Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
هوارد پل بکر ؛ (۹ دسامبر ۱۸۹۹–۸ ژوئن ۱۹۶۰) استاد قدیمی جامعه شناسی در دانشگاه ویسکانسین-مدیسون بود. بیوگرافی. بکر در سال 1899 در نیویورک زاده شد: پسر چارلز بکر، افسر پلیس نیویورک و لتیتیا (نام خانوادگی استنسون)، اهل انتاریو. پدر و مادرش شش سال پس از تولد او طلاق گرفتند. مادرش دوباره با برادر بکر، پل، ازدواج کرد. پدرش چارلز بکر بعدها دو بار دیگر ازدواج کرد. او به دلیل قتل یک قمارباز در سال 1912 در نیویورک تحت پیگرد قانونی قرار گرفت، مجرم شناخته شد و در سال 1915 اعدام شد. هوارد پی. بکر توسط مادر و ناپدری اش در رینو و وینموکا، نوادا بزرگ شد، در مدارس محلی تحصیل کرد. مدرک لیسانس را در دانشگاه نورث وسترن و کارشناسی ارشد و دکترای جامعه شناسی را در دانشگاه شیکاگو به پایان رساند. بکر استاد تمام جامعه شناسی در دانشگاه ویسکانسین-مدیسون شد. از جمله علایق او، کاوش در موضوعاتی بود که او «انواع برساخته» جوامع مقدس و سکولار می نامید. او را شاید بیشتر به عنوان نویسنده کتاب «انسان در تعامل: سخنرانی های مقدماتی درباره فرهنگ، جامعه و شخصیت» (1956) به یاد می آوریم. این مجموعه ای ویرایش شده از سخنرانی های رادیویی در مورد مبانی جا
معه شناسی بود، رویکردی بدیع در آن زمان. او به خاطر سبکی که به عنوان «شهری، شوخ و باسواد» توصیف می شود، و همچنین به خاطر رویکرد بین رشته ای اش مورد ستایش قرار گرفت که از مفاهیم جامعه شناسی، روان شناسی اجتماعی و انسان شناسی استخراج می شود. کتاب او همچنین به عنوان ارائه "دیدگاه منسجم جامعه شناسی" به شیوه ای قوی و خاص توصیف شده است. در میان دانشجویان تحصیلات تکمیلی که بکر با او مشاوره می کرد، سی. رایت میلز بود که در حال تکمیل رساله دکترایش در دانشگاه ویسکانسین-مدیسون بود. میلز بعدها گفت از نقش بکر در دفاع از رساله راضی نیست. او از رفع اشکال و دفاع مجدد رساله خود مطابق با انتقادات کمیته داوری کاملاً امتناع کرد. بکر در زمان مرگش به تازگی به عنوان رئیس انجمن جامعه شناسی آمریکا انتخاب شده بود. سخنرانی ریاست او با عنوان «واکنش های هنجاری به بی هنجاری» توسط پسرش، کریستوفر بنت بکر، مورخ ایراد شد. بکر در 8 ژوئن 1960 بر اثر لخته خون (ترومبوز) درگذشت.
پسر قد بلند فیلمی محصول سال ۱۹۸۹ و به کارگردانی مل اسمیت است. در این فیلم بازیگرانی همچون جف گلدبلوم، اما تامپسون، روآن اتکینسون، جرالدین جیمز، آنا مسی، کیم تامسون، انگس دیتن و جیسون آیزکس ایفای نقش کرده اند.
خرمای پنجه عروس نوعی خرما با مزه و طعم بسیار خوب است که در جنوب ایران، به خصوص استان هرمزگان کشت می شود. خرمای پنجه عروس به دلیل مزه و طعم خوبش قابلیت صادرات به خارج از کشور را دارد. این خرما به شکلی فراوان در مناطق ساحلی جنوب ایران مانند منطقه لارستان، جاسک، قشم و هرمز تولید می شود و در فصل تابستان به بازار عرضه می شود. خصوصیات. خرمای پنجه عروس بومی استان فارس بوده و شباهت زیادی به خرمای زاهدی دارد، با این تفاوت که کمی کشیده تر و خشک تر از خرمای زاهدی می باشد. این خرما در منطقه خنج استان فارس کشت و با نام پنجه عروس شناخته می شود ولی در بین افراد محلی شهر جیرفت استان کرمان که محل دیگر کشت این رقم می باشد، با نام خرمای سنگ شکن مشهور است. علیرغم پوست خشک که میل کردن آن را کمی سخت می کند طعمی لذیذ و منحصربفرد دارد. این نوع خرما جز خرماهای دیررس بوده و موعد برداشت این خرمای خشک در مهر ماه آغاز شده و تا اواسط آبان ماه ادامه دارد. خرمای پنجه عروس یکی از انواع خرمایی است که در جنوب ایران و به ویژه در منطقه هرمزگان کشت می شود. منابع. https://www.touristtube.com/Things-to-do-in-Hormuzgan/Khorma-Panjeh-Aroos https://to
osheh.com/product/خرمای-پنجه-عروس
مهمان زمستانی فیلمی محصول سال ۱۹۹۷ و به کارگردانی مل اسمیت است. در این فیلم بازیگرانی همچون فیلیدا لاو، اما تامپسون، شیلا رید، ساندرا وو، آرلین کوکبام، گری هالیوود، شان بیگرستف و داگلاس مورفی ایفای نقش کرده اند.
