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计算Pearson积矩相关系数时，有一些要求和前提条件需要满足：变量类型：Pearson相关系数适用于衡量两个连续变量之间的线性相关性。因此，要求所计算的变量是连续变量，而不是分类变量或名义变量。数据类型：要计算Pearson相关系数，需要有成对的数据观测值，也就是每个变量都有一组对应的取值。这意味着需要至少有两列数据，每列代表一个变量。线性关系：Pearson相关系数测量的是线性相关性，因此要求变量之间的关系是近似线性的。如果变量之间存在非线性关系，Pearson相关系数可能无法准确反映变量之间的相关性。数据的正态性：Pearson相关系数的计算基于变量的正态分布假设。如果数据不符合正态分布，相关系数的解释和可靠性可能会受到影响。在非正态分布的情况下，可以考虑使用其他非参数相关系数进行相关性分析。数据完整性和可靠性：为了获得准确的相关系数，需要确保数据的完整性和可靠性。缺失数据、异常值或错误数据可能对相关系数的计算结果产生影响。总之，计算Pearson积矩相关系数需要满足变量类型为连续变量、数据类型为成对观测值、变量之间存在近似线性关系、数据符合正态分布假设，并且数据完整性和可靠性得到保证。

【答案】：C本题考查pearson相关系数的取值。若r=0，表明变量间不存在线性相关关系。

正确答案:D解析：Pearson相关系数只适用于线性相关关系的判断。因此r=0只表示两个变量之间不存在线性相关关系，并不说明变量之间没有任何关系，比如它们之间可能存在非线性相关关系。

两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。

1、定义不同Pearson相关系数被定义为他们的协方差除以标准差的乘积；Spearman相关性系数被定义为秩（有序）变量之间的Pearson相关系数。2、线性不同pearson相关系数是线性相关关系。spearman相关系数呈现非线性相关。3、连续性不同pearson相关系数呈现连续型正太分布变量之间的线性关系。spearman相关系数不要求正太连续，但至少是有序的。4、使用情况不同pearson相关是最常见的相关公式，用于计算连续数据的相关，比如计算班上学生数学成绩和语文成绩的相关可以用Pearson相关。而spearman相关是专门用于分析顺序数据的，就是那种只有顺序关系，但并非等距的数据，比如计算班上学生数学成绩排名和语文成绩排名的关系。

【答案】：C本题考查pearson相关系数的取值。若r=0，表明变量间不存在线性相关关系。

如图输入数据： 输入三列变量，第一列命名为变量一，是行所代表的变量，第二列命名为变量二，是列所代表的变量，第三列则是对应某行某列的观察频数。 数据录好后，在spss菜单里选择选择：数据——加权个案，在弹出的的对话框里把频数选入加权变量的框里，如下图： 然后确定，这一步是做卡方检验前必经的步骤。 接下来进行卡方检验，依次选择：分析——描述统计——交叉表，弹出卡方分析的对话框，然后将变量一、二分别选入行变量和列变量，然后点击“统计量”按钮，选择卡方，如下图： 然后OK出结果 一般情况结果看person卡方的值，如果你的某个单元格的期望值小于5，结果需要校正，建议看fisher精确检验的结果，双侧sig<0.05就代表差异显著了，差异显著即表明所检验的两个变量相关。

Pearson相关性分析用于检测两个变量之间的线性关系。它是基于样本数据计算出的，因此至少需要两组数据才能进行分析。但是，较多的数据可以提供更多的信息，从而提高分析的准确性。因此，要想获得较准确的结果，通常需要至少几年的数据。

如衡量国民收入和居民储蓄存款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。当两个变量都是正态连续变量，而且两者之间呈线性关系时，表现这两个变量之间相关程度用积差相关系数，主要有Pearson简单相关系数。其计算公式为：

如果是在0.05水平显著，标记为*如果是在0.01水平显著，标记为**如果是在0.001水平显著，标记为***

通常情况下默认用pearson相关系数，数据分布呈现出不正态时用Spearman相关系数。如使用spssau系统进行分析，可在相关分析下选择pearson系数或Spearman系数，同时结合智能文字分析可快速对数据进行解读。

Pearson，相关系数和spearman，相关系数的区别，这两个是区别是不大的，一个是系数的升级版，一个是老板，但是这款在市场上都非常认可，认可度非常高，所以使用方面大可放心

显著相关，相关系数是-0.397我经常帮别人做这类的数据统计分析的

正值表示两变量正相关，即一个随另一个的增大而增大，减小而减小，变化趋势相同；负值表示两变量负相关，即一个随另一个的增大而减小，变化趋势相反。P>0.05表明没有相关性，P<0.05才有相关性。在有相关性的情况下，再看是否为正负相关，若为负相关，表明一个变量随另一个变量的增大而减小。SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）r值和P值，两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。相关系数r的绝对值皮尔逊相关系数的变化范围为-1到1。 系数的值为1意味着X和Y可以很好的由直线方程来描述，所有的数据点都很好的落在一条直线上，且随着增加而增加。系数的值为1意味着所有的数据点都落在直线上，且随着增加而减少。系数的值为0意味着两个变量之间没有线性关系。更一般的，当且仅当均落在他们各自的均值的同一侧， 则的值为正。 也就是说，如果同时趋向于大于，或同时趋向于小于他们各自的均值，则相关系数为正。 如果趋向于落在他们均值的相反一侧，则相关系数为负。

皮尔逊相关系数变化从-1到 +1，当r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大，则两变量相关性越强。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但可能存在其他方式的相关（比如曲线方式）。扩展资料：（1）一般认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间高度相关；0.5≤|r|<0.8，可认为两变量中度相关；0.3≤|r|<0.5，可认为两变量低度相关；|r|<0.3，可认为两变量基本不相关。（2）也有认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间极高度相关；0.6≤|r|<0.8，可认为两变量高度相关；0.4≤|r|<0.6，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量低度相关；|r|<0.2，可认为两变量基本不相关。（3）还有认为：|r|≥0.7时，可认为两变量间强相关；0.4≤|r|<0.7，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量弱相关；|r|<0.2，可认为两变量极弱相关或不相关。参考资料来源：百度百科-皮尔逊相关系数

正值表示两变量正相关，即一个随另一个的增大而增大，减小而减小，变化趋势相同；负值表示两变量负相关，即一个随另一个的增大而减小，变化趋势相反。P>0.05表明没有相关性，P<0.05才有相关性。在有相关性的情况下，再看是否为正负相关，若为负相关，表明一个变量随另一个变量的增大而减小。SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）r值和P值，两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。相关系数r的绝对值皮尔逊相关系数的变化范围为-1到1。 系数的值为1意味着X和Y可以很好的由直线方程来描述，所有的数据点都很好的落在一条直线上，且随着增加而增加。系数的值为1意味着所有的数据点都落在直线上，且随着增加而减少。系数的值为0意味着两个变量之间没有线性关系。更一般的，当且仅当均落在他们各自的均值的同一侧， 则的值为正。 也就是说，如果同时趋向于大于，或同时趋向于小于他们各自的均值，则相关系数为正。 如果趋向于落在他们均值的相反一侧，则相关系数为负。

