moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
اسرار ایزیس () «اسرار» یا آداب و مراسم و مناسک تشرف به دین در فرقه یا کالت الهه مصر باستان، ایزیس بود که در جهان یونانی رومی انجام می‌شد. آنها از فرقه‌های اسرارآمیز یونانی-رومی دیگر، به‌ویژه اسرار الوزیس به افتخار الهه‌های یونانی دمتر و پرسفونه الگوبرداری شدند و زمانی بین قرن سوم پیش از میلاد و قرن دوم میلادی. علیرغم منشأ عمدتاً عصر هلنیستی، این اسرار به اعتقاداتی از دین مصر باستان اشاره داشت که در آن پرستش ایزیس به وجود آمد و ممکن است جنبه‌هایی از آیین مصر را دربرداشته باشد. اگرچه ایزیس در سراسر جهان یونانی-رومی پرستش می‌شد، مناسک اسرارآمیز تنها در چند منطقه انجام می‌شد. در مناطقی که آنها آیین را اجرا می‌کردند، برای تقویت تعهد فداییان به فرقه ایزیس خدمت می‌کردند، اگرچه آنها ملزم به پرستش او انحصارگرایی دینی نبودند، و فداییان ممکن است با شروع به کار در سلسله مراتب فرقه ارتقا یافته باشند. همچنین تصور می‌شد که این آیین‌ها تضمین می‌کردند که روح آغازگر، با کمک الهه، پس از مرگ در حالتی سعادت‌آمیز ادامه یابد.
بسیاری از متون امپراتوری روم به اسرار ایزیس اشاره دارند، اما تنها منبعی که آنها را توصیف می‌کند، یک اثر داستانی، رمان «"الاغ طلایی"» است که در قرن دوم پس از میلاد نوشته شده‌است. آپولیوس. در آن، فرد نوکیش ایزیسی قبل از فرود به درونی‌ترین قسمت معبد ایزیس، دستخوش جزئیات آیین طهارت می‌شود، جایی که او مرگ و تولدی نمادین را تجربه می‌کند و شخصاً تجربه دینی، ظهور خدا به انسان شدید دارد.
برخی از وجوه اسرار (آداب تشرف به دین) ایزیس و سایر فرقه‌های دارای اسرار، به ویژه ارتباط آنها با جهان پس از مرگ، شبیه عناصر مهم مسیحیت است. این سؤال که آیا آنها بر مسیحیت تأثیر گذاشته‌اند یا خیر بحث‌برانگیز است و شواهد آن نامشخص است. امروزه برخی از محققان این شباهت‌ها را به پیشینه فرهنگی مشترک نسبت می‌دهند تا تأثیر مستقیم. در مقابل، روایت آپولیوس در دوران مدرن تأثیرات مستقیمی داشته‌است. از طریق توصیف او، اسرار ایزیس بر بسیاری از آثار داستانی و مدرن برادری تأثیر گذاشته‌است، و همچنین بر این باور گسترده‌است که مصریان باستان خود سیستم پیچیده‌ای از آداب تشرف به دین اسرارآمیز داشتند.
ماکسیمیلیان تبسا (؛ ۲۷۴ – ۱۲ مارس ۲۹۵) قدیس مسیحی اهل روم باستان بود.
پردیس مارتیوس () یک منطقه عمومی در رم باستان به وسعت حدود ۲ کیلومتر مربع (۴۹۰ هکتار) بود. در قرون وسطی پرجمعیت‌ترین منطقه رم بود. ریونی چهارم رم، کامپو مارتزیو، که بخش کوچکتری از منطقه اصلی را پوشش می‌دهد، نیز همین نام را دارد.
پرینسپس () یک کلمه لاتین است به معنای «اولین در زمان یا مرتبه، اولین، مهم‌ترین، رئیس، برجسته‌ترین، یا نجیب‌ترین، انسان اول، اول شخص» است. به عنوان یک عنوان، پرینسپس در جمهوری روم سرچشمه گرفت که در آن عضو اصلی مجلس سنا پرینسپس سناتور تعیین شد. این عنوان عمدتاً با امپراتوران روم به عنوان یک عنوان غیررسمی مرتبط است که برای اولین بار توسط آگوستوس (ح. ۲۷ قبل از میلاد - ۱۴ پس از میلاد) در ۲۳ قبل از میلاد پذیرفته شد. استفاده از آن در این زمینه تا زمان حکومت دیوکلتیان (ح. ۲۸۴–۳۰۵ پس از میلاد) در پایان قرن سوم ادامه یافت.
ماریا کاسترو (؛ زادهٔ ) بازیگر، مجری تلویزیون، و ورزشکار سابق ژیمناستیک ریتمیک اهل اسپانیا است.
مری برد (؛ زادهٔ ) تاریخ‌نگار دینی، استاد دانشگاه، و مجری تلویزیون اهل بریتانیا است.
وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون عضو آکادمی بریتانیا، بانوی فرمانده نشان امپراتوری بریتانیا، افسر نشان امپراتوری بریتانیا، و جوایز شاهدخت آستوریاس شده‌است.
سیسل اوندهایم (؛ زادهٔ ) مورخ دین استاد در دانشگاه برگن اهل نروژ است.
شکارچی درختی یک‌رنگ گونه‌ای از پرندگان خانواده مرغان تنورساز است که در کلمبیا و اکوادور یافت می‌شود.
زیستگاه طبیعی آن جنگل‌های دشتی نمناک نیمه‌گرمسیری و جنگل‌های کوهستانی نمناک نیمه‌گرمسیری یا گرمسیری است. این گونه توسط IUCN یک گونه در معرض تهدید در نظر گرفته نمی‌شود.
شکارچی درختی اخگری گونه‌ای از پرندگان خانواده مرغان تنورساز است که در کلمبیا، اکوادور، پرو و ونزوئلا یافت می‌شود. زیستگاه طبیعی آن جنگل‌های کوهستانی نمناک نیمه‌گرمسیری یا گرمسیری است.
نوک‌تخت حلقه‌چشمی یا نوک‌تخت چشم‌سفید گونه‌ای از پرندگان خانواده ژیان‌مرغان است که در بلیز، کلمبیا، کاستاریکا، السالوادور، گواتمالا، هندوراس، مکزیک، نیکاراگوئه و پاناما یافت می‌شود و در انتهای جنوبی محدوده آن به کلمبیا یورش می‌برد. زیستگاه طبیعی آن جنگل‌های دشتی نمناک نیمه‌گرمسیری یا گرمسیری و جنگل‌های کوهستانی نمناک نیمه‌گرمسیری یا گرمسیری است.
ندای آن "" تیز است.
آپولیوس () نامی از خاندان رومی آپولیا است. ممکن است به اعضای مختلفی از آن خانواده اشاره داشته باشد، از جمله:
فهرست خدایان رومی تولد و دوران کودکی () در دین در روم باستان تصور می‌شد که خدایان تولد و دوران کودکی مراقب تمام جنبه‌های لقاح، بارداری، زایمان و رشد کودک هستند. برخی از خدایان اصلی دین روم (فهرست خدایان رومی) کارکردی تخصصی داشتند که در این حوزه از زندگی بشر سهیم بودند، در حالی که خدایان دیگر تنها با نامی که برای ترویج یا جلوگیری از آنها خوانده می‌شدند شناخته می‌شوند. یک اقدام خاص چند مورد از این «الوهیت‌های لحظه‌ای» جزئی در متون باقی‌مانده که تنها توسط الهیات دفاعی مسیحی ذکر شده‌است.
فرالیا () یک جشنواره عمومی روم باستان برای جشن گرفتن مینیز (ارواح رومی مردگان، به ویژه روح افراد متوفی) بود که در ۲۱ فوریه برگزار می‌شد، همان‌طور که اووید در کتاب دوم "فاستی (شعر)" ثبت کرده‌است. این روز پایان فستیوال پارنتالیا، یک جشنواره نه روزه (۱۳ تا ۲۱ فوریه) برای گرامیداشت اجداد مرده‌است.
مارکوس فیوریوس کامیلوس (; – ) اهل روم باستان یک دولتمرد و سیاستمدار نیمه افسانه ای رومی در دوران جمهوری روم است که بیشتر به خاطر تصرف ویئی و دفاع از رم در برابر غارت گل‌ها پس از نبرد آلیا مشهور است. محققان مدرن نسبت به استثمارهای فرضی کامیلوس مشکوک هستند و معتقدند که بسیاری از آنها به اشتباه نسبت داده می‌شوند یا کاملاً ساختگی هستند.
لیبرالیا () در دین در روم باستان، لیبرالیا (۱۷ مارس) جشن لیبر و همسرش پروسرپینا بود. رومیان لیبرالیا را با قربانی‌ها، دسته‌های دسته‌جمعی، آهنگ‌های ریبالد و گاوش و نقاب‌هایی که بر درختان آویزان می‌شد جشن می‌گرفتند.
معماری اتروسکی () بین ۹۰۰ سال قبل از میلاد و ۲۷ قبل از میلاد ایجاد شد، زمانی که تمدن روم باستان به گسترش روم پرداخت و سرانجام تمدن اتروسکی را جذب کرد. اتروسک‌ها سازندگان قابل توجهی در سنگ، چوب و سایر مصالح معابد، خانه‌ها، مقبره‌ها و دیوارهای شهر و همچنین پل‌ها و جاده‌ها بودند. تنها سازه‌هایی که مانند وضعیت اولیه‌شان به مقدار کمی باقی مانده‌اند، مقبره‌ها و دیوارها هستند، اما از طریق باستان‌شناسی و سایر منابع، اطلاعات خوبی در مورد آنچه زمانی وجود داشته‌است، داریم.