اینتل اتم سری از پردازنده های ولتاژ فوق پایین با معماری آی ای-۳۲ و X86-64 ساخته شرکت اینتل است که برای کاهش مصرف برق و اتلاف انرژی در مقایسه با پردازنده های معمولی سری اینتل کور طراحی شده است. سری اتم عمدتاً در نت بوک ها، مینی PC، برنامه های کاربردی تعبیه شده از مراقبت های بهداشتی گرفته تا روباتیک پیشرفته، دستگاه های اینترنت همراه (MID) و تلفن ها استفاده می شود. این سری در ابتدا با فناوری مکمل ۴۵ نانومتری فلز-اکسید-نیمه هادی (سیماس) طراحی شد و مدل های بعدی با کد Cedar از یک فرایند ۳۲ نانومتری استفاده کردند.
نژاد آمیخته یک جانور اهلی است که از چندین نژاد از یک گونه خاص است که اغلب بدون دخالت انسان و نمودار ثبت سوابق یا زادگیری گزینشی تولیدمثل می شود. نمونه ها عبارتند از:
در جانورشناسی، جفت گیری رفتار جنسی جانوری است که در آن نر اسپرم را، به ویژه به طور مستقیم به دستگاه تناسلی او وارد بدن ماده می کند. این یک جنبه از جفت گیری است. بسیاری از جانورانی که در آب زندگی می کنند از لقاح بیرونی استفاده می کنند، در حالی که لقاح درونی ممکن است از نیاز به نگهداری گامت ها در یک محیط مایع در دوره اردویسین پسین ایجاد شده باشد. لقاح درونی با بسیاری از مهره داران (مانند همه خزندگان، برخی از ماهیان و بیشتر پرندگان) از طریق جفت گیری پارگین، معروف به بوسه پارگین (همچنین همی پنیس را ببینید) رخ می دهد، در حالی که پستانداران به صورت واژینال جفت می شوند، و بسیاری از مهره داران نخستین از طریق لقاح بیرونی تولیدمثل می کنند.
در آمار کاربردی، مجموع کمترین مربعات، نوعی از خطاهای رگرسیون متغیرها می باشد و به عبارتی دیگر یک تکنیک مدل سازی داده های کمترین مربعات بوده که در آن خطاهای مشاهده شده هم بر روی متغیرهای وابسته و هم بر روی متغیرهای مستقل به دست آوردن می شود. مجموع کمترین مربعات، تعمیمی از رگرسیون دمینک و نیز تعمیمی از رگرسیون متعامد می باشد و می تواند هم در مدل های خطی و هم در مدل های غیر خطی به کار برده شود. تقریب مجموع کمترین مربعات داده ها به طور کلی معادل بهترین، در نُرم فروبنیوس، تقریب رتبه پایین ماتریس داده است. مدل خطی. در روش کمترین مربعات مدل سازی داده ها، تابع هدف، S , formula_1 به حداقل می رسد، که r بردار باقیمانده ها و W یک ماتریس وزنی است. در کمترین مربعات خطی، مدل شامل معادلاتی است که در پارامترهای ظاهر شده در بردار پارامتر خطی هستند. β، بنابراین باقیمانده ها توسط داده می شوند. formula_2 m مشاهده در پارامترهای y و n در β با m &gt; n وجود دارد. X یک ماتریس m × n است که عناصر آن ثابت یا توابع متغیرهای مستقل، x هستند. ماتریس وزن W در حالت ایده آل، معکوس ماتریس واریانس-کوواریانس است My از مشاهدات y فرض می شود که متغی
رهای مستقل بدون خطا هستند. تخمین پارامترها با قرار دادن معادلات گرادیان بر روی صفر بدست می آیند که معادلات عادی را به دست می آورند. formula_3 اجازه دادن به خطاهای مشاهده در همه متغیرها. حال، فرض کنید هر دو x و y مشروط به خطا، با ماتریس های واریانس کوواریانس مشاهده می شوند.Mx وMy به ترتیب. در این مورد تابع هدف را می توان به صورت نوشتاری نوشت formula_4 جایی که rx و ry باقیمانده ها به ترتیب در x و y هستند. واضح است [توضیح بیشتر لازم است] این باقیمانده ها نمی توانند مستقل از یکدیگر باشند، اما باید توسط نوعی رابطه محدود شوند. نوشتن تابع مدل به صورت f(rx , ry , β) محدودیت ها با معادلات شرط m بیان می شوند. formula_5 بنابراین، مسئله به حداقل رساندن تابع هدف تحت قیود m، با استفاده از ضریب لاگرانژ حل می شود. پس از انجام چند عملیات جبری نتیجه زیر حاصل می شود. formula_6 یا به صورت جایگزین می توان نوشت: formula_7 که M ماتریس واریانس کوواریانس نسبت به متغیرهای مستقل و وابسته است. formula_8 مثال. هنگامی که خطاهای داده ها همبستگی ندارند، همه ماتریس های M و W مورب هستند. سپس، مثال مربوط به برازش خط مستقیم را بررسی کنید. formu