在做研究的时候遇到Pearson分布系统这个概念。该类分布是由统计学鼻祖Karl Pearson在1895年提出来的。 但是在教科书和文献中出现得很少。 从定义上看，该分布分为8种（0型是正态分布，I型是四参数beta分布，III型是三参数gamma分布，IV有自己的pdf表达式且不属于任何标准的分布，VII就成了t分布），似乎是这些分布的一个大一统分布模型。 在作用上，从Matlab统计工具箱给的功能来看，Pearson系统随机发生器(pearsrnd)主要用于给定一、二、三、四阶中心矩（均值、方差、偏度、峰度）的样本生成，并返回其类型。一些文献中，通过其一、二、三、四阶中心矩解析地给出了pdf的表达式，并应用在了VaR的估计中。 除此之外，我对Pearson系统并没有更深层理解。尤其是不明白： 1. 以上提到的8种分布之间到底是什么关系，为什么可以通过Pearson系统来统一归纳； 2. Pearson分布为什么可以通过输入前四阶中心矩的方法来进行随机模拟（难道只是因为pdf长那个样子吗）。 其模拟的效果有多可靠？ 信息有多完整？ 3. 除了通过前四阶中心矩随机模拟，Pearson分布是否还有其他方面的应用？

通常情况下默认用pearson相关系数，数据分布呈现出不正态时用Spearman相关系数。如使用spssau系统进行分析，可在相关分析下选择pearson系数或Spearman系数，同时结合智能文字分析可快速对数据进行解读。

Pearson相关系数用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，它用来衡量定距变量间的线性关系。如衡量国民收入和居民储蓄存款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。　　 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。 　　 通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度： 　　 相关系数 0.8-1.0 极强相关 　 0.6-0.8 强相关 　 　0.4-0.6 中等程度相关 　　 0.2-0.4 弱相关 　　 0.0-0.2 极弱相关或无相关

1、定义不同Pearson相关系数被定义为他们的协方差除以标准差的乘积；Spearman相关性系数被定义为秩（有序）变量之间的Pearson相关系数。2、线性不同pearson相关系数是线性相关关系。spearman相关系数呈现非线性相关。3、连续性不同pearson相关系数呈现连续型正太分布变量之间的线性关系。spearman相关系数不要求正太连续，但至少是有序的。4、使用情况不同pearson相关是最常见的相关公式，用于计算连续数据的相关，比如计算班上学生数学成绩和语文成绩的相关可以用Pearson相关。而spearman相关是专门用于分析顺序数据的，就是那种只有顺序关系，但并非等距的数据，比如计算班上学生数学成绩排名和语文成绩排名的关系。

这个是一个出版社。中文翻译成培生。培生教育出版集团（Pearson Education）是教育类出版物出版社，旗下品牌有Addison-Wesley、BBC Active、Bug Club、eCollege、Fronter、朗文出版社、MyEnglishLab、Penguin Readers、Prentice Hall、Poptropica和Financial Times Press。

皮尔逊相关系数衡量的是一种线性相关程度的大小，取值位于-1和1之间。大于0是正相关，小于0是负相关。相关系数 0.8-1.0 极强相关；0.6-0.8 强相关；0.4-0.6 中等程度相关；0.2-0.4 弱相关；0.0-0.2 极弱相关或无相关”

相关分析目前主要有四种。pearson相关分析是用来分析两连续型变量的相关性的。此外Spearman方法是分析等级资料和连续型变量或者两连续型变量间的相关性，该方法对数据的分布类型没有要求。kendall是用来分析两等级资料的相关性。最后是cramer‘V 这个方法适用于分析两无序分类变量间的相关系数，无法判断方向，值范围0到1。

【答案】：A、E本题考查相关系数。Pearson相关系数的取值范围在-1和1之间，选项B错误。决定系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度，选项C错误。当Pearson相关系数r=0时，只表示两个变量之间不存在线性相关关系，不能说明两个变量之间没有任何关系，二者可能存在非线性相关关系，选项D错误。

这很正常的事情啊，相关系数是表面两个变量之间相关性的强弱，而P值表示显著性的大小，显著性是指在总体中与样本的相似程度（专业术语不是这样说的，这里说的通俗点，便于你理解）。如果概率P值越小，那就说明总体和样本的情况越相似，即在总体中也存在样本中的现象，即总体中两个变量的相关性也比较弱。现在可以明白不？^_^

在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同 两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述. Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall"s tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格； 计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。 计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman或kendall相关 Pearson 相关复选项 积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析 Kendall 复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料 Spearman 复选项 等级相关计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料注：1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项： Pearson Kendall"s tau-b Spearman：Spearmanspearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数 斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法” 斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。Kendall"s相关系数 肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。 肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每一次评定都要将N个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格，将这K张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为γij。正态分布的相关检验 对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。 进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。 U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下总体方差通常是已知的。 虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同，但在小样本（样本数n）=30作为大样本）且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。 均值检验时不同的数据使用不同的统计量 使用MEANS过程求若干组的描述统计量，目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。 检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用One-Sample T Test 单样本T检验过程。 检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用Independent-Samples T test 独立样本t检验过程。 如果分组样本不独立，用Paired Sample T test 配对t检验。 如果分组不止两个，应使用One-Way ANOVO一元方差分析（用于检验几个独立的组，是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。 如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种非参数检验过程Nonparametric test. 如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs功能。 当样本值不能为负值时用右侧单边检验。

相关系数主要分为Pearson、Spearman相关系数 0.8-1.0 极强相关 0.6-0.8 强相关 0.4-0.6 中等程度相关 0.2-0.4 弱相关 0.0-0.2 极弱相关或无相关 Pearson 相关评估两个连续变量之间的线性关系。当一个变量中的变化与另一个变量中的成比例变化相关时，这两个变量具有线性关系。 Spearman 相关评估两个连续或顺序变量之间的单调关系。在单调关系中，变量倾向于同时变化，但不一定以恒定的速率变化。 因此Pearson相关系数与Spearman相关系数区别主要在于Pearson 相关系数只度量线性关系。Spearman 相关系数只度量单调关系。 参考： https://support.minitab.com/zh-cn/minitab/18/help-and-how-to/statistics/basic-statistics/supporting-topics/correlation-and-covariance/a-comparison-of-the-pearson-and-spearman-correlation-methods/

【答案】：CPearson相关系数的取值范围在+1和-1之间，即-1≤r≤1。若0＜r≤1，表明变量X和Y之间存在正线性相关关系；若-1≤r＜0，表明变量X和Y之间存在负线性相关关系；若r=1，表明变量X和Y之间为完全正线性相关；若r=-1，表明变量X和Y之间完全负线性相关。

