知道两个变量的方差，如何求它们的协方差？

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))

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

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。

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你今天精神不太好，昨晚做梦了吗？

给你几篇参考一下，自己修改1我有个小小的愿望，那就是有翅膀，那样的话，我就可以穿越天空在云彩上躺着，当我往下看的时候 ，地上的房子像玩具，人群就像蚂蚁。我有个小小的愿望，那就是，当上发明家，那样的话我就可以制造出很多有用的东西，我要制造出大气层，如果哪里缺水和干旱的话，我就可以按下绿色的键;迅速聚集水蒸气，不一会儿就，那里就可以下起暴雨来了。还要发明一种糖，只要吃下一块，就可以几个月不用吃饭，世界上就再也没有饥饿的人了。 我有个小小的愿望，那就是让所有的坏人都消失，让好人存留在这个世上。我有个小小的愿望，那就是像哈里波特一样有魔法。我有个小小的愿望，那就是读书第一名。我有个小小的愿望，那就是有像超人一样的体魄和能够举一个地球的力量。如果有坏人要统治这个地球的话，我就要挺身而出，救这个地球。 假如我的愿望能够实现的话，那太好了!2心愿，就是人们内心深处的愿望。每个人都会有心愿，它是我们在茫茫的人生海洋中航行的路线图。一个个多姿的心愿，构成了我们五彩的人生。 我最大的心愿是当一名作家。当一名作家是那样美妙!每天都沉浸在自己的写写画画里，和纸与笔交朋友。在它们的忠实陪伴下，相信我的每一天都将会充实而愉快。 当我拿到那一份份稿费，我的脸上也会绽放出如农民见到庄稼大丰收般甜到心底的笑容。我相信我会让我呕心沥血之作发挥出它们最大的价值，成为孩子们最喜欢的精神食粮。 当然，一切不能老凭空想像。要让心愿成为现实，一定要付出努力。写作需要多积累，我就多看课外书。小说类的《小王子》，童话类的《一千零一夜》，科普类的《昆虫记》，古典名著类的《西游记》……我都爱看。写作需要多运用，我便坚持写日记。现在，我已写完了三本日记本。日记不但练习了我的写作水平，保存了我的童年，还与人分享了自己的快乐，分担了痛苦，一箭四雕，多好!从而，我的作文也由班上中下等的水平，上升到了上游的范围内。 我坚信，有足够的付出，就一定会有收获。希望你们能在书店里看到作者是“钟莹珠”的书那一天早日到来.......3个人都会有自己的心愿和远大理想。我呢,也不另外,我的心愿是当一名人民教师。 教师是辛勤的园丁,是人类灵魂的工程师,是一个无比崇高的职业!回想起我刚上一年级的情景,我还是个懵懵懂懂的小孩子,短短几年,在老师的辛勤教育下,我也成了能看懂《基督山伯爵》这类大书的读书人!每当我看见老师在讲台前绘声绘色地讲述课文时,我想当教师的愿望就像小芽一样快速萌发着,在我心里开花结果。 告诉你,为了实现这个愿望,我天天努力学习,我像一棵嫩芽一样吮吸着老师播撒给我们的甘露。有时考砸了也不气馁,总结经验,争取下次打个漂亮仗。每次我在课堂上企图把心飞到外面去的时候,就有个神奇的力量在驱使我赶快认真听讲。那就是我要当教师的意念,它真是个美好的愿望呀!我经常在梦里都在想这件事,我在讲台上给学生传道授业解惑。啊!教师,一个令我神往的职业! 假如我当上了教师,开学第一天,我要带我的学生参观美丽的校园,让他们感受校园之美。同时,引导他们如何观察周围的环境,如何写作。这样他们以后写起作文来就会思如泉涌,笔走如飞。我要杜绝老一套的教学方式,设计出一套新的教学模式,让学生在玩耍中学习,在学习中玩耍。这不是很好吗?同学们也会明白我的苦心,个个成为聪明好学,通情达理的好学生。 教师这个伟大的职业正等着我呢,总有一天我会梦想成真!望采纳，O(∩_∩)O谢谢

1、打起精神来，好日子也许还在后头呢。2、要做成大事，必须有百折不挠的精神。3、人之精神，贵藏而用之，苟炫于外，鲜有不败者。4、陈景润叔叔的治学精神实在令人佩服。5、虽然面临很多困难，但是大家的精神状态非常好。6、年轻人要把远大的抱负和实干的精神结合起来。7、坚守与信仰，是与命运另一种精神层面的对抗，不容被这无常反复和庸常琐碎湮灭了人生的大信，不肯屈从于习气的摆布，誓要从中拔节而出，证得稀贵永恒。8、空有一颗学习的心却没有悬梁刺股的精神。9、以出世的精神，做入世的事业。