la_9 در این مورد: formula_10 نشان می دهد که چگونه واریانس در نقطه یکم توسط واریانس های هر دو متغیر مستقل و وابسته و مدل مورد استفاده برای برازش داده ها تعیین می شود. این عبارت ممکن است با توجه به اینکه پارامتر بتا شیب خط است تعمیم یابد. formula_11 عبارتی از این نوع در برازش داده های تیتراسیون pH استفاده می شود که در آن یک خطای کوچک در x به خطای بزرگ در y هنگامی که شیب بزرگ است تفسیر می شود. دیدگاه جبری. همان طور که در سال ۱۹۸۰ توسط Golub و Van Loan نشان داده شد، مسئله TLS به طور کلی راه حلی ندارد.[۴] موارد زیر مورد ساده ای را در نظر می گیرند که در آن یک راه حل منحصربه فرد بدون ایجاد فرضیات خاصی وجود دارد. محاسبه TLS با استفاده از تجزیه مقدار منفرد (SVD) در متون استاندارد توضیح داده شده است.[۵] می توانیم معادله را حل کنیم. formula_12 برای B که در آن X m-by-n و Y m-by-k است. یعنی ما به دنبال یافتن B هستیم که ماتریس های خطا E و F را به ترتیب برای X و Y به حداقل می رساند. به این معنا که، formula_13 که ماتریس تقویت شده با E و F در کنار هم است و formula_14 نُرم Frobenius است، که جذر مجموع مجذورات همه ورودی های یک م
اتریس و به همین ترتیب ریشه دوم مجموع مربع های طول سطرها یا ستون های ماتریس است. این را می توان به صورت زیر بازنویسی کرد: formula_15 که Ik ماتریس همانی K*K است. سپس هدف این است که formula_16 را پیدا کنیم که مرتبه formula_17 را تا k کاهش دهیم. تعریف می کنیم که تجزیه مقدار تکین ماتریس تقویت شده formula_17 باشد. formula_19 که در آن V به بلوک های مربوط به شکل X و Y تقسیم می شود. با استفاده از قضیه اکارت-یانگ، تقریبی که نُرم خطا را به حداقل می رساند، به گونه ای است که ماتریس های U و V بدون تغییر باقی می مانند، در حالی که کوچک ترین مقادیر مفرد k با صفر جایگزین می شوند؛ یعنی: formula_20 سپس با خطی فرض کردن: formula_21 سپس می توانیم بلوک ها را از ماتریس های U و Σ حذف کنیم و آن را ساده کنیم: formula_22 این E و F را فراهم می کند تا: formula_23 حال اگر formula_24 غیر مفرد باشد، که همیشه اینطور نیست (توجه داشته باشید که رفتار TLS زمانی که formula_25 مفرد است، هنوز به خوبی درک نشده است)، پس می توانیم هر دو طرف را در formula_26 ضرب کنید تا بلوک پایینی ماتریس سمت راست را به صورت ماتریس همانی منفی بدست آورید. formula_27 و همچ
نین: formula_28 در زیر پیاده سازی ساده GNU Octave آمده است: function B = tls(X, Y) [m n] = size(X); % n is the width of X (X is m by n) Z = [X Y]; % Z is X augmented with Y. [U S V] = svd(Z, 0); % find the SVD of Z. VXY = V(1:n, 1+n:end); % Take the block of V consisting of the first n rows and the n+1 to last column VYY = V(1+n:end, 1+n:end); % Take the bottom-right block of V. B = -VXY / VYY; end روشی که در بالا برای حل مسئله توضیح داده شد، که مستلزم آن است که ماتریس formula_24 غیرمفرد باشد، می تواند توسط به اصطلاح الگوریتم TLS کلاسیک کمی بسط یابد. محاسبات. اجرای استاندارد الگوریتم TLS کلاسیک از طریق Netlib در دسترس است، همچنین ببینید.[۸][۹] همه پیاده سازی های مدرن مبتنی بر، به عنوان مثال، بر اساس حل دنباله ای از مسائل حداقل مربعات معمولی، ماتریس B را تقریب می کنند (که در ادبیات با X مشخص شده است)، همان طور که ون هافل و واندوال معرفی کردند. شایان ذکر است که این B در بسیاری از موارد راه حل TLS نیست. مدل غیرخطی. برای سیستم های غیرخطی، استدلال مشابه نشان می دهد که معادلات عادی برای یک چرخه تکرار را می توان به
