stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
أنتوان رايت (لاعب كرة سلة)
إحصائيات المسيرة

| توضيح | توضيح | توضيح | توضيح | توضيح | توضيح |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|   لعب | مباريات لعبها |   بدأ  | مباريات بدأها |  دقيقة  | دقيقة لكل مباراة |
|  ميداني%  | نسبة الأهداف الميدانية |  ثلاثية  | نسبة الثلاثيات |  حرة  | نسبة الرميات الحرة |
|  ارتداد  | ارتداد لكل مباراة |  صنع  | صنع هدف لكل مباراة |  استلاب   | استلاب لكل مباراة |
|  تصدي  | تصدي لكل مباراة |  نقطة  | نقطة لكل مباراة |  غليظ  | الأعلى في مسيرته |
|    | فوز ببطولة إن بي أي |  *  | صدارة الموسم |    | رقم إن بي أي قياسي |
إحصائيات المسيرة > الموسم الاعتيادي

| السنة | الفريق | لعب | بدأ | دقيقة | ميداني% | ثلاثية | حرة | ارتداد | صنع | استلاب  | تصدي | نقطة |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2005–06 | بروكلين نتس | 39 | 0 | 9.5 | .358 | .067 | .500 | .8 | .3 | .1 | .1 | 1.8 |
| 2006–07 | بروكلين نتس | 63 | 23 | 18.0 | .438 | .322 | .603 | 2.8 | .9 | .5 | .2 | 4.5 |
| 2007–08 | بروكلين نتس | 41 | 10 | 25.8 | .401 | .267 | .707 | 3.0 | 1.6 | .6 | .4 | 7.3 |
| 2007–08 | دالاس مافيريكس | 15 | 0 | 11.7 | .500 | .556 | .556 | 1.5 | .9 | .1 | .3 | 3.5 |
| 2008–09 | دالاس مافيريكس | 65 | 53 | 23.9 | .415 | .302 | .747 | 2.1 | 1.2 | .7 | .4 | 7.3 |
| 2009–10 | تورونتو رابتورز | 67 | 10 | 20.8 | .406 | .335 | .688 | 2.8 | 1.1 | .4 | .2 | 6.5 |
| 2010–11 | سكرامنتو كينغز | 7 | 0 | 4.4 | .125 | .000 | .000 | .4 | .0 | .1 | .0 | .3 |
| المسيرة |  | 297 | 96 | 19.2 | .412 | .304 | .674 | 2.3 | 1.0 | .5 | .2 | 5.4 |
إحصائيات المسيرة > التصفيات

| السنة | الفريق | لعب | بدأ | دقيقة | ميداني% | ثلاثية | حرة | ارتداد | صنع | استلاب  | تصدي | نقطة |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2006 | بروكلين نتس | 5 | 0 | 2.0 | .250 | .000 | .667 | .0 | .0 | .0 | .0 | .8 |
| 2007 | بروكلين نتس | 12 | 0 | 13.6 | .472 | .500 | .900 | 1.9 | .1 | .4 | .3 | 3.8 |
| 2008 | دالاس مافيريكس | 1 | 0 | 7.0 | .000 | .000 | .000 | 1.0 | .0 | .0 | .0 | .0 |
| 2009 | دالاس مافيريكس | 10 | 5 | 16.7 | .488 | .381 | .818 | 1.3 | 1.0 | .3 | .2 | 5.9 |
| المسيرة |  | 28 | 5 | 12.4 | .470 | .407 | .833 | 1.3 | .4 | .3 | .2 | 3.9 |
مراجع

↑  College Basketball at Sports-Reference.com، QID:Q100311335
↑  nba.com نسخة محفوظة 04 نوفمبر 2012 على موقع واي باك مشين.
| ع ن إن بي إيه درافت 2005 ‏ | ع ن إن بي إيه درافت 2005 ‏ |
| --- | --- |
الجولة الأولى:  أندرو بوجوت  مارفين ويليامز  ديرون وليامز  كريس بول  ريموند فيلتون  مارتيل ويبستر  تشارلي فيلانويفا  تشانينج فري  آيك ديوجو  أندرو بينوم  فران فاسكيز  ياروسلاف كوروليف  شون ماي  رشاد مكانتس  أنتوان رايت  جوي غراهام  داني جرانجر  جيرالد جرين  حكيم واريك  جوليوس هودج  نيت روبنسون  جاريت جاك  فرانسيسكو غارسيا  لوثر هيد  يوهان بيترو  جيسون ماكيسل  ليناس كليزا  إيان ماهينمي  وين سيمين  ديفيد لي 
الجولة الثانية:  سالم ستوداميري  دانيال إيوينغ  براندون باس  سي جي مايلز  ريكي سانشيز  إرسان إلياسوفا  روني ترويف  ترافيس دينير  فون وافر  مونتا إيليس  روكو أكيتش  كريس تافت  ميل إيليتش  مارتيناس أندريوشكفيتشيوس  لو ويليامز  إرازيم لوربيك  بريسي رايت  ميكائيل جلابل  أندري بلاتشي  ريان غوميز  روبرت ويلي  أكسيل هيرفيلي  أوريون غرين  ديجون تومسون  لورنس روبرتس  أمير جونسون  مارسين جورتات  أوروش سلوكار  سينك أكيول  أليكس أكر 
في كومنز مواد ذات صلة بـ أنتوان رايت (لاعب كرة سلة).
بوابة أعلام
بوابة الولايات المتحدة
بوابة كرة السلة
انحدار خطي