用精神的不同意思造句：1表现出来的活力2活跃，有生气。用精神的不同意思造句：1表现出来的活力2活跃，有生气。1、表现出来的活力。示例：1.即使碰到困难也要振作精神，不要灰心。2.我们靠团队精神赢得了这场比赛。2、活跃；有生气。示例：1.这孩子真精神。2.得当的仪表会给人精神的印象。第一种意思：他的这种精神鼓舞着我们继续前进。第二种意思：病好了，他显得有精神多了。根据“精神”的不同意思造句。；（1）表现出来的活力。（2）活跃；有生气。（1）你看那位老妇人，那种精神，那种气质，真让人敬佩。（2）这孩子虎头虎脑的，特别精神。用精神的不同的意思造句（1）表现出来的活力①今晚小徐精神很好，都没有打哈欠。②小徐的这身衣服令他看起来精神多了。用精神的不同意思造句1.表现出来的活力：2.内容实质：很急的他今天的精神十足，随时准备大干一场。雷锋的精神影响着一代又一代的中国人。用精神的不同意思造句一活跃有生气二恩俊相貌身材好他虽然年纪大了，但看起来很精神。他虽然还住住院,可是看上去倒挺精神.他穿上这套衣服真精神。根据词语的不同意思写句子1:精神：1:人的思想。2:表现出来的活力。1:他无私奉献，舍己为人，崇高的精神境界令我们不禁肃然起敬。小红今天精神很好，课间很活跃地和我一起在操场追来跑去。根据"精神"的不同意思造句，指人的思想活动和心理状态，表现出来的活力精神：雷锋精神值得我们学习和传扬下去。精神：他看起来没精神，昨天一定没休息好。精神的两种意思造句：1、指人的意识、思维活动和一般心理状态2、表现出来的活力,用精神的不同意思造句1.大会上又宣传了中国共产党的精神2.这小伙子长的真精神