صورت نوشتاری نوشت. formula_30 که J ماتریس جاکوبین است. تفسیر هندسی. هنگامی که متغیر مستقل بدون خطا باشد، باقیمانده نشان دهنده فاصله «عمودی» بین نقطه داده مشاهده شده و منحنی (یا سطح) متناسب است. در مجموع حداقل مربعات یک باقیمانده نشان دهنده فاصله بین یک نقطه داده و منحنی متناسب اندازه گیری شده در امتداد برخی جهت ها است. در واقع، اگر هر دو متغیر در یک واحد اندازه گیری شوند و خطاهای هر دو متغیر یکسان باشد، باقیمانده نشان دهنده کوتاه ترین فاصله بین نقطه داده و منحنی متناسب است، یعنی بردار باقیمانده عمود بر مماس است. منحنی. به همین دلیل، گاهی اوقات این نوع رگرسیون را رگرسیون اقلیدسی دو بعدی یا رگرسیون متعامد می نامند. روش های مقیاس ثابت. اگر متغیرها در واحدهای یکسان اندازه گیری نشوند، مشکل جدی ایجاد می شود. ابتدا اندازه گیری فاصله بین نقطه داده و خط را در نظر بگیرید: واحدهای اندازه گیری این فاصله چیست؟ اگر اندازه گیری فاصله را بر اساس قضیه فیثاغورث در نظر بگیریم، واضح است که مقادیر اندازه گیری شده در واحدهای مختلف را اضافه خواهیم کرد که بی معنی است. ثانیاً، اگر یکی از متغیرها را مجدداً مقیاس بندی کنیم، به عنوان مث
ال، اندازه گیری را بر حسب گرم به جای کیلوگرم، در نهایت به نتایج متفاوتی خواهیم رسید (یک خط متفاوت). برای جلوگیری از این مشکلات، گاهی اوقات پیشنهاد می شود که به متغیرهای بدون بعد تبدیل شویم - این ممکن است نرمال سازی یا استانداردسازی نامیده شود. با این حال، روش های مختلفی برای انجام این کار وجود دارد که منجر به مدل های برازش شده می شود که معادل یکدیگر نیستند. یک روش عادی سازی با دقت اندازه گیری شناخته شده (یا برآوردی) است و در نتیجه فاصله Mahalanobis از نقاط تا خط را به حداقل می رساند و راه حل حداکثر احتمال را ارائه می دهد؛ [نیازمند منبع] دقت های ناشناخته را می توان از طریق تجزیه و تحلیل واریانس یافت. به طور خلاصه، مجموع کمترین مربعات دارای خاصیت عدم تغییر واحدها - یعنی. مقیاس ثابت نیست. برای یک مدل معنادار، ما نیاز داریم که این ویژگی حفظ شود. یک راه رو به جلو این است که بدانیم باقیمانده ها (فاصله ها) اندازه گیری شده در واحدهای مختلف را می توان با هم ترکیب کرد اگر از ضرب به جای جمع استفاده شود. اتصال یک خط را در نظر بگیرید: برای هر نقطه داده، حاصل ضرب باقیمانده های عمودی و افقی برابر است با دو برابر مساحت مثلثی
که توسط خطوط باقیمانده و خط برازش تشکیل شده است. خطی را انتخاب می کنیم که مجموع این نواحی را به حداقل می رساند. پل ساموئلسون برنده جایزه نوبل در سال ۱۹۴۲ ثابت کرد که در دو بعد، تنها خطی است که فقط از نظر نسبت انحرافات استاندارد و ضریب همبستگی قابل بیان است که (۱) وقتی مشاهدات روی یک خط مستقیم قرار می گیرند با معادله صحیح مطابقت دارد. ۲) عدم تغییر مقیاس را نشان می دهد، و (۳) عدم تغییر را تحت مبادله متغیرها نشان می دهد.[۱۳] این راه حل در رشته های مختلف دوباره کشف شده است و به طور مختلف به عنوان محور اصلی استاندارد شده شناخته می شود (Ricker 1975، وارتون و همکاران، ۲۰۰۶)، [۱۴] [۱۵] محور اصلی کاهش یافته، رابطه عملکردی میانگین هندسی (دریپر و اسمیت، ۱۹۹۸). [۱۶] رگرسیون حداقل ضرایب، رگرسیون مورب، خط همبستگی آلی، و خط کمترین مساحت (توفالیس، ۲۰۰۲).[۱۷] توفالیس (۲۰۱۵) [۱۸] این رویکرد را برای مقابله با متغیرهای متعدد گسترش داده است.
