stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
تپه شیخ ابراهیم

| تپه شیخ ابراهیم | تپه شیخ ابراهیم |
| --- | --- |
نام: تپه شیخ ابراهیم
کشور: ایران
استان: استان لرستان
شهرستان: شهرستان ازنا
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: تپه
دیرینگی: دوران پیش از تاریخ ایران باستان
دورهٔ ساخت اثر: دوران پیش از تاریخ ایران باستان، دوران‌های تاریخی پس از اسلام
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۴۷۰۶
تاریخ ثبت ملی: ۱۱ دی ۱۳۸۰
تپه شیخ ابراهیم مربوط به دوران پیش از تاریخ ایران باستان - دوران‌های تاریخی پس از اسلام است و در شهرستان ازنا، روستای تمبک واقع شده و این اثر در تاریخ ۱۱ دی ۱۳۸۰ با شمارهٔ ثبت ۴۷۰۶ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
کاستل ولن

منطقه مسکونی در Northern Ireland
| کاستل ولن ایرلندی: Caisleán Uidhilín  Castlewellan | کاستل ولن ایرلندی: Caisleán Uidhilín  Castlewellan |
| --- | --- |
 Castlewellan village, from the "Peace Maze":  Castlewellan village, from the "Peace Maze"
جمعیت: ۲٬۳۹۲ (سرشماری ۲۰۰۱ بریتانیا)
منطقه: Down
کشور: شهرستان داون
کشور: Northern Ireland
کشور مستقل: بریتانیا
کدپستی منطقه: BT31
کد تلفن: ۰۲۸
مجلس انگلستان: South Down
مجلس ایرلند شمالی: South Down
 فهرست مکان‌‌ها بریتانیا ایرلند شمالی Down :  فهرست مکان‌‌ها بریتانیا ایرلند شمالی Down 
کاستل ولن (به انگلیسی: Castlewellan) یک روستا در بریتانیا است که در شهرستان داون واقع شده‌است. کاستل ولن ۲٬۳۹۲ نفر جمعیت دارد.
ابوالهیثم

احمد بن حسن جرجانی که در صوان الحکمه تالیف ظهیرالدین ابوالحسن بیهقی با کنیه ی ابوالهیثم آمده‌است. ابوالهیثم اسماعیلی بوده و شاگردانی داشته‌است و سخنانی مشتمل بر مباحث دینی اسمعیلیه. او در نسخه‌ای از صوان الحکمه و مجموعه رسایل فارسی ابن سینا به نام ابن الهیثم خوانده شده که پیداست با حکیم ابوعلی بن الهیثم معروف به بطلمیوس ثانی خلط شده‌است.
ابوالهیثم قصیده‌ای مشهور دارد که شامل پرسشهایی از مباحث فلسفی، منطقی، نحوی، دینی و تأویلی است. خود او قصد شرح و توضیح مسائل موجود در قصیده اش را داشته که اجل به او فرصت نداده است. ابتدا شاگرد او به نام محمد بن سرخ نیشابوری ــ که از شاگردان ابوالهیثم بوده ــ شرحی بر قصیدهٔ استاد خود نوشته بوده که نسخه‌ای از آن به دست ما رسیده، و با ویرایش محمد معین و هانری کربن چاپ انتقادی شده‌است. در این شرح قصیده ی ابوالهیثیم شامل 76 بیت است. پس از آن ناصر خسرو قبادیانی شرحی بر این قصیده می نویسد که به کتاب جامع الحکمتین می انجامد. ناصر خسرو این شرح را به درخواست امیر بدخشان می نویسد و در شرحِ خود، ترتیبِ اشعارِ قصیده را رعایت نکرده، بلکه با توجه به نظم درونی مباحث حکمت اسماعیلی بیت‌هایی را انتخاب، و با توجه به آن نظم، شرح کرده‌است.
بخشی از این قصیده

در بخش پایانی این قصیده می گوید: ...
اگر جوابش گویند شاد باشم سخت / کسی که باشد برهان نمای دعوی دار
نگوید آنکه نیاموختست و اصلش نیست/ سخن نیارد سخته بوزن و بمعیار
اَیا مقدر تقدیر و مبدع الاشیا / بحق حرمت آزرم احمد مختار
که مر مرا و مر آن را که علم دین طلبد / ز چنگ محنت بِرهانمان، ابا غفار
و هر که بد کند او با کسی که بد نکند / بلعنتش کن یارب وزو در آر دمار
زین‌آباد سنگی