每个人的内心都有一种向往，这种向往就是自己内心的愿望，下面是我给大家带来的写出自己的心愿 作文 500字，欢迎大家阅读参考，我们一起来看看吧! 写出自己的心愿作文500字1 每个人都有自己的心愿，有的人想成为一名商业界叱诧风云的大咖；有的人要做一名默默无闻，无私奉献的园丁；有的人是想成为一名为祖国建设添砖加瓦的工程师……而我的心愿是想成为一名救死扶伤的急诊科医生。 在新冠病毒无情肆虐全世界的疫情期间，宅在家里的日子，看新闻似乎成为我每天的必修课。每当我看到电视里全副武装的白衣天使竭尽全力抢救病患时，心中的敬佩之情油然而生。 无数的白衣天使不顾一切冲上一线，他们正经历着生与死的考验。新型冠状病毒是一种传播力极强的病毒，医生、护士们不得不穿上厚重而又不透气的防护服，积极为病人全心全意进行及时救治。经过医护人员的数日奋战，已有许多病人成功战胜了病魔，陆续出院了。听到一次次振奋人心的消息，每一个中国人都激动不已。这些医护工作者选择在一年中最重要的节日里放弃与家人团聚的机会，坚守在自己的岗位上抢救更多的生命，他们真不愧是人民的天使。每每看到这样的画面，我对医生这个职业有了更高的认识。于是，我下定决心，长大后，我也要成为一名救死扶伤的医生。 希望我能通过自己的努力，好好学习，未来像守护武汉疫情的一线医护人员一样，冲锋陷阵，为人民，为祖国贡献一份自己的力量。 写出自己的心愿作文500字2 我们的愿望像一颗珍珠，埋藏在我的心里；我的愿望像一艘小船，在大海上游动；我的愿望像一条小河，在我的心田流动。 今天，我早早的来到了三思作文的课堂上，老师给我们每人发了一张纸条儿，我心想：难道老师要我们叠五角星，可老师却说这是让我们每个人把愿望写在纸条上。顿时，我的脑海里闪现出一个愿望，这个愿望我从未告诉过任何人，也包括我的爸爸妈妈。于是我把愿望写到了纸条上，写完后叠了起来。这时我瞧了瞧，有的人抓耳挠腮，有的人写了又涂，涂了又写，看来他们的愿望有很多，还有一些人小心翼翼地写着，生怕别人偷走了自己的愿望。 过了一段时间，所有同学的纸条都被老师收走了，老师把我们的纸条收上来后，又把我们的纸条打乱了，老师开始念那些愿望了，我希望老师念的第一个愿望不是我的。然而，我听见老师字字清晰地说：“我希望成为 足球 明星！”我们班同学的目光齐刷刷地向我投来，我都有点不好意思了，因为我每次都穿着球衣来写作文。 老师还念出了其他同学的愿望，有的想当科学家，有的想好当舞蹈家，还有的想做老板，无论他们的愿望是大是小，在同学们心里，都是一件美好的事情。 虽然我们的愿望还没有实现，但是，我想：只要大家努力，那些愿望一定都能实现的。 写出自己的心愿作文500字3 每个人都有属于自己的心愿，至于我的心愿——当然是当一名画家。我想用画来描绘四季，把我的画挂在墙上，即使不出门，也可以感受到四季的美丽。 走进春的画里。小草从地里钻出来探着头，看着这大千世界。花儿绽开了笑脸，柳树也换上了翠绿的衣裳。再画上几只小鸟，唤醒了大地，叫醒了还在冬眠的动物。泉水融化了，流动着发出“叮叮咚咚”的声音。 走进夏的画里。听，那树上那几只知了在不停的叫着。几个顽皮的孩子在小河里抓虾摸鱼玩儿的满头大汗时，就在河边的大树下乘凉。一阵凉爽的风吹过，带走了孩子们的疲惫与汗水。再画上几朵荷花，散发出淡淡清香，沁人心脾。 走进秋的画里。金黄色的树叶如蝴蝶般翩翩起舞，飘落到地上。小燕子已经做好了飞去南方的准备。孩子们聚在一起放风筝。傍晚天边像被染红了似的，火红火红的。那美丽的夕阳，如果再画上一群正在向南飞的大雁就更美了。 走进冬的画里。大地早已“银装素裹”了。孩子们穿上棉袄，在田野里堆着雪人，有些孩子在打雪仗。动物们都冬眠了，泉水也结冰了，树叶也落光了，孩子们也玩累了，世界变得寂静了。这时应该画上一个太阳，让冰冷的世界感到一丝温暖…… 这个世界是多么美丽，每个季节都那么的绚丽多彩。我要努力学习，朝着目标前进。我相信终有一天，我会用画笔描绘出自己眼中独特的风景！ 写出自己的心愿作文500字4 我希望老人的寿命都能延长一点，哪怕就一丁点。只要让死神降临的晚一点，我就心满意足了。 我记得 清明 节那天爸和一群人出去了，只有我和奶奶两个人在这硕大的一栋房子里，显得是这样的空旷。就连说话的回声都依稀可辨！奶奶说话了，打破这寂静的玻璃，“奶奶要死了。”奶奶很平静，一年脸的认真和安宁，我愣住了，就这短短的几个字，如雷贯耳，震得我心头一颤。一脸的惊愕和不解。奶奶顿了顿，又重复了一遍，声音不大，一副心不在焉的表情，扫了扫这房子，又定格在我身上。我脸皮跳了跳，我感觉我的嘴角和脸都在抽搐。忙说：“怎么可能！奶奶会陪我很久的。”尽管这么说，可心里还是闪过一丝不安和不祥的感觉。 后来很多天过去了，爸爸一脸严肃对妈妈说了什么，妈妈沉重的叹了口气。眉头紧皱，脸也沉了下来，眼睛里不知道有什么东西在闪烁。一会儿，妈妈过来了，她风轻云淡的说了一句奶奶死了。说完瞟了瞟我，我心里非常的痛，我麻木地对妈妈说，“哦，没事儿，妈你不要伤心了。”妈说很高兴，我没有受太大的打击，妈走了。 晚上我的泪水打湿了枕头，我想没心没肺的笑，也想肆无忌惮的哭。终究一人扛下了所有。