آب درمانی یا آب شکنج نوعی شکنجه است که در آن قربانی مجبور به نوشیدن مقادیر زیادی آب در مدت کوتاهی می شود که منجر به انبساط معده، مسمومیت آب و احتمالاً مرگ می شود. معمولاً دهان قربانی به زور باز می شود، بینی با انبر بسته می شود و یک قیف یا نوار پارچه به زور در گلو فرومی رود. قربانی باید تمام آب (یا مایعات دیگر مانند ادرار) ریخته شده در قیف را بنوشد تا غرق نشود. معده تا نزدیک ترکیدن پر می شود که حین این فرایند، متورم می شود و گاهی تا زمانی که قربانی استفراغ می کند و شکنجه دوباره شروع می شود، ضرب و شتم می شود. استفاده از آب به عنوان شکلی از شکنجه حداقل به قرن پانزدهم مستند شده است. اولین استفاده از عبارت آب درمانی به این معنا به حدود سال ۱۸۹۸ توسط سربازان آمریکایی در جنگ آمریکا و اسپانیا مربوط می شود. شکنجه ای دیگر که برای آن از آب استفاده می شود با عنوان القای حس غرق شدن وجود دارد که در آن به جای وادار کردن فرد به مصرف و متعاقباً بازگرداندن مقادیر زیادی آب، تأکید بر القای احساس غرق شدن است.
ارثیه فامیلی فیلمی به کارگردانی حامد رضی، نویسندگی محبوبه گشایشی اول و تهیه کنندگی مهدی احمدی محصول سال ۱۳۹۹ است.
در آمار، مدل های خطا در متغیرها یا مدل های خطای اندازه گیری، مدل های رگرسیونی هستند که خطاهای اندازه گیری را در متغیرهای مستقل می توانند محاسبه کنند. در مقابل، مدل های رگرسیون معیار فرض می کنند که آن رگرسیورها دقیقاً اندازه گیری شده اند یا بدون خطا مشاهده شده اند. به این ترتیب، این مدل ها تنها خطاهای موجود در متغیرهای وابسته یا پاسخ ها را در نظر می گیرند. در مواردی که برخی از رگرسیون ها با خطا اندازه گیری شده اند، تخمین بر پایه فرض استاندارد منجر به تخمین های متناقض می شود، به این معنی که تخمین پارامترها حتی در نمونه های بسیار بزرگ به مقادیر واقعی تمایل ندارند. برای رگرسیون خطی ساده، این اثر یک ضریب دست کم برآورد است، که به عنوان "سوگیری تضعیف" شناخته می شود. در مدل های غیر خطی، جهت بایاس احتمالاً پیچیده تر است. مثال انگیزشی. یک مدل رگرسیون خطی ساده را در نظر بگیرید: formula_1 جایی که formula_2 نشان دهنده واپسگرای "واقعی" اما مشاهده نشده است. به جای این مقدار را با یک خطا مشاهده می کنیم: formula_3 جایی که خطای اندازه گیری formula_4 مستقل از مقدار واقعی فرض می شود formula_2 . اگر formula_6 به سادگی بر روی form
ula_7 پسرفت کند، سپس برآورد کننده ضریب شیب برابر است با: formula_8 که به عنوان حجم نمونه همگرا می شود formula_9 بدون محدودیت افزایش پیدا می کند: formula_10 این در تضاد با اثر «واقعی» است formula_11 ، با استفاده از formula_2 ,: formula_13 واریانس ها غیر منفی هستند، به طوری که در حد برآورد شده است formula_14 کوچکتر از formula_15 ، اثری که آماردانان آن را "تضعیف" یا رقیق شدن رگرسیون می نامند. بنابراین برآوردگر حداقل مربعات ساده formula_14 یک برآوردگر ناسازگار برای formula_11 . با این حال، formula_14 تخمین گر ثابت پارامتر مورد نیاز برای بهترین پیش بینی کننده خطی است formula_19 با توجه به مشاهده شده formula_20 : در برخی از برنامه ها ممکن است این چیزی باشد که مورد نیاز است، نه برآورد ضریب رگرسیون «واقعی» formula_11 ، اگرچه فرض می شود که واریانس خطاها در تخمین و پیش بینی یکسان است. این به طور مستقیم از نتیجه ای که بلافاصله در بالا نقل شد و این واقعیت که ضریب رگرسیون مربوط به formula_6 به واقعی مشاهده شده است formula_7 s، در یک رگرسیون خطی ساده، توسط فرمول زیر داده می شود: formula_24 این ضریب است، به جای formula_11 ،
