cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
آیا برآ
ظاهر آیا برآ
ویژگی دیگری که حائز اهمیت است ظاهر آیا است، که به سن او نمی‌خورد. در حالی که ۳۶ سال سن دارد، اما از روزی که میتوکندری او در بیست و پنج سالگی فعال شد جوان به نظر می‌رسد. به نظر می‌رسد از آن روز دیگر سن او بالا نرفته و احتمال این بسیار زیاد است که به خاطر ژن فعال شده‌اش، سن او نامحدود گشته است.
استقبال و تاثیرات فرهنگی
معرفی این شخصیت در نسخه اصلی پارازایت ایو منجر به ادامه روندی در دهه ۱۹۹۰ شد که در آن بازی‌های ویدئویی متعددی با محوریت شخصیت‌های زن نیرومند مورد توجه بازیکنان قرار گرفتند، که تا حدی عامل افزایش تعداد زنانی بود که معمولا به تجربه بازی های ویدئویی می پردازند. موهای بلوند آیا و مبارزه او با موجودات ماوراء طبیعی توسط کارکنان گیمزریدار به عنوان منبع الهام بخش کارگردان آمریکایی جی جی آبرامز برای خلق شخصیت اولیویا دانهام در سریال تلویزیونی فرینج پیشنهاد شد. در یک مطالعه تجربی که در کشور ترکیه و مرتبط با استقبال بازیکنان از عناصر بصری شخصیت‌های بازی‌های ویدئویی صورت گرفت، از پاسخ‌دهندگان درخواست شد تا کاراکتری را بر اساس شخصیت و ویژگی‌های خود انتخاب کنند. طبق نظرسنجی، آیا برآ در جایگاه چهارم و بالاتر از جیل ولنتاین و پشت سر بلک ویدو ، لارا کرافت و هارلی کوئین در میان مجموعه‌ای از شخصیت‌های برجسته زن قرار گرفت.
نقش و عملکرد آیا به عنوان یک شخصیت قابل بازی موضوع بحث نشریات دانشگاهی بوده است. کریس آلتون در این رابطه مشاهده کرد که از آنجایی که بازی‌های ویدئویی با حضور آیا از منظر سوم شخص انجام می‌شوند، از نظر بصری این واقعیت را تقویت می‌کند که بازیکن اعمال او را کنترل می‌کند و در عین حال به طور واضح از او جدا است. در این مورد ترکیبی از بازیکن و شخصیت بازیکن به دلیل یکپارچگی عمل وجود دارد که ورود بازیکن را به دنیای بازی پارازایت ایو و بازآفرینی آن از مکان‌های دنیای واقعی در شهر نیویورک تسهیل می‌کند، که ترکیب و عناصر تخیلی را با مقدار قابل توجهی از اطلاعات واقعی دنیای واقعی آشتی می دهد، و جزئیات داستانی فوق الذکر را "به همان شکلی که بازیکن هم آیا برآ است و هم نیست" قابل قبول می کند و به ایجاد حالت غوطه ور شدن در فضای بازی کمک می کند.
نماد جنسی
ظاهر و تمایلات جنسی آیا در طول کمپین بازاریابی تولد سوم و پس از انتشار آن به کانون بحث تبدیل شد و منابع متعددی مانند دستراکتید، اف اچ ام، تایم گایدز و کمپلکس مقالاتی در این باره منتشر کردند که به طراحی مجدد و تصویر جنسی بیشتر او را در مقایسه با حضورهای قبلی اشاره داشت و در مورد ویژگی های جذاب فیزیکی شخصیت او صحبت می کرد.
مجله بازی لهستانی PSX Extreme در سال ۲۰۱۲ عنوان "بانوی بازی های ویدئویی" را به آیا اعطا کرد.
صحنه حمام کردن آیا در تولد سوم که در ابتدا برای گنجاندن آن برنامه ای وجود نداشت، به دلیل ماهیت سرویس هوادارانش نیز مورد توجه قرار گرفت. بنابر گفته منتقدان قرار دادن این صحنه در بازی نتیجه پاسخ مثبت توسعه دهندگان به درخواست طرفداران بود. کنراد زیمرمن از دستراکتید این صحنه را به سخره گرفت و اظهار داشت که فشار از طرف جامعه وبلاگ نویسی اینترنتی در ژاپن وارد شده است، در حالی که لوگان وستبروک از اسکیپیست هدف از قرار دادن این صحنه را تشویق علاقه مندان به عشق شهوانی بزرگسالان دانست، بر این اساس که بازی در ژاپن در یک گروه رتبه بندی سخت گیرانه تر قرار گرفته است.
آیا در رسانه‌های دیگر
آیا به عنوان مسابقه دهنده مخفی در بازی مسابقه چوکوبو حضور دارد. بازیباز می‌تواند آیا را با هفت بار تمام کردن داستان بازی آزاد کند، و او را می‌توان با نگه داشتن کلیدهای L۱ و L۲ بر روی شخصیت اسکوآل (شخصیت اصلی در فاینال فانتزی ۸) انتخاب نمود. در بازی آیا سرعت معمولی به همراه کنترلی بسیار خوب دارد و خودروی او یک ماشین پلیس است. آیا قادر به استفاده از شمشیر تفنگی اسکوآل از فاینال فانتزی ۸ در پارازیت ایو ۲ است.
سومین لباس لایتنینگ در بازی دیسیدیا ۰۱۲ فاینال فانتزی از روی لباس تولد سوم آیا گرفته شده‌است. لایتنینگ همچنین توسط مایا ساکاموتو صداپیشه ژاپنی آیا در تولد سوم صداگذاری شده‌است. آیا در بازی فاینال فانتزی کارت بازرگانی به عنوان یکی از کارت‌های کلیدی بازی نقش دارد.
چپوتکا
چپوتکا یک روستا در لهستان است که در گمینا سوسنووکا واقع شده‌است.
لندرت فان در ملن
لِندرت فان دِر مُلِن (Leendert van der Meulen; November 22, 1937 – 1937:11:22, September 2, 2015) دوچرخه‌سوار اهل هلند بود.
وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا شده‌است.
رایموندو اینفانته
رایموندو اینفانته (Raimundo Infante; February 2, 1928 – 1928:2:2, September 7, 1986) بازیکن فوتبال اهل شیلی بود.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال شیلی بازی کرده‌است.
مهدی‌آباد (شیراز)
مهدی‌آباد (شیراز)، در گذشته روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان شیراز در استان فارس ایران بوده است.
جمعیت
این محله در خیابان قصرالدشت قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۱۵۶ نفر (۳۸خانوار) بوده‌است.
لبگ ۲۶۹۰۸
سیارک ۲۶۹۰۸ بیست و شش هزار و نهصد و هشتمین سیارک کشف شده‌است که در ۱۱ آوریل ۱۹۹۶ کشف شد.
مدیسون‌هایتس، میشیگان
مدیسون‌هایتس، میشیگان (به انگلیسی: Madison Heights, Michigan) یک شهر در ایالات متحده آمریکا با جمعیت ۲۹٬۶۹۴ نفر است که در میشیگان واقع شده‌است.
تپه النگ
تپه النگ مربوط به عصر آهن است و در شهرستان کردکوی، بخش مرکزی، روستای النگ واقع شده و این اثر در تاریخ با شمارهٔ ثبت ۱۱۳۲۲ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
علیرضا آزمندیان
علیرضا آزمندیان (متولد ۲۰ فروردین ۱۳۳۲ در تهران) نویسنده، و سخنران انگیزشی در ایران است. او در سال ۱۳۷۶، مؤسسه فرهنگی_علمی پدیده فکر را با هدف اشاعه مباحث تحول آفرین و زندگی ساز تکنولوژی فکر را، تأسیس کرد.
زندگی
علیرضا آزمندیان در سال ۱۳۳۲، در تهران به دنیا آمد و تحصیلات ابتدایی و متوسطه را در مدارس اسلامی و از جمله دبیرستان علوی تهران، طی کرد و در رشته ریاضی از دبیرستان علوی تهران، فارغ‌التحصیل شد. آزمندیان فارغ‌التحصیل دانشگاه صنعتی شریف در رشته مهندسی مکانیک است. او پس از انقلاب به عنوان خبرنگار وارد صداوسیما شد به عنوان خبرنگار صداوسیما به آمریکا رفت. او در آمریکا فوق لیسانس و دکترا در رشته مهندسی صنایع و سیستم‌ها را به سرپرستی بهرخ خوشنویس از دانشگاه کالیفرنیای جنوبی دریافت کرد. در سال ۲۰۰۸ روزنامه وال استریت ژورنال، گزارشی را با نام «تفکر مثبت در تهران» منتشر کرد و به اثرات برگزاری سمینارها و همایش‌های تکنولوژی فکر او در ایران، پرداخت.
لغو مجوز کلاس‌ها
آذر ماه سال ۱۳۸۸، در پی انتشار گزارش‌هایی مبنی بر حضور قربانیان شرکت‌های هرمی در همایش‌ها و کلاس‌های «علیرضا آزمندیان»، مجوز برگزاری سمینارهای وی از سوی وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی لغو شد. تعدادی از این قربانیان گفته‌اند کلاس‌هایی که با عنوان‌هایی مانند «تکنولوژی فکر» برگزار می‌شود، باعث جذب جوانان ساده لوح به شرکت‌های هرمی شده‌است.