| زین‌آباد سنگی | زین‌آباد سنگی |
| --- | --- |
روستا: روستا
زین‌آباد سنگیموقعیت در ایراننمایش نقشه ایرانزین‌آباد سنگیزین‌آباد سنگی (استان فارس)نمایش نقشه استان فارس: زین‌آباد سنگیموقعیت در ایراننمایش نقشه ایرانزین‌آباد سنگیزین‌آباد سنگی (استان فارس)نمایش نقشه استان فارس
مختصات: ۲۸°۴۱′۱۸″شمالی ۵۴°۳۶′۴۸″شرقی﻿ / ﻿۲۸٫۶۸۸۳۰۷۷°شمالی ۵۴٫۶۱۳۳۲۰۸°شرقی﻿ / 28.6883077; 54.6133208: مختصات: ۲۸°۴۱′۱۸″شمالی ۵۴°۳۶′۴۸″شرقی﻿ / ﻿۲۸٫۶۸۸۳۰۷۷°شمالی ۵۴٫۶۱۳۳۲۰۸°شرقی﻿ / 28.6883077; 54.6133208
کشور: ایران
استان: فارس
شهرستان: داراب
بخش: جنت
دهستان: قریه الخیر
جمعیت: ۷۸۵ نفر (سرشماری ۹۵)
زین‌آباد سنگی، روستایی در دهستان قریه الخیر بخش جنت شهرستان داراب در استان فارس ایران است.
جمعیت

بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵، جمعیت این روستا برابر با ۷۸۵ نفر (۲۳۳ خانوار) بوده است.
زمین‌لرزه ۱۹۴۹ کارلیووا

| 0 | 1 |
| --- | --- |
 مکان رومرکز زمین‌لرزه بر روی نقشهٔ ترکیه:  مکان رومرکز زمین‌لرزه بر روی نقشهٔ ترکیه
زمان (یوتی‌سی): ؟؟ 
رویداد ISC: 
USGS-ANSS: 
تاریخ محلی: 
زمان محلی: 
بزرگی: ۶٫۸ در مقیاس ریشتر
مناطق تحت تأثیر: ترکیه
تلفات: کشته‌های لرزش نزدیک به ۳۲۰ نفر
زمین‌لرزه کارلیووا  در تاریخ ۰۱۹۴۹−۰۸−۱۷ ۱۷ اوت ۱۹۴۹ میلادی، برابر با ‎۲۶ مرداد ۱۳۲۸، ساعت ۱۸:۴۴:۱۳ به زمان یوتی‌سی در ترکیه ، منطقه کارلیووا رخ داد. بزرگی آن ۶٫۸ در مقیاس ریشتر اعلام شده‌است. زمین‌لرزه به وقت محلی در روز چهارشنبه، ساعت ۲۰ روی داده و منطقه زمانی آن یوتی‌سی +۲ بوده‌است (با لحاظ تغییر ساعت تابستانی).
سازمان زمین‌شناسی آمریکا نیز جای این زمین‌لرزه را در مختصات ۳۹°۰۰′شمالی ۴۰°۳۰′شرقی﻿ / ﻿۳۹°شمالی ۴۰٫۵°شرقی﻿ / 39; 40.5 و بزرگی آنرا برابر با ۶٫۸ در مقیاس ریشتر اعلام کرده‌است.
شمار کشتگان زلزله حدود ۳۲۰ نفر بوده‌است.تعداد زخمیان ۳۵۵ نفر برآورده شده‌است. گسل مسبب این زمین‌لرزه گسل شمال آناتولی بوده است.[نیازمند منبع]
کیریکی

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  Luis Iruretagoyena Aiestarán
زادروز:  ۲۱ ژوئن ۱۹۰۷
زادگاه:  زارائوز
تاریخ مرگ:  ۱۹ اکتبر ۱۹۶۵ (۵۸ سال)
پست:  مهاجم
تیم ملی: تیم ملی
|  |  تیم ملی فوتبال اسپانیا |   |   |
کیریکی (انگلیسی: Kiriki; ۲۱ ژوئن ۱۹۰۷ – ۱۹ اکتبر ۱۹۶۵) بازیکن فوتبال اهل اسپانیا بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال رئال سوسیداد اشاره کرد.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال اسپانیا بازی کرده‌است.
فیلادلفیا (توکانتینس)

| فیلادلفیا (توکانتینس) | فیلادلفیا (توکانتینس) |
| --- | --- |
شهرستان: شهرستان
کشور:  برزیل
منطقه‌های برزیل: منطقه شمال برزیل
ایالت: توکانتینس
میان‌منطقه: Ocidental do Tocantins
جمعیت (۲۰۲۰): جمعیت (۲۰۲۰)
 • کل: ۸۸۷۴
منطقهٔ زمانی: UTC -3
فیلادلفیا (به پرتغالی: Filadélfia) یک منطقهٔ مسکونی در برزیل است که در توکانتینس واقع شده‌است. فیلادلفیا ۸٬۸۷۴ نفر جمعیت دارد.
سرعت برای پرواز

