选择

有两种方法：一、使用SPSS软件中的COMPUTEVARIABLE这个功能，生成一个新的变量，这个新变量的计算公式为：A=(A1+A2+A3+A4)/4，也就是所谓的加总再平均。这样得出来的值就可以用来拿去作回归分析了。二、使用SPSS软件中的“降维”功能（DimensionReduction），在里面的“Score”的选项框中勾选SAVEASVARIABLE(不太记得具体的名称了)，然后会自动生成新的变量，这个新的变量就是所谓的因子得分，直接拿因子得分就可以进行后续的回归分析

当一个检验可以用符号检验和秩和检验时，选择哪种方法取决于数据的类型和假设检验的要求。符号检验通常用于两个分类变量之间的比较，例如判断一个广告是否有效。如果我们有以下数据： * 广告A的点击次数为100,广告B的点击次数为50 * 广告A的有效性比例为80%,广告B的有效性比例为60%则可以使用符号检验来比较这两个广告的有效性。符号检验可以告诉我们，在显著性水平为0.05的情况下，广告A是否比广告B更有效。秩和检验通常用于连续型变量之间的比较，例如判断两种治疗方法对患者的治疗效果是否有差异。如果我们有以下数据： * 治疗组的平均分数为70,对照组的平均分数为60 * P值小于0.05,表示治疗组与对照组之间存在显著差异则可以使用秩和检验来比较这两种治疗方法的效果。秩和检验可以告诉我们，在显著性水平为0.05的情况下，治疗组与对照组之间是否存在显著差异。因此，选择符号检验还是秩和检验取决于我们需要比较的是分类变量还是连续型变量，以及我们的假设检验要求是什么。

协变量的本质含义就是对因变量有影响的变量，虽然它不是研究者研究的自变量，那既然对结果肯定有影响，那方程中就不能将其去掉，而是如何控制协变量之后看看自变量的影响。可以有两种方法，第一种，把协变量当做自变量进入方程，之后看自变量的

死P死死不能对录入前的数据做限定，只能在录入后查找错误。查错一般有两种方法。1、直接对单个变量排序（只需要选中单列右键升序或降序），如果涉及到两个变量间逻辑关系同样也可以通过菜单，数据，排序，将两个有关系的变量选入，这种方法比较直观，只需要现场改写就可以了。2、需要用选择有错数据的方法，然后统计CA死E号（每条数据的唯一编号，相当于问卷编号）的方式，具体的实现方法是，选择出现错误的数据条件，在菜单，数据，选择数据，输入条件，然后统计CA死E号码，最后得出出现错误的ca死e号，再找到错误的ca死e对应的变量进行修改，这种方法需要有逻辑函数判断，适合大批量的数据查错。

[toc] Genomic SelectioninPlant Breeding: Methods,Models,and Perspectives 国际玉米小麦改良中心（CIMMYT）José Crossa 2017年发表在《Trends in Plant Science》上的综述。 GP准确性受几个遗传因素影响： 将环境因素考虑进模型，构建多性状、多环境的方差-协方差矩阵与环境、性状及其互作之间的遗传相关性。 GP模型中p>>n（标记远远大于群体）的特点使得鉴定困难，易出现过拟合，可通过惩罚回归、变量选择、降维以及赋予GP模型权重等方法来优化。（ 作者在文章附件中提供了GS模型复杂度及解决办法，但我没找到 ） 从GBLUP到神经网络，一堆废话描述。 RR-BLUP，KinshipGAUSS，BayesCp，BayesB，BaysianLASSO，random forest，regression，RFR等各种模型对于目标性状的预测准确性还算好，也没有太大差异，但把群体结构等因素考虑进去，准确性并没有提升多少。 动物育种中GP的模型一般是基于单一环境，但在植物育种中GxE互作是影响非常大的。 GxE 互作 ：基因型与环境互作 MxE 互作 ：分子标记与环境互作 分解标记效应到每一个环境中，环境视为固定效应（ 不知道理解的是否正确，详细信息只有在附件中查看 ） 机器学习： 一些研究应用机器学习中的分类器，如多层感知机MLP、概率神经网络PNN等来预测个体表现（如分类上、中、下三等），AUC评价指标。 CIMMYT的实践 ： 与传统育种相比，GS目的就是以更低的成本和更少的时间来实现更大的遗传增益，CIMMYT已经在玉米的双亲和多亲群体中进行了GS实施，来快速提升遗传增益。（ 具体如何实施需要找更详细的资料 *） 将多性状多环境的GS与高通量表型相结合： 高通量表型平台（High-ThroughputPhenotyping，HTP）减少表型调查的成本，同时与系谱结合起来提升准确性。 种质资源的GS应用： 种质资源骨干材料选择，结合多性状、多环境选择，提高种质资源基因库，以便后续直接使用。 这篇综述有点长，有点啰嗦，本身没提供太多信息，最有价值的部分可能是它的附件。当有需要时，可查看其中引用的相应文献。

浩辰CAD制图软件中对选择的方法如下：1、点选用鼠标直接点取图形的任意一边界，处于选中状态的图形会显示虚线同时出现几个蓝色点。此方法可以在选取单个对象时使用。2、框选框选就是先在绘图区空白处选择一点确定选框的一个交点，然后拖动鼠标，形成一个矩形框来选择对象。框选方式分为两种：窗口方式和交叉。在浩辰CAD中从左往右框选是窗口模式，图形完全在框选范围内才会被选中；从右往左框选是交叉模式，图形有任意一部分在框选范围内就会被选中。浩辰CAD中对这两种模式有非常明显的提示，首先窗口框选的边界是实线，交叉框选的边界是虚线，在浩辰CAD高版本加上了颜色区别，窗口选框为蓝色，交叉选框为绿色。这种提示对于初学者来说还是有必要的，但对于熟练使用浩辰CAD的用户比较多余，因此可以将其设置为不显示，设置方法是在“选项”对话框的“选择集”选项卡中点“视觉效果设置”按钮，取消“指示选择区域”。3、累加选择默认状态下，CAD是累加选择状态，也就是只要是在选择对象的状态，不断点选和框选，所有选择对象都会被添加到选择集中。如果累加选择状态被关闭，以前选择的对象会被新选择的对象替换。控制累加选择的变量是PICKADD，变量为1时，可以累加选择，设置为0时，无法累加选择。利用属性框上面的累加选择按钮可以快速切换这个状态。点击按钮即可在两种状态间切换，显示为“+”号，表示PICKADD打开，显示为“1”，表示PICKADD关闭。4、快速选择快速选择可以通过设置一些条件，快速从图中将所有满足条件的图形都选择出来。快速选择的命令是Qselect，也可以点属性框右上角的快速选择按钮直接调用这命令。输入命令后，会弹出快速选择对话框。

stata中处理面板数据如何选择模型方法的选择一般基于因变量类型。对面板数据而言，当因变量为连续变量时，可在混合ols回归、固定效应模型和随机效应模型间选择，有相应的检验统计量；当因变量为类别变量时，有面板logit模型，又可分为二分类，无序多分类和有序多分类面板logit。

下面用一个例子来说明SPSS操作方法。操作步骤：1点击进入Cox主对话框，如下，将time选入“时间”框，将代表删失的censor变量选入“状态”框，其余分析变量选入“协变量”框。“方法”下拉菜单是指变量筛选的方法，可以选择“前向”、“后项”、“进入”等，这里选择“进入”为例，即所有变量同时进入。2点击“状态”框下方的“定义事件”，将事件发生的标志设为值0，即0代表事件发生。3在主对话框中点击“分类”按钮，进入如下的对话框，将所有分类变量选入右边框中。4在主对话框中点击“绘图”按钮，进入如下的对话框，选择绘图的类型，这里只选择“生存函数”。由于我们关心的主要变量是trt（是否放疗），所以将trt选入“单线”框中，绘制生存曲线。5在主对话框中点击“选项”按钮，进入如下的对话框，设置如下，输出RR的95%置信区间。回到主界面，点击“确定”输出结果。

查找三维列联表数据的分析方法时，找到了 这篇 介绍二维的，各种情况分类很详细。 更好的高维列联表统计方法介绍还请留言赐教！ 原文如下： 分类资料在医学统计中很常见，有些统计学书上称为计数资料，比如（有效、无效），（发病、不发病），（男、女），血型（A、B、O、AB）等等。 分类资料一般根据频数整理成列联表的形式，一般的列联表多是二维的（也称行列表，或R×C列联表，高维列联表下次讨论），列联表根据变量是否有序可以分为双向无序、单项有序、双向有序列联表，统计方法是不同的，分析如下： 是指行、列变量均为无序的列联表，例如要研究吸烟和肺癌之间的关系，行变量为是否吸烟：吸烟、不吸烟，列变量为肺癌发病：发病，不发病，如下表： 对于这种数据，我们的统计目的是分析行列变量的独立性，即：肺癌发病是否与吸烟有关，可选用的方法有以下两种： 基于卡方分布，H0为行、列变量相互独立，SPSS中“分析->描述性统计->交叉表”可实现。 四格表使用条件：专用公式①样本总数大于40；②各个单元格理论值均大于5。校正公式：①样本总数大于40；②理论值1 基于超几何分布，当数据不满足Pearson卡方检验时使用。SPSS中“分析->描述性统计->交叉表”可实现。注意SPSS仅提供了2×2表的精确概率，需要计算R×C列联表的精确概率，可以选择精确按钮中的蒙特卡罗近似法实现。 条件：不能有任何一个格子的理论频数T 如若不符合：可以增加研究样本量（通常少用）；对理论频数较小的行或者列进行合并或者删除；采用R×C表的Fisher确切概率法（通常采用蒙特卡洛近似法） 操作：分析—描述—交叉表—设置好行列变量—点击精确—选择蒙特卡洛。 常见的情况是结果变量有序，而原因变量无序。比如要比较AB两种药物的治疗效果，药物分组（AB）是无序的，而结果变量是有序的（无效，显效，治愈），可以整理成如下的表格： 可以选择的统计方法主要有： 基于卡方分布，H0为两组总体分布一致，SPSS中“分析->非参数检验->独立样本”中可实现。 注意：在SPSS中，如果是整理成了列联表资料，需要用频数进行数据加权。变量编码为：①药物（名义）：A=1，B=2，②疗效（度量）：无效=1，有效=2，治愈=3，③频数（度量）。 用于分组数大于2的情况，比如要比较3种或以上药物的疗效。实现方法与Mann–WhitneyU类似。 注意：当行变量为有序时，通常当作无序处理。但若行变量为有序，列变量为二分类率时，根据研究目的，也可以选择趋势性卡方检验。 比如这个例子：要比较某种药物对某种疾病的治疗效果，按年龄段的分组，要考察治疗效果是否与年龄段相关，整理成下表： 行、列都是有序的，这是我们主要关心的：行列变量之间是否有相关性，如果有相关性，是线性相关还是曲线关系。可以选择的方法如下： 检验有无相关性，基于卡方检验，在SPSS中“分析->相关->双样本”中可实现。 检验有无线性关系，基于卡方检验，SPSS“分析->交叉表”卡方结果表格中的“线性和线性组合”就是。 通常是为了检验一致性。比如用两台仪器对同一样本进行检验，结果分为阴性、阳性，现在要比较两台仪器的结果是否据有一致性。整理成下表： 常用的方法为： H0为行列变量无一致性。在SPSS中“分析->描述性统计->交叉表”中可实现。 行列变量为配对资料，比如有某种药物可以缓解某种疾病的某种症状，在同一个患者身上比较用药前后的症状，评价药物的资料效果，列成下表： 可以选用的统计方法： 仅用于2×2列联表。基于卡方分布。在SPSS中“分析->描述性统计->交叉表”中可实现。本检验与Pearson卡方检验具有同一性，使用条件必须满足Pearson卡方检验的条件。如果条件不能满足，需要进行Yate校正。 是McNemar检验的扩展，用于分类数目大于2的配对列联表分析。在SPSS中“分析->描述性统计->交叉表”中可实现。 SPSS中依然选择的是Mcnemar，结果输出的是Mcnemar-Bowker结果。

5.如何选择合适的PLS算法参数来优化模型性能?如何选择合适的PLS算法参数来优化模型性能？偏最小二乘回归（PLS）是一种常用的多元线性回归方法，可以用于变量选择和建立预测模型。其中，PLS算法参数的选择对于模型的性能优化非常重要。下面将介绍如何选择合适的PLS算法参数来优化模型性能。首先，需要了解PLS算法的具体步骤。PLS算法通过对自变量和因变量之间的协方差进行分解，找到主成分，从而建立预测模型。PLS算法的主要参数包括主成分的个数、放缩矢量的选择方法以及交叉验证的抽样方式。对于主成分的个数，一般的做法是从少到多依次建立模型，并利用拟合误差和交叉验证误差来选择最优的主成分个数。当误差开始稳定或变化不大时，就可以选择对应的主成分个数。需要注意的是，选择过多的主成分会导致模型过度拟合，选择过少的主成分则会降低模型的预测能力。对于放缩矢量的选择方法，一般有中心化、标准化和自动放缩三种方法。其中，标准化方法可以消除变量间不同的变异性，但不适用于变量间有明显的相关性的情况。自动放缩方法则可以同时适用于变量间有相关性和无相关性的情况。最后，对于交叉验证的抽样方式，可以采用k-折交叉验证、留一法交叉验证等方法。其中，k-折交叉验证是比较常用的方法，通过将样本数据分成k个部分，每次将其中一个部分作为验证集，其余部分作为训练集，反复迭代建立模型并计算误差，从而得到最终的模型。总之，选择合适的PLS算法参数能够提高模型的预测性能，具体方法包括选择合适的主成分个数、放缩矢量的选择方法以及交叉验证的抽样方式。需要根据具体问题的特点进行具体的选择与调整，以达到最优的效果。

C(5,3) = 5!/(3!*(5-3)!)如果五个数中选两个，就把3改成2就行了

两种

是应用的最为广泛的函数数据分析方法。研究线性回归模型变量的选择是该方法是应用的最为广泛的函数数据分析方法，线性回归模型是一种确定变量之间的相关关系的一种数学回归模型。

R中mgcv包中的gam模型中是不是只能有六个变量,如题,在用mgcv包里的gam做分析,可是每次模型中纳入七个变量时候就出现提示:错误于smooth.construct.tp.s

变系数模型的变量选择的原理如下。1、利用B样条基函数逼近变系数模型中的非参数函数部分，结合SCAD方法建立惩罚目标函数实现同时选择变系数模型中的相关变量并且辨别具有常数效应的协变量。2、利用众数回归和借补方法研究变系数模型的非参数估计，并结合SCAD双惩罚建立惩罚目标函数以达到同时选择变系数模型中的重要变量且能识别具有常数效应的协变量的统一变量选择。

交叉验证是机器学习中常用的一种验证和选择模型的方法，常用的交叉验证方法是K折交叉验证。将原始数据分成K组(一般是均分)，将每个子集分别作一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型，k个模型的验证误差的均值即作为模型的总体验证误差，取多次验证的平均值作为验证结果，误差小的模型则为最优模型。k一般大于等于2，一般而言 k=10 (作为一个经验参数)算是相当足够了。 采用的R包是bestglm，主要函数是bestglm()。 结合一个二元Logistic回归的例子，分享如何运用R软件实现10折交叉验证。 搭建完模型，运用predict()得到预测概率，保存测试集的预测概率。 函数中IC = "CV"表示采用交叉验证，CVArgs 表示交叉验证的参数，k=10表示分成10份，REP=1是每次一份作为测试集，family=binomial 表示因变量为二项分布。该函数是利用最优子集回归的原理，对于不同数量的特征，都用k折交叉验证法求一个验证误差，最后比较验证误差与特征数量的关系，选取最优变量。 将返回结果的cv列作图，可以看到在模型变量个数为3的时候，验证误差变得很小，之后随着变量个数增加，误差变化不大。利用coef()函数可查看最优变量。 根据筛选的最优变量，搭建模型，运用predict()得到预测概率。 根据ROC曲线面积对比两个模型在测试集上的预测性能,检验P值>0.05，且AUC均接近于1，说明两模型预测性能一致且很好，但交叉验证得到的模型变量为3个，模型简洁，在实际运用中效率更高，因此可选择交叉验证的模型作为最优模型。 在构建模型做变量筛选方法比较多，在前面推文中给大家介绍了2个，可以翻看一下 如何进行高维变量筛选和特征选择(一)？Lasso回归 如何进行变量筛选和特征选择(二)？最优子集回归 以上就是本次跟大家分享的内容，觉得有用的话点赞、转发哦~

eviews多元线性回归分析选取变量最好选择2个。线性回归试图学到一个线性模型，尽可能的准确的预测出真实值。 就是给机器数据集，其中包括x特征值和对应的y值，通过训练得出一个模型，再只拿一些x特征值给它，这个模型给你预测出较为精准的y值。多元线性回归分析的原理：多元回归分析作为多变量分析的基础，也是理解监督类分析方法的入口！实际上大部分学习统计分析和市场研究的人的都会用回归分析，操作也是比较简单的，但能够知道多元回归分析的适用条件或是如何将回归应用于实践，可能还要真正领会回归分析的基本思想和一些实际应用手法。

1、首先边际分析法指的是在进行决策时，考虑每一单位变化所带来的影响。在公司选择涨福时，需要考虑涨福对成本和收益的影响。如果涨福带来的收益大于成本，那么公司就会选择涨福。同时，公司还需要考虑涨福对员工士气和绩效的影响，如果涨福能够提高员工士气和绩效，那么也会促使公司选择涨福。2、其次微变量分析法指的是在决策过程中考虑微小的变化。在公司选择涨福时，微变量分析法可以帮助公司了解员工对涨福的反应和期望。如果员工对涨福的反应和期望较高，那么公司就会更倾向于选择涨福。同时，微变量分析法也可以帮助公司了解涨福对员工绩效和士气的影响，以便公司做出更为合理的决策。3、最后最优效用分析法指的是在决策过程中考虑效用最大化的原则。在公司选择涨福时，最优效用分析法可以帮助公司考虑员工利益和公司利益的平衡。如果涨福能够提高员工的效用并且对公司利益的影响不大，那么公司就会选择涨福。同时，最优效用分析法也可以帮助公司考虑涨福对员工士气和绩效的影响，以便公司做出更为合理的决策。

if ... then elseif ... then elseif ... thenelseendif

-Means聚类算法k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。随机选择k个点作为初始的聚类中心。对于剩下的点，根据其与聚类中心的距离，将其归入最近的簇。对每个簇，计算所有点的均值作为新的聚类中心。重复2，3直到聚类中心不再发生改变Figure 1K-means的应用数据介绍：现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八大主要变量数据，这八大变量分别是：食品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通讯、娱乐教育文化服务、居住以及杂项商品和服务。利用已有数据，对31个省份进行聚类。实验目的：通过聚类，了解1999年各个省份的消费水平在国内的情况。技术路线：sklearn.cluster.Kmeans数据实例：

聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。1、划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。2、层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。3、基于密度的方法，基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。4、图论聚类方法解决的第一步是建立与问题相适应的图，图的节点对应于被分析数据的最小单元，图的边（或弧）对应于最小处理单元数据之间的相似性度量。5、基于网格的方法，这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。6、基于模型的方法，基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来，并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。

聚类分析，亦称群分析或点分析，是研究多要素事物分类问题的数量方法。其基本原理是，根据样本自身的属性，用数学方法按照某些相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按亲疏关系的程度对样本进行聚类（徐建华，1994）。聚类分析方法，应用在地下水中，是在各种指标和质量级别标准约束条件下，通过样品的各项指标监测值综合聚类，以判别地下水质量的级别。常见的聚类分析方法有系统聚类法、模糊聚类法和灰色聚类法等。在聚类分析中，聚类要素的选择是十分重要的，它直接影响分类结果的准确性和可靠性。在地下水质量研究中，被聚类的对象常常是多个要素构成的。不同要素的数据差异可能很大，这会对分类结果产生影响。因此当分类要素的对象确定之后，在进行聚类分析之前，首先对聚类要素进行数据标准化处理。

psm中因变量选择的是交互项交互项系数为正,自变量对因变量的影响随着调节变量的增强而增强;交互项系数为负,自变量对因变量的影响随着调节变量的增强而削弱。

交互作用：当一个因素的水平在另一个因素的不同水平上变化不一致时，就称这两个因素存在交互作用。选择：没有采取随机化的方式选择和分组被试。如果“选择”作为一个自变量，那我们不妨设他有两个水平：1.智力高的天才。2.智力一般般的。成熟：被试身心发展的状况。那我们也不妨选两个水平：1..小学生 2.成年人因变量：做一份小学生的试卷（只是打个比方）采用2*2完全随机设计那么聪明的小学生自然要比智力一般般的小学生分数要高，但是聪明的中年人未必就比智力一般般的中年人成绩要高，也许还要低也说不定（因为这些题目成年人都会，而且聪明的中年人会想：不会那么简单吧，会聪明反被聪明误）。智力一般般的小学生的成绩会比智力一般般的成年人要低，但是聪明的小学生和聪明的成年人的成绩差不多。这是选择和成熟的交互作用

