stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ژاک کاسینی

| ژاک کاسینی | ژاک کاسینی |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۸ فوریهٔ ۱۶۷۷ رصدخانه پاریس
درگذشت: ۱۶ آوریل ۱۷۵۶ (۷۹ سال) Thury
پیشینه علمی: پیشینه علمی
شاخه(ها): اخترشناسی
 :  
ژاک کاسینی (انگلیسی: Jacques Cassini؛ ۱۸ فوریهٔ ۱۶۷۷ – ۱۶ آوریل ۱۷۵۶) یک دانشمند در زمینه اخترشناسی اهل فرانسه بود. وی پسر اخترشناس مشهور جووانی دومنیکو کاسینی بود.
سامانه اطلاعاتی مدیریتی

سامانه اطلاعات مدیریت یا سیستم اطلاعات مدیریت (به انگلیسی: management information system - MIS) گونه‌ای از سیستم‌های اطلاعاتی رایانه‌ای است که جمع‌آوری، کنترل و پالایش داده‌های مورد نیاز سازمان را بر عهده داشته و با به‌کارگیری روش‌های مناسب هر سازمان، اطلاعات پالایش شده را به منظور تصمیم، برنامه‌ریزی و کنترل کلیه فرایندها در اختیار سطوح مختلف مدیران قرار می‌دهد.
سیستمی است یکپارچه که از کاربر و ماشین برای ارائه اطلاعات در پشتیبانی از عملیات، مدیریت و تصمیم‌گیری در سازمان تشکیل شده‌است. این سیستم از نرم‌افزار و سخت‌افزار رایانه‌ای، راهنماها و دستورالعمل‌ها، مدل‌هایی برای تحلیل، برنامه‌ریزی، کنترل و تصمیم‌گیری و یک پایگاه اطلاعات بهره می‌گیرد.
اجزاء اصلی این سیستم عبارت‌اند از: (۱) سیستمی یکپارچه برای خدمت به تعداد زیادی کاربر، (۲) سیستمی رایانه‌ای که تعدادی نرم‌افزار اطلاعاتی را از طریق یک پایگاه اطلاعات به هم ربط داده (۳) رابط کاربر- ماشین که به جستجوهای فوری و موقتی پاسخ داده (۴) ارائه اطلاعات به تمام سطوح مدیریتی و (۵) پشتیبانی از عملیات و تصمیم‌گیری
این سیستم در قالب یک رشته دانشگاهی به نام MIS به مطالعهٔ مردم، فناوری، سازمان‌ها و روابط بین آن‌ها نیز می‌پردازد. بسیاری از مدارس کسب‌وکار (یا دانشکده‌های مدیریت کسب‌وکار در دانشگاه‌ها) دارای یک بخش MIS در کنار بخش‌های حسابداری، امور مالی، مدیریت و بازاریابی در سیستم‌های اطلاعات مدیریت هستند.
متخصصان MIS به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا سود حاصل از سرمایه‌گذاری در پرسنل، تجهیزات و فرایندهای کسب‌وکار را به حداکثر برسانند.
مدیریت

وظایف مختلفی برای مدیران یک سیستم اطلاعاتی وجود دارد که در رأس آن‌ها مدیران ارشد اطلاعات (CIO) قرار دارند و وظیفه آن‌ها استراتژی فناوری کلی یک سازمان است. درواقع، اهداف فناوری و اطلاعات یک سازمان را تعیین می‌کنند و از برنامه‌ریزی لازم جهت اجرایی شدن این اهداف اطمینان حاصل می‌کنند.
مدیران ارشد فناوری (CTO) بررسی می‌کنند که چطور یک فناوری جدید به سازمانشان کمک خواهدکرد. آن‌ها راه حل‌های فنی ارائه می‌دهند تا از سیاست‌های مدیران ارشد اطلاعات حمایت‌کنند.
مدیران IT از جمله مدیران MIS, مسئول بخش‌های فناوری اطلاعات و نظارت بر آن هستند. آن‌ها عهده‌دار اجرایی‌شدن سیاست‌های منتخب توسط بخش‌های بالاتر (CIOs, CTOs) نیز هستند. نقش دارند که از در دسترس بودن داده‌ها و خدمات شبکه به‌وسیله هماهنگ‌کردن فعالیت‌های IT مطمئن شوند.
مدیران امنیت IT کارمندان خود را با ارائه اطلاعات نسبت به تهدیدهای امنیتی آگاه می‌کنند. آن‌ها باید اقدامات امنیتی را به روز نگه‌دارند و هرگونه نقض امنیتی توسط تیم مخصوص، مورد بررسی و نظارت قرارگیرد.
تاریخچه