«می‌تونی آن را حس کنی» یا «می‌تونی حس کنی» (انگلیسی: Can You Feel It) یک آهنگ از گروه آمریکایی جکسون‌ها است که در مارس ۱۹۸۰ ضبط و به‌عنوان سومین تک‌آهنگ از آلبوم آن‌ها "پیروزی" در فوریه ۱۹۸۱ منتشر شد.
کاریستیا () یک تعطیلات رسمی اما خصوصی در ۲۲ فوریه بود که عشق به خانواده را با ضیافت و هدایا جشن می‌گرفت.
توسکولوم () یک شهر رومی ویران شده در تپه‌های آلبان هیلز، در منطقه لاتیوم ایتالیا است. توسکولوم در زمان رومیان به خاطر ویلاهای روستایی بزرگ و مجلل که در نزدیکی شهر قرار داشتند، اما در فاصله ای نزدیک از رم (به ویژه ویلاهای سیسرون و لوکولوس) مشهور بود.
اپولوم جوویز () در دین در روم باستان، اپولوم جوویز یک جشن آیینی مجلل در جشن‌های رومی بود که در ماه سپتامبر (۱۳ سپتامبر) به ژوپیتر در گاه‌شماری رومی تقدیم می‌شد و یک جشن کوچکتر در نوامبر (۱۳ نوامبر). در طول لودی رومی ("بازی‌های رومی") و «بازی‌های پلبی» جشن گرفته می‌شد.
سایمون پرایس (; – ) تاریخ‌نگار دینی، و استاد دانشگاه اهل بریتانیا بود.
ورتایولت () یک کمون (فرانسه) در دپارتمان کوت-دور دپارتمان‌های فرانسه در شرق فرانسه است. سکونتگاه باستانی گالو-رومی ورتیلوم درست در غرب روستا قرار دارد.
تاپهت () مکانی در اورشلیم در دره هینوم (جهنم‌دره) است، جایی که عبادت‌کنندگان در مراسمی شامل «گذراندن کودک از میان آتش»، به احتمال زیاد قربانی کودک، شرکت می‌کردند.
آکرافیا () شهری در بویوتیا باستان در دامنه کوه پتوم (Πτῶον) و در ساحل شرقی دریاچه کوپایس بود.
پاتریارک انطاکیه () عنوانی سنتی است که توسط اسقف کلیسای انطاکیه ( امروزه انطاکیه، ترکیه) برگزار می‌شود.
«همین الان راه برو» (انگلیسی: Walk Right Now) یک آهنگ است که در سال ۱۹۸۱ توسط جکسون‌ها نوشته، تولید و اجرا شده و به‌عنوان چهارمین و آخرین تک‌آهنگ از آلبوم این گروه، "پیروزی" منتشر شد.
شورای تحقیقات و آموزش جنگل داری هند (ای سی اف آر ای) یک نهاد مستقل یا نهاد دولتی زیر نظر ام او ای اف سی سی، دولت هند است. که دفتر مرکزی آن در درادون واقع شده و فعالیت آن انجام پژوهش در حوضه جنگلداری می‌باشد. و دیگر کارهای آن همچون انتقال فناوری‌های گسترش یافته به ایالت‌های هند و سایر سازمان‌های کاربر؛ و برای تعلیم در زمینه جنگلداری می‌باشد. این شورا دارای ۹ مؤسسه پژوهشی و ۴ مرکز توسعه یافته برای پاسخگویی به نیازهای پژوهشی نواحی مختلف زیستی-جغرافیایی است. آنان در درادون، شیملا، رانچی، جورهات، جبالپور، جودپور، بنگالورو، کویمباتور، پرایاگراج، چیندوارا، آیزاول، حیدرآباد و آگارتالا واقع شده‌اند.
شورای تحقیقات و آموزش جنگل داری هند، گسترده‌ترین نهاد مسئول در حوضه پژوهش‌های جنگلداری در هند می‌باشد. شورای تحقیقات و آموزش جنگل داری هند، در سال ۱۹۸۶ تحت عنوان وزارت مرکزی محیط زیست و جنگل‌ها (هند) برای راهنمایی و مدیریت پژوهش‌ها و تعلیم در قسمت جنگل‌داری در هند پایه‌گذاری شد. و بعد از آن این شورا از طرف یک مدیر کل با دفتر مرکزی در دهرادون مدیریت می‌شود. بعدها این شورا در سال ۱۹۹۱ به یک شورای خودمختار زیر نظر وزارت تغییر پیدا می‌کند.Government of India. (n.d.). "Ministry wise List of Central Autonomous Bodies under the audit jurisdiction of DAI (RC&LB) audited under section 19(2) and 20(1) of DPC Act 1971." Accessed: 25 August 2014.
وظیفه شورای تحقیقات و آموزش جنگل داری هند، ساماندهی، راهنمایی و مدیریت پژوهش ها و آموزش در قسمت جنگل داری می باشد. بعدها شورای تحقیقات و آموزش جنگل داری هند، یک دفتر ملی منابع ژنتیکی جنگل (ان بی اف جی آر) تشکیل داد.
مرغ فلفلی یک غذای هند و چینی محبوب مرغ از میراث چینی هاکا است. در هند، این غذا ممکن است شامل نوع آماده‌سازی مرغ خشک باشد. اگرچه عمدتاً از مرغ بدون استخوان در این غذا استفاده می‌شود، اما برخی افراد از مرغ با استخوان نیز استفاده می‌کنند.
مرغ فلفل در انواع مختلفی با تفاوت در ادویه‌ها و چاشنی‌ها و همچنین انواع «سس» و «خشک» آن با تفاوت در مقدار سس یا رویه موجود است. سهم آسیای جنوبی این غذا در ادویه‌های مورد استفاده است، در حالی که سهم هاکا شامل طعم‌های شیرین و خوش طعم به همراه تکنیک‌های پخت چینی مورد استفاده در تهیه آن است.
دستور العمل‌های متعددی برای غذای به همین نام بسته به رستوران دار وجود دارد، از جمله:
فرانک اوکانر (زاده ۱۱ آوریل ۱۸۸۱ - درگذشته ۲۲ نوامبر ۱۹۵۹) بازیگر، کارگردان و فیلم‌نامه‌نویس اهل ایالات متحده آمریکا بود. وی فعالیت در سینما را در سال ۱۹۱۵ با بازی در فیلم صامت صدایی در مه آغاز کرده‌است.
ساوی‌تایْپاله یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در کارلیای جنوبی واقع شده‌است.
در علم آمار، برگشت به میانگین (که واژهٔ برگشت از عبارت Regression ترجمه شده‌است) به پدیده‌ای گفته می‌شود که اگر یک نمونه از متغیری تصادفی، مقداری حدی داشته باشد، نمونه‌گیری بعدی از همان متغیر تصادفی احتمالاً به میانگین نزدیک‌تر است.Everitt, B. S. (August 12, 2002). "The Cambridge Dictionary of Statistics" (2 ed.). Cambridge University Press. ISBN <bdi>978-0521810999</bdi>.Upton, Graham; Cook, Ian (21 August 2008). "Oxford Dictionary of Statistics". Oxford University Press. ISBN <bdi>978-0-19-954145-4</bdi>. علاوه بر این، زمانی که تعداد زیادی نمونه‌گیری از متغیر تصادفی خاصی انجام و حدی‌ترین نمونه‌ها عمداً جدا شده باشند، (در بسیاری از موارد) نمونه‌گیریِ دوباره از این متغییرهای تفکیک شده منجر به نتایجی می‌شود که به میانگین اولیه تمامی متغییرها نزدیک‌ترند و نتایج حدی کمتری دارند.
از نظر ریاضی، شدت «برگشت» به این بستگی دارد که همهٔ متغیرهای تصادفی از یک توزیع برداشت شده باشند یا توزیع هر یک از متغییرهای تصادفی تفاوت‌های اساسی واقعی داشته باشد. در حالت اول، اثر «برگشت» از نظر آماری احتمال وقوع دارد، اما در مورد دوم، ممکن است احتمالی بسیار کمتر داشته باشد یا اصلاً رخ ندهد.
بنابراین، لحاظ پدیدهٔ برگشت به میانگین برای طراحی هر آزمایش علمی، تحلیل داده یا آزمونی که در آن به عمد «حدی‌ترین» رویدادها انتخاب می‌شوند مفید است. بر این اساس برای اجتناب از جمع‌بندی‌های شتاب زده در مورد این رویدادها شاید بررسی‌های بیشتری لازم باشد چرا که ممکن است این نمونه‌ها در واقع رویدادهایی حدی باشند یا به دلیل پارازیت آماری، گزینشی کاملاً بی‌معنی انجام شده یا ترکیبی از این دو حالت صادق باشد.
دانش آموزان کلاسی را در نظر بگیرید که در آزمونی با ۱۰۰ سؤال دو گزینه‌ای صحیح/غلط شرکت می‌کنند. با فرض اینکه همه دانش‌آموزان تصادفی پاسخ سؤال‌ها را انتخاب کنند، نمرهٔ هر دانش آموز مصداق حالت خاصی از [کل حالات ممکن] مجموعهٔ متغیرهای تصادفی مستقل با توزیع یکسان، و میانگین مورد انتظار ۵۰ خواهد بود. طبیعی است که نمرهٔ برخی از دانش‌آموزان به طور شانسی تا حد قابل توجهی بیشتر از ۵۰ و نمرهٔ برخی دیگر به طور قابل ملاحظه‌ای کمتر از ۵۰ باشد. اگر فردی ۱۰ درصد از دانش‌آموزانی را که بیشترین امتیاز را کسب کرده‌اند انتخاب و آزمون دیگری برگزار کند که در آن آزمون دانش آموزان منتخب دوباره به‌طور تصادفی به همهٔ سؤال‌ها پاسخ دهند، انتظار می‌رود میانگین نمره‌های کسب شده جدید باز نزدیک به ۵۰ باشد؛ بنابراین، میانگین این دانش‌آموزان بار دیگر به میانگین تمام دانش‌آموزانی که در آزمون اصلی شرکت کرده بودند «برمی‌گردد». مهم نیست که هر دانش آموز در آزمون اصلی چه نمره‌ای گرفته باشد، بهترین پیش‌بینی نمرهٔ هر دانش آموز در آزمون دوم، ۵۰ است.