我的确不肯相信，我当时冷不丁被吓一跳的话是真的，那是我和奶奶的最后一次见面。 奶奶，你说过天上的星星都是某一个人最爱的人，在默默守护着他，你在天上守护着我，照亮我回家路，对吧？ 愿天下的老人长寿。 写出自己的心愿作文500字5 愿望是下雨天的雨伞，愿望是着火时的消防栓，愿望是冬天里的棉衣，愿望是田地里的禾苗，愿望是沙漠里的水源…… 我的愿望是当一名护士。护士可以为别人救死扶伤，护士可以治愈我们的各种病，护士可以给病人的人们给予关心。 我当护士是因为我看到了这么一个画面：有一个受伤的人，躺在病床上，一旁有一个戴着白帽子的护士，护士一会儿皱皱眉，一会儿在跟其他的护士聊天，一会儿在睡觉。突然，病人奄奄一息地说：“请给我一点儿水。”护士不满地说：“知道了，知道了，等一会儿给你倒。”病人又躺在床上休息了。而那个护士过了很久才给病人倒水。他重重地放下水杯，水都很积极的往杯口跳。我看到这一幕，心想：护士应该是温柔的。我想当护士，改变现在的情况。 假如我当上护士，进入医院后我会向医生 报告 现在的情况：“医生，在我小时候，看到护士冷冰冰地对待病人，那一幕让我很痛心。请您要求护士们，要温柔的对待病人。” 假如我当上护士后，进入医院向其他护士问好，我的脸上洋溢着幸福。医生让我去照顾一号病人，我看见那个沉睡的病人没有头发，我一下子呆住了，随后对病人说：“您好，如果您有什么需要，记得告诉我。”说完我便坐在椅子上，望着那位没有头发的病人。病人醒了，他说：“请给我拿一瓶水。”我立刻给病人倒了一瓶水。看着病人脸上的笑容，我觉得所有的辛苦都值得了。 这就是我的愿望，当一名普普通通的护士。我喜欢这个职业。 写出自己的心愿作文500字6 每个人都有一个属于自己的心愿，如有人希望长大当一个科学家，有人想让爸爸妈妈工作不那么辛苦等等。我的心愿就是希望人类可以爱护环境，保护地球。 在今年的2月9日，巴西的科学家在南极北端的西摩岛测得20.75℃的气温，这是1880年有气象记录以来，南极的气温首次突破了20℃!而且就在不久前乌克兰沃尔纳德斯基研究基地周围时，出现了罕见的一幕，原本白茫茫的雪地出现片片血红。当时不少人看到之后都以为是这片土地在流血，后来他们把血色的血带回实验室里，检测结果却让人大惊失色，原来是大量的“极地雪藻”正在大量的繁殖。这种海藻据研究表明，只会在气候变暖后才会出现，这也充分说明了南极的气温正在逐渐升高。 后来新闻上也讲了南北极气温回升的事情，然后还拍了许多动物如北极熊、海象和企鹅，它们现在因为气温变暖，冰川融化可以说已经找不到一个让自己休息的家了。由于冰川变薄，有的企鹅甚至还没有出生就结束了生命，企鹅幼崽也常常掉进冰窟丧命。曾经那么可爱的它们，如今却只能站在裸露的泥土上了。北极熊没有了浮冰，无法去捕食，很多北极熊已经饿得皮包骨头，只能去拉圾桶里寻找食物充饥。 面对这一切，我希望人类可以反省自己，减少对地球和环境的破坏，我们应该不再大量的乱砍伐树木，不乱扔拉圾，不排放污水，不污染河流。我们要保护我们的地球，不再让它受到伤害，也给动物们一个家园，因为只有一个地球，地球不是人类自己的家园，也是动物们的，人类要与动物共同生存，保护我们的地球，让它不再受到伤害! 写出自己的心愿作文500字7 我的母亲，有很多孩子，原来我们过着安宁的幸福生活。可是有一天，异族人盯上了我们一家，他们谗的直流口水，脑子里就打起了坏主意……他们先把母亲打的遍体鳞伤，然后趁他不备，抢走了他的孩子。母亲拼尽全力才保住了其中大部分孩子。他看着怀里的宝贝，又望着那几个被抢走的骨肉，眼里流出了晶莹的泪…… 随着母亲天天的康复，一天天地强大，她从异族手中要回两个孩子。一个叫香港，一个叫奥门。记得他们回来的那一天，全家人兴奋极了，一直聊到深夜，夜空也感动的亮了许多…… 可是，我的兄弟台湾，你却迟迟不归，是不是找不到回家的路?还是玩野了?或者……母亲告诉我“不，他想回家，在他内心深处非常的想!”她坚定地说。我也深信这一点，有哪个孩子不想家呢! 台湾，快些回来吧!不要贪恋外面地世界，你知道母亲是多么想你?你听见我们的心声了吗? 也许是你迷了路，不要紧，你的兄弟姐妹，你的伟大母亲，我们都把归家的路指给你，我们都敞开大门迎接你……一家人在一起向着共同的目标奋斗，那是多么幸福啊! 台湾，我的兄弟，加快你回家的脚步吧!了却母亲的心愿吧，我们一家人的未来会因你的归来而更加美好。 团圆，是我，是我们一家人共同的心愿! 小时候，看到自己喜欢的东西，想拥有它，一个小小的心愿便诞生了。上学了，想做同学们学习的榜样，又成了我的心愿。可现在的心愿是什么呢?其实，我的心愿太多太多，它们仿佛离我很近，可又很远，就像天上的星星，看得见，却够不着，其中有一颗始终放着最耀眼的光芒。 写出自己的心愿作文500字8 我想，在这个世界上，每一个人都会有自己的心愿。 从小，我就有很多心愿，可是，随着我的成长，我的一些心愿都会随之改变，总感觉，小时候的心愿是那么幼稚。 小的.时候，每当看见大人们可以批评， 教育 孩子，我就常常想，不分白天、黑夜地想：我要是在一天夜里，忽然长大了，那该多好。我就可以享受大人们的生活，就不用挨老爸、老妈的批评了，反过来，我还可以批评别人。 