二维度有两个变量 X Y，协方差计算出来是一个值，还是一个矩阵？

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）

1.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。COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]自协方差在统计学中，特定时间序列或者连续信号Xt的自协方差是信号与其经过时间平移的信号之间的协方差。如果序列的每个状态都有一个平均数E[Xt]=μt，那么自协方差为其中E是期望值运算符。如果Xt是二阶平稳过程，那么有更加常见的定义：其中k是信号移动的量值，通常称为延时。如果用方差σ^2进行归一化处理，那么自协方差就变成了自相关系数R(k)，即有些学科中自协方差术语等同于自相关。自协方差函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2，的取值之间的二阶混合中心矩，用来描述X(t)在两个时刻取值的起伏变化（相对与均值）的相关程度，也称为中心化的自相关函数。

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))

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。

我是一边抱着她，一边空出一只手来，轻轻抚摸了一下她的小脸蛋。突然，她的表情变了，我以为她就是被我不小心弄疼了，要哭呢，可她却对我做了一个笑脸。他一边跑步,一边听音乐。我一边听音乐,一边写字。爸爸一边用早餐,一边读晨报上的新闻报道。妈妈一边洗碗碟一边唠叨个没完。我一边唱歌,一边跳舞。我一边听音乐,一边写字。老师一边在黑板上写字,一边给我们讲解课文内容。

我一边什么一边什么写句子：1、我一边看着弟弟的考卷，一边表扬弟弟。2、我一边叮嘱妹妹，一边给妹妹穿衣服。3、我一边讲课，一边在黑板是写字。4、我一边唱歌一边跳舞。5、我一边复习功课，一边把难写的字写下来。6、我一边烧菜，一边发短信。7、我一边和弟弟说话，一边麻利地穿好衣服。8、坐在游船上，我一边听着动听的乐曲，一边欣赏着两岸美丽的风景。9、我一边进屋一边拍打身上的雪花。10、我一边讲解一边示范。11、劳动结束了，我一边休息一边听老师讲故事。12、我一边听音乐一边写作业是一件很美妙的事。13、我一边叮嘱妹妹，一边给我穿服。14、我一边唱歌，一边跳舞。15、我一边逗着小狗，一边心不在焉的回答着他的问题。16、我一边共进午餐，一边追叙昔日的生活。17、我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。18、火车启动了，送行的人们和我一边招手，一边喊着：”一路平安！”19、我一边看着远方淡淡的夕阳，边回忆着往事。20、我一边跑步，一边听音乐。21、我一边开车，一边抽烟。22、我一边讲解一边演示。23、我一边与敌军虚与委蛇，一边准备从敌后展开突袭。24、围在火炉旁，我一边说，一边笑。25、我一边安慰着妈妈，一边擦去自己的眼泪。26、“我没有在路上逗留！”我一边辩解着，一边放下书包。27、我一边写作业，一边想看电视28、我很委屈，我一边扫地一边自言自语地在说：“儿子为什么会责怪我呢？”29、今天老师让我们用一边一边造句。30、夏日的夜晚妈妈一边给我扇扇子，一边给我讲故事。31、我一边干活一边吹着口哨。32、我一边喝酒，一边说笑。33、没完成作业，又想看电视，没办法，我只好双管齐下，一边写作业，一边看电视。34、我一边用早餐，一边读晨报上的新闻报道。35、到了中午，果然如此，猫头鹰的眼睛一边睁着，一边闭着。36、我一边偷笑着，一边打开电视漫不经心地看了起来。37、我一边唱歌，一边跳舞。38、我一边唱歌，一边在荷叶上跳。39、我一边看书，一边摘录好词好句。40、爸爸教我学电脑，一边讲解，一边示范。41、我一边唱歌，一边吃饭！42、爷爷一边看着我的考卷，一边表我。43、我一边喝酒，一边说笑。44、我一边看电视，一边织毛衣。45、我一边喝咖啡，一边聊天。46、我一边复习功课，一边把难写的字写下来。47、我一边烧菜，一边发短信。48、我一边和弟弟说话，一边麻利地穿好衣服。49、我坐在小船上，一边听着动听的乐曲，一边欣赏着两岸美丽的风景。50、我一边看着远方淡淡的夕阳，一边回忆着往事。