　　金融时报的拥有者Pearson公司本财年扭亏为盈　　1月17日，世界最大的教育出版商，金融时报的拥有者Pearson公司宣布了本财年前9个月公司的经营业绩，其中金融时报业务部门广告收入增长良好，本财年已经扭亏为盈。此前，该部门已连续三年亏损，由于前几年财经类广告收入不断下降，至2004年底，金融时报部门已有累计900万英镑（1590万美元）的营业亏损。同时，教育类图书出版业务也有强势增长，增长率达到17%。这主要是因为去年美国很多学区的学校采用了新教材，而前几年由于税收收入不足，学校教材一直没有更新换代。出版大众类图书的Penguin出版社也表现不错，前9个月中收入增长了2%。Pearson经营业绩的良好表现也带来股价的上升，1月5日达到了近3年来最高点--704便士每股。而公司竞争对手McGraw-Hill则对2006年美国教材类书籍的销售前景不看好，并在日前的一份公告中陈述了此观点，这又部分地导致 Pearson股价有所下调。　　Pearson公司股东希望卖掉《金融时报》　　2006年2月26日，世界最大的教育出版商，金融时报的拥有者Pearson公司(Pearson Plc.)受到了来自股东的压力，股东希能卖掉《金融时报》。一个股东认为《金融时报》的盈利情况让它更像一个装饰品。而Pearson的最大的股东去年也曾质询Pearson问什么继续持有与主要的出版业务并不相关的《金时报》业。《金融时报》与他所能创造的价值相比占用了管理层太多的经历，在连续三年6400万英镑的亏损后05年可能盈利500万英镑。《金融时报》可能卖到多达5亿英镑，由鲁波特默多克领导的新闻集团也是有兴趣的收购者之一。

正确答案:B解析：本题考查Pearaon相关系数。Pearson相关系数只适用于线性相关关系的判断。如果变量x、r的相关系数r=1，则表示两者完全正线性相关；如果r=0．表示x、y之间不存在线性相关关系；如果r=-l，表示x、y之间为完全负线性相关。

在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同 两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述. Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall"s tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格； 计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。 计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman或kendall相关 Pearson 相关复选项 积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析 Kendall 复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料 Spearman 复选项 等级相关计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料 注： 1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关 2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。 3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。 在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项： Pearson Kendall"s tau-b Spearman：Spearman spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数 斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法” 斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。 Kendall"s相关系数 肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。 肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每一次评定都要将N个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格，将这K张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为γij。 正态分布的相关检验 对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。 进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。 U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下总体方差通常是已知的。 虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同，但在小样本（样本数n）=30作为大样本）且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。 均值检验时不同的数据使用不同的统计量 使用MEANS过程求若干组的描述统计量，目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。 检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用One-Sample T Test 单样本T检验过程。 检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用Independent-Samples T test 独立样本t检验过程。 如果分组样本不独立，用Paired Sample T test 配对t检验。 如果分组不止两个，应使用One-Way ANOVO一元方差分析（用于检验几个独立的组，是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。 如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种非参数检验过程Nonparametric test. 如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs功能。 当样本值不能为负值时用右侧单边检验。

r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。世界上很多事情都是存在一定的相关联系，因此我们往往需要对两个或多个变量进行相关性分析。如果两个变量都是连续性的变量，就可以用Pearson 分析方法。

卡方检验，使用在线spss即可分析。录入格式：放入分析项，点击分析即可。

正或负相关

两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度。显著性越小说明相关程度越高。显著性小于0.05则为显著先关，小于0.01则为极显著相关。大于0.05则说明不相关，或者相关性不强，也可以简单理解为不相关。扩展资料：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。通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：相关系数 0.8-1.0 极强相关0.6-0.8 强相关0.4-0.6 中等程度相关0.2-0.4 弱相关0.0-0.2 极弱相关或无相关参考资料来源：百度百科-Pearson相关系数

两者区别在于：spearman相关只能计算等级数据，但pearson相关却既可以用来算等级相关，也可以算连续数据的相关，只不过一般默认用pearson相关计算连续数据的相关。1、pearson相关通常是用来计算等距及等比数据或者说连续数据之间的相关的，这类数据的取值不限于整数，如前后两次考试成绩的相关就适合用pearson相关。2、spearman相关专门用于计算等级数据之间的关系，这类数据的特点是数据有先后等级之分但连续两个等级之间的具体分数差异却未必都是相等的，比如第一名和第二名的分数差就未必等于第二名和第三名的分数差。扩展资料：相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。参考资料：百度百科-相关系数

在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同 两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述. Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall"s tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格； 计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。 计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表...在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同 两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述. Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall"s tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格； 计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。 计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman或kendall相关 Pearson 相关复选项 积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析 Kendall 复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料 Spearman 复选项 等级相关计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料 注： 1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关 2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。 3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。 在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项： Pearson Kendall"s tau-b Spearman：Spearman spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数 斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法” 斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。 Kendall"s相关系数 肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。 肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每一次评定都要将N个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格，将这K张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为γij。 正态分布的相关检验 对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。 进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。 U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下总体方差通常是已知的。 虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同，但在小样本（样本数n）=30作为大样本）且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。 均值检验时不同的数据使用不同的统计量 使用MEANS过程求若干组的描述统计量，目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。 检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用One-Sample T Test 单样本T检验过程。 检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用Independent-Samples T test 独立样本t检验过程。 如果分组样本不独立，用Paired Sample T test 配对t检验。 如果分组不止两个，应使用One-Way ANOVO一元方差分析（用于检验几个独立的组，是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。 如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种非参数检验过程Nonparametric test. 如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs功能。 当样本值不能为负值时用右侧单边检验。

相关性（correlation）是指两个随机变量之间的关系，可以衡量两个变量间关系的强弱和方向。一般我们常用的是皮尔森相关系数和斯皮尔曼相关系数。 皮尔森相关系数（pearson correlation coefficient, PCC）是衡量两个连续型变量的 线性 相关关系。 斯皮尔曼相关系数（spearman"s rank correlation coefficient, SCC）是衡量两变量之间的单调关系，两个变量同时变化，但是并非同样速率变化，即并非一定是线性关系。 某些情况下两种结果是一致的： 当不完全是线性关系时： 另外，当有离群点时，两者的处理是明显不同的。创建一个数据集，并且加上离群点： 相关系数输出： 即在没有离群点的时候，两者都是0.44；但是当存在离群点之后，pearson系数变成了0.69，但是spearman仍是0.44。spearman系数会考虑这种存在离群点的情况，更加稳定。 参考： (1) https://stats.stackexchange.com/questions/11746/what-could-cause-big-differences-in-correlation-coefficient-between-pearsons-an (2) https://support.minitab.com/en-us/minitab-express/1/help-and-how-to/modeling-statistics/regression/supporting-topics/basics/a-comparison-of-the-pearson-and-spearman-correlation-methods/ 欢迎大家关注啊！

返回皮尔生(Pearson)乘积矩相关系数 r，这是一个范围在 -1.0 到 1.0 之间（包括 -1.0 和 1.0 在内）的无量纲指数，反映了两个数据集合之间的线性相关程度。 PEARSON(array1, array2) PEARSON 函数语法具有下列参数： 复制下表中的示例数据，然后将其粘贴进新的 Excel 工作表的 A1 单元格中。 要使公式显示结果，请选中它们，按 F2，然后按 Enter。 如果需要，可调整列宽以查看所有数据。

