负，也可为零，其具体表现如下：·当Cov(X,Y)>0时，称X与Y正相关，这时两个偏差 [ X-E(X) ] 与[ Y-E(Y) ] 同时增加或同时减少，由于E(X)与E(Y)都是常数，故等价于X与Y同时增加或同时减少，这就是正相关的含义。

一、首先要明白这2个的定义 1、相关系数是协方差与两个投资方案投资收益标准差之积的比值，其计算公式为：相关系数总是在-1到+1之间的范围内变动，-1代表完全负相关，+1代表完全正相关，0则表示不相关。 2、协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标。其计算公式为：当协方差为正值时，表示两种资产的收益率呈同方向变动；协方差为负值时，表示两种资产的收益率呈反方向变动。二、要辨清两者的关系 1、相关系数与协方差一定是在投资组合中出现的，只有组合才有相关系数和协方差。单个资产是没有相关系数和协方差之说的。 2、相关系数和协方差的变动方向是一致的，相关系数的负的，协方差一定是负的。 3、（1）协方差表示两种证劵之间共同变动的程度：相关系数是变量之间相关程度的指标根据协方差的公式可知，协方差与相关系数的正负号相同，但是协方差是相关系数和两证券的标准差的乘积，所以协方差表示两种证劵之间共同变动的程度。（2）相关系数是变量之间相关程度的指标，相关系数在0到1之间，表示两种报酬率的增长是同向的；相关系数在0到-1之间，表示两种报酬率的增长是反向的，所以说相关系数是变量之间相关程度的指标。总体来说，两项资产收益率的协方差，反映的是收益率之间共同变动的程度；而相关系数反映的是两项资产的收益率之间相对运动的状态。两项资产收益率的协方差等于两项资产的相关系数乘以各自的标准差。

两个不同参数之间的方差就是协方差 定义 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差,记作COV(X,Y),即COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]. 协方差为描述X和Y相关程度的量

1、cov(x,y)=EXY－EX*EY。2、协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY。3、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。4、协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。更多关于协方差公式,什么是协方差，进入：https://m.abcgonglue.com/ask/9a369a1615839195.html?zd查看更多内容

摘要：协方差Cov(X,Y)是描述二维随机变量两个分量间相互关联程度的一个特征数，如果将协方差相应标准化变量就得到相关系数Corr(X,Y)。从而可以引进相关系数Corr(X,Y)去刻画二维随机变量两个分量间相互关联程度。且事实表明，相关系数明显被广泛应用。本文的目的在于从协方差与相关系数的关系的角度去探讨协方差与相关系数的优缺点，并具体介绍协方差和相关系数这两个描述二维随机变量间相关性的特征数。 关键字：协方差Cov(X,Y) 相关系数Corr(X,Y) 相互关联程度1 协方差、相关系数的定义及性质设（X ，Y）是一个二维随机变量，若E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }存在，则称此数学期望为X与Y的协方差，并记为Cov(X,Y)=E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }，特别有Cov(X,X)=Var(X)。从协方差的定义可以看出，它是X的偏差“X-E(X) ”与Y的偏差“Y-E(Y)”的乘积的数学期望。由于偏差可正可负，故协方差也可正可负，也可为零，其具体表现如下：·当Cov(X,Y)>0时，称X与Y正相关，这时两个偏差 [ X-E(X) ] 与[ Y-E(Y) ] 同时增加或同时减少，由于E(X)与E(Y)都是常数，故等价于X与Y同时增加或同时减少，这就是正相关的含义。

cov(x,y)=E(x*y)-E(x)*E(y)E(x*y)=cov(x,y)+E(x)*E(y)

协方差cov计算公式是：cov(x,y)=EXY－EX*EYEX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY。协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论。扩展资料如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。

1、cov(x,y)=EXY－EX*EY。2、协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY。3、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。4、协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。更多关于协方差公式,什么是协方差，进入：https://m.abcgonglue.com/ask/9a369a1615839195.html?zd查看更多内容

您好，你的问题，我之前好像也遇到过，以下是我原来的解决思路和方法，希望能帮助到你，若有错误，还望见谅！展开全部1、列联系数，简称c系数，主要用于大于2×2列联表的情况。当列联表中的两个变量相互独立时，系数c=0，但它不可能大于1，这一点从式（9.7）中也可以反映出来。c系数的特点是，其可能的最大值依赖于列联表的行数和列数，且随着R和C的增大而增大。例如，当两个变量完全相关时，对于2×2表，c=0.7071；对于3×3表，c=0.8165；而对于4×4表，c=0.87。2、协方差，在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 3、Cramer V系数，是线性代数中一个关于求解线性方程组的定理。它适用于变量和方程数目相等的线性方程组，是瑞士数学家克莱姆（1704-1752）于1750年，在他的《线性代数分析导言》中发表的。其实莱布尼兹〔1693〕，以及马克劳林〔1748〕亦知道这个法则，但他们的记法不如克莱姆。对于多于两个或三个方程的系统，克莱姆的规则在计算上非常低效；与具有多项式时间复杂度的消除方法相比，其渐近的复杂度为O（n·n！）。非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！

不是一回事.协方差为0则不相关独立一定不相关,但是不相关不一定独立.a为0到2pi上的随机值,x=cosa,y=sina,则x和y的协方差为0,但是x,y两者不独立.

一. 协方差A. 定义协方差用于衡量两个变量的总体误差，方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况D(X)=Cov(X,Y)。期望值分别为E(X),E(Y)的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为： Cov(X,Y) = E((X-E[X])(Y-E[Y])) = E(XY) - 2E(X)E(Y) + E(X)E(Y) = E(XY) - E(X)E(Y) (1) 如果X与Y是统计独立的，那么两者之间的协方差为0，因为两个独立的随机变量满足E(XY)=E(X)E(Y)。 但是，如果协方差为0，二者并不一定是统计独立的！协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。于两个正态随机变量，协方差为0和两个正态随机变量相互独立是充要条件。B. 性质方协差与方差之间有如下关系： D(X+Y) = D(X)+D(Y)+2*Cov(X,Y); D(X-Y) = D(X)+D(Y)-2*Cov(X,Y); D(X) = Cov(X,X) = E(X^2) - E(X)E(X); =>E(X^2) = D(X)+E(X)E(X); 协方差性质： Cov(X,Y) = Cov(Y,X); Cov(aX,bY) = abCov(X,Y); Cov(X1+X2,Y) = Cov(X1,Y)+Cov(X2,Y);二. 相关系数A. 定义 协方差作为描述X和Y相关程度的量，在同一物理量纲之下有一定的作用，但是同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入相关系数来研究变量之间线性相关程度的量。我们可以通过求Cov(X,Y)来求得相关系数。