小的时候，每当看见老师站在讲台上，那高大的形象，教育学生的振振有词;对学生授课时的涛涛不绝。我就想，如果我能成了一名老师那该多光荣呀!是的，在小时候，我总感觉，老师是神圣的，老师是至高无上的。 小的时候，每当我看到电视机里，明星们在深情地歌唱，出尽了风头。我就在想，如果，我当上了大明星，那是多么的风光，有这么多人崇拜我，我可以在台上尽情地展现自己的才华，还可以挣好多好多的钱，可以买我想要的东西，我就会买一栋大别墅送给老爸老妈，报答父母养育之恩。 现在，我一直想着，要做一名律师。像爸爸那样，不，应该说是比爸爸更出色的。我要做世界著名的大律师，在全球的每个国家都开上一家我的律师事务所。 可是，当我看到，爸爸那一本本比辞典还厚的法律书时，我就有点退怯了，原本以为律师是个既体面，又潇洒的好差事，却没想到也这么辛苦!然而，这时，爸爸告诉我，无论做哪一行业，都是要付出辛苦地劳动的，只是不同于脑力劳动与体力劳动罢了。被他这么一说，我想，我的心愿又要回来了。 写出自己的心愿作文500字9 新的一年来到了!早上，我把新日历挂到了墙上，红红的大福字好看极了!在这新一年里，我有个愿望。 那就是：让我们的家园——地球，变得不再丑陋。 为什么这么说呢?因为，如今的人们为了赚到钱，不择一切手段，乱砍滥伐，大自然，原本成荫的树林，被伐 木工 人砍得所剩无几。 他们大概并不知道，树木是我们人类的朋友啊!它为人类遮风挡雨，如果不是树木，不知道泥石流都冲破人们的子多少次了!快餐厅里，一双双一次性筷子，一根根牙签，一张张木桌子，这都是一棵棵树木造出来的。 虽然他们造出了这些东西，可以赚到很多钱，可他们想过吗?这样做，了大自然，然后，自然灾害一来，他们不都得送命吗?到那时，要再多的钱有什么用?好几次，我都看到，公共汽车上的人，把吃完的一次性饭盒，零食包装袋和，都随手仍下了车，每当看到这样的情景，我就很，那些包装袋都会污染空气，而，则会引发火灾。 一节废电池可以污染1000米以外的地方，一张用过的纸可以回收成一张新纸，每节约一张纸，就等于少砍一棵树，还有那些纸杯、卫生纸，都是用树木做成的。 大家想一想，我们每天浪费一个纸杯、一张纸，那得砍多少树木啊?塑料袋，人称白色垃圾，它们，在慢慢地着我们的地球，所以不管什么时候，我们出去买东西都应该用布袋或的篮子，有些地方缺水，我们要节约用水，不可以在夏天时玩打水仗，现在的地球是灰色的，我想，明年的地球也许可以成为绿色的，要知道，人类，只有一地球。 是不能随意的。 我们一起行动起来，让这个心愿变成现实吧! 写出自己的心愿作文500字10 我的心愿有很多，它们小如蚕蚁，大如天龙?我最大的心愿不是别的，正是我最迫切想要实现的愿望――减肥。 我之所以要减肥，是因为我实在太胖了。上体育课时，我跑两步就累的气喘吁吁，为此我经常会躲避不跑，常因此挨批评。做操时我总是乱作一通，做不好。在补习班，也有人常说我胖，说我肥。就连我最亲爱的妈妈，有时也会因为我胖而生气。于是，我下定决心一定要减肥。 刚开始的时候，我是想着瘦下来很容易，只要每天多运动多跑步，少吃零食和油炸食品，很容易就能瘦下来。可事实却和我想的差别太大。每天早上六点起来跑步，跑的时候，我经常都是半睡半醒的状态，并且跑步后早饭只有两个包子，一碗稀饭。早上上学，中午放学，都需要我自己走回去，实在是太累了。晚上写完作业就又要去跑步，这样的日子，我只坚持了一个星期就想放弃了。但脑海里那些因胖而被讽刺的画面，像钉子般钉进了我的心里，我不想放弃。 就在我想要放弃的时候，妈妈鼓励我坚持下去。并告诉我：想要做好一件事，想要实现一个愿望，就必须学会坚持。“三天打鱼两天晒网”是不会成功的。我我犹豫了，就在这时，我去称了称体重，居然瘦了五斤，我的信心瞬间又上来了，照这样下去，用不了一年时间，我将不再是那个人眼中的胖子了。我给自己加油鼓劲，用各种 方法 说服自己坚持到底，就是胜利。 那天晚上，我做了一个美梦，梦到自己成功的瘦了下来。我在梦里仿佛听到了同学们对我的赞美和妈妈的自豪!现在，成功减肥虽然还只是梦，但我相信不久以后，这将成为事实! 写出自己的心愿作文500字10篇相关 文章 ： ★ 我的心愿作文500字左右【10篇】 ★ 我的心愿作文500字10篇 ★ 我的心愿500字六年级作文10篇 ★ 写出自己的心愿作文500字 ★ 我的心愿作文500字10篇 ★ 关于我的心愿作文500字左右 ★ 我的心愿500字优秀作文10篇 ★ 我的心愿500字五年级作文10篇 ★ 我的心愿六年级作文 ★ 心愿小学六年级作文500字10篇 var _hmt = _hmt || []; (function() { var hm = document.createElement("script"); hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?cb1587ad6f9e6358c6ab363586b8af79"; var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; s.parentNode.insertBefore(hm, s); })();