کِنِت و آلدریچ اِستل شش دوره از تحول سیستم اطلاعات مدیریت را که مربوط به پنج مرحله در توسعه فناوری محاسبات است، شناسایی کردند.
محاسبات بزرگ رایانه و رایانهٔ کوچک
رایانه‌های شخصی
شبکه‌های سرور/کلاینت
محاسبات سازمانی
محاسبات انبوه
اولین مرحله، تحت سلطه IBM و بزرگ رایانههای آن‌ها بود؛ این کامپیوترها اغلب تمام اتاق را اشغال می‌کردند و نیازمند به تیم‌هایی برای راه‌اندازی آن‌ها بودند. IBM سخت‌افزار و نرم‌افزار را نیز عرضه‌کرد. چنان‌که فناوری پیشرفت کرد، این کامپیوترها قادر به تحمل ظرفیت بیشتر، کوچکتر و ارزان‌تر شدند.
دومین مرحله، در سال ۱۹۶۵ به عنوان ریزپردازنده با بزرگ رایانهها و رایانه‌های کوچک شروع به رقابت کرد. در اواخر سال ۱۹۷۰، فناوری رایانهٔ کوچک راه را به کامپیوترهای شخصی و نسبتاً ارزان داد تا به کالاهای بازار انبوه تبدیل شوند. (توجه کنید که اولین ریزپردازنده- یک دستگاه چهار بیتی برای یک ماشین حساب قابل برنامه‌ریزی در نظر گرفته‌شده- در سال ۱۹۷۱ ساخته شد و سیستم‌های مبتنی بر ریزپردازنده برای چندین سال در دسترس نبودند. محصول MITS به نام Altair 8800 اولین سیستم مبتنی بر ریزپردازنده شناخته شده بود، که به‌طور نزدیکی توسط اپل I و II دنبال شد. IBM PC در سال ۱۹۸۱ معرفی شد که به‌طور گسترده‌ای برای کسب و کار مطلوب‌تر بود)
چنانچه پیچیدگی فنی افزایش یافت و هزینه‌ها کاهش پیدا کرد، نیاز به انتشار اطلاعات داخل یک سازمان نیز به دوره سوم (کلاینت/سرور) رشد کرد و کامپیوترهایی که در یک شبکهٔ عمومی بودند، به اطلاعات سهم بندی شده‌ای در یک سرور دسترسی پیدا کردند. این برای هزاران و حتی میلیون‌ها نفر امکان دسترسی به داده‌ها را به‌طورهمزمان فراهم کرد.
چهارمین مرحله، توسط شبکه‌های پرسرعت فعال شد؛ تمام جنبه‌های سازمانی کسب‌وکار با ارائه‌شدن دسترسی به اطلاعات غنی، شامل ساختار مدیریت کامل گره خورد.
پنجمین مرحله، آخرین مرحله است و شبکه فناوری را برای ارائه برنامه‌ریزی و ذخیرهٔ داده، مستقل از ساختار، محل و هویت سخت‌افزار بکار می‌گیرد. این به همراه موبایل پرسرعت و شبکه‌های وای فای، به سطوح جدیدی از پویایی منجر شد.
مزایا

موارد زیر بعضی از مزایایی هستند که به دست می‌آیند:
شرکت‌ها قادرند نقاط ضعف و قوت خود را به دلیل وجود گزارش‌های درآمد، ثبت عملکرد کارکنان و غیره شناسایی کنند.
دادن یک تصویر کلی از شرکت.
اقدام به عنوان یک ابزار ارتباطی و برنامه‌ریزی.
در دسترس بودن داده مشتری و بازخورد می‌تواند در هم‌تراز کردن پردازش‌های کسب‌وکار، مطابق نیازهای مشتریان کمک‌کند. مدیریت مؤثر داده مشتری نیز می‌تواند در اجرای بازاریابی مستقیم و فعالیت‌های ترفیعی به شرکت کمک‌کند.
MIS می‌تواند در افزایش مزیت رقابتی به شرکت کمک‌کند. مزیت رقابتی، توانایی شرکت در انجام کارها به طرز بهتر، سریعتر، ارزان‌تر ومنحصربه‌فرد است، نسبت به زمانی که در بازار با شرکت‌های رقیب مقایسه می‌شود.
گزارش MIS به تصمیم‌گیری و اقدام روی موضوعی خاص در زمان کوتاهی کمک‌می‌کند.
قشلاق ارامنه (جلفا)

| قشلاق ارامنه قشلاق ارامنه | قشلاق ارامنه قشلاق ارامنه |
| --- | --- |
village: village
کشور:  ایران
استان‌های ایران: استان آذربایجان شرقی
شهرستان‌های ایران: شهرستان جلفا
بخش (تقسیمات کشوری): بخش سیه‌رود
تقسیمات کشوری در ایران: دهستان نوجه‌مهر
جمعیت (۲۰۰۶): جمعیت (۲۰۰۶)
 • کل: ۵۲
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۴:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
قشلاق ارامنه یکی از روستاهای استان آذربایجان شرقی است که در دهستان نوجه‌مهر بخش سیه‌رود شهرستان جلفا واقع شده‌است. این روستا ۵۲ نفر جمعیت دارد.
تیخوین