1、爸爸一边开车，一边抽烟。2、我一边吃饭，一边思考。3、萨姆一边等着一边翻阅杂志。4、妈妈一边做饭，一边讲电话。5、我一边唱歌一边跳舞。6、老师一边讲课，一边在黑板是写字。7、王师傅一边说着，一边给我们拿来两盘蛋糕。8、妈妈一边给花浇水，一边和我说话。9、我一边写作业，一边想看电视。10、王明一边干活一边吹着口哨。11、同学们一边听课，一边把重点抄下来。12、我一边唱歌，一边跳舞。

造句：奇妙的太阳雨，一边下雨一边晴，道是无晴却有晴。

造句，动词词语，是指用词语组织句子。今亦以指初等学校语文练习内容之一。下面是我为大家带来的我一边一边造句，希望能帮助到大家。 我一边一边造句1 （1）爸爸一边进屋一边拍打身上的雪花。 （2）爸爸教我学电脑，一边讲解一边示范。 （3）劳动结束了，同学们一边休息一边听老师讲故事。 （4）一边听音乐一边写作业是一件很美妙的事。 （5）奶奶一边叮嘱我，一边给我穿衣服。 （6）他一边唱歌，一边跳舞。 （7）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。 （8）我一边逗着小狗，一边心不在焉的回答着他的问题。 （9）叔叔和阿姨一边共进午餐，一边追叙昔日的生活。 （10）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。 （11）火车启动了，送行的人们一边招手，一边喊着："一路平安！"。 （12）我一边看着远方淡淡的夕阳，一边回忆着往事。 （13）他一边跑步，一边听音乐。 （14）爸爸一边开车，一边抽烟。 （15）老师一边讲解一边演示。 （16）他一边与敌军虚与委蛇，一边准备从敌后展开突袭。 （17）他们一家人围在火炉旁，一边说，一边笑。 （18）哥哥一边安慰着妈妈，一边擦去自己的眼泪。 （19）“我没有在路上逗留!”丽丽一边辩解着,一边放下书包。 （20）我一边写作业，一边想看电视。 （21）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？”。 （22）今天老师让我们用一边一边造句。 （23）夏日的夜晚妈妈一边给我扇扇子，一边给我讲故事。 （24）王明一边干活一边吹着口哨。 （25）他们一边喝酒，一边说笑。 （26）没完成作业，又想看电视，没办法，我只好双管齐下，一边写作业，一边看电视。 （27）爸爸一边用早餐，一边读晨报上的新闻报道。 （28）到了中午,果然如此,猫头鹰的眼睛一边睁着,一边闭着。 （29）我一边偷笑着，一边打开电视漫不经心地看了起来。 （30）哥哥一边踢球，一边给自己加油。 我一边一边造句2 （1）风呼呼的吹着好似一个奏乐家，雨一边附和着一边创造出一的意境。 （2）夏天是自在的。白天我们躺在竹椅上一边儿哼着小曲儿，一边晒太阳。热了可以从冰箱里拿出爽口的冰棍吃。夜晚我们看着美丽的星空，尽情的想象。 （3）希望是火，失望时烟，生活是一边放火，一边冒烟。 （4）蔷薇们集中在一起，一边唱歌一边跳舞。它们仿佛是一股股清泉，从花坛里流出来，飘飘洒洒，令人向往。 （5）妹妹一边抽泣一边说：“我看花的叶子已经发黄了，就每天浇一次，后来浇两次，可它还是死了，呜呜……” （6）雪花像舞蹈家，在空中一边转圈一边飘舞。 （7）波浪一边歌唱，一边冲向高空去迎接那雷声。 （8）谁不是一边受伤，一边学会坚强。 （9）弟弟睁开双眼，一边“唱歌"一边还手舞足蹈。一会儿甩甩手，一会儿踢踢腿，又一会儿手脚并用，在床上“滚来滚去”，别提有多惬意了。 （10）一边装孙子，一边奋勇前进。 我一边一边造句3 (1)树的枝头，不时传来几声“知了知了”的叫声，那声音清脆而又动听，又时不时让你感到厌烦，而有时，老人们拿着扇子一边扇着，一边说着，一边听着知了动听的"歌声，真是悠然自得。 (2)我喜欢中秋的意境。圆圆的月光之下，圆圆的月饼，苹果熟了，鸭梨、葡萄等水果也都上了市。月光下，人们品尝着节日的美食，谈论收获的话题。一边赏月，一边思念身处异乡的亲人。实所谓：“每逢佳节备思亲”。 (3)仙人球开花总是两朵一起开，像一对孪生姐妹，又像小姑娘头上扎着的两只花蝴蝶结。它的花纯洁芬芳，洁白无瑕，像一个美丽的仙女穿着雪白的连衣裙，一边在翡绿舞台上跳着婀娜多姿的舞蹈，一边从白色的衣裙上撒下醉人的芬芳。 (4)登上了第一座烽火台举目远望，万里长城气魄宏伟，蜿蜒盘旋在崇山峻岭之间。它的一边伸向高山之巅，一边沿着山脊沉下深深的谷底。 (5)夏天，枝叶葱葱茏茏，密密层层的枝叶遮挡住了炽热的阳光，我们就可以像往常一样在空地上玩耍，不会感觉到热了。这时，偶尔会飞来几只小鸟，一边落在白杨树上乘凉，一边啼叫着，给我们带来动听的歌声。 (6)忽然，小猫好像发现了新大陆。原来，它又找到了玩耍的新目标：放在叔叔书桌上的一瓶墨水。小猫跳上书桌，一边绕着墨水瓶转来转去，一边目不转睛盯着墨水瓶，好像在想：这是什么玩意儿? (7)我们来到小溪边，几条小鱼在水里欢快地游来游去，好像在说“春天来了!春天来了!”几只鸭子在一边唱歌一边跟小鱼游泳比赛，可高兴了，哦，春天在小溪里! (8)美丽的夏天是炎热的，老爷爷都到树下乘凉，有的在下棋;老奶奶在树下一边扇扇子一边聊着天，小朋友喜欢到水里玩耍嬉戏。 (9)果园里，一串串紫红色的匍头向一粒粒珍珠，一看就让人垂延欲滴;苹果像一个个红色的小灯笼，咬一口满嘴含香。农民伯伯一边摘一边说：“哈哈!真是一个丰收年啊!”。 (10)狗熊还十分贪吃蜂蜜，常常因此捅了蜂窝，恼怒的野蜂把它追得老远，把贪馋的狗熊蜇得鼻青脸肿。狗熊一边跑，一边乱抓脑袋，有时还痛得直叫。再过几天，被蜇的地方消肿了，这种闹剧还会重演一番。