حلقه سرعت برای پرواز مک کریدی برای واریومتر. حلقه بیرونی سرعت‌های هوایی مختلف را نشان می‌دهد، در حالی که واریومتر سرعت صعود را نشان می‌دهد. فلش شاخص، مثلث سفید، روی حلقه در برابر نرخ مورد انتظار صعود در حرارت بعدی قرار می‌گیرد. سپس سوزن واریومتر به سرعت هوای مطلوبی که روی حلقه ذکر شده‌است اشاره می‌کند تا به آن حرارت پرواز کند. هرچه سرعت مورد انتظار صعود بیشتر باشد، حلقه بیشتر در جهت عقربه‌های ساعت می‌چرخد و سرعت هوای بهینه بیشتر می‌شود.
سرعت برای پرواز (به انگلیسی: Speed to fly) اصلی است که توسط خلبانان اوج‌گیرنده هنگام پرواز بین منابع بالابر، معمولاً گرما، بالاروی دیواره‌ای و موج استفاده می‌شود. هدف این است که با بهینه‌سازی سرعت هوا در هوای در حال افزایش و فرورفتن در آن، میانگین سرعت بین‌المللی را به حداکثر برسانیم. سرعت بهینه هوا مستقل از سرعت باد است، زیرا سریع‌ترین سرعت متوسط قابل دستیابی از طریق توده هوا با سریع‌ترین میانگین سرعت زمینی قابل دستیابی مطابقت دارد.
سرعت برای پرواز، بهینه‌ترین سرعت از طریق فرورفتن یا افزایش توده هوا برای دستیابی به دورترین سر خوردن یا سریع‌ترین سرعت متوسط در میان کشورها است.
بیشتر تنظیمات سرعت برای پرواز از واحدهای سرعت هوا بر حسب کیلومتر در ساعت و سرعت صعود بر حسب متر بر ثانیه (m/s) یا سرعت هوا بر حسب گره (kn) و سرعت صعود بر حسب فوت در دقیقه (ft/min) استفاده می‌کنند).
فیلیپ ون دایک

برای فوتبالیست، فیلیپ ون دایک (فوتبالیست) را ببینید.
در این مقاله،   است.
فیلیپ ون دایک (زاده ۱۰ ژانویه ۱۶۸۳ - درگذشته ۲ فوریه ۱۷۵۳) نقاش قرن هجدهم اهل هلند شمالی و پیرو مکتب باروک بود.
زندگی‌نامه

به گزارش RKD، او شاگرد آرنولد بونن در آمستردام بود، اما بعدها وی شاگرد آدریان ون در ورف در روتردام شد. او در سال ۱۷۰۸ ازدواج کرد. در اواخر همان سال، او به عضویت انجمن سنت لوک در میدلبورگ درآمد. در سال ۱۷۱۸ عضو آکادمی Confrerie Pictura شد و در آنجا به یک نقاش محبوب تبدیل شد. مدتی بعد او برای تدریس در آکادمی طراحی بازگشت و شاگردان مختلفی از جمله یان آگوستینی، لوئیس دو مونی و هندریک پوتوون داشت. در سال ۱۷۲۶ وی به‌طور موقت و به مدت ۱۰ سال لاهه را ترک کرد تا به کاسل نقل مکان کند و نقاش دربار ویلیام هشتم، لندگرو هسن-کاسل شود. در این سالها، او ماری لوئیز از هسن کاسل و خانواده اش را نقاشی کرد. در سال ۱۷۳۷ او به میدلبورگ بازگشت و در سال ۱۷۵۰ برای بازگشت به لاهه ثبت نام کرد و در آنجا نقاش دربار پسر ماری لوئیز ویلیام چهارم، شاهزاده اورنج شد.
میراث

نقاشی‌های پرتره خانوادگی او در بسیاری از موزه‌های واقع در اقامتگاه‌های سابق خانواده‌های هسه-کاسل و اورنج-ناسائو آویزان است. نقاشی او از یک نوازنده عود قرن‌ها بعد به عنوان الگویی برای اسکناس ۱۰۰ گیلدر هلندی مورد استفاده قرار گرفت.
پرونده‌های رسانه‌ای مربوط به Philip van Dijk در ویکی‌انبار
نوازنده عود، استفاده شده در اسکناس ۱۰۰ گیلدر هلندی.
کوسه دندان‌نیزه‌ای

| کوسه دندان‌نیزه‌ای | کوسه دندان‌نیزه‌ای |
| --- | --- |
کوسه دندان‌نیزه‌ای، Glyphis glyphis: کوسه دندان‌نیزه‌ای، Glyphis glyphis
وضعیت حفاظت: وضعیت حفاظت
 در خطر انقراض  (IUCN 3.1):  در خطر انقراض  (IUCN 3.1)
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: طنابداران
رده:: غضروف‌ماهیان
راسته:: زمین‌کوسه‌سانان
تیره:: کوسه‌ماهیان درنده
سرده:: Glyphis
گونه:: glyphis
کوسه دندان‌نیزه‌ای (نام علمی: Glyphis glyphis) نام یک گونه از تیره کوسه‌ماهیان درنده است.
آن‌سوی نامرئی