شهر تیخوین (به روسی: Тихвин) در کشور روسیه و در اوبلاست لنینگراد واقع شده‌است.
قالب فستک

قالب فستک (FASTQ) قالب مبتنی بر متن برای ذخیره‌سازی هر دوی رشته‌های  زیستی (معمولاً توالی اسید نوکلئیک) و نمره کیفیت متناظر آن است. هر دوی رشته و نمره کیفیت، با یک کاراکتر ASCII تنها برای اختصار کدگذاری شده‌است. نخست موسسه ولکام تراست سانگ (Wellcome Trust Sanger Institute) برای بسته بندی یک دنباله قالب فستا و داده‌های کیفیت آن تولید کرد، اما به تازگی در حال تبدیل شدن به استاندارد برای ذخیره‌سازی خروجی دستگاه‌های با توان بالا مانند دستگاه آنالیز ژنوم Illumina می‌باشد.
قالب

فایل فستک به‌طور معمول از چهار خط در هر دنباله استفاده می‌کند. خط اول با یک نویسه '@' شروع می‌شود و توسط دنباله شناسه و شرح اختیاری (مثل خط عنوان فستا) ادامه می‌یابد. خط دوم رشتهٔ خام است. خط سوم با نویسه  '+' آغاز می‌شود و  دوباره توسط همان شناسهٔ رشته (و همان توضیحات)به صورت اختیاری دنبال می‌شود. خط چهارم کد شدهٔ مقادیر کیفیت برای دنباله‌ای درج شده در خط دوم، می‌باشد و باید به همان تعداد از نمادها را شامل باشد.
یک نمونه از آن به صورت زیر می‌باشد:
@SEQ_ID
GATTTGGGGTTCAAAGCAGTATCGATCAAATAGTAAATCCATTTGTTCAACTCACAGTTT
+
!''*((((***+))%%%++)(%%%%).1***-+*''))**55CCF>>>>>>CCCCCCC65
پیوست

MAQ صفحه‌ای برای بحث روی انواع فستک
| ن ب وبیوانفورماتیک | ن ب وبیوانفورماتیک |
| --- | --- |
پایگاه‌های داده:  Sequence databases: ژن‌بانک, European Nucleotide Archive and DNA Data Bank of Japan  Secondary databases: یونی‌پروت, database of protein sequences grouping together یونی‌پروت, یونی‌پروت and Protein Information Resource  Other databases: بانک داده پروتئین, پروژه پایگاه داده ژنوم آنسامبل and اینترپرو  Specialised genomic databases: BOLD, Saccharomyces Genome Database, FlyBase, VectorBase, WormBase, Rat Genome Database, PHI-base, Arabidopsis Information Resource and Zebrafish Information Network 
نرم‌افزارها:  بلاست  Bowtie  کلاستال  EMBOSS  HMMER  MUSCLE  SAMtools  SOAP suite  TopHat 
سایر:  Server: اکسپسی  Ontology: هستی‌شناسی ژن  Rosalind (education platform) 
مؤسسات:  Broad Institute  China National GeneBank (CNGB)  Computational Biology Department (CBD)  Microsoft Research - University of Trento Centre for Computational and Systems Biology (COSBI)  Database Center for Life Science (DBCLS)  DNA Data Bank of Japan (DDBJ)  European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI)  European Molecular Biology Laboratory (EMBL)  Flatiron Institute  J. Craig Venter Institute (JCVI)  Max Planck Institute of Molecular Cell Biology and Genetics (MPI-CBG)  مرکز ملی اطلاعات زیست‌فناوری (NCBI)  مؤسسه ملی ژنتیک (ژاپن)  Netherlands Bioinformatics Centre (NBIC)  Philippine Genome Center (PGC)  مؤسسه پژوهشی اسکریپس  Swiss Institute of Bioinformatics (SIB)  Wellcome Sanger Institute  Whitehead Institute 
سازمان‌ها:  African Society for Bioinformatics and Computational Biology (ASBCB)  Australia Bioinformatics Resource (EMBL-AR)  European Molecular Biology network (EMBnet)  International Nucleotide Sequence Database Collaboration (INSDC)  International Society for Biocuration (ISB)  International Society for Computational Biology (ISCB) Student Council (ISCB-SC)  Institute of Genomics and Integrative Biology (CSIR-IGIB)  Japanese Society for Bioinformatics (JSBi) 
اجلاس‌ها:  Basel Computational Biology Conference‎ ([BC2])  European Conference on Computational Biology (ECCB)  Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB)  International Conference on Bioinformatics (InCoB)  ISCB Africa ASBCB Conference on Bioinformatics  Pacific Symposium on Biocomputing (PSB)  Research in Computational Molecular Biology (RECOMB) 
فرمت‌های فایلی:  CRAM format  قالب فستا  قالب فستک  NeXML format  Nexus format  Pileup format  SAM format  Stockholm format  VCF format 
موضوعات مرتبط:  زیست‌شناسی محاسباتی  List of biobanks  List of biological databases  فیلوژنتیک مولکولی  توالی‌یابی  پایگاه داده توالی‌ها  هم‌ترازسازی توالی 
   :
ساندرا چوت