انحدار خطي
| 0 | 1 |
| --- | --- |
صنف فرعي من:  regression (en)  تحليل الانحدار تعلم الآلة 
جانب من جوانب:  علم البيانات تحليل الانحدار 
المكتشف أو المخترع:  فرانسيس غالتون 
النقيض:  nonlinear regression (en)  
تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بيانات
في نموذج الانحدار الخطي يفترض أن الملاحظات، النقط الحمراء، هي نتيجة لانحرافات عشوائية، موضحة بالفوارق الخضراء عن الخط الأزرق، الذي ينمذج وفق دالة خطية المتغير التابع (y) بدلالة المتغير المستقل (x).
الانحدار الخطي أو نموذج الانحدار الخطي أو النموذج الخطي في الإحصاء، هو نموذج إحصائي يستخدم في تفسير متغير  Y عبر متغير آخر  X (أو مجموعة من المتغيرات  X_{1},X_{2},...,X_{p}) وفق دالة خطية.
يسمى المتغير  Y بالتابع والمتغيرات  X بالمتغيرات المستقلة أو المفسرة، بمعنى أنها تفسر، إحصائيا، تغير المتغير التابع.
مفاهيم الانحدار والارتباط والسببية

المقالات الرئيسة: ارتباط (إحصاء) سببية (علم اجتماع)
الانحدار الخطي وتحليل الارتباط، رغم اشتراكهما في نفس القاعدة الإحصائية، إلا أنهما يختلفان على مستوى أدوار المتغيرات. إذا كان تحليل الارتباط يتعامل مع المتغيرين  Y و X على قدم المساواة، أي بصورة تماثلية، فتحليل الانحدار يجب أن يعتمد على تقعيد نظري قبلي يؤسس لحد أدنى من التراتبية السببية بين المتغيرات. على سبيل المثال في النظرية الاقتصادية: تفسير ظاهرة الاستهلاك بدلالة الدخل (مع ثبات العوامل الأخرى) انطلاقا من أن استهلاك الفرد مرتبط بالدخل. وهو ما يعطي للباحث شرعية لوضع علاقة بين المتغيرات الاقتصادية على شكل دالة:  Y=f(X)، مع  Y المتغير التابع (الاستهلاك) و  X المتغير المستقل (الدخل).
غالبا ما تكون الخبرة المعرفية في مجال الدراسة هي منطلق وضع النموذج، بأهداف استكشافية أو تأكيدية أو تحكيمية:
استكشافية: لاستكشاف وجاهة متغير ما في تفسير ظاهرة معينة (مثلا العمر كمفسر لارتفاع الضغط الدموي).
تأكيدية: كما في حالة صيغة دوبري المؤكدة لخاصية ارتباط ضغط غاز الزئبق ( P) مع درجة الحرارة ( T):  P=\alpha _{1}T^{\alpha _{2}}e^{\alpha _{3}/T} والتي يمكن تأكيدها إحصائيا عبر نموذج انحدار خطي يطبق على التحويل اللوغاريتمي للمعادلة.
تحكيمية: في سياق التعلم المراقب حيث يمكن النموذج من الفصل والتحكيم بين مجموعة من المتغيرات المفسرة حسب قوتها التفسيرية.
تاريخ

1755: يوسيب بوسكوفيتش هو أول رياضياتي يقوم بحساب معاملات نموذج انحدار خطي خلال أعماله في مجال الجغرافيا.
1866: أول ظهور لمصطلح انحدار (بالإنجليزية: Regression)‏ في أعمال فرانسيس غالتون، حيث طبق نموذج الانحدار الخطي البسيط في نمذجة قامات الأطفال المولودين لآباء ذوي قامات غير اعتيادية (فارعة أو قصيرة الطول) مبينا بأن قامات الأطفال تؤول نحو المتوسط الحسابي لقامة الساكنة.
التحليل الوصفي > أشكال الدالة