اگر انتخاب پاسخ‌های آزمون تصادفی نبود (یعنی اگر در پاسخ‌های دانش آموزان شانس (خوب یا بد) یا حدس تصادفی دخیل نبود) از همه دانش‌آموزان انتظار می‌رفت که در آزمون دوم همان امتیاز آزمون اول را کسب کنند و هیچ برگشت به میانگینی وجود نداشت.
وضعیت‌های واقعی اغلب چیزی بین این دو حالت حدی هستند: برای مثال، ممکن است نمرات امتحان را ترکیبی از مهارت و شانس در نظر بگیریم. در این صورت، زیرمجموعه دانش‌آموزانی که امتیازی بالاتر از میانگین را کسب کرده‌اند، شامل افرادی می‌شود که ماهر بوده‌اند و بدشانسی خاصی نداشته‌اند، و نیز کسانی که مهارتی نداشتند، اما بسیار خوش شانس بودند. پس از برگزاری آزمون مجدد برای این زیر مجموعه، بعید به نظر می‌رسند که افراد فاقد مهارت مجدداً شانس بیاورند، در حالی که به افراد ماهر شانس دومی داده می‌شود که بدشانسی بیاورند. از این رو، بعید به نظر می‌رسند کسانی که قبلاً خوب بوده‌اند در آزمون دوم دقیقاً به خوبی آزمود اول عمل کنند.
مثال بعد نمونهٔ دیگری از برگشت به میانگین است. دانش‌آموزان کلاسی در دو روز متوالی به دو سری سؤال متفاوت از یک آزمون پاسخ می‌دهند. اغلب مشاهده شده‌است که دانش‌آموزانی که در روز اول بدترین نمرات را آورده‌اند در روز دوم نمرات بهتری کسب کرده‌اند و دانش‌آموزانی که در روز اول بهترین نمرات را کسب کرده‌اند نسبتاً بدتر شده‌است. علت این پدیده آن است که نمرات دانش‌آموز تا حدی تابع توانایی‌های واقعی آن‌ها است و تا حدودی تابع تصادف است. در آزمون اول، برخی خوش‌شانس خواهند بود و نسبت به توانایی خود نمرهٔ بهتری کسب خواهند کرد و برخی بدشانس خواهند بود و نمره کمتری از توانایی خود کسب خواهند کرد. برخی از دانش آموزان خوش‌شانس آزمون اول در آزمون دوم هم دوباره شانس خواهند آورد، اما تعداد آن‌هایی که نمراتشان برابر معدل ([توانایی] خود) یا کمتر از معدلشان است بیشتر خواهد بود؛ بنابراین برای دانش‌آموزی که در آزمون اول خوش شانس بوده و نمره‌ای فراتر از توانایی خود به دست آورده‌اند، احتمال اینکه در آزمون دوم نمره بدتری به دست بیاورند بیشتر است. به همین ترتیب، دانش آموزانی که در آزمون اول با بدشانسی نسبت به توانایی خود نمرهٔ کمتری گرفته‌اند، به احتمال زیاد شاهد افزایش نمرات خود در آزمون دوم خواهند بود. هر قدر تأثیر شانس در خلق رویدادهای حدی بیشتر باشد، احتمال این که شانس در چندین رویداد تکرار شود کمتر است.
اگر تیم ورزشی محبوب شما در سال قبل جام قهرمانی را برنده شده باشد، از این رویداد برای احتمال بردن جام فصل بعد چه برداشتی می‌توان داشت؟ هر قدر که این نتیجه به دلیل مهارت تیم باشد (تیم در شرایط خوبی باشد، بهترین مربی‌ها را داشته باشد و …) برد نشانه‌ای است از این که احتمال پیروزی آن‌ها در سال آینده بیشتر است. اما هر قدر دستاورد فصل گذشته بیشتر شانسی بوده باشد (تیم‌های دیگر درگیر رسوایی مواد مخدر بوده‌اند، قرعه کشی به نفع تیم تمام شده، قرعه کشی جذب بازیکنان مؤثر بوده و غیره)، احتمال بردن جام در سال آینده کمتر است.
اگر بنگاهی اقتصادی فصل بسیار سودآوری را پشت سر گذاشته باشد، در حالی که دلایل اساسی عملکرد آن نسبت به فصل قبل تغییر نکرده‌است، احتمالاً در سه‌ماهه بعدی عملکرد ضعیف‌تری خواهد داشت.
بازیکنان بیسبال تازه‌کار که در اولین فصل بازی خود عملکرد خوبی نشان می‌دهند، احتمالاً در فصل بعد بدتر خواهند بود چیزی که «پسرفت سال دومی‌ها» نامیده می‌شود. برگشت به میانگین باور عمومی به را نیز به همان شکل تبیین می‌کند (اینکه پس از عملکرد استثنایی ورزشکار تصویر او در جلد مجلات چاپ می‌شود و پس از آن احتمال عملکرد معمولی ورزشکار در دوره‌های بعد بیشتر می‌شود گویی ظاهر شدن ورزشکار در جلد مجلات باعث افت وی شده‌است).Goldacre, Ben (April 4, 2009). "Bad Science". Fourth Estate. p. 39. ISBN 978-0-00-728487-0
مفهوم رگرسیون از ژنتیک سرچشمه می‌گیرد و با انتشار اثر سر فرانسیس گالتون در اواخر قرن نوزدهم با عنوان برگشت "به میانگین در وراثت قد" شهرت گرفت. گالتون مشاهده کرد که ویژگی‌هایی حدی (مانند قد) در والدین به طور کامل به فرزندان آن‌ها منتقل نمی‌شود. در عوض، این ویژگی‌ها در فرزندان به سمت یک نقطه "متوسط" "عقب می‌نشینند" (نقطه‌ای که پس از آن میانگین نامیده شد). او توانست با اندازه‌گیری قد صدها نفر، این برگشت به میانگین را کمّی کند و اندازه این تأثیر را تخمین بزند. بر اساس نوشته‌های گالتون «برگشت متوسط فرزندان کسر ثابتی از انحرافات آن‌ها است». یعنی تفاوت یکی از ویژگی‌های فرزند و والدینش با میزان اختلاف آن ویژگی در والدین با افراد معمولی آن جامعهٔ آماری ([میانگین جامعه]) متناسب است. اگر قد هر یک از والدین فرد دو اینچ از میانگین قد مردان و زنان بلندتر باشد، در این صورت، فرزند این زوج به طور متوسط، معادل عدد ثابتی (که اکنون آن را یک منهای ضریب رگرسیون می‌نامیم) ضرب در دو اینچ، کوتاهتر از والدین خود خواهد بود. گالتون این ضریب را برای قد حدود ۲/۳ تخمین زد: قد فرد اطراف نقطه‌ای بینابینی قرار خواهد گرفت که دو سوم انحراف والدین از میانگین جامعهٔ آماری است.
گالتون با استفاده از مثالی ساده‌تر نیز این نتایجGalton, Francis (1889). "Natural Inheritance. London: Macmillan." را منتشر کرد. وی در این مثال از گلوله‌هایی استفاده کرد از داخل به پایین سرازیر می‌شدند و توزیع نرمالی شکل می‌دادند که مرکز آن مستقیماً زیر نقطهٔ ورودی گلوله‌ها قرار داشت. می‌شد این گلوله‌ها را دوباره از طریق مجرای دیگری به پایین هدایت کرد که به نقطهٔ سنجشی ثانوی مرتبط بود. سپس گالتون سؤال را وارونه کرد: «این گلوله‌ها از کجا آمده‌اند؟»
«"به‌طور متوسط مستقیماً از بالا» پاسخ این سؤال نیست". پاسخ صحیح این است: «"به‌طور متوسط، بیشتر از وسط»"، به این دلیل ساده که در میانهٔ تخته گلوله‌های بیشتری وجود دارند و احتمال اینکه گلوله‌ها از میانه به پایین سرازیر شده و برخی به کناره‌ها منحرف شده باشند بیشتر از آن است که از منتهی الیه کناره‌ها به پایین سرازیر شده و برخی به میانه‌ها منحرف شده باشند.
گالتون اصطلاح «رگرسیون» را برای توصیف واقعیتی قابل مشاهده در وراثتِ صفات ژنتیکیِ کمی چند عاملی ابداع کرد: یعنی صفات فرزندانِ والدینی که در انتهای توزیع قرار می‌گیرند اغلب به مرکز یا میانگین توزیع گرایش بیشتری دارند. او این روند را کمّی و به ا ین منظور تحلیل رگرسیون خطی را اختراع کرد، به این صورت زمینه برای موارد بسیاری از مدل‌سازی‌های آماری مدرن فراهم شد. از آن زمان، اصطلاح «رگرسیون» در زمینه‌های دیگری استفاده شده‌است، و دانشمندان علوم آمار مدرن می‌توانند از آن برای توصیف پدیده‌هایی مانند سوگیری نمونه‌گیری استفاده کنند که ارتباط چندانی با مشاهدات اصلی گالتون در زمینه ژنتیک ندارد.