| باشگاه‌های حرفه‌ای* | باشگاه‌های حرفه‌ای* | باشگاه‌های حرفه‌ای* | باشگاه‌های حرفه‌ای* |
| --- | --- | --- | --- |
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
|  |  Queen's Park Rangers |   |   |
تیم ملی: تیم ملی
|  |  تیم ملی فوتبال زنان انگلستان |  ۵ |  (۴) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است.:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است.
ساندرا چوت (انگلیسی: Sandra Choat؛ زادهٔ) بازیکن سابق فوتبال اهل انگلستان است. بزرگترین دستاورد چوات قهرمانی در فینال جام جهانی ۱۹۷۷ بود.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال زنان انگلستان بازی کرده است.
تپه خارابالار ۱

| تپه خارابالار ۱ | تپه خارابالار ۱ |
| --- | --- |
نام: تپه خارابالار ۱
کشور: ایران
استان: استان آذربایجان شرقی
شهرستان: شهرستان مراغه
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: تپه
دیرینگی: هزاره دوم
دورهٔ ساخت اثر: هزاره دوم، دوران‌های تاریخی پس از اسلام
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۲۳۶۳۷
تاریخ ثبت ملی: ۲۵ آبان ۱۳۸۷
تپه خارابالار ۱ مربوط به هزاره دوم قبل از میلاد - سده‌های میانه دوران‌های تاریخی پس از اسلام است و در شهرستان مراغه، بخش سراجو، دهستان سراجوی شرقی، روستای صومه سفلی واقع شده و این اثر در تاریخ ۲۵ آبان ۱۳۸۷ با شمارهٔ ثبت ۲۳۶۳۷ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
سیتا کامارا

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
زادروز:  ۱۱ مارس ۱۹۷۴ ‏(۵۰ سال)
پست:  مدافع
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۹۹–۲۰۰۲ |  El Qanah |   |  (۴) |
تیم ملی: تیم ملی
| ۱۹۹۴–۱۹۹۶ |  تیم ملی فوتبال گینه |  ۳ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
سیتا کامارا (انگلیسی: Sita Camara؛ زادهٔ ۱۱ مارس ۱۹۷۴) بازیکن فوتبال اهل گینه بود.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال گینه بازی کرده است.
توزیع حاشیه‌ای

در نظریه آمار و احتمال، توزیع حاشیه‌ای از یک زیرمجموعه از یک مجموعه ای از متغیرهای تصادفی، توزیع احتمال از متغیرهای موجود در زیر مجموعه هست. احتمال مقادیر مختلف متغیرها را در زیرمجموعه بدون مراجعه به مقادیر سایر متغیرها ارائه می‌دهد. در حالی که توزیع شرطی، احتمالات را مشروط به مقادیر متغیرهای دیگر می‌کند.
متغیرهای حاشیه‌ای آن متغیرها در زیرمجموعه متغیرهایی هستند که حفظ می‌شوند. این مفاهیم «حاشیه‌ای» هستند زیرا با جمع کردن مقادیر در جدول در امتداد سطرها یا ستون‌ها و نوشتن حاصل جمع در حاشیه جدول، می‌توان آنها را یافت. توزیع متغیرهای حاشیه‌ای (توزیع حاشیه‌ای) توسط حاشیه سازی حاصل می‌شود، یعنی تمرکز روی مبالغ موجود در حاشیه بیش از توزیع متغیرهای کنار گذاشته شده‌است، و گفته می‌شود که متغیرهای دور انداخته شده، به حاشیه رانده شده‌اند.
به‌طور ساده‌تر گاهی نیاز داریم توزیع مستقل دو متغیر تصادفی را هم از توزیع توأم به دست آوریم. جواب این سؤال ما در توزیع حاشیه‌ای نهفته‌است.
تعریف