يمكن أن تأخذ الدالة أشكالا مختلفة قد تكون خطية، لوغارتمية، أو أسية... الخ، ويمكن تحويل أي نموذج إلى النموذج الخطي، سنركز على الانحدار الخطي البسيط في قياس العلاقة بين المتغيرات:
i=1,..,n
حيث أن هي معلمات النموذج وعنصر الخطأ العشوائي، تم إضافته مراعاة للصفة الاحتمالية للنموذج ويمثل الفرق بين القيم الفعلية والقيم النظرية، وبالتالي قد تكون قيمته موجبة أو سالبة وتشترط أن تكون القيمة المتوقعة تساوي صفر.
تقعيد نظري

يشار للعينة الإحصائية ب  \Omega  تضم  n فردا إحصائيا ببياناتهم وفق صنفين من المتغيرات:
Y: المتغير التابع.
X (أو مجموعة متغيرات  X_{j}، مع  j=1,...,p): المتغيرات المستقلة أو المفسرة.
في حالة وجود متغير مستقل وحيد، نكون في حالة الانحدار الخطي البسيط وفي حالة الانحدار الخطي المتعدد إذا كانت  p\geq 2.
تقعيد نظري > أشكال الكتابة

توجد ثلاثة أشكال لكتابة نماذج الانحدار الخطي: الكتابة العادية (أو القياسية) والكتابة المتجهية والكتابة المصفوفاتية.
تقعيد نظري > أشكال الكتابة > الكتابة القياسية

لكل فرد إحصائي  i، تكتب نمذجة القيمة المتحققة  y_{i} بدلالة قيم المتغيرات المفسرة  x_{i,j} والخطأ الإحصائي  \varepsilon _{i}:
y_{i}=\beta _{0}+\beta _{1}x_{i,1}+...+\beta _{p}x_{i,p}+\varepsilon _{i}
تقعيد نظري > أشكال الكتابة > الكتابة المتجهية

يشار لمتجهة المعاملات  \beta =(\beta _{0},\beta _{1},...,\beta _{p}) ولمنقولة متجهة القيم المتحققة  x_{i,j} ب  x_{i}'=(1,x_{i,1},...,x_{i,p}) وتكتب النمذجة:
y_{i}=x_{i}'\beta +\varepsilon _{i}
تقعيد نظري > أشكال الكتابة > الكتابة المصفوفاتية

أحيانا، تستعمل الكتابة المصفوفاتية للتعبير عن النموذج بشكل شامل، وأيضا لتسهيل البرهنة على الخصائص الاستدلالية المرتبطة بالنموذج:
Y=X\beta +\varepsilon  بحيث:
Y={\begin{pmatrix}y_{1}\\y_{2}\\\vdots \\y_{n}\end{pmatrix}},\quad X={\begin{pmatrix}x'_{1}\\x'_{2}\\\vdots \\x'_{n}\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}1&x_{11}&\cdots &x_{1p}\\1&x_{21}&\cdots &x_{2p}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\1&x_{n1}&\cdots &x_{np}\end{pmatrix}},\quad \beta ={\begin{pmatrix}\beta _{0}\\\beta _{1}\\\vdots \\\beta _{p}\end{pmatrix}},\quad \varepsilon ={\begin{pmatrix}\varepsilon _{1}\\\varepsilon _{2}\\\vdots \\\varepsilon _{n}\end{pmatrix}}.
تقعيد نظري > تقدير النموذج

تقدير النموذج يعني بالأساس تقدير القيم المقدرة للمعاملات  \beta  (والتي تعتبر معالم النموذج)، إضافة إلى التصديق الإحصائي على نجاعة النموذج وقابلية تطبيقه واستغلاله عمليا، خصوصا في توقع قيم مستقبلية (أو جديدة) ل  Y بمعرفة قيم  X. توجد أربع طرق لتقدير نموذج الانحدار الخطي:
طريقة التقدير حسب القيمة العليا لدالة الإمكان.
طريقة التقدير حسب طريقة المربعات الدنيا.
طريقة العزوم.
الطرق البايزية.
أكثر الطرق استعمالا، وأكثرها نجاعة، هي طريقة المربعات الدنيا: حسب مبرهنة كاوس ماركوف، وفي حالة تحقق الفرضيات المنصوص عليها في المبرهنة، فمقدر المربعات الدنيا يكون أفضل مقدر خطي بدون تحيز (بالإنجليزية: Best Linear Unbiased Estimator) ويشار إليه اختصارا ب BLUE.
طريقة المربعات الدنيا

قبل تطبيق طريقة المربعات الدنيا لتقدير المعالم الإحصائية لنموذج الانحدار، يجب التأكد من تحقق مجموعة من الفرضيات، وخصوصا فرضيات مبرهنة غاوس ماركوف (المتعلقة بالخصائص الإحصائية لأخطاء النموذج الخطي الإحصائية). تنقسم الفرضيات إلى صنفين: فرضيات بنوية (Systemic) يجب التأكد منها قبل تطبيق النموذج وفرضيات تصادفية (Stochastic) يتم التأكد منها بعد كل تكرار لتطبيق النموذج إلى غاية بلوغ صيغة مستقرة وقابلة للتطبيق.
طريقة المربعات الدنيا > الفرضيات البنوية