«آن سوی نامرئی» (به انگلیسی: Beyond the Invisibleth)، تک‌آهنگی محصول سال ۱۹۹۶، خلق‌شده به وسیلهٔ پروژهٔ موسیقی انیگما می‌باشد. این تک‌آهنگ، اولین از تنها دو تک‌آهنگی بود که از آلبوم شاه مرده‌است، زنده باد شاه! عرضه می‌شد.
تک‌آهنگ ۵ ترانه‌ای تنها تک‌آهنگی از انیگما است که شامل یک آهنگ بی-ساید، «Light of Your Smile» می‌باشد که در آلبوم اصلی وجود ندارد. نیز تنها تک‌آهنگی از انیگما است که شامل ترانهٔ بازترکیبی نیست.
در آن سوی نامرئی، ساندرا کرتو باز هم آوازهای آغازین و مایکل کرتو، آوازهای اصلی را می‌خوانند و سرودهای مناجاتی در این آهنگ یک نمونهٔ لاتویایی است. بیشتر ترانه‌های آلبوم شاه مرده‌است، زنده باد شاه! شامل هم سرودهای گریگوری و هم آهنگ‌های قبیله‌ای هستند، که شنوندگان را به یاد دو آلبوم اولیهٔ این پروژه، MCMXC aD و صلیب تغییرات می‌اندازند. سرودهای گریگوری از «Gregoriani Cantus» اثر پیر کیلین گرفته شده‌اند درحالی که مناجات‌های لاتویایی از «Lettonie - Musiques Des Rites Solaires» اثر Rasa Ensemble Riga می‌باشند.
ویدئوی این ترانه به وسیلهٔ جولین تمپل کارگردانی شده‌است و در آن دو رقصندهٔ روی یخ (زوج رقصندهٔ روی یخ فنلاندی، سوزانا راهکامو و پتری کوککو) در یک جنگل مشاهده می‌شوند. این ویودئو در هانگرفورد بریتانیا گرفته شده‌است. یخ برای سرخوردن مخصوصاْ برای ویدئو ایجاد شده بود و بیش از دو هفته طول کشید تا یخ ببندد. سیمون اسکاتلند، تهیه‌کنندهٔ این ویدئو، متعاقباً از عنوان Beyond the Invisible (آن سوی نامرئی) برای سینمای خانگی و شرکت سرگرمی خود استفاده کرد.
فهرست تک‌آهنگی

تمام متن ترانه‌ها نوشته‌شده به وسیلهٔ مایکل کرتو و دیوید فرستین، موسیقی از کرتو.
سی دی تک‌آهنگی ۲ ترانه‌ای:
«Beyond the Invisible (نسخهٔ Radio Edit)» – مدت: ۴:۳۰
«Almost Full Moon» – مدت: ۳:۴۰
سی دی تک‌آهنگی ۳ ترانه‌ای:
«Short Radio Edit» – مدت: ۳:۴۲
«Radio Edit» – مدت: ۴:۳۰
«Album Version» – مدت: ۵:۰۵
سی دی تک‌آهنگی ۴ ترانه‌ای:
«Beyond The Invisible (نسخهٔ Radio Edit)» – مدت: ۴:۳۰
«Almost Full Moon» – مدت: ۳:۴۲
«Beyond The Invisible (نسخهٔ Album Version)» – مدت: ۵:۰۵
«Light of Your Smile» – مدت: ۵:۱۰
سی دی تک‌آهنگی ۵ ترانه‌ای:
«Beyond the Invisible (نسخهٔ Radio Edit)» – مدت: ۴:۳۰
«Almost Full Moon» – مدت: ۳:۴۲
«Beyond the Invisible (نسخهٔ Album Version)» – مدت: ۵:۰۵
«Light of Your Smile» – مدت: ۵:۱۰
«Beyond the Invisible (نسخهٔ Short Radio Edit)» – مدت: ۳:۴۲
جدول موسیقی

| جدول (۲۰۰۶) | بالاترین رتبه |
| --- | --- |
یوروچارت: ۴۶
یونان: ۱
نروژ: ۱۳
اتریش: ۲۰
بریتانیا: ۲۱
هلند: ۲۷
سوئد: ۲۹
فرانسه: ۳۲
سوئیس: ۳۶
آلمان: ۴۰
زلاند نو: ۴۵
ایالات متحده: ۸۱
تون جبغو خان