般发基督山伯爵看门狗

　　一边一边这个词一般是表示同时进行的两件事。那么你们会用一边一边来 造句 吗？下面是我给大家整理的用一边一边造的 句子 的内容。希望对你们有用！　　用一边一边造句 　　1、他们一边喝咖啡一边聊天。 　　2、他像个疯子似地一边咒骂，一边四处跺脚。 　　3、哥哥一边踢球，一边给自己加油。 　　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、王明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。 　　一边一边正确造句 　　1.妹妹一边吃零食，一边看动漫。 　　2.老师一边在黑板上写字，一边给我们讲解课文内容。 　　3.我一边吃零食，一边看电视。 　　4.我和家人一边吃饭，一边看电视。 　　5.我一边吃饭，一边思考。 　　6.他一边检讨着自己的错误，一边观察大家的脸色。 　　7.我一边吃饭一边看电视。 　　8.他们一边跑，一边喊。 　　9.晚上，我一边吃饭一边听歌曲。 　　10.爸爸一边用早餐，一边读晨报上的新闻报道。 　　11.同学们一边听课，一边把重点抄下来。 　　12.爸爸一边查资料，一边做笔记。 　　13.我走在秋游的路上，一边唱歌，一边欣赏沿路的风景。 　　14.妈妈一边做饭，一边讲电话。 　　15.我一边看着远方淡淡的夕阳，一边回忆着往事。 　　16.他一边跑步，一边听音乐。 　　17.妹妹一边吃零食，一边看动画片。 　　18.他俩一边喝酒一边聊天。 　　19.爸爸一边开车，一边抽烟。 　　20.他一边嚼着口香糖一边看报。 　一边一边精彩造句 　　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、王明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。 猜你喜欢： 1. 到底的近义词和造句 2. 歇后语大全以及造句 3. 歇后语造句大全 4. 待遇怎么造句 5. 小明造句笑话 6. 描写冬天的词语 造句

小白兔一边跑一边喊妈妈