你可以想你想要一个作业本或者是想出去玩一天，这样的话都可以的。

1、我一边听音乐，一边写字。2、老师一边在黑板上写字，一边给我们讲解课文内容。3、老师一边讲课，一边在黑板是写字。4、金黄的稻谷在微风里，一边跳舞，一边唱着秋天的歌。5、春天的天气像娃娃的脸，一会儿晴，一会儿雨。6、微风一吹，花瓣落了下来，犹如一只粉色的蝴蝶一边在翩翩起舞，一边在唱着美妙又悦耳的歌声。又宛如给大地铺上了粉白相间的地毯。7、人生最可怕的事，是一边后悔一边生活。8、我一边写作业，一边想看电视。9、所有的人都站在一边并不一定是好事，譬如他们都站在船的一边。10、爸爸一边查资料，一边做笔记。11、一边走一边又赞赏花园，赞赏长寿花散发的香味，山楂花和梅花泡沫般的香味，还有吻别花淡金色的香味。12、奶奶一边叮嘱我，一边给我穿衣服。13、我坐在游船上，一边听着动听的乐曲，一边欣赏着两岸美丽的风景。14、我一边看着远方淡淡的夕阳，一边回忆着往事。15、爸爸教我学电脑，一边讲解一边示范。16、在这样温馨的氛围里，一只可爱的小鸟，看起来心情不错，一边欣喜地飞舞着，一边用啾啾的颤音，适时地送来了清新的问候。如刚刚开化的河水，叮咚着季节的曲调。17、美丽的夏天是炎热的，老爷爷都到树下乘凉，有的在下棋；老奶奶在树下一边扇扇子一边聊着天，小朋友喜欢到水里玩耍嬉戏。18、让自己一边成熟，一边寻找时机。等时机成熟时，理想就可以实现了。19、我一边逗着小狈，一边心不在焉的回答着他的问题。20、晚上，我一边吃饭一边听歌曲。21、树的枝头，不时传来几声“知了知了”的叫声，那声音清脆而又动听，又时不时让你感到厌烦，而有时，老人们拿着扇子一边扇着，一边说着，一边听着知了动听的歌声，真是悠然自得。22、妈妈一边给花浇水，一边和我说话。23、他们一边喝咖啡一边聊天。24、真理站在一边，安宁却站在另一边，事情总是如此。25、他们一边喝酒，一边说笑。26、我一边复习功课，一边把难写的字写下来。27、妈妈一边烧菜，一边发短信。28、基督教不承认事物的多样性，他们说，一边是基督教，另一边是永久的毁灭，没有中间道路。29、我来到假山，假山下面是水池，微风吹来，水面泛起一条条波纹，水池旁边是花，几只小飞虫在花丛中飞来飞去，一边唱着歌儿，一边嬉戏，我被深深地吸引着了。30、爸爸一边用早餐，一边读晨报上的新闻报道。