| تون جبغو خان   統葉護可汗> خاقانِ خاقانات ترک غربی | تون جبغو خان   統葉護可汗> خاقانِ خاقانات ترک غربی |
| --- | --- |
سلطنت: ۶۱۸-۶۲۸
پیشین: شگوی
جانشین: باغاتور خاقان
درگذشته: ۶۲۸
خاندان: آشینا
پدر: تولو تگین (都六)
تون جبغو خان یا تونشخو خان بزرگ خاقانات غربی ترک بین سال‌های ۶۱۸ میلادی تا ۶۳۰ میلادی بود. طبق روایات مآخذ، «تون جبغو خان دلیر و دانشمند بود و در همه گونه نبردها پیروز می‌شد.» در سال ۶۱۸ میلادی در عهد تونشخو یا تون جبغو خان حاکم خاقانات ترک غربی اصلاحاتی اعلان گردید که طبق آن خاقان مذکور تمام حاکمان محلی را والیان خود خوانده، به همهٔ آن‌ها عنوان داد. در سیاست او زوری با زاری توأم استفاده می‌شد مثلاً یکی از تواناترین حاکمان سمرقند را به دامادی خود درآورد. زمانی که سپهسالار ایران سمبات بگراتونی به هیتالیان حمله برد، تونشخو به مدد آنان آمد و پادگان ایرانی مجبور به عقب‌نشین شد. بدین ترتیب تمام تخارستان از سلطهٔ ساسانیان خارج شد.
گرفتاری‌های خسرو پرویز شاه ساسانی و پیکارهای او در غرب با روم شرقی سبب شده بود که وی نتواند چنان‌که باید به اقدام‌های لازم در امور مرزهای شرقی دست زند. بدین روال طی سال‌های ۶۲۰ تا ۶۳۰ میلادی، مرزهای شرقی ایران بی‌دفاع ماند. آنچه در مآخذ آورده‌اند که تونشخو فارس را اشغال کرد به همین معنی می‌باشد. سپس تونشخو جنوب افغانستان را تسخیر کرد و به همین ترتیب تمام شمال و غرب پاکستان معاصر به تصرف ترک‌ها درآمد یا حداقل به ترک‌ها مطیع گردید. تونشخو در سال ۶۳۰ میلادی وفات یافت. بعد از مرگ او وضعیت خاقانی غربی ترک بی‌ثبات شد و جنگ و جدال، آشوب و فتنه بین اشراف بر سر نواحی زراعت پرور آسیای میانه فلاکت بسیاری آورد و تاراج و غارت و تاخت و تاز ابعاد گسترده پیدا کرد. تون جبغو خان بدست یکی از خویشاوندان خود به قتل رسید.
سقوط دژ دربند

استحکامات دربند دیوار سنگی بسیار بلندی بود که در زمان خسرو انوشیروان ساخته شد. طول آن چهل کیلومتر و از کوهستان تا کرانهٔ دریای خزر امتداد داشت و خط دفاعی بسیار مستحکمی در برابر سواران مهاجم به‌شمار میامد.
این دیوار که از تخته سنگ‌های بسیار بزرگ ساخته شده بود، هیجده تا بیست متر ارتفاع داشت. ۳۰ برج برفراز این دیوار قرار گرفته بود. دیوار سه دروازهٔ آهنی داشت که یک دروازهٔ آن به دریا گشوده می‌شد.
در سال ۶۲۶ میلادی خاقانات غربی ترک، جهت حمایت از بیزانس بطرف ایران حمله بردند. در این زمان جنگ شدیدی در جبهه‌های غرب ایران، بین خسرو پرویز و هراکلیوس در جریان بود. ترکان این بار توانستند با فرماندهی خان بزرگ تون جبغو خان، ضمن حملات مداوم و پی در پی خویش خطوط دفاعی دربند را شکسته و به سوی جلگه‌های قفقاز سرازیر شوند.
تسخیر آران، قفقاز و گرجستان

بعد از سقوط دژ دربند که گذرناپذیر می‌نمود، ترکان آران (آلبانی قفقاز) را تصرف کردند. در پی آران نوبت به گرجستان یا سرزمین ایبری رسید. ترکان و خزران شهر تفلیس (پایتخت گرجستان) را که از مراکز عمدهٔ بازرگانی به‌شمار می‌رفت، محاصره کردند. دیری نپائید که سپاه هراکلیوس امپراتور روم شرقی هم به اردوی ترکان و خزران پیوست. در پای دیوار تفلیس دیدار سران سه سپاه با شکوه فراوان برگزار شد. در این حمله پادگان ایرانی شهر تفلیس، با دلاوری در برابر مهاجمان ایستادگی کرد. هراکلیوس با چهل هزار تن از سپاهیان روم، پای دیوار شهر تفلیس باقی‌ماند ولی تون جبغو خان به علت طولانی شدن مدت محاصره، فرزند خود بوری شاد را به فرماندهی ترکان گمارده و خود بازگشت. این محاصره دو ماه بطول انجامید. سرانجام مهاجمان ناگزیر تفلیس را رها کردند.
حصار دربند در قفقاز
نقشهٔ آلبانی قفقاز و سرزمین ایبری در عهد ساسانی. برای دیدن موقعیت شهر تفلیس بر روی تصویر کلیک کنید.
بوت‌استرپینگ (آمار)