برای حساب کردن توزیع حاشیه‌ای یکی از این متغیرها کافی است به نوعی تأثیر آنرا بر روی تابع توزیع توأم حذف کنیم.
تعریف > تابع جرم احتمال حاشیه‌ای

فرض کنید توزیع توأم دو متغیر تصادفی گسسته X و Y به ما داده شده‌است. توزیع حاشیه‌ای هر یک از این متغیرها - به عنوان مثال X - برابر است با توزیع احتمال X هنگامی که مقادیر Y در نظر گرفته نمی‌شوند. این را می‌توان با جمع کردن احتمال توزیع توأم روی تمام حالات Y محاسبه کرد. به‌طور مشابه، برای عکس آن نیز درست است؛ یعنی توزیع حاشیه‌ای Y را نیز می‌توان با جمع کردن احتمال توزیع توأم روی حالات X محاسبه کرد.
| XY | x1 | x2 | x3 | x4 | pY(y) ↓ |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| y1 | 4/32 | 2/32 | 1/32 | 1/32 | 8/32 |
| y2 | 3/32 | 6/32 | 3/32 | 3/32 | 15/32 |
| y3 | 9/32 | 0 | 0 | 0 | 9/32 |
| pX(x) → | 16/32 | 8/32 | 4/32 | 4/32 | 32/32 |
احتمال حاشیه‌ای می‌تواند به صورت امید ریاضی نیز نوشته شود.
p_{X}(x)=\int _{y}p_{X\mid Y}(x\mid y)\,p_{Y}(y)\,\mathrm {d} y=\operatorname {E} _{Y}[p_{X\mid Y}(x\mid y)]\;
به‌طور شهودی احتمال حاشیه‌ای X با بررسی احتمال شرطی X به شرط مقدار خاصی از Y، و سپس میانگین این احتمال شرطی بر روی توزیع همه مقادیر Y محاسبه می‌شود.
این از تعریف امید ریاضی (بعد از انجام قانون LOTUS) می‌آید.
\operatorname {E} _{Y}[f(Y)]=\int _{y}f(y)p_{Y}(y)\,\mathrm {d} y
تعریف > تابع چگالی احتمال حاشیه‌ای

فرض کنید توزیع توأم دو متغیر تصادفی پیوسته X و Y به ما داده شده‌است. تابع چگالی احتمال حاشیه‌ای X را می‌توان از انتگرال احتمال توزیع توأم روی تمام حالات Y محاسبه کرد.
و یا به‌طور شهودی تر داریم:
تعریف > تابع توزیع تجمعی حاشیه‌ای

به راحتی می‌توان تابع توزیع تجمعی حاشیه‌ای را از روی تابع چگالی احتمال حاشیه‌ای به دست آورد.
تعریف > تابع توزیع تجمعی حاشیه‌ای > تابع توزیع تجمعی حاشیه‌ای متغیر تصادفی گسسته

برای متغیرهای تصادفی گسسته داریم:
تعریف > تابع توزیع تجمعی حاشیه‌ای > تابع توزیع تجمعی حاشیه‌ای متغیر تصادفی پیوسته

برای متغیرهای تصادفی پیوسته داریم:
حال فرض کنید می‌خواهیم توزیع تجمعی حاشیه‌ای یک متغیر تصادفی را از روی توزیع تجمعی توأم بدون استفاده از تابع چگالی آنها بدست آوریم.
توزیع احتمال حاشیه‌ای و توزیع احتمال شرطی > تعریف

احتمال حاشیه‌ای، احتمال رخ دادن یک رخداد مستقل از رخدادهای دیگر است. از سمت دیگر احتمال شرطی، احتمال رخ دادن یک رخداد به شرطی که رخدادهای مشخص دیگری اتفاق افتاده باشند است. این بدین معنا است که در چنین احتمالی محاسبات مربوط به یک متغیر تصادفی به محاسبات متغیرهای تصادفی دیگر وابسته می‌باشد.
توزیع احتمال شرطی یک متغیر تصادفی به شرط رخ دادن متغیر تصادفی دیگر معادل توزیع احتمال توأم هر دو متغیر تصادفی تقسیم بر توزیع احتمال حاشیه‌ای متغیر تصادفی دیگری است که بالاتر معرفی شد می‌باشد. پس داریم،
برای متغیرهای تصادفی گسسته،
p_{Y|X}(y|x)=P(Y=y\mid X=x)={\frac {P(X=x,Y=y)}{P_{X}(x)}}
برای متغیرهای تصادفی پیوسته،
f_{Y|X}(y|x)={\frac {f_{X,Y}(x,y)}{f_{X}(x)}}
توزیع احتمال حاشیه‌ای و توزیع احتمال شرطی > مثال