显著相关，在0.01的显著性标准下。

对数变换是数据变换的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行统计推断。但需要注意的是，数据是离散变量时进行对数变换要额外小心！(Why)为什么需要做数据变换？从直观上讲，是为了更便捷的发现数据之间的关系（可以理解为更好的数据可视化）。举个栗子，下图的左图是各国人均GDP和城市人口数量的关系，可以发现人均GDP是严重左偏的，并且可以预知在回归方程中存在明显的异方差性，但如果对GDP进行对数变换后，可以发现较明显的线性关系。为什么呢？因为我们度量相关性时使用的Pearson相关系数检验的是变量间的线性关系，只有两变量服从不相关的二元正态分布时，Pearson相关系数才会服从标准的t-分布，但如果变量间的关系是非线性的，则两个不独立的变量之间的Pearson相关系数也可以为0.所以，数据变换后可以更便捷的进行统计推断(t检验、ANOVA或者线性回归分析)。例如通常构造估计量的置信区间时是使用样本均值加减两倍标准差的方式，而这就要求样本均值的分布是渐近正态分布，如果数据呈现出明显的偏度，则此时使用上述统计推断方式就是不适用的；另外，最经典的例子就是回归分析中的异方差性，误差项的方差随着自变量的变化而变化，如果直接进行回归估计残差的方差会随着自变量的变化而变化，如果对变量进行适当变换，此时残差服从同一个正态分布。作者：五雷链接：/question/22012482/answer/21357107来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

PTE学术英语考试，英文名称Pearson Test of English Academic（PTE Academic)。它为那些需要学术英语的机构例如大学，高等学府以及政府部门提供了一个真实的衡量考生能力的工具。为需要通过英语考试获得赴英语国家学习机会的非英语国家的学生提供了一种新的选择。PTE学术英语考试融合了听说读写四种考试形式，考试时间为独立的三小时，所有听说读写四项技能的考核均在三小时内完成。考试分为三部分，口语与写作部分、阅读部分和听力部分。通过电脑自动评分，避免人为因素带来的不公正性。总分90分，分为6个分数等级，考试成绩5个工作日内网上可查。成绩两年内有效。适用性：PTE学术英语考试是世界领先的基于计算机的英语测试，用于留学及移民。考生通常在5个工作日内就能收到考试成绩。时效性：考生可在每月的固定考期选择考试时间；在考位已满或考试时间不合适的情况下，还接受教育机构（非个人）申请加开专属考位。专业性：被澳洲政府接受并用于申请签证，被成千上万的来自英国，澳洲，美国，加拿大，新西兰及爱尔兰的大学认可，包括哈佛，耶鲁及欧洲商学院。

1、衡量内容Pearson相关系数是用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，用来衡量定距变量间的线性关系。spearman相关系数是衡量两个变量的依赖性的非参数指标。2、计算公式Pearson相关系数：spearman相关系数：3、特点：Pearson相关系数：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。spearman相关系数：斯皮尔曼相关系数表明X(独立变量)和Y(依赖变量)的相关方向。如果当X增加时，Y趋向于增加，斯皮尔曼相关系数则为正。如果当X增加时，Y趋向于减少，斯皮尔曼相关系数则为负。斯皮尔曼相关系数为零表明当X增加时Y没有任何趋向性。当X和Y越来越接近完全的单调相关时，斯皮尔曼相关系数会在绝对值上增加。当X和Y完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数的绝对值为1。参考资料来源：百度百科-Pearson相关系数参考资料来源：百度百科-spearman相关系数

两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。

皮尔逊相关系数变化从-1到 +1，当r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大，则两变量相关性越强。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但可能存在其他方式的相关（比如曲线方式）。扩展资料：（1）一般认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间高度相关；0.5≤|r|<0.8，可认为两变量中度相关；0.3≤|r|<0.5，可认为两变量低度相关；|r|<0.3，可认为两变量基本不相关。（2）也有认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间极高度相关；0.6≤|r|<0.8，可认为两变量高度相关；0.4≤|r|<0.6，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量低度相关；|r|<0.2，可认为两变量基本不相关。（3）还有认为：|r|≥0.7时，可认为两变量间强相关；0.4≤|r|<0.7，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量弱相关；|r|<0.2，可认为两变量极弱相关或不相关。参考资料来源：百度百科-皮尔逊相关系数

随着出版物印刷设备的不断发明和应用，出版物的种类和印数大为增加。到19世纪初，出版物的推销和发行工作逐渐从印刷出版者的手里转移到书商手里，图书出版商开始同印刷商与书商区别开来，出版社成了一项特殊的独立行业。大多数出版商自己购置印刷设备，向作者征求稿件，然后把产品交给书商出售。18世纪末和19世纪初西方各国特别是英国、美国等又出现了一大批出版社，著名的有：德国的贝克出版公司(1763)、布罗克豪斯出版公司(1805)；英国的托马斯·纳尔逊父子出版有限公司(1789)、威廉·布莱克伍德父子出版有限公司(1804)、布莱克出版有限公司(1807)、布莱基父子出版有限公司 (1809)、 威廉·柯林斯父子出版有限公司(1819)；法国的加尼耶出版公司(1833)、普隆出版公司(1854)；美国的利平科特出版公司(1792)、约翰·威利父子出版公司(1807)、哈珀与罗出版公司(1817)、普特南父子出版公司(1840)、查尔斯·斯克里布纳父子出版公司(1846)等。到19世纪中叶，随着新的印刷技术的出现，出版业中开始了资本集中和出版、印刷企业的专业化过程。从20世纪初起，这一过程更加强了。有些大的出版公司雇员有1000多人，有专门管理生产、市场和会计业务的部门。第二次世界大战以后，随着不断出现的新学科的需要和照相排版技术、胶印技术的普遍采用以及其他大众传播手段的发展，出版社的门类和数量大大增加。根据联邦德国绍尔出版公司1985年出版的《国际出版商指南》统计，世界各国图书出版社、期刊出版社、计算机软件出版社和参与出版活动的团体在内的出版机构约有160436家。其中，美国、苏联、英国、法国、日本、荷兰、联邦德国等国的出版社数目约占当前世界出版社总数的60%。

[英格兰人姓氏] 皮尔森。取自父名，来源于Pearce，含义是“皮尔斯之子”（son of Pearce）

1、定义不同Pearson相关系数被定义为他们的协方差除以标准差的乘积；Spearman相关性系数被定义为秩（有序）变量之间的Pearson相关系数。2、线性不同pearson相关系数是线性相关关系。spearman相关系数呈现非线性相关。pearson相关系数是线性相关关系。spearman相关系数呈现非线性相关。3、连续性不同pearson相关系数呈现连续型正太分布变量之间的线性关系。spearman相关系数不要求正太连续，但至少是有序的。pearson相关系数呈现连续型正太分布变量之间的线性关系。spearman相关系数不要求正太连续，但至少是有序的。4、使用情况不同pearson相关是最常见的相关公式，用于计算连续数据的相关，比如计算班上学生数学成绩和语文成绩的相关可以用Pearson相关。而spearman相关是专门用于分析顺序数据的，就是那种只有顺序关系，但并非等距的数据，比如计算班上学生数学成绩排名和语文成绩排名的关系。

可以。Pearson反映的是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。Pearson，即皮尔森相关系数，也称皮尔森积矩相关系数，是一种线性相关系数。皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示，其中n为样本量，分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大表明相关性越强。r的取值在-1与+1之间，若r>0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大。若r<0，表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r的绝对值越大表明相关性越强，若r=0，表明两个变量间不是线性相关。