که برای ساختن یک پیش بینی کننده مورد نیاز است formula_19 بر اساس مشاهده شده formula_27 که در معرض نویز است. می توان استدلال کرد که تقریباً تمام مجموعه داده های موجود حاوی خطاهایی با ماهیت و بزرگی متفاوت هستند، به طوری که سوگیری تضعیف بسیار مکرر است (اگرچه در رگرسیون چند متغیره جهت سوگیری مبهم است ). جری هاسمن این را "قانون آهنین اقتصاد سنجی" می داند: "میزان تخمین معمولاً کمتر از حد انتظار است." مشخصات. ----معمولاً مدل های خطای اندازه گیری با استفاده از رویکرد متغیرهای پنهان توصیف می شوند. اگر formula_19 متغیر پاسخ است و formula_27 مقادیر مشاهده شده از رگرسیون ها، پس فرض می شود که برخی از متغیرهای پنهان وجود دارد formula_30 و formula_31 که از رابطه عملکردی "واقعی" مدل پیروی می کنند formula_32 ، و به نوعی که کمیت های مشاهده شده مشاهدات پر سر و صدا آنها باشد: formula_33 جایی که formula_34 پارامتر مدل است و formula_35 آن دسته از رگرسیون هایی هستند که فرض می شود بدون خطا هستند (به عنوان مثال زمانی که رگرسیون خطی حاوی یک برس است، رگرسیونی که با ثابت مطابقت دارد قطعاً "خطای اندازه گیری" ندارد). بسته به مشخصات، این
رگرسیون های بدون خطا ممکن است به طور سوا بررسی شوند یا نشوند. در مورد دوم به سادگی فرض می شود که ورودی های متناظر در ماتریس واریانس از formula_36 'ها صفر هستند. متغیرها formula_19 ، formula_27 ، formula_35 همه "مشاهده می شوند" ، به این معنی که آمارگیر دارای مجموعه ای از داده ها است formula_40 واحدهای آماری formula_41 که فرآیند تولید داده شرح داده شده در بالا را دنبال می کنند. متغیرهای پنهان formula_42 ، formula_43 ، formula_44 ، و formula_36 با این حال رعایت نمی شوند. این مشخصات تمام مدل های خطا در متغیرهای موجود را در بر نمی گیرد. به عنوان مثال در برخی از آنها عملکرد formula_32 ممکن است ناپارامتریک یا نیمه پارامتریک باشد. سایر رویکردها رابطه بین formula_43 و formula_42 به عنوان توزیعی به جای عملکردی، یعنی آنها این را فرض می کنند formula_43 مشروط بر formula_42 از توزیع خاصی (معمولاً پارامتریک) پیروی می کند.
نقاب میوتارو (ژاپنی: 泣きたい私は猫をかぶる، هپبورن: "Nakitai Watashi wa Neko o Kaburu", lit. "Wanting to Cry, I Pretend to Be a Cat") یک فیلم فانتزی-عاشقانه به سبک انیمه محصول سال ۲۰۲۰ کشور ژاپن است که توسط استودیو کلریدو، توهو انیمیسن و توین انجین تولید شده است. این فیلم به کارگردانی جونیچی ساتو و توموتاکا شیبایما، در ۱۸ ژوئن ۲۰۲۰ در نتفلیکس به زبان ژاپنی اکران شد. در ابتدا قرار بود با اکران ژاپنی این فیلم به نمایش درآید، انتشار دوبله انگلیسی تا ۲۸ ژوئن ۲۰۲۰ به تعویق افتاد، و بعد به طور رسمی در نتفلیکس منتشر شد. خلاصه داستان. میو ساساکی یک دختر دبیرستانی ناراضی است که در شهر توکونام، استان آیچی زندگی می کند. یک روز، او یک ماسک جادویی از یک فروشنده مرموز ماسک می گیرد که به او اجازه می دهد تبدیل به یک گربه شود. او در نقش «تارو» با هینوده وقت می گذراند.