اطلاعیه سازمان نظام روانشناسی
در اطلاعیه ای در سایت رسمی سازمان نظام روان‌شناسی و مشاوره جمهوری اسلامی ایران نام علیرضا آزمندیان در لیست افراد فاقد شماره نظام روانشناسی و مشاوره آمده است و از مردم خواسته شده به این افراد مراجعه نکنند و در کلاس های حضوری و آنلاین آنها شرکت نکنند. البته در این لیست جنجالی سازمان نظام روانشناسی نام افرادی مثل فرهنگ هلاکویی،محمود انوشه،سید حسین عباسمنش، ایمان سرورپور و بسیاری از اساتید پرمخاطب دیده می شد.
متروی مارسی
متروی مارسی (Métro de Marseille) سامانه قطارشهری زیرزمینی در مارسی، فرانسه است.
این مترو که در سال ۱۹۷۷ تأسیس شده است دارای ۲ خط، ۲۸ ایستگاه و ۲۱٫۵ کیلومتر طول است.
شهناز بوسحاقی
شهناز بوسحاقى (Shahnez Boushaki؛ ۲۲ اکتبر ۱۹۸۵) یک بسکتبالیست زن الجزایری است که در تیم های باشگاه فوتبال مولودیه الجزایر و تیم ملی بسکتبال بانوان الجزایر بازی می کند.
حرفه باشگاهی
بوسحاقی از سال 2002 هشت فصل برای باشگاه فوتبال مولودیه الجزایر بازی کرد و اولین فصل خود را در آنجا با پیراهن قرمز پوشید.
او کار حرفه ای خود را با گروه ورزشی نفتکش از "جام بسکتبال زنان الجزایر" در سال 2010 آغاز کرد. بوسحاقی با تیم خود گروه ورزشی نفتکش قهرمان جام بسکتبال زنان 2015 الجزایر شد که رقبای خود باشگاه المپیک الجزایر را در مسابقه نهایی با نتیجه 73–55 شکست دادند. نمره.
او با تیم گروه ورزشی نفتکش خود در چندین مسابقه بسکتبال در چارچوب "قهرمانی بسکتبال باشگاه های عرب" شرکت کرده است.
فیبا
او در چهار رویداد منطقه فیبا آفریقا در سطح بزرگسالان شرکت کرد:
بازی های آفریقایی
او با تیم گروه ورزشی نفتکش خود در مسابقات بسکتبال مختلف در چارچوب بازی‌های آفریقایی شرکت کرده است که عبارتند از:
آزبیوکومبینات
آزبیوکومبینات (به لاتین: Azbiokombinat) یک منطقه مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان گوی‌گول واقع شده است.
گمان می‌رود که این روستا دستخوش تغییر نام شده یا دیگر وجود نداشته باشد، زیرا هیچ وب‌سایت آذربایجانی از این نام استفاده نمی‌کند.
ترزا رایت
موریل ترزا رایت (زاده ۲۷ اکتبر ۱۹۱۸ - درگذشته ۶ مارس ۲۰۰۵) بازیگر آمریکایی برندهٔ جایزه اسکار بود.
زندگی‌نامه
در سال ۱۹۴۱ با نخستین فیلمش روباهان کوچک به شهرت رسید و برای آن کاندیدای دریافت بهترین بازیگر نقش مکمل شد. سال‌ها بعد همین جایزه را برای خانم مینور بدست آورد و بار دیگر کاندیدای آن برای "مایه افتخار یانکی‌ها " (برای نقش اول) بود.
همسر نخستین نیون بوش (۱۹۴۲–۱۹۵۲) رمان‌نویس / فیلم‌نامه‌نویس بود. پس از ازدواج با همسر دومش رابرت اندرسن نمایش‌نامه‌نویس (۱۹۵۹) مدتی از کار بازیگری کناره گرفت.
ماسوما
شهر ماسوما در شمال کشور تانزانیا قرار دارد و مرکز استان مارا می‌باشد.
ترزا رایت
زندگی‌نامه
طی دهه ۱۹۷۰ در تلویزیون فعالیت داشت و در ۱۹۷۵ با بازی در یک اجرای برادوی از مرگ یک فروشنده به موفقیت بسیاری رسید. رایت همیشه در پس ظاهر شیرین نقش‌های خود روحی می‌دمید که آن‌ها را به یاد ماندنی می‌کرد. در سایه یک شک نقش چارلی نیوتن نوجوان را بازی می‌کند که تحت تأثیر نیروی شیطانی دایی هم نامش چارلی قرار گرفته او در این فیلم هم‌زمان معصومیت، ترس آفرینی و نشاط را به نمایش می‌گذارد.
ماسوما
برپایه نتایج سرشماری عمومی نفوس و مسکن که در سال ۲۰۰۲ توسط دولت تانزانیا انجام شد جمعیت این شهر بالغ بر ۱۰۳٬۴۹۷ نفر اعلام شده‌است.
ترزا رایت
زندگی‌نامه
بعدها در نقش‌های دیگر هم که ظاهر شد یادآور این نکته بود که شیرینی درون شخصیت او بمانند چارلی نیوتن امکان این را دارد که گزنده نیز باشد.
ماسوما
شهر ماسوما در حاشیه شرقی دریاچه ویکتوریا قرار گرفته‌است و فاصله چندانی با مرز کنیا ندارد.
ترزا رایت
زندگی‌نامه
در وسترن نوآر تحت تعقیب نقش دختری را بازی کرد که برای انتقام از برادر خوانده‌اش با او ازدواج می‌کند این نقش نیز شباهت زیادی به چارلی نیوتن دارد و گرایش هالیوود مبنی بر استفاده از رایت در نقش‌های شیرین را نقض می‌کند.
ماسوما
در این شهر تعدادی قایق مسافری وجود دارد که مسافران را از میان دریاچه عبور می‌دهد.
صنایع فعال در این منطقه کشت پنبه و ماهی گیری می‌باشد.
رگرسیون خطی
فرایند تخمین سعی می‌کند ضرایبِ مدل رگرسیون خطی را به گونه‌ای انتخاب کند که با داده‌های موجود همخوانی داشته باشد، یعنی پیش‌بینی‌ها به مقادیر رؤیت شده در داده‌ها نزدیک باشند و یکی از مهم‌ترین مسائل در رگرسیون خطی، به حداقل رساندن اختلاف بین این دو است. راه‌های مختلفی برای حل این مسئله وجود دارد. در روش‌های احتمالی، مدل‌های رگرسیون خطی سعی در برآورد توزیع احتمال شرطیِ متغیر وابسته (و نه توزیع احتمال توأم) دارند که از آن طریق آماره‌ای از متغیر وابسته را به عنوان پیش‌بینی نهایی به‌کار می‌برند. از متداول‌ترین آماره‌های مورد استفاده میانگین است، اگر چه سایر آماره‌ها نظیر میانه یا چندک‌ها نیز مورد استفاده قرار می‌گیرند.
یکی دیگر از روش‌های متداول تخمین، روش کمترین مربعات است که در آن مجموع مربع تفاضل پیش‌بینی‌ها و داده‌های وابسته کمینه می‌شود. این روش مستلزم پیدا کردن وارونه ضرب خارجی ماتریس تمام داده‌های مستقل با ماتریس ترانهادهٔ آن است، فرآیندی که می‌تواند به علت وارونه‌ناپذیری ماتریس نهائی و کمبود داده پرهزینه و ناکارا باشد. از این رو عموماً از روش‌های جایگزین مانند گرادیان کاهشی تصادفی استفاده می‌شود. با اینکه روش کمترین مربعات از متداول‌ترین روش‌های تخمین مدل رگرسیون خطی است اما روش‌های دیگری مانند کمترین قدرمطلق‌ها (که در آن مجموع قدرمطلق تفاضل پیش‌بینی و داده وابسته به عنوان تابع هزینه در نظرگرفته می‌شود) یا تخمین جریمه یافتهٔ کمترین مربعات (مانند جریمهٔ نُرمِ L_2 و جریمهٔ نُرمِ L_1) نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد.
روش تخمین از طریق کمترین مربعات با روش تخمین میانگین از طریق اعمال برآورد درست‌نمایی بیشینه بر متغیر وابسته شرطی با در نظر گرفتن یک سری مفروضات معادل خواهد بود. این روش احتمالی برای محافظت مدل از بیش‌برازش نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد، به این شکل که در تخمین مدل، احتمال پسین به جای تابع درست‌نمایی بیشینه می‌شود و احتمال پیشین به پارامترهایی که نُرمِ کمتری دارند احتمال بالاتری اختصاص می‌دهد. در نتیجه مدل نهائی پارامترهایی را فراخواهد گرفت که بزرگ نیستند و این به نوبهٔ خود باعث حفاظت مدل از بیش‌برازش می‌شود. روش استفادهٔ برآورد درست‌نمایی احتمال پسین معادل روش تخمین جریمه یافتهٔ کمترین مربعات است.
رگرسیون خطی به‌طور گسترده‌ای در علوم زیستی، رفتاری، اجتماعی، دارایی، اقتصاد و محیط زیست مورد استفاده قرار می‌گیرد. همچنین رگرسیون خطی و مشتقات آن یکی از ابزارهای شناخته شده و پرکاربرد در یادگیری ماشین هستند. با وجود کاربرد زیاد رگرسیون خطی در علوم مختلف، این روش محدودیت‌هایی هم دارد. بسیاری از مسائل پژوهشی در علوم اجتماعی در قالب مدلهای رگرسیون نمی‌گنجند و یک متغیر خروجی ندارند (مانند تجزیه و تحلیل خوشه‌ای برای آشکار ساختن گروه‌های منسجم در داده‌ها). همچنین رگرسیون خطی برای پیدا کردن علّیت بین متغیرهای مستقل و وابسته ابزار مناسبی نیست.