Pearson是美国的一个著名出版社。Pearson出版的读物范围不广，但每类读物的品种丰富而且多样，并且在质量上得到充分的保证。在教育类书籍出版方面，其不仅通过自己世界领先的技术中心，数字实验室的在线平台研究开发教育类读物，还推出了“培生的选择”这一创新的服务。在当今社会越来越重视个性化需要的市场环境下读者可以根据自己的需要进行产品的挑选。培生在质量上对产品也具有较高的标准，慎重挑选每一位签约作家，开发先进的技术实验室，使消费者能够在产品质量上具有一定的可识别性。扩展资料：Pearson通过建立长期的为英语教育工作服务的形象使消费者对其产品拥有较大的信赖度。同时，作为拥有超过百年历史的培生集团，其品牌影响力也是其产品差别化的主要来源。在Pearson旗下的品牌中，朗文是中国消费者最为熟悉的品牌。这个以英语教育为主营业务的集团，通过其原版读物版权的输出，与教育局共同进行英语教材的开发，在中国具有相当的品牌影响力。在朗文词典、大学英语、牛津教材等英语优秀书籍的影响下，消费者对其的差别化已经具有一定的认可度。Pearson拥有充分的资源，在先进的技术的支撑下，有足够的能力采取的差别化竞争战略。Pearson能够提供独特的产品，能够以技术、品牌形象以及附加特性来强化产品，增加消费者价值，使消费者愿意支付较高的价格。不过，Pearson在得到更多用户忠诚度的同时差别化战略也具有一定的缺陷。 中国的市场环境不稳定性因素太多，盗版现象很严重，使得其一定范围内的产品差别化容易被模仿。同时，为了应对这一现象，加速持续的差别化也会抬高其研究费用，影响其产品成本。因此，正确了解市场的参与度，协调好两者之间的关系是至关重要的。参考资料来源：百度百科-培生教育集团

lead married monkeys made silk wear plan to e was ate,10,用方框中所给词的适当形式填空 e,be,silk,eat,lead,monkey,marry,make,wear,plan 1.The dog _________ the old man to the police station. 2.The Millers got ________in October. 3.Lots of ________ are in the zoo. 4.I like the watch _______ in China. 5.The _______ feels very soft. 6.Now most students ________ glasses. 7.We should ________ for the new year. 8.The chickens want _______ out of the box. 9.He said he ________ very hard-working. 10.Tim ________ noodles for breakfast yesterday.

Dear toomawari ga tsuzuku wake wa yatto sukoshi tsunageta te to te nigirikaeshi nazuku kimi koibito no omokage mebaete tomodachi no mama sugita kisetsu nagasugita koto semezu ni nokori wazuka na jikan dake wo kanjiteitai kara setsunasa wa setsunasa no mama de yatto todoita omoi dakara kimi to kawashita hikari kakage koi no mukou e aruite ikou yubae kasumu eki no HOOMU samishige ni hodoku te no hira kasuka koyubi karanda no wa kimi no kureta yakusoku to negau te wo furu yori mo mune ni ateta kobore ochinai you ni itoshisa wa itoshisa no mama de hanareru hodo ni mukiau kedo tooku natteku kimi wo mitsume mabuta no ura ni utsushikonda mugen no kotoba no naka ni wa bokura wo musuberu mono nakute tashika na kodou wo kienai netsu wo ikiteru ai wo mitsumete setsunasa wa setsunasa no mama de yatto todoita omoi dakara kimi to kawashita hikari kakage kizuna kanjite aruiteru yo kimi no nokoshita te no nukumori ima wa mune no oku ni aru kara futari tsuyoku te wo furiaou kitto yakusoku wa chikaku made.. Dear一直绕著远路的理由是 手与手终於轻轻相系 回握著轻轻点头点头的你 让我看到了恋人的表情 丝毫不责怪在朋友关系中所度过的季节太长 只想感受所剩不多的时间 无奈的心情就这样 因为是好不容易才传达出的爱意 公开与你交错的光芒 朝向恋情的那端走去 夕阳照映在车站月台 解放寂寞的手心 隐约缠绕在小指上的 是你给的约定与愿望 比起挥著手 更想保存在心中不让它落下 爱恋的心情就这样 分离越远越能够面对 凝视著渐渐远去的你 将此刻映照在眼神深处 在无限的言语中 却没有能将我两结合在一起的事物 确实的心跳与无法消除的热情 正凝视著这份爱 悲伤的心情就这样 因为是好不容意才传达出的爱意 公开与你交错的光芒 在感受到牵绊中走著 你所留下的手心温暖 现在深藏在内心深处 我两用力地互相挥著手 约定一定就快实现了…实在找不到日文的