什么意思 没有懂

选择自主,生活自由为题的作文 当然是先审题了，仔细想好考官到底要你写什么（标新立异更好，但别跑题…），列好腹稿，在围绕这个中心写就好了。 曾经老师和我们说 考试作文最保险的是写议论文 不容易跑题 分也稳定些 写多了应该可以管老师再要一张纸吧 参考而已 考试加油哦 近几年来，中考作文命题总体上以话题作文为主，但比例有所下降，半命题作文、全命题作文在中考作文中也占有一定的比例。这就要求我们初三的语文教师在中考前，要作好几手准备，有针对性就三种形式的作文给学生予以指导。 一、重中之重，写好话题作文 话题作文是中考作文的主流，它是让学生在同一话题下，叙述自己的生活经历体验，发表各自的观点，抒发各自的情感。它可以让学生大胆的想象，自由的发挥，写作的空间很大。 写好话题作文，要注意以下几点。 （一）吃透材料，确定内容。 话题作文前都有一段话，这是话题的引话，又是写作的提示。审题时，我们首先要把话题材料中命题者的意图读出来，再确定自己的文章的体例与主旨。如以“执著”为话题写作。首先要对命题者所给的材料的内容进行分析，确定范围。再逐层推想：执著什么？怎么执著？执著的结果如何？还可写不执著会导致什么后果。 （二）紧扣话题，妙拟题目。 好的题目如同人的眼睛，让人透过它就能把握文意。首先应紧扣“话题”去拟题，可以从话题的本义、比喻义、引申义等方面考虑。其次，题目宜小巧、简洁、新颖而有文采。可换位拟题，也可用比喻、拟人、对偶、引用、古语等拟题手段。如以“诚信”为话题，可拟为《诚信是金》、《诚信的叹息》、《诚信！诚信？》等。 （三）选点要小，立意要深 由于话题外延宽广，有些话题本身写作范围就大，如果直接以话题作标题，并不好写。因此，可以将写作的点明确出来。如以“奉献”为话题写作，可这样提问：谁对谁奉献？什么样的奉献？用什么样的言行、方式来奉献？还可提问；什么是真奉献？怎样看待奉献？这样就不难找到一个自己写作的切入点。 立意要深，就是作文要反映生活的真谛内涵，生命的本质、意义，反映时代的特点、风貌。还要有创新，善于发掘别人没有提出过的或很少提出的见解，这样的作文才能有深度。如以“起点”为话题，立意可以多角度、多方位地发散：由“起点”是开始的特点，可提炼出“不断迈向新征途”；由“起点”到“终点”的过程曲折，可以提炼出“战胜曲折方能取得进步”；由“起点”与“终点”的关系，可以提炼出“从头开始，才能成就事业”等等。 以给人自由,仍其选择为题的议论文作文 陈独秀、胡适是朋友，在同一个战线办《新青年》，后来两个人在政治上分道扬镳。即使这样，胡适仍然大力推荐出版陈独秀的学术著作。章士钊是反对新文化运动的，但是当陈独秀遭难的时候，站出来为陈独秀辩护的，就是这个国学派鼎鼎有名的代表人物。 在深圳大学执教的徐晋如博士，正直，刚强，才华横溢，是著名诗人，儒学造诣很深，唱得一口好京剧。但他喜欢招惹是非。还在中山大学念博士的时候，就弄出一个十博士反对圣诞节的事件，全国沸沸扬扬；我也发表文章，严厉批评了那种文化不宽容的心态。后来又发起“十博士批于丹”。但是，我们互相尊重，相处很好。去年11月，这位独立特行的帅哥，邀请我参加他在学而优书店举行的新书《高贵的宿命——一个文化遗民的怕和爱》（华龄出版社2010年8月北京版）发布会，我很高兴来参加。我从不参加这类活动。我破例参加，是表示对徐晋如先生的敬意。 我很多地方不同意晋如的观点，但是我很尊敬他。之所以尊敬他有两个方面的原因：第一他是一个很耿直的知识分子，是非常难得的。他继承了中国士大夫的正气，这种正气我认为在任何时代都是需要的，是非常宝贵的财富。第二是他的才华。在当代的知识阶层里面，在那么多方面有所成就的人，是很少见的。他是诗人，他对中国的古代文化很有研究，而且对曲艺很有造诣。 我很愿意来参加这个活动，更主要的理由是，我在考虑，我们的时代应该有怎样的思想文化学术环境？我虽然很多观点上跟晋如是不同的，比如书里面讲到白话文的反动性，但是我认为白话文是历史的大进步。同时他对新文化运动是坚决反对的，而我，我的整个学术生涯都在捍卫新文化运动的价值。2009年5月，新文化运动90周年，我写了一篇两万字的文章，从九个方面阐述新文化运动的必然性、起源、内涵和历史作用，驳斥否定新文化运动的论调，指出新文化运动就在我们身边，直到社会转型成功，这个运动不可能中断。这篇文章已经在《社会科学战线》2010年第四期公开发表了。 不同的观点应该怎么处理，这是一个很重大的问题。我们长期习惯于思想统一，但这是绝对办不到的，那是对学术、思想、文化的摧残。回顾中国的历史，不讲远的，以民国来说，思想文化最辉煌的时期是新文化运动前后；也就是说，北洋政府时期是中国近代史的一个文化高峰。之所以会有这样的一个文化高峰，主要因为，当时环境的主要方面是非常自由的，很多元，而且各流派之间是互相尊重的。比如说，讲文化保守主义，梁漱溟很有名，但他跟李大钊的关系很好，跟胡适他们的关系也很好，甚至有时会共同在一些宣言上签名。陈独秀、胡适是朋友，在同一个战线办《新青年》，后来两人在政治上分道扬镳。即使这样，胡适仍然大力推荐出版陈独秀的学术著作，这是很难得的。另外有一件很著名的事，章士钊是反对新文化运动的，但是当陈独秀遭审判的时候，站出来为陈独秀当辩护律师的，就是这个国学派鼎鼎有名的代表人物。 我们的前辈是那样尊重不同意见，这里每个知识分子都有责任思考，同时在自己的岗位上做自己应该做的事情，营造一个环境，让各种各样不同观点能够兼容并包，形成宽容的环境。但是晋如先生在这本书里面说：“宽容的本质是乡愿”，我不同意这样的观点。 在广州讲这个话，我认为特别重要。国民党在广州建立的所谓革命根据地，特别是1923年以后，陈炯明失败了，他们在这里成立了一个政府，孙中山当上了大元帅。他做大元帅的时候，国民党做的是什么事呢？要党化教育，要党化司法，整个社会要党化，就是一元化。这个制度随着北伐军前进，影响越来越大，结果在湖南引发了著名的文化人叶德辉被杀事件。王国维之所以自杀，很重要的原因就是因为叶德辉被北伐军镇压了。所以我认为，在这样一个地方，在这样的环境下提倡多元并存、学术自由、思想自由，会有更加重大的意义。 我相信大家都会同意，包括晋如也会同意这样一个观点：大家必须携手，共同营造最利于学术文化发展的自由环境。 晋如憎恶专制；但可能没有注意到：“思想自由不仅要求解除法律的禁锢，而且要求不同思想并存……感觉或价值承赋并不能给一个人自由，给人以自由的是思想，理性的思想。”（艾伦·布鲁姆：《走向封闭的美国精神》第269页，中国社会科学出版社1994年北京版）愚意以为，毋忘主要目标！对其他不同观点，多点理解、宽容和尊重。 “自由”为题的作文。 每天，我都在幻想着自由，我幻想着我正在一望无垠的草原上奔跑，不会有人打扰我，只有动物们是我的好伙伴。无聊时，我仰身躺在草原上，看着一望无际的湛蓝的天空，心情无比舒畅。但这些都只是幻想。 早上起来，眼前是几朵棉花糖，定睛一看，是几朵云。我的目光追随着它们，想随它们一同飘走，想知道它们的目的地在哪里。可它们是横着走的，不一会便消失在了我眼前。我跳下床，急忙去寻找，可映入眼帘的却是一排排小区居民楼。那批云彩早已消失得无影无棕了。“唉呀，我要是云该多好，自由自在。看遍人间的风风雨雨。”我自言自语。 我渴望自由，就像一只鹰拥有万里天空却无法在其中翱翔；就像落在井里的青蛙，想跳出去，却永远也跳不上去；就像关在笼子里的鸟儿，怎么飞也飞不出去。 天天的忙碌，已经取代了惬意，使我渐渐忘却了惬意。也许是我经常看风景图片，每天周六早晨，睁开眼便是天空，我自然而然就想起了山峦的连绵不断，心中萌生出了一丝丝惬意与舒畅。可窗户的空间是有限的，我的目光扫到了窗台，惬意与舒畅顿时没了。紧接着，我匆匆忙忙地穿衣，上课外班去了。 我想起了曹文轩叔叔的话：“每一个时代的人，都有每一个时代的人的痛苦，痛苦决不是今天的少年才有的。少年时，就有一种好痛苦的风度，长大时才可能是一个强者。” 是呀，痛苦算什么呢，有了痛苦才有了渴望自由，才会有自由的那一天。 以《选择自由》为作文题的开头 您好， 《选择自由》 世上所有的母亲都非常慈爱，都万分爱护自己的孩子，不过，就是有那么一种画眉鸟，在有必要时，它会亲自杀掉自己的孩子，当它们被关进笼子时，它们的妈妈就会这样做。 小孩子总是好奇心特别强，他们总喜欢捕捉一些小动物来饲养，就有一个孩子曾经捕捉了一只小画眉来放进了笼子里。 小画眉先是很恐惧，它在笼子里乱飞乱撞，后来便安静下来，承认了自己空虚的新家，小画眉每天都在笼子里唱歌，孩子十分高兴，要知道画眉的鸣叫声是非常动听的。 几天后，小画眉的妈妈找到了自己的孩子，她口含食物亲自来喂小画眉，画眉妈妈知道这样比人类来喂养小画眉要好得多，孩子认为这是件皆大欢喜的事。 可是第二天，当孩子想去看看他的“小俘虏”在干什么的时候，却发现小画眉安静地躺在笼子里，已经死了。 孩子的父亲告诉他说：“这种美洲的雌性画眉鸟很特别，当她们发现自己的孩子被关进笼子里后，就一定要喂小画眉以致死的毒莓，她似乎坚信死了比活着做囚徒要好得太多了。” 这是我不久前看到的一篇文章。 匈牙利诗人写到：“生命诚可贵，爱情价更高。”孩子的确是很爱小画眉，但其结果却是造成小画的死亡的它妈妈的悲伤，人的自私的爱也可能扼杀生灵，况且孩子的喜爱仅限于把小画眉当成一个玩具，不然也不会叫它“小俘虏”，他就这样无知地害死了一个生命。 不知道你有没有因宠物死亡而流泪，我是有的，世上很多人也有，为仅为它们的死，甚至看到这个城市里的建筑，都有想哭泣的冲动，当那些动物被关在精致的笼子里，你如何看待它们？喜爱动物还是笼子？ 每个生灵都有选择自由的权力，这权力是没有谁有权力剥夺的，笼子再精致漂亮，也改变不了它们只是没有生命的装饰品。它们不能囚禁任何生命，掠夺它们的自由。 如果你是一只动物，而你又被关进笼子，那么你选择生命还是自由？ 我选择自由。 ——如有帮助，请采纳一下。 以“自由”为题的作文 自由，它是在天空无拘无束的鸟儿吗？自由，它是在水里无忧无虑的鱼儿吗？自由，它是随风飘荡的蒲公英吗？ 以前，我不明白。但我看到了一个场景，终于让我明白了我也许永远都不能拥有自由。 每到夜晚，有一间房子里，总会有一盏灯亮着，灯下总会有一位学生，学生面前总有一张堆满作业、练习册的桌子。当然，那学生也总在写着。过了一会儿，那个学生望着皎洁的月亮发呆，让她想到嫦娥、玉兔和桂树。 她是一位中学生，她那瘦弱的肩膀承担的是沉重的学业，她那疲困的双眼承担的是明天的考试，她那纤纤的手指承担的是今晚堆积如山的作业。她已记不清有多少个夜晚是这样，多少个夜晚亮着孤独的灯光。 这更让我明白，如果我是鸟了，也只是一只被关在鸟笼的鸟；如果我是鱼了，也只是一条被放在鱼缸的鱼；如果我是蒲公英了，也只是一个不幸被吹到终年积雪的山上。 自由，对我来说，是个可望不可及，也不可能拥有的东西。 以《我很向往一种生活,叫做——自由自在》为题的作文 或许在别人眼里，我是个文静的女生，可我自己却很不愿意做女生，因为我向往自由自在的生活。 瞧，户外的阳光多好，绿茵茵的草地上男孩子们正在玩耍。有的在捉小虫，有的在打滚，还有的闭目享受阳光的“洗浴”……草地上不时发出快乐的笑声。我羡慕得真想也痛痛快快地在上面打几个滚儿。可是妈妈在身旁，只得规矩点。因为，我是女孩儿。 我是一个九岁的活泼好动、性格开朗的女孩，我向往小鸟般地自由自在飞翔；我想要摆脱束缚，飞向森林，过无忧无虑的生活。可天不随人愿，爸爸妈妈不愿我像个“疯丫头”，他们着实希望我成为一个女孩。 我曾经很庆幸，认为爸爸妈妈是自己的知心朋友，他们了解我的性格，当然也会习惯我的言谈举止啦！可是，随着时间的推移，我发现错了，爸爸妈妈不如我想象的宽容，他们总是不断提醒我注意形象。 令我记忆犹新的是，有一次我肚子饿得咕咕直叫，一眼看到桌子上妈妈精心准备的可口饭菜，口水都快流出来了，便狼吞虎咽地吃起来。这时，爸爸严厉地说：“瞧你这模样，哪像个女孩！注意你的形象！”我听了，顿时没了胃口，扔下碗筷，回屋睡午觉去了。 过了一段时间，同样的不快再次发生。那天晚上，我专注地看着电视上的马戏表演，当看到精彩之处时，兴奋得忍不住又蹦又跳，大喊痛快。这时，爸爸又从天而降， 大发雷霆：“女孩不像你这样大喊大叫地乱蹦乱跳！你要约束自己！” 我多么希望，所有的女生，都能够像男孩儿那样享受自然，享受快乐，享受自由。因为，我们女孩不愿意再受那么多的约束了！我们向往自由自在的生活。 忘记是自由为题的作文 《忘记是自由》 若可以选择，我依旧会让你出现在我的生命中，若可以选择，你依旧不会选择回到我的世界里。 两个相爱的人最初走在一起，对方为自己做一件很小的事情，我们也会很感动。后来，他要做很多的事情，我们才会感动。再后来，他要付出更多更多，我们才肯感动。在爱情里，一定要学会知足，因为能遇到对的人，已经不容易，他能对你好，就更应该珍惜。爱，由不得贪婪！ 我看着划过天边的流星，那么的美，美的只是那一瞬间，却依旧芳华耀人。 人生一条路：走自己的路；人生两件宝：身体好、心不老；人生三种朋友：肯借钱给你、参加你的婚礼、参加你的葬礼；人生有四苦：看不透、舍不得、输不起、放不下。人生五句话：再难要坚持，再好要淡泊，再差要自信，再多要节省，再冷要热情。人生六财富：身体、知识、梦想、 信念、自信、骨气！ 我喜欢并习惯了对变化的东西保持着距离， 这样才会知道什么是最不会被时间抛弃的准则。 比如爱一个人，充满变数， 我于是后退一步，静静的看着， 直到看见真诚的感情。 你对自己好，就会变得更出色，在别人眼里，就更有价值。而你对别人付出太多，自己就会变得更薄弱，你的利用价值完了，也就完了。所以，别老想着取悦别人，你越在乎别人，就越卑微。只有取悦自己，并让别人来取悦你，才会令你更有价值。一辈子不长，对自己好点。 有些事，发生了就只能接受。有些人，失去了就只有放手。有些路，选择了就没得回头。人生就是这样的无奈。 比如快乐，你不快乐，谁会同情你的悲伤；比如坚强，你不坚强，谁会怜悯你的懦弱； 比如努力，你不努力，谁会陪你原地停留； 比如珍惜，你不珍惜，谁会和你挥霍青春； 比如执着，你不执着，谁会与你共进退。 记忆是相会的一种形式 ，忘记是自由的一种形式。 活着，就是一种心态，你若觉得快乐，幸福无处不在；你为自己悲鸣，世界必将灰暗。是非常有，不听当无；祸福相依，顺其自然。多行善，福必近；多为恶，祸难远。不奢求，心易安；不冒进，则身全。心小不容蝼蚁，胸阔能纳百川。顺境淡然，逆境泰然。不自重者取辱，不自足者博学，不自满者受益。 幸福，是经营出来的。别人摘给你的果子，只能甜你一次，自己有本事摘到果子，才能甜一辈子。找上门的幸福不长久，可能它认错了门。真正长久的幸福，靠自己经营。经营在哪里，收获在哪里。经营理财身不穷，经营思想心不贫。持久的幸福感，要靠经营一颗宁静，稳重，忍耐，淡然而平和的心。 不是每个人，都适合和你白头到老。有的人，是拿来成长的；有的人，是拿来一起生活的；有的人，是拿来一辈子怀念的。 永远其实也没多远，它只代表曾经的某个时间，你说过的一句誓言，做过的一桩琐事。当岁月变得云淡风轻，一切都会成为走远的风景，唯有那个人、那些事，还固执地盘踞在记忆中，让我们相思成愁，相对成怨。命运中本没有天长地久的承诺，那些能解开的，是心中的结；解不开的，是命中的劫。 人生最大的幸福，是发现自己爱的人正好也爱着自己。 只有从害怕一个人吃饭一个人奔波，到习惯一个人面对各种波折，才能明白孤独到底是什么。它是你的一部分，它是天使也是魔鬼，它能让你变更好，也能让你万劫不复。你只有面对它，孤独到最后都是一种极其真实的存在感。能用自己的力量站在大地上的人都是勇敢的人，而我想成为这样的人。 失望，有时候也是一种幸福，因为有所期待所以才会失望。因为有爱，才会有期待，所以纵使失望，也是一种幸福，虽然这种幸福有点痛。 你知道吗？在这个世界上，是真的有些人，拥有发自内心的、顽强的快乐。而这样的快乐，大多是建立在幸福与不幸的交汇点上---登过幸福的高峰，再跌落不幸的深谷之后，才能恍悟，这个世上从来没有什么，会比失去更恒久。所以，在自己还可以拥有快乐的时候，要分秒必争。 淡定的女人知道什么是该忘记的，什么是不该忘记的，她们总能轻松自如的生活；淡定的女人知道什么时候该清醒，什么时候该糊涂，因此，她们可以愉快幸福地享受人生。淡定女人的幸福很简单，母亲倒来的一杯水，父亲的一句提醒，远方朋友的一个问候，都可以让她倍感幸福。 越有故事的人越沉静简单，越肤浅单薄的人越浮躁不安。真正的强者，不是没有眼泪的人，而是含着眼泪依然奔跑的人。我们要敢于背上超出自己预料的包袱，努力之后，你会发现自己要比想象的优秀很多。 我就像是个悲伤容纳器，不断的接受来自你的各种伤害。 一个人经过不同程度的锻炼，就获得不同程度的修养、不同程度的效益。好比香料，捣得愈碎，磨得愈细，香得愈浓烈。我们曾如此渴望命运的波澜，到最后才发现：人生最曼妙的风景，竟是内心的淡定与从容；我们曾如此期盼外界的认可，到最后才知道：世界是自己的，与他人毫无关系。 你知道摩天轮的幸福吗？坐在最顶端，抬头仰望，我伸出手去，以为触摸到了幸福，可是摩天轮的另一边没有你。当摩天轮陷塌，幸福也随风而逝。 对一个人的挑剔越多，说明爱得越肤浅，即便分开也没什么好遗憾。因为，真正的爱人都抢不走，能够被抢走的，要么爱得不够，要么不爱，变心了。有些事看不透，有些人放不下，不是你蠢，是太过善良。因为善良，所以才不要等不该等的人，不能伤不该伤的心。感谢负心人，让你早早看透一个人一颗心。 最好的人生是这样的：既有敏感的灵魂又有粗糙的神经，既有滚烫的血液又有沉静的眼神，既有深沉的想法又有世俗的趣味，既有仰望星空的诗意又有脚踏实地的坚定，经历了长夜，守到了黎明，穿行过黑暗，还相信阳光，带着强大的内心上路，脸上有卑微的笑容，一路看山看水，走走停停。 永远这样的字眼，好像永远也没出现过。 以《坚守与自由》为题的作文 飞翔天空是鸟儿的梦想，它之所以能成功，是因为有翅膀。人要实现自己的梦想，就要为自己插上自信、勤奋、坚持到底的翅膀。 我们要为梦想插上上自信的翅膀。自信就是相信自己，那是五种魄力和胆识，它是我们实现梦想的根基，是我们屡遭挫折仍然奋进的源泉。“自信人生二百年，会当击水三千里”表现了一代佳人毛泽东的胸襟和豪迈。正是凭着这种自信，才能使他指点江山，力挽狂澜，化腐朽为神奇，缔造了下一个伟大的新中国。反之，如果我们不自信，甚至自卑，那就不能唤醒我们生命中存在的巨大潜能，首鼠两端，最终不能实现自己的梦想。 我们要为梦想插上勤奋的翅膀。梦想是美丽迷人的，它需要时间的积累，没有勤奋的翅膀，梦想就像生命中的一颗流星一样，仅仅划过一道美丽而又痛苦的弧线。有了这双翅膀，我们才能开始在地基上建设砖瓦。古人说：天道酬勤。只有插上了勤奋的翅膀，我们才能披开丛丛荆棘，飞到梦想的彼岸。居里夫人为提炼纯净的镭，终日在实验室里搅拌锅里的矿渣，每天休息不超过6个小时，经过10632次的结晶，才提炼出了0.1克镭，开辟物理学的新纪元。居里夫人的勤奋是令人敬佩的，正是她超越常人的勤奋，因此，才使她达到了别人难以达到的地步。因此，要想获得成功，我们要给梦想插上勤奋的翅膀。 再者，我们要给梦想插上坚持到底的翅膀。坚持到底是五种毅力，是一种不达目的誓不罢休的决心，成功的大厦快要建成了我们要咬紧牙关，再添几片砖瓦，否则功败垂成，那太令人惋惜了。英国首相丘吉尔在给剑桥大学的学生做成功学的演讲时只说了三句话：决不放弃，决不许诺。决不放弃。不错，“行百里者半九十”。越临近成功越马虎不得，越要奋进不止。当我们快要放弃的时候，回过头看一下第二句话，又会全力以赴地坚持下去，当我校实在坚持不下去的时候，再加减看第三句话，我们又会获得巨大的热情，将快要熟的鸭子煮得烂烂的，最后去品尝自己的那份甜美的午餐。 好了， 我们已给人生的梦想插上了自信、勤奋、坚持到底的翅膀。有了这三双翅膀，我们必定会在自己想想天空自由地飞翔。 评：文章以类比的手法开头，使道理浅显易懂，并且第一段还起到统摄全篇的作用。这样既做到了开门见山直接点题，又使文章流畅自然，避免呆板。 文章总—分—总的结构运用的也十分成功。这样文章思路清晰，一目了然。便于阅卷老师在短时间内快速把握全文，从而给老师留下很好的阅读感觉。 认证细致深刻，是本文的另一特色。以第一个例子为例，首先对自信加以简单扼要的解说，然后连用两个比喻说明了自信的重要价值和意义。接下来引用毛泽东的名句真是恰到好处。然后再用简单扼要的语言结合自信进行细致入微的论证，最后从反面进行论证。从而使行文严密而又有说服力。 我扎实 我自由为题的作文 自由是无拘无束的小鸟，可以在广阔的蓝天中飞翔。自由是体型巨大的蓝鲸，可以在一望无际的大海里游来游去。 我向往自由，我希望有个自己的天地，有自己的生活。我一直生活在父母的关爱之下，他们根本就不理解我的感受。 不说星期一至星期五，就说说双休日吧。我早上想睡一个懒觉，妈妈却一下把我的被窝掀起。我起来之后，她还让我写作业，终于熬到中午，他们都去外面待着了，我终于可以像小鸟一样了，不过我还是要处处提防。 其实回头想想，他们也是为了我好。他们也是怕坏人把我捉走，因为坏人就像是一把猎枪，专门打与父母不在一起的鸟。坏人还像是一把非常大的捕鱼叉，将走散的小鲸杀死。 当然，我们也需要自由，但在我们寻找自由的同时，我们也不要忘了要在安全在，有父母保护的前提下寻找。 关于选择为题的作文 有一颗珍珠，一粒麦粒放在一只公鸡面前，它会选择什么？我们又会选择什么？它会选择麦粒，而我们一定会选择珍珠。你们肯定会问：为什么？珍珠这么贵重，公鸡怎么可能选择麦粒，它不会傻成这样吧！珍珠是个宝物，光彩夺目，可以用来装饰和打扮，从某种意义上来说，它又是一种虚的，一种附着物，它可以代表人世间的荣誉、地位；而麦粒是实实在在对人类有益的东西。公鸡选择了麦粒，因为它需要用麦粒来填饱肚子，珍珠对于它来说根本没有用处。 公鸡需要麦粒来填饱肚子；远渡重洋的鸟儿需要一根树枝，而不是沉余的鸟巢和食物；鱼儿需要的是自由，而不是用生命换来的渔人钓钩上的食物。我们人类也是如此，我们需要的是诸如亲情、友情等之类的感情和实实在在对我们有用的 、可以填饱肚子的食物，可以带给我们快乐的感觉意识，我们不过度的需要名利 、金钱 、地位，这些都是身外之物，是生不带来 、死不带去的虚无的东西。我们要这样的东西来干嘛？这是根本毫无意义的。 常言说："有钱不是万能的，但没有钱是万万不能的。”尽管这话有一定的道理，但它也会诱惑不少的人为了它而走上歧途，失去一切，我们要拒绝诱惑，不要因为沿途的景色而迷失自我，迷失方向。 虚荣，不过是一种人类有意识的编造的错误的意识，它能给予我们的仅仅是那刹那的高兴，等当它从我们手中失去的时候，它带给我们更多的是忧愁 、伤心与失落。请算一算，我们希望哪个获得永远的不快，还是愿意收获转瞬即逝的快乐？我想应该会选择后者吧，要学会抛弃虚荣，才能到达所期望的。 “选择”是我们常常要面临的，我们会选择正确的，但机率小，这是因为我们不会选择。在选择的路上，有太多的诱惑，它们会把我们引诱到错误的方向去。我们要保持清醒的头脑、智慧的眼光，才能攀往成功的高峰，才能有真正的潇洒人生。 冰心说过：“冠冕，是暂时的光辉，是永久的束缚。”要知道：适合自己的才识最好的，千万不要邯郸学步，要执著于选定的目标，为自己做对人生中的每道选择题。