مفاهیم
رگرسیون خطی یک مدل آماری برای پیش‌بینی یک یا چند متغیر از روی یک یا چند متغیر دیگر است. به متغیرهایی که پیش‌بینی بر روی آن انجام می‌شود متغیر وابسته و به متغیرهایی که پیش‌بینی به کمک آن‌ها انجام می‌شود متغیرهای مستقل می‌گویند. متغیرهای وابسته را معمولاً با y و متغیرهای مستقل را با x نمایش می‌دهند. اگر تنها یک متغیر مستقل وجود داشته باشد مدل رگرسیون خطی را ساده و در غیر این صورت چندگانه می‌نامند. همچنین اگر به جای پیش‌بینی یک متغیر وابسته چندین متغیر وابسته پیش‌بینی شود، مدل رگرسیون خطی را چندمتغیره می‌نامند. واژهٔ «رگرسیون» وام‌واژه‌ای از زبان فرانسوی است و به معنی «برگشت» یا «پس‌گرایی» است؛ این واژه اولین بار توسط فرانسیس گالتون برای توصیف رابطهٔ خطی بین قد فرزندان و والدین‌شان مورد استفاده قرار گرفت. به‌طور دقیق‌تر او از اصطلاح «برگشت (رگرسیون) به میانگین» برای توصیف این رابطه استفاده کرد.
اگر فرض کنیم که تنها یک متغیر وابسته و چندین متغیر مستقل وجود داشته باشند، برای سهولت کار همهٔ متغیرهای مستقل را در یک بردار \vec{x} می‌گنجانیم. اگر متغیر وابسته مقادیر عددی بگیرد مسئلهٔ مدل‌سازی «رگرسیون» نام می‌گیرد، و در غیر این حالت (یعنی وقتی متغیر وابسته رسته‌ای باشد) به آن «دسته‌بندی آماری» گفته می‌شود.
تاریخچه
استفاده از رگرسیون خطی از قرن نوزدهم میلادی شروع شد. اولین بار رگرسیون خطی در قالب کمترین مربعات و در کارهای آدرین ماری لژاندر و کارل فریدریش گاوس ارائه شد. این دو مستقل از یکدیگر و با استفاده از رگرسیون خطی، حرکت سیارات و ستاره‌های دنباله‌دار را پیش‌بینی کردند. گاوس بعدها نظریهٔ کمترین مربعات و قضیه گاوس-مارکوف را در سال ۱۸۲۱ منتشر کرد. کارل پیرسون بعدتر روش گاوس را توسعه داد. او توزیع احتمال مشترک متغیر وابسته و متغیرهای مستقل را توزیع گاوسی فرض کرد. رانلد فیشر اما بعد از او نشان داد که توزیع احتمال شرطی متغیر وابسته به شرط متغیرهای مستقل باید توزیع گاوسی باشد و نه توزیع احتمال مشترک آنها.
استفاده از واژه رگرسیون به اواخر قرن نوزدهم بر می‌گردد. در آن زمان فرانسیس گالتون برای پیدا کردن رابطهٔ قد فرزندان و والدین از روش رگرسیون استفاده کرد. داده‌ها به او نشان دادند که والدین بلند قد معمولاً فرزندان کوتاه‌قدتری نسبت به خود دارند و بالعکس. او این رابطه را با یک خط نشان داد (که با یک شیب و یک عرض از مبدأ تعریف می‌شد). اگر چه این خط تمام داده‌ها را بر روی خود نمی‌گنجاند ولی میانگین قد فرزندان را بر حسب قد والدینی که قد یکسانی داشتند تخمین می‌زد. اصطلاح رگرسیون در ابتدا فقط برای روش تخمین قد فرزندان از روی قد والدین به کار می‌رفت ولی به تدریج عمومیت پیدا کرد و برای تخمین میانگین یک متغیر وابسته با استفاده از ترکیب خطی چندین متغیر مستقل به کار برده شد.
از لحاظ تاریخی رگرسیون خطی معمولاً از روش کمترین مربعات یا استنباط فراوانی گرایانه تخمین زده می‌شد ولی بعدها روشهای دیگری نیز مورد استفاده قرار گرفت. کاربرد اولیهٔ رگرسیون خطی در علوم پایه و علوم تجربی بود و آدولف کوتله استفاده از این روش را در علوم اجتماعی متداول کرد و گسترش داد.
در دهه‌های ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰ اقتصاددانان از ماشین‌حساب الکترومکانیکی برای تخمین مدل رگرسیون خطی استفاده می‌کردند. قبل از دههٔ ۱۹۷۰، گاهی یک شبانه‌روز ساعت طول می‌کشد تا نتیجه یک رگرسیون دریافت شود.
پیش‌فرض‌ها
معمولاً چند پیش‌فرض برای استفاده از رگرسیون خطی در نظر گرفته می‌شود. اگر اختلاف بین متغیر وابسته و پیش‌بینی مدل را «خطا» یا «مانده» بنامیم، آنگاه مفروضات زیر باید در مدل‌سازی رگرسیون خطی برقرار باشند:
تخمین پارامترها
فرق رگرسیون خطی با سایر مدل‌های رگرسیون در این است که در این مدل رابطهٔ بین متغیرهای مستقل و متغیر وابسته یک رابطهٔ خطی فرض می‌شود. رگرسیون خطی، که خود نوعی تابع پیش‌بینی‌کنندهٔ خطی است، پیش‌بینی متغیر وابسته را از حاصل‌جمع ضرب متغیرهای مستقل در یک سری ضرایب به‌دست می‌آورد. در رگرسیون خطی ساده که تنها یک متغیر مستقل وجود دارد، پیش‌بینی متغیر وابسته شکل یک خط مستقیم به خود می‌گیرد؛ در رگرسیون خطی با دو متغیر شکل پیش‌بینی یک صفحه خواهد بود، و در رگرسیون خطی با بیش از دو متغیر مستقل پیش‌بینی متغیر وابسته به صورت یک اَبَرصفحه خواهد بود.
رگرسیون خطی ساده
رگرسیون خطی ساده میزان اثر یک متغیر مستقل بر یک متغیر وابسته را می‌سنجد و همبستگی رابطهٔ بین آن‌ها را مورد سنجش قرار می‌دهد.
مثلاً تحلیل رگرسیونی سادهٔ زیر با N نقطه، متغیر مستقل x_i و ضرایب \beta_0 و \beta_1 خطی است:
در عبارت پیشین \epsilon_i مقدار خطاست و پانویس i شمارهٔ هر مشاهده (هر جفت x_i و y_i) را نشان می‌دهد. با داشتن مجموعه‌ای از این نقطه‌ها می‌توان مدل را به دست آورد:
عبارت e_i «مانده» نام دارد و تخمینی است از اختلاف بین مقدار محاسبه شده و مقدار واقعی متغیر وابسته:. برای تخمین این مدل رگرسیون باید سه پارامتر تخمین زده بشوند: دو ضریب \beta_0 و \beta_1 و مانده (e_i). روش رایج برای به‌دست‌آوردن پارامترها، روش کمترین مربعات است. در این روش پارامترها را با کمینه‌کردن مجموع مربعات خطا به دست می‌آورند:
که در آن \bar{x} و \bar{y} میانگین x و y هستند.
تفاوت رگرسیون و همبستگی
معمولاً زمانی می‌توان از رگرسیون استفاده کرد که یک همبستگی بین متغیرهای مستقل و وابسته وجود داشته باشد. این همبستگی را می‌توان به عنوان مثال از ضریب همبستگی پیرسن که عددی در بازه [-1,\, +1] است به‌دست‌آورد. ضریب همبستگی مثبت به این معنی است که با افزایش یک متغیر، متغیر دیگر هم افزایش می‌یابد و بالعکس، اما ضریب همبستگی منفی نشان‌دهنده رابطه معکوس بین دو متغیر است یعنی با افزایش یکی دیگری کاهش می‌یابد و بالعکس. ضریب صفر به این معنی است که هیچ رابطه‌ای بین دو متغیر نیست و دو متغیر نسبت به هم مستقلند.
آنچه در خروجی نتایج رگرسیون و همبستگی باعث ایجاد تفاوت می‌شود آن است که در همبستگی همیشه اثرات متغیرها به صورت دو به دو مورد سنجش قرار می‌گیرد اما در یک مدل رگرسیون اثرات متغیرها به صورت همزمان بررسی می‌شود. یعنی در همبستگی رابطه متغیر X با متغیر Y به وجود یا عدم وجود متغیر Z ارتباطی ندارد اما اما در رگرسیون تأثیر متغیر X بر متغیر Y به وجود یا عدم وجود متغیر Z بستگی دارد (به شرط آن که متغیر Z هم در مدل رگرسیون به کار گرفته شود؛ چنین مدل رگرسیون خطی را «چندگانه» می‌نامند).