《Let"s learn》小学四年级英语说课稿范文 　　作为一位优秀的人民教师，时常会需要准备好说课稿，说课稿有助于教学取得成功、提高教学质量。怎么样才能写出优秀的说课稿呢？以下是我精心整理的《Let"s learn》小学四年级英语说课稿范文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。 　　 一、教材分析 　　我说课的内容是四年级上册Unit6 .Meet My Family A部分的第一课时，本单元围绕“家庭”这一题材开展，使学生能用英语简单介绍自己的家庭及人员。《新课标》倡导任务型教学模式，即让学生在教学活动中参与和完成真实的教学任务，从中体验学习的快乐。因此，我采用“任务——探究——创造”型教学方式，让学生在有趣、开放的语言环境中获取知识，使学生通过合作学习体验荣誉感和成就感，从而树立自信心，发展自主学习的能力，形成初步用英语进行简单日常交际的能力。 　　1、教学目标 　　有效的教学目标的设计首先要求的是准确和明确，新英语课程标准指出，基础教育阶段英语课程的总体目标是培养学生的综合语言运用能力，而综合语言运用能力又以学生语言技能、语言知识、情感态度、学习策略和文化意识五个方面的综合素养为基础。基于以上认识，以及对教学内容的分析和教材特点，我将教学目标定为： 　　(1)能力目标：能够简单介绍自己的家庭成员。 　　如：This is my dad / uncle /...... 　　He is strong and tall. 　　(2) 知识目标：能够听、说、认、读单词： 　　family, parents, uncle, aunt, baby brother. 　　(3)情感.策略等有关目标: 　　A.情感态度: 注重培养学生热爱家庭,热爱生活的美好情感。 　　B.学习策略:积极运用所学英语进行家庭成员之间的称呼问候。 　　2、重点和难点 　　根据以上对教学内容和教学目标的分析以及小学生的认识规律和英汉语言差异，我以为对五个单词及交际性语言的学习是本课的重点及难点。 　　 二、教学方法 　　（一）、小组合作学习法 　　小组合作学习是新课程积极倡导的有效学习方式之一，有效的小组合作学习可以加大学生语言的实践量，提高学生运用语言的能力，促进互相帮助，培养团队意识。我把班级学生按照座位分成8个小组，课堂各项教学活动均以小组活动为主线，学生互相交流，切磋，共同完成学习任务，在合作中感受学习英语的乐趣及交流的意义，也通过小组成员间的“荣辱与共”的学习关系而形成同步学习的环境。 　　（二）、情境教学法 　　由于本课时是以家庭有关系的内容，我将教学建立在满足学生心理需要的基础上，使教学活动带有浓厚的情感色彩，在单词和句型操练中使用了家人的照片，在表演中戴上饰演家人的头饰，激发学生想说的愿望，也有利于学生表达能力的提高。 　　（三）、鼓励法 　　有效的课堂活动需要评价手段的支持，有效的活动评价方式是实施有效活动的保障，所以，我的课堂评价主义以鼓励性评价为主，加上学生自评，互评等多元性评价，课上恰当的使用激励性评语和赠送小礼物的方法让学生渴望成功的`心理得到满足，这也是激励学生积极投身英语学习的一个最简单而有效的方法。 　　三、教学程序 　　（一）、培养兴趣，歌曲导入。 　　播放三年级下册歌曲《Father And Mother 》。学生在欢快的歌曲中边演边唱，使紧张的心情得到最大的放松，等待着英语课的开始。 　　（二）、复习旧知，巩固知识。 　　准备一些关于家庭称呼的单词：mother ,father ,sister ,brother 和一些介绍人物的形容词： tall, short, strong, thin，让学生快速认读。 　　（三）、创设情景，呈现新课 　　首先告诉学生这节课要介绍给大家一个新朋友，以认识新朋友和她的家庭开始。我创设的这个情境是把自己放在学生之中，成为他们中的一员，自己把准备好的人物头饰AMY戴在自己头上，说： 　　I am Amy now . Nice to meet you .和大家用英语打招呼，让学生把我当成Amy,更好的进行下面的对话。 四年级的学生已经有了一定的语言基础，所以我把单词在句子中呈现，词不离句，句不离词，让学生在句子中体会所学单词的含义。本课重点是对五个单词的教学，小学生年龄小，好玩，好动，不愿将过多的时间花在记忆单词上，所以教授单词时寓单词教学于娱乐中，增强学习的趣味性，调动学生的积极性，我采取了拆词法，例如：family ,我把它拆开，拆成学生认识的单词，爸F ather 和A nd 妈Mother 我I 爱L ove 你Y ou，爸妈我爱你等于家庭，这么教学生不但感兴趣，还可以很形象的把这个单词记住，而且还很有意义。猜迷迷法，例如：教授uncle, aunt 时，我会让孩子猜谜语， 　　Your uncle is your mother or father"s brother . 　　Your aunt is your mother or father"s sister . 　　孩子经过思考应该可以猜出单词 uncle ,aunt 的含义。这两个词有好几个意思，所以我也会告诉他们怎么记住他们，我把一个儿歌教给学生：uncle uncle本领大，叔伯舅舅没叫差，aunt aunt也不差，姨婶姑姑都用它。孩子在顺口的儿歌中把这两个词记住了。 　　（四）、操练单词，巩固新知 　　1、单词的语音语调我会采取让学生听我说初步感知单词读音，再通过听录音，加深对单词的记忆。在操练单词方面，我采取了游戏教学，因为我知道游戏是小学生的最爱，由于小学生尤其是中低年级的，集中注意力的时间短，，教学活动形式的多样化对维持他们的注意力十分重要，在孩子喜欢的游戏中操练单词，可以调动学生的积极性，激发学习英语的兴趣。所以我设计了几个小游戏，让学生在游戏中巩固单词。 　　A、猜失踪单词。就是我们经常做的“What"s missing?”的游戏，给学生看一组单词，数秒后，随意抽掉一张，让学生猜 “What"s missing?”，培养学生的瞬间的记忆力和观察力。 　　B、看口型猜单词。教师做示范后找学生来读单词，但不发音只做口型动作，其余同学猜单词。 　　C、“啄木鸟医生”给出一些拼写错误的单词，让学生当“啄木鸟”医生，找出“虫子”，分组比赛，看哪组捉的虫子多。 　　2、利用学过的单词和句型，小组间用照片介绍自己的家庭，也可以向老师介绍。我这么做的目的是让学生把所学知识运用到对话中来。 　　总而言之，在这节课上，我始终关注学生的情感，营造出宽松，民主，和谐的教学氛围，通过提供趣味性较强的活动和内容，激发学生的学习兴趣和学习动机，联系学生的实际生活，我设置了尽量真实的语言运用情景，组织有实际意义的语言实践活动，并创设出各种合作学习的活动，促使学生互相学习，互相帮助，发展合作精神。 ;

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胡迪。woodylightyear是动画片《玩具总动员》里的一个牛仔玩偶，中文名是胡迪，动画片中讲述了胡迪与主人安迪的故事，他们帮助了很多的玩具寻找主人，剧情搞笑紧凑，又十分让人感动，是一部很不错的动画片。

选B.chickPeep...Peep... I hear a chick.唧唧……唧唧……，我听到了小鸡（叫）。 peep，形容小鸟/小鸡的叫声。

不对，picture 是可数名词，所以复数不能用much修饰正确的是：there are so many pictures here.

不对。happy new year应该是一个句子中的直接宾语，没有句子类型的说法。首先“Happy new year”也就是“新年好”,作为一种祝词,只能是在新年当天或者1月1日前后几天当中,大家互相祝福和寒暄的一句话,这时人们肯定是特指某一个新年,也就是说这句话时迎接来的这一年. years作为复数形式,要怎么理解呢? 其次,特殊情况下,可能有人想说：“我们一起度过了很多愉快的新年”,这时即使用We"ve had many happy new years together也不对,因为这时的“新年”指的是新年假期,应该说new year festivals或new year vacations

铝合金强度测量的依据一般我们在测量金属的强度时会有各种不同的方法，不过我们再次提出三种最常被使用的方式，来作为衡量铝合金强度的依据。它分别是屈服力（Yield），剪切力（Shear）和张力（Tensile）所谓的“屈服力”是表示要破坏聚合物网状结构最小的力。每个物体表面都是其所能承受的力量的限制，一暂超过此作用力时，物体就会开始变形，而失去其原本的形状。而如果用我们一般较为熟悉的方式来解释，一物体在单位面积上所能承受而且不使其产生变形的最小作用力，就是屈服力。而剪切力则是用来衡量物体所能承受来自于侧面的撞击力大小的依据，使用剪切力越高的材质所制成的摆臂插销，其所能承受的侧面撞击力就会越大，也较不易弯曲，变形。最后一项就是大家比较熟悉的张力，它是表示要物体拉到分开所需施于的最小力量（转自速道汽车网），而张力有时也被称为物体的极限强度(Ultimate strength)或最终强度。

Apples and pears are on the table.苹果和雪梨在桌子上。

wear,were,wore的区别为：意思不同、用法不同、时态词性不同。一、意思不同1、wear：佩戴。2、were：be的过去时复数和第二人称单数形式。3、wore：穿，戴。二、用法不同1、wear：wear是不可数名词，基本意思是“穿着，戴着”，指“穿或戴的状态”，也可指“穿戴的衣物”，此时多与其他词构成复合词。wear引申可指“使用，用坏”和“耐用性”。2、were：were是are的过去式，要用来接复数形式。3、wore：基本意思是“穿，戴”，可表示穿的动作，也可以表示一种持续的或经常的状态，其后不仅可接衣服，也可接帽子、眼镜等，还可表示“佩戴”“涂抹”。三、时态词性不同1、wear：wear是动词原形。2、were：were是系动词的复数过去式。3、wore：wore是wear的过去式形式。

(1) It may do some harm to the environment.(2) There may be various risks in accidents,like the first major nuclear power plant accident in Pennsylvania in 1979,the Chernobyl Nuclear Power Plant disas...