工具变量滞后一期是解决内生性问题的两种方法，其意思分别为：1、使用内生变量的滞后一期，内生变量的上一期与当期误差项并不存在

交换次数的区别书上的那种是先找出剩余变量里数值最大的变量的数组下标，再去交换你说的就是每个数都去判断并交换

沐浴(阳光)播种(希望)告别(过去)认清(形势)开启(智慧)投来(目光)记载(历史)珍藏(回忆)找回(自信)收获(成功)迎接(挑战)付出(真情)我们在春天里播种希望,期待在秋天里有个好收成。

有个同学叫.她的眼睛非常漂亮,鼻子高高,乌黑色的秀发,还一个小小的嘴,样子长得非常漂亮.我最欣赏她的人品和她非常聪明.每次她考试都在五名之内.她为人乐观,乐於助人,是非分明.世界上已很少这种人了.因为她心地好,所以有很多朋友.每个一但和她做了朋友,就不用忧愁了.她对家人也很孝顺.时常帮助妈妈做家务,听爸爸妈妈的话.每当她的朋友需要她的帮助,她一定会伸出援手.老师和同学也对她赞口不绝.她成绩好时,她看到一些成绩不太理想的人时,她就会安慰她,叫他不要灰心,下次再努力.人们都说她又漂亮又聪明.但她常常都说自己不是最漂亮,不是最聪明.自己是不漂亮,最不聪明的那个.当然同时,她有困难时都会有人帮助她.有一次,她在校不见了一个十元.大家都为她拼命去找.最后,好人有好报,终於找到了.每逢圣诞节,她的圣诞咭也多如银河.数也数不清.她也很帮助老师.老师叫她做事她也很愿意.每个人都认为她是一个很好的人.我自己也觉得是.那麼你觉得她是不是一个大好人呢?

老人

在“快乐，晴天，美丽，喜爱，许多，笑容，鸟语花香。”中选择几个，造句如下：1. 晴天的日子里，我都很快乐。2. 公园里开了许多我喜爱的花朵，到处都是鸟语花香。3. 我的妈妈是最美丽的，她的脸上每天都挂满笑容。

闭回路调整时候 负号角点格数字最小者

1. 选择你喜欢的一种植物或动物写一篇文章,要围绕它的特点来写,题 《坚强的蒲公英》出游归来，看到一颗生长在便道上的蒲公英，她开出了灿烂金黄的花朵，那花的美丽令我驻足观看。 花是美丽的，可那几片叶子就惨不忍睹了。料想她一出生便被人们踩来踩去，她每经受一次踩踏定会有钻心地疼痛。 真不知她的日子是怎么熬的。她一定经历了痛苦的挣扎，最终横下一条心，面对苍天发下宏愿，“我生在便道上的蒲公英一定要坚强地活下去，我要让我的孩子们与别的孩子们一样，高高地飞上蓝天，去寻找他们自己的世界。” 她用植物自愈合功能，受伤了愈合好，愈合好了再受伤。就这样，她的叶子变得比其他同类厚重得多，虽然看上去不那么光鲜亮丽，确是非常坚强。 看，她已开出了金黄灿烂的花朵，那花朵黄得纯粹，黄得如醉如痴，黄得格外显眼。现在无论是老人，无论是孩童，见了这么美丽的花朵，都情不自禁地，调整自己的脚步，不再踩到她。 这棵便道上的蒲公英给我一个启示，在生活中无论遇到多大的困难，都要咬牙坚持，天下没有克服不了的困难，天下没有闯不过的难关。 2. 选择你喜欢的花草写一段话 草 “离离原上草，一岁一枯荣。野火烧不尽，春风吹又生……”每当我想起诗人白居易这首名诗，我就会想到那面对风雨依然坚强不屈的小草。在大自然的怀抱中有千千万万种植物，有人喜欢香气扑鼻的茉莉花，有人喜欢出污泥而不染的荷花，有人喜欢傲霜的梅花，有人喜欢美丽迷人的月季花，但我喜欢的却是那生机勃勃的小草。 春天，大地充满了生机，在这万物复苏的季节里，小草就像一群活泼可爱的孩子，从大地母亲的怀抱里调皮地伸出一个个嫩绿的小脑袋，那么细弱，那么娇小，它们迎着春风欢快地跳着舞。“哗啦啦”，下雨了，牛毛般的细雨伴随着微风簌簌地落下，小草们欢快地在“洗澡”，把自己刷得一尘不染的。 夏天，太阳普照大地，百花争艳，各自在炫耀着自己的美貌，但小草却不与它们争奇斗艳，只是默默地绿化着大地。小草的根深扎进土层，伸向四面八方，可谓根深蒂固÷脚踏实地。“疾风知劲草”，小草承受着各种考验。当狂风夹着暴风疯狂地冲下来时，盆花早已搬进屋里，旷野上的花儿们也低下头倚在绿叶上，而小草却无遮盖，一片片，一丛丛傲立在原野上。风吼着卷来，雨箭一样射来，小草决不向狂风暴雨低头、折腰，迎着暴风雨，不屈不挠地俯伏着。暴风雨终于弱了，消失了，小草更加郁郁葱葱，生机勃勃。大自然赋予了它们多么顽强的生命力啊！ 秋天，野草被秋风吹得渐渐变黄，草地成了金色的海洋。 凛冽的寒风把可怕的冬天请来了，小草的身躯被寒风吹萎缩了，但是，它的根部还像一条条蚯蚓似的，深深地钻进泥土里。 小草啊，你充满顽强的斗志，充满生机，你的坚持不懈，不怕困难的精神，我一定会向你学习。 （可不可以？可以就多加点分啊！） 3. 写一段你最喜欢的植物作文 世界上的花有好多种，比如：广玉兰、月季花、玫瑰花、梅花、菊花、君子兰、茶花等等。但是，开花最多，颜色最丰富的花要属太阳花了。俗话说的好：“好花不常开”。太阳花也是好花，有红的、黄的、白的、紫红的、深红的、橘黄的……太阳花的花瓣是单层的，形状像梅花，花芯上有红色有黑细丝上带黄点。太阳花的茎长长的，细细的，软软的，弯弯曲曲。它的枝干很细，叶子很密集，花开的挺多。 太阳花只有在见到太阳时才开花，每天太阳从东方徐徐升起时，太阳花们就争先恐后地张开它们的一张张笑脸。微风吹去，太阳花“摇头晃脑”似乎在念诗，又似乎向行人点头。太阳花的花骨朵儿是红色的，形状有黄豆般的大小。和其它的花骨朵不同，短短的、圆圆的。 太阳花的花籽是由几片小叶子而围成的。花籽像芝麻般的大，小花籽熟了后，散落在大地爷爷的怀抱中，经过阳光和雨露的滋润，第二年就能生长并开放出更加漂亮的太阳花了。 太阳花的生命力十分旺盛，她尽情地吮吸着蓝天奶奶赐于她的甘露，她贪婪地吸收着大地爷爷的营养。太阳花在大地爷爷和蓝天奶奶的呵护下茁壮成长，把祖国装扮的更加美丽，让美丽的大自然锦上添花。 太阳花到了晚上就像玩了一天的孩童，疲倦而又欣慰地进入甜美的梦乡。 喇叭花也是好花，它早开晚败，它和太阳花似乎是一对好姐妹，它们约定好了一起开放、一起进入甜美的梦乡，从不早开、早败，一起装点着这美丽的大自然。它们无私的奉献自己，从不要求祖国的回报和人们的赞赏 太阳花虽然没有玫瑰的高贵，菊花的芬芳，广玉兰的纯洁高雅，梅花的香气，但是太阳花却有无私奉献的精神。 我爱太阳花，爱它那顽强而又旺盛的生命力，我更爱它那无私奉献的精神。 4. 选择一种喜欢的植物,并用托物言志的方法写一篇作文,600字左右 人 生 如 萍 一池浮萍，青青绿绿，其中也有点点水色，无风时它像一块布平铺塘面上，没有一丝一毫的皱纹，又像一块天然的青绿铜镜浮在池中。 其中也有几支树杈直插过池面，萍面略显得有些破痕——可是却不能完全划破，这之中更显示出了它的生机。杂草和翠鸟也时不时地打扰着萍面，一漾一漾的，鱼波纹是不能不出现的，使浮萍更显得拥挤和紧张。 狂风大作，起皱折的是浮萍；弯身摆头的是杂草；早已无踪影的是翠鸟，皱折只是一刻，风稍微小时，萍面又恢复了原状。尔后，又是皱折，浮动不定。有时也有鱼儿的“拜访”。风是魔鬼，杂草是细菌，然而却破坏不了它。 风后，萍面依然是完整的——除了少许的杂物。 这，使我不由地想起了文天祥的诗句“身世浮沉雨打萍”。是啊，人生又何尝不像浮萍，平静的人生里时刻都有风波；而风浪又蕴藏着平静的人生。 曲折的人生，又何尝不是风中生存的浮萍，浮萍是为了生根于水中，而人是为了在大千世界中生存。 坎坎坷坷，漫漫人生，对着苍天长叹，叹已逝人生；对黄河咏赞，赞黄河雄姿；对着小草低泣，泣小草无人知晓；站在高山上高唱，唱高山的威武；对小河低吟，吟小河的涓涓…… 若人生只有浮萍的平静，没有狂风，那人生就是一杯淡水无味可言；若只有小河的自私，那人间处处是冷若冰霜；若只有大山的高傲，那人间没有无私的爱…… 自己的人生，自己的道路，都在自己的脚下，由自己掌握。 人生！浮萍！ /link?url=K9tZAjhQJwB8GD8t9TGJgBkG7fqQXJO2DwsPUJYiLCyWUtJe2CFwBOqja6Zy0sDBcVOyw8bg4o9ipA5cGWquLK 5. 选择你喜欢的一种动植物,写一篇580字的作文 夏日荷花 暑假，我回了老家，老家有一个池塘，里面盛开着各种各样，千姿百态的荷花。 傍晚我去看荷花，一片片碧绿的荷叶被一朵朵荷花点缀，池塘地下净是淤泥，又黑又臭，但荷花却是那样纯洁，不愧是：出淤泥而不染，濯清涟而不妖。太阳为白里透红的荷花撒上金粉，显得更加美丽了… 那些荷花有的白如玉，有的粉似霞。白的好象少女 *** 的皮肤，又似无暇的白雪。再看粉红的，真不知它是被天边的晚霞映红了脸，还是怕羞。 你看，那打着苞的，真像一位缅腆的小姑娘，不肯向人们露笑脸。半开着的，像一位纯洁的少女，用 *** 的手捧托着脸庞。完全盛开的更加动人，她开朗地向人们露出美丽的笑容。 荷花是圣洁美丽的象征，她出污泥而洁白无暇，洒清香而天然独秀，极玲珑又纯洁谦虚，亭亭玉立，惹人喜爱。 6. 选一种你喜欢的植物写一写,注意写出它的颜色、香味、形状等特征 上个星期六，妈妈带着我去了一家花草店，到了花草店里，到处都是花花绿绿，还不时传来阵阵花香，真是太棒了！这时，我的目光移向了在角落里的那株小巧的含羞草，在那些翠绿高大的植物中，它显得那么渺小。 让我对它产生了一种莫名的感情，临走时，我让妈妈买下了那株小含羞草。 回到家，我迫不及待地想看看它到底是怎样害羞的。 含羞草的叶片是碧绿的，由几十片细小的叶片组成，像一个织布的梭子，中间有一根连接叶片的叶茎，把细小的叶片串起。它的每根枝条上都带有小刺，手不小心碰到它，会刺出血来。 含羞草真像个害羞的小姑娘，我在它的叶片上轻轻一碰，它就沿着叶柄合拢了，叶片就变得很细很细，同时枝条也低低地垂下了头，好像不敢见人似的。真好玩！我有时间就去拨弄它。 可是有一次，我又去拨弄含羞草，却发现含羞草叶子动的速度明显慢了许多。我不停地拨弄，到后来含羞草居然纹丝不动了！难道它死了吗？可把我急坏了。 我马上翻阅《十万个为什么》终于找到了资料，明白了这个奥秘：原来，含羞草的叶柄下面有一个豉囊囊的包叫叶枕，里面含有充足的水分，当你用手触摸叶片时，叶枕中的水马上流到别处去了，叶枕就瘪了，于是叶子垂了下来。我经常连续去触摸它，叶枕内的水分流光了，新的水分来不及补充时，就出现了叶片不动的状况。 没想到，一株小草竟然藏着这么有趣的知识。看来平时生活中还得多观察观察呀。 7. 描写植物的作文200字左右植物王国里有无穷奥妙.请你选择一两种植 我家有一株含羞草，我非常关心它的生长，每天都去看它.它长着绿油油、短短的尖刺，还开着粉红的、毛球般的花，美丽极了.一碰它的叶子，它就像个害羞的小姑娘，头低下来，叶片合拢了.你知道为什么吗？让我来告诉你吧，含羞草的叶柄基部有个叫做“叶枕”的膨大部分，叶枕内生有薄壁细胞，当叶片受到外界触碰时，振动传到叶枕，这时薄壁细胞内的水分立即向细胞间隙流去，从而减少了细胞的膨胀能力，叶片即自动闭合，叶柄和嫩枝亦同时下垂，当“风平浪静”数分钟后，它们又恢复如初了. 一天我回到家，发现含羞草的叶子合拢了，我想肯定是有人碰了它.我伸手去摸它，却感到手凉凉的，呀，下雨啦！我赶紧收回手，关好窗，写作业去了.第二天，我一直呆在阳台看书，天空阴云密布，准备下雨了.我无意中打开窗，发现含羞草的叶子仍然闭着，不抬头.我奇怪了：没见有什么东西碰它，它的叶子怎么会合拢呢？这时，下起了倾盆大雨，我只好关了窗，看电视去了. 我等啊等，终于等到了一个阴雨天，我飞快地跑回家，背着书包冲到窗台，哈，还有一片叶子没有合拢.我耐心地、专注地看着.过了一会，一只小虫没头没脑地撞到了含羞草，然后又飞走了.就在这时，奇妙的事情发生了：那片含羞草的叶子合上了.看到这，我心里豁然开朗.我打开书，书上证明了我的猜想.原来，下雨前空气湿度大，一些小虫控制不好自己，撞到了含羞草，导致了含羞草叶子的闭和. 我很高兴，因为我解开了含羞草叶子的奥秘，而且有了它这个“天气预报”，我就不会被雨淋了.。 8. 作文：选择你喜欢的植物向大家说说为什么喜欢他他有什么特别之处题 有很多人说竹子是很高尚的，因为它的挺拔，它的坚贞，而且还有什么节节高的说法。[网址] 在十三岁生日那天，母亲送给我一盆竹子放在我的房间，期盼与我的成绩节节高。这竹子虽说不大，但油黄的枝，干，叶已足以令我爱不释手。嫩嫩的枝体果真焕发出节节高的气势。我喜欢这感觉，竹子的体态十分简单，连几岁的孩子也可将它画得有模有样。 喜欢一样东西其实没有什么理由即使你叫不出它详细的名字。我的房间在阴面，根本就见不到阳光，可竹子在我的呵护与滋润下依旧不断地成长着。它长得十分笔直，有我的陪伴它也许不会感到孤独吧？阴暗夹杂冷淡，这也许就是我这令无数植物濒临死亡的小屋，在我的房间所生活过的植物大多掉光了叶子，然后被抛到阳台，能活则已，否则将被无情的抛到楼下的垃圾旁。好像十分残忍，这竹非但没走向死亡，而且由黄渐渐的转为了绿色，干枝也在一天天地茁壮。这也让我感到格外的欣喜，每天它都在等我放学回家将它的绿奉献给我，缓解一天的疲惫。竹成为了我不可获缺的朋友。 栽培它的花盆在不断的增大，身上的节越来越多，越来越粗壮。终于有一天它不再长了，是不是它厌恶了这里？还是说这里已经无法满足它了？我没有它走将它囚禁在我的房间，它不再长了，它不开始不再焕发那种令我沉迷的精神。它翠绿的颜色开始慢慢变得暗淡，没有了以前的光彩。它仿佛是在发泄对我的不满，虽然我还是像以往一样为它滋润着，但是它仿佛不能够理解我对它的爱，只是一味的挣扎，离开这狭小阴暗的地方。我仿佛理解了陆蠡得不到绿的理解的感受。在母亲的劝说下，我决定释放它。07年暑假的一天，我带它到楼下的一片绿地，让它回到大自然的怀抱。 竹子可能是第一次在这野生的环境中。虽然种子来自自然，可它一直都生活在“囚牢”里。我将它种在了一颗桃树旁，让这桃树保护它。每天放学我同样回来看它，但我不再呵护它，为了让它尽快地适应自然界的生活。经过了两三个多月的风雨的洗礼，它的颜色丝毫未有改变，还是那样枯黄，还是那样暗淡。我的心开始为它担忧，想将它带回我那小屋。但这只是我的一厢情愿，我不能帮它，这样会害了它。现在我只能为它祝福。夜里当秋风打在屋檐上时，心依旧牵挂着楼下的竹，因为冬天就要到了。 08年冬，一场雪掩盖了大地，从家中的窗台望去，我也再找不到竹的痕迹。祈祷与祝福，我渴望着它度过这寒冷的日子，我还要与它一同成长。 一场春风带走了冬季的寒冷，走过那熟悉的桃树时，我的竹依旧在在那儿挺立着，没有夏雨的锤打，没有冬雪的积压。在这离这我人生第一次重大的考验之际，即使仍旧没有转机，我每天还会来看看它，为它的重生鼓励。在最后的百天里，我在奋斗它也在努力。 08年夏，在一场雨后，我来到竹旁，它恢复了以前的油绿，它那令我沉迷的气势，又旋绕在它的周围。它长高了，真的长高了。在那百天里，它伴我度过，与我一起努力，我们在一起成长，一起拥有者坚贞。我爱竹，爱它的纯真，爱它为拥抱世界而努力的节节高精神。它在努力，它渴望冲破蓝天，它要看得更远，即使它做不到。 我和我的竹过了一个秋冬，我们还在成长不断攀升，总有一天我们会俯览者这世界的全貌。