صورت مسئله
در بسیاری از مسائل رایج رگرسیون، ورودی چندمتغیره است. اگر فرض کنیم متغیر ما m بُعد دارد، یعنی ، مسئلهٔ رگرسیون به یک مسئلهٔ بهینه‌سازی برای پیدا کردن m+1 پارامتر تبدیل می‌شود، به این معنی که ما یک پارامتر چندمتغیره به اسم داریم و سعی می‌کنیم که متغیر وابسته که همان y است را با بردار \vec{x}، تخمین بزنیم که یعنی. حال اگر یک بعد دیگر به متغیر \vec{x} اضافه کنیم و مقدارش را همیشه عدد ثابت 1 در نظر بگیریم (x_0 = 1) و \vec{x} را به صورتِ تغییر دهیم، تخمینی که از y داریم در واقع ضرب نقطه‌ای بردار ورودی و بردار پارامترهای ماست یعنی. حال فرض کنیم که تعداد مثال‌هایی که قرار است برای تخمین پارامترها استفاده کنیم n است و این مثال‌ها را به این شکل نمایش دهیم. در چنین مدلی پارامتر بهینه آن پارامتری است که یک تابع هزینه را به حداقل برساند و تخمین‌های ما را به متغیر وابسته بسیار نزدیک کند. تابع هزینه را با جمع مربع تفاضل تخمین‌ها با متغیر وابسته تعریف می‌کنیم، به این شکل که ، و با این حساب پارامتر بهینه عبارت است از:
کمترین مربعات
در این روش برای به‌دست آوردن یا همان پارامتر بهینه، از تابع نسبت به \vec{\beta} گرادیان می‌گیریم و این گرادیان را برابر صفر قرار می‌دهیم و پارامتر بهینه را به‌دست می‌آوریم. از آنجا که تابع نسبت به  \vec{\beta} تابعی کاملاً محدب است، در نقطهٔ کمینهٔ این تابع، گرادیان صفر خواهد بود و این روش پارامتر بهینه را به‌دست می‌دهد. برای تسهیل کار، شکل تابع را با به‌کارگیری چند ماتریس ساده می‌کنیم. دو ماتریس برای این کار نیاز داریم: ماتریس X و ماتریس Y. ماتریس X ماتریس ورودیهای چندمتغیرهٔ ماست. در این ماتریس هر سطر معادل یک نمونه از دادهٔ ماست، مثلاً سطر iام برابر است با iامین نمونه ورودی ما یعنی بردار \vec{x_{i}}، از اینرو X یک ماتریس خواهد بود. ماتریس Y از طرف دیگر برابر است با مجموعه متغیرهای وابسته در دادهٔ ما. سطر iام این ماتریس برابر است با متغیر وابسته برای iامین نمونهٔ داده ما یا همان y_i. ماتریس Y یک ماتریس n\times 1 است. با کمک این دو ماتریس می‌توان تابع هزینه را به شکل ذیل تعریف کرد:
با برابر قرار دادن گرادیان با صفر پارامتر بهینه به‌دست می‌آید:
در روش کمترین مربعات معمولاً برای جلوگیری از از بیش‌برازش یا مقابله با مشکل عدم وارونپذیریِ X^{\top}X از روش تنظیم تیخونوف ، کمترین مربعات جزئی، یا رگرسیون مؤلفه‌های اصلی استفاده می‌شود.
کمترین مربعات جزئی
کمترین مربعات جزئی یکی از روش‌های جلوگیری از از بیش‌برازش یا مقابله با مشکل عدم وارونپذیریِ X^{\top}X است. این روش متناوباً مولفه‌هایی متعامد ( در پایین) که ترکیبی خطی از مقادیر متغیرهای مستقل ( در پایین) هستند تولید می‌کند و در نهایت راه حل کمترین مربعات را بر روی این بردارها اعمال می‌کند. ضرایب این مولفه‌ها با ضرب نقطه‌ایِ مقادیر متغیرهای وابسته و مستقل برابر است. مقادیر متغیرهای مستقل در ابتدای کار استاندارد شده‌اند به این معنی که میانگین صفر و واریانس یک دارند. در پایان هر مرحله مقادیر متغیرهای مستقل نسبت به مولفه آن مرحله متعامد می‌شوند. این کار باعث می‌شود که در پایان تمام مولفه‌ها نسبت به هم متعامد باشند و ضریب رگرسیون مولفه {Z_{i}} با  برابر باشد. الگوریتم تولید مولفه‌ها برای k\leq m به شکل پایین است (k  از روش اعتبارسنجی متقابل محاسبه می‌شود):
از آنجا که  یا همان مقدار پیش‌بینی شده، ترکیبی خطی از {Z} _{i}‌ها است و خود {Z} _{i}‌ها هم ترکیبی خطی از مقادیر متغیرهای مستقل هستند، در نهایت مدل رگرسیون ترکیبی خطی از مقادیر متغیرهای مستقل خواهد بود.
گرادیان کاهشی تصادفی
روش پارامتر تخمین پارامتر بهینه از طریق کمترین مربعات ممکن است چند اشکال اساسی داشته باشد. یکی آنکه محاسبهٔ ممکن است زمانبر باشد. بُعدِ ماتریس مربعی X^{\top}X برابر است با و اگر مقدار m زیاد باشد زمان محاسبه معکوس این ماتریس می‌تواند مسئله ساز شود. به علاوه این ماتریس ممکن است اساساً معکوس پذیر نباشد. از این رو روش‌های کاراتر و سریعتری برای تخمین پارامتر بهینه مورد استفاده قرار می‌گیرد. یکی از این روش‌ها روش گرادیان کاهشی تصادفی است. در این روش هر بار یک مثال را به‌صورت اتفاقی از نمونه‌های داده انتخاب کرده، گرادیان تابع هزینه را حساب می‌کنیم و کمی در جهت خلاف گرادیان پارامتر را حرکت می‌دهیم تا به یک پارامتر جدید برسیم. گرادیان جهت موضعی بیشترین افزایش را در تابع به ما نشان می‌دهد، برای بیشترین کاهش موضعی در خلاف جهت گرادیان باید حرکت کرد. اینکار را آنقدر ادامه می‌دهیم که گرادیان به اندازه کافی به صفر نزدیک شود. به‌جای اینکه داده‌ها را به‌صورت تصادفی انتخاب کنیم می‌توانیم به ترتیب داده شماره 1 تا داده شماره n را انتخاب کنیم و بعد دوباره به داده اولی برگردیم و این کار را چندین بار تکرار کنیم تا گرادیان تابع به اندازهٔ کافی به صفر نزدیک شود. از لحاظ ریاضی این کار را می‌توان به شکل پایین انجام داد: پارامتر \vec{\beta} را در ابتدا به‌صورت تصادفی مقدار دهی می‌کنیم و بعد برای داده i ام و تمامی  j‌ها، یعنی از  j=1 تا j=m+1 تغییر پایین را اعمال می‌کنیم، دراینجا \alpha همان مقداری است که در جهت گرادیان هربار حرکت می‌کنیم و  مشتق جزئی داده  i ام در بُعد j ام است:
برآورد درست‌نمایی بیشینه
همچنان که پیشتر گفته شد، برای به‌دست آوردن پارامتر بهینه می‌بایست تابع هزینه یعنی  را به حداقل برسانیم. می‌توان به همین پارامتر بهینه از روش برآورد درست‌نمایی بیشینه هم رسید. فرض می‌کنیم که متغیر وابسته یعنی y یک متغیر تصادفی است که مقدارش از یک توزیع طبیعی (توزیع گاوسی) پیروی می‌کند. این توزیع احتمال، واریانس ثابتی به اسم \sigma دارد ولی میانگین آن ترکیبی خطی از متغیرهای مستقل یعنی است. به عبارت دیگر میانگین آن برابر است با. با احتساب میانگین و واریانس، توزیع متغیر وابسته عبارت است از. حال اگر فرض کنیم داده‌ها نسبت به یکدیگر مستقل هستند آن گاه تابع درست‌نمایی برای تمام داده‌ها می‌شود:
حال باید به دنبال پارامتری باشیم که این تابع بزرگنمایی را بیشینه کند. از آنجا که تابع لگاریتم مطلقاً صعودیست، به‌جای بیشینه کردن این تابع لگاریتمش را هم می‌شود بیشینه کرد و پارامتر بهینه را از آن طریق پیدا کرد:
پارامتر بهینه از این طریق برابر است با:
به این ترتیب پارامتری که را بیشینه می‌کند همان پارامتری است که  را به حداقل می‌رساند. این یعنی در رگرسیون خطی نتیجهٔ روش کمترین مربعات با روش برآورد درست‌نمایی بیشینه یکی است.
تنظیم مدل
پیچیدگی مدل‌های پارامتری با تعداد پارامترهای مدل و مقادیر آن‌ها سنجیده می‌شود. هرچه این پیچیدگی بیشتر باشد خطر بیش‌برازش برای مدل بیشتر است. پدیدهٔ بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که مدل به‌جای یادگیری الگوهای موجود در داده، خود داده را به خاطر می‌سپارد. در این حالت، مدل برای آن مجموعه دادهٔ به‌خصوص خوب عمل می‌کند اما برای داده‌های مشابه دیگر عملکرد خوبی ندارد، که یعنی عمل یادگیری به خوبی انجام نشده‌است. برای جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های خطی مانند رگرسیون خطی یا رگرسیون لجستیک، یک «جریمه» به تابع هزینه اضافه می‌شود تا از افزایش زیاد پارامترها جلوگیری شود. به این کار تنظیم مدل گفته می‌شود. دو راه متداول تنظیم مدل‌های خطی روش‌های L_1 و L_2 هستند. در روش L_1 ضریبی از نُرمِ L_1 به تابع هزینه اضافه می‌شود و در روش L_2 ضریبی از نُرمِ L_2 که همان نُرمِ اقلیدسی است به تابع هزینهٔ اضافه می‌شود. نام روش‌های L_1 و L_2 از نُرمی که در این روش‌ها به تابع هزینه اضافه می‌شود گرفته شده‌است.
