העלילה עוקבת אחרי מלינדה "מל" מונרו (אלכסנדרה ברקנרידג') שעוברת לצפון קליפורניה, לעירה בשם "וירג'ין ריבר" על מנת לשמש כאחות. היא משאירה מאחוריה זכרונות כואבים (לידה שקטה ומות בעלה) ומנסה להתחיל מחדש. אך החיים בעיירה לא פשוטים כמו שהם נראים. דמות נוספת בסדרה ג'ק שרידן (מרטין הנדרסון) חייל מארינס לשעבר, שמנהל בר בעיירה וגם לו לא מעט סודות על עברו.
גבעות (יישוב)
צור דבוש
צור (צורי) דבוש (נולד באפריל 1966) הוא יזם עסקי וחברתי, יו"ר הדירקטוריון ובעל השליטה בחברת קליל תעשיות והיו"ר של החברה לתועלת הציבור אנו - עושים שינוי.
ביוגרפיה.
נולד באשקלון לפנינה, חדרנית בבית הבראה לעובדי ההסתדרות, ומשה בכור דבוש, פקיד אכלוס לנזקקי דיור בחברת עמיגור. בן שמיני למשפחה בת 10 נפשות, בתום לימודיו בבית הספר א.ד גורדון באשקלון, עבר ללמוד בירושלים, בה התגורר בפנימיית כרמית בעין כרם ולמד בתיכון סליגסברג-ברנדייס בירושלים, במגמת עיצוב אופנה בן ראשון ויחיד.
שירת בחיל התותחנים ולאחר מכן התנדב להיות חלק ממקימי יחידת מגלן, תחילה כלוחם ולאחר מכן כמדריך. עיצב את הסמל הראשון של היחידה, שהיווה את הבסיס לסמלה הנוכחי. בתום שירותו הסדיר הוחתם לשירות קבע על מנת להקים את מערכי ההדרכה והאימון הממוחשבים והסימולטורים של היחידה, בעקבותיה נבחר לחייל מצטיין חטיבתי.
לאחר השירות הצבאי ניסה להתקבל ללימודי עיצוב אופנה בשנקר, אך נדחה, למד עיצוב תעשייתי באקדמיה לעיצוב בצלאל, אך הודח מהלימודים לאחר שנתיים בשל "חוסר כישרון עיצובי". אז החל את דרכו העסקית.
בוגר מסלול הנחיית הורים במכון אדלר.
פעילות עסקית.
בשנת 1992 (בגיל 26) הקים את החברה הראשונה שלו, היפרלוג, שעסקה בפיתוח מערכי הדרכה ממוחשבים.
בשנת 1994 על בסיס חברת היפרלוג, הוקמה חברת גיאו-אינטראקטיב שבהמשך שונה שמה לאמבלייז, ביחד עם שרון כרמל, נפתלי שני ואלי רייפמן, על בסיס אחד הפטנטים שלה שעסק בהעברת אנימציה באינטרנט הונפקה החברה באוקטובר 1996 לפי שווי של 160 מיליון דולר. החברה נסחרה בבורסה של לונדון (BLZ.L) בשנת אלפיים גייסה 400 מיליון דולר לפי שווי 4 מיליארד דולר, בשיאה הגיעה החברה לשווי שוק של כ-8 מיליארד דולר. עד שנת 1999 שימש בחברה כדירקטור וכמנהל בכיר, בין היתר כראש צוות עיצוב לומדות ופיתוח תוכן, כראש צוות עיצוב ממשקי משתמש וכמנכ"ל חברה הבת EduNet שעסקה בפיתוח ניסיוני של לומדות מקוונות, בשיתוף עם הוצאת הספרים האמריקאית . ב-1999 עם שינוי הכיוון של חברת אימבלייז מפתוח תוכן להתמקדות רק בטכנולוגיה עזב את הניהול השותף של החברה והמשיך לשמש כדירקטור בדירקטוריון חברת אמבלייז עד שנת 2003.
בשנת 1999 הקים את חברת דבוש השקעות, אותה הוא מנהל. החברה עוסקת בהשקעות, השבחה ובשירותי ניהול בתחומי התעשייה, ההיי-טק והמגזר השלישי.
בשנת 2000 מכר את רוב החזקותיו באמבלייז תמורת כ-40 מיליון דולר.