الفرضية  H_{1}: عدم وجود أخطاء إحصائية في ملاحظة  Y و X (مفهوم الخطأ هنا يشمل الأخطاء القياسية والتحيزات التي يمكن أن تكون ناتجة عن أخطاء منهجية في الاستعيان مثلا).
الفرضية  H_{2}:  Y و X موزعة طبيعيا،  Y\backsim {\mathcal {N}}(\mu _{Y},\sigma _{Y}^{2}) ولكل  X_{j}،  X_{j}\backsim {\mathcal {N}}(\mu _{X_{j}},\sigma _{X_{j}}^{2}).
الفرضية  H_{3}: وجود علاقة خطية بين  Y و X (في حالة الانحدار الخطي البسيط) وعدم وجود تداخل خطي بين المتغيرات  X_{j} (في حالة الانحدار الخطي المتعدد).
الفرضية  H_{4}: حجم عينة البيانات أكبر بكثير من عدد المعالم الإحصائية اللازم تقديرها، أي  n\gg p.
طريقة المربعات الدنيا > الفرضيات التصادفية

الفرضية  H_{5}: القيمة المتوقعة للأخطاء الإحصائية منعدمة،  E(\varepsilon _{i})=0، بالنسبة لكل ملاحظة  i.
الفرضية  H_{6}: الارتباط الذاتي للأخطاء منعدم، لكل زوج  (i,k)\in [1,...,n]^{2} بحيث  i\neq k،  E(\varepsilon _{i},\varepsilon _{k})=0.
الفرضية  H_{7}: تجانس تباين الأخطاء الإحصائية  E(\varepsilon _{i},\varepsilon _{k})=\sigma _{\varepsilon }^{2}.
الفرضية  H_{8}: الأخطاء موزعة وفق نفس التوزيع الطبيعي  \varepsilon _{i}\backsim {\mathcal {N}}(0,\sigma _{\varepsilon }^{2}).
طريقة المربعات الدنيا > طرق التأكد من الفرضيات

عمليا، يتم التأكد من الفرضيات، في الغالب، عبر اختبارات إحصائية، وغالبا ما تكون العملية تكرارية ويمكن أن تستلزم القيام بتطبيق دوال تحويلية على المتغيرات، أو استثناء عناصر إحصائية من العينة، حتى تقترب العينة المدروسة من البنية المثلى الموافقة للفرضيات. عمليا، من الصعب تحقق كل الفرضيات بصورة كاملة، ولذلك يجب مرافقة الدراسة بمقاربة تحكيمية تحقق التوافق بين الهدف من النمذجة وجودة البيانات المتوفرة وإمكانية الوصولية إلى بيانات أخرى.
| الفرضية | طرق التأكد | استراتيجيات بديلة |
| --- | --- | --- |
|  H_{1} | التصديق على منهجية الاستعيان |  |
|  H_{2} | تطبيق الاختبارات الإحصائية للتوزيع الطبيعي، مثلا:  اختبار شابيرو ويلك (ملائم للعينات الصغيرة)  اختبار جارك بيرا (ملائم للعينات الكبيرة) | في حالة فشل الاختبار، ينصح بتطبيق تحويلات على المتغيرات (التابعة والمستقلة) لإنتاج متغيرات جديدة تؤول تقاربيا إلى حالة التوزيع الطبيعي، مثلا:  تطبيق التحويل المعياري:  Y\rightarrow {\frac {Y-\mu _{Y}}{\sigma _{Y}}} عبر توسيط المتغير (طرح المتوسط) واختزاله (عبر قسمة الناتج على الانحراف المعياري)  تطبيق تحويلة بوكس كوكس عبر إيجاد أمثل  \lambda  يحقق مآلا تقاربيا للمتغير B(x,\lambda )={\begin{cases}{\frac {x^{\lambda }-1}{\lambda }}&{\text{, }}\lambda \neq 0\\\log(x)&{\text{, }}\lambda =0\end{cases}} نحو التوزيع الطبيعي.   |
|  H_{3} | في حالة الانحدار البسيط: معاينة بصرية لمنحنى  Y بدلالة  X.  حساب معامل الارتباط الخطي والتأكد من مغزاه الإحصائي (عبر اختبار برافي بيرسون مثلا) في حالة الانحدار المتعدد، التأكد من عدم وجود التداخل الخطي يمر عبر تطبيق الاختبارات التالية: جرد المتغيرات المشتبه بها عبر قاعدة كلاين.  حساب عوامل تضخم التباين لكل التغيرات المفسرة.  .اختبار تجانس الإشارات.  اختبار فارار وغلاوبر العام لاختبار فرضية استقلالية المتغيرات المفسرة. | في حالة الانحدار البسيط:  تطبيق تحويلات رياضية (لوغاريتمية، تحويلة بوكس كوكس...) تقترب من الحالة الخطية. في حالة الانحدار المتعدد: تطبيق خوارزميات تكرارية عبر إدخال وإخراج المتغيرات المستقلة إلى غاية بلوغ نموذج مستقر وفق معيار إحصائي (مثلا معيار أكايكي للمعلومة). |
طرق تقدير معلمات النموذج