در تنظیم مدل به روش L_1 تابع هزینه را به این شکل تغییر می‌دهیم:
این روش تنظیم مدل که به روش لَسو نیز شهرت دارد باعث می‌شود که بسیاری از پارامترهای مدل نهائی صفر شوند و مدل به اصلاح خلوت شود.
در تنظیم مدل به روش L_2 که به رگرسیون ستیغی نیز شهرت دارد تابع هزینه را به این شکل تغییر می‌دهیم:
در روش تنظیم از طریق L_2 سعی می‌شود طول اقلیدسی بردار \vec{\beta} کوتاه نگه داشته شود. \lambda در هر دو روش L_1 و L_2 یک عدد مثبت است که میزان تنظیم مدل را معین می‌کند. هرچقدر \lambdaکوچکتر باشد جریمهٔ کمتری برای بزرگی نرم بردار پارامترها یعنی \vec{\beta} محاسبه می‌شود. مقدار بهینهٔ \lambda از طریق آزمایش بر روی بخشی از داده‌ها پیدا می‌شود که در یادگیری مدل دخالت داده نشده‌اند؛ به این بخش از داده‌ها، دادهٔ اعتبار یا مجموعهٔ اعتبارسنجی گفته می‌شود.
با استفاده از ضرایب لاگرانژ می‌توان اثبات کرد که تنظیم مدل L_1 و L_2 نوعی بهینه‌سازی مقید هستند. در تنظیم مدل L_1 تابع هزینه به نحوی کمینه می‌شود که نرمِ L_1 از یک مقدار مشخصی که بستگی به \lambda دارد بیشتر نشود. به همین نحو، تنظیم مدل L_2 تابع هزینه را همزمان با مقید کردن نرم L_2 کاهش می‌دهد.
تفسیر احتمالی تنظیم مدل
اگر به جای روش برآورد درست‌نمایی بیشینه از روش بیشینه‌سازی احتمال پسین استفاده شود ساختار «تنظیم مدل» به دست می‌آید. اگر مجموعهٔ داده را با D و پارامتری که به دنبال تخمین آن هستیم را با \vec{\beta} نمایش بدهیم، طبق قانون بیز احتمال پسین یعنی متناسب خواهد بود با حاصلضرب درست‌نمایی یعنی و احتمال پیشین یعنی :
از این رو:
معادلهٔ خط پیشین نشان می‌دهد که برای یافتن پارامتر بهینه فقط کافیست که احتمال پیشین را نیز در معادله دخیل کنیم. اگر احتمال پیشین را یک توزیع گاوسی با میانگین صفر و کوواریانس \tau^2Iدر نظر بگیریم به معادلهٔ پایین می‌رسیم:
با ساده کردن این معادله به جواب زیر می‌رسیم که در آن \lambda برابر است با :
این جواب برابر با نتیجهٔ تنظیم مدل با نرم L_2است.
به‌طور مشابه، اگر احتمال پیشین را از نوع توزیع لاپلاس با میانگین صفر در نظر بگیریم به تنظیم مدل با نرم L_1 خواهیم رسید.
انتخاب متغیر
در روش پیش‌رو، ابتدا عرض از مبدأ از طریق محاسبه میانگین مقادیر متغیر وابسته به‌دست می‌آید، سپس به تناوب در هر مرحله متغیری که باعث بیشترین کاهش تابع هزینه می‌شود به مدل افزوده می‌شود. به زبان دقیق‌تر در مرحله k، یک متغیر از متغیرهای مستقل که تا به حال انتخاب نشده به k-1 متغیر منتخب اضافه می‌شود. در نهایت بهترین زیرمجموعه از میانِ m زیرمجموعه‌ای که متناوباً ساخته شده با استفاده از اعتبارسنجی متقابل محاسبه می‌شود. برای تسریع انتخاب متغیر مستقل بهینه در هر مرحله می‌توان از تجزیه کیوآر استفاده کرد. روش پس‌رو مانند روش پیش‌رو عمل می‌کند با این تفاوت که در ابتدا تمام متغیرهای مستقل مورد استفاده قرار می‌گیرند و در هر مرحله یک متغیر مستقل حذف می‌شود. بهترین متغیر برای حذف در هر مرحله متغیری است که کمترین امتیاز طبیعی را داشته باشد.
در روشهای کوچک سازی که همان روشهای تنظیم مدل است، سعی بر این است که برای جلوگیری از بیش‌برازش، میزان اثرگذاری پارامترها مهار شود. به همین منظور مسئله بهینه‌سازی به یک بهینه‌سازی مقید تغییر داده می‌شود تا نُرمِ L_1 یا L_2 از یک مقدار معینی زیادتر نشود. در روش کوچک سازی L_1 مسئله بهینه‌سازی به عبارت پایین تغییر شکل می‌دهد که معادل تنظیم مدل لسو است. این روش باعث می‌شود که مدل نهائی به اصطلاح خلوت شود و ضریب بسیاری از متغیرها صفر گردد. به صورت مشابه در روش کوچک سازی L_2، مسئله بهینه‌سازی با معادله پایین برابر خواهد بود که معادل رگرسیون ستیغی است. این روش باعث می‌شود که ضرایب رگرسیون زیاد بزرگ نشوند.
رگرسیون چندک و میانه
رگرسیونهای خطی که بر کمترین مربعات استوارند، معمولاً سعی دارند که میانگین متغیر وابسته را بر اساس توزیع شرطی این متغیر و با کمک ترکیبی خطی از متغیرهای مستقل تخمین بزنند. در مقایسه، رگرسیون چندک هدف را بر محاسبه یک یا چند چندکِ متغیر وابسته می‌گذارد. رگرسیون چندک معمولاً با داده‌های پرت بهتر از رگرسیون معمولی کار می‌کند و پیش‌فرضهای کمتری دارد من‌جمله اینکه توزیع شرطی متغیر وابسته ضرورتاً لازم نیست توزیعی طبیعی باشد. همچنین رگرسیون چندک در مسائلی به کار می‌رود که هدف به‌دست آوردن توزیع مشروط متغیر وابسته باشد نه فقط یک آماره از آن مانند میانگین؛ چه که با استفاده از چندک‌های یک توزیع می‌توان کل توزیع را تقریب زد. اگر  تابع توزیع تجمعیِ متغیر  Y باشد، و \tau عددی در  (0,1) باشد، آنگاه چندک مرتبط با این عدد به این شکل تعریف می‌شود:
می‌توان نشان‌داد که:
که در اینجا است. حال اگر تابع توزیع تجمعی را نداشته باشیم و فقط n نمونه از توزیع متغیر داشته باشیم آنگاه چندک متغیر را با بهینه‌سازی پایین می‌توان به‌دست‌آورد.
حال اگر چندکِ متغیر وابسته را با ترکیبی خطی از متغیرهای مستقل تخمین بزنیم آنگاه هدف مسئله رگرسیون خطی پیدا کردن ضرایبی خواهد بود که داده‌های وابسته را به چندکشان نزدیک کند:
این مسئله بهینه‌سازی با کمک برنامه‌ریزی خطی حل می‌شود.
اگر \tauبا 0.5 برابر باشد، رگرسیون خطی، میانه را تخمین خواهد زد و تابع هزینه به مجموع قدر مطلق تفاضل پیش‌بینی و داده وابسته تغییر شکل می‌یابد:
رگرسیون چندک در علوم بوم‌شناسی کاربرد فراوانی دارد. معمولاً به علت پیچیدگی و تعداد زیاد عوامل اثرگذار در یک رویداد طبیعی، توزیع‌های شرطی متغیرهای وابسته اغلب واریانس بالا و غیر همسانی دارند که باعث می‌شود رابطه بین متغیرهای مستقل و میانگین توزیع شرطی ضعیف شود؛ تقریب کل توزیع شرطی با استفاده از تخمین خطی چندک‌های توزیع شرطی حاوی اطلاعات بیشتری برای پژوهشگران این رشته‌است و این تقریب از طریق رگرسیون چندک به دست می‌آید.
رگرسیون کمترین زاویه (لارس)
در رگرسیون کمترین زاویه که به آن رگرسیون لارس هم گفته می‌شود، ضرایب رگرسیون در یک فرایند افزایشی به شکل زیر تخمین زده می‌شوند:
رگرسیون لارس مانند رگرسیون لَسو باعث می‌شوند مدل نهائی خلوت شود و بسیاری از ضرایبِ مدل صفر شود. این مدل برای داده‌هایی بُعد بالا مورد استفاده قرار می‌گیرد.
رگرسیون خطی با وزنهای موضعی
رگرسیون خطی با وزنهای موضعی همانند کمترین مربعات کار می‌کند با این تفاوت که مسئله پیش‌بینی برای هر کدام از داده‌های جدید متفاوت خواهد بود. در رگرسیون خطی معمولی یک بار مدل تخمین زده می‌شود و بعد برای پیش‌بینی داده‌های جدید از آن استفاده می‌شود. در مدل رگرسیون خطی با وزنهای موضعی اما برای هر داده جدید یک تخمین جدید رخ خواهد داد به گونه‌ای که داده‌های آموزشیِ نزدیکتر به داده جدید وزن بالاتری در مسئله بهینه‌سازی بگیرند و رگرسیون خطی به صورت موضعی انجام شود:
در اینجا  وزن موضعی داده جدید \vec{x} را با داده آموزشی \vec{x}_i نشان می‌دهد که با فاصله این دو داده نسبت به هم نسبت عکس دارد مانند نمونه پایین:
در این نوع رگرسیون داده‌های آموزشی که به داده جدید نزدیکترند وزن بیشتری خواهند گرفت و داده‌های دورتر عملاً نادیده گرفته می‌شوند.
