“陪伴是最长情的告白”:可是又有多少人真正懂得它的含义呢

01.

世界上最浪漫最感人的三个字不是“我爱你”,而是“在一起”。陪伴是最长情的告白,成了无数男女的格言和向往的生活方式。

然而又有多少人真正懂得“陪伴是最长情的告白”它的真正含义呢?

如果真正懂得并运用到生活中了,我相信一定可以减少情侣、夫妻之间的矛盾,也会大大降低离婚率。

02.

晓玲就是一位把“陪伴是最长情的告白”当作人生格言的人。她没有太多的要求,她只希望男朋友,或是以后的先生能抽出更多的时间陪伴她。

她喜欢逛街,每当休息的时候都想男朋友陪她一起逛逛街,看看电影,吃吃饭,可是就是这么简单的事情男朋友都没法做到,而男朋友志强只想休息时打打游戏缓解下压力,并不愿意逛街。

每次他都会在网吧等待逛街的晓玲回来一起去吃饭,而看电影时,志强偶尔会去下,每次去电影院不是玩手机就是睡觉,有时还打呼,让晓玲觉得丢脸和尴尬极了。

可即便这样,她们还是经历了五年的爱情长跑后走进了婚姻。晓玲做着朝九晚五助理的工作,而志强选择了创业。创业是艰辛的,志强每天忙得焦头烂额,加班到很晚。

很多时候志强回到家后晓玲已经睡着了,随便吃点填饱肚子后还得处理未忙完的方案。而晓玲趁着志强一周难得一天的休息时间,一大早便起来去超市买菜好做大餐给他补补。

晓玲一个人在厨房忙前忙后,志强在房间里打游戏,直到菜烧好了喊半天才恋恋不舍地放下游戏前来吃饭。这样的日子久而久之,两人都感觉到彼此陪伴自己的时间太少了,有了更多的争吵。

有次吵得不可开交,都称对方不关心彼此,不爱彼此了,志强突然向她提出了离婚。气急败坏的晓玲找到我和我说起了事情的缘由,向我支招。

03.

我告诉她 “陪伴是最长情的告白”,是她们俩的人生信条,可是彼此都没有做到互相陪伴,都没有理解这句话的真正含义。

其实两个人在一起做什么并不重要,重要的是对方知道你正在Ta身边,陪伴着Ta,Ta并不孤独,不管Ta多忙多累都是值得的,没有怨言。

比如你喜欢逛街,他却很少陪你;你喜欢看电影,他却总是玩手机或睡觉;他加班到很迟才回来,回来后依然在工作,可是你早就睡觉了;你做饭忙前忙后,他却恋恋不舍的打游戏,这些都是问题的所在,两人都存在很大的问题。

即使不喜欢逛街,也得偶尔陪陪你,而不是躲到网吧打游戏。逛街不是最重要的,最重要的是他陪着你做你喜欢的事;看电影也是,他平时不看电影吗?

也看吧,看电影时就把手机调静音,或者关机,因为太干扰看电影了。电影说的是什么不太清楚,因为基本都在玩手机,或睡觉,要睡觉滚回家睡去。看电影也不是最重要的,最重要的是两个人可以待两小时专注地做同一件事情。

还有最为严重的,是他上班累,还是你上班累?既然他上班累,为什么你不能在家等着他一起下班呢?这是很多夫妻出现矛盾最主要的原因之一。

很多家庭都是一方很晚在工作,一方早已休息,或者在房间里玩手机。对方什么时候回来的不知道,对方什么时候休息的也不知道。

很多时候我们加班到很迟,令我们累的、烦躁的并不是工作本身,而是我们辛辛苦苦累得半死,对方却不知道,却不能理解和陪伴。

很多时候只要对方为我们拿个拖鞋,端杯水,我们都会感觉到浓浓的情意和支持,哪怕我们再苦再累都值得,当时的烦恼和疲惫瞬间烟消云散。

解决的方案是你在家等着他,给他端杯水热个饭菜,在他工作的同时,你就在边上陪着他,拿本书读读。他努力工作是为了这个家庭,你陪伴着他也是为了这个家庭,家庭是靠对方共同努力来维系的,同时你读书还能提升自己。

烟火旺不旺也是衡量家庭幸福的指标,如果总是长时间一个人在厨房忙前忙后,早晚也会出问题。对方觉得你做饭是理所应当,对方就等着吃现成的饭。

和谐的关系是一个人做饭,另一个人在一旁打下手,或是他做饭你洗碗,要有分工,要共同去完成。家里的活总是一个人独揽,早晚一个人过。

这才是真正意义上的陪伴啊,而并不是他工作你睡觉,你做饭他在一旁打游戏,你看电影他一旁玩手机睡觉,感情不出问题才奇了怪。

在家庭中,夫妻两个人共同陪伴,共同完成一件事的次数和频率越高,感情越好越稳固,反之亦然。

回头想想,你们呢?又有多少共同完成的事呢?

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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