用 74LS153 设计一个一位全加器。－－－－－－－－－－－－－－－－－－1. 根据全加器的功能要求，写出真值表。　全加器功能： C_S = X + Y + Z。　真值表，放在插图中了。　（用数据选择器设计时，卡诺图、化简、逻辑表达式，都是不需要的。）2. 选定输入输出接口端。　A、B，连接两个输入变量 Y、Z；　D0～D3，用于连接输入变量 X；　1Y，作为和的输出端 S；　2Y，作为进位的输出 C。3. 分析真值表，确定各数据端的输入。　S：　　YZ=00 时，S 等于 X，所以，应把 X 接到 1X0；　　YZ=01 时，S 等于 /X，所以，应把 /X 接到 1X1；　　YZ=10 时，S 等于 /X，所以，应把 /X 接到 1X2；　　YZ=11 时，S 等于 X，所以，应把 X 接到 1X3。　C：　　YZ=00 时，C 等于 0；　　YZ=01 时，C 等于 X；　　YZ=10 时，C 等于 X；　　YZ=11 时，C 等于 1。4. 画出逻辑图。　根据前面的分析，除了 74LS153，还需要一个非门。用 153 设计电路，在分析各个输入端是什么信号时，只需使用真值表。由于不是用逻辑门设计电路，卡诺图、逻辑表达式，就都是不需要的。有人，列出了“全加器的逻辑表达式”，明显是多余了。

一个2^n选1数据选择器，要实现一个包含n+1个输入变量的逻辑函数，需要用两片数据选择器，用多出n的输入变量来选片，只要数据选择器有片选端即可。

变量选择有很多种方法。最老套的是 f-statistics，应该就是答主p-value的来源。接下来就是一系列penalize 变量数的指标，包括adjusted R2，Mallow"s Cp, AIC, BIC这一类，原则上可以通过穷尽所有2^p组合来挑选变量，实际操作中通常采用forward backward 的方法。如果数据多变量也多的话，计算量还是很大。以上指标应该也可以用cross validation的MSE代替。上面这种方法可以看做是某种形式的L-0正则，当然也可以用L-1的正则，那就是lasso了，这个计算量比较小，所以比较流行一些。我知识范围里面的大概就这些了吧。

变量选择有很多种方法。最老套的是 f-statistics，应该就是答主p-value的来源。接下来就是一系列penalize 变量数的指标，包括adjusted R2，Mallow"s Cp, AIC, BIC这一类，原则上可以通过穷尽所有2^p组合来挑选变量，实际操作中通常采用forward backward 的方法。如果数据多变量也多的话，计算量还是很大。以上指标应该也可以用cross validation的MSE代替。上面这种方法可以看做是某种形式的L-0正则，当然也可以用L-1的正则，那就是lasso了，这个计算量比较小，所以比较流行一些。

会影响模型结果的解释和泛化能力。基准组是分类变量中用作参照的组别，其他组别则与其比较差异，选择不同的基准组可能会改变解释变量和因变量之间的关系，并影响模型对新数据的泛化能力。

首先你要明确你在做什么要比较什么然后再选择统计方法，就不会出错了我经常帮别人做类似的数据分析的

当你的实证研究中有些变量你不想讨论，但这些变量对你的实证研究产生较大影响而不得不讨论时，就需要将这些变量设置为控制变量。控制变量与解释变量没有本质上的区别，将它当作解释变量来做就可以了，只是在讨论的时候区别对待，说明它是控制变量就行了。

1、首先，在电脑上下载安装eviews软件，安装完成后点击进入。2、其次，进入后再主页找到设置选项，点击进入。3、最后，在设置中选择变量控制的概率值即可。

第一步：数据录入spss并且处理好(如图所示)。第二步：分析——回归——线性(如图所示)。第三步：选择自变量和因变量到对应的框(如图所示)。第四步：点击下一页(如图所示)。第五步：控制变量放进来(如图所示)。第六步：结果都会有两个模型，可以对比控制变量放进来之后的各指标变化，一般看R放和系数表(如图所示)。

我们选择某些变量作为解释变量，是因为它们可能会影响被解释变量的结果。这些变量通常是我们感兴趣的因素，或者是以前的研究表明可能会影响被解释变量的因素。我们选择的解释变量也可以称为自变量，因为它们是独立变量。被解释变量则是因变量，因为它受自变量的影响而发生变化。通常，我们会通过收集数据来对这些变量进行检验，并使用统计学工具来确定它们之间的关系。在科学研究和数据分析中，选择适当的解释变量非常重要，因为这些变量将成为我们理解和解释现象的关键。

因变量相当于函数式中的y,自变量相当于函数式中的x，因变量会随自变量的改变而改变。如函数式:y=2x+3，当x=0时，y=3；当x=1时，y=5.如果自变量在一定范围内变化，则因变量也会随着在一定范围内变化。

基础解系不唯一, 都可以唯一解, 未知量都是唯一确定的, 什么也不用令

从右往左看不就可以了吗，而且李永乐讲过了这种方法选单位矩阵

选择thetai对应的决策变量出基的原因是参数的波动会对CB造成改变。根据查询相关资料信息显示，用单位阵的每一个列向量对应的决策变量作为基变量，选择下标最小的决策变量作为出基变量，不会出现循环运算，选择thetai参数对应的决策变量是基变量，参数的波动会对CB造成改变，需要对所有非基变量的检验数进行校核。

那这样2*3实验，因变量也就只有6组值吧，简单处理的话也就只是能比较均值搞方差分析或者两两T检验了。都是分类变量的话回归没多大意义了。

任何决策都需要加以执行和贯彻落实，然而，承担执行和贯彻落实任务的主体就是决策行动方案的最最核心因素，也就是最最关键的决策变量。这个因素直接决定决策的结果如何。 电视剧《亮剑》里，有一句话来形容国军的决策，即天才的决策却由一群傻瓜来执行。这就注定了这个决策必然达不到预期的目的，也就必然失败。

1. 汉字的故事选择一个写成作文,题目自拟 我和汉字的故事作文400字 每个人都离不开汉字，生活也离不来汉字。就是在幼儿园到五年级中，我与汉字发生很多奇妙的事情。 记得有一次，姑姑带着我去美容院化妆，我们边走边聊，聊得高兴，正聊得高兴的时候，“嘟嘟嘟 ”一辆车开过来，那车上写着洒水车。我连忙叫起来：“姑姑，姑姑，快看酒水车来了，它应该是给我们送酒来的吧，真好，可以喝酒了。”姑姑连忙说：“小曼，那是一辆洒水车，洒水车是给大地浇水的。那酒字和洒字只是一笔之差。” 就是在寒假中，我来到了超市买零食，不是我认错了字，而是写的人写错了字。我们先走着走着，看到了一个仓库，仓库的门上写着一副字，我情不自禁的读起来： “顾客止，咦，这时什么字啊？”我连忙问： “妈妈，那是什么字？ ”妈妈解释道： “那个字错了，它多了一点，它应该这么写‘步"。你懂了吧！ ”我点了点头。虽然我现在已经五年级，但是，我的错别字还是有。就比如：我写地球的球字的时候，经常会丢掉它的小帽子。还有拨电话的拨字和拔萝卜的拔字这两个字的读音也经常不准。还有那再接再厉的历字经常会写成鼓励的励字。从我小时候的牙牙学语到现在的五年级，我相？信自己再也不会因为那一笔一画而认错字了，写错字了。 这识字，也是我成长的足迹。 2. 选择一个汉字写作文海字 我们读书、看报、写作文，都离不开汉字.这一个个汉字，是我们中国人交流思想与情感的工具. 汉字，距今已有四千多年的历史，是世界上使用人口最多的文字.别看它只是一个个普普通通的方块字，组合在一起，就成了一个个不同含义的词组，一篇篇语句优美的文章，一首首抒 *** 感的诗歌，一个个发人深省的故事……看着这些字，就像一颗颗星星在纸上闪烁，就像一朵朵美丽的花朵愉悦你的眼睛.每当我认识了一个汉字，就像结识了一位新的朋友.在我写作文的时候，它便可以为我提供帮助，给我的文章增添一分不同的色彩. 每个汉字都由横竖撇捺这些简简单单的笔画组成，却有着自己的情感.你看“月”字，它外部轻灵，内部紧凑，既像龙蛇盘绕，又似鹰隼雄立.它那一撇如同月牙往上翘；它那一勾好似小鸟张嘴叫；它那横折不方不圆，若行若飞.整个字加起来，使人一见就生爱慕之心.再看，“朝阳”这两个字能让你感受到一丝明媚的阳光照耀着你； “晚霞”似乎能看到天空中那绚丽的色彩； “芬芳”好像散发出花的香味，看见“愁眉苦脸”这个词，就会想到一张哭丧的脸…… 汉字书法，是一门独特的艺术.古往今来，我国涌现了许多著名的书法家，有王羲之、柳公权、颜真卿等等.这一个个汉字，在他们的笔下，生发出无穷的魅力.各种各样的书法字体，有着不同的特点：篆书和隶书，给人一种古色古香的感觉.草书虽然潦草，却带给人一种奔放的感觉……欣赏这一个个书法作品，就好像在欣赏一幅幅不同风格的图画，带给人们不同的感觉. 这些有着独特性格的汉字，这些各具特点的书法作品，是我们每个中国人的骄傲.我爱你，汉字！我为你而骄傲！ 3. 以汉字为话题写800字作文 文 字 王 国 奇 遇 记 彭山青龙初中 徐帅 一天，我在睡大觉。 不知怎的，我来到一座古老的城堡前。抬头一看，大门上有几个大字：“文字王 国”。“文字王国”？我从来没听说过呀！我怎么到了文字王国？我好疑惑。 突然，两个穿着古代的服装的士兵冲出门来，凶狠地对着我叫：“走，跟我们走 ！”我看看他们俩，一个缺左腿，一个缺右腿，真怪！我想说什么，看见他们那 凶神恶煞的样子，忍住了。然而，我没忘了为自己辩护。我说：“喂，我们素不 相识，为什么捉我？”“那你是不是徐帅？”两个士兵问。我说：“是又怎么样 ”“那就没错了。”一个士兵说，“捉的就是你！走，见我们大王去。”不由 我分辩，把我绑了起来，押起就走。 穿行在大街上，两边的人都用仇恨的目光盯着我，有人还在高声地骂：“你这个 小坏蛋，害得我成了两个嘴巴。”“哼，就是你使我成了独眼龙！”他们把瓜皮 、鸡蛋、白菜根往我身上扔。我感到自己似乎在游街示众一般。我好奇怪，他们 为什么这样说我呢？ 到了王宫，啊，好一座富丽堂皇的宫殿！宫殿的龙椅上，坐着一个大胖子，他衣 着华丽，头上却戴了两顶帽子，下面那顶精美华丽，上面那顶却又黑又丑，难看 死了，还一晃一晃的。真是好奇怪啊！ 这时，那个胖子说话了 ：“你为什么硬把又黑又丑帽子戴在我的头上？”我真是 大惑不解，说：“大王，一定是您弄错了。我平生第一次到贵国来，在此之前还 没有见过您，好久硬给您戴什么又黑又丑的帽子呢？”“哼，不是你，除非你不 是徐帅！”大王气势汹汹地说。“我确实是徐帅，可我……”我正要为自己辩解 那胖子又说：“你知道我们文字王国为什么有那么多的怪人吗？都是因为你！ 你写字不认真，把我们文字王国的人害惨了！你看见殿外的那位大嫂了吗？你知 道她为什么有三只脚吗？那是因为你那天写‘充分"时，把‘充"写成了‘"。 那两个士兵一人只有一只脚，你很奇怪吧？他们也是你害的。你那天做作文，是 不是故意把‘兵兵"写成了‘乒乓"？昨天，你竟然到我头上动土来了。听写时 把‘皇冠"写成了‘皇"，让我戴上了这顶臭帽子。真是罪大恶极！” 说到这里，他气愤地大喊：“来人呀，把他押出去斩首！” “大王，我不是故意的。”我的话还没说完，就被拖出了宫殿。 刑场上，那个刽子手居然有六只手，不会又是我害的吧？只见那刽子手双眼冒着 凶光，狠狠地盯着我，似乎想把我碎尸万段。吓得我拼命大叫起来：“救命，救 命！” 这时，我醒了，原来是梦，刚才是虚惊一场。不过，今后写字一定得留神了。不 然的话，下场肯定不妙。 4. 给我推荐一篇关于汉字的作文,500字的,题目也推荐个 我爱汉字 我们读书、看报、写作文，都离不开汉字。这一个个汉字，是我们中国人交流思想与情感的工具。 汉字，距今已有四千多年的历史，是世界上使用人口最多的文字。别看它只是一个个普普通通的方块字，组合在一起，就成了一个个不同含义的词组，一篇篇语句优美的文章，一首首抒 *** 感的诗歌，一个个发人深省的故事……看着这些字，就像一颗颗星星在纸上闪烁，就像一朵朵美丽、娇艳的鲜花愉悦你的眼睛。当你使用汉字的时候，就像徜徉在美丽的星空下，就像浮在茂密的花海上。在我眼里，它们不只是一个个简单的方块字，而是一个个有着不同性格的人。每当我学习、认识了一个汉字，就像结识了一位新的朋友，在我写作文的时候，它便可以为我提供帮助，给我的文章增添一分不同的感 *** 彩。 汉字书法，是一门独特的艺术。古往今来，我国涌现了许多着名的书法家，有王羲之、柳公权、颜真卿等等。这一个个汉字，在他们的笔下，更能生发出无穷的魅力，呈现出不同的风韵。各种各样的书法字体，有着不同的特点：篆书和隶书，给人一种古色古香的感觉，行书流畅，而楷书端庄，草书虽然潦草，却带给人一种奔放的感觉……欣赏这一个个书法作品，就好像在欣赏一幅幅不同风格的图画，带给人们不同的感觉。这些书法作品是艺术中的珍品，有着很高的欣赏价值。 这些有着独特性格的汉字，这些各具特点的书法作品，是我们每个中国人的骄傲。我爱你，汉字！我为你而骄傲！ 5. 以“汉字”为话题,写一篇作文 有趣的汉字 比如说“聪”字就很有趣。为什么呢？你想，只要你有耳朵、两双眼、一张嘴、一颗心，你才能聪明。而聪明的“聪”字就包括着这些东西，你看，“聪”字的左边就是一个“耳”字，代表耳朵；右边的最上面是两点，看起来像眼睛；右边的中间是一张口；下面是一颗心。这个汉字有趣吧！ “铜”字和“桐”也很有趣。不过它们的有趣而不是它们的字形，是它们的意思。为什么这么说呢？你看，“铜”字是金字旁的，而铜钟、铜币都是有金属做成的，所以它是金字旁的。还有，“桐”字是木字旁的，而梧桐树就是树木，所以它是木字旁的。这两个汉字有趣吧！ 在生活中，我们常常会遇见这些有趣的汉字。在这里我就不多说了。 大家一起去领略它的风采吧！别忧郁了，赶快行动吧！ 2.有趣的汉字 汉字的发展源远流长，每字每句都有一个动人的故事，我们每天都在汉字的海洋里遨游。趣妙横生的歇后语令我开怀大笑；妙语连珠的诗句使我心旷神怡；感人至深的篇章哺育我成长；铿锵有力的语句激励着我的斗志…… 今天，老师让我们搜集有关汉字的字谜。 “铃——铃——”上课铃响了，同学们陆续走回教室。不一会儿，老师满面春风地来了。 “今节课，我们来组织有关汉字的活动，谁准备了字谜？”老师和蔼地说。 “我！”同学们异口同声地回答。 “请张旅同学。” “同学们，有眼看不见，有心记不住。请问这是什么字？”张旅同学问道。 同学们沉思了一会儿。 “我知道！”一个同学站了起来，“是死亡的亡！” “为什么？”同学们疑惑不解。 “有眼看不见，不就是盲字吗？有心记不住，不就是忘字吗？‘盲"字和‘忘"字都有一个共同点——都有一个‘亡"字！” “太有趣了！” 汉子真是神奇、有趣！说起汉字，我想起了一个故事。从前，有个人砍柴时用力过猛，不小心甩掉斧子伤了旁人。伤者到衙门告状。那个人慌了，忙写了一份说明情况。内中写道：某日砍柴时用力过猛，用（甩）斧子伤人。“官府一看就定那人 的罪名了。 由此看来，每个汉字，多一笔，少一划，含义完全不同。若是在经济合同里，真是一字千金，写错了，那后果就不堪设想。 汉字的发展源远流长，每字每句都有一个动人的故事，我们每天都在汉字的海洋里遨游。趣妙横生的歇后语令我开怀大笑；妙语连珠的诗句使我心旷神怡；感人至深的篇章哺育我成长；铿锵有力的语句激励着我的斗志…… 只要我们多了解汉字，用心去体现，就能得到知识与财富！ 驾驶者 回答采纳率：41.6% 2008-11-08 08:56 检举 您觉得这个答案好不好？ 好（3）不好（4） 相关问题 6. 【要写一个我与汉字的故事的作文400字】 中国的语言文字历史悠久，源远流长，我是炎黄子孙，我爱汉字. 在我眼中，汉字不是僵硬而无生命的符号.汉字有感情，有色彩，有气味.它不光神奇、有趣，还有着悠久的历史，还含有丰富的文化.每一个汉字都蕴藏着一个故事；每一个汉字都有一双明亮的眼睛，它观察、再现、描摹着这个世界；每一个汉字，都有着一对大大的耳朵，它能倾听、接纳、记录这一个美丽的世界；汉字还有铜牙利齿，向我们诉说着许许多多美丽而遥远的故事…… 是啊，学习汉字，实际上就是在走近中华民源运流长的历史，在触摸着两千多年前那跳动的脉搏.是汉字教会了我们学习，把我们引进了一个由神奇汉字创造的美丽境界中；是汉字让我们能够走近鲁迅、冰心、朱自清、 *** ，与他们对话，交谈；是汉字让我们知道王二小的勇敢，红军的长征艰难，黄继光用胸挡枪的无谓…… 正是有了方块字的诞生，这一切看似不能发生的事，但都成为了现实.只要你翻开书，过去的一幅幅画面、一个个故事中，不都展现你面前了吗？是啊，汉字是会说话地告诉我们做人的道理……这难道不是汉字的魅力吗？ 爱汉字，就是爱自己的祖国，我是炎黄子孙，我爱汉字.-。 7. 以《我与汉字》为题目,选择你最擅长的一种文体,写一篇不少于400 “古文今习言辞雅，白话此时语不文.”我喜欢汉语，我崇拜汉语，我还爱戴汉语.因为汉语是我们中华民族的语言.而且我和汉语之间发生了许多故事. 记得以前杨老师刚来的时候，也就是我刚接触对联的时候，我就不会对对联.后来我上网查了关于对联的知识，学到了不少东西.对联，又称楹联或对子，是写在纸、布上或刻在竹子、木头、柱子上的对偶语句言简意深，对仗工整，平仄协调，是一字一音的中文语言独特的艺术形式.对联相传起于五代后蜀主孟昶.它是中华民族的文化瑰宝.你知道最早的对联是什么吗？是新年纳余庆，佳节号长春.老对令我印象最深的就是：师友肯临容膝地，儿孙莫负等身书.新对是：大爱无痕，我对的是：小事一桩. 我还知道古时关于汉字的故事.明朝翰林学士解缙是个著名的大才子，退休在家的李尚书对他的才气不服，就设宴喝酒作诗，还叫解缙作陪，想借机出出他的丑.解缙到李尚书家门时，大门不开，小门大开.解缙绝不进小门.李尚书走过来大声说：“小子无才嫌地狭.”解缙对曰：“大鹏展翅恨天低.”李尚书大吃一惊，马上打开大门相迎.一个贵客说：“听说才子能出口成对，就以你父母职业为题写一联，如何？”解缙马上脱口而出：“户挑日月上街卖，手把乾坤日夜磨.”原来他母亲是在家里做豆腐，他父亲挑上街去卖呀！另一贵客见解缙穿绿袄，嘲笑道：“井里蛤蟆穿绿袄.”解缙看那人穿红袍，对道：“锅中螃蟹着红袍.”酒过三巡，李尚书往天上一指，自鸣得意地说：“天作棋盘星作子，谁人敢下？”解缙往地上一顿，对曰：“地做琵琶路做弦，哪个能弹！”口气比他还大，李尚书无可奈何，不得不佩服他的本领. 对联，考验你对字、词、意，境的理解能力.对联，对个人来说可以了解他的文字的功底，对时代来说可了解时代的内涵. 这就是我和我最崇拜之一的“大明星”——汉字 .。