عمو از دنیایی دیگر (ژاپنی: 異世界おじさん، هپبورن: Isekai Ojisan) یک مجموعه مانگای ژاپنی است که توسط هوتوندوشیندیرو نوشته و تصویرگری شده است. پخش سری مانگا در کمیک واکر اثر کادوکاوا شوتن در ژوئن ۲۰۱۸ آغاز شد؛ از مارس سال ۲۰۲۳، ۹ جلد منتشر شده است. مانگا در آمریکای شمالی توسط ین پرس منتشر شد. یک مجموعه تلویزیونی اقتباسی انیمه تولید شده از ژوئیه ۲۰۲۲ تا مارس ۲۰۲۳ پخش شد. خلاصه داستان. در ژاپن امروزی، تاکائوکی تاکائوکا عموی خود را که اخیراً پس از برخورد با کامیون از کمای ۱۷ ساله بیدار شده بود، از آنجا می برد. عمو توانایی استفاده از طلسم های جادویی را دارد و توضیح می دهد که او در واقع به دنیای دیگری فرستاده شده بود. تکافومی به عمویش اجازه می دهد تا با او سفر کند و او، سومیکا فوجیمیا، دوست دوران کودکی تاکافومی، روزهای خود را برای کمک به عمو در سازگاری با جامعه مدرن و در عین حال تماشای خاطرات او از دنیای دیگر می گذراند.
لیزل اشتاینر (زاده ۱۹ نوامبر ۱۹۲۷ – درگذشته ۷ ژوئن ۲۰۲۳) او یک عکاس ، خبرنگار و مستندساز اهل اتریش و ایالات متحده بود. اشتاینر به علت پرتره هایش از شخصیت های سیاسی و فرهنگی دهه های ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰ ، همچون فیدل کاسترو ، اسکار نیمایر ، لوئیس آرمسترانگ ، ژاکلین کندی اوناسیس ، ریچارد نیکسون و هانری کارتیه برسون مشهور گردیده شده. اوایل زندگی. اشتاینر از دوران کودکی تا سنین ۱۱ سالگی در وین رشد پیدا می کند. بعد از آن او تنها فرزند والدینش بوده. و از آنجایی که مادر او یهودی بود، والدینش در سال ۱۹۳۸ از راه تریسته به بوئنوس آیرس مهاجرت می کنند و بعد از آن به علت تسلط زودهنگام قدرت از جانب ناسیونال سوسیالیست ها بودند. آنان این مقصد را انتخاب می کنند. چون یکی از برادران پدر آنها قبل از آن در بوئنوس آیرس مشغول زندگی بوده است. بعدها اشتاینر دوران جوانی خود را در آن مکان طی می کند و سپس از سال ۱۹۴۱ تا ۱۹۴۴ در مدرسه عالی هنرهای زیبایی "فرناندو فادر" در رشته هنر در بخش هنر زیبایی آن را می آموزد. بعدها او همچنین شاگرد خصوصی ژان الکساندر ژوزه و ایگنازیو کافمن می شود که آنان به اشتاینر نقاشی را تعلیم می دهند. بعدها او تحصیلاتش را در
دانشگاه قطع می نماید و در عوض تحصیلاتش خود را به عنوان خودآموز معرفی و به راه خود ادامه می دهد. از روز های میانی دهه ۱۹۴۰، اشتاینر با هنرپیشه آرژانتینی گیولا کوسیچه، که یکی از نوآوران نهضت هنری مادی بود آشنا می شود. بعد از آن او با نام کامل خودش ، بنام الیزابت اشتاینر، در نمایشگاه های گروهی این جنبش شرکت می کند و بعد از آن در آن محل طراحی و نقاشی اش را به نمایش می گذارد.
نانسی ناوالتا یک ورزشکار و مربی بازنشسته اهل فیلیپین است. او اغلب به علت موفقیت هایش در پالارونگ پامبانسا در دهه ۱۹۹۰ به عنوان یکی از چشم اندازهای تیم ملی مشهور شد. فعالیت ناوالتا در سال ۱۹۹۶، درست در زمانی که مشخص شد او بینا جنس می باشد، به پایان می رسد. اوایل زندگی. ناوالتا که اهل پانگاسینان است ، بعدها درهمان مکان بینا جنسیتی متولد می شود، بعدها از بدو تولدش لغب زن را به او نسبت می دهند. و بعد از آن به عنوان یک فرد با جنسیت دختر رشد پیدا می کند. ناوالتا در ابتدای حرفه اش در حوضه ورزشی با حمل سنگ هایی که بعدها در نبود تعلیمات رسمی پیشین به عنوان یک ورزشکار رقابتی معرفی می شود. و بعد از آن به خانواده خود در امرار معاش کمک می رساند. پس از بازنشستگی. ناوالتا در رشته حقوق و در بخش جرم شناسی مدرک این بخش را از در دانشگاه لوزون کسب می نماید. بعد از آن حرفه مربیگری را دنبال می کند.
رانجینی خوزه (زاده ۴ آوریل ۱۹۸۴) یک خواننده هندی است که به زبان های مالایالام، تامیل، تلوگو، کانادا و هندی خوانده است. او در بیش از ۲۰ سال فعالیت حرفه ای، در بیش از ۲۰۰ فیلم آواز خواند. رنجینی در ۴ آوریل ۱۹۸۴ در چنای به دنیا آمد. او در چنای بزرگ شد و پس از چند سال به کوچی نقل مکان کرد. رانجینی تحصیلات خود را در سه مدرسه مختلف انجام داد، پارک کلیسای قلب مقدس در چنای، مدرسه عمومی MET در پرومباوور و بهاوانس ویدیا ماندیر، الاماککارا.