cov(x,y)=EXY－EX*EY 协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY 协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论 举例： Xi 1.1 1.9 3 Yi 5.0 10.4 14.6 E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2 E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10 E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02 Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02 此外：还可以计算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77 D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93 X,Y的相关系数： r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979 表明这组数据X,Y之间相关性很好! 扩展资料： 协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。 协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。 若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。 协方差与方差之间有如下关系： D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X，Y) D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X，Y) 协方差与期望值有如下关系： Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。 协方差的性质： （1）Cov(X，Y)=Cov(Y，X)； （2）Cov(aX，bY)=abCov(X，Y)，（a，b是常数）； （3）Cov(X1+X2，Y)=Cov(X1，Y)+Cov(X2，Y)。 由协方差定义，可以看出Cov(X，X)=D(X)，Cov(Y，Y)=D(Y)。 协方差作为描述X和Y相关程度的量，在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念： 定义 称为随机变量X和Y的(Pearson)相关系数。 方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。 方差在统计描述和概率分布中各有不同的定义，并有不同的公式。 在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式： 为总体方差， 为变量， 为总体均值， 为总体例数。 实际工作中，总体均数难以得到时，应用样本统计量代替总体参数，经校正后，样本方差计算公式：S^2= ∑（X- ） ^2 / （n-1） S^2为样本方差，X为变量， 为样本均值，n为样本例数。

1、公式：cov(x,y)=EXY-EX*EY 协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望。 2、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。 3、协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。

协方差cov计算公式是：cov(x,y)=EXY－EX*EYEX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY。协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论。扩展资料如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。

适逢中秋之夜，我仰望天空，望见一轮圆月，但不是我们常说的一轮皎洁的圆月，天空中有层层清云，如烟似雾，弥蒙在月光下。月晕恰恰是这圆月与清云的红娘，牵于二者之间，淡淡的点上一圈，既不喧宾夺主，又有万般娇态。　　有人说，新月似芽，半月如瓢，圆月如西子之明眸。这似明眸的圆月要用在中秋之月上，实为不妥，谚语有“八月十五云遮月”之说。云生月隐，神秘、迷离。此中秋圆月虽不及西子之善睐明眸，却独具情调。　　我愿随月在云中漫步，听她讲古老的传说;也愿站在静处悄悄凝望。不过，这一切都化为柔和的月光洒在我身上。这才是真实的接触，是老朋友的祝福。许多人愿意在屋中欢饮度过这中秋之夜，而我却更喜欢在宁谧的夜晚，在高高的阳台或户外倾听月的歌声，感受“月中清**朝夜”。　　我曾读过唐人曹松的《中秋对月》中“直到天头无尽处， 不曾私照一人家”的诗句，也曾看过李白《峨眉山月歌》中“峨眉山月半轮秋，影入平羌江水流。夜发清溪向三峡，思君不见下渝州”的绝对，还有朱自清先生的《荷塘月色》。这些难得的佳作中曹松的诗抒发的是不平，《峨眉山月歌》抒发对故友的思念，朱先生的文章抒发哀愁。他们均写月，写月的无私公平普照大地，写月的淡淡月光给人的安慰，纵然其中并非都是中秋圆月。月亮从古至今都是思念、温柔、恬静的象征。尤其是中秋圆月，多少诗人睹物生情，写下传世之作;又有多少离别之人的惆怅。而我却没有这样的哀愁，我记起台湾的地震，它牵动着我也牵动着亿万炎黄赤子的心，一片片温暖跨海传情。　　中秋的月好象也正为此感人之举默默流泪。她，繁忙的信差，祖国人民的安慰由她传达。那么，原来思念、温柔、美好、恬静的象征中，更应添上一笔关爱和帮助，使无助的人看到她就想到希望，想到明天的美好。这月光虽不及太阳炽热的光芒，但却更能唤起联想——在困难之时，定有人伸出无私的手，给你帮助和温暖。这联想不是对世俗的乞求，而是我们这生活在地球上的一类年轻生命的本性——人性。大海纳百川，这中秋圆月仿佛是平静的大海吸收这每个人的思索，在她的温柔恬静中，思索的波涛也在缓缓地释放，化成云雾环绕其周。这是意境，注入新象征的意境。　　愿这意境荡涤我陈旧的思想，冲刷掉世间的不平。或许你对这圆月还有些古老的思索，朋友，请开启你思维的闸门，畅想明天，畅想属于自己的“心月”吧。

一边一边造句：我一边看着远方淡淡的夕阳，一边回忆着往事。我一边听音乐，一边写字。晚上，我一边吃饭一边听歌曲。我一边逗着小狗，一边心不在焉的回答着他的问题。我一边唱歌一边跳舞。妈妈一边给花浇水，一边和我说话。妈妈一边洗碗，一边哼歌。妈妈一边看电视，一边织毛衣。我一边上厕所，一边看书。我一边吃零食，一边看电视。我一边写作业，一边想看电视。——希望能帮到，望采纳，谢谢加油！!