در آمار، بوت استرپینگ (به انگلیسی: Bootstrapping) یک روش محاسباتی-آماری-کامپیوتری است برای تعیین میزان دقت برآوردگرهای حاصل دادهٔ نمونه (Efron وTibshirani ۱۹۹۴). در این تکنیک تنها با یک روش خیلی ساده می‌توان تقریباً هر آماره‌ای از توزیع داده‌های نمونه را تخمین زد. به‌طور عمومی این روش از روش‌های بازنمونه‌گیری به حساب می‌آید.
بوت استرپینگ در واقع تخمین ویژگی‌های (مثل واریانس) یک برآوردگر است با استفاده از اندازه‌گیری همین ویژگی‌ها در یک توزیع تقریبی از کل داده‌های نمونه. یک انتخاب استاندارد برای توزیع تقریبی، توزیع تجربی داده‌های مشاهده شده‌است. در حالتی که بتوان فرض کرد مجموعه‌ای از مشاهده‌ها از جمعیتی مستقل و به‌طور مساوی توزیع شده می‌باشد، بوت استرپینگ می‌تواند با ساخت تعدای بازنمونه پیاده‌سازی شود، که هرکدام از این بازنمونه‌ها، در واقع نمونه‌هایی تصادفی با جایگذاری از مجموعه داده‌های اصلی هستند.
همچنین از بوت استرپینگ می‌توان در ساخت آزمون فرض آماری استفاده کرد. از این روش معمولاً به عنوان جایگزینی برای روش‌های استنباطی بر پایه فرضهای پارامتری هنگامی که در مورد این فرضها شک داشته باشیم استفاده می‌شود. همچنین در استنباط پارامتری زمانی که محاسبهٔ خطای استاندار فرمول محاسباتی پیچیده شود از بوت استرپینگ استفاده می‌کنیم.
فواید

یک فایده بزرگ بوت استرپینگ سادگی آن است. این روش برای تخمین خطای استاندارد و بازهٔ اطمینان برای تخمین زننده‌های پیچیدهٔ پارامترهای توزیع، مثل نقطه‌های صدکی (percentile points)، نسبتها، نسبت بخت‌ها (odds ratio)و ضرایب همبستگی سر راست است. به‌علاوه روش مناسبی برای کنترل و بررسی پایداری نتایج است.
مضرات

به دلیل اینکه بوت استرپینگ تحت برخی شرایط به‌طور مجانبی ثابت است، تضمین نمونه-متناهی عمومی را فراهم نمی‌کند. بعلاوه، گرایش به این دارد که خیلی خوشبینانه عمل کند. ظاهر سادهٔ این روش ممکن است پیش فرضهای مهم برای آنالیز بوت استرپ (مثل فرض مستقل بودن نمونه‌ها) را پنهان کند در حالی که در روش‌های دیگر این پیش فرضها به صورت رسم بیان می‌شوند.
توصیف غیررسمی

بوت استرپینگ این امکان را برای یک نفر فراهم می‌سازد که تعداد زیادی نسخهٔ جایگزین از یک آماره را که به‌طور معمول از یک نمونه محاسبه می‌شود جمع‌آوری کند. به عنوان مثال، فرض کنید که ما علاقه‌مند به جمع‌آوری اطلاعات در مورد قد افراد در جهان هستیم. به دلیل اینکه نمی‌توانیم کل جمعیت را اندازه‌گیری کنیم، تنها از یک قسمت کوچک نمونه برداری می‌کنیم. از این نمونه فقط یک آماره قابل محاسبه‌است، مثلاً یک میانگین یا یک انحراف معیار. در نتیجه نمی‌توانیم متوجه شویم که آماره‌ها چه قدر و در چه بازه‌ای تغییر می‌کنند. اما هنگامی که از بوت استرپ استفاده کنیم ما به صورت تصادفی یک نمونهٔ n تایی از N تا دادهٔ نمونه برمی‌داریم، به‌طوری‌که هر نفر حد اکثر t بار می‌تواند انتخاب شود. با چندین بار انجام این کار در واقع تعداد زیادی مجموعهٔ داده می‌سازیم که برای هرکدام می‌توانیم یک آماره حساب کنیم؛ بنابراین به این روش یک تخمین از توزیع آماره به دست می‌آید. نکتهٔ مهم در این روش ساختن نسخه جایگزین از داده‌هایی است که ممکن است ما دیده باشیم.
موارد کاربر روش بوت استرپینگ

آدر (Adèr) و همکارانش (در سال ۲۰۰۸) روش بوت استرپ را برای به‌کارگیری در موارد زیر توصیه کردند:
وقتی که توزیع یک آمارهٔ مورد نظر ناشناخته یا پیچیده‌است.
وقتی که اندازهٔ نمونه برای یک استنباط آماری سرراست ناکافی است.
وقتی که محاسبات توانی لازم است انجام شود، اما نمونهٔ پایلوت کوچکی در اختیار داریم.
چه تعداد نمونه بوت استرپ کافی است؟

تعداد نمونه‌های توصیه شده برای این روش با افزایش توان محاسباتی کامپیوترها به تدریج افزایش یافته‌است. اگر نتایج واقعاً مهم اند باید تا جایی که توان محاسباتی کامپیوتر و محدودیت زمان اجازه می‌دهد تعداد نمونه‌ها را زیاد کرد. افزایش تعداد نمونه‌ها باعث افزایش اطلاعات در داده‌های اصلی نمی‌شود بلکه فقط اثر خطای نمونه برداری تصادفی را کاهش می‌دهد.
انواع طرح‌های بوت استرپ