پیرومتر یا تَفْ سَنج، نوعی دماسنج سنجش از دور است که برای اندازه گیری دمای اجسام دور استفاده می شود. اشکال مختلفی از تفسنج ها در طول تاریخ وجود داشته اند. در استفاده نوین، دستگاهی است که از فاصله دور، دمای یک سطح را با توجه به میزان تابش گرما که از آن گسیل می کند، تعیین می کند، فرآیندی که به نام تفسنجی و گاهی رادیومتری شناخته می شود. کلمه تفسنج (pyrometer) از کلمه یونانی برای آتش، " ("pyr") و "متر" به معنای اندازه گیری یا سَنج گرفته شده است. کلمه pyrometer در اصل برای نشان دادن دستگاهی ابداع شد که قادر به اندازه گیری دمای یک جسم با فروزندگی آن است، نور مرئی گسیل شده از جسمی که حداقل قرمز-داغ است. تفسنج های نوین یا دماسنج های فروسرخ نیز دمای اجسام سردتر را تا دمای اتاق با تشخیص شار تابش فروسرخ آنها اندازه گیری می کنند.
لودویکو دآراگونا ؛ (زاده ۲۳ مه ۱۸۷۶ – درگذشته ۱۷ ژوئن ۱۹۶۱) سیاستمدار سوسیالیست ایتالیایی بود که چندین پست دولتی داشت. او همچنین در مجلس و سنای ایتالیا خدمت کرد. زندگی نامه. دآراگونا در چرنوسکو سول ناویلیو، میلان، در ۲۳ مه ۱۸۷۶ به دنیا آمد. در سال ۱۸۹۲ به حزب سوسیالیست کارگران ایتالیا پیوست. او چندین بار محکوم و مجبور به تبعید شد. او در سال ۱۸۹۵ در فرانسه و در سال ۱۸۹۸ در سوئیس اقامت گزید. پس از بازگشت به ایتالیا در سال ۱۹۰۰، در ۱۹۰۴ مشاور شهرداری میلان شد. او از بنیانگذاران اتحادیه فلزکاران بود. از سال ۱۹۰۹ او سمت های مهمی در کنفدراسیون عمومی کار که از سال ۱۹۱۸ تا ۱۹۲۵ دبیرکل آن بود، داشت. سپس تا پایان حکومت فاشیست ها در ایتالیا در پاریس زندگی کرد. او پس از جنگ جهانی دوم برای دو دوره در پارلمان ایتالیا انتخاب شد. در سال ۱۹۴۷ او حزب سوسیالیست ایتالیا را ترک کرد و به حزب سوسیالیست دموکرات ایتالیا پیوست که در دوره ۱۹۴۸–۱۹۴۹ دبیرکل آن بود. پس از انتخاباتی که همزمان با رفراندوم برگزار شد و در ۲ ژوئن ۱۹۴۶، ایتالیا تصمیم گرفت نظام خود را به جمهوری تغییر دهد، او به عضویت مجلس مؤسسان انتخاب شد و در سال ۱۹۴۸ او به طور
رسمی به عنوان سناتور منصوب و بین سال های ۱۹۴۸ تا ۱۹۵۳ عضو مجلس سنای ایتالیا بود. دآراگونا بین سال های ۱۹۴۶ و ۱۹۴۷ به عنوان وزیر کار و تامین اجتماعی در دولت دوم آلسید دی گاسپری خدمت کرد. جوزپه رومیتا به عنوان وزیر کار و تامین اجتماعی جانشین او شد. آراگونا وزیر پست و ارتباطات در کابینه چهارم دی گاسپری بین ۱۵ دسامبر ۱۹۴۷ تا ۲۴ مه ۱۹۴۸ و وزیر حمل و نقل در کابینه ششم دی گاسپری بین ۲۷ ژانویه ۱۹۵۰ تا ۵ آوریل ۱۹۵۱ بود. در سال های ۱۹۴۷-۱۹۴۸ ریاست «کمیسیون اصلاح تأمین اجتماعی» را بر عهده داشت که به موازات مجلس مؤسسان فعالیت می کرد. علاوه بر این، دآراگونا مدیر هفته نامه «کار سوسیالیستی» در سال ۱۹۴۶، دو هفته نامه «نبردهای اتحادیه» در دوره ۱۹و ۴۷-۱۹۴۸، و مجله هفتگی «دموکراسی سوسیالیستی» در سال ۱۹۴۹ بود. او در ۱۷ ژوئن ۱۹۶۱ در رم درگذشت.