目标函数。在描述过程系统的所有变量中，决策变量可以由设计人员按照最能符合系统的目标选择适当的数值，选择一组决策变量指的是选择合适的目标函数，用来描述系统的特性。

1. 选择一个汉字写作文海字 我们读书、看报、写作文，都离不开汉字.这一个个汉字，是我们中国人交流思想与情感的工具. 汉字，距今已有四千多年的历史，是世界上使用人口最多的文字.别看它只是一个个普普通通的方块字，组合在一起，就成了一个个不同含义的词组，一篇篇语句优美的文章，一首首抒 *** 感的诗歌，一个个发人深省的故事……看着这些字，就像一颗颗星星在纸上闪烁，就像一朵朵美丽的花朵愉悦你的眼睛.每当我认识了一个汉字，就像结识了一位新的朋友.在我写作文的时候，它便可以为我提供帮助，给我的文章增添一分不同的色彩. 每个汉字都由横竖撇捺这些简简单单的笔画组成，却有着自己的情感.你看“月”字，它外部轻灵，内部紧凑，既像龙蛇盘绕，又似鹰隼雄立.它那一撇如同月牙往上翘；它那一勾好似小鸟张嘴叫；它那横折不方不圆，若行若飞.整个字加起来，使人一见就生爱慕之心.再看，“朝阳”这两个字能让你感受到一丝明媚的阳光照耀着你； “晚霞”似乎能看到天空中那绚丽的色彩； “芬芳”好像散发出花的香味，看见“愁眉苦脸”这个词，就会想到一张哭丧的脸…… 汉字书法，是一门独特的艺术.古往今来，我国涌现了许多著名的书法家，有王羲之、柳公权、颜真卿等等.这一个个汉字，在他们的笔下，生发出无穷的魅力.各种各样的书法字体，有着不同的特点：篆书和隶书，给人一种古色古香的感觉.草书虽然潦草，却带给人一种奔放的感觉……欣赏这一个个书法作品，就好像在欣赏一幅幅不同风格的图画，带给人们不同的感觉. 这些有着独特性格的汉字，这些各具特点的书法作品，是我们每个中国人的骄傲.我爱你，汉字！我为你而骄傲！ 2. 汉字的故事选择一个写成作文,题目自拟 我和汉字的故事作文400字 每个人都离不开汉字，生活也离不来汉字。就是在幼儿园到五年级中，我与汉字发生很多奇妙的事情。 记得有一次，姑姑带着我去美容院化妆，我们边走边聊，聊得高兴，正聊得高兴的时候，“嘟嘟嘟 ”一辆车开过来，那车上写着洒水车。我连忙叫起来：“姑姑，姑姑，快看酒水车来了，它应该是给我们送酒来的吧，真好，可以喝酒了。”姑姑连忙说：“小曼，那是一辆洒水车，洒水车是给大地浇水的。那酒字和洒字只是一笔之差。” 就是在寒假中，我来到了超市买零食，不是我认错了字，而是写的人写错了字。我们先走着走着，看到了一个仓库，仓库的门上写着一副字，我情不自禁的读起来： “顾客止，咦，这时什么字啊？”我连忙问： “妈妈，那是什么字？ ”妈妈解释道： “那个字错了，它多了一点，它应该这么写‘步"。你懂了吧！ ”我点了点头。虽然我现在已经五年级，但是，我的错别字还是有。就比如：我写地球的球字的时候，经常会丢掉它的小帽子。还有拨电话的拨字和拔萝卜的拔字这两个字的读音也经常不准。还有那再接再厉的历字经常会写成鼓励的励字。从我小时候的牙牙学语到现在的五年级，我相？信自己再也不会因为那一笔一画而认错字了，写错字了。 这识字，也是我成长的足迹。 3. 关于汉字的作文 600字 像一个个活泼可爱的小精灵，跳动在方格纸上，谱出一曲曲动人的汉字之歌；像一条清澈见底的小渓，流过笔尖，顿时，一篇佳作跃然纸上。汉字，我们中华民族的汉字！ 汉字是我们生活中不可缺少的一部分，瞧！街头的广告牌上，眼前的书籍上？都有汉字的足迹。我爱读书，我爱写作，我更爱中国的汉字！如果没有汉字，这一切又从何谈起？ 从小，我就与汉字拉起了手，在那彩绘书上，汉字向我招手，在《格林童话》中，汉字拉着我的手，为我诉说一个个精彩的故事；在一本本科普知识上，汉字告诉我一个个世界奇观，对我讲述一个个科普知识，开扩我的眼界，为我的大脑“充电”。如今，我喜欢上了写作，汉字好像我的兵将，乖乖地听我调遣，构成一篇篇佳作，我爱你汉字！ 汉字那悠久的历史也让我着迷，从甲骨文到金文，从金文到小篆，隶书、草书，从草书到我们今天使用的楷书，行书、汉字每前进一步，都凝结着中华民族的心血，汉字是中华人民、是龙的传人凝聚的核心！ 每当看到熟悉的汉字，我赖以交流沟通的汉字，脑海里就会浮现着这样的句子，“中华汉字，生动形象。传播文明，盖世无双。连缀成句，顿挫抑扬。书法字体，各具特长？”这些片段在我脑海里久久回荡。 4. 关于汉字的作文 600字 汉字，是我们中国独有的一种文字，它历经了许许多多的年代，经过一次次的修改，成为了继承中华民族文明传统，使中华民族成为拥有诗词歌赋的民族的文明工具。可是，你知道这样拥有着高度文明的汉字是怎么诞生的吗？ 人类早期的时候，是没有文字的，这样过去了很久很久。但是在现实生活中，人们总要表达情感、事物、交换等感情与行动。于是，古人曾经发明并使用过“结绳记事”、“物语”，可都不方便表达与使用。像“结绳记事”，内容非常广泛，令人很难捉摸，而且当系错了结的时候，就很难再打开了；而“物语”呢，却又非常混杂，每个人都有不同的表达方式，用起“物语”来经常不能使另7a64e78988e69d8331333264656231一方很快地明白自己想表达的意思。因此，这两种方法都不怎么常用。 传说是仓颉创造了文字。相传他是在黄帝（距今已4000年）手下当官，他的官职是管理圈里牲口的数目、屯里食物的多少、每年祭祀的次数、部落人丁的增减等等。由于管理的事物相当多，仓颉一直在研究着让记事、表达变得简便的方法。有一天，仓颉参加集体狩猎时，几个老人为走哪条路而发生了争执。一个老人坚持要往东走，说东边有羚羊；一个老人要往北，说前边不远处有鹿群；另一个老人偏要往西，说西边有两只老虎，不能错失良机。仓颉很奇怪老人们是怎样判断出哪边有猎物的，老人们说，他们都是根据地上野兽的脚印判断出来的。仓颉听后，心中猛然一喜：既然一个脚印代表一种野兽，那我何不用符号来表示我所管的东西呢？他高兴地跑回家，开始创造各种符号来表示事物，果然，把事情管理得头头是道。 黄帝知道后，对仓颉大加赞赏，命令仓颉去各个部落传授这种方法。仓颉又在一位120多岁的老人的指点下，成功的推广开了这些符号的用法。后来，又经过反复推敲字义与征求大家的意见后，世界上最早的文字之一——汉字诞生了。 5. 【要写一个我与汉字的故事的作文400字】 中国的语言文字历史悠久，源远流长，我是炎黄子孙，我爱汉字. 在我眼中，汉字不是僵硬而无生命的符号.汉字有感情，有色彩，有气味.它不光神奇、有趣，还有着悠久的历史，还含有丰富的文化.每一个汉字都蕴藏着一个故事；每一个汉字都有一双明亮的眼睛，它观察、再现、描摹着这个世界；每一个汉字，都有着一对大大的耳朵，它能倾听、接纳、记录这一个美丽的世界；汉字还有铜牙利齿，向我们诉说着许许多多美丽而遥远的故事…… 是啊，学习汉字，实际上就是在走近中华民源运流长的历史，在触摸着两千多年前那跳动的脉搏.是汉字教会了我们学习，把我们引进了一个由神奇汉字创造的美丽境界中；是汉字让我们能够走近鲁迅、冰心、朱自清、 *** ，与他们对话，交谈；是汉字让我们知道王二小的勇敢，红军的长征艰难，黄继光用胸挡枪的无谓…… 正是有了方块字的诞生，这一切看似不能发生的事，但都成为了现实.只要你翻开书，过去的一幅幅画面、一个个故事中，不都展现你面前了吗？是啊，汉字是会说话地告诉我们做人的道理……这难道不是汉字的魅力吗？ 爱汉字，就是爱自己的祖国，我是炎黄子孙，我爱汉字.-。