در مسائل یک متغیری، معمولاً قابل قبول است که بازنمونه‌گیری از مشاهده‌ها با جایگذاری باشد. در نمونه‌های کوچک ممکن است یک روش بوت استرپ پارامتری ترجیح داده شود. برای مسائل دیگر یک بوت استرپ نرم احتمالاً ترجیح داده خواهد شد.
برای مسائل رگرسیون جایگزین‌های مختلفی موجودند.
انواع طرح‌های بوت استرپ > بازنمونه‌گیری

بوت استرپ به‌طور کلی برای تقریب توزیع آماره‌ها مفید است، بدون استفاده از روش‌های معمول تئوری مثل تستهای آماری z-statistic, t-statistic. از بوت استرپ معمولاً وقتی استفاده می‌شود که هیچ روش معمول و تحلیلی ای برای کمک به تخمین توزیع آماره‌های مورد نظر وجود ندارد. حداقل دو روش برای این نوع نمونه‌گیری وجود دارد:
الگوریتم مونت کارلو که برای استفاده در اینجا بسیار ساده نیز هست. ابتدا با جایگذاری از داده‌ها بازنمونه‌گیری می‌کنیم، اندازهٔ بازنمونه باید برابر اندازهٔ مجموعه دادهٔ اصلی باشد. سپس آمارهٔ مورد نظر با استفاده از بازنمونه به دست آمده از مرحلهٔ اول محاسبه می‌شود و اینکار چندین بار تکرار می‌شود تا جواب دقیقتری به دست آید.
روش دقیق نیز شبیه مونت کارلو است با این تفائت که در این روش تمام بازنمونه‌های ممکن از مجموعهٔ داده‌ها محاسبه می‌شوند. تعداد بازنمونه‌ها برابر می‌شود با  {\binom {2n-1}{n}} که در آن n اندازه مجموعه داده‌های اولیه‌است.
انواع طرح‌های بوت استرپ > بوت استرپ نرم

در این حالت تعداد کمی از نویزهای تصادفی با مرکز صفر (معمولاً دارای توزیع نرمال) به هر بازنمونه اضافه می‌شوند. این معادل نمونه برداری از یک تخمین kernel density از داده‌ها است.
انواع طرح‌های بوت استرپ > بوت استرپ پارامتری

در این حالت یک مدل پارامتری به داده‌ها برازش می‌شود، معمولاً با استفاده از درستنمایی ماکزیمم، نمونه‌های اعداد تصادفی از این مدل برازش شده بیرون کشیده می‌شوند. معمولاً نمونه‌های بیرون کشیده شده اندازه‌ای برابر با اندازه داده‌ها اصلی دارند.
سپس کمیت یا تخمین آمارهٔ مورد نظر از این داده‌ها بدست می‌آید؛ و همانند دیگر روش‌های بوت استرپ این کار چندین بار تکرار می‌شود. استفاده از بوت استرپ در این گونه موارد منجر به روشهایی می‌شود که متفاوت اند با روش‌های استنباط آماری پایه برای همین مدل.
انواع طرح‌های بوت استرپ > بازنمونه‌گیری باقی‌مانده‌ها

روش دیگر بوت استرپینگ در مسائل رگرسیون بازنمونه‌گیری از باقی‌مانده‌ها است. این روش به شکل زیر است:
مدل را برازش کن و مقادیر  {\hat {y}}_{i} و باقی‌مانده‌ها  {\hat {\epsilon }}_{i}=y_{i}-{\hat {y}}_{i},(i=1,\dots ,n).
را بازیابی کن.
به ازای هر جفت، (xi, yi), که در آن xi متغیر توضیحی است، یک بازنمونه تصادفی باقی‌مانده اضافه کن، {\hat {\epsilon }}_{j}، به جواب متغیر yi. به بیان دیگر متغیرهای ساختگی جواب  y_{i}^{*}={\hat {y}}_{i}+{\hat {\epsilon }}_{j} را که در آن j متغیر تصادفی انتخاب شده از لیست (۱، …, n) است به ازای هر i.
مدل را مجدداً برازش کن با استفاده از متغیرهای ساختگی y*i و بازیابی کمیتهای مورد نظر
مراحل ۲و ۳ را به تعدادی که از نظر آماری معنی دار باشد تکرار کنید.
انواع طرح‌های بوت استرپ > بوت استرپ پروسه گوسی رگرسیون

وقتی مه داده‌ها یه صورت موقت با هم همبستگی دارند، بوت استرپ مستقیم همبستگی‌های ذاتی را از بین می‌برد. این متد از رگرسیون گوسی استفاده می‌کند تا یک مدل احتمالاتی را برازش کند. پروسه‌های گوسی متدهایی از بایزین هستند اما در اینجا استفاده می‌شوند تا یک روش پارامتریک بوت استرپ بسازند، که به سادگی به داده‌های مستقل از زمان اجازهٔ می‌دهد به حساب آورده شوند.
انواع طرح‌های بوت استرپ > بوت استرپ ریسکی (wild)