فرض کنید داده‌های مربوط به دانشجویان یک کلاس ۲۰۰ نفری را داریم. این داده‌ها شامل میزان زمان مطالعه دانشجویان (X) و درصد جواب‌های درست دانشجویان در امتحان (Y) هستند. فرض کنید که X و Y متغیرهای تصادفی گسسته هستند؛ توزیع احتمال توأم X و Y را می‌توان با استفاده از لیست کردن تمام مقادیر ممکن p(xi,yj) همانند جدول پایین، تعریف کرد.
توزیع احتمال حاشیه‌ای می‌تواند تعداد دانشجوهایی که نمره ۲۰ یا کمتر گرفته‌اند را مشخص کند:
p_{Y}(y_{1})=P_{Y}(Y=y_{1})=\sum _{i=1}^{4}P(x_{i},y_{1})={\frac {2}{200}}+{\frac {8}{200}}={\frac {10}{200}}، یعنی ۱۰ دانشجو یا ۵ درصد دانشجویان.
توزیع احتمال شرطی برای مشخص کردن احتمال اینکه یک دانشجو که ۶۰ دقیقه یا بیشتر مطالعه کرده باشد، نمرهٔ ۲۰ یا پایین‌تر کسب کند به کار می‌رود:
p_{Y|X}(y_{1}|x_{4})=P(Y=y_{1}|X=x_{4})={\frac {P(X=x_{4},Y=y_{1})}{P(X=x_{4})}}={\frac {8/200}{70/200}}={\frac {8}{70}}={\frac {4}{35}}، این عبارت به این معنی است که ۱۱ درصد احتمال این وجود دارد که نمره دانشجو پس از حداقل ۶۰ دقیقه مطالعه، ۲۰ شود.
نمونه ای از دنیای واقعی

فرض کنید احتمال برخورد یک عابر پیاده با ماشین در حین عبور از جاده در گذرگاه عابر پیاده بدون توجه به چراغ راهنمایی محاسبه شود. فرض کنید H یک متغیر تصادفی گسسته باشد که یک مقدار از {Hit, Not Hit} را می‌گیرد. فرض کنید L (برای چراغ راهنمایی) یک متغیر تصادفی گسسته باشد که یک مقدار از {RED, YELLOW, GREEN} را می‌گیرد.
در واقع، H به L وابسته خواهد بود؛ یعنی P(H = Hit) بسته به قرمز، زرد یا سبز بودن L مقادیر متفاوتی خواهد گرفت (و به همین ترتیب برای P(H = Not Hit)). برای مثال، یک عابر زمانی که چراغ‌های راهنمایی سبز هستند، احتمال بیشتری وجود دارد که هنگام عبور با خودرو برخورد کند تا زمانی که قرمز باشد. به عبارت دیگر، برای هر جفت مقادیر ممکن معینی برای H و L، باید احتمال توزیع توأم H و L را در نظر گرفت تا در صورت نادیده گرفتن حالت چراغ راهنمایی توسط عابر، احتمال وقوع آن جفت رویدادها با هم پیدا شود.
هرچند، در تلاش برای محاسبه احتمال حاشیه‌ای P(H = Hit)، آنچه مورد نظر است، احتمال برخورد H = Hit در شرایطی است که مقدار خاص L ناشناخته است و در آن عابر پیاده وضعیت چراغ راهنمایی را نادیده می‌گیرد. به‌طور کلی، اگر چراغ‌ها قرمز باشد یا اگر چراغ‌ها زرد یا اگر چراغ‌ها سبز باشند، می‌توان به عابر پیاده ضربه زد؛ بنابراین، پاسخ احتمال حاشیه‌ای را می‌توان با جمع P(H | L) برای همه مقادیر ممکن L، با وزن هر مقدار L با احتمال وقوع آن یافت.
در اینجا جدولی وجود دارد که بسته به وضعیت چراغ‌ها، احتمالات مشروط ضربه خوردن را نشان می‌دهد. (توجه داشته باشید که ستون‌های این جدول باید تا ۱ جمع شوند زیرا بدون توجه به وضعیت نور، احتمال اصابت یا عدم اصابت ۱ است)
| LH | Red | Yellow | Green |
| --- | --- | --- | --- |
| Not Hit | 0.99 | 0.9 | 0.2 |
| Hit | 0.01 | 0.1 | 0.8 |
برای یافتن توزیع احتمال توأم، داده‌های بیشتری مورد نیاز است. برای مثال، فرض کنید P(L = red) = ۰٫۲ و P(L = yellow) = ۰٫۱ و P(L = green) = ۰٫۷. ضرب هر ستون در توزیع شرطی در احتمال وقوع آن ستون منجر به توزیع احتمال توأم H و L می‌شود که در مستطیل ۲×۳ وسط داده شده‌است.
| LH | Red | Yellow | Green | Marginal probability P(H) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Not Hit | 0.198 | 0.09 | 0.14 | 0.428 |
| Hit | 0.002 | 0.01 | 0.56 | 0.572 |
| Total | 0.2 | 0.1 | 0.7 | 1 |
احتمال حاشیه‌ای P(H = Hit) مجموع ۰٫۵۷۲ در امتداد ردیف H = Hit این جدول توزیع مشترک است، زیرا این احتمال برخورد زمانی است که چراغ‌ها قرمز یا زرد یا سبز هستند. به‌طور مشابه، احتمال حاشیه‌ای که P(H = Not Hit) مجموع در امتداد ردیف H = Not Hit است.
توزیع احتمال‌های چند متغیره