　　中秋节就要到了，坐在皎洁的明月下，一家人互相送上真挚的祝福，思念着远方的亲朋好友。下面是由我为大家整理的“中秋节的作文400字优秀作文”，仅供参考，欢迎大家阅读。 　　中秋节的作文400字优秀作文【一】 　　中国是一个历史悠久的国家，有很多传统节日，比如春节、端午节、中秋节等。在这些节日中，我最喜欢的节日便是中秋节了。 　　“海上生明月，天涯共时。”每到中秋节的夜晚，我们一家都会坐在院子里赏月，吃月饼。奶奶拿出了一盒月饼，月饼的品种众多，有蛋黄的，豆沙的，草莓的，还有水蜜桃和莲蓉的……我最喜欢吃的是草莓月饼和水蜜桃月饼，香香甜甜的，美味极了。 　　这时，只见一轮圆月慢慢地升上了天空。金色的圆月像一个又大又圆的月饼，给人一种团圆和甜蜜幸福的感受。一丝丝微风轻轻地抚摸着我，像妈妈的手温暖着我的心。 　　我不禁问道：“妈妈，今天为什么要赏月呢？有什么来历吗？” 　　妈妈说：“中秋节是我国的一个传统节日，为每年农历的八月十五。按照中秋节的农历，八月为秋季的第二个月，古时称为‘仲秋，"因此民间称为‘中秋，"又因为这一天月亮满圆，象征团圆，又称为‘团圆节"。” 　　听了妈妈的介绍，我了解了更多关于中秋节的由来、风俗以及传说的知识。中秋节真是一个团圆收获节啊！ 　　中秋节的作文400字优秀作文【二】 　　今天，是中国传统，也是我最喜欢的好节日——中秋节。 　　晚上，一轮明月高挂在晴朗的高空中——硕大的月亮犹如一块晶莹剔透、雕刻精美的白玉盘，回光返照地洒下了满地的“白银”，令人感觉清亮皎洁而心旷神怡。 　　我们全家人集结阳台，围着圆桌，沐浴在这洁白无瑕、清爽凉快的月色里，尝着带着清香、饱含甜味的月饼。 　　看着桌子上摆满了蛋黄、红枣、豆沙……等各式各样、各种风味的月饼，我好奇地问妈妈：“妈妈，中秋节为什么要吃月饼？”妈妈和蔼可亲、笑容可掬地回答说：“聪明的孩子，你抬头所看见的月亮是不是圆的？再看看桌上的月饼是不是圆的？看啊，我们全家人岂不是正在营造着、品赏、享受着这“团圆美好”的生活吗？！” 　　我听了妈妈的回答，有点激动地笑了：“妈妈，我今天终于明白了！也会珍惜并努力去营造圆满的生活。” 　　中秋节过去了，我的记忆却还留在那天晚上我所做的梦中——我们全家人天天沉浸在圆满和美的天伦之乐的幸福氛围里。 　　我希望天天都是中秋节！ 　　中秋节的作文400字优秀作文【三】 　　“但愿人长久，千里共婵娟。”自古以来，天空中那轮皎洁的月亮，披着一层神秘的面纱，被诗人吟诵，被人们拜舞，人们一直对月亮充满敬畏与幻想，认为月亮是团圆的象征。 　　今年的中秋节，我们一家团聚在xx姥姥家。中秋之夜，因为姥爷要值班，所以我和姥姥、妈妈、舅舅，还有爸爸都围坐在姥爷的办公室，观赏文艺晚会，突然，窗外一道亮光闪起，哦！是烟花，我乐得合不拢嘴了，红的，蓝的，紫的……五彩缤纷，万紫千红。“哇！”真好看啊！今晚烟花连续绽放了近30分钟，一会儿如天女散花，一会儿又有繁花似锦的“菊花”布满夜空，一会儿晶莹透亮的“星星”向你扑来，一会儿又见“五彩蘑菇云”向上升腾…… 　　烟花结束了，姥爷所在的医院开起了篝火晚会，在院子中央点起熊熊的火焰，大家围着篝火一起唱啊、跳啊，好不热闹！我也跟着姥爷后面跳起了“兔子舞”。今晚我实在是太高兴了！ 　　今晚的节目真是令我大饱眼福，流连忘返。当我们怀着愉快的心情走在回宾馆的路上时，圆圆的月亮也悄悄地跟在我们的后面。 　　虽然过了很多次的中秋节，但这一次的中秋节令我终身难忘。 　　中秋节的作文400字优秀作文【四】 　　中秋节的月亮总是一年中最美的，因为这一天是中国传统的团圆节。 　　早上，阳光懒洋洋地照耀着大地，天气特别晴朗。我想起了“嫦娥奔月”的故事，就特别期待见到夜晚那颗“明珠”，等着它迈着轻盈的步伐跑来，可它却像一只蜗牛，我越急它越不来。 　　太阳仿佛知道了我急切的心情，过了午后，它悄悄地躲进了云层，漆黑的乌云慢慢地布满了天空。我想：太阳是不是搞错了？我是想让它早点下山，可没想要下雨呀。中秋节的晚上看不到月亮该多可惜呀！我在心里默默祈祷着：千万别下雨呀，我好不容易等到今天，如果见不到嫦娥，想再看这么圆的月亮要再等一年了。 　　傍晚，倾盆大雨从天而降，把窗户打得啪啪响。唉，还是下雨了，真伤心呀！ 　　到了晚上八点多，雨终于停了，月亮也努力从云层里探出了头，银色的月光散满了大地，就像为大地披上了一层薄薄的轻纱，美丽极了。我高兴坏了，赶紧跑到阳台上，抬头望着天空中那轮皎洁的明月，好像隐隐约约地看见了那位美丽的嫦娥仙子在广寒宫里翩翩起舞。