من أبرز الطرق المستعملة في تقدير معلمات النموذج طريقة المربعات الصغرى، وتنحصر خصائص المعلمات المقدرة في خمس افتراضات:
الخطية.
انعدام القيمة المتوقعة للعنصر العشوائي.
تجانس تباينات الأخطاء العشوائية
عدم ارتباط ذاتي بين الأخطاء العشوائية.
عدم ارتباط ذاتي بين المتغيرات المستقلة والأخطاء العشوائية.
تتمثل طريقة المربعات الصغرى في تقدير والتي تقلل الفرق بين القيم الفعلية والنظرية أو المقدرة والتي تحقق النهاية الصغرى للكمية.
مراجع

1 2 3  مُعرِّف الغرض الرَّقميُّ (DOI): 10.3238/arztebl.2010.0776. الرَّقم التَّسلسليُّ المِعياريُّ الدَّوليُّ (ISSN): 1866-0452. تاريخ النشر: 5 نوفمبر 2010. العنوان: Linear Regression Analysis. الوصول: 12 أكتوبر 2024. اسم المُؤَلِّف بالحروف: Astrid Schneider, , .
↑  مذكور في: Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow : concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. المُؤَلِّف: Aurélien Geron. لغة العمل أو لغة الاسم: الإنجليزية. تاريخ النشر: 2019.
↑  مُعرِّف الغرض الرَّقميُّ (DOI): 10.38094/jastt1457. الرَّقم التَّسلسليُّ المِعياريُّ الدَّوليُّ (ISSN): 2708-0757. تاريخ النشر: 31 ديسمبر 2020. العنوان: A Review on Linear Regression Comprehensive in Machine Learning. الوصول: 12 أكتوبر 2024. اسم المُؤَلِّف بالحروف: Dastan Maulud, .
↑  وصلة مرجع: https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/40-techniques-used-by-data-scientists.
↑  مُعرِّف الغرض الرَّقميُّ (DOI): 10.48550/arXiv.2402.05342. العنوان: Nonlinear Regression Analysis. الوصول: 12 أكتوبر 2024. اسم المُؤَلِّف بالحروف: Hsin-Hsiung Huang, .
↑  معجم البيانات والذكاء الاصطناعي (PDF) (بالعربية والإنجليزية)، الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي، 2022، ص. 81، QID:Q111421033
1 2 3  "Régression linéaire Université Paris Ouest Nanterre" (PDF). مؤرشف من الأصل (PDF) في 2018-12-22.
↑  Hawkins، Douglas M. (1973). "On the Investigation of Alternative Regressions by Principal Component Analysis". Journal of the Royal Statistical Society, Series C. ج. 22 ع. 3: 275–286. JSTOR:2346776.
↑  EEMP webpageنسخة محفوظة 2011-06-11 على موقع واي باك مشين.
↑  Tofallis, C (2009). "Least Squares Percentage Regression". Journal of Modern Applied Statistical Methods. ج. 7: 526–534. DOI:10.2139/ssrn.1406472. SSRN:1406472.
1 2  "RÉGRESSION LINÉAIRE Ecole des Ponts ParisTech" (PDF). مؤرشف من الأصل (PDF) في 2018-10-08.
1 2  Ricco Rakotomalala. "Colinéarité et Sélection de Variables - Régression Linéaire Multiple" (PDF). مؤرشف من الأصل (PDF) في 2018-11-23.
في كومنز مواد ذات صلة بـ انحدار خطي.
بوابة الاقتصاد
بوابة رياضيات
بوابة إحصاء
انحدار خطي بسيط مطبق على بيانات فرانسيس غالتون.
607