برای توزیع احتمال‌های چند متغیره، همان فرمولی را به کار می‌گیریم که بالاتر از آن استفاده کردیم با این تفاوت که در این‌جا نمادهای X و/یا Y به عنوان بردار شناخته می‌شوند. به‌طور خاص می‌توان گفت که هر جمع یا انتگرال بر روی تمام متغیرها، بجز متغیرهایی که در X قرار دارند، اعمال می‌شود. یعنی، اگر X1,X2,…,Xn متغیرهای تصادفی گسسته باشند، آنگاه تابع جرم احتمال حاشیه‌ای باید به شکل زیر تعریف شود:
p_{X_{i}}(k)=\sum p(x_{1},x_{2},\dots ,x_{i-1},k,x_{i+1},\dots ,x_{n});
اگر X1,X2,…,Xn متغیرهای تصادفی پیوسته باشند، آنگاه تابع چگالی احتمال حاشیه‌ای باید به شکل زیر تعریف شود:
f_{X_{i}}(x_{i})=\int _{-\infty }^{\infty }\int _{-\infty }^{\infty }\int _{-\infty }^{\infty }\cdots \int _{-\infty }^{\infty }f(x_{1},x_{2},\dots ,x_{n})dx_{1}dx_{2}\cdots dx_{i-1}dx_{i+1}\cdots dx_{n}.
تعدادی نمونه از یک توزیع احتمال نرمال دو متغیره. توزیع احتمال‌های حاشیه‌ای قرمز و آبی به نمایش درآمده‌اند. توزیع احتمال حاشیه‌ای X بوسیله یک هیستوگرام از مختصات X بدون در نظر گرفتن مختصات Y به نمایش درآمده است.
خارمنژه

| خارمنژه | خارمنژه |
| --- | --- |
روستا: روستا
  نشان:   نشان
خارمنژه: خارمنژه
مختصات: ۵۰°۱′ شمالی ۱۹°۹′ شرقی﻿ / ﻿۵۰٫۰۱۷°شمالی ۱۹٫۱۵۰°شرقی﻿ / 50.017; 19.150: مختصات: ۵۰°۱′ شمالی ۱۹°۹′ شرقی﻿ / ﻿۵۰٫۰۱۷°شمالی ۱۹٫۱۵۰°شرقی﻿ / 50.017; 19.150
کشور:  لهستان
استان: استان لهستان کوچک‌تر
شهرستان: شهرستان اوشوینچیم
گمینا: گمینا اوشوینچیم
اولین معرفی: ۱۳۶۸
ارتفاع: ۲۴۰ متر (۷۹۰ فوت)
جمعیت: جمعیت
 • کل: ۶۱۳
خارمنژه (به لهستانی:  Harmęże) یک روستا در لهستان است که در گمینا اوشوینچیم واقع شده‌است. خارمنژه ۶۱۳ نفر جمعیت دارد و ۲۴۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
قلعه استورا واسبی