同样是学生，你和别人差别怎么那么大呢，我真是别无他法了

图形选择决策树中柱形图可用于全面剖析数据展示

在介绍GS模型之前，我们有必要先来了解一下混合线性模型（Mixed Linear Model，MLM）。混合线性模型是一种方差分量模型，既然是线性模型，意味着各量之间的关系是线性的，可以应用叠加原理，即几个不同的输入量同时作用于系统的响应，等于几个输入量单独作用的响应之和（公式1）。 既然是混合效应模型，则既含有固定效应，又含有随机效应。所谓固定效应是指所有可能出现的等级或水平是已知且能观察的，如性别、年龄、品种等。所谓随机效应是指随机从总体中抽取样本时可能出现的水平，是不确定的，如个体加性效应、母体效应等（公式2）。 式中 y 为观测值向量； β 为固定效应向量； μ 为随机效应向量，服从均值向量为0、方差协方差矩阵为G的正态分布 μ ~ N(0,G) ； X 为固定效应的关联矩阵； Z 为随机效应的关联矩阵；U0001d486为随机误差向量，其元素不必为独立同分布，即 U0001d486 ~ N(0,R) 。同时假定 Cov(G,R)=0 ，即G与R间无相关关系， y 的方差协方差矩阵变为 Var(y)=ZGZ+R 。若 Zμ 不存在，则为固定效应模型。若 Xβ 不存在，则为随机效应模型。 在传统的线性模型中，除线性关系外，响应变量还有正态性、独立性和方差齐性的假定。混合线性模型既保留了传统线性模型中的表型 正态性 分布假定条件，又对独立性和方差齐性不作要求，从而扩大了适用范围，目前已广泛应用于基因组选择。 很早以前C.R.Henderson就在理论上提出了最佳线性无偏预测（Best Linear Unbiased Prediction，BLUP）的统计方法，但由于计算技术滞后限制了应用。直到上世纪70年代中期，计算机技术的发展为BLUP在育种中的应用提供了可能。BLUP结合了最小二乘法的优点，在协方差矩阵已知的情况下，BLUP是分析动植物育种目标性状理想的方法，其名称含义如下： 在混合线性模型中，BLUP是对随机效应中随机因子的预测，BLUE（Best Linear Unbiased Estimation）则是对固定效应中的固定因子的估算。在同一个方程组中既能对固定效应进行估计，又能对随机遗传效应进行预测。 BLUP方法最初应用在动物育种上。传统的动物模型是基于系谱信息构建的亲缘关系矩阵（又称A矩阵）来求解混合模型方程组（Mixed Model Equations，MME）的，因此称之ABLUP。Henderson提出的MME如下所示： 式中X为固定效应矩阵，Z为随机效应矩阵，Y为观测值矩阵。其中R和G： 其中A为亲缘关系矩阵，因此可转化公式为： 进一步可转化为： 式中， X、Y、Z 矩阵均已知，亲缘关系逆矩阵A -1 可计算得到，k值计算如下： 通过求解方程组，计算残差和加性方差的方差组分，即可得到固定因子效应值 (BLUE)和随机因子效应值 (BLUP)。 作为传统BLUP方法，ABLUP完全基于系谱信息来构建亲缘关系矩阵，进而求得育种值，此方法在早期动物育种中应用较多，现在已基本不单独使用。 VanRaden于2008年提出了基于G矩阵的GBLUP（Genomic Best Linear unbiased prediction）方法，G矩阵由所有SNP标记构建，公式如下： 式中 p i 表示位点i的最小等位基因频率，Z表示个体基因型矩阵。 GBLUP通过构建基因组关系矩阵G代替基于系谱信息构建的亲缘关系矩阵A，进而直接估算个体育种值。 GBLUP求解过程同传统BLUP方法，仅仅在G矩阵构建不同。除了VanRaden的基因组关系构建G矩阵外，还有其他G矩阵构建方法，但应用最多的还是VanRaden提出的方法。如Yang等提出的按权重计算G矩阵： Goddard等提出的基于系谱A矩阵计算G矩阵： 目前GBLUP已经广泛应用于动植物育种中，并且因为它的高效、稳健等优点，现在仍饱受青睐。GBLUP假设所有标记对G矩阵具有相同的效应，而在实际基因组范围中只有少量标记具有主效应，大部分标记效应较小，因此GBLUP仍有很大的改进空间。 在动物育种中，由于各种各样的原因导致大量具有系谱记录和表型信息的个体没有基因型，单步法GBLUP（single-step GBLUP，ssGBLUP）就是解决育种群体中无基因型个体和有基因型个体的基因组育种值估计问题。 ssGBLUP将传统BLUP和GBLUP结合起来，即把基于系谱信息的亲缘关系矩阵A和基因组关系矩阵G进行整合，建立新的关系矩阵H，达到同时估计有基因型和无基因型个体的育种值。 H矩阵构建方法： 式中 A、G 分别为A矩阵和G矩阵，下标1、2分别为无基因型个体和有基因型个体。由于G为奇异矩阵时无法求逆，VanRaden又提出将G定义为 G w = (1-w)G + wA 22 ，则H逆矩阵可转化为： 式中w为加权因子，即多基因遗传效应所占比例。 构建H矩阵后，其求解MME过程也是与传统BLUP一样： ssBLUP由于基因分型个体同时含有系谱记录和表型数据，相对于GBLUP往往具有更高的准确性。该方法已成为当前动物育种中最常用的动物模型之一。在植物育种中，往往缺乏较全面的系谱信息，群体中个体的基因型也容易被测定，因此没有推广开来。 如果把GBLUP中构建协变量的个体亲缘关系矩阵换成SNP标记构成的关系矩阵，构建模型，然后对个体进行预测，这就是RRBLUP（Ridge Regression Best Linear Unbiased Prediction）的思路。 为什么不直接用最小二乘法？最小二乘法将标记效应假定为 固定效应 ，分段对所有SNP进行回归，然后将每段中显著的SNP效应相加得到个体基因组育种值。该方法只考虑了少数显著SNP的效应，很容易导致多重共线性和过拟合。 RRBLUP是一种改良的最小二乘法，它能估计出所有SNP的效应值。该方法将标记效应假定为 随机效应 且服从正态分布，利用线性混合模型估算每个标记的效应值，然后将每个标记效应相加即得到个体估计育种值。 一般而言，基因型数据中标记数目远大于样本数（p>>n）。RRBLUP因为是以标记为单位进行计算的，其运行时间相比GBLUP更长，准确性相当。（ PS ：这个情况在各个国家慢慢改变，尤其美国，已经有超过4百万牛的芯片数据，所以其可能是以后的发展方向之一） GBLUP是直接法的代表，它把个体作为随机效应，参考群体和预测群体遗传信息构建的亲缘关系矩阵作为方差协方差矩阵，通过迭代法估计方差组分，进而求解混合模型获取待预测个体的估计育种值。RRBLUP是间接法的代表，它首先计算每个标记效应值，再对效应值进行累加，进而求得育种值。下图比较了两类方法的异同： 直接法估计 ，间接法估计标记效应之和 M 。当K=M"M且标记效应g服从独立正态分布（如上图所示）时，两种方法估计的育种值是一样的，即 = M 。 基于BLUP理论的基因组选择方法假定所有标记都具有相同的遗传方差，而实际上在全基因组范围内只有少数SNP有效应，且与影响性状的QTL连锁，大多数SNP是无效应的。当我们将标记效应的方差假定为某种先验分布时，模型变成了贝叶斯方法。常见的贝叶斯方法也是Meuwissen提出来的（就是提出GS的那个人），主要有BayesA、BayesB、BayesC、Bayesian Lasso等。 BayesA假设每个SNP都有效应且服从正态分布，效应方差服从尺度逆卡方分布。BayesA方法事先假定了两个与遗传相关的参数，自由度v和尺度参数S。它将Gibbs抽样引入到马尔科夫链蒙特卡洛理论（MCMC）中来计算标记效应。 BayesB假设少数SNP有效应，且效应方差服从服从逆卡方分布，大多数SNP无效应（符合全基因组实际情况）。BayesB方法的标记效应方差的先验分布使用混合分布，难以构建标记效应和方差各自的完全条件后验分布，因此BayesB使用Gibbs和MH（Metropolis-Hastings）抽样对标记效应和方差进行联合抽样。 BayesB方法在运算过程中引入一个参数π。假定标记效应方差为0的概率为π，服从逆卡方分布的概率为1-π，当π为1时，所有SNP都有效应，即和BayesA等价。当遗传变异受少数具有较大影响的QTL控制时，BayesB方法准确性较高。 BayesB中的参数π是人为设定的，会对结果带来主观影响。BayesC、BayesCπ、BayesDπ等方法对BayesB进行了优化。BayesC方法将π作为未知参数，假定其服从U(0,1)的均匀分布，并假设有效应的SNP的效应方差不同。BayesCπ方法在BayesC的基础上假设SNP效应方差相同，并用Gibbs抽样进行求解。BayesDπ方法对未知参数π和尺度参数S进行计算，假设S的先验分布和后验分布均服从(1,1)分布，可直接从后验分布中进行抽样。 下图较为形象地说明了不同方法的标记效应方差分布： Bayesian Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）假设标记效应方差服从指数分布的正态分布，即拉普拉斯（Laplace）分布。其与BayesA的区别在于标记效应服从的分布不同，BayesA假设标记效应服从正态分布。Laplace分布可允许极大值或极小值以更大概率出现。 从以上各类贝叶斯方法可看出，贝叶斯方法的重点和难点在于如何对超参的先验分布进行合理的假设。 Bayes模型相比于BLUP方法往往具有更多的待估参数，在提高预测准确度的同时带来了更大的计算量。MCMC需要数万次的迭代，每一次迭代需要重估所有标记效应值，该过程连续且不可并行，需消耗大量的计算时间，限制了其在时效性需求较强的动植物育种实践中的应用。 为提高运算速度和准确度，很多学者对Bayes方法中的先验假设和参数进行优化，提出了fastBayesA、BayesSSVS、fBayesB、emBayesR、EBL、BayesRS、BayesTA等。但目前最常用的Bayes类方法还是上述的几种。 各种模型的预测准确度较大程度的取决于其模型假设是否适合所预测表型的遗传构建。一般而言，调参后贝叶斯方法的准确性比BLUP类方法要略高，但运算速度和鲁棒性不如BLUP。因此，我们应根据自身需求权衡利弊进行合理选择。（ PS ：在动物育种中，实践生产中使用的为BLUP方法） 除了基于BLUP和Bayes理论的参数求解方法外，基因组选择还有半参数（如RKHS，见下篇）和非参数，如机器学习（Machine Learning, ML）等方法。机器学习是人工智能的一个分支，其重点是通过将高度灵活的算法应用于观察到的个体（ 标记的数据 ）的已知属性（ 特征 ）和结果来预测未观察到的个体（ 未标记的数据 ）的结果。结果可以是连续的，分类的或二元的。在动植物育种中， 标记的数据 对应于具有基因型和表型的训练群体，而 未标记的数据 对应于测试群体，用于预测的 特征 是SNP基因型。 相比于传统统计方法，机器学习方法具有诸多优点： 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是典型的非参数方法，属于监督学习方法。它既可解决分类问题，又可用于回归分析。SVM基于结构风险最小化原则，兼顾了模型拟合和训练样本的复杂性，尤其是当我们对自己的群体数据不够了解时，SVM或许是基因组预测的备选方法。 SVM的基本思想是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。在支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）中，通常使用近似误差来代替像SVM中那样的最佳分离超平面和支持向量之间的余量。假设ε为不敏感区域的线性损失函数，当测量值和预测值小于ε时，误差等于零。SVR的目标就是同时最小化经验风险和权重的平方范数。也就是说，通过最小化经验风险来估计超平面。 下图1比较了SVM中回归（图A）和分类（图B）的差别。式中ξ和ξ*为松弛变量，C为用户定义的常数，W为权重向量范数，u03d5表示特征空间映射。 当SVM用于预测分析时，高维度的大型数据集会给计算带来极大的复杂性，核函数的应用能大大简化内积，从而解决维数灾难。因此，核函数的选择（需要考虑训练样本的分布特点）是SVM预测的关键。目前最常用的核函数有：线性核函数、高斯核函数（RBF）和多项式核函数等。其中， RBF具有广泛的适应性，能够应用于训练样本（具有适当宽度参数）的任何分布。尽管有时会导致过拟合问题，但它仍是使用最广泛的核函数。 集成学习（Ensemble Learning）也是机器学习中最常见的算法之一。它通过一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合，从而获得比单个学习器更好的效果。通俗地说，就是一堆弱学习器组合成一个强学习器。在GS领域，随机森林（Random Forest，RF）和梯度提升机（Gradient Boosting Machine，GBM）是应用较多的两种集成学习算法。 RF是一种基于决策树的集成方法，也就是包含了多个决策树的分类器。在基因组预测中，RF同SVM一样，既可用做分类模型，也可用做回归模型。用于分类时，注意需要事先将群体中个体按表型值的高低进行划分。RF算法可分为以下几个步骤： 最后，RF会结合分类树或回归树的输出进行预测。在分类中，通过计算投票数（通常使用每个决策树一票）并分配投票数最高的类别来预测未观察到的类别。在回归中，通过对ntree输出进行求平均。 有两个影响RF模型结果的重要因素：一是每个节点随机取样的协变量数量（mtry，即SNP数目）。构建回归树时，mtry默认为p/3（p是构建树的预测数量），构建分类树时，mtry为[图片上传失败...(image-10f518-1612450396027)] ；二是决策树的数量。很多研究表明树并非越多越好，而且构树也是非常耗时的。在GS应用于植物育种中，通常将RF的ntree设置在500-1000之间。 当GBM基于决策树时，就是梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT），和RF一样，也是包含了多个决策树。但两者又有很多不同，最大的区别在于RF是基于bagging算法，也就是说它将多个结果进行投票或简单计算均值选出最终结果。而GBDT是基于boosting算法，它通过迭代的每一步构建弱学习器来弥补原模型的不足。GBM通过设置不同的损失函数来处理各类学习任务。 虽然已经有不少研究尝试了将多种经典机器学习算法应用于基因组预测中，但提升的准确性仍然有限，而且比较耗时。在无数的机器学习算法中，没有一种方法能够普遍地提高预测性，不同的应用程序及其最优方法和参数是不同的。相比于经典的机器学习算法，深度学习（Deep Learning，DL）或许是未来应用于基因组预测更好的选择。 传统的机器学习算法如SVM，一般是浅层模型。而深度学习除了输入和输出层，还含有多个隐藏层，模型结构的深度说明了它名字的含义。DL的实质是通过构建具有很多隐藏层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。DL算法的建模过程可简单分为以下三步： 在GS领域，研究较多的DL算法，包括多层感知器（Multi-layer Perceptron，MPL）、卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）等。 MLP是一种前馈人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）模型，它将输入的多个数据集映射到单一的输出数据集上。MLP包括至少一个隐藏层，如下图2中所示，除了一个输入层和一个输出层以外，还包括了4个隐藏层，每一层都与前一层的节点相连，并赋予不同权重（w），最后通过激活函数转化，将输入映射到输出端。 CNN是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，通常具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。CNN的隐藏层中包含卷积层（Convolutional layer）、池化层（Pooling layer）和全连接层（Fully-connected layer）三类，每一类都有不同的功能，比如卷积层的功能主要是对输入数据进行特征提取，池化层对卷积层特征提取后输出的特征图进行特征选择和信息过滤，而全连接层类似于ANN中的隐藏层，一般位于CNN隐藏层的最末端，并且只向全连接层传递信号。CNN结构如下图3所示。 需要注意的是，深度学习不是万能的。使用DL的前提是必须具有足够大和质量好的训练数据集，而且根据GS在动植物方面的研究表明，一些DL算法和传统的基因组预测方法相比，并没有明显的优势。不过有一致的证据表明， DL算法能更有效地捕获非线性模式。因此，DL能够根据不同来源的数据通过集成GS传统模型来进行辅助育种。总之，面对将来海量的育种数据，DL的应用将显得越来越重要。 以上是GS中常见的预测模型，不同分类方式可能会有所区别。这里再简单介绍一下上述未提及到但比较重要的方法，其中一些是上述三类方法的拓展。 再生核希尔伯特空间（Reproducing Kernel Hilbert Space，RKHS）是一种典型的半参数方法。它使用高斯核函数来拟合以下模型： 式中α是均值为0、协方差矩阵为 K h σ α 2 的多变量正态分布； ε ~ N(0,I n σ 2 ) ； K h 是代表个体相关性的核函数，等式中 d ij 是个体i和j根据基因型计算的欧氏距离的平方，平滑参数h定义为 d ij 均值的一半。 RKHS模型可采用贝叶斯框架的Gibbs抽样器，或者混合线性模型来求解。 GBLUP仍然是动植物育种中广泛应用的方法，它假定所有标记都具有相同的效应。但在实际情况中，任何与目标性状无关的标记用来估计亲缘关系矩阵都会稀释QTL的作用。很多研究对其进行改进，主要有几种思路： 沿用以上的思路，sBLUP(Settlement of Kinship Under Progressively Exclusive Relationship BLUP, SUPER BLUP)方法将TABLUP进一步细化为少数基因控制的性状，这样基因型关系矩阵的构建仅仅使用了与性状关联的标记。 如果要在亲缘关系矩阵中考虑群体结构带来的影响，可根据个体遗传关系的相似性将其分组，然后将压缩后的组别当做协变量，替换掉原来的个体，而组内个体的亲缘关系都是一样的。因此在构建基因组关系矩阵时，可用组别的遗传效应值来代替个体的值，用个体对应的组来进行预测，这就是cBLUP（Compressed BLUP）。 以上思路都提到了将已验证和新发现的位点整合到模型中，这些位点从何而来？最常见来源自然是全基因组关联分析（Genome Wide Association Study, GWAS）。GS和GWAS有着天然的联系，将GWAS的显著关联位点考虑进GS中，直接的好处是能维持多世代的预测能力，间接的好处是能增加已验证突变的数量。 下图比较了GWAS辅助基因组预测的各类方法比较。a表示分子标记辅助选择方法（MAS），只利用了少数几个主效位点；b表示经典GS方法，利用了全部标记，且标记效应相同；c对标记按权重分配；d将显著关联标记视为固定效应；e将显著关联标记视为另一个随机效应（有其自身的kernel derived）；f将染色体划分为片段，每个片段构建的G矩阵分配为不同的随机效应。 GWAS辅助基因组预测的结果会比较复杂，单纯地考虑将关联信号纳入模型不一定都能提高准确性，具体表现应该和性状的遗传构建有关。 GS对遗传效应的估计有两种不同的策略。一是关注估计育种值，将加性效应从父母传递给子代。而非加性效应（如显性和上位性效应）与特定基因型相关，不能直接遗传。当估计方差组分时，非加性效应通常和随机的环境效应一起被当成噪音处理。另一种策略同时关注加性和非加性效应，通常用于杂种优势的探索。杂交优势一般认为是显性和上位性效应的结果，因此，如果非加性效应很明显，而你恰好将它们忽略了，遗传估计将会产生偏差。 杂种优势利用是植物育种，尤其是水稻、玉米等主粮作物的重要研究课题。将非加性遗传效应考虑进GS模型进行杂交种预测，也是当前基因组预测在作物育种中研究的热点之一。 当然，杂种优势效应的组成也是随性状而变化的，不同性状的基因组预测需要与鉴定杂优QTL位点结合起来。由于一般配合力GCA（加性效应的反映）和特殊配合力SCA（非加性效应的反映）可能来自不同遗传效应，所以预测杂交种F 1 应该分别考虑GCA和SCA。GCA模型可以基于GBLUP，重点在基因型亲缘关系矩阵构建。SCA模型有两种方法：一是将杂优SNP位点的Panel作为固定效应整合进GBLUP模型中；二是使用非线性模型，如贝叶斯和机器学习方法。据报道，对于加性模型的中低遗传力性状，机器学习和一般统计模型比较一致。但在非加性模型中，机器学习方法表现更优。 传统的GS模型往往只针对单个环境中的单个表型性状，忽略了实际情况中多性状间或多环境间的相互关系。一些研究通过对多个性状或多个环境同时进行建模，也能提高基因组预测的准确性。以多性状（Multi-trait，MT）模型为例，多变量模型（Multivariate model，MV）可用如下公式表示： 式中 y = [y 1 T ,y 2 T ,…,y s T ] T ; b = [b 1 T ,b 2 T ,…,b s T ] T ; a = [a 1 T ,a 2 T ,…,a s T ] T ; ε = [ε 1 T ,ε 2 T ,…,ε s T ] T ，s表示s个性状。非遗传效应b作为固定效应，加性效应a和残差ε作为随机效应，并服从多变量正态分布： a ~ N(0,G a0 u2a02 Gσ a 2 ) ，ε ~ N(0,R ε u2a02 I m σ ε 2 ) ，其中G为G矩阵，u2a02为克罗内克矩阵乘积，m为表型观测值数，I m 为m×m单位矩阵，X和Z a 分别为固定效应和随机加性效应关联矩阵。G a0 和R ε 的加性效应协方差矩阵可表示为： 式中σ ai 2 和 σ εi 2 分别是第i个性状的加性和残余方差。ρ aij 和ρ ij 分别是第i与j性状相关性的加性和残余方差。 多性状选择一般用于性状间共有某种程度的遗传构建，即在遗传上是相关的。尤其适用于对低遗传力性状（伴随高遗传力性状相关）或者难以测量的性状。 农作物的环境条件不如动物容易控制，而且大部分性状都是数量性状，很容易受到环境影响。多环境（Multi-environment，ME）试验发挥了重要作用，基因型与环境互作（Genotype by E nvironment，G × E）效应也是当前基因组选择关注的焦点。 除了GBLUP，多变量模型也可基于贝叶斯框架的线性回归，或者基于非线性的机器学习方法。 我们知道，基因经过转录翻译以及一系列调控后才能最终体现在表型特征上，它只能在一定程度上反映表型事件发生的潜力。随着多组学技术的发展，整合多组学数据用于基因组预测也是目前GS研究的一个重要方向。 在植物育种中，除基因组外，转录组学和代谢组学是当前GS研究相对较多的两个组学。转录组将基因表达量与性状进行关联预测，代谢组则将调控表型的小分子含量与性状进行关联预测，对于某些特定的性状而言，可能会提高预测能力。最好的方法是将各个组学的数据共同整合进模型，但这样会大大增加模型的复杂度。 表型测定的准确性直接影响模型的构建。对于一些复杂性状，单凭肉眼观察记录显然已不可取，而且表型调查费时费力，成本很高。因此，高通量表型组也是GS发展的重要方向。表型的范畴非常之广，当个体性状不可简单测量时，我们也可采用多组学数据，如蛋白组、代谢组等数据来替代。 考虑到成本效益问题，多组学技术在动植物育种中仍处于研究阶段，但代表了未来的应用方向。