李妮一边写作业，一边玩手机。这样三心二意的补作业，何时才能做好啊！

造句指懂得并使用字词，按照一定的句法规则造出字词通顺、意思完整、符合逻辑的句子。依据现代语文学科特征，可延伸为写段、作文的基础，是学生写好作文的基本功。造句来源清俞樾《春在堂随笔》卷八：“其用意，其造句，均以纤巧胜。”夏_尊叶圣陶《文心雕龙》四：“造句也共同斟酌，由乐华用铅笔记录下来。”下面为您提供关于【怎么用一边一边造句大全】内容，供您参考。1、爸爸教我学电脑，一边讲解一边示范。2、劳动结束了，同学们一边休息一边听老师讲故事。3、一边听音乐一边写作业是一件很美妙的事。4、奶奶一边叮嘱我，一边给我穿衣服。5、爸爸一边进屋一边拍打身上的雪花。6、叔叔和阿姨一边共进午餐，一边追叙昔日的生活。7、他们一边赶写明天开会的发言稿，一边收拾行装，待到出发时已是斗转参横的时候了。8、我一边逗着小狗，一边心不在焉的回答着他的问题。9、火车启动了，送行的人们一边招手，一边喊着："一路平安！"。10、北洋军阀一边镇压学生爱国运动，一边向帝国主义暗送秋波。11、我一边看着远方淡淡的夕阳，一边回忆着往事。12、他们一家人围在火炉旁，一边说，一边笑。13、他一边与敌军虚与委蛇，一边准备从敌后展开突袭。14、爸爸一边开车，一边抽烟。15、老师一边讲解一边演示。16、他一边跑步，一边听音乐。17、老人很委屈，他一边扫地一边自言自语地在说：“儿子为什么会责怪我呢？”。18、夏日的夜晚妈妈一边给我扇扇子，一边给我讲故事。19、我一边写作业，一边想看电视。20、今天老师让我们用一边一边造句。句子是语言运用的基本单位，它由词或词组构成，能表达一个完整的意思，如告诉别人一件事，提出一个问题，表示要求或制止，表示某种感慨。它的句尾应该用上句号、问号或感叹号。造句的方法一般有以下几种：1、在分析并理解词义的基础上加以说明。如用“瞻仰”造句，可以这样造：“我站在广场上瞻仰革命烈士纪念碑。”因为“瞻仰”是怀着敬意抬头向上看。2、用形容词造句，可以对人物的动作、神态或事物的形状进行具体的描写。如用“鸦雀无声”造句：“教室里鸦雀无声，再也没有人说笑嬉闹，再也没有人随意走动，甚至连大气都不敢出了。”这就把“鸦雀无声”写具体了。3、有的形容词造句可以用一对反义词或用褒义词贬义词的组合来进行，强烈的对比能起到较好的表达作用。如用“光荣”造句：“讲卫生是光荣的，不讲卫生是可耻的。”用“光荣”与“可耻”作对比，强调了讲卫生是一种美德。4、用比拟词造句，可以借助联想、想象使句子生动。如用“仿佛”造句：“今天冷极了，风刮在脸上仿佛刀割一样。”5、用关联词造句，必须注意词语的合理搭配。比如用“尽管??可是??”造句：“尽管今天天气很糟，但是大家都没有迟到。”这就需要在平时学习中，把关联词的几种类型分清并记住。6、先把要造句的词扩展成词组，然后再把句子补充完整。如用“增添”造句，可以先把“增添”组成“增添设备”、“增添信心”或“增添力量”，然后再造句就方便多了。随着信息新媒体的发展，网络已经成为继报纸、收音机、电视之后的主流媒体，并有将其整合的趋势。网民数量的激增使得网络话题的热议和网络语言迅速成为流行语。出现了很多新现象：网络造句——当某一新闻事件在网络迅速流传之后，新闻事件中的某一具有代表性的词语，在网友们的推广下，成为造句的主体，并迅速在网络流行展开。比如李刚事件中，我爸叫李刚成为流行语，以它进行的造句活动在网络铺开。例如：窗前明月光，我爸是李刚；给我一个李刚，我能撑起整个地球等。而在360与腾讯的3Q网络大战之后，一句“我很艰难的做出决定”也迅速流行。这类造句的特征主要是将已有的诗句、文章等进行改变而成。

你需要多少字的呢，我帮你写一下：八月十五是中秋节，所以被称为中秋或仲秋。八月十五的月亮比其他几个月的满月还要圆，要明亮，所以又叫做“月夕”，“八月节”。中秋前夕，人们都尽可能和家人团聚，取人月双圆的意义，八月十五又叫“团圆节”。　　中秋节是汉族和少数民族的民间传统节日。早在三代时期我国就有“秋暮夕月”的习俗。夕月，即祭拜月神。到了周代，每逢中秋夜都要举行迎寒和祭月。在唐代，中秋赏月，玩月颇为盛行。南宋，民间以月饼相赠，取团圆之义，晚上，有赏月、游湖等活动。明清以来，中秋节的风俗更加盛行，许多地方形成了烧斗香、树中秋、点塔灯、放天灯、走月亮。舞火龙等特殊风俗。今天，月下游玩的习俗，已很少了。但设宴赏月仍很盛行，人们把酒问月，庆贺美好的生活，或祝远方的亲人健康快乐，和家人“千里共婵娟”。 　　古时还有祭月和拜月活动。设大香案，摆上月饼、西瓜、苹果、梨，葡萄等祭品，其中月饼和西瓜是绝对不能少的。西瓜还有切成莲花状，在月下，将月亮神像放在月亮的那个地方，红烛高燃，全家人依次拜祭月亮，然后由当家主妇切开团圆月饼，切的人预先算好全家共有多少人，不能切多也不能切少。月饼与中秋节的联系是在明代。具有关资料说，当时，北京城市里出现了一种以果做馅的月饼，而人们在中秋节这一天自己制作月饼，用于自身和赠于亲朋好友，以表达团圆和祝贺之意。那时的月饼大小和形状很不规范，差别甚大，其名称也颇特别。比如，山西省介县一带在中秋节这天，当地老百姓已有合家围坐分食团圆月饼的习俗其制作的月饼名堂多且有趣，如有专供男的食用的月牙月饼，有只限于女的享用的葫芦月饼，还有特别为小孩们准备的“孙悟空”，“兔儿爷”之类的月饼，等等。名目繁多，不一而足。　　中秋节的习俗很多，形式也各不相同，但都寄托着人们对生活无限的热爱和对美好生活的向往。中秋节是人们一直都喻为最有人情味，最有诗情画意的一个节日。有人说，每逢佳节倍思亲，中秋节这一份思念当然会更深切，尤其是一轮明月高高挂的时刻。