رگرسیون خطی تعمیم‌یافته
در رگرسیون خطی تعمیم یافته برای پیش‌بینی متغیر وابسته یک ترکیب خطی از نگاشتی از متغیرهای مستقل را در نظر می‌گیرند نه خود آن متغیرها را. به بیان دیگر:
در این تابع، \vec{x} از فضای d بُعدی به یک فضای h بُعدی از طریق نگاشت \phi منتقل شده‌است و سپس در آن فضا مقادیر جدید از طریق ترکیبی خطی با هم ترکیب شده‌اند. به عنوان مثال در رگرسیون خطی ساده می‌توان چندین متغیر جدید را از طریق یک چند جمله‌ای درجه h تولید کرد و سپس رگرسیون خطی را به‌وسیلهٔ آنها انجام داد، که این کار معادل نگاشت متغیر مستقل به یک فضای h بعدی و انجام رگرسیون در آن فضاست:
مدل سلسله مراتبی
مدل سلسله مراتبی (یا مدل چند سطحی) مدل رگرسیونی است که پارامترهای آن بر اساس خوشه یا سطحی که داده به آن تعلق دارد ممکن است تغییر کند. به عنوان مثال در مسئله پیش‌بینی میزان سلامتی فرد از طریق مقدار درآمد او، از آنجا که افرادی که در یک محله زندگی می‌کنند میزان درآمد و سلامتی آنها به هم وابستگی بیشتری نسبت به بقیهٔ افراد دارد، بهتر است هر محله مدل رگرسیونِ جداگانه خود را داشته باشند. در این مثال یک مدل رگرسیون خطی در سطح اول (سطح فرد در محله) ساخته می‌شود که بعضی یا همه پارامترهای آن می‌تواند برای هر محله متفاوت باشد. پارامترهای متفاوت می‌تواند خود از یک مدل رگرسیون دیگر در سطح دوم (سطح محله‌ها) یا به‌صورت تصادفی تخمین زده شوند.
اگر محلهٔ j، n_j داده (فرد) داشته باشد، آنگاه برای این محله باید دو پارامتر \beta_{0j} و  \beta_{1j}  را پیدا کرد. برای داده i رابطه میان میزان درآمد فرد (X_{ij}) و میزان سلامتی او (Y_{ij}) را به صورت پایین نشان می‌دهیم؛ در اینجا e_{ij}  مقدار خطای تصادفی است که معمولاً از یک توزیع طبیعی پیروی می‌کند:
حال می‌توان یا \beta_{0j} یا \beta_{1j}  یا هر دو را برای هر محله متفاوت در نظر گرفت. این تفاوت می‌تواند تصادفی مدل‌سازی شود یا خود از یک مدل رگرسیون خطی دیگر که دارای یک یا چند متغیر مستقل در سطح دو (سطح محله) است برآورد شود. اگر فرض کنیم هر دوی \beta_{0j} و \beta_{1j} از یک مدل رگرسیون دیگر می‌آیند آنگاه می‌توان به صورت پایین آنها را تخمین زد؛ در این دو معادله W_j  یک متغیر مستقل در سطح دو (سطح محله) است که به عنوان نمونه می‌تواند میزان ثروت محله باشد و u_{0j}  و u_{1j}  خطاهای تصادفی است.
تجزیه و تحلیل مدل
از مدل رگرسیون خطی می‌توان برای تحلیل رابطه متغیرهای مستقل با متغیر وابسته استفاده کرد. اگر یک متغیر مستقل مانند x_j را در نظر بگیریم و بقیه متغیرهای مستقل را ثابت فرض کنیم، ضریب این متغیر یعنی \beta_j، میانگین تغییر y در ازای تغییر یک واحد در x_j را نشان می‌دهد که معادل میانگین مشتق جزئی  y نسبت به  x_j یا همان شیب خط رگرسیون با ثابت گرفتن سایر متغیرهای مستقل است. از این تأثیر با عنوان «تأثیر منحصر به فرد» x_j بر روی y نیز یاد می‌شود. از طرفی دیگر «تأثیر حاشیه‌ای» x_j بر روی y از طریق رگرسیون خطی ساده (مدلی که فقط یک متغیر مستقل به اسم  x_j دارد) به‌دست می‌آید.
این امکان وجود دارد که با وجود تأثیر حاشیه‌ای بزرگ، تأثیر منحصر به فرد متغیر x_j تقریباً صفر باشد. این در شرایطی اتفاق خواهد افتاد که بعضی از متغیرهای مستقل دیگر بتوانند متغیر وابسته را به خوبی پیش‌بینی کنند و سهم x_j در مقایسه با سایر متغیرها ناچیز باشد. از طرف دیگر، این امکان نیز وجود دارد که با وجود تأثیر حاشیه‌ای تقریباً صفر، تأثیر منحصر به فرد x_j بزرگ باشد. این اتفاق زمانی رخ می‌دهد که سایر متغیرها میزان زیادی از تغییر y را توضیح می‌دهند و نقش x_j نقشی تکمیلی است. در این حالت متغیر x_j بخشی از  y را که توسط سایر متغیرها توضیح‌ناپذیر است توضیح می‌دهد.
معمولاً بعد از تخمین مدل رگرسیون، عیب‌یابی مدل رگرسیونی صورت می‌گیرد. در این عیب‌یابی معمولاً پیش‌فرضهای رگرسیون خطی مورد راستی‌آزمایی قرار می‌گیرند و داده‌هایی که تأثیر بی‌مورد در مدل نهائی داشته‌اند شناسایی می‌شوند. برای بررسی پیش‌فرضهای رگرسیون خطی از چندین نمودار و معیار استفاده می‌شود. از نمودار چندک-چندک می‌توان برای مقایسه بین چندک‌های مانده‌های استاندارد شده و چندک‌های توزیع طبیعی استاندارد و بررسی پیش‌فرض توزیع طبیعی مانده‌ها استفاده کرد. در صورت برقرار بودن پیش‌فرض، نمودار باید کم و بیش یک خط راست با زاویهٔ ۴۵ درجه نسبت به محورهای نمودار باشد. برای بررسی پیش‌فرض خطی بودن رابطه پارامترها و متغیر وابسته نموداری از مانده‌ها و مقادیر پیش‌بینی شده ترسیم می‌شود، اگر رابطه بین این دو گروه یک خط راست نباشد، پیش‌فرض نقض شده‌است. از این نمودار همچنین می‌توان برای بررسی واریانس‌همسانی مانده‌ها استفاده کرد. در نهایت برای پیدا کردن داده‌هایی که تأثیر بی‌مورد در مدل رگرسیون دارند از معیاری به اسم فاصله کوک استفاده می‌شود. این معیار تأثیر هر داده را بر ضرایب نهائی مدل رگرسیون -با تخمین یک مدل جدید بدون آن داده و مقایسه آن با مدل قبلی- می‌سنجد. داده‌هایی که فاصله کوک آنها از یک آستانه از پیش تعیین شده بیشتر است تأثیری منفی بر مدل رگرسیون دارند.
کاربردها و محدودیت‌ها
رگرسیون خطی به‌طور گسترده‌ای در علوم زیستی، رفتاری و اجتماعی برای توصیف روابط احتمالی بین متغیرها مورد استفاده قرار می‌گیرد و از مهترین ابزارها برای این کار است. رگرسیون خطی همچنین در قیمت‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای و تحلیل و اندازه‌گیری خطر سرمایه‌گذاری مورد استفاده قرار می‌گیرد. این مدل مستقیماً از ضریب بتا در مدل رگرسیون خطی به دست می‌آید که بازده سرمایه را به بازده تمام دارایی‌ها با ریسک بالا مربوط می‌کند. همچنین در علم اقتصاد رگرسیون خطی یکی از مهم‌ترین و پراستفاده‌ترین ابزارهاست. به عنوان مثال، برای پیش‌بینی هزینه مصرف، هزینه سرمایه‌گذاری ثابت، سرمایه‌گذاری موجودی، خرید صادرات کشور، هزینه برای واردات، تقاضا برای نگهداری دارایی‌های نقد، تقاضای کار، و عرضه نیروی کار از این مدل استفاده می‌شود. در علوم محیط زیست نیز رگرسیون خطی کاربردهای گسترده‌ای دارد. برای نمونه در کانادا، از رگرسیون خطی برای پیش‌بینی اثرات زیست‌محیطی کارخانه‌های کاغذسازی و معادن فلزات بر روی ماهی‌ها و مناطق دریابُن استفاده می‌کنند. رگرسیون خطی در علم پزشکی نیز کاربرد دارد. به عنوان مثال اولین تحقیقاتی که رابطه استعمال دخانیات و مرگ و میر را نشان می‌داد از مدل رگرسیون خطی استفاده می‌کرد. رگرسیون خطی در تخمین خط روند نیز کاربرد دارد. خط روند، سیر تغییرات یک سری داده را در یک بازه زمانی طویل‌المدت نشان می‌دهد. معمولاً به صورت چشمی سیر صعودی یا نزولی بودن این تغییرات را می‌توان تشخیص داد ولی برای محاسبه دقیق‌تر شیب این تغییرات از رگرسیون خطی استفاده می‌شود. در مواردی که سیر تغییرات را با یک چندجمله‌ای تخمین می‌زنند از رگرسیون خطی تعمیم یافته استفاده می‌کنند. همچنین رگرسیون خطی و مشتقات آن یکی از ابزارهای شناخته شده و پرکاربرد در شاخه‌های هوش مصنوعی مخصوصاً در شاخه یادگیری ماشین است.