| 0 | 1 |
| --- | --- |
ألفية:: ألفية 1
قرون:: القرن 6 – القرن 7 – القرن 8
عقود::  عقد 570  عقد 580  عقد 590  – عقد 600 –  عقد 610  عقد 620  عقد 630 
سنين:: 604 605 606 – 607 – 608 609 610
| 0 | 1 |
| --- | --- |
تقويم ميلادي: 607 DCVII
تقويم هجري: 16 ق هـ – 14 ق هـ
تقويم هجري شمسي: 15 BP – 14 BP
تقويم أمازيغي: 1557
من بداية روما: 1360
تقويم أرمني: 56 ԹՎ ԾԶ
تقويم سرياني: 5357
تقويم بنغالي: 14
تقويم بوذي: 1151
تقويم بورمي: −31
تقويم بيزنطي: 6115–6116
تقويم صيني: 丙寅年 (النمر الناري) 3303 أو 3243     — إلى — 丁卯年 (الأرنب الناري) 3304 أو 3244
تقويم قبطي: 323–324
تقويم ديسكوردي: 1773
تقويم إثيوبي: 599–600
تقويم عبري: 4367–4368
تقويمات هندية: 
 - بيكرم سامفات: 663–664
 - شاكا سامفات: 529–530
 - كالي يوغا: 3708–3709
تقويم هولوسين: 10607
تقويم إيراني: 15 BP – 14 BP
تقويم ياباني: غ/م
تقويم يولياني: 607 DCVII
تقويم كوري: 2940
تقويم مينغوو: 1305 قبل إعلان جمهورية الصين 民前1305年
تقويم سلوقي: 918/919 AG
تقويم تايلندي: 1149–1150
هذا الصندوق:  اعرض ناقش : هذا الصندوق:  اعرض ناقش 
سنة 607 م كانت سنة بسيطة تبدأ يوم الأحد (سوف يظهر الرابط التقويم الكامل للعام) حسب التقويم اليولياني، تم استخدام الفئة 607 لهذا العام منذ أوائل العصور الوسطى، عندما أصبح عصر التقويم بعد الميلاد هو الأسلوب السائد في أوروبا لتسمية السنوات
أحداث

بدء أعمال بناء هوريو-جي في إكاروغا بالقرب من نارا، اليابان.
وفيات

في كومنز مواد ذات صلة بـ 607.
بوابة التاريخ
بوابة تقويم
بوابة زمن
محمد بن المطهر

| محمد بن المطهر> معلومات شخصية   | محمد بن المطهر> معلومات شخصية   |
| --- | --- |
تاريخ الميلاد: سنة 1275   
تاريخ الوفاة: 28 أكتوبر 1328
الديانة: الإسلام
 مناصب    :  مناصب    
الحياة العملية  : الحياة العملية  
المهنة: إمام  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
المهدي محمد بن المطهر (1275 - 28 أكتوبر 1328) إمام الزيدية في اليمن من 1301 إلى 1328.
انتصار الزيديين على الرسوليين

والده الإمام المتوكل على الله المطهر الذي عقدت له الإمامة في القرن نهاية القرن الثالث عشر وحقق نجاح متفاوت. بعد وفاة المتوكل في حجة عام 1298 ادعى المهدي محمد الإمامة على الرغم من أن الإمامة بالمعنى الدقيق للكلمة وراثية. يتم حساب فترة توليه منصب الإمام 1298 أو 1301. الدولة الرسولية السنية كانت مازالت قوية وتسيطر على أغلب مناطق اليمن بما في ذلك صنعاء. استطاع الإمام توسيع منطقة نفوذه في اليمن. عانى سكان منطقة شريف من سوء الإدارة الرسولية. في 1311 بدأ الإمام حملة عسكرية ضد المعارضين. خاض معركة كبرى في 26 ديسمبر 1311 حيث سحقت قوات السلطان الرسولي. نتج عن هزيمة الرسوليين الاتفاق على وقف إطلاق النار الذي تحول إلى اتفاقية سلام استمرت عشر سنوات في أكتوبر 1312. اعترف سكان منطقة شريف وعدد من الأماكن الأخرى بإمامة المهدي محمد الذي حصل علاوة على ذلك 3000 دوقية سنويا من خزينة السلطان.
غزو صنعاء

بعد خمس سنوات كسر السلطان المؤيد داود اتفاقية السلام. شب القتال الذي نتج عنه تدمير المنازل والأشجار المثمرة وتم أسر القادة. في عام 1322 وبعد وفاة المؤيد داود هاجم الإمام صنعاء في قوة كاملة. تفاوض المسؤولون الرسوليون في المدينة من أجل السلام. عندما توفي محافظ المدينة في 1323 ارتبك المسئولون المحليون. استغل المهدي محمد الفرصة واستولى على المدينة. كان العام نقطة تحول. في هذا الوقت فقد الرسوليين قبضتهم على شمال اليمن والأراضي الساحلية تهامة. استمرت سيطرة الإمام على صنعاء حتى وفاته في عام 1328. نقل جثمانه إلى صنعاء حيث دفن في الجامع الكبير. أعقب وفاته انشقاق جديد في الطائفة الزيدية.
مدينة الجريمة