核动力;

意思是在37年间during表达的意思是在...期间，37years意思是37年，连起来意思是在37年间。大学英语阅读想要提高，需要增强语感，提高盲考能力；能更加了解英语的使用习惯，知道如何说有水平的话；增加词汇量

Jem - Down To Earth LRC by lzh ,from jiangxi pingxiang Friends I have to tell you They sent me on a mission down to earth to watch and to observe life And gather information "boutyour birth But what I mostly see is misery And it makes me sad So capable of love yet, too scared to open up and Just wanna be accepted, but can"t show that you care Creating problems daily, no wonder some go crazy So special and so gifted but most don"t know, it"s there Friends I have to ask you Surrounded by the beauty of this place Why do you make it so hard For all the things you want to come your way Well I don"t think you see your destiny And it makes me sad So capable of love yet, too scared to open up and Just wanna be accepted, but can"t show that you care Creating problems daily, no wonder some go crazy So special and so gifted but most don"t know, it"s there Do it, just let it all out Express emotion Say how you"re feeling It"s liberating Nothing can hurt you You can be happy But you must believe it (believe it) Well I don"t think you see your destiny And it makes me sad So capable of love yet, too scared to open up and Just wanna be accepted, but can"t show that you care Creating problems daily, no wonder some go crazy So special and so gifted but most don"t know, it"s there So capable of love yet, too scared to open up and Just wanna be accepted, Creating problems daily, no wonder some go crazy So special and so gifted but most don"t know, it"s there Won"t you let me take you down to earth 本站歌词来自互联网采纳哦

你好，横杠可以读to，就读成during the years 2014 to 2017就可以了

划句子成分。she是主语。heard是谓语，planes是宾语。passing是宾语补足语。

第二周恩

歌曲名:Heartbreak Warfare歌手:John Mayer专辑:Battle StudiesJohn Myer - Heartbreak WarfareLightning strikeInside my chest to keep me up at nightDream of waysTo make you understand my painClouds of sulfur in the airBombs are falling everywhereIt"s heartbreak warfareOnce you want it to beginNo one really ever winsIn heartbreak warfareIf you want more love why don"t you say soIf you want more love why don"t you say soDrop his namePush it in and twist the knife againWatch my faceAs I pretend to feel no pain, pain, painClouds of sulfur in the airBombs falling every whereIt"s heartbreak warfareOnce you want it to beginNo one really ever winsIn heartbreak warfareIf you want more love why don"t you say soIf you want more love why don"t you say soJust say soHow come the only way you know how high you get meIs to see how far I fallGod only knows how much I"d love you if ya let meBut I can"t break through it allIt"s a heart...heartbreakI don"t care if we don"t sleep at all tonightLet"s just fix this whole thing nowI swear to god were gonna get it rightIf you lay your weapon downRed wine and Ambien you"re talking shit againIt"s heartbreak warfareGood to know it"s all a gameDisappointment has a nameIt"s heartbreak... heartbreakIt"s heartbreak warfareIt"s heartbreak warfareIt"s heartbreak warfarehttp://music.baidu.com/song/525961

fear：普通用词，侧重指面临危险或灾祸时内心所引起的恐惧心情。panic：常指因突如其来的外界威胁使人群出现惊慌、恐惧或混乱。 panic与fear的区别 1、具体含义不同。 panic作为名词时，含义指惊恐、惊慌，而fear作为名词时，含义则是指害怕，恐惧。 2、两者所代表的情绪不同。 panic指突然产生的强烈的害怕或紧张之感，使人无法理智地思考和行动。而fear则指对危险、令人害怕的事物、可能发生的坏事等产生的畏惧情绪。

你可以使用百度在线翻译啊 有读音有翻译的

In my opinion, the education in China failed in the quality of the professor. So I suggest that the education system should change the standard of hiring professor. Today, the professor would be a student who has graduated from university in a few days and that is not good enough to teaching In addition, I hope the university should set up a new system to assess the performance of professors, the student can judge the performance of the professor and if they cannot reach the standard to be a good professor, they will get fired. That would make sure the students can get a better education.

你好，他们两个只是名称不一样，实际上指的是同一种物品，都是只耳朵的意思

bear 忍受，忍耐，经受住。please don"t leave me. I couldn;t bear it.请不要离开我，我受不了。cart 用车装运，搬运（笨重物品）we carted all the furnitures upstairs. 我们把所有的家具都搬上楼了。lug 吃力的（拖、拉、提 重物）she began to lug her suitcase up the stairs. 她开始把她的行李箱托上楼。tote (经常性的)随声携带he have to tote his PC everyday. 他每天必须得带他的电脑。

Learning 是学习的意思，而reading 则是阅读的意思。abc learning和abc reading，前者是学，学会ABC，后者是读，但是不一定会，前者程度更高【摘要】abc learning和abc reading什么区别【提问】Learning 是学习的意思，而reading...

惊声尖叫 这是迈克尔杰克逊和妹妹的歌(Michael)Tired of injustice 受够了不公正Tired of the schemes 受够了阴谋诡计The lies are disgusted 谎言是恶心的！So what does it mean 这都是什么意思？Damn it 可恶！Kicking me down 想踢倒我？I got to get up 我会爬起来As jacked as it sounds 这事就像听起来那样无情The whole system sucks 整件事都这么恶心！Damn it 可恶！(Janet)Peek in the shadow 躲在暗处窥视的Come into the light 站到明处来！You tell me I"m wrong 你说我是错的Then you better prove you"re right 那你最好证明你是对的You"re selling out souls but 你们一直出卖灵魂I care about mine 可我在乎自己的人格I"ve got to get stronger 我会更加强大And I won"t give up the fight 而且我绝不会认输！(Michael)With such confusions 是非如此混淆！Don"t it make you wanna scream 难道这些不想让你尖叫吗？现场表演(2张)Your bash abusing victimize within the scheme 你猛烈的滥用阴谋让人受害(Janet)You try to cope with every lie they scrutinize 你们竭力应付他们精心检查的每一条谎言(Both)Somebody please have mercy 有些人发发慈悲"Cause I just can"t take it 因为我开始受不了这些！Stop pressuring me 别再逼我！Just stop pressurin" me 请别再逼我！Stop pressuring me 别再逼我！Make me wanna scream 让我想尖叫！Stop pressuring me 别再逼我！Just stop pressuring me 请别再逼我！Stop pressuring me 别再逼我！Make you just wanna scream 让我开始想尖叫！(Michael)Tired of you telling the story your way 受不了你们讲故事的方式It"s causing confusion 导致是非混淆You think it"s okay 你们却认为它合情合理Damn it可恶！(Janet)Keep changing the rules 始终保持规则While you"re playing the game 当你们在玩游戏的时候I can"t take it much longer 我再也受不了这些！I think I might go insane 我想我快疯了！(Michael)With such confusion 如此颠倒是非黑白！Don"t it make you wanna scream 难道这些不想让你尖叫吗？Your bash abusing victimize within the scheme 你猛烈的滥用阴谋让人受害(Janet)You find your pleasure scandalizing every lie 用谎言震惊 发现是你们的乐趣！(Both)Oh father, please have mercy 噢 天父 ！请发发慈悲"CauseI just can"t take it 因为我开始受不了这些!Stop pressuring me 别再逼我!Just stop pressuring me 请别再逼我!Stop pressuring me 别再逼我Make me wanna scream 让我想要尖叫！Stop pressuring me 别再逼我！Just stop pressuring me 请别再逼我！Stop Fucking with me 少来诅咒我！Make you just wanna scream 让我想要尖叫！(Janet)"Oh my God, can"t believe what I saw “哦，上帝，简直不敢相信我看到听到的！As I turned on the TV this evening 当我今晚打开电视I was disgusted by all the injustice 我对一切不公感到厌恶极了！All the injustice” 一切的不公”！(Michael)"All the injustice" “一切的不公”！(News Man) （新闻主播）"A man has been brutally beaten to death by “一名男子由于Police after being wrongly identified as a 被警察误认为是robbery suspect. The man was 一个抢劫疑犯而被粗暴殴打致死。an 18 year old black male..." 该名男子是一位18岁的黑人”(Michael)With such collusions 如此混淆是非黑白！Don"t it make you wanna scream 难道这些不想让你尖叫吗？Your bash abusing victimize within the scheme 你猛烈的滥用阴谋让人受害(Janet)You try to cope with every lie they scrutinize 你们竭力应付他们精心检查的每一条谎言(Both)Oh brother please have mercy 噢！兄弟！请厚道一点！"Cause I just can"t take it 因为我开始受不了这些！Stop pressuring me 别再逼我！Just stop pressuring me 请别再逼我！Stop pressuring me 别再再逼我！Make me wanna scream 让我想要尖叫