گرچه رگرسیون خطی ابزاری بسیار انعطاف‌پذیر برای تحقیقات علوم مختلف است، اما بدون محدودیت هم نیست. همه مسائل پژوهشی در قالب مدلهای رگرسیون نمی‌گنجد، به ویژه مسائلی که یک متغیر خروجی ندارند. به عنوان نمونه، تجزیه و تحلیل خوشه‌ای یک ابزار آماری است که برای آشکار ساختن گروه‌های منسجم (یا خوشه‌ها) در داده‌ها به کار می‌رود. رگرسیون مدل مناسبی برای کشف این نوع الگو در داده‌ها نیست.
از آنجا که رگرسیون بر پیشینی متغیر خروجی (متغیر وابسته) متمرکز است، این شبهه ممکن است ایجاد شود که وجود رابطه بین متغیرهای مستقل و وابسته در مدل رگرسیون دال بر علیت این رابطه است. این نوع تعمیم نتایج مدل رگرسیونی نادرست است، و برای تحلیل علیت باید از روش‌های آماری و تحقیقی دیگری بهره جست.
در استفاده از مدل رگرسیون برای استنباط آماری نیز محدودیت‌هایی می‌تواند وجود داشته باشد. برای ارائهٔ استنباط معتبر، داده‌ها باید نمونه‌ای تصادفی از یک جمعیت باشند یا در مطالعهٔ تجربی مورد نظر تصادفی شده باشند. بیشتر نمونه‌ها در علوم اجتماعی این شرط را برآورده نمی‌کنند و استفاده از مدل رگرسیون برای تحلیل آن‌ها خالی از اشکال نیست. البته، این یک انتقاد از خود رگرسیون نیست بلکه از طراحی مطالعات تجربی و محدودیت‌های استنباط آماری با نمونه‌گیری غیر تصادفی است. با وجود همهٔ این محدودیت‌ها، رگرسیون و مدل‌های تعمیم‌یافتهٔ آن همچنان ابزاری فوق‌العاده مفید برای پژوهشگران علوم مختلف محسوب می‌شوند.
رگرسیون خطی برای بسیاری از مسائل مدل مناسبی نیست. این امکان وجود دارد که چندین مجموعه دادهٔ کاملاً متفاوت، مدل رگرسیون خطی یکسانی داشته باشند. چهارتایی آنسکوم نمونهٔ کلاسیک این حالت است. چهارتایی آنسکوم متشکل از چهار مجموعه داده‌است که نمودارهای کاملاً متفاوتی دارند ولی مدل رگرسیون خطی آنها کاملاً یکسان است. یک مجموعه در این مجموعهٔ چهارتایی (بالا سمت راست در شکل) دارای یک رابطهٔ کاملاً غیر خطی بین متغیرهاست. در یک مجموعه دیگر (پایین سمت چپ در شکل) با اینکه یک رابطهٔ خطی بین متغیرها حاکم است ولی به علت وجود یک دادهٔ پرت، مدل رگرسیون خطی به دست آمده نامناسب است. نهایتاً در یک مجموعه دیگر (پایین سمت راست در شکل) بین متغیرهای وابسته و مستقل هیچ همبستگی وجود ندارد ولی به علت وجود یک دادهٔ پرت، ضریب همبستگی این دو متغیر بالاست و یک مدل رگرسیون نامناسب برای پیش‌بینی متغیر وابسته تخمین زده شده‌است.
آستین فنجان قهوه
آستین فنجان قهوه (Coffee cup sleeve) همچنین شناخته شده با نام‌های دیگر از جمله، ژاکت فنجان داغ، آستین فنجان داغ یا آستین فنجان، به‌طور معمول ساخته شده از بافت نازک مقوا می‌باشد اما می‌تواند از مواد دیگر هم تولید شود، عمدهٔ کاربرد آن در قهوه‌خانه‌ها و رستوران فست فود است.
این محصول در هنگام استفاده اجازه می‌دهد که لیوان کاغذی داغ قهوه اعم از اینکه یک یا چند عدد باشند به راحتی و بدون سوختن پوست دست حمل شوند، برخی از آستین‌های قهوه دارای تبلیغاتی چاپ شده بر روی خودشان هستند، آستین قهوه اولین بار در سال ۱۹۹۱ توسط جی سورنسن اختراع و در سال ۱۹۹۵ ثبت اختراع گردید و در حال حاضر مورد استفادهٔ قهوه‌خانه‌ها و سایر فروشندگانی است که به تهیه و توزیع قهوه و نوشیدنی‌های گرم در لیوان‌های کاغذی می‌پردازند
عایشه بعد از پیغمبر
عایشه بعد از پیغمبر کتاب رمانی است که نوشته کورت فریشلر با ترجمه ذبیح‌الله منصوری، نشر امیر کبیر، سال ۱۳۴۳ خورشیدی است. کتاب فوق ترجمه کتابی است با عنوان آلمانی «عایشه همسر محبوب محمد». این کتاب که نویسنده آن را از زبان ثابت بن ارطات که پلیس مخفی معاویه پسر ابوسفیان بوده نگاشته‌است، مربوط به تحقیقات «ثابت» در مورد عایشه، (همسر محمد پسر عبدالله، پیامبر اسلام و دختر ابوبکر، اولین خلیفه بعد از درگذشت محمد ابن عبدالله) می‌باشد. به طوریکه از مطالب کتاب می‌فهمیم عایشه در تمام وقایع سیاسی بعد از درگذشت پیامبر اسلام، مستقیم و غیر مستقیم دست داشته‌است.
ثابت بن ارطات برای کسب اطلاعات درباره زندگی عایشه و گزارش به معاویه از اشخاص زیر تحقیق می‌کند:
نسخه ی زبان آلمانی کتاب موجود می باشد.
حسن چاوشیان
حسن چاوشیان تبریزی (زاده ۱۳۴۱ در تبریز) پژوهشگر و مترجم ایرانی حوزه جامعه‌شناسی و دانشیار گروه علوم اجتماعی دانشگاه گیلان است.
آموزش
حسن چاوشیان دارای مدرک کارشناسی پژوهشگری علوم اجتماعی و کارشناسی ارشد و دکتری رشته جامعه‌شناسی جملگی از دانشکده علوم اجتماعی دانشگاه تهران است. در ورودی و خروجی همه مقاطع تحصیلات دانشگاهی، شاگرد اول بوده است.
ادوین هاوارد آرمسترانگ
ادوین هاوارد آرمسترانگ  مهندس برق و ابداع‌کنندهٔ مدولاسیون فرکانس رادیویی بود. او ۴۲ اختراع را به ثبت رسانده‌است و جوایز متعددی از جمله مدال افتخار اعطا شده از سوی مؤسسان مهندسین رادیو، مدال لژیون فرانسه، مدال فرانکلین و مدال ادیسون را دریافت کرده‌است. وی همچنین به تالار مشاهیر مخترع راه یافته‌است.
نانومترولوژی
نانومترولوژی بخشی از دانش مترولوژی است که به اندازه‌گیری و مقیاس سنجی در مقیاس نانو می‌پردازد. اندازه‌گیری به بخش حیاتی از زندگی بشر تبدیل شده‌است. هیچ کمیتی بدون اندازه شناسی و ایجاد زیرساختهای آن، به‌طور معتبر قابل اندازه‌گیری نیست. نانومترولوژی با توجه به نیاز اندازه‌گیری و بررسی خصوصیات و ویژگی‌های مواد در ابعاد نانو و توسعه و ایجاد تکنیکها و استانداردهای اندازه‌گیری جدید در جهان شکل گرفته‌است.
حوزه‌های کاری در نانومترولوژی
تعیین مشخصات نانومواد ساخت و به‌کارگیری دستگاه‌های اندازه‌گیری ابعاد نانومتری با درجه قابل قبول دقت و قابلیت اطمینان قابلیت ردیابی اندازه‌گیری‌های در مقیاس نانو
اهمیت و ضرورت نانومترولوژی
فناوری نانو به ویژه در مرحله تحقیق و توسعه، با شتاب بالایی در حال توسعه است و انتظار می‌رود به زودی سیلی از محصولات نانویی به سوی صنعت و بازار سرازیر شوند. کنترل دقیق ابعاد و مطالعه و سنجش پدیده‌های ناشی از کاهش ابعاد مواد، یکی از کلیدی‌ترین و چالش برانگیزترین مباحث در فناوری نانو است که اهمیت نانومترولوژی به عنوان علم اندازه‌گیری در ابعاد نانو را مضاعف می‌سازد. در اغلب موارد، استانداردها، تکنیک‌ها و تجهیزات اندازه‌گیری توسعه یافته برای مواد معمول پاسخگوی نیازهای اندازه‌گیری نانوساختارها نیستند و باید استانداردها، تکنیک‌ها و تجهیزات اندازه‌گیری خاص نانوساختارها طراحی و به کار گرفته شود.