هر باقی‌مانده به صورت تصادفی در یک متغیر تصادفی با میانگین صفر و واریانس ۱ ضرب می‌شود. در این متد فرض بر این است که توزیع درست باقی‌مانده متقارن است و می‌توانند فوایدی برای نمونه‌گیری ساده روی نمونه‌های کوچک داشته باشد.
انواع طرح‌های بوت استرپ > بوت استرپ بلاک متحرک

در این روش n-b+۱ بلاک دارای اشتراک و هرکدام به طول b به صورت روبه رو ساخته می‌شوند: مشاهده‌های ۱ تا b می‌شوند بلاک ۱، مشاهده‌های ۲ تا
b+۱ می‌شوند بلاک۲ و به همین ترتیب. سپس از این بلاکها n/b باک به صورت تصادفی همراه با جایگذاری انتخاب می‌شوند. سپس مرتب کردن این n/b بلاک به همان ترتیبی که برداشته شده‌اند مشاهده‌های بوت استرپ را می‌دهد. این نوع روش با داده‌های وابسته نیز کار می‌کند اگرچه مشاهده‌ها دیگر با ساختن، ایستا نخواهند بود. اما نشان داده شده‌است که متغیر بودن طول بلاک از این مشکل جلوگیری می‌کند.
انتخاب آماره- گردان

در مواقعی که لازم است اطلاعات زیادی از منبع داده استخراج شود، اینکه چه تخمینی یا کدام آماره‌ای مورد نظر بوت استرپینگ است باید مورد توجه قرار گیرد. فرض کنید استنباط میانگین تعدادی مشاهده مورد نیاز است. در این صورت دو امکان موجود است:
تولید نمونه‌های بوت استرپ از میانگین نمونه‌ای برای ساخت فاصلهٔ اطمینانی برای میانگین
تولید نمونه‌های بوت استرپ از آمارهٔ جدید (میانگین تقسیم بر انحراف معیار نمونه)، ساخت یک فاصلهٔ اطمینان برای این، سپس فاصلهٔ اطمینان نهایی برای میانگین از ضرب کردن نقاط انتهایی از فاصلهٔ اطمینان اولیه در انحراف معیار نمونه‌ای از نمونهٔ اصلی به دست می‌آید.
نتایج متفاوت خواهند بود و نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهند که روش دوم بهتر است. این روش به نوعی می‌تواند از روش پارامتریک استاندارد برای توزیع‌های نرمال منتج شود البته کمی عمومی تر. ایده این است که از یک کمیت محوری(pivotal quantity) استفاده شود، یا اینکه آماره‌ای که تقریباً محوری باشد پیدا شود. همچنین بد نیست که نگاهی بهAncillary statistic هم انداخته شود.
نتیجه‌گیری فاصله‌های اطمینان از توزیع بوت استرپ

راه‌های زیادی برای استفاده از توزیع بوت استرپ در محاسبه فاصلهٔ اطمینان برای آماره‌های شبیه‌سازی شده وجود دارند و هیچ متدی وجود ندارد که برای تمام مسائل بهترین جواب را بدهد. انتخاب بین سادگی و عمومیت و هدف متدهای تنظیم شده مختلف است که می‌کوشند برای پوشش بیشتر.
نتیجه‌گیری فاصله‌های اطمینان از توزیع بوت استرپ > تأثیر اریبی و فقدان تقارن روی فاصله‌های اطمینان بوت استرپ

اریبی: وقتی که میانگین توزیع بوت استرپ را با آمارهٔ متناظر از توزیع اصلی مقایسه می‌کنیم، در واقع در حال بررسی کردن اریبی هستیم. تا زمانی که توزیع بوت استرپ اریب نباشد و شکلش متقارن باشد درصد فاصله اطمینان راه خوبی برای تخمین زدن است. اریبی در توزیع بوت استرپ منجر به اریبی در تخمین فاصله اطمینان می‌شود.
فقدان تقارن در توزیع بوت استرپ موجب به وجود آمدن مسئلهٔ دیگری نیز می‌شود و آن این است که چگونه باید عدم تقارن توزیع در فاصله اطمینان بازتاب داده شود؟
نتیجه‌گیری فاصله‌های اطمینان از توزیع بوت استرپ > متدهایی برای فاصله اطمینانهای بوت استرپ

این متدها شامل متدهای زیر می‌باشند:
بوت استرپ بر حسب درصد
بوت استرپ پایه‌ای
بوت استرپ استیودنت شده
بوت استرپ اریب-درست شده
بوت استرپ تسریع شده
مثال‌هایی از کاربردها ی بوت استرپ > کاربردهایی مربوط به تست

بوت استرپینگ یکی از مشهورترین متدهای آزمایش meidation است. زیرا نیاز به فرض نرمال بودن ندارد و به‌علاوه از آن می‌توان در مواردی که اندازهٔ نمونه کوچک است استفاده کرد (N <20)