گالتون پدیدهٔ رگرسیون را که در زیست‌شناسی مشاهده کرد چنین شرح داده‌است: «کودک [ویژگی‌های خود را] تا حدی از والدین و میزانی از اجدادش ارث می‌برد. به طور کلی، هرچه در تبارشناسی کودک عقب‌تر رویم، اجداد او متعددتر و متنوع تر می‌شوند، تا زمانی که دیگر با نمونه‌های تصادفی با همان تعداد از کل آن نژاد تفاوتی نخواهد داشت.» نیاز است گفتهٔ گالتون با استفاده از دانش ژنتیک، کمی توضیحی داده شود: کودکان موارد ژنتیکی را از والدین خود دریافت می‌کنند، اما اطلاعات وراثتی (مثلاً مقادیر صفات به ارث برده شده) ممکن است به واسطهٔ والدینشان از اجداد قبلی به آنها منتقل شود (و ممکن است در والدین آنها بیان نشده باشد). شاید میانگین صفت وراثتی غیرتصادفی باشد و با فشار انتخاب تعیین شود، اما پراکندگی مقادیر حول میانگین، توزیع آماری نرمال را تصویر می‌کند.
پدیده ژنتیک جمعیت که توسط گالتون مطالعه شد، مورد خاصی از «برگشت به میانگین» است. این اصطلاح اغلب برای توصیف بسیاری از پدیده‌های آماری استفاده می‌شود که داده‌ها حول میانگینی مشخص توزیعی نرمال دارند.
برگشت به میانگین مسئلهٔ مهمی است که در طراحی آزمایش‌ها مورد توجه قرار می‌گیرد.
برای مثال ۱۰۰۰ نفر هم سن را در نظر بگیرید که خطر ابتلا به حمله قلبی در آن‌ها معاینه شده‌است و بر این اساس امتیاز گرفته‌اند. می‌توان با استفاده از علم آمار آزمونی طراحی کرد که با درجه‌ای از عدم قطعیت تأثیر مداخلهٔ درمانی را در ۵۰ نفر از افرادی که در معرض بیشترین خطر قرار داشتند بسنجد. مداخله ممکن است هر نوع تغییر رژیم غذایی، ورزش یا درمان دارویی باشد. حتی اگر مداخلات بی‌اثر باشند باز به دلیل پدیدهٔ برگشت به میانگین انتظار می‌رود که در معاینه پزشکی بعدیِ گروه آزمایش، بهبود مشاهده شود. بهترین راه برای مبارزه با این اثر تقسیم تصادفی گروه آزمایش به یک گروه درمانی است که درمان را دریافت می‌کند و گروهی که درمان دریافت نمی‌کند. درمان تنها در صورتی مؤثر ارزیابی می‌شود که گروه درمان شده نسبت به گروه درمان نشده بهبود بشتری داشته باشند.
از طرف دیگر، می‌توان با هدف شناسایی افرادی با پتانسیل تحصیلی بالاتر، گروهی از کودکان کم‌بضاعت را آزمود. سپس برای ۱٪ برتر آزمون، دوره‌های ویژهٔ پیشرفته، تدریس خصوصی، مشاوره و رایانه فراهم کرد. حتی اگر این برنامه مؤثر باشد شاید یک سال دیگر با تکرار آزمون میانگین نمرات آن‌ها کمتر شود. با این حال، شاید در این شرایط در نظر گفتن گروه کنترلی متشکل از کودکان کم‌بضاعت که نیازهای ویژهٔ آن‌ها نادیده گرفته شده‌است غیراخلاقی تلقی شود. ممکن است محاسبات ریاضی انقباضی این اثر را تعدیل کند، اگرچه به اندازه روش گروه کنترل قابل اتکا نخواهد بود (همچنین مراجعه شود ).
همچنین این اثر در استنتاج آماری و تخمین کاربرد دارد. احتمال اینکه گرم‌ترین مکان کشور در روز گذشته، فردا خنک تر شود بیشتر از آن است که گرم تر شود. صندوق سرمایه‌گذاری مشترکی که در طول سه سال گذشته بهترین عملکرد را داشته‌است در سه سال آینده با احتمال بیشتری شاهد کاهش عملکرد نسبی خواهد شد تا بهبود عملکرد. احتمال اینکه موفق‌ترین بازیگر هالیوود امسال در فیل بعدی خود سود کمتری به دست‌آورد بیشتر است تا احتمال اینکه سود بیشتری به دست‌آورد. بازیکن بیسبالی که بالاترین میانگین ضربه زدن را در مسابقات آل استار را داشته‌است، به احتمال بیشتر در نیم فصل دوم میانگین پایین‌تری خواهد داشت تا اینکه میانگین بالاتری به دست بیاورد.
ممکن است مفهوم برگشت به میانگین به اشتباه استفاده شود.
در مثال آزمون دانش‌آموزان قبلی، به طور ضمنی فرض شده بود که آنچه اندازه‌گیری می‌شود در فاصلهٔ دو اندازه‌گیری تغییر نمی‌کند. با این حال، فرض کنید که نتیجهٔ دوره دو حالت قبولی یا مردودی داشته باشد و دانش آموزان برای قبولی باید در هر دو آزمون نمره‌ای بالاتر از ۷۰ کسب کنند. پس دانش‌آموزانی که نمرهٔ اولشان کمتر از ۷۰ باشد انگیزه‌ای برای عملکرد خوب نخواهند داشت و ممکن است بار دوم به‌طور میانگین نمره بدتری کسب کنند. از سوی دیگر، دانش آموزانی که نمرهٔ بالای ۷۰ کسب کنند برای مطالعه قبل از آزمون و تمرکز حین آزمون انگیزه‌ای قوی خواهند داشت. در این صورت ممکن است مشاهده شود که نمره‌ها از ۷۰ فاصله می‌گیرند به این صورت که نمره‌های کمتر از ۷۰ باز هم کمتر می‌شوند و نمره‌های بالای ۷۰ بیشتر. ممکن است، تغییرات بین زمان‌های اندازه‌گیری باعث تقویت، خنثی یا معکوس کردن گرایش آماری برای برگشت به میانگین شود.
برگشت آماری به میانگین پدیده‌ای علّی نیست. دانش آموزی که در روز اول بدترین نمره را در آزمون داشته باشد، لزوماً به دلیل این پدیده، نمرهٔ خود را در روز دوم بهبود نخواهد داد. به طور میانگین [در آزمون دوم] نمرهٔ افرادی که [در آزمون اول] کمترین نمره‌ها را آورده‌اند بهتر می‌شود اما فقط به این دلیل که در آزمون اول احتمال اینکه بدشانسی آورده باشند بیشتر از خوش شانسی آوردن بوده‌است. تا زمانی که نمرات به طور تصادفی تعیین شوند، یا نمرات تغییرات یا خطای تصادفی داشته باشند، نه اینکه بر اساس توانایی تحصیلی دانش آموز تعیین شده باشند یا [به اصطلاح «مقادیری واقعی» نباشند، این پدیده تأثیر خواهد داشت. یکی از اشتباهات متداول از این نظر در آموزش رخ می‌داد. دانش‌آموزانی که به‌خاطر عملکرد خوب تحسین می‌شدند، در اندازه‌گیری‌های بعدی ضعیف‌تر عمل می‌کردند و دانش‌آموزانی که به دلیل عملکرد ضعیف تنبیه می‌شدند، در مرحله بعدی بهتر عمل می‌کردند. بر این اساس آموزگاران تصمیم گرفتند تشویق را کنار بگذارند و تنبیه را ادامه دهند.Kahneman, Daniel (October 1, 2011). "Thinking Fast and Slow". Farrar, Straus and Giroux. ISBN <bdi>978-0-374-27563-1</bdi>. چنین تصمیمی اشتباه بود، زیرا برگشت به میانگین مبنای علی ندارد، بلکه مبنای آن خطایی تصادفی است حول میانگینی مشخص توزیعی طبیعی دارد.
اگرچه هر یک از اندازه‌گیری‌های حدی به میانگین برمی گردند، نمونه دوم اندازه‌گیری‌ها نسبت نمونهٔ اول به میانگین نزدیک‌تر نخواهد بود. دوباره دانش آموزان را در نظر بگیرید. فرض کنید افراد حدی گرایش داشته باشند تا ۱۰ درصد طول بازه را به سمت میانگینِ ۸۰ برگردند، بنابراین انتظار می‌رود دانش آموزی که روز اول نمره ۱۰۰ را کسب کرده‌است، روز دوم نمرهٔ ۹۸ بیاورد و دانش آموزی که روز اول نمرهٔ ۷۰ آورده‌است انتظار می‌رود در روز دوم امتیاز ۷۱ کسب کند. مقادری مورد انتظار روز دوم نسبت به روز اول به میانگین نزدیک‌ترند. اما نمرات روز دوم در نزدیکی مقادیر مورد انتظار خود قرار خواهند گرفت. برخی بالاتر و برخی پایین‌تر خواهند بود. علاوه بر این، افرادی که نمراتشان به میانگین خیلی نزدیک بوده باید انتظار داشته باشند که از میانگین فاصله بگیرند. این اثر دقیقاً خلاف برگشت به میانگین است و دقیقاً آن را خنثی می‌کند؛ بنابراین انتظار داریم افرادی که نمرات حدی آورده‌اند در روز دوم نمراتی نزدیک تر به میانگین کسب کنند، اما برای "همه"‌ی افراد، انتظار داریم توزیع فاصله از میانگین در هر دو مجموعهٔ اندازه‌گیری یکسان باشد.