在介绍GS模型之前，我们有必要先来了解一下混合线性模型（Mixed Linear Model，MLM）。混合线性模型是一种方差分量模型，既然是线性模型，意味着各量之间的关系是线性的，可以应用叠加原理，即几个不同的输入量同时作用于系统的响应，等于几个输入量单独作用的响应之和（公式1）。 U0001d49a= Xβ + e =U0001d483 U0001d7ce +U0001d483 1 U0001d499 1 +U0001d483 2 U0001d499 2 +u22ef+U0001d483 U0001d48c U0001d499 U0001d48c +U0001d486 （公式1） 式中U0001d49a表示响应变量的测量值向量， X 为固定效应自变量的设计矩阵， β 是与 X 对应的固定效应参数向量；U0001d483 U0001d7ce 、U0001d483 1 、u22ef、U0001d483 U0001d48c 是未知参数；U0001d499 U0001d7ce 、U0001d499 1 、u22ef、U0001d499 U0001d48c 是影响各因素的观察值；U0001d486是残差。同时需要满足条件： E(y)=Xβ，Var(y)=σ 2 I， y 服从正态分布。 既然是混合效应模型，则既含有固定效应，又含有随机效应。所谓固定效应是指所有可能出现的等级或水平是已知且能观察的，如性别、年龄、品种等。所谓随机效应是指随机从总体中抽取样本时可能出现的水平，是不确定的，如个体加性效应、母体效应等（公式2）。 y = Xβ + Zμ +U0001d486 （公式2） 式中 y 为观测值向量； β 为固定效应向量； μ 为随机效应向量，服从均值向量为0、方差协方差矩阵为G的正态分布 μ ~ N(0,G) ； X 为固定效应的关联矩阵； Z 为随机效应的关联矩阵；U0001d486为随机误差向量，其元素不必为独立同分布，即 U0001d486 ~ N(0,R) 。同时假定 Cov(G,R)=0 ，即G与R间无相关关系， y 的方差协方差矩阵变为 Var(y)=ZGZ+R 。若 Zμ 不存在，则为固定效应模型。若 Xβ 不存在，则为随机效应模型。 在传统的线性模型中，除线性关系外，响应变量还有正态性、独立性和方差齐性的假定。混合线性模型既保留了传统线性模型中的正态性假定条件，又对独立性和方差齐性不作要求，从而扩大了适用范围，目前已广泛应用于基因组选择。 很早以前C.R.Henderson就在理论上提出了最佳线性无偏预测（Best Linear Unbiased Prediction，BLUP）的统计方法，但由于计算技术滞后限制了应用。直到上世纪70年代中期，计算机技术的发展为BLUP在育种中的应用提供了可能。BLUP结合了最小二乘法的优点，在协方差矩阵已知的情况下，BLUP是分析动植物育种目标性状理想的方法，其名称含义如下： 在混合线性模型中，BLUP是对随机效应中随机因子的预测，BLUE（Best Linear Unbiased Estimation）则是对固定效应中的固定因子的估算。在同一个方程组中既能对固定效应进行估计，又能对随机遗传效应进行预测。 BLUP方法最初应用在动物育种上。传统的动物模型是基于系谱信息构建的亲缘关系矩阵（又称A矩阵）来求解混合模型方程组（Mixed Model Equations，MME）的，因此称之ABLUP。Henderson提出的MME如下所示： 式中X为固定效应矩阵，Z为随机效应矩阵，Y为观测值矩阵。其中R和G： 其中A为亲缘关系矩阵，因此可转化公式为： 进一步可转化为： 通过求解方程组，计算残差和加性方差的方差组分，即可得到固定因子效应值 (BLUE)和随机因子效应值 (BLUP)。 作为传统BLUP方法，ABLUP完全基于系谱信息来构建亲缘关系矩阵，进而求得育种值，此方法在早期动物育种中应用较多，现在已基本不单独使用。 VanRaden于2008年提出了基于G矩阵的GBLUP（Genomic Best Linear unbiased prediction）方法，G矩阵由所有SNP标记构建，公式如下： GBLUP通过构建基因组关系矩阵G代替基于系谱信息构建的亲缘关系矩阵A，进而直接估算个体育种值。 GBLUP求解过程同传统BLUP方法，仅仅在G矩阵构建不同。除了VanRaden的基因组关系构建G矩阵外，还有其他G矩阵构建方法，但应用最多的还是VanRaden提出的方法。如Yang等提出的按权重计算G矩阵： Goddard等提出的基于系谱A矩阵计算G矩阵： 目前GBLUP已经广泛应用于动植物育种中，并且因为它的高效、稳健等优点，现在仍饱受青睐。GBLUP假设所有标记对G矩阵具有相同的效应，而在实际基因组范围中只有少量标记具有主效应，大部分标记效应较小，因此GBLUP仍有很大的改进空间。 在动物育种中，由于各种各样的原因导致大量具有系谱记录和表型信息的个体没有基因型，单步法GBLUP（single-step GBLUP，ssGBLUP）就是解决育种群体中无基因型个体和有基因型个体的基因组育种值估计问题。 ssGBLUP将传统BLUP和GBLUP结合起来，即把基于系谱信息的亲缘关系矩阵A和基因组关系矩阵G进行整合，建立新的关系矩阵H，达到同时估计有基因型和无基因型个体的育种值。 H矩阵构建方法： 式中w为加权因子，即多基因遗传效应所占比例。 构建H矩阵后，其求解MME过程也是与传统BLUP一样： ssBLUP由于基因分型个体同时含有系谱记录和表型数据，相对于GBLUP往往具有更高的准确性。该方法已成为当前动物育种中最常用的动物模型之一。在植物育种中，往往缺乏较全面的系谱信息，群体中个体的基因型也容易被测定，因此没有推广开来。 如果把GBLUP中构建协变量的个体亲缘关系矩阵换成SNP标记构成的关系矩阵，构建模型，然后对个体进行预测，这就是RRBLUP（Ridge Regression Best Linear Unbiased Prediction）的思路。 为什么不直接用最小二乘法？最小二乘法将标记效应假定为 固定效应 ，分段对所有SNP进行回归，然后将每段中显著的SNP效应相加得到个体基因组育种值。该方法只考虑了少数显著SNP的效应，很容易导致多重共线性和过拟合。 RRBLUP是一种改良的最小二乘法，它能估计出所有SNP的效应值。该方法将标记效应假定为 随机效应 且服从正态分布，利用线性混合模型估算每个标记的效应值，然后将每个标记效应相加即得到个体估计育种值。 一般而言，基因型数据中标记数目远大于样本数（p>>n）。RRBLUP因为是以标记为单位进行计算的，其运行时间相比GBLUP更长，准确性相当。 GBLUP是直接法的代表，它把个体作为随机效应，参考群体和预测群体遗传信息构建的亲缘关系矩阵作为方差协方差矩阵，通过迭代法估计方差组分，进而求解混合模型获取待预测个体的估计育种值。RRBLUP是间接法的代表，它首先计算每个标记效应值，再对效应值进行累加，进而求得育种值。下图比较了两类方法的异同： 直接法估计 ，间接法估计标记效应之和 M 。当K=M"M且标记效应g服从独立正态分布（如上图所示）时，两种方法估计的育种值是一样的，即 = M 。 基于BLUP理论的基因组选择方法假定所有标记都具有相同的遗传方差，而实际上在全基因组范围内只有少数SNP有效应，且与影响性状的QTL连锁，大多数SNP是无效应的。当我们将标记效应的方差假定为某种先验分布时，模型变成了贝叶斯方法。常见的贝叶斯方法也是Meuwissen提出来的（就是提出GS的那个人），主要有BayesA、BayesB、BayesC、Bayesian Lasso等。 BayesA假设每个SNP都有效应且服从正态分布，效应方差服从尺度逆卡方分布。BayesA方法事先假定了两个与遗传相关的参数，自由度v和尺度参数S。它将Gibbs抽样引入到马尔科夫链蒙特卡洛理论（MCMC）中来计算标记效应。 BayesB假设少数SNP有效应，且效应方差服从服从逆卡方分布，大多数SNP无效应（符合全基因组实际情况）。BayesB方法的标记效应方差的先验分布使用混合分布，难以构建标记效应和方差各自的完全条件后验分布，因此BayesB使用Gibbs和MH（Metropolis-Hastings）抽样对标记效应和方差进行联合抽样。 BayesB方法在运算过程中引入一个参数π。假定标记效应方差为0的概率为π，服从逆卡方分布的概率为1-π，当π为1时，所有SNP都有效应，即和BayesA等价。当遗传变异受少数具有较大影响的QTL控制时，BayesB方法准确性较高。 BayesB中的参数π是人为设定的，会对结果带来主观影响。BayesC、BayesCπ、BayesDπ等方法对BayesB进行了优化。BayesC方法将π作为未知参数，假定其服从U(0,1)的均匀分布，并假设有效应的SNP的效应方差不同。BayesCπ方法在BayesC的基础上假设SNP效应方差相同，并用Gibbs抽样进行求解。BayesDπ方法对未知参数π和尺度参数S进行计算，假设S的先验分布和后验分布均服从(1,1)分布，可直接从后验分布中进行抽样。 下图较为形象地说明了不同方法的标记效应方差分布： Bayesian Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）假设标记效应方差服从指数分布的正态分布，即拉普拉斯（Laplace）分布。其与BayesA的区别在于标记效应服从的分布不同，BayesA假设标记效应服从正态分布。Laplace分布可允许极大值或极小值以更大概率出现。 从以上各类贝叶斯方法可看出，贝叶斯方法的重点和难点在于如何对超参的先验分布进行合理的假设。 Bayes模型相比于BLUP方法往往具有更多的待估参数，在提高预测准确度的同时带来了更大的计算量。MCMC需要数万次的迭代，每一次迭代需要重估所有标记效应值，该过程连续且不可并行，需消耗大量的计算时间，限制了其在时效性需求较强的动植物育种实践中的应用。 为提高运算速度和准确度，很多学者对Bayes方法中的先验假设和参数进行优化，提出了fastBayesA、BayesSSVS、fBayesB、emBayesR、EBL、BayesRS、BayesTA等。但目前最常用的Bayes类方法还是上述的几种。 各种模型的预测准确度较大程度的取决于其模型假设是否适合所预测表型的遗传构建。一般而言，调参后贝叶斯方法的准确性比BLUP类方法要略高，但运算速度和鲁棒性不如BLUP。因此，我们应根据自身需求权衡利弊进行合理选择。 除了基于BLUP和Bayes理论的参数求解方法外，基因组选择还有半参数（如RKHS，见下篇）和非参数，如机器学习（Machine Learning, ML）等方法。机器学习是人工智能的一个分支，其重点是通过将高度灵活的算法应用于观察到的个体（ 标记的数据 ）的已知属性（ 特征 ）和结果来预测未观察到的个体（ 未标记的数据 ）的结果。结果可以是连续的，分类的或二元的。在动植物育种中， 标记的数据 对应于具有基因型和表型的训练群体，而 未标记的数据 对应于测试群体，用于预测的 特征 是SNP基因型。 相比于传统统计方法，机器学习方法具有诸多优点： 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是典型的非参数方法，属于监督学习方法。它既可解决分类问题，又可用于回归分析。SVM基于结构风险最小化原则，兼顾了模型拟合和训练样本的复杂性，尤其是当我们对自己的群体数据不够了解时，SVM或许是基因组预测的备选方法。 SVM的基本思想是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。在支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）中，通常使用近似误差来代替像SVM中那样的最佳分离超平面和支持向量之间的余量。假设ε为不敏感区域的线性损失函数，当测量值和预测值小于ε时，误差等于零。SVR的目标就是同时最小化经验风险和权重的平方范数。也就是说，通过最小化经验风险来估计超平面。 下图1比较了SVM中回归（图A）和分类（图B）的差别。式中ξ和ξ*为松弛变量，C为用户定义的常数，W为权重向量范数，u03d5表示特征空间映射。 当SVM用于预测分析时，高维度的大型数据集会给计算带来极大的复杂性，核函数的应用能大大简化内积，从而解决维数灾难。因此，核函数的选择（需要考虑训练样本的分布特点）是SVM预测的关键。目前最常用的核函数有：线性核函数、高斯核函数（RBF）和多项式核函数等。其中， RBF具有广泛的适应性，能够应用于训练样本（具有适当宽度参数）的任何分布。尽管有时会导致过拟合问题，但它仍是使用最广泛的核函数。 集成学习（Ensemble Learning）也是机器学习中最常见的算法之一。它通过一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合，从而获得比单个学习器更好的效果。通俗地说，就是一堆弱学习器组合成一个强学习器。在GS领域，随机森林（Random Forest，RF）和梯度提升机（Gradient Boosting Machine，GBM）是应用较多的两种集成学习算法。 RF是一种基于决策树的集成方法，也就是包含了多个决策树的分类器。在基因组预测中，RF同SVM一样，既可用做分类模型，也可用做回归模型。用于分类时，注意需要事先将群体中个体按表型值的高低进行划分。RF算法可分为以下几个步骤： 最后，RF会结合分类树或回归树的输出进行预测。在分类中，通过计算投票数（通常使用每个决策树一票）并分配投票数最高的类别来预测未观察到的类别。在回归中，通过对ntree输出进行求平均。 有两个影响RF模型结果的重要因素：一是每个节点随机取样的协变量数量（mtry，即SNP数目）。构建回归树时，mtry默认为p/3（p是构建树的预测数量），构建分类树时，mtry为[图片上传失败...(image-10f518-1612450396027)] ；二是决策树的数量。很多研究表明树并非越多越好，而且构树也是非常耗时的。在GS应用于植物育种中，通常将RF的ntree设置在500-1000之间。 当GBM基于决策树时，就是梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT），和RF一样，也是包含了多个决策树。但两者又有很多不同，最大的区别在于RF是基于bagging算法，也就是说它将多个结果进行投票或简单计算均值选出最终结果。而GBDT是基于boosting算法，它通过迭代的每一步构建弱学习器来弥补原模型的不足。GBM通过设置不同的损失函数来处理各类学习任务。 虽然已经有不少研究尝试了将多种经典机器学习算法应用于基因组预测中，但提升的准确性仍然有限，而且比较耗时。在无数的机器学习算法中，没有一种方法能够普遍地提高预测性，不同的应用程序及其最优方法和参数是不同的。相比于经典的机器学习算法，深度学习（Deep Learning，DL）或许是未来应用于基因组预测更好的选择。 传统的机器学习算法如SVM，一般是浅层模型。而深度学习除了输入和输出层，还含有多个隐藏层，模型结构的深度说明了它名字的含义。DL的实质是通过构建具有很多隐藏层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。DL算法的建模过程可简单分为以下三步： 在GS领域，研究较多的DL算法，包括多层感知器（Multi-layer Perceptron，MPL）、卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）等。 MLP是一种前馈人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）模型，它将输入的多个数据集映射到单一的输出数据集上。MLP包括至少一个隐藏层，如下图2中所示，除了一个输入层和一个输出层以外，还包括了4个隐藏层，每一层都与前一层的节点相连，并赋予不同权重（w），最后通过激活函数转化，将输入映射到输出端。 CNN是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，通常具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。CNN的隐藏层中包含卷积层（Convolutional layer）、池化层（Pooling layer）和全连接层（Fully-connected layer）三类，每一类都有不同的功能，比如卷积层的功能主要是对输入数据进行特征提取，池化层对卷积层特征提取后输出的特征图进行特征选择和信息过滤，而全连接层类似于ANN中的隐藏层，一般位于CNN隐藏层的最末端，并且只向全连接层传递信号。CNN结构如下图3所示。 需要注意的是，深度学习不是万能的。使用DL的前提是必须具有足够大和质量好的训练数据集，而且根据GS在动植物方面的研究表明，一些DL算法和传统的基因组预测方法相比，并没有明显的优势。不过有一致的证据表明， DL算法能更有效地捕获非线性模式。因此，DL能够根据不同来源的数据通过集成GS传统模型来进行辅助育种。总之，面对将来海量的育种数据，DL的应用将显得越来越重要。 以上是GS中常见的预测模型，不同分类方式可能会有所区别。这里再简单介绍一下上述未提及到但比较重要的方法，其中一些是上述三类方法的拓展。 再生核希尔伯特空间（Reproducing Kernel Hilbert Space，RKHS）是一种典型的半参数方法。它使用高斯核函数来拟合以下模型： RKHS模型可采用贝叶斯框架的Gibbs抽样器，或者混合线性模型来求解。 GBLUP仍然是动植物育种中广泛应用的方法，它假定所有标记都具有相同的效应。但在实际情况中，任何与目标性状无关的标记用来估计亲缘关系矩阵都会稀释QTL的作用。很多研究对其进行改进，主要有几种思路： 沿用以上的思路，sBLUP(Settlement of Kinship Under Progressively Exclusive Relationship BLUP, SUPER BLUP)方法将TABLUP进一步细化为少数基因控制的性状，这样基因型关系矩阵的构建仅仅使用了与性状关联的标记。 如果要在亲缘关系矩阵中考虑群体结构带来的影响，可根据个体遗传关系的相似性将其分组，然后将压缩后的组别当做协变量，替换掉原来的个体，而组内个体的亲缘关系都是一样的。因此在构建基因组关系矩阵时，可用组别的遗传效应值来代替个体的值，用个体对应的组来进行预测，这就是cBLUP（Compressed BLUP）。 以上思路都提到了将已验证和新发现的位点整合到模型中，这些位点从何而来？最常见来源自然是全基因组关联分析（Genome Wide Association Study, GWAS）。GS和GWAS有着天然的联系，将GWAS的显著关联位点考虑进GS中，直接的好处是能维持多世代的预测能力，间接的好处是能增加已验证突变的数量。 下图比较了GWAS辅助基因组预测的各类方法比较。a表示分子标记辅助选择方法（MAS），只利用了少数几个主效位点；b表示经典GS方法，利用了全部标记，且标记效应相同；c对标记按权重分配；d将显著关联标记视为固定效应；e将显著关联标记视为另一个随机效应（有其自身的kernel derived）；f将染色体划分为片段，每个片段构建的G矩阵分配为不同的随机效应。 GWAS辅助基因组预测的结果会比较复杂，单纯地考虑将关联信号纳入模型不一定都能提高准确性，具体表现应该和性状的遗传构建有关。 GS对遗传效应的估计有两种不同的策略。一是关注估计育种值，将加性效应从父母传递给子代。而非加性效应（如显性和上位性效应）与特定基因型相关，不能直接遗传。当估计方差组分时，非加性效应通常和随机的环境效应一起被当成噪音处理。另一种策略同时关注加性和非加性效应，通常用于杂种优势的探索。杂交优势一般认为是显性和上位性效应的结果，因此，如果非加性效应很明显，而你恰好将它们忽略了，遗传估计将会产生偏差。 杂种优势利用是植物育种，尤其是水稻、玉米等主粮作物的重要研究课题。将非加性遗传效应考虑进GS模型进行杂交种预测，也是当前基因组预测在作物育种中研究的热点之一。 当然，杂种优势效应的组成也是随性状而变化的，不同性状的基因组预测需要与鉴定杂优QTL位点结合起来。由于一般配合力GCA（加性效应的反映）和特殊配合力SCA（非加性效应的反映）可能来自不同遗传效应，所以预测杂交种F 1 应该分别考虑GCA和SCA。GCA模型可以基于GBLUP，重点在基因型亲缘关系矩阵构建。SCA模型有两种方法：一是将杂优SNP位点的Panel作为固定效应整合进GBLUP模型中；二是使用非线性模型，如贝叶斯和机器学习方法。据报道，对于加性模型的中低遗传力性状，机器学习和一般统计模型比较一致。但在非加性模型中，机器学习方法表现更优。 传统的GS模型往往只针对单个环境中的单个表型性状，忽略了实际情况中多性状间或多环境间的相互关系。一些研究通过对多个性状或多个环境同时进行建模，也能提高基因组预测的准确性。以多性状（Multi-trait，MT）模型为例，多变量模型（Multivariate model，MV）可用如下公式表示： 多性状选择一般用于性状间共有某种程度的遗传构建，即在遗传上是相关的。尤其适用于对低遗传力性状（伴随高遗传力性状相关）或者难以测量的性状。 农作物的环境条件不如动物容易控制，而且大部分性状都是数量性状，很容易受到环境影响。多环境（Multi-environment，ME）试验发挥了重要作用，基因型与环境互作（Genotype by E nvironment，G × E）效应也是当前基因组选择关注的焦点。 除了GBLUP，多变量模型也可基于贝叶斯框架的线性回归，或者基于非线性的机器学习方法。 我们知道，基因经过转录翻译以及一系列调控后才能最终体现在表型特征上，它只能在一定程度上反映表型事件发生的潜力。随着多组学技术的发展，整合多组学数据用于基因组预测也是目前GS研究的一个重要方向。 在植物育种中，除基因组外，转录组学和代谢组学是当前GS研究相对较多的两个组学。转录组将基因表达量与性状进行关联预测，代谢组则将调控表型的小分子含量与性状进行关联预测，对于某些特定的性状而言，可能会提高预测能力。最好的方法是将各个组学的数据共同整合进模型，但这样会大大增加模型的复杂度。 表型测定的准确性直接影响模型的构建。对于一些复杂性状，单凭肉眼观察记录显然已不可取，而且表型调查费时费力，成本很高。因此，高通量表型组也是GS发展的重要方向。表型的范畴非常之广，当个体性状不可简单测量时，我们也可采用多组学数据，如蛋白组、代谢组等数据来替代。 考虑到成本效益问题，多组学技术在动植物育种中仍处于研究阶段，但代表了未来的应用方向。