Saw you yesterday昨天看到你We were talking我们正在谈论的Comparing notes比较What"s happeneing什么是发生What"s not什么是不What you wanted你想要什么What you got你得到了什么Now you"re on your way现在你对你的方式It"s all about that这是关于：And nothing else没有别的I feel like I"m small我觉得我很小And I don"t matter in that world我不管在那个世界If I try to tell you would you laugh in my face如果我告诉你你会嘲笑我吗Tell me to grow up when I come clean and say告诉我长大的时候我坦白的说*Chorus**合唱I miss you我想念你The way we used to be我们使用的方法是Back when you calling me当你打电话给我Everyday (Yeah)每天（是的）You wanted to come over你想过来I miss you我想念你But it"s different and it"s strange但不同的是它的奇怪的Now that everything"s changed现在，一切都变了And it scares me "cause it"s weird that you don"t notice它让我害怕，因为它很奇怪，你不会注意到I miss you我想念你I....I....I.....我……岛……我.....Yes I do (yeah)是的我（是的）I....I....I.....我……岛……我.....Maybe it"s just me也许这只是我的But I don"t think so但我不这么认为I"m not insecure我不是不安全I just know我只知道What"s real什么是真实的What is gone and what I feel什么是走了，我的感觉I remember when we used to say that我记得我们曾经说We"d never change我们永远都不会改变Forget where we"ve been忘了我们曾经去过的地方I wanna go there again我想再去那里If I tried to tell you如果我想告诉你You"d turn into that kind你会变成这样Would you put up your defense你能把你的防御Say I was losing my mind说我失去理智*Chorus**合唱I miss you我想念你The way we used to be我们使用的方法是Back when you calling me当你打电话给我Everyday (Yeah)每天（是的）You wanted to get closer你想靠近I miss you我想念你But it"s different and it"s strange但不同的是它的奇怪的Now that everything"s changed现在，一切都变了And it scares me "cause it"s weird that you don"t notice它让我害怕，因为它很奇怪，你不会注意到Don"t you ever see my face outside your window你难道没有看见窗外的我的脸Are you up so high you can"t get back around你是如此之高，你无法回头Will you think of me some night when you get lonely你认为当你感到孤单的夜晚，我Will you need me你会需要我的When you"re on your way down...当你在路上…(Oh)（哦）Saw you yesterday昨天看到你We were talking我们正在谈论的Comparing notes比较What"s happeneing什么是发生What"s not什么是不What you wanted你想要什么What you got你得到了什么*Chorus* (repeated)*合唱（重复）I miss you我想念你The way we used to be我们使用的方法是Back when you calling me当你打电话给我Everyday (Yeah)每天（是的）You wanted to come over你想过来I miss you我想念你But it"s different and it"s strange但不同的是它的奇怪的Now that everything"s changed现在，一切都变了And it scares me "cause it"s weird that you don"t notice它让我害怕，因为它很奇怪，你不会注意到I miss you我想念你The way we used to be我们使用的方法是Back when you calling me当你打电话给我Everyday (Yeah)每天（是的）You wanted to get closer你想靠近I miss you我想念你But it"s different and it"s strange但不同的是它的奇怪的Nothing stays the same没有什么是一成不变的And it scares me "cause it"s weird that you don"t notice它让我害怕，因为它很奇怪，你不会注意到I miss you我想念你I....I....I.....我……岛……我.....I miss you我想念你I....I....I.....我……岛……我.....Yes I do是我做的I....I....I.....我……岛……我.....I miss you我想念你

歌曲名:The Game歌手:nikki cleary专辑:nikki clearyMe and my girlfriends are always in competitionWe picked a guy,Made a bet who could be the first to kiss himThe game was "Make the poor boy beg"Be the one inside his headI played the game to winLeft the girls in the rearviewI got into first positionWhile they were hittin" on him,Flirtin" with him,I was turning his ignitionThought he was just a game to winBut now I"m hearng violinsAnd now the jokes on me...Get your hands off my babyThe bets offIt"s not a game anymoreYou see the plan"s gone wrong and you can"t touchNot playin" like I was beforeYou gotta keep the game our little secretHe can never know the scoreNow I love him,I don"t want him to hate me for itIt"s not a game anymoreWe were bored hangin" out just lookin" for a new distractionBut the plan backfired,Ended up as reverse attractionIt was just a little innocent funBut I"m the one who"s comin" all undoneAnd now the jokes on me...What he don"t know won"t hurt himStop flirtin"Leave us aloneLeave us alonehttp://music.baidu.com/song/14541350

Four Seasons In A Year There are four seasons in a year. They are spring, summer, autumn and winter. Girls wear different clothes in different seasons. In winter it is very cold. We wear thick sweaters and skirts. We like spring because spring is colourful. We can take off heavy clothes and play outside. It"s not too hot and not too cold. The weather often changes in spring. In summer we wear cool clothing. The weather doesn"t change often in summer. It"s very hot. Do you know autumn? Let me tell you about it. It"s cool in autumn. We wear light sweaters and skirts. The most wonderful thing is that we can eat all kinds of fruits. Autumn is really nice. Every season is very beautiful. I like them.

输出函数表达式若含有x，则是 mealy ，根据输出函数表达式可以判断。对于脉冲异步时序逻辑电路，moore型的数尺一般是电平，mealy型的一般是脉冲，看题目要求就可以轻易判断类型。看电路图，若输入x（有时输入时CP哦）和 z 相连，那么就是mealy。