در رابطه با نکته بالا، عملکرد برگشت به میانگین در هر دو جهت به یک اندازه خوب است. انتظار می‌رود دانش آموزی که بالاترین نمرهٔ آزمون را در روز دوم کسب کرده‌است، در روز اول بدتر عمل کرده باشد. همچنین اگر بهترین دانش آموزِ روز اول را با بهترین دانش آموز روز دوم مقایسه کنیم، صرف نظر از اینکه هر دو یک نفر باشند یا خیر، تمایلی برای برگشت به میانگین در هر یک از دو جهت وجود ندارد. انتظار می‌رود که بهترین نمره‌ها در هر دو روز به یک اندازه از میانگین فاصله داشته باشد.
اگر برگشت به میانگین در نظر گرفته نشود، پدیده‌های بسیاری به علل نادرست نسبت داده می‌شوند.
بدترین نمونه از این مغالطه‌ها کتاب هوراس سکریست در سال ۱۹۳۳ با عنوان "غلبهٔ میانمایگی در کسب و کار" است، این استادِ آمار در کتابش کوهی از داده را جمع‌آوری کرد تا ثابت کند که نرخ سودآوری کسب‌وکارهای رقابتی در طول زمان به سمت میانگین گرایش دارند. در واقع، چنین تأثیری وجود ندارد؛ تغییرات نرخ سودآوری تقریباً در طول زمان ثابت است. سکریست فقط برگشت به میانگین متداول را توصیف کرده بود. یکی از منتقدان خشمگین این اثر به نام هارولد هتلینگ، کتاب سکریست را اینطور توصیف کرده بود: «اثبات جدول ضرب با چیدن تعدادی فیل در ردیف‌ها و ستون‌های مختلف و سپس تکرار همین کار برای چندین حیوان دیگر از گونه‌های مختلف».
مثال دیگری از مغالطهٔ برگشت به میانگین، به احتمال زیاد محاسبات و تفسیر «رتبه‌بندی بهبود» در آزمون‌های آموزشی استاندارد ماساچوست است. در سال ۱۹۹۹، برای مدارس اهداف بهبود خاصی تعیین شد. وزارت آموزش و پرورش تفاوت میانگین نمرات کسب شده توسط دانش آموزان را در سال‌های ۱۹۹۹ و ۲۰۰۰ در جداولی درج کرد. به سرعت مشاهده شد که اکثر مدارسی که بدترین عملکرد را داشتند به اهداف خود دست یافتند، که وزارت آموزش و پرورش آن را به عنوان تأییدی بر درستی سیاست‌های آن‌ها در نظر گرفت. با این حال، همچنین اشاره شد که بسیاری از بهترین مدارس در ایالت‌های مشترک المنافع، مانند دبیرستان بروکلین (با ۱۸ فینالیست بورسیه شایستگی ملی) شکست خورده بودند. این موضوع در بسیاری از نمونه‌های دیگرِ آمار و سیاست عمومی بررسی شده‌است، اما «نمرات بهبود» در سال‌های بعد اعلام نشد و به نظر می‌رسد یافته‌های به دست آمده مصادیقی از برگشت به میانگین باشند.
دانیل کانمن، روان‌شناس، برنده جایزه یادبود نوبل اقتصادی در سال ۲۰۰۲، خاطرنشان کرد که برگشت به میانگین ممکن است دلیل این را که چرا به نظر می‌رسد تنبیه می‌تواند عملکرد را بهبود بخشد، در حالی که به نظر می‌رسد تحسین نتیجه معکوس دارد توضیح دهد.
روزی برای مربیان خلبانی دوره‌ای برگزار می‌کردم و آموزش می‌دادم که برای یادگیری مهارت جدید تشویق از تنبیه اثربخش تر است که با لذت بخش‌ترین تجربهٔ اکتشافی دوران شغلی‌ام مواجه شدم. زمانی که سخنرانی پر شورم به پایان رسید یکی از مربیان کهنه کارِ حاضر دستش را بالا آورد و سخنرانی کوتاه خود را ایراد کرد و گفت تقویت مثبت شاید برای پرندگان مفید باشد اما برای دانشجویان خلبانی نظامی کارایی مطلوبی ندارد. او گفت «در موارد بسیاری دانشجویان خلبانی را برای اجرای بی عیب مانور هوایی تشویق کرده‌ام و در کل وقتی این دانشجویان مانور را تکرار می‌کنند عملکردشان بدتر می‌شود. از طرفی معمولاً بر سر دانشجویانی که عملکرد نامناسب داشته‌اند فریاد زده‌ام و در کل دفعهٔ بعد عملکرد بهتری داشته‌اند. پس خواهش می‌کنم به ما نگویید که تشویق مؤثر است و تنبیه کارایی ندارد چون خلاف آن صادق بوده‌است.» این لحظه بسیار مسرت بخش بود زیرا متوجه حقیقتی مهم در مورد جهان شدم: چون گرایش ما این است که به افراد در ازای عملکرد خوب پاداش دهیم و آن‌ها را در ازای عملکرد تنبیه کنیم و از آنجا که برگشت به میانگین وجود دارد، این بخشی از شرایط انسانی این است که به طور آماری برای پاداش دادن دیگران تنبیه می‌شویم و در ازای تنبیه دیگران پاداش می‌گیریم. بلافاصله آزمایشی را ترتیب دادم که در آن حضار دو سکه را به سمت هدفی در پشت سر خود پرتاب می‌کردند و هیچ بازخوردی نمی‌گرفتند. فاصلهٔ سکه‌ها از هدف را اندازه‌گیری کردیم و دیدیم که افرادی که در تلاش اول بهترین عملکرد را داشتند اغلب در تلاش دوم بدتر شدند و بالعکس. اما می‌دانستم که این آزمایش تأثیر یک عمر قرار گرفتن در معرض شرایطی انحطاطی را از بین نخواهد برد.
مغالطهٔ رگرسیون در "کتاب هنر شفاف اندیشیدن" نوشتهٔ رولف دوبلی نیز شرح داده شده‌است.
در خط مشی‌های مجریان قانون بریتانیا، نصب دوربین‌های ثبت تخلف ثابت یا متحرک به طور قابل رویت در نقاط سیاه تصادف توصیه شده‌است. توجیه این سیاست بر اساس این تصور است که پس از نصب دوربین، تصادفات رانندگی به طور جدی کاهش می‌یابد. با این حال، متخصصان آمار خاطرنشان کرده‌اند که، اگرچه از لحاظ نجات جان افراد فایدهٔ خالصی وجود داشته‌است، اما عدم در نظر گرفتن اثرات برگشت به میانگین منجر به اغراق این اثرات مفید می‌شود.
تحلیلگران آماری مدت‌هاست که تأثیر برگشت به میانگین در ورزش را تشخیص داده‌اند و حتی نام خاصی برای آن دارند: «پسرفت سال دومی‌ها». مثلاً کارملو آنتونی از تیم دنور ناگتس لیگ NBA در اولین فصل بازی حرفه‌ای خود در سال ۲۰۰۴ فوق‌العاده بود. آنقدر برجسته بود که انتظار نمی‌رفت آن عملکرد را تکرار کند: در سال ۲۰۰۵، شاخص‌های عملکرد آنتونی نسبت به اولین فصل بازی او کاهش پیدا کرد. دلایل «پسرفت سال دومی‌ها» فراوان است و ورزش بر همین فراز و نشیب‌ها متکی است، اما برتری شانسی تازه کاران نیز دلیل مهمی است. برگشت به میانگین در عملکرد ورزشی، برخی از باورهای عامه نظیر «» و «» را توضیح دهد. جان هولینگر نام دیگری برای پدیده برگشت به میانگین دارد: «قانون تصادف»، در حالی که بیل جیمز آن را «اصل پلکسی گلاس» می‌نامد.
از آنجایی که افسانه‌های رایج بر وجهی از برگشت به میانگین تمرکز دارند که کاهش عملکرد ورزشکاران از فصلی به فصل دیگر را تبیین می‌کند، معمولاً این واقعیت نادیده گرفته می‌شود که چنین برگشتی می‌تواند عامل بهبود عملکرد نیز باشد. به عنوان مثال، اگر به میانگین ضربه زدن بازیکنان لیگ برتر بیسبال در یک فصل نگاه کنیم، بازیکنانی که میانگین ضربه زدنشان بالاتر از میانگین لیگ بود، در سال بعد به سمت پایین گرایش داشتند، در حالی که گرایش بازیکنان زیر میانگین در سال بعد، روبه رشد و به سمت میانگین بود.For an illustration see Nate Silver, "Randomness: Catch the Fever!", "Baseball Prospectus", May 14, 2003.
مخلص کلام برگشت به میانگین این است که پس از یک رویداد تصادفی حدی، رویداد تصادفی بعدی احتمالاً شدت کمتری خواهد داشت [و عادی تر خواهد بود]. به هیچ وجه رویداد آینده رویداد قبلی را «جبران» یا «خنثی» نمی‌کند، اگرچه این در مغالطهٔ قمارباز (و قانون میانگین‌ها) در نظر گرفته می‌شود. به طور مشابه، قانون اعداد بزرگ بیان می‌کند که در بلندمدت، میانگین به سمت امید ریاضی می‌رود، اما در مورد آزمایش‌های فردی هیچ اظهارنظری نمی‌کند. به عنوان مثال، پس از آمدن ۱۰ شیر در پرتاب سکه‌ای عادی (رویدادی نادر و شدید)، برگشت به میانگین بیان می‌کند که دور بعدی احتمالاً تعداد شیر کمتر از ۱۰ خواهد بود، در حالی که قانون اعداد بزرگ بیان می‌کند که در درازمدت، این رویداد احتمالاً به سمت میانگین تعدیل می‌شود و سهم شیر به طور میانگین به ۱/۲ گرایش پیدا می‌کند. در مقابل، در مغالطه قمارباز به اشتباه فرض می‌شود که پرتاب‌های بعدی سکه برای ایجاد توازن الزاماً یک سری خط خواهد بود.