مدينة الجريمة
| 0 | 1 |
| --- | --- |
الصنف الفني:  فيلم أكشن — film based on actual events (en)  — فيلم جريمة 
تاريخ الصدور:  3 أكتوبر 2017  (كوريا الجنوبية) 
مدة العرض:  121 دقيقة  
اللغة الأصلية:  الكورية 
البلد:   كوريا الجنوبية 
| 0 | 1 |
| --- | --- |
المخرج:  كانغ يون-سيونغ 
السيناريو:  كانغ يون-سيونغ 
البطولة:   القائمة ... ما دونغ سوك  في دور: ما سيوك دو يون كي سانغ  جو جاي-يون  تشوي غوي هوا  ایم هیونغ جون  جین سيون کیو  هونغ كي جون  هيو دونغ وون  ها-جون  كيم سونغ-كيو  بارك جي هوان  في دور: جانغ يي-سو هيو سونغ تاي 
| 0 | 1 |
| --- | --- |
التوزيع:  مغاباکس 
| 0 | 1 |
| --- | --- |
السلسلة:  رقم 1 في سلسلة:   مدينة الجريمة  مدينة الجريمة 2 ← 
مدينة الجريمة 2 : مدينة الجريمة 2 
تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بيانات
مدينة الجريمة (هانغل: 범죄도시) فيلم أكشن وتشويق كوري جنوبي من إخراج كانغ يون سيونغ. وبطولة ما دونغ سوك ويون كي سانغ.
مازووار (سقز)

قرية مازووار (بالكردية: مازووار) هي إحدى القرى التابعة لـذو الفقار في ريف قسم سرشيو من مقاطعة سقز، في محافظة كردستان الإيرانية.
السكان

حسب إحصاءات سنة 2006، بلغ إجمالي السكان في مازووار 146 نسمة وعدد المساكن 28 مسكن. لغة سكان مازووار هي اللغة الكردية و هم من أهل السنة والجماعة والمذهب الشافعي.
انظر أيضاً

قسم سرشيو
مقاطعة سقز
محافظة كردستان
ألفارو دي فيجويرا وتورس

| ألفارو دي فيجويرا وتورس> (بالإسبانية: Álvaro Figueroa Torres)‏    | ألفارو دي فيجويرا وتورس> (بالإسبانية: Álvaro Figueroa Torres)‏    |
| --- | --- |
معلومات شخصية  : معلومات شخصية  
 اسم الولادة: (بالإسبانية: Álvaro Figueroa y Torres)‏  
الميلاد: 9 مايو 1863     مدريد  
الوفاة: 11 سبتمبر 1950 (87 سنة)       مدريد  
مواطنة:  إسبانيا 
عضو في: الأكاديمية الملكية للتاريخ، والأكاديمية الملكية للفنون الجميلة في سان فرناندو  ‏  
الأولاد: ألفارو دي فيغيروا  
أقرباء: مانويل ألونسو مارتينيز (أبو الزوجة)  
 مناصب    :  مناصب    
عضو المحاكم الفرانكوية: عضو المحاكم الفرانكوية
16 مارس 1943  – 24 أبريل 1946 : 16 مارس 1943  – 24 أبريل 1946 
الحياة العملية  : الحياة العملية  
المدرسة الأم: جامعة كمبلوتنسي بمدريد جامعة بولونيا  
المهنة:   القائمة ...دبلوماسي، وكاتب، وسياسي، وصحفي، ومالك  ‏، وفلاح، ومحامٍ  
الحزب: الحزب الليبرالي سياسي مستقل  
اللغات: الإسبانية  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
الدون (بالإسبانية: Álvaro Figueroa Torres)‏ ألفارو دي فيجويرا وتورس، كونت رومانونس (9 أغسطس 1863 – 11 أكتوبر 1950) سياسي إسباني وأصبح رئيس وزراء إسبانيا ثلاث مرات مابين سنتي 1912 و 1918، ورئيسا لمجلس النواب ووزيرا 17 مرة خلال الفترة الدستورية لعهد ألفونسو الثالث عشر. وهو من اتباع الحزب الليبرالي برئاسة ساغستا ثم كناليخاس.
بداية حياته

وُلد في بيت سيسنيروس الواقع في منطقة بلازا دي لافيلا بوسط مدريد. هو الابن الثاني لإجناسيو دي فيجويرا مينديتا وآنا دي تورس رومو، ماركيزات فيلاميخور وهم اقطاعيين أثرياء ولهم عقارات وممتلكات هامة في غوادالاخارا ومناجم لا أونيون (مرسية). وفي سن التاسعة سقط من عربة حصان مما تسبب له عرج دائم. ولم ينظر جميع رسامي الكاريكاتور إلى هذا العائق بأي رحمة. وقد حافظ لسنوات عديدة على أن يكون هناك جناح ويصرف به على مساعدة الأطفال العرجاء حيث كان يدفع لهم ثمن الأطراف الصناعية الضرورية.
درس الكونت رومانونس القانون في جامعة مدريد المركزية سنة 1884 وحصل على الدكتوراه من جامعة بولونيا. إلا أنه لم يمارس القانون أبداً حيث خصص نفسه للسياسة والأعمال.
الحياة السياسية