　　一边一边是一个连贯性的词语，意思是指同时进行。以下是我整理的用一边一边怎么造句？欢迎参考阅读！ 　　1、爷爷一边看着我的考卷，一边表扬我。 　　2、奶奶一边叮嘱我，一边给我穿衣服。 　　3、老师一边讲课，一边在黑板是写字。 　　4、她一边唱歌一边跳舞。 　　5、我一边复习功课，一边把难写的字写下来。 　　6、妈妈一边烧菜，一边发短信。 　　7、我一边和弟弟说话，一边麻利地穿好衣服。 　　8、我坐在游船上，一边听着动听的乐曲，一边欣赏着两岸美丽的风景。 　　9、我一边唱歌，一边跳舞。 　　10、我一边上厕所，一边看书。 　　11、一边干活一边吹着口哨。 　　12、我一边唱歌一边跳舞。 　　13、妈妈一边看电视，一边织毛衣。 　　14、弟弟一边看书，一边摘录好词好句。 　　15、我一边逗着小狗，一边心不在焉的回答着他的问题。 　　16、他一边流着泪一边包扎伤口。 　　17、妈妈一边洗碗，一边哼歌。 　　18、我一边写作业，一边想看电视。 　　19、姐姐一边玩电脑一边聊天。 　　20、妈妈一边给花浇水，一边和我说话。 　　21、妹妹一边吃零食，一边看动漫。 　　22、老师一边在黑板上写字，一边给我们讲解课文内容。 　　23、我一边吃零食，一边看电视。 　　24、我和家人一边吃饭，一边看电视。 　　25、我一边吃饭，一边思考。 　　26、他一边检讨着自己的错误，一边观察大家的"脸色。 　　27、我一边吃饭一边看电视。 　　28、他们一边跑，一边喊。 　　29、晚上，我一边吃饭一边听歌曲。 　　30、爸爸一边用早餐，一边读晨报上的新闻报道。 　　31、同学们一边听课，一边把重点抄下来。 　　32、爸爸一边查资料，一边做笔记。 　　33、我走在秋游的路上，一边唱歌，一边欣赏沿路的风景。 　　34、妈妈一边做饭，一边讲电话。 　　35、我一边看着远方淡淡的夕阳，一边回忆着往事。 　　36、他一边跑步，一边听音乐。 　　37、小明一边吃饭，一边读书，真是个孩子。 　　38、对方公司一边谈判，一边步步紧逼，根本没有诚意。 　　39、小丽一边写作业，一边看电视。 　　40、现在的歌手都喜欢多才多艺，喜欢一边唱歌，一边跳舞。 　　41、在原野的草地上，我一边走路，一边欣赏风景。 　　42、我拿着手机一边打电话，一边找东西。 　　43、毕业以后我一边找工作，一边自助创业。 　　44、爸爸真是个高手啊，一边看电视，一边玩手机。 　　45、伤心的她一边流泪，一边倾述自己的痛苦。 　　46、我和朋友一边喝茶，一边聊天。 　　47、大家要记住，一边吃饭，一边看电视是不好的习惯。 　　48、你一边写作业，一边吃东西，一心不能二用。