معکوس این اثر، میانگین گریزی است که در هر توزیعی با چگالی احتمال غیرصفر تا بی‌نهایت رخ می‌دهد.
این تعریف برگشت به میانگین است که دقیقاً از کاربرد اصلی سر فرانسیس گالتون پیروی می‌کند.
فرض کنید تعداد "n" داده { "y", "x" } داشته باشیم، که "i" = ۱، ۲، ...، "n". می‌خواهیم معادله خط رگرسیون را پیدا کنیم که خطی مستقیم است:
این معادله «بهترین» برازش را برای نقاط داده فراهم می‌کند. (توجه داشته باشید که یک خط مستقیم ممکن است منحنی رگرسیون مناسب برای نقاط داده داده شده نباشد) در اینجا «بهترین» با رویکرد حداقل مربعات استنباط می‌شود: خطی که مجموع مجذور باقیمانده‌های مدل رگرسیون خطی را به حداقل می‌رساند. به عبارت دیگر، اعداد "α" و "β" مشکل کمینه سازی زیر را حل می‌کنند:
پیدا کردن formula_2 ، که formula_3
با استفاده از محاسبات دیفرانسیل و انتگرال می‌توان نشان داد که مقادیر "α" و "β" که تابع هدف "Q" را به حداقل می‌رسانند عبارتند از:
که "r" ضریب همبستگی نمونه بین "x" و "y" است، "s" انحراف معیار "x", و "s" انحراف معیار "y" است. منظور از خط افقی روی متغیر، میانگین نمونه آن متغیر است. مثلا: formula_5
با جایگزینی عبارات بالا به جای formula_6 و formula_7 درformula_1 مقادیر برازش شده به دست می‌آید:
می‌توان نقش "r" در خط رگرسیون نقاط داده استاندارد شده را در معادلهٔ بالا مشاهده کرد.
اگر "r" بین ۱ و -۱ باشد می‌گوییم که داده‌ها برگشت به میانگین را نشان می‌دهند. به عبارت دیگر، اگر رگرسیون خطی مدل مناسبی برای مجموعه‌ای از نقاط داده باشد که ضریب همبستگی نمونه آن کامل نیست، آنگاه رگرسیون به سمت میانگین وجود دارد. مقدار استاندارد پیش‌بینی‌شده (یا برازش) "y" به میانگین آن نزدیک‌تر است تا مقدار استاندارد شده "x" به میانگین آن.
فرض کنید "X" , "X" متغیرهای تصادفی با توزیع حاشیه‌ای یکسان با میانگین "μ" باشند. در این چهارچوب گفته می‌شود که در توزیع دو متغیره "X" و "X" برگشت به میانگین قابل مشاهده است اگر، برای هر عدد "c" > "μ" داشته باشیم:
و عکس این نامعادله برای "c" < "μ" نیز صادق است..
در ادامه توضیحی غیررسمی از تعریف فوق ارائه شده‌است. جامعه‌ای آماری ااز یک محصول خاص را در نظر بگیرید. هر محصول دارای دو مقدار عددی "X" و "X" است (مثلاً سطح نیمهٔ چپ آن ("X" ) و سطح نیمهٔ راست آن ("X" ) باشد). فرض کنید که "X" و "X" توزیع احتمال یکسانی دارند و میانگین "X" و "X" هر دو "μ" هستند. اکنون یک محصول تصادفی از جمعیت انتخاب می‌شود و مقدار "X" آن را با "c" نشان می‌دهیم (توجه داشته باشید که "c" ممکن است بزرگتر، مساوی یا کوچکتر از "μ" باشد). هنوز به مقدار "X" این محصول دسترسی نداریم. مقدار مورد انتظار "X" این محصول خاص را با "d" نشان می‌دهیم. ("یعنی" فرض کنید "d" مقدار میانگین "X" همه محصولاتی در جامعه آماری باشد که مقدار "X" آن‌ها c باشد). اگر شرط زیر درست باشد:
مقدار "c" هر چه باشد، "d" بین "μ" و "c" قرار می‌گیرد ("یعنی" "d" به "μ" نزدیکتر از "c" است)
بنابرین می‌گوییم که "X" و "X" برگشت به میانگین را نشان می‌دهند.
این تعریف دقیقاً با کاربرد متداول کنونی که بر پایهٔ شیوهٔ استفادهٔ اصلی گالتون از اصطلاح «برگشت به میانگین» تکامل یافته مطابقت دارد. تعریف کنونی «تعریفی خاص» است به این معنا که هر توزیع دو متغیره که توزیع‌های حاشیه‌ای یکسان داشته باشد، برگشت به میانگین را نشان نمی‌دهد (با توجه به این تعریف).
اگر زوج ("X" , "Y") متشکل از دو متغیرهای تصادفی از توزیع نرمال دو متغیره پیروی کند، آنگاه میانگین شرطی E("Y" | "X") تابع خطی "X" است. ضریب همبستگی "r" بین "X" و "Y" به همراه میانگین‌های و واریانس‌های حاشیه‌ای "X" و "Y،" این رابطه خطی را تعیین می‌کنند:
که در آن "E[X]" و "E[Y]" به ترتیب امید ریاضی "X" و "Y" و σ و σ به ترتیب انحراف از معیار "X" و "Y" هستند.
از این رو امید ریاضی شرطی "Y"، با شرط اینکه "X" از میانگین خود به مقدار "t" انحراف از معیار بیشتر باشد (که حالتی را که کمتر از میانگین باشد را نیز در صورت "t" < 0 شامل می‌شود)، به مقدار "rt" انحراف استاندارد بیشتر از میانگین "Y" خواهد بود. از آنجا که |r| کوچکتر یا مساوی ۱ است، فاصلهٔ Y از میانگین از فاصلهٔ "X" از میانگین بیشتر نیست و این فاصله بر اساس ضریبی از انحرافات از معیار اندازه‌گیری می‌شود.Chernick, Michael R. ; Friis, Robert H. (March 17, 2003). "Introductory Biostatistics for the Health Sciences". Wiley-Interscience. p. 272. ISBN <bdi>978-0-471-41137-6</bdi>.
بنابراین، اگر مقدار r بزرگتر یا مساوی صفر و کوچکتر از یک باشد، آنگاه ("X" , "Y") برگشت به میانگین را نشان می‌دهد (بر اساس این تعریف).
ساموئلز تعریف زیر را برای "برگشت به میانگین" ارائه کرد تا جایگزینی برای تعریف خاص "برگشت به میانگین" باشد که در بالا اشاره شد.
فرض کنید "X" , "X" متغیرهای تصادفی با توزیع حاشیه‌ای یکسان و میانگین "μ" باشند. در این چهارچوب بندی گفته می‌شود توزیع دو متغیره "X" و "X" برگشت به میانگین نشان می‌دهد اگر برای هر عدد "c" داشته باشیم:
این تعریف «عام» است به این معنا که هر توزیع دو متغیره با توزیع‌های حاشیه‌ای یکسان"، برگشت به میانگین را" نشان می‌دهد، مشروط بر اینکه برخی شروط ضعیف برآورده شوند (طبق توضیحات ارائه شده در مقاله ساموئلز این شروط عبارتند از نبود تبهگنی و وابستگی مثبت ضعیف).
جرمی سیگل از اصطلاح «برگشت به میانگین» برای توصیف سری زمانی مالی خاصی استفاده می‌کند که در آن «ممکن است بازده در کوتاه‌مدت بسیار ناپایدار اما در بلندمدت بسیار پایدار باشد». از نظر کمی، انحراف معیار میانگین بازده سالانه سریع‌تر از معکوس دوره نگهداری کاسته می‌شود، و به طور ضمنی استنباط می‌شود که این فرایند ولگشت نیست، بلکه به شکلی نظام مند پس از دوره‌هایی که در آن‌ها بازده کمتر کسب شده‌است، دوره‌هایی جبرانی با بازده بالاتر می‌آیند. نمونهٔ آن در بسیاری از مشاغل فصلی مشاهده می‌شود.Siegel, Jeremy (November 27, 2007). "Stocks for the Long Run" (4th ed.). McGraw–Hill. pp. 13, 28–29. ISBN <bdi>978-0071494700</bdi>.
اوپَه‌یَه یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در تاواستیای اصلی واقع شده‌است.
ویتورنیُو یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در لاپلند واقع شده‌است.
اوتْسیوکی یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در لاپلند واقع شده‌است.
اورایْنِن یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در فنلاند مرکزی واقع شده‌است.
وِسانْتو یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در ساوونیای شمالی واقع شده‌است.
وِسی‌لاهْتی یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در پیرکانما واقع شده‌است.
شهرهای زنکت گئورگن و دهستان روگه خواهرخوانده‌های وسی‌لاهتی هستند.
وِتِلی یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در اوستروبوتنیای مرکزی واقع شده‌است.
شهر شهرستان وورو خواهرخواندهٔ وتلی هست.
ویهْتی یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در اوسیما واقع شده‌است.
شهرهای بخش نورتالیه، دهستان اوتپا، سیل، نروژ و اسلیلسه، کمون دانمارک خواهرخوانده‌های ویهتی هستند.
ویمْپِلی یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در اوستروبوتنیای جنوبی واقع شده‌است.
ویرولاهْتی یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در کومن‌لاکسو واقع شده‌است.
اوتایَرْوی یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در اوستروبوتنیای شمالی واقع شده‌است.
اورْیالا یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در پیرکانما واقع شده‌است.