عمل في بداياته مع والد زوجته السياسي البارز والمحامي مانويل ألونسو مارتينيز، بدأ نشاطه السياسي نائب في غوادالاخارا في أول كورتيس من وصاية ماريا كريستينا دي هابسبورغ - من سنة 1888 إلى 1936 واستمر نائبًا لغوادالاخارا-، ثم أصبح بعدها مستشارًا لمجلس مدينة مدريد. ثم عمدتها في 15 مارس 1894 خلفًا لسانتياغو دي أنغولو. وارتبط عمله السياسي منذ البداية بالحزب الليبرالي الذي أسسه براخسيدس ماتيو ساغستا، والذي أصبح بعدها أحد قادتها الرئيسيين.
كان وزير التعليم العام والفنون (1901-1902) في حكومة ساغستا. أدرج خلالها رواتب المعلمين في ميزانية الدولة. وفي 1903 أسس صحيفته الليبرالية (Diario Universal) دياريو يونيفرسال. مع الحكومات الليبرالية في الفترة 1905-1906 كان وزيرا للتنمية (الزراعة والصناعة والتجارة والأشغال العامة) والعدل والتسامح والداخلية. ساهم في صعود خوسيه كاناليخاس لقيادة الحزب الليبرالي ومكافأة له عينه وزيرًا للتعليم العام (1909). وبعدها ارتقى إلى رئاسة مجلس النواب (1912).
بعد اغتيال كاناليخاس أصبح أهم الشخصيات في الحزب الليبرالي حيث غدا رئيسا للوزراء (1912-1913). تفاوض مع فرنسا على معاهدة لتقسيم المغرب. وبدأ الاهتمام بالمصالح الاقتصادية في الريف. وتقاسمت الحكومة تلك المصالح مع عائلة غويل وماركيز كوميلاس  من خلال الجمعية الإسبانية للمناجم في الريف. ولحماية المصالح الاقتصادية الخاصة هي التي جعلت حكومة مورا تتخذ قرارًا بإرسال الجيش خلال صيف عام 1909. حيث منعت ثورة برشلونة في يوليو 1909 المعروفة باسم الأسبوع المأساوي من إرسال قوات بديلة.
وفي سنة 1913 أذن بالبيع إلى متحف برلين للفنون (المنتمي إلى متاحف برلين الحكومية) في مونفورتي دي ليموس لوحة عشق الملوك لهوجو فان در. تصادم موقفه الفرانكوفيلي خلال الحرب العالمية الأولى مع إعلان حكومة إدواردو داتو حياد إسبانيا ومع مواقف ألمانوفيل من المحافظين. فاز في انتخابات 1916 فترأس حكومة جديدة (1915-1917) حيث أعطى تحولا في السياسة الخارجية واختار مواجهة ألمانيا في أعقاب حوادث نسف قامت بها الغواصات الألمانية ضد السفن الاسبانية، ولكن لم يكن قادرا على حل المشاكل الاجتماعية الداخلية في إسبانيا، فهاجمته الصحافة المحافظة الموالية لألمانيا مما أجبر على تقديم استقالته.
وبعد بوقت قصير شارك في حكومة ائتلاف أنطونيو مورا وزيرا للبنية التحتية والعدل وفي حكومة مانويل غارسيا برييتو وزيرا للدولة (1918)، ثم ترأس حكومة قصيرة في ديسمبر 1918 والتي أطاح بها الاضطرابات الكاتالونية والصراعات العمالية. وقد ازيح في أبريل 1919 بعد إصداره مرسوم العمل بثماني ساعات يوميا. وفي سنة (1922-1923) أصبح وزيرا للعدل في حكومة مانويل غارسيا برييتو الليبرالية ثم رئيسًا لمجلس الشيوخ سنة 1923 بعد الانقلاب العسكري لميغيل بريمو دي ريفيرا في 13 سبتمبر 1923. وبعد الانقلاب وخلال الديكتاتورية بقي خارج السياسة رغم أنه شارك في المؤامرة المعروفة باسم سان خوانادا (بالإسبانية: Sanjuanada)‏ سنة 1926 والتي فرض عليه بريمو دي ريفيرا غرامة قدرها 500,000 بيزيتا، وبالرغم من كونه مبلغا ضخما في ذلك الوقت إلا انه غير كبير بالنسبة لثري مثله.
بعد سقوط الدكتاتورية سنة 1930 أصبح فيجويرا وزيرا للدولة في حكومة خوان باتيستا أزنار-كاناباس، ولكن نتائج الانتخابات في 1931 أظهرت أن الملكية ليس لها شعبية لذلك نصح الملك ألفونسو الثالث عشر بمغادرة أسبانيا.