中秋节，是中国的传统佳节，在这天，人们坐在月亮下赏月光、吃月饼。这不，趁着今天是中秋节，我们一家也开始赏月光、吃月饼了。　　我们全家人围站在阳台上，把大团圆月饼分成几块，分着吃。这时，我望向了远处的月亮。虽然说“月到中秋分外美”，可今天的月亮似乎周身围绕这一股叫做“思念”的愁云。这时，我想起了远在他乡的好朋友----苗苗，“人有悲欢离合，月有阴晴圆缺，此事古难全。”这句话描述了我此时的心情，不知她现在是否也在望着月亮，思念着远在他乡的我呢？只是月亮似乎读懂了我的心思，那股愁云已经消失了，仿佛在告诉我不要太悲伤。现在的月亮特别明亮，圆月像一只雪球高悬中天，皎洁的月光，像水似地泻向大地。几朵灰白色的、轻纱似的云陪伴在她的身旁，宛如仙女舞动纱巾翩翩起舞。月光洒满了我的衣服，温暖着我的心。我觉得太阳的温暖过于热烈奔放；星光又孤寂清冷了些；只有这温柔恬静的月光，才能这般地恰到好处。我的周围被月光照得雪亮。月光透过斑驳的树隙丝丝缕缕地挂下来，在地面上铺了一层碎银。月光照得树木落下参差的斑驳的黑影。婀娜多姿的柳树的稀疏的倩影，别提有多美了。　　爸爸告诉我：每年农历八月十五日，是传统的中秋佳节。这时是一年秋季的中期，所以被称为中秋。在中国的农历里，一年分为四季，每季又分为孟、仲、季三个部分，因而中秋也称仲秋。八月十五的月亮比其他几个月的满月更圆，更明亮，所以又叫做“月夕”，“八月节”。此夜，人们仰望天空如玉如盘的朗朗明月，自然会期盼家人团聚。远在他乡的游子，也借此寄托自己对故乡和亲人的思念之情。所以，中秋又称“团圆节”。中秋那天，相传，如果你仔细看，就会发现那里面有黑色的影子，那就是广寒宫里的嫦娥、吴刚、玉兔和桂花树。我凝神望着月儿，口里嚼着香甜的月饼，听爸爸讲着月亮的传说，我又想起家乡的好朋友，直到很晚很晚……