تُوی‌ْواکا یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در فنلاند مرکزی واقع شده‌است.
توهولامْپی یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در اوستروبوتنیای مرکزی واقع شده‌است.
توهْمایَرْوی یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در کارلیای شمالی واقع شده‌است.
تِئُووا یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در اوستروبوتنیای جنوبی واقع شده‌است.
شهرهای چیشن و بخش اوروست خواهرخوانده‌های تئووا هستند.
تِرْولا یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در لاپلند واقع شده‌است.
شهر سورومورسک خواهرخواندهٔ ترولا هست.
تایْواسالو یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در جنوب غرب فنلاند واقع شده‌است.
شهر هوپن خواهرخواندهٔ تایواسالو هست.
تایْوالْکُسْکی یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در اوستروبوتنیای شمالی واقع شده‌است.
تایْپالْساری یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در کارلیای جنوبی واقع شده‌است.
سَکولَه یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در ساتاکونتا واقع شده‌است.
شهر دهستان توری خواهرخواندهٔ سکوله هست.
سوسْمَه یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در پی‌ینه تاواستیا واقع شده‌است.
شهر بیرشتوناس خواهرخواندهٔ سوسمه هست.
سوومُوسالْمی یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در کاینو واقع شده‌است.
سولْکاوا یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در ساوونیای جنوبی واقع شده‌است.
سوتْکامو یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در کاینو واقع شده‌است.
شهر ایسنی ایم آلگوی خواهرخواندهٔ سوتکامو هست.
سونْکایَرْوی یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در ساوونیای شمالی واقع شده‌است.
شهرهای دهستان وایکه-ماریا و اونییوف خواهرخوانده‌های سونکایروی هستند.
سیلین‌ْیَروی یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در ساوونیای شمالی واقع شده‌است.
شهرهای آمبرگ، بخش سونه، الوروم، هایدوبوسورمنی و کامنوگورسک خواهرخوانده‌های سیلین‌یروی هستند.
سیکالاتْوا یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در اُولو واقع شده‌است.
شهر دهستان تاپا خواهرخواندهٔ سیکالاتوا هست.
سیکایْنِن یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در ساتاکونتا واقع شده‌است.
ساووکُسْکی یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در لاپلند واقع شده‌است.
شهر یونا خواهرخواندهٔ ساووکسکی هست.
سااوو یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در جنوب غرب فنلاند واقع شده‌است.
سوئینی یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در اوستروبوتنیای جنوبی واقع شده‌است.
شهر بخش هور خواهرخواندهٔ سوئینی (فنلاند) هست.
سیمو یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در لاپلند واقع شده‌است.
تامِّلا یک منطقهٔ مسکونی در فنلاند است که در تاواستیای اصلی واقع شده‌است.
دانشگاه آنهویی (Chinese)، که در زبان چینی به‌عنوان آن دا (安大، "Āndà") شناخته می‌شود، در هفئی، مرکز استان آنهویی، چین واقع شده‌است. دانشگاه آنهویی در سال ۱۹۲۸ در انگینگ تأسیس شد و در سال ۱۹۴۶ «دانشگاه ملی آنهویی» نام گرفت. در سال ۱۹۵۸ به هفئی منتقل شد. این دانشگاه توسط وزارت آموزش چین به رسمیت شناخته شده‌است.
کتابخانه دانشگاه دارای مجموعه ای از بیش از ۱٫۷۵ میلیون کتاب و بیش از ۷۰۰۰ نشریه چینی و خارجی است. دو کتابخانه هم در پردیس اصلی و هم در پردیس جدید وجود دارد.
ناحیه کیمی-تورنیو زیرمجموعه‌ای از لاپلند فنلاند و از سال ۲۰۰۹ یکی ازناحیه‌ها در فنلاند است.
دنیس جونیور اودونو (؛ زادهٔ ۱ سپتامبر ۱۹۹۲)، که با نام مستعار تیون وین () شناخته می‌شود، رپر و دی جی نیجریه‌ای بریتانیایی از ادمونتون، لندن است.
دنیس جونیور اودونو در ادمونتون در بخش انفیلد، شمال لندن به دنیا آمد. پدر و مادر او اهل نیجریه هستند. مادر وی پرستار و پدرش مهندس کامپیوتر بودند.
اودونو در سال ۲۰۱۰ پس از انتشار چند ویدیو در یوتیوب شروع به ساختن نام خود در صحنه موسیقی کرد. در سال ۲۰۱۴، او اولین میکس‌تپ خود را با عنوان "دنیای وین" منتشر کرد. تک آهنگ او «"eisha & Becky"» با همکاری راس میلیونز نیز به رتبه ۱۰ برتر بریتانیا رسید و در رتبه هفتم قرار گرفت. در سال ۲۰۲۱، تیون ترانهٔ «بدن» را منتشر کرد که دومین همکاری با راس میلیونز بود. این آهنگ در چارت تک‌آهنگ‌های بریتانیا رتبه ۱ را به خود اختصاص داد و به اولین آهنگ یوکی دریل تبدیل شد که در رتبه اول جدول قرار گرفت. در ماه مه ۲۰۲۳، تیون وین به محل سکونت خواننده رپ فقید سیدهو موسه والا در روستایی در پنجاب، هند رفت. او همچنین به احترام پدر و مادرش رفت و موزیک ویدیوی آهنگ «شفا» را ساخت. تیون وین و موسه‌والا قبلاً در آهنگ «Celebrity Killer» در سال ۲۰۲۱ با یکدیگر همکاری کردند
در ۴ مارس ۲۰۱۷، اودونو در جریان یک نزاع در نزدیکی یک کلوپ شبانه در کلیفتون، بریستول درگیر شد؛ در این درگیری بیش از ۱۰۰ نفر شرکت داشتند. اودونو به همراه سه مرد دیگر در ۹ نوامبر در دادگاه محکوم شدند. اودونو به مدت ۱۶ ماه زندانی شد. در ۱۷ نوامبر ۲۰۲۰، اودونو در یک پرواز از دبی به لندن با خواننده رپ به‌نام هیدی وان درگیر شد که در آن موریسون، رپر، سعی کرد مدت کوتاهی پس از سوار شدن به هواپیما آن‌ها را از هم جدا کند.
لاپلند شمالی زیرمجموعه‌ای از لاپلند فنلاند و یکی از ناحیه‌ها در فنلاند از سال ۲۰۰۹ است. این بزرگ‌ترین و کم جمعیت‌ترین ناحیه فنلاند است.
ناحیه رووانیمی زیرمجموعه‌ای از لاپلند فنلاند و یکی از ناحیه‌های فنلاند از سال ۲۰۰۹ است.
مییَنْما (مینَکلی، به معنای سرزمین ما) یا گاهی اوقات دره تورنه یا دره رودخانه تورنه (به فنلاندی: Tornionlaakso؛ سوئدی: Tornedalen) منطقه‌ای است سنتی که در مرز بین سوئد و فنلاند قرار دارد.
نام این منطقه از رودخانه تورن گرفته‌شده است که از دره‌ای به همین نام می‌گذرد و به خلیج بوتنی می‌ریزد. از نظر جغرافیایی، شهرها و شهرداری‌های تشکیل دهنده این منطقه عبارتند از بخش هاپاراندا، بخش اورتورنیو، بخش پایالا و بخش کیرونا در سوئد و تورنیو، ویتورنیو، پللو، کولاری، مونیو و اینونتکیو در فنلاند.
از نظر فرهنگی، شهرداری کوهستانی سوئد بخش یلیواره نیز به دلیل سهم زیادی از جمعیت زبان مینکیلی، بخشی ازمنما در نظر گرفته می‌شود. دره تورنه را نباید با ناحیه دره تورنه اشتباه گرفت.
با وجود غلبه زبان سوئدی در این منطقه، نام‌های خانوادگی و نام‌های روستایی مینَکلی هنوز در سمت سوئدی مرز رایج است. این سوی مرز دارای زبان فنلاندی استاندارد به عنوان تنها زبان گفتاری است.
موشک اتلس-آجنا () یک سامانه یک‌بارمصرف پرتاب آمریکایی مشتق شده از موشک بالستیک قاره‌پیمای اس‌ام-۶۵ اتلس بود. این موشک که از خانوادهٔ راکت‌های اتلس بود ۱۰۹ بار بین سال‌های ۱۹۶۰ و ۱۹۷۸ برای پرتاب به کار رفت.Encyclopedia Astronautica - Atlas از جمله در پرتاب پنج کاوشگر بدون خدمه مارینر به سیاره‌های زهره و مریخ، پرتاب کاوشگرهای پروژه فضایی رنجر و برنامه مدارگرد ماه به سوی ماه از آن استفاده شد. قسمت بالایی آن نیز به عنوان یک وسیله نقلیه هدف مداری بدون خدمه در فضاپیمای با خدمه جمینی برای تمرین ملاقات و پهلوگیری استفاده شد. با این حال، خانوادهٔ وسایل نقلیهٔ پرتاب در ابتدا برای نیروی هوایی توسعه داده شد و بیشتر پرتاب‌های آن محموله‌های وزارت دفاع طبقه‌بندی شده بودند.
اتلس آجنا یک موشک «دو مرحله و نیمی» بود که در مرحلهٔ یک و نیم اول یک موشک اتلس و مرحلهٔ دوم موشک RM-81 Agena قرار داشت. در ابتدا، موشک‌های اتلس D، که با نام LV-3 دوباره طراحی شدند، به عنوان مرحلهٔ اول مورد استفاده قرار گرفتند.Gunter's Space Page - Atlas Agena این موشک‌ها بعداً با Atlas SLV-3 استاندارد شده و مشتقات آن، SLV-3A و B جایگزین شدند. پرتاب نهایی "اتلس-آجنا" از Atlas E/F استفاده کرد.