בשנת 2001 רכש את השליטה בחברת קליל תעשיות לפי שווי של 140 מיליון ש"ח למרות היות החברה תעשייתית בקשיים. בשנים הראשונות מצבה הכלכלי של קליל החמיר עד לשיא של הפסד שנתי של כ-20 מיליון בשנת 2004, אז יישם תוכנית התייעלות בליווי של קובי לוי שכללה סגירת פעילויות, החלפת מנכ"ל, גיוס הון, מכירת נכסים ותוכנית שיווקית של מתן אחריות על המוצר המוגמר המותקן על ידי מתקינים עצמאיים. פעולות אלו גרמו לעצירת ההפסדים ב-2005. מאז החברה הפכה לרווחית ומציגה רווח שנתי נקי של כ-50 מיליון ש"ח בשנה.
דבוש משלב בפעילות קליל מגוון פרויקטים למען הקהילה והסביבה, כמו פרויקטים עם תנועת הצופים, תמיכה בבית ספר אורט מרום בעכו בהקמת מגמת מבנאות אלומיניום, והקמת פארק ״אגם הפרפרים״, פארק אקולוגי טבעי פתוח לשימור והתרבות מגוון הפרפרים השוהים באזור כרמיאל, אשר הוא משמש כיו"ר הדירקטוריון שלה.
דבוש משמש כמשקיע אנג׳ל ויועץ עסקי לחברות סטארטאפ. בשנת 2018 השקיע בחברת הסטארטאפ מאסיבית 3D שהונפקה בבורסה בתל אביב בשנת 2021 לפי שווי של כ-500 מיליון ש״ח
פעילות ציבורית.
היה מיוזמי החל"צ השדרה, שקמה בשנת 2012 בעקבות המחאה החברתית של שנת 2011.
בשנת 2013 היה שותף להקמת החל"צ "אנו - עושים שינוי" - פרי איחודה של "השדרה" עם החל"צ אג'נדה ועם תנועת עורו, ומאז הוא משמש כיו"ר "אנו".
החל מ-2011 דבוש מתנדב ותורם בארגון "אור למשפחות" העוסקת בתמיכה, חיזוק ועזרה למשפחות שכולות.
בשנת 2018 קיבלה קליל תעשיות בהובלתו את אות העסק הקשוב ומאז הוא פעיל בארגון קפיטליזם קשוב ישראל.
החל משנת 2020 מתנדב בחממת I4Vally החממה הראשונה והיחידה בישראל ליזמיות וליזמים לתעשייה 4.0.
רגרסיה לינארית פשוטה
רגרסיה ליניארית פשוטה בסטטיסטיקה היא מודל רגרסיה ליניארית עם משתנה תלוי או בלתי תלוי יחיד.
כלומר, עבור נקודות מדגם דו-ממדיות, formula_1, עם משתנה בלתי תלוי אחד ומשתנה תלוי אחד (כמקובל, קואורדינטות formula_2 ו-formula_3 במערכת קואורדינטות קרטזית, כאשר formula_2 המשתנה הבלתי תלוי, ו-formula_3 המשתנה התלוי), מוצאים פונקציה ליניארית (קו ישר לא אנכי) שבדיוק אפשרי ככל הניתן, מנבאת את ערכי המשתנה התלוי כפונקציה של המשתנה הבלתי תלוי. שם התואר "פשוטה" מתייחס לכך שמשתנה התוצאה קשור לפרדיקטור יחיד. לפעמים, המשתנה formula_2 נקרא המשתנה המסביר, והמשתנה formula_3 נקרא המשתנה המוסבר.
שימושים בשיטות רגרסיה נוספות.
מקובל לקבוע את הקביעה הנוספת כי יש להשתמש בשיטת הריבועים הפחותים הרגילים (OLS) המסבירה שהדיוק של כל ערך חזוי נמדד לפי ריבוע השאריות שלו (מרחק אנכי בין נקודת מערך הנתונים לקו המותאם), כשהמטרה היא להפוך את סכום הסטיות בריבוע לקטן ככל הניתן. שיטות רגרסיה אחרות שניתן להשתמש בהן במקום ריבועים קטנים רגילים כוללות סטיות פחותות מוחלטות (מזעור סכום הערכים המוחלטים של השאריות) ואת אומדן Theil-Sen (הבוחר קו שהשיפוע שלו הוא החציון של השיפועים שנקבע על ידי זוגות של נקודות לדוגמה). רגרסיית דמינג (סה"כ הריבועים הקטנים ביותר) מוצאת גם קו שמתאים לקבוצה של נקודות דגימה דו-ממדיות, אבל (בניגוד לריבועים הפחותים הרגילים, סטיות הכי פחותות מוחלטות ורגרסיית שיפוע חציוני) זה לא באמת מופע של רגרסיה ליניארית פשוטה, כי הוא לא מפריד את הקואורדינטות למשתנה אחד תלוי ואחד בלתי תלוי ויכול להחזיר קו אנכי כהתאמה שלו.