我一边学习一边看电视。我一边吃零食一边看电视。我一边工作一边思考

关于写中秋节的作文1 　　有一首诗写道：月到中秋分外明。吃过晚饭，我和爸爸妈妈、爸爸奶奶在小院里，一边品尝甜甜的月饼，一边聊天赏月。 　　夜静悄悄的。深蓝色的天空，月亮好似圆盘，已不是平常的那种弯弯的小船了。它把一片片皎洁的光辉洒向大地。它不像太阳光那样耀眼、夺目，只是将自己的光轻轻地洒向小院的每一个角落。 　　“爸爸，月亮上有没有嫦娥和玉兔？”没有，那只是一个美丽的传说。那里只有环形山和一些巨石。哦我很失望。爸又问：那你知道吗？全世界第一个登上月球的是谁？好像是阿姆斯特朗吧！我回答。对呀！ 　　清风习习，我感到清爽怡人。一家人说说笑笑，让人感到温馨无比。 　　我看着那圆盘似的明月，体会着浓浓的亲情，我的心好像长了一对翅膀，飞向那无垠的夜空。 关于写中秋节的作文2 　　月到中秋分外明，今年中秋月更圆。妈妈告诉我今年的月亮不是像往常一样“十五的月亮十六圆”，而是“十六的月亮十五圆”，最圆的时刻出现在中秋节19点13分，如果错过了可要到20xx年才可见到满月了。 　　盼望着，盼望着，这一天终于到了。我们都沉浸在节日气氛中，等到夜幕降临，我们吃过团圆饭后，爸爸说：“莱莱，我们在哪儿赏月呢？”妈妈不假思索地说：“当然是去曾国藩诗文岛，那儿有山有水有圆月。”于是，我们一家三口兴致勃勃地来到了曾国藩诗文岛，这里人山人海，热闹非凡。看！有的人在唱歌，有的人在弹琴，有的人在散步，有的人在跳舞，构成了一幅幸福快乐的盛世图。 　　过了一会，月亮像一个害羞的小姑娘，犹抱琵琶半遮面慢慢升了起来，它先是金黄金黄的，徐徐穿过了一朵朵轻烟似的白云，向上升起。就在一刹那间，月儿的颜色变白了！它多么像一个大雪球，又多么像一个白玉盘，它旁边的云掠了过去，多么像一条丝巾，衬托得月亮如仙女下凡，它倒映在涟水河中，波光粼粼。皎洁的月光倾洒在诗文岛上，我的周围被月光照得雪亮。月亮透过斑驳的树隙丝丝缕缕地挂下来，在地面上铺了一层碎银。月光照得树木落下参差的斑驳黑影。婀娜多姿的柳树稀疏的倩影，别提有多美了。河对岸雄伟的镇湘楼，在月光的映照下更加流光溢彩。远处二大桥上车子川流不息，就像一条彩虹横贯涟水河上。在远处，巍巍东台山一轮满月倾泄而下，整个黑色森林笼罩在银色的世界中。 　　我被这一切陶醉了，于是我诗兴大发。我对爸妈说：“我们来比赛说说有关月亮的诗吧！”“好！”妈妈立马答应。我马上说：“小时不识月，呼作白玉盘。”妈妈也不甘示弱的说：“海上生明月，天涯共此时。”可把爸爸难住了，爸爸想了想说：“今晚月明人尽望初中作文 不知秋思落谁家。”第二轮开始了，我们说了很多很多，最后妈妈讲得最多，爸爸不让，说：“我为你们唱首歌吧。”，于是爸爸深情地演唱了一首歌。 　　我们一家人沉浸在幸福快乐之中，我们共同祝愿祖国更加繁荣昌盛。 关于写中秋节的作文3 　　秋雨打翻了颜料桶，于是枫林层林尽染，红彤彤的一片，煞是壮观！五彩颜料一路翻滚，山林就叠翠流金了，苹果染红了脸，梨抢去了黄色，手忙脚乱地给自己涂上，却不料涂上了“雀斑”，稻子看着笑弯了腰，还没等它说话，自己也被染成了金灿灿的一片！ 　　秋欣喜地看着，唱起丰收的赞歌，于是溢满桂花芳香的空气里满满的全是喜悦，中秋在这个时候也如约而至了。中秋是个团圆的节日，每到此刻，在外的游子都要想方设法回到家乡与家人团聚，共庆丰收的喜悦，祭拜月亮，祈求来年的风调雨顺，继续团团圆圆。 　　“明月几时有，把酒问青天”“海上生明月，天涯共此时”中秋的明月醉了多少诗人的心。“举头望明月，低头思故乡。”中秋的月亮满载着天涯海角人们的祝福和期盼，为亲朋送去祝福和思念。 　　仰望天空，我也在期盼月亮的出现，已经很晚了，可是月亮却迟迟没有出现。难道嫦娥抱着玉兔去天宫赴宴了吗？想到嫦娥衣炔飘飘穿行于云端，我不禁哑然失笑，那只是神话而已。 　　思绪随着微风飘向海边，飘向那个中秋明月夜。 　　小小的我和哥哥在沙滩上“抢”月亮，飞奔的我们都认为月亮跟自己跑，可是我跑不过哥哥，不由得撅着嘴停下来。 　　爸爸把一个盆递给我，我一下子扔一边了，生气地说：“我不捡鹅卵石，我要月亮。”那是出发时，哥哥带的盆，他要捡鹅卵石。 　　“月亮，月亮，快到盆里来。”爸爸笑着说。我恍然大悟，拿起盆舀起半盆水，月亮果然到盆里来了，水波轻轻地荡漾，月亮在水里看着我笑。海浪轻轻地涌来，一个不小心，我跪坐在水里了。紧紧地抱着盆，我兴奋地大喊：“月亮！哥哥快来看月亮，月亮在盆里呢！” 　　哥哥闻声而来，我紧紧地抱着盆，生怕哥哥抢走。盆的边上有两个小洞，可以用绳子把盆吊起来野炊。我央哥哥去找根绳子来，我要拉着月亮走。哥哥无奈沿着台阶去车上拿绳子。很快哥哥就取来绳子，系住盆，我就松手了，盆浮在海面上，我牵着盆小心翼翼地走，一边走一边说：“满月，满月，我有一个愿望，请给我一个棒棒糖，我要给我的爸爸吃。” 　　“哈哈，满月，满月，不要跟落汤鸡走。”哥哥看着浑身湿透的我笑嘻嘻地说。 　　我狠狠地瞪哥哥一眼：“满月！满月！我有一个愿望！请给我一个癞蛤蟆，给我哥哥抱。”想想哥哥好像不怕癞蛤蟆，我赶紧说，“错啦，错啦，请给我一个大螃蟹，给我哥哥拿，让大钳子夹死哥哥的手！”哥哥不会捉螃蟹，经常被螃蟹夹的哇哇大叫。我忍不住得意地笑起来。 　　“随便吧，你这个野丫头就适合扔到野人谷！真有这个地方，我去过，你可没去过。”哥哥故意神秘地说，“野人谷真的有野人！你把盆让我拉着，我就告诉你野人什么样！” 　　我半信半疑地把绳子递给哥哥，哥哥拉着盆就跑，月亮从盆里洒出来，在水面荡漾，远远地传来哥哥的笑声：“野人就是你啊。” 　　浪花一阵阵涌来，把水里的月亮扯碎了又扯圆了，蟋蟀突然奏起小夜曲，一阵微风吹来，我忍不住打个哆嗦。遥远的天空月亮看着我掩嘴偷笑。 　　落汤鸡一样的我，小辫子也散开了，着实狼狈。我被爸爸的大衬衫包裹起来，爸爸抱着我沿着台阶向马路走去，趴在爸爸的肩膀上，感觉好温暖，我迷迷糊糊地睡着了…… 　　呵呵，什么时候再去海边看明月呀。月亮仿佛也想起了海边的我，从云彩里慢慢地悠闲地露出笑脸。“满月满月，你好吗？