نمای مقابل قلعه
قلعه استورا واسبی (به سوئدی: Stora Väsby slott) قلعه‌ای در سوئد است.
چکاوک هدهدی

| شبان‌فریب | شبان‌فریب |
| --- | --- |
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: طنابداران
رده:: پرندگان
راسته:: گنجشک‌سانان
تیره:: چکاوکان
سرده::  چکاوک‌های هدهد 
گونه:: A. alaudipes
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Alaemon alaudipes (Desfontaines, ۱۷۸۹ (میلادی)): Alaemon alaudipes (Desfontaines, ۱۷۸۹ (میلادی))
چَکاوَک هُدهُدی یا شبان‌فریب (نام علمی: Alaemon alaudipes) پرندهای دانه‌خوار و حشره‌خوار با منقاری بلند و خمیده، دشتی و بومی، به‌ویژه در مناطق نیمه‌بیابانی که مملو از درختچه‌است و تلماسه‌ها، و احیاناً در تلماسه‌های ساحلی، و دره‌های کوهستانی و مناطق باز و سنگلاخی دیده می‌شود. شبان‌فریب اندکی از چکاوک بزرگ‌تر است. این پرنده در فصل‌های مختلف در دشت و صحراهای ایران زیاد دیده می‌شود. عموماً پرنده‌ای بومی است و در قطر و سایر مناطق شبه جزیره عربستان نیز وجود دارد.
در برهان قاطع در وصف این پرنده آمده‌است که: «گویند چنان بر روی زمین نشیند که هرکس او را ببیند پندارد که قوت برخاستن و پریدن ندارد و همین که پیش او روند برخاسته اندک راهی پرواز کند و باز بنشیند.» در فرهنگ انجمن‌آرا دربارهٔ این پرنده نوشته شده‌است که «مرغی است که صفیر بسیار زند و شبیه به باشه (بازهای کوچک) است چون بر زمین نشیند چنان نماید که قوت برخاستن و پریدن نیارد چون شبان یا دیگری نزدیک او رود برخیزد و اندک دورتر رود و نشیند و هر چند بیشتر روند او همچنین کند و از این روی بدین نام معروف شده‌است و آن را به بیغو شکار کنند. شُبان فریو؛ و شُبان فریوک نیز گویند.».
به گفته زمخشری: «مکاء صفیری باشد بر لحن مرغی سفید که به حجاز باشد آن را مکاء گویند و به پارسی آن را شبان‌فریب می‌گویند.»
در مناطق مرکزی ایران به آن «ابله دوون» می‌گویند که به معنی پرنده‌ای است که ابلهان را به دویدن (برای گرفتن آن) می‌دارد.
ویژگی‌ها

طول تقریبی شبان‌فریب ۲۰ سانتیمتری است با بدنی نسبتاً لاغر، سطح پشتی شبان‌فریب به رنگ خاکی مایل به خرمایی با لکه‌های سیاه، باکناره‌های سیاه که شهپرهای آن رفته رفته از وسط به کنار کوتاهتر است.
در کنار گردنش لکه‌ای مرکب از رگه‌های سفید وسیاه تو هم است. قسمت زیر بدنش مایل به سفید و پر زیر دمش به رنگ سیاه‌است. منقاری دراز وکمی خمیده، وطول منقارش ۴ سانتیمتر می‌باشد. بالهایش مانند بالهای هدهد مخطط سیاه وسفید و پاهایش بلند است. از منقارش برای حفر در زمین برای ایجاد لانه، وکسب غذا استفاده می‌کند.
پرنده نر

پرنده نر آوازی کشیده مانند صدای (نای) از خود صادر می‌کند، به هدف اینکه توجه پرنده ماده به خود جلب کند. در ارتفاع ۲۰ متری پرواز می‌کند، هنگام پرواز با بال‌های باز و کشیده اش حرکاتی بندبازانه ایجاد می‌کند و به سرعت از بالای به سوی زمین می‌آید، بالهایش هنگام پرواز به ۴۱ سانتیمتر می‌رسد. در تلماسه‌ها بیشتر دویدن به پرواز ترجیح می‌دهد. پاهای بلندش به وی کمک می‌کند که شکمش به ریگ گرم صحرا نخورد، چون این پرنده در تلماسه می‌دود، و باز می‌ایستد و به پرامون خود نگاه می‌کند، و دوباره به دویدن ادامه می‌دهد.
موسم تخم‌گذاری

موسم تخم‌گذاری و جفت‌گیری شبان‌فریب معمولاً از پایان فصل بهار و اعتدال بهاری آغاز می‌شود و تا اواخر پاییز ادامه دارد. پرنده ماده از ۲ تا ۳ تخم می‌گذارد، مدت یک هفته روی تخمها می‌خوابد سپس جوجه‌ها از تخم بیرون می‌آیند. تا مدت ۴ روز توانایی بینایی ندارند. اگر احساس خطر کرد، ویا عابری به لانه‌اش نزدیک شد، از لانه بیرون می‌جهد برای حفاظت از لانه وجوجه‌های و به مسافت کوتاهی جلو آن شخض عابر می‌دود و توجه عابر به خود جلب می‌کند، و بدین گونه آن را از لانه دور می‌سازد.