1. 选一个传统节日,写一篇作文,可以写自己家,过节的过程可以写节 春节俗称是年，是我国的传统节日，也是我最喜欢的节日。 春节那天我们贴对联、守岁、放鞭炮等。为什么我们要干这些事情呢？听说这还有个传说呢。 相传在太古时代，有一种凶猛的怪兽叫“年”。它长着血盆大口，体大如牛，凶残无比。 “年”经常出来害人。天神知道了，就把“年”锁进了深山，只允许它每年出来一次。 有一次，大年三十，“年”又出来了。它来到一户人家门口，恰巧这户人家穿着红色的衣服，火炉里点着旺火。 一不小心那户人家的小孩把一个盆子从柜子上碰掉了，当啷一声。“年”被吓跑了。 人们知道了“年”怕火光、怕声音、怕红色的弱点。此后，每年年末岁首，人们就贴红色的对联代替红色的衣服，放鞭炮代替声音，用挂红灯、点旺火来代替火光。 久而久之，就形成了过年的习俗。这就是关于春节的小故事。 我喜欢过春节，更喜欢这个关于春节的小故事。 2. 选一个传统节日,写一篇作文 一个神圣而又令人向往的一年一度的传统节日——中秋节，来临了！ “中秋”一词，最早见于《周礼》。根据我国古代历法，农历八月十五日，在一年秋季的八月中旬，故称“中秋”。中秋之夜，明月当空，清辉洒满大地，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。 今天傍晚，晚霞渐渐退去，夕阳也只剩下了暗淡的光辉，当最后一抹余晖融进月色时，茫茫的春霭泛起了思绪的波澜，夜的帷幕徐徐地拉开了，世界变得神秘起来，显得深高莫测。我搬了一张椅子，坐着，抬头仰望着那深蓝的、寂静的、深邃的、清澈的、透明的天空，盼望着那纯洁的天使——月亮，降临。 夜，万籁俱寂，清风送爽，凉风像温柔母亲的手，轻抚着我的脸庞。天空中浓浓的云雾渐渐地散开了，露出了点点繁星，闪烁不定，好像节日的礼花，高悬的明珠。星星，是一个闪光的生命；星星，是夜空中跳跃的心灵；星星，也好似撒在深蓝色绸缎上那一颗颗闪耀的钻石，若隐若现，弄得我眼花缭乱。可月亮迟迟也不肯露面，它正害羞地躲在云层后精心地装扮自己呢！终于烟消云散了，月亮在慌忙中随手抓了几条洁白的纱巾遮住了她那清秀，美丽的脸庞，如雾如烟的月色笼罩着大地，给大地披上了一件莹白色的轻纱，大地上一片朦胧。青山露水的身影定格在这充满诗情画意的境界之中，显得格外幽静。那清澈的光辉，倾泻而下，轻柔地撒在城市的每一个角落，一切都在朦胧的意境当中…… 猛然间，它似觉得，它不应该躲进云层。它要用自己的光辉普照大地，让人们以此传达思恋之情意。它钻出厚厚云层，揭去神秘的面纱，毫不羞涩地展现出自己秀丽的容颜。顿时，一轮皎洁无暇的圆月悬挂空中。她，是温馨的；她，是纯洁的；她，是美好的！月光淡淡地，凉凉地，轻柔地蔓延着，徐徐凉风又轻轻地，悄悄地来了，无声无息，月光仿佛随着风儿飘动，好似也吹动了月亮的影子，好美，但星星也不逊色。我双手托着下巴，倚在窗前，望着柔和的月光，淡淡地一笑……我想拨响琴弦，唯恐打破这份寂静；我想挥舞画笔，唯恐调不出这真实的颜色；我只有静坐在窗边的书桌上，任凭我的思绪沿着我手中的笔静静流淌……我推窗而至，一瞬间，床上洒满清净的银白，在这如水的月光中，似乎还带着一丝淡淡的清香，我深深地陶醉在这美景之中了…… 推门而入，我仰躺在床上，悠悠地倒醉梦乡，享受着这静谧安详的月夜…… “但愿人长久，千里共婵娟。”让我们以月亮寄托心中的思念与牵挂 3. 传统节日作文200字 人们常把过春节说成“过年”，而“年”的最初含义与今天根本不同。 据说，在远古的时候，世界上有一种最凶恶的野兽叫“年”。它生长得比骆驼还大。 跑起来比风还快，吼起来比雷还响。它一出来，见人吃人，见畜伤畜，人们的生命安全受到严重威胁。 天神为了惩罚“年”，把它锁进深山，只许它一年出山一次。人们在长期的实践中，发现了“年”有“三怕”——怕红颜色、怕响声、怕火光。 于是，有一年腊月三十晚，大伙在门口贴上红纸，不断地敲锣打鼓、放鞭炮，晚上屋子里彻夜点上灯。“年”晚上来了一看，家家灯光通明；一听，处处放炮声，吓得它不敢进村。 白天它又偷偷下山来，见还是户户门上红，遍地咚咚响，吓得它胆颤心惊，调头又跑回去了。从此后，“年”一直没敢出来，据说饿死在深山老林里了。 后来，人们才把防“年”、“驱年”，变成安安稳稳地过年了。“年”没有了，但是过年的习俗仍保持着。 鲜红的春联，辉煌的灯火，清脆的爆竹，响亮的锣鼓，年年如此。 4. 我国的传统节日作文200字什么最好 我们的中国传统文化博大精深，渊远流长。 今天，我要向大家介绍的就是中国的传统文化——剪纸啦！ 剪纸的种类有很多，比如：窗花、喜花、礼花、鞋花、门筏、湾州布影、斗香花、剪纸团花、剪纸旗幡、剪纸汉字、剪纸图画等等。剪纸的内容包含着浓浓的生活气息。 鱼虫鸟兽、花草树木、亭桥风景这些人们熟悉而热爱的自然景物成了人们剪纸的花样。每逢过年过节或是喜事临门，人们都要剪一些“福”字、“喜”字等表示庆贺。 剪纸图画就是在一张纸上剪出一副画来。你先看看这幅“书生”，上面有一位正在拿着书在读的先生，一看他的样子就是一位书生；再看看这幅“凤凰戏牡丹”，上面有一只凤凰在一朵牡丹上玩耍，像一个小孩在玩耍…… 中国还有很多传统文化，比如：书法、刺绣、戏剧等等。 怎么样，我们中国是不是有很多传统文化呀。 5. “我最喜欢的中国传统节日”作文200字 中国有许多传统节日，我最喜欢春节. 每次过春节，大街上都挂满了红红的灯笼，家家户户贴上了红红的春联.有的敲锣打鼓，有的在舞龙舞狮……这些辞旧迎新的活动热闹非凡，每个人脸上都洋溢着节日的喜悦.但你知道春节人们为什么要这样呢？其实这里有一个很神奇的故事，现在让我来说给大家听听. 从前，有一个村子，村子的后山上有一只害人的动物叫“年”，每到除夕就会下山害人，有一年除夕前，人们都收拾好东西准备离开这个村子到城里去避难，这时来了一个乞讨的老人，老人家对大家说：“不要怕，‘年"最怕红色与响声.”人们听后都在自家的院子里堆一些竹子，点燃后砰，砰，砰几声，“年”就被吓跑了，从此人们过上幸福美满的人活.就这样这个故事就一传十，十传百，一直流传到现在. 啊！中国传统文化真是光辉灿烂，我们做为祖国的下一代应该把我们中国的传统文化发扬光大.。 6. 根据你的经历与理解,选择中华民族的一个传统节日,写一段说明性文 例：① 清明节 是中华民族古已有之的一个节日。 ②它， 和立春、雨水一样 ，首先是气象学意义上的一个节气，时间一般在四月五日，其次才是一个具有浓厚人文意义的传统节日。③人文意义上的清明节最初缘于寒食节，唐以后出名于杜牧的“ 清明时节雨纷纷，路上行人欲断魂” 。 ④清明节的活动内容， 不同于春节的走亲访友、祝福拜年，也不同于元宵的吃汤圆、闹龙灯 ，主要是上坟扫墓、挂纸烧香，追怀先祖、表达哀思，加上时近暮春，寒冷已退，又演变为踏春健身的户外活动，增添了其现代元素。（213字）。 7. 三年级作文传统节日 200字该怎样写 我感兴趣的传统节日中最喜欢的是春节，因为它是中国民间最隆重的传统节日。 每年过年，街上挂满了红红的灯笼，家家户户都贴上了春联，彩旗飘飘。商场里是人山人海，购买年货，可热闹了。 过年啦！妈妈会准备丰富的食物，还给我买漂亮的新衣服。爸爸买了烟花和鞭炮，“砰，砰，砰。” 鞭炮响起来了，烟花在空中绽开，五颜六色的彩条飘落下来，就像仙女散花，美极了。爷爷奶奶笑呵呵地发红包给我们，还说：“新年快乐！学习进步！”我接过红包，并说：“谢谢爷爷奶奶，祝你们健康长寿！”我、爸爸、妈妈、爷爷、奶奶进屋了，我们一边吃水果一边看联欢晚会，真开心！ 春节多么热闹啊！我爱春节。 8. 怎么写传统节日的微作文200字 谁动了我的蛋糕 终于，用了我的零用钱买来了一块香喷喷的朱古力蛋糕，闻一闻，啊，用 同桌的一句话来表达就是：口水直下三千尺！一路上，小心翼翼，真是顶在头 上怕摔倒，含在嘴里怕化掉啊，真怕朱古力蛋糕有个三长两短，那我的美味下 午茶就泡汤了。路上心惊胆战，好不容易回到家了，赶紧放下蛋糕，总算松了 一口气。 我将蛋糕放在房间里，故意将门半掩盖着，然后匆匆忙忙跑到楼下厕所里 洗手，准备一个人慢慢品味那美味的蛋糕。终于，蛋糕买来了，手也洗好了， 最后就是吃了。我快步地往楼上走去，一不小心摔了一跤，啊，脚流血了！哼， 倒霉的脚啊，倒霉的脚，害我又要慢几分钟才能吃。我贴好止血贴后，不敢再 快步走了，只好一步一步走上楼上。咦，门怎么关上了？是风吗？没可能，在 这么炎热的天气里怎么会有风呢！到底怎么回事？我感到凶多吉少。啊，我的 蛋糕！我猜想到蛋糕可能被偷，所以赶紧跑到房间。蛋糕，我的蛋糕，在短短 的几分钟内“飘”走了，怎么会这样，难道我在做梦吗？不，事实告诉我，我 的蛋糕的的确确被偷了，而且，偷蛋糕的人还是一个神偷！他实在太厉害了， 几分钟内偷走蛋糕，而且在我刚刚买回来，去洗手的几分钟内偷走。他怎么知 道这个时候我有蛋糕呢？哼，一定是家贼！那么，会是谁呢？为了“飘”走的 蛋糕，为了泡汤了的美味下午茶，为了咕咕叫的肚子，我决定抓出这个可恨的 贼，讨回公道！

使用边际、微变量和最优效用分析法，可以解释为什么很多公司选择涨福利而非工资。首先，从边际的角度来看，雇主面对的是单位用人成本与单位产出之间的比较。如果公司提高员工的工资，那么每一份额外的工资也会增加公司的成本。但是，一个员工的生产力并不随着工资线性增加。相反，当工资水平达到一定点后，员工的生产力提高的速度会减缓，直至趋于饱和。这就意味着在某些情况下，提高工资可能导致单位用人成本显著上升而生产率并没有明显提高。然而，提供更好的福利（例如医疗保险、健身房等），可以提高员工的满意度和忠诚度，从而让他们更愿意留在公司工作，并且更有可能为公司带来长期价值。其次，从微变量的角度来看，涨工资与提供福利给公司带来的影响是不同的。涨工资可以直接影响员工的收入，而福利则可以提高工作环境、工作弹性以及对员工个人需求的满足。一些福利项目，如弹性工作时间和部分远程工作机会，可以帮助员工平衡家庭生活和工作之间的冲突，从而进一步提高工作效率和满意度。最后，从最优效用分析法的角度来看，公司有限资源的分配需要考虑员工对不同报酬形式的偏好。在某些情况下，员工更趋向于获得权益较多的福利，例如大型医疗保险计划、豪华餐饮等。因此，提供这些福利可能更有可能增加员工整体产出以及公司的长期价值。因此，在使用边际、微变量以及最优效用分析法时，综观各方面的因素，很多公司选择涨福利而非工资是为了提高员工的福利、忠诚度和生产力，以便获得长期价值。

我们在回归分析中需要用到两个自变量之间的选择回归模型来检验两个变量之间的交互效应，其实就是两个变量的乘积，具体方法为：1、打开SPSS软件，然后打开一份要进行计算交互项的数据表。2、在功能栏中点击【转换-计算变量】。3、接着要添加一个新的变量名称，点击下方的【类型与标签】，输入一个标签名称。4、把要进行相乘的变量放在编辑公式框中。5、然后利用计算器键盘直接进行两个变量相乘。6、最后即可看到新增的变量，新增模型。注意事项：SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。

我们在回归分析中需要用到两个自变量之间的选择回归模型来检验两个变量之间的交互效应，其实就是两个变量的乘积，具体方法为：1、打开SPSS软件，然后打开一份要进行计算交互项的数据表。2、在功能栏中点击【转换-计算变量】。3、接着要添加一个新的变量名称，点击下方的【类型与标签】，输入一个标签名称。4、把要进行相乘的变量放在编辑公式框中。5、然后利用计算器键盘直接进行两个变量相乘。6、最后即可看到新增的变量，新增模型。注意事项：SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。

去年的今天，我和几个好朋友一起约好去买东西。那是交流的前夕，街上已经有摊位了，稀稀疏疏的，零零星星地点缀在街道的各个角落。 看见一处在买冰糖葫芦，我兴奋极了，一蹦三尺高，眼睛就像被谁施了魔法，一眨不眨。那几串红通通、香喷喷的冰糖葫芦在向我招手，惹得我直流口水。“快来吧，快来吧！小朋友，快来买吧。”那声音犹如灌了蜜一般，一个劲的穿过耳瞽直入我心底。我不由分说的拉着朋友的手，向冰糖葫芦摊奔去。看着可爱的冰糖葫芦，我连声撺掇：“你们也买一串吧！”她们见我如此模样，只好无奈的摇了摇头，拿起一串冰糖葫芦，付了钱。什么地方又飘送过来一阵诱人的香味。我们循着香气来到了买爆米花的地方。呵呵，我又谗了，又抵挡不住美食的诱惑了。那阵阵玉米香不断地刺激着我的鼻孔，挑逗着我的肠胃，我早已是口水“直流三千尺”了！说不得，我又掏钱买了。当然，朋友们也只好跟着我花钱。 就这样，我们一直在街上游来荡去，漫无目的。一下去这儿，一下去那儿。说穿了就是哪儿有好吃的我们就奔向哪儿。我们玩得很开心，买完爆米花，又买冰淇淋。我伸出舌头舔了一下冰淇淋。冰淇淋好凉啊，但又好好吃哦！…… 是啊！各种美食的味道，太诱人了。那一天，我们玩了很长很长的时间，真是乐不思蜀啊。除了品尝各种美食，还因为是跟朋友们在一起，所以就更有趣、更快乐！ 回忆真好！回忆过去，会让你变得更幸福，更快乐，更知足，更懂得如何去享受人生，享受生活。生活是多姿多彩的，你若没有发现，那只能说明你不懂得享受人生，你不快乐，你不幸福。 经常回忆吧！回忆往事，能让我们更幸福、更知足、更快乐……

被控量的选择要遵循变量较为稳定，且响应快，切忌选择诸如大体积液体的温度控制等大滞后的变量！

其实我们介绍过的描述单变量的统计图，如点状图（dot chart）、小提琴图（Violin Plot）、堆栈式条形图（Stacked bar chart），同样适用于描述两个变量，通常表现为因变量/结局变量随自变量/协变量的分布。同样的，根据变量不同的类型来决定选用哪种统计图。1. 连续变量VS分类变量当结局变量为连续变量，协变量为分类变量时，建议使用多重点状图（Multiple dot charts）、多重堆栈式点图（Multiple stacked dot plots）和多重小提琴图（Multiple violin plots）由于使用同一个Y轴，不同组可以直接进行比较。在多重堆栈式点图和多重小提琴图中，图形的宽度可以表示样本量大小。如果分组变量是有序的，那么统计图的分组也要按顺序排列。不建议将组间比较的检验结果标在图上，如*代表P<0.05，**代表P<0.01，因为这可能会将读者把注意力放在检验的P值是否显著上，而不是原始数据的差异上（如均值差异等）。P<0.05只是一个人为的阈值判断，不应该成为结果的全部。并且当同时进行多组间比较的时候，星号标记会比较混乱。2. 连续变量VS连续变量当结局变量为连续变量，协变量也为连续变量时，对于小到中等样本量的数据来说，建议使用散点图，同点图一样，建议使用空心圆作图。在散点图的基础上可以添加二者的回归线和95%置信区间，回归线可以揭示二者间可能存在的相关趋势，但如果二者的关系不是线性的，如存在U型关联，则线性回归可能不合适。而对于大样本量的数据来说，做直线回归可能不合适，建议做样条化回归，使回归线更光滑，同样可以包含95%置信区间，3. 分类变量VS分类变量如果只涉及二分类变量，不论样本量大小，列联表就完全可以用来描述二者的关系。对于结局变量为有序分类变量，协变量为无序分类变量的数据，可以使用马赛克图（Mosaic plot），在图中，每种颜色的柱高表示该自变量分类在每个结局变量分类中的比例，如西班牙裔收缩压≤110mmHg的比例为0.38左右，110-140mmHg的比例为0.52左右，140-250mmHg的比例为0.10左右。由于结局变量是有序的，我们还可以看出结局变量的累积频率。柱形的宽度与协变量组内的观测数成正比，面积代表绝对数。如果结局变量是无序的，或顺序对研究不重要，使用多重点状图（Multiple dot plot）可能比较合适。从图中可以清晰地读出发生每个结局的比例，并且可以比较协变量组内各个结局发生的比例，以及组间发生某个结局的比例，但不像马赛克图中每个协变量组的宽度能反映观测数，从多点图中不能看出每个协变量组的相对计数。如果要描述两次测量的一致率，马赛克图就不是很合适了，建议使用波动图（Fluctuation diagram），但是马赛克图和波动图都不好在原始数据的基础上添加置信区间、点估计值和其他统计量，建议用文字或其他图表来展示这些统计量。4. 分类变量VS连续变量对于二分类结局变量来说，可以用散点图来描述结局变量和协变量的关系，在此基础上可以添加logistic回归模型的结果，如图9（A），同样的，对于大样本量数据可以进行样条回归，二、阐述多个变量的图表对于阐述在第三个变量的不同水平下（几个取值），协变量和结局的关系，可以用彩色的点和线来区分不同分层。在此推荐免费的配色网站：Colorbrewer(http://www.colorbrewer2.org/)，可以根据数据类型生成配色方案。如果不想用彩色的话，可用不同形状标志（方形、圆形）来区分点，用实线、虚线来区分线。对于如何正确的选择形状标志，作者Krzywinski在他的文章中有详细的讲解。对于单个分组的数据来说，选用空心图形能清晰地展示数据，像我们之前提过的；对于多分组数据来说，可以使用不同形状和颜色的图形进行区分，但要选对比强烈的图形，如图10所示；另外，如果可以的话最好能在图上就能明确的分辨出信息的重要性，以减少对比看图例的不便，如图11所示。当然，分组越多，图形也就会越多，读者也会更难分辨，所以研究者还须尽量将分组控制到最少。如果第三个变量是连续变量的话，可能需要用三维立体图来展示，但这无法表现在纸面上。因此通常还是会将数据用别的统计图来表示，常用的是多重点状图（Multiple dot plot）或分组条形图（Grouped bar chart），做法是将第三个变量变成了分类变量，分多个图展示不同结局的结果，如图12展示了种族、年龄和收缩压>120mmHg的关系。这些图表都可以用R软件实现，但是不论用哪个软件制图，都要考虑以下几点：尽量提供坐标轴标签、并且图中要有相应的图例，制图的时候根据图表最终所占页面大小来设置字体大小。

当结构方程模型为恰好识别时，可选择的估计方法是间接最小二乘法、二阶段最小二乘法。结构方程模型是社会科学研究中的一个非常好的方法。该方法在20世纪80年代就已经成熟，可惜国内了解的人并不多。在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来，结构方程模型迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。结构方程分析可同时考虑并处理多个因变量。在回归分析或路径分析中，就算统计结果的图表中展示多个因变量，其实在计算回归系数或路径系数时，仍是对每个因变量逐一计算。所以图表看似对多个因变量同时考虑，但在计算对某一个因变量的影响或关系时，都忽略了其他因变量的存在及其影响。态度、行为等变量，往往含有误差，也不能简单地用单一指标测量。结构方程分析容许自变量和因变量均含测量误差。变量也可用多个指标测量。用传统方法计算的潜变量间相关系数，与用结构方程分析计算的潜变量间相关系数，可能相差很大。

择善良是一口清泉,在你干渴之时,给你生命的滋润;选择善良是一双有力的手,在你无助之时,给你巨大的帮助

我个人觉得如果你英语成绩一般的话，最好是背诵一些模板，这些模板虽然不能取得高分，但是通过四六级肯定是没有问题的。

选标号小的那一个迭代的更快，其实都可以选

对.因为最小比值规则是保证变换后的解仍旧是可行解的方法,依据此规则,决定入基变量能够取得的正的最小值,否则,入基变量取得其他正值（大于最小正值）都会导致出现负的变量值.

病例对照研究中要比较病例组和对照组，因此各个研究变量在两组中应对等地观察，以区别其性质与数量的差异，即在两组中获得同一变量不同量与质的信息。变量信息的获得在病例对照研究中主要通过调查表，因而病例组与对照组应使用相同的调查表，询问同样的问题。 　　1.变量的选择 　　在调查中确定变量的数目和每一个变量的具体内容是首要问题，它完全取决于研究的目的或具体的目标。与目的有关的变量一个不能少，例如吸烟与肺癌关系的调查。研究对象吸烟与不吸烟的信息绝不可少，而且应将变量尽量分解，如吸烟这项暴露可分解成吸烟持续的时间、每日吸烟量、烟吸人入的深度、烟的种类、戒烟的时间等等。反之，与目的无关的变量一个都不能要。 　　2.变量的规定 　　这相似于对象的规定，即每项变量要有明确的定义，尽可能地采取国际或国内统一的标准，以方便交流比较。 　　3.变量的测量 　　每一个变量的信息都要通过测量手段获得。研究中应该尽量采用定量化测量，这样获得的信息较充分，便于统计处理中进行定量分析，而且在必要时可以转化成定性资料进行处理，反之则不可能。 　　此外，还要考虑测量的准确性。主要是利用客观的测量手段并以实证为依据，再就是经过多次和多人询问后加以判定。

你好！M相当于继电控制中的中间继电器，V是变量寄存器，具体使用看哪种PLC我的回答你还满意吗~~

--------------------我错

你后台用的什么语言？

写四个含有动物的成语:生龙活虎，鼠目寸光，牛气冲天，狐假虎威，虎头蛇尾，画龙点睛，画蛇添足。造句:明明是件好事，经他画蛇添足地描述后，反而成了坏事。

那你就找找词，然后造句呗，实在不行翻字典

答案是B 选择B

可以选择按分类变量录入，也可以直接选择录入年龄。拓展小知识：怎样在spss中将数值型变量转换成分类变量？在spss菜单中依次选择 转换——重新编码为不同变量，然后弹出一个对话框，将需要转换的变量（如图，假设a3就是年龄）选入“数字变量——输出变量”的框中，然后在右边输出变量下面的名称框中输入年龄段这个新变量名，点击更改按钮，接着点击旧值和新值按钮，然后弹出另一个对话框。在旧值那一栏下面选择年龄范围，在右边的新值那栏下面输入赋予的新值，然后点击添加，OK即可，多次操作即可得到新的年龄段变量。

建议调试输出 变量1看看输出结果后，是否有超出自己索引的范围！

可以考虑卡方检验或者fisher法