שאר המאמר מתייחס לרגרסיה רגילה של הריבועים הפחותים. בתרחיש זה, השיפוע של הקו המותאם שווה למתאם בין formula_2 ל - formula_3 אשר מתוקן על ידי היחס בין סטיות התקן של משתנים אלה. החותך של הקו המותאם הוא כזה שהקו עובר דרך מרכז המסה של נקודות הנתונים.
התאמת קו הרגרסיה.
נניח תחילה כי קיים קשר ליניארי בין המשתנה הבלתי תלוי formula_2 והמשתנה התלוי formula_3. לכן נוכל להגדיר את הקשר כפונקציה הבאה:
המתאר ישר עם שיפוע formula_13 ו-חותך formula_14. באופן כללי קשר כזה עשוי שלא להתקיים בדיוק עבור האוכלוסייה הכללית של המשתנים הבלתי תלויים והתלויים; אנו מכנים את הסטיות שלא נצפו מהמשוואה לעיל, שגיאות . נניח שאנו צופים ב formula_15 זוגות נתונים ונקרא להם formula_1. אנו יכולים לתאר את הקשר הבסיסי בין formula_17 ו-formula_18 הכולל את מונח השגיאה הזה formula_19 על ידי:
קשר זה בין הפרמטרים הבסיסיים האמתיים (אך לא נצפים) formula_21 לבין נקודות הנתונים נקרא מודל רגרסיה ליניארית.
המטרה היא לאמוד את formula_22 ו formula_23 עבור הפרמטרים formula_21 אשר יספקו את ההתאמה ה"מיטבית" במובן מסוים לנקודות הנתונים. כפי שהוזכר בהקדמה, במאמר זה ההתאמה ה"טובה ביותר" תהיה מובנת כמו בגישת הריבועים הפחותים: קו הממזער את סכום השאריות בריבוע (ראה גם שגיאות ושאריות ) formula_25 (הבדלים בין ערכים בפועל וחזוי של המשתנה התלוי "y" ), שכל אחד מהם נתון על ידי
עבור formula_14 ו formula_13 כלשהם.
במילים אחרות, formula_22 ו formula_23 פותר את בעיית האופטימיזציה הבאה:
מציאת אומדנים formula_32.
תחילה נגדיר את הסימון formula_33 - הממוצע של המדגם formula_34, כלומר formula_35.
על מנת למצוא את formula_36, נגזור את הפונקציה:
formula_37
נראה כי formula_36 תלוי ב formula_39. נמצא כעת את formula_39:
formula_41
כאשר בנקודות אנחנו עושים פישוט אלגברי לביטוי. לכן נקבל סה"כ:
כאן הצגנו
על ידי החלפה של הביטויים לעיל עבור formula_43 ו formula_44 ל
formula_45
נקבל
זה מראה ש- הוא השיפוע של קו הרגרסיה של נקודות הנתונים הסטנדרטיות (ושהקו הזה עובר דרך המקור).
נראה כי נקבל:
מקדם המתאם ("R בריבוע") שווה ל formula_48 כאשר המודל הוא ליניארי עם משתנה בלתי תלוי בודד. ראה מקדם מתאם לדוגמה לפרטים נוספים.
רגרסיה ליניארית פשוטה ללא חותך (רגרסור בודד).
לפעמים ראוי להכריח את קו הרגרסיה לעבור דרך המוצא, כי מניחים ש - formula_34 ו-formula_50 הם פרופורציונליים. עבור המודל ללא החותך, formula_51, אומדן OLS עבור מפושט ל-
שימוש בהתמרה formula_53 נותנת את הרגרסיה דרך formula_54:
כאשר formula_56 מתייחסים לשונות המשותפת והשונות (covariance and variance) של נתוני המדגם (לא מתוקן עבור הטיה).
הצורה האחרונה שלמעלה מדגימה כיצד הרחקת הקו ממרכז המסה של נקודות הנתונים משפיעה על השיפוע.
מאפיינים מבוססי מודל.
תיאור המאפיינים הסטטיסטיים של אומדנים מאומדני הרגרסיה הליניארית הפשוטים מחייב שימוש במודל סטטיסטי. להלן מבוסס על הנחת תקפותו של מודל לפיו האומדנים אופטימליים. אפשר גם להעריך את המאפיינים תחת הנחות אחרות, כגון חוסר הומוגניות, אבל זה נדון במקום אחר.
אי הטיה.