我有一个愿望，请你把我的祝福送给千里之外的亲朋，祝他们佳节快乐，永远幸福美满！” 　　中秋明月夜，我沐浴着月亮的光辉沉沉地睡着了。 关于写中秋节的作文4 　　时光悄悄地流逝，转眼又迎来了一年一度的中秋佳节。 　　我三下五除二扒拉完早饭，拉着奶奶的手连蹦带跳地来到柚子树下。枝繁叶茂的柚子树上高高地挂着绿油油、圆溜溜的柚子。因为柚子树太高，我特地拿来了一根三米多高的竹竿，准备打柚子。我撑起竹竿向一个最大的柚子没头没脑地打去。但柚子好像故意与我作对，东晃晃西摇摇，弄得竹竿跟着晃来晃去，我也随之跳来跳去，就像在跳芭蕾舞。打了好久还是一无所获，豆大的汗珠从额头上滚落下来。奶奶见我这样笑得前俯后仰，忙对我说：“傻孩子，像你这样打，要到猴年马月才能打下一个柚子来呢？做事要讲究方法呀！” 　　我向奶奶要了一张凳子，站在上面再往上打，好不容易打下了一个。可是树枝却把我的竹竿吊了上去，我一失手，脚也踩了一个空，身子一晃，“啪”的一声摔了个大屁股墩，疼得我坐在地上直咧嘴。我一骨碌爬起来，鼓起勇气又打了几个柚子。那时，我已是汗流浃背了。奶奶心疼地说：“好了好了，都打这么多了，足够你吃的了。” 　　晚饭后，奶奶满面春风地端出了各色各样的月饼。好香啊！我迫不及待地拿起一个咬了一口，真是又香又酥，色香俱全。还有那香喷喷的炒花生和水灵灵的柚子。我们坐在高高的三楼上吃饼赏月。 　　我一边吃着月饼，一边赏着圆月。今晚的月亮又圆又亮，似乎把一切黑暗的东西都照亮了。这时，爷爷给我讲起了《嫦娥奔月》的故事：相传在远古时代，英雄后羿和美丽善良的妻子嫦娥过着幸福美满的生活。有一天，嫦娥误吃了后羿交给她保管的仙药，身不由己地飘向天空，飞到了冰冷寂寞的广寒宫。从此这对恩爱的夫妻再也不能相聚了。每年农历八月十五月亮最圆最亮的这一晚，后羿在屋前准备了檀香、水果和蜡烛，守望着这圆似玉盘的月亮。据说在这个时候后羿能清晰地看到嫦娥在广寒宫里伤心流泪。嫦娥则无可奈何地望着后羿渴望团圆。 　　我吃着月饼，望着圆月，听着故事，也不由自主地思念着在外打工的爸爸妈妈…… 关于写中秋节的作文5 　　新月似芽，半月如瓢，圆月如西子之明眸。 　　八月之中的时分，中秋节，在向我们招手，她，缓缓地来临了。 　　夜景。当夜空之神降临的时候，不知是哪位心灵手巧的妇女，花了好长好长的时间，给夜空送上了一件黑毛衣，暖暖的覆盖着他，妇女还不忘的在上面点缀了一轮圆月。看，那金黄色的月亮害羞了，拎起了一层薄薄的的纱布，遮盖着面容，好比娇嫩青涩的少女，显得更加妖娆，妩媚动人。我喜欢夜景，喜欢他的寂静，喜欢他的深沉。而今天，多了一轮散发出微微光芒的月亮，给这黑夜增添了几分活泼，让我觉得他更加神秘莫测。 　　月中。小时候，喜欢搜集各种有趣的民间神话故事。月亮中有什么呢？妈妈说：“月亮中是空空的，什么都没有。”我鼓起腮子，反驳道：“妈妈，才不是呢，月亮中有嫦娥，有玉兔。妈妈，你没有听爷爷说过么？”“你这孩子，明知故问！等你长大之后，学习多点知识就知道啦。”妈妈一脸温柔慈祥的样子，抚摸着我的头。我坚信，我的想法是对的。 　　团圆。过节了呢，每次过节日我不是因为可以放假而感到开心，而是因为过节的时候大人们可以停下手头的工作，欢聚一堂的在温馨的家中谈笑风生，嬉笑说乐。老一辈的不忘在这中秋节中给后辈说中秋节的故事，嫦娥玉兔便是他们口中的主角，不添油加醋也能说得娓娓动听。小孩子呢，嘿嘿，灯笼月饼是不可或缺的。提灯笼，尝月饼，孩子心中欢乐多。童心未泯的“老小孩”，返璞归真似得与孩子们玩的不亦乐乎。 　　愿在这意境悠悠的节日里，获得更多的欢乐，欣赏更多的美景。 关于写中秋节的作文6 　　农历八月十五是我国的中秋节。由于这一天居秋季之半，所以叫中秋节，民间俗称八月节，这就是中秋节的由来。 　　在唐代，中秋赏月、玩月颇为盛行。在宋代，中秋赏月之风更盛，据《东京梦华录》记载：“中秋夜，贵家结饰台榭，民间争占酒楼玩月”。每逢这一日，京城的所有店家、酒楼都要重新装饰门面，牌楼上扎绸挂彩，出售新鲜佳果和精制食品，夜市热闹非凡，百姓们多登上楼台，一些富户人家在自己的楼台亭阁上赏月，并摆上食品或安排家宴，团圆子女，共同赏月叙谈。 　　明清以后，中秋节赏月风俗依旧，许多地方形成了烧斗香、树中秋、点塔灯、放天灯、走月亮、舞火龙等特殊风俗。 　　而现在，我们最熟悉又看到的最多可能就是月饼了。然而，中秋之至，为什么我们如此的对月饼，而月饼又有什么含义呢? 　　首先，月饼的做工精美，美味可口，无论是作为主食还是零食都是居家旅行的佳品。而且月饼易携带且存放时间相比较起来较长，所以自然而然的，月饼就成为了中秋的主流。那么关于月饼的含义有很多种，但我觉得最有意义的还是月饼表达的亲情、爱情和乡情以及那种团团圆圆的象征。 　　在中秋这一天情侣之间互送月饼，互相祝福，表达了真挚的情意绵绵的爱情。月饼表达了惜别、眷恋和天长地久之情。几乎所有的炎黄子孙，无论在国内、在家乡，还是在世界各地、在天涯海角，都在中秋节这一天吃饼赏月、望月思乡、寄托情思。一块月饼表达了在外游子思念亲人、思念家乡的亲情和乡情，沟通人们之间的感情，表达美好的祝福。同事和朋友之间送上一份月饼表达了互相之间亲密的友情。送上一份七星伴月、福星高照、百寿宴点等月饼，表达了人们对老人长者的尊敬和美好祝福。 关于写中秋节的作文7 　　我们家每过中秋节时，都是回我爷爷、奶奶家过节，然后许久不见的堂姐、堂弟也会回来跟我们一起过中秋节，我们每年过中秋节时，一定都会做的.事情是拜拜，然后就等晚上吃烤肉、放烟火了! 　　今年我们家一样照惯例回爷爷、奶奶家烤肉。我可是当天七早八早的就爬起来帮忙拜拜呢!之后我已经可以想象晚上烤肉的样子了!大大又圆圆的月亮就像一个大灯笼，高高的挂在天空上，然后烤肉的香味阵阵扑鼻，光是用闻的，我已经口水直流了，更别说吃完烤肉之后还可以边吃月饼边赏月呢!此景宛如世外桃源啊! 　　虽然烤肉的香味让人难以忘怀，但是烤肉完之后的善后收拾，却不禁让人感受到现实的残酷呢!但是在大家分工合作之下，很快的就把场地收拾干净了。今年的中秋节还是跟以往一样，过的很快乐! 