ناحیه دره تورنه زیرمجموعه‌ای از لاپلند فنلاند و یکی از ناحیه‌ها در فنلاند است. این ناحیه را نباید با دره تورنه یا میینما اشتباه گرفت.
لاپلند کوهستانی زیرمجموعه‌ای از لاپلند فنلاندTunturilapinkehitys.fiFell Lapland Visitor Centre و یکی از ناحیه‌ها در فنلاند از سال ۲۰۰۹ است.
۲۳ شهرداری در فنلاند مرکزی ( ; ) در فنلاند وجود دارد که به شش ناحیه تقسیم می‌شوند.
کوهموینن در سال ۲۰۲۱ به منطقه پیرکانما منتقل شد.
گریگوری دومینیک آبود (زاده ۱۲ سپتامبر ۱۹۶۴) دانشمند رایانه است که بیشتر به خاطر کارش در زمینه محاسبات همه جا حاضر ، مهندسی نرم‌افزار و فناوری‌های اوتیسم شناخته شده است. او در حال حاضر به عنوان رئیس دانشکده مهندسی و استاد مهندسی برق و رایانه در دانشگاه نورث‌ایسترن خدمت می‌کند. او قبلاً پروفسور JZ Liang در دانشکده محاسبات تعاملی در موسسه فناوری جورجیا بود و در سال ۱۹۹۴ به این دانشکده پیوست.
گرگوری آبود در سال ۱۹۶۴ به دنیا آمد و در فارمینگتون هیلز، حومه دیترویت، میشیگان بزرگ شد. او در سال ۱۹۸۶ با مدرک لیسانس ریاضیات از دانشگاه نوتردام فارغ‌التحصیل شد. او به عنوان دانش پژوه رودز در دانشگاه آکسفورد در انگلستان تحصیل کرد و در ۱۹۸۷ مدرک کارشناسی ارشد و در ۱۹۹۱ پی‌اچ‌دی را در زمینه محاسبات دریافت کرد.
او از سال ۱۹۸۹ تا ۱۹۹۹۲ عضو پژوهشی در دانشگاه یورک و عضو پسادکتری از سال ۱۹۹۲ تا ۱۹۹۴ در دانشگاه کارنگی ملون بود. در سال ۱۹۹۴ به عضویت هیئت علمی مؤسسه فناوری جورجیا منصوب شد.
خود کمی به پدیده فرهنگی خود ردیابی با فناوری اشاره دارد و به جامعه ای از کاربران و سازندگان ابزارهای خود ردیابی که علاقه مشترکی به «خودشناسی از طریق اعداد» دارند. شیوه‌های خود کمی‌سازی‌شده با تمرین تداوم حیات و سایر گرایش‌هایی که فناوری و کسب داده‌ها را در زندگی روزمره ترکیب می‌کنند، اغلب با هدف بهبود عملکرد فیزیکی، ذهنی و احساسی همپوشانی دارند. استفاده گسترده در سال‌های اخیر از ردیاب‌های تناسب اندام و ردیاب‌های خواب مانند فیت‌بیت یا اپل واچ، همراه با افزایش حضور اینترنت اشیاء در مراقبت‌های بهداشتی و تجهیزات ورزشی، ردیابی خود را برای جمعیت بزرگ‌تری در دسترس قرار داده‌است.
اصطلاحات دیگر برای استفاده از داده‌های خود ردیابی برای بهبود عملکرد روزانه عبارتند از: تجزیه و تحلیل خودکار، هک بدن، تعیین کمیت، نظارت بر خود، نظارت (ضبط فعالیت شخصی) و انفورماتیک شخصی.
ژاله‌پوش منجنیقی ، ژاله‌پوش فلفلی،"Drosera glanduligera". . Western Australian Government . گونه‌ای یک‌ساله رزت از جنس گیاهان گوشت‌خوار ژاله‌پوش است که بومی استرالیا است. قد آن ۲٫۵ تا ۶ سانتی‌متر است و در اکثر شرایط خاک رشد می‌کند. از اوت تا نوامبر گلهای نارنجی تولید می‌کند.
در اصل در سال ۱۸۴۴ توسط یوهان گئورگ کریستین لمان () توصیف شد. این تنها گونه در زیرسرده "کوئلوفیلا" (Coelophylla) است که یان شلاور (Jan Schlauer) آن را در سال ۱۹۹۶ از رتبه بخشه ارتقا داد، در اصل توسط جولز امیل پلنچن در سال ۱۸۴۸ توصیف شد.
ژاله‌پوش منجنیقی بومی تاسمانی و جنوب غربی و جنوب شرقی استرالیا است که اغلب به‌صورت محلی فراوان است.Brittnacher, J. Growing Drosera glanduligera. International Carnivorous Plant Society. Retrieved on 29 Jan 2015
ژاله‌پوش منجنیقی گیاهی یک‌ساله است که در زمستان رشد می‌کند. جوانه‌زدن بذرها به دمای سرد نیاز دارد. گیاهان جوان دم‌فنری را می‌خورند در حالی که گیاهان بزرگتر مگس‌ها را می‌خورند.
عملکرد به‌دام انداختن این گونه منحصر به فرد است که ویژگی‌های هر دو تله چفت‌شونده و چسب‌حشره را ترکیب می‌کند. آن را یک تله منجنیق-کاغذ مگس‌گیر نامیده‌اند.
حشرات غیرپرنده این منجنیق را هنگامی که سلول‌های گیاهی خاصی می‌شکند، تحریک می‌کنند. این عمل تکرار نمی‌شود تا زمانی که گیاه شاخک‌های جدیدی رشد دهد.
ژاله‌پوش منجنیقی یک گیاه دشوار برای کشت می‌باشد، عمدتاً به‌دلیل شرایط دمایی سخت آن، هم برای جوانه‌زدن و هم برای رشد بیشتر.
گیاهان (مخصوصاً نهال‌ها) باید به‌طور منظم تغذیه شوند تا قوت خود را حفظ کنند. این گیاه در مخلوط‌های استاندارد خاک گیاهی گوشت‌خوار به‌خوبی رشد می‌کند.
حرف بزن (انگلیسی: Speak) که در سال ۱۹۹۹ منتشر شد، رمانی برای جوانان است که توسط لوری هالس اندرسون نوشته شده و داستان ملیندا سوردینو دانشجوی سال اول دبیرستان را روایت می‌کند.Tannert-Smith, Barbara (Winter 2010). "'Like Falling up into a Storybook': Trauma and Intertextual Repetition in Laurie Halse Anderson's Speak". "Children's Literature Association Quarterly". 35 (4): 395–414. doi:10.1353/chq.2010.0018.McGee, Chris (Summer 2009). "Why Won't Melinda Just Talk about What Happened? Speak and the Confessional Voice". "Children's Literature Association Quarterly". 34 (2): 172–187. doi:10.1353/chq.0.1909. بعد از اینکه ملیندا در یک مهمانی تابستانی مورد تجاوز قرار می‌گیرد، با پلیس تماس می‌گیرد که مهمانی را به هم می‌زند. سپس او توسط همسالان خود طرد می‌شود زیرا نمی‌گوید چرا با پلیس تماس گرفته است.Tannert-Smith, Barbara (Winter 2010). "'Like Falling up into a Storybook': Trauma and Intertextual Repetition in Laurie Halse Anderson's Speak". "Children's Literature Association Quarterly". 35 (4): 395–414. doi:10.1353/chq.2010.0018.McGee, Chris (Summer 2009). "Why Won't Melinda Just Talk about What Happened? Speak and the Confessional Voice". "Children's Literature Association Quarterly". 34 (2): 172–187. doi:10.1353/chq.0.1909. ملیندا که قادر به بیان شفاهی از آنچه اتفاق افتاده نیست، دیگر حرف نمی‌زند.Tannert-Smith, Barbara (Winter 2010). "'Like Falling up into a Storybook': Trauma and Intertextual Repetition in Laurie Halse Anderson's Speak". "Children's Literature Association Quarterly". 35 (4): 395–414. doi:10.1353/chq.2010.0018.Tannert-Smith, Barbara (Winter 2010). "'Like Falling up into a Storybook': Trauma and Intertextual Repetition in Laurie Halse Anderson's Speak". "Children's Literature Association Quarterly". 35 (4): 395–414. doi:10.1353/chq.2010.0018.Detora, Lisa (Summer 2006). "Coming of Age in Suburbia". "Modern Language Studies". 36 (1): 24–35. doi:10.2307/27647879. JSTOR 27647879.
"حرف بزن" به‌عنوان یک رمان درام اجتماعی در نظر گرفته می‌شود.Tannert-Smith, Barbara (Winter 2010). "'Like Falling up into a Storybook': Trauma and Intertextual Repetition in Laurie Halse Anderson's Speak". "Children's Literature Association Quarterly". 35 (4): 395–414. doi:10.1353/chq.2010.0018. داستان ملیندا در قالب یک دفترچه خاطرات نوشته شده، شامل روایتی پرشور است که از آسیبی که او تجربه کرده، می‌گوید.Tannert-Smith, Barbara (Winter 2010). "'Like Falling up into a Storybook': Trauma and Intertextual Repetition in Laurie Halse Anderson's Speak". "Children's Literature Association Quarterly". 35 (4): 395–414. doi:10.1353/chq.2010.0018.McGee, Chris (Summer 2009). "Why Won't Melinda Just Talk about What Happened? Speak and the Confessional Voice". "Children's Literature Association Quarterly". 34 (2): 172–187. doi:10.1353/chq.0.1909.