نانومترولوژی علمی
با نگاهی به تاریخچه مراکز مترولوژی در دنیا می‌توان دید که این مراکز چه دولتی یا خصوصی، فعالیت اولیه خود را معمولاً با ارائه خدمات در حوزه‌های مورد نیاز کشور و صنعتشان در آن زمان آغاز نموده‌اند. مراکز مترولوژی عموماً در ابتدا با دو نوع فعالیت شروع به کار نموده‌اند: مراکز ارائه خدمات کالیبراسیون مراکز آزمایشگاهی تحقیق و توسعه یا تست و آزمون نانومترولوژی، به علت اینکه در چند سال اخیر توسعه یافته و شناخت کافی در این باره هنوز حاصل نگردیده است، مبحثی است که فعلاً در بیشتر مراکز مترولوژی به عنوان بخشی از واحدهای تحقیق و توسعه مراکز مترولوژی در حال توسعه می‌باشد.
حوزه‌های فعالیت نانومترولوژی علمی
معمولاً بیشتر مراکز مترولوژی در حال حاضر در چهار حوزه اصلی فعالیت نانومترولوژی خود را متمرکز نموده‌اند: نانومواد اندازه‌گیری ابعاد و خواص نانو تجهیزات و امکانات اندازه‌گیری، تولید و شناسایی ایمنی و محیط زیست
نانومترولوژی قانونی
در حال حاضر، در کشورهایی که وارد حوزه نانومترولوژی شده‌اند، طرح مباحث حقوقی در نانومترولوژی و استخراج قوانین مربوط به آن از دل قوانین مترولوژی، در حال انجام است. برای ارزیابی و اعمال قوانین در زمینه نانومترولوژی، بهترین راهکار بررسی قوانین مترولوژی فعلی در سطح ملی است. قوانین خاص در زمینه نانومترولوژی را می‌توان از قوانین جامع تر استخراج نمود. نانومترولوژی در حوزه اندازه شناسی ابعادی ریزمقیاس نانومتر کاربرد دارد
نوآ امریک
نوآ امریک (Noah Emmerich؛ زادهٔ February 27, 1965) هنرپیشهٔ اهل ایالات متحده آمریکا است که در سال ۲۰۱۹ برندهٔ جایزه گزینش منتقدان تلویزیون بهترین بازیگر مکمل مرد در مجموعه درام شد.
فیلم‌شناسی
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به نمایش ترومن، موبایل، سوپر ۸، کاپ لند، فراتر از مرزها، دختران زیبا، بچه‌های کوچک، بازی منصفانه، عروسی وایلد، رمزگویان باد اشاره کرد.
هزاره چهاردسته
هزاره چهار دسته یکی از قبایل هزاره‌های ساکن در افغانستان است.
از چهره‌های تأثیرگذار علمی، فرهنگی، اجتماعی، سیاسی دو قوم محمد خواجه و چهاردسته می‌توان از افراد زیر نام برد:
امیر خزر خان، شاهوخان، گلستان خان، غلام حسین خان، محمد حسین خان پدر فیضو خان، سردار عظیم بیگ، محمد خواجه، فیض محمد کاتب هزاره، محسن تحصیلدار گلکوه، محمدالله خان حکمران، احمد علی خان کرنیل، وکیل موسی خان، ولد ملیک رمضان، آیت‌الله شیخ عزیزالله، آیت‌الله اوحدی قولیاقول، ملک صفدر، محمدعلی سرابی، وکیل محمد بخش خادم، داکترعبدالواحد سرابی، انجینر لعل محمد، ناصرخان، شیخ خداداد ادیب قره چه، میرزا عزیزالله، ملک حسین واغ ناهور، حاجی میرزا حسین گلکوه، وکیل غلام حیدر، شیخ محمدعلی گلکوه، نبی گدام دار، ملیک سرور چونی، ملک امین، ملک علی بابا شاهو، ملک میرزا محمد، ملک عوض، ملک چمن کربلای، کربلای حسین بهرام، ملک جمعه علی از بهای ناهور، وکیل عبدالعلی، ملک جمعه علی، ملک انور جان، ملک نظرعلی، ملک طاهر سرابی، وکیل محمد بخش نای قلعه، ملک بازعلی نای قلعه، میرزا ناصر نای قلعه، ملک قایید گلکوه، ملک میرزا حسین گلکوه، میرزا غلامعلی گلکوه، وکیل حاجی محمد رضا خان میلور، وکیل باز محمد تمکی، محسن مهتر تمکی، عبدور مهتر تمکی، حاجی صفر طاقچین، ملک محمد امین گیروی طاقچین، حسین کاتب، وکیل خدابخش، وکیل علی رضا تمکی، ملک غلام علی تمکی، ارباب رمضان تمکی ناله، کربلای طلا، ملا عسکر علی تمکی، شیخ محمد هاشیم سعیدی تمکی، ارباب غلام رضا قانی تمکی، رئیس عبدالله نای قلعه، ملک محی الدین اختیاری سرابی، ملک رمضان سرابی، ملک شریف، ملک قمبر سرابی، رئیس اسود، ملا عبدالصمد قریه ناهور، میرزا حسین علی شاکی نوکه، نعیم ده بدی، ملک شریف سرابی، حاجی غلام حسین زردآلو، محمدالله خان زردآلو و محمد نعیم گاو مرده.
شجره نامه یکی از بزرگان گلکوه از هزاره‌های چهاردسته:
محسن تحصیلدار- ترک علی - رحیم علی - بهادر- لعل محمد - دوکه - سیف الدین خان - جاکو خان - بیگ برلاس خان - برغای خان - توفنجای خان
کیهان لندن
کیهان لندن هفته‌نامه‌ای فارسی‌زبان است که از ۲۱ خرداد ۱۳۶۲ تا ۸ شهریور ۱۳۹۲ حدود ۳۰ سال در لندن، انگلستان منتشر می‌شد. این نشریه از آن زمان در وبگاه اینترنتی خود منتشر می‌شود.
تاریخچه
کیهان یکی از قدیمی‌ترین روزنامه‌های ایران است که مؤسسه آن توسط مصطفی مصباح‌زاده بنیاد نهاده شد. نخستین شماره آن در سوم خرداد ۱۳۲۱ (۱۹۴۲) در تهران منتشر گشت و تا سال ۱۳۵۷ (۱۹۷۹) همزمان با وقوع انقلاب ۱۳۵۷ یکی از معتبرترین روزنامه‌های خاورمیانه به‌شمار می‌رفت. به گفته مصباح‌زاده، نام کیهان پیشنهاد عبدالرحمان فرامرزی از اولین همکاران کیهان بود. برخلاف آنچه گاهی گفته می‌شود که کیهان نام خود را از روزنامه فرانسوی لوموند گرفته‌است، باید یادآور شد که کیهان در سال ۱۹۴۲ و لوموند دو سال بعد در سال ۱۹۴۴ آغاز به کار کرده‌است. امیر طاهری آخرین سردبیر روزنامه کیهان در آستانه انقلاب در ایران بود. همزمان با اوج‌گیری انقلاب در ایران، رحمان هاتفی با نام مستعار حیدر مهرگان سردبیر کیهان شد
مصطفی مصباح زاده دوباره در خارج کشور به تدارک انتشار کیهان پرداخت و سرانجام پنج سال پس از برقراری جمهوری اسلامی در ایران، در اول ژوئن ۱۹۸۴ نخستین شماره کیهان لندن در تبعید منتشر شد.
در طول سی سال انتشار، روزنامه‌نگاران بسیاری که دیگر در تبعید زندگی می‌کردند مانند: امیر طاهری، نصیر امینی، کاظم گیلانپور، لعبت والا، هوشنگ وزیری، احمد احرار، علیرضا نوریزاده، هادی خرسندی، داریوش همایون، محمود خوشنام، پری سکندری، محمدرضا حمیدی، ناصر محمدی، الهه بقراط، بهروز صوراسرافیل، محمد ارسی و… با کیهان لندن همکاری کردند. هوشنگ وزیری نویسنده، مترجم و آخرین سردبیر روزنامه آیندگان سال‌ها سردبیری کیهان لندن را برعهده داشت. پس از درگذشت وی، احمد احرار سردبیر سابق روزنامه اطلاعات این مسئولیت را بر عهده گرفت و تا پایان فعالیت چاپی این هفته‌نامه در این سمت باقی ماند. کیهان لندن با انتشار شماره ۱۴۶۶ در تاریخ ۳۰ اوت ۲۰۱۳ اعلام کرد که دیگر منتشر نخواهد شد ولی به صورت آنلاین انتشار خود را ادامه خواهد داد. این رسانه ایرانی، سایت خود را به عنوان مرجع اصلی انتشار مطالب اختصاص داد و از آغاز سال ۱۳۹۴ انتشار کیهان هفتگی را به صورت دیجیتال را آغاز کرد. کیهان لندن خود را یک رسانه حرفه‌ای، مستقل، آزاد و ملی که وابسته به هیچ‌کس، هیچ نهاد و هیچ دولتی نیست، معرفی می‌کند. کیهان لندن در حال حاضر دارای هیئت مدیره‌ای است که از سه خانم تشکیل شده که هر یک از آنان مسئولیت‌هایی را به عهده دارند. نازنین انصاری مدیرعامل، الاهه بقراط مدیر هیئت تحریریه و گیلدا حسینی (وزیر دفتری) مدیر امور مالی و اداری است.