关于写中秋节的作文8 　　盼望已久的中秋佳节终于到了，人们兴高采烈，以各种节目形式来欢度这个传统节日。这天刚好是我叔叔的生日，大家一起在酒店里聚餐，庆祝生日，共度佳节。 　　来到酒店门口，哗！那里人山人海，连泊车的位子都没有了，人们把酒店都围了个水泄不通。幸好我们预先订好了四张桌，看到整个饭店人头攒动，热闹非凡的欢乐景象，我心里特别高兴，尽情地赏着各种各样的海鲜和名菜。 　　吃完晚饭，我们就到海滨泳场看花灯。这时，一轮明月高高挂在天上，又大又圆，把整个大地都照得亮堂堂的。今年的天气特别好，九点十五分，我们来到目的地时，沙滩上已经灯火辉煌，游人如织了。我们沿着沙滩一边观赏一边向前走。走进大门，“奇灯异彩耀水湾，依山伴水放珠海”的巨副对联则提醒游人千万不要忘记了在此赏月的大好时光。进入泳场，只见偌大的泳场里到处都是火树银花，奇灯异彩。游人的欢歌笑语此起彼伏。沙滩上三五成群的珠海人摆开锅碗瓢盆，搞起烧烤；有的在沙滩上铺开塑料纸，放上月饼、饮料等等，围在一起，对月举杯；有的人还手拉手跳起舞；热闹无比。 　　今天晚上的花灯令我大饱眼福，真是流涟忘返。当我们怀着愉快的心情走在回家的路上时，圆圆的月亮也悄悄地跟在我们的后面。 　　吃了晚饭，丁零零，电话铃响了，原来是爸爸要带我去看烟火。我听了真是兴奋不已。在等待爸爸的间隙，奶奶和我一起到阳台上去看月亮，因为今天多云，无数颗繁星全都躲在云层里，一轮圆月像光华四射的水晶球挂在天空，照亮了漆黑的世界。树啊，河流啊，房子啊，全裹在一层银色的、薄薄的轻纱中，皎洁的月光如倾泄的清流，注满大地。 　　爸爸的摩托车声从窗外传来，他大声地喊道：“俪俪，快点下来，再多穿点衣服，外面很冷的。”我马上穿了一件衣服，迅速地下了楼，车“嘟”地一声离开了家。一路上，凉风阵阵，开始觉得蛮舒服，渐渐的，感觉有点冷，让我尝到秋风的滋味，幸好衣服穿得多。快到行政中心时，前面的汽车、自行车都堵住了，我们的车只能停停开开，开开停停，慢得像龟爬。我心里真着急，眼看着前边快要到目的地了，可路上就是人多开不快，可能是全嘉兴的人都想办法跑出来了，想看看这难得一见的美妙烟花。好不容易，在交警叔叔的指挥下，我们停了车，找了一个地方坐了下来。 　　天上的圆月跟随着我，今晚是团圆的日子，月色是多么迷人。突然，天上“啪”地一声，礼花像流星一样出现了。红的，蓝的，紫的……五彩缤纷，万紫千红。“哇！”真好看啊！人山人海中叫好声一片连一片，使人忘记了白天的疲劳和夜晚的寒冷。今晚烟花连续绽放了近30分钟，一会儿如天女散花，一会儿又有繁花似锦的“菊花”布满夜空，一会儿晶莹透亮的“星星”向你扑来，一会儿又见“五彩蘑菇云”向上升腾…… 　　烟花晚会结束了，人们陆续回家，我紧紧地抱住爸爸的身子，迎着中秋的凉风，回家了。天上的明月还是那么圆，那么亮…… 　　中秋夜晚的月色，太美了！那五彩缤纷的烟火，在我的脑海中怎么也挥之不去。 关于写中秋节的作文9 　　农历八月十五，是我们中国传统的中秋佳节，十五的夜晚人们仰望朗朗明月，想念亲人，所以中秋节还有一个名字叫“团圆节”，人们除了赏月，还要摆上月饼、西瓜、苹果、红枣、葡萄等祭品，其中月饼和西瓜是绝对不能少的。 　　今年的中秋节，我来到了美丽的盐都程实村，这里的黄昏非常美丽，彩霞像一个个红烧鸡翅膀，真让人垂涎欲滴；还有一些白云像一只只绵羊，真让人想上前去摸一摸啊；就是这里的河水太脏了，没有保护好。今天是中秋佳节，同时也是表弟舅舅的结婚日。 　　天色暗了下来，客人们陆陆续续都来了，结婚宴会开始了，舅舅和舅妈来给客人们敬酒了，来到我们这桌时，大家都一起站了起来，我也跟着站起来，并把杯子放在二位新人的杯子下面轻轻的撞了一下说“祝舅舅和舅妈早点生宝宝，给罗程当弟弟！”接着，更惊彩的宴会节目来了，只见表弟外公的脸被别人画得一块黑，一块绿，一块红，一块白，又穿上火红火红的长袍，真像一位搞笑的济公；后面还有几个小外公也被人换了装，有红色的、绿色的，其中一位司仪先生在说新人贺词，祝贺声，笑声，喝酒声，真是热闹非凡啊。 　　婚宴结束了，我和妈妈带着月饼登上了屋顶赏月，啊！多美的月亮皎洁如玉，漂亮的星星像镶嵌在云海中的几颗钻石，闪闪发光。我轻轻地咬了一口月饼，它是那么的酥，那么的甜，一股浓郁的清香沁入我的心田。此时，我想起远在武汉的奶奶、大伯、三叔和哥哥们是否也在吃着月饼赏月呢？我真想念你们啊！ 关于写中秋节的作文10 　　寂寥的夜晚，天空中挂着一轮圆月。我漫步在宁静的公园湖畔，湖水倒映着月儿那皎洁的身姿，伴着那闪烁的光影，湖边柳枝欢快的跳跃着。虽是深秋的季节，凉风不时地从远处袭来，但那晶莹透彻的月光依旧在我的心中泛起了一丝暖暖的涟漪…… 　　月光如水——她让我感悟着生活，感觉着快乐。每当夜晚降临的时候，我都会亲眼的看一看是否有月亮在天空中悬挂，是否可以看到那如水的月光。她就像明镜一样使我从中体会着各种生活的影像，有美好，也有酸楚和苦涩，然而，更多的是让我感到生活的快乐。因为如水的月光像涓涓小溪一般流淌在我跳动的心房，烦恼似乎顷刻间烟硝云散，心在瞬间清澈见底般的亮堂起来。 　　月光如画——她美丽，她娇媚。在那如画的月光中我看到了山川，看到了大海，看到了嫦娥那婀娜的身姿，更看到了月下老人那慈祥的笑脸。山川蜿蜒起伏，大海波涛汹涌，嫦娥美丽动人，月下老人善良忠厚。我在月光的美丽画卷中荡漾着，享受着。 　　月光如诗——美丽的月光从遥远的天际来到人间，将她那古老的传说张扬着。那岂止是月下老人娓娓道来的动人故事，又何尝不是嫦娥奔月划过太空而书写的一首幽美诗章呢。 　　月光如歌——银色亮丽，犹如一束光纤编织而成的长长的带子，更是串串音符镶嵌在苍穹的宇宙之中，伴着江河湖海的滔滔吼声，唱响了一首古老和现实相结合的，从猿到人的旷世不朽的歌。那是不同肤色，不同国家，不同民族的人们用生命谱写的伟大颂歌，她经久不息的在茫茫的夜空中回荡着。 　　月光如水，月光如画，月光如诗，月光如歌。我爱月光如水般的晶莹，我爱月光如画般的美丽，我更爱月光如诗如歌般的隽永。 　　啊！月光——你在我的眼里，更在我那跳动的心房中！