中秋节作文400字左右2020年 　　中秋节作文400字左右2020年，作文有时候更注重技法，中小学的作文其实是比较好写的，多多阅读才能够学习更多的写作经验，在作文中表达自己的观点是一件很有勇气的事，现在分享中秋节作文400字左右2020年写作方法。 　　中秋节作文400字左右1 　　 一、 　　中秋节，是我们中华民族的传统节日之一，中秋节存许许多多的习俗，吃月饼，打爆竹等，晚上吃完团圆洒后，可以去赏月。 　　在中秋节的那一天，有许许多多在乡镇工作的工人们，老师，来自各种职业的人，都匆匆忙忙往家乡，为了是就是能与亲人过一上个快乐而和谐的中秋佳节，度过一个中秋的大好时光。 　　啊，有一睦在远处和外地工作的人，不能与家人共度中秋佳节，但是，总会用电话和短信的方式来对亲人们表示无限祝福，也会寄许多中秋货，和礼物。 　　现在市场上的月饼是非常昂贵的，一个中秋月饼，就要50元，你说说看，这年头，就是吃人啊，一个小小的中秋月饼要花这么多钱，真是要吃人呀。 　　在中秋节那一天里，孩子们可以穿上自己五辨六色的衣服，到了晚上，可以吃父母亲做的山珍海味。 　　到了晚上，我们可以开始吃到一年当中难得吃过的月饼，家家户户都很热闹。 　　我们要过好中秋节，也是我国的传统节日，看见别人辛勤劳动一年只过一个中秋节，而且非常难得工作一年，终于盼到了，作为我们是非常幸福的.，我们要好好学习;向上，用自己优异的成绩来分享以后中秋之乐。 　　 二、 　　中秋节是我国的传统节日，每到那个时候，人们都要吃月饼，当天晚上，等月亮出来的时候，人们都要赏月，那时候的月亮又圆又大，简直就像是一个大饼。 　　中秋节有三大传说：第一大传说——嫦娥奔月、第二大传说——吴刚折桂、第三大传说——朱元璋与月饼起义。中秋节是阴历八月十五日，中秋节又称团圆节，是每家每户团圆的节日，每到那天晚上，亲朋好友就要聚到一起吃团圆饭，晚饭在团圆节里就是团圆饭。如果有人在外地打工，回不来吃团圆饭，那么那个人一定很伤心。使我想起了李白的一首诗：床前明月光，疑是地上霜。举头望明月，低头思故乡。 　　关于中秋节还有一个传说：相传月亮上的广寒宫前的桂树下生长繁殖，有五百多丈高，下边有一个人常在砍伐它，但每次砍下去之后，被砍的地方又立即合拢了。几千年来，就这样随砍随合，这棵桂树永远也不会被砍光。据说这个砍树的人名叫吴刚，是汉朝西河人，曾跟随仙人修行，到了天界，但是他犯了错误，仙人就把他贬谪到月宫，日日做这种徒劳无功的苦差使，以示惩处。李白诗中有“欲斫月中桂，持为寒者薪”的记载。 　　中秋节作文400字左右2 　　 一、 　　农历八月十五是中国的传统佳节-----中秋，这天家家户户都满怀喜悦，喜气洋洋地欢聚一堂，吃月饼，赏月亮。 　　每年的中秋节，我们一大家子人都会团聚在外婆家欢度中秋节，今天一大早我们都换上了新衣服准备去外婆家，出发前我们去桂新园蛋糕店买月饼 　　哇!店里月饼的样子可真多啊！有大的有小的，花纹不一，形状各异，真是漂亮极了，看得我直流口水。 　　终于到外婆家了，我一下车就马上向外婆说；“中秋节快乐！”外婆见到我们过来很高兴，早早地为我们准备了一桌丰盛的饭菜 　　有肉、有鱼、有螃蟹……都是我们喜欢吃的，浓浓的节日气氛，填满了家里的.每一个角落。这时大人们聊天喝酒，小孩们吃喝玩乐，有说有笑，真是热闹极了！ 　　天渐渐地黑了，爸爸说农历十五是月圆之夜，我便迫不及待地拿着凳子坐在院子里赏月，仰望着天空，一轮皎洁的明月挂在空中 　　看着那像白玉盘的月亮，让我不禁想起了李白的诗句：小时不识月，呼作白玉盘。真是一幅迷人的景色 　　中秋节是团圆的节日，这月圆之夜全家围坐在赏月，是多么美好啊！ 　　这个中秋节我过的好开心啊！ 　　 二、 　　中秋节称“月夕”。又称“团圆节”。我国人民在古代每逢中秋夜都要举行迎寒和祭月。人们摆上月饼，西瓜，苹果，红枣，李子和葡萄等祭品来进行祭月。 　　今年中秋节的前一天晚上，月亮洁白无暇，台风带来的朵朵云彩映衬着月亮，真是所谓的彩云追月！我和妈妈买回了一只烤鸭，还在饭桌上陆陆续续地摆上与众不同的味道的月饼，味加欲香喷喷的。7点整，我们开宴了，看着天空隐约浮现出好似玉盘似的月饼，点烁着漆黑的天空。 　　我一边全神贯注地看那圆圆的月亮，一边挑了个上面是天鹅的月饼品尝。这时爸爸讲起了嫦娥奔月的故事，这古事是讲古时候........。他们娓娓动听地讲，我听得津津有味。 　　这个中秋节，我不仅尝到了月饼的味道，而且家人又一起赏了月。这真是令我难忘的中秋节啊！