stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
گربه‌ایان کوچک
سرده‌ها

| 0 | 1 |
| --- | --- |
 سرده ثابت‌پنجه بروکس، ۱۸۲۸ ثابت‌پنجه گرادس، ۱۹۹۷ †  ثابت‌پنجه تنیوس، ۱۹۵۴ †  یوزپلنگ شربر، ۱۷۷۵ – یوز  Acinonyx kurteni کریستیانسن و مازاک، ۲۰۰۸ †  یوز بزرگ کروازه و ژوبر، ۱۹۲۸ † – یوز بزرگ  سرده سیاه‌گوش‌ها گری، ۱۸۴۳ سیاه‌گوش شربر، ۱۷۷۶ – سیاه‌گوش  سرده زرین‌گربه‌ها سورتزوف، ۱۸۵۸ گربه خلیجی گری، ۱۸۷۴ – گربه خلیجی  گربه طلایی آسیایی ویگورس و هورسفیلد، ۱۸۲۷ – گربه طلایی آسیایی  سرده گربه‌ها لینه، ۱۷۵۸ Felis attica  واگنر، ۱۸۵۷ †  گربه کوهی چینی میلن-ادواردز، ۱۸۹۲ – گربه کوهی چینی  گربه لینه، ۱۷۵۸ – گربه خانگی  گربه جنگلی شربر، ۱۷۷۷ – گربه جنگلی  Felis lunensis مارتلی، ۱۹۰۶ † – گربه مارتلی  گربه شنی لاچ، ۱۸۵۸ – گربه شنی  گربه پاسیاه برشل، ۱۸۲۴ – گربه پاسیاه  گربه وحشی شربر، ۱۷۷۵ – گربه دشتی  سرده پلنگچه‌ها گری، ۱۸۴۲ گربه پانتانال Cope، 1889 – pantanal cat  کولوکولو Molina، 1782 – colocolo  گربه جفروی d'Orbigny & Gervais، 1844 – Geoffroy's cat  کودکود Molina، 1782 – kodkod  گربه کوهی آند Cornalia، 1865 – Andean mountain cat  گربه پامپا Desmarest، 1816 – pampas cat  پلنگ راه‌راه آمریکایی لینه، ۱۷۵۸ – ocelot  ببرک شربر، ۱۷۷۵ – oncilla  مارگای Schinz، 1821 – margay:  سرده یوزگربه سورتزوف، ۱۸۵۸ یوزگربه شربر، ۱۷۷۶ – serval  سرده Lynx Kerr، 1792 وشق کانادایی Kerr، 1792 – Canadian lynx  وشق اوراسیایی لینه، ۱۷۵۸ – سیاه‌گوش اوراسیا  وشق ایبری Temminck، 1827 – Iberian lynx  گربه دم‌کوتاه شربر، ۱۷۷۷ – bobcat  سرده †یوزپلنگ آمریکایی †یوزپلنگ آمریکایی  †یوزپلنگ آمریکایی  †یوزپلنگ آمریکایی  سرده گربه پالاس گربه پالاس پالاس، ۱۷۷۶ – گربه پالاس  سرده گربه مرمری Severtzov، 1858  گربه مرمری Martin، 1837 – marbled cat  سرده پلنگ‌گربه‌های آسیایی Severtzov، 1858 گربه پلنگی Kerr، 1792 – leopard cat  گربه ایریوموته Imaizumi، 1967 – Iriomote cat  گربه سرپخ Vigors & Horsfield، 1827 – flat-headed cat  گربه خال‌زنگاری Geoffroy Saint-Hilaire، 1831 – rusty-spotted cat  گربه ماهیگیر Bennett، 1833 – fishing cat  سرده گربه طلایی آفریقایی Severtzov، 1858 گربه طلایی آفریقایی Temminck، 1827 – African golden cat  سرده Puma Jardine، 1834 شیر کوهی Linnaeus، 1771 – cougar  جگواروندی Geoffroy، 1803 – jaguarundi
ماکوتو اودا

| ماکوتو اودا | ماکوتو اودا |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲ ژوئن ۱۹۳۲ اوساکا
درگذشت: ۳۰ ژوئیهٔ ۲۰۰۷
ملیت: ژاپن
ماکوتو اودا (انگلیسی: Makoto Oda; ۲ ژوئن ۱۹۳۲ – ۳۰ ژوئیهٔ ۲۰۰۷) رمان‌نویس، نویسنده، مترجم، و فیلسوف اهل ژاپن بود.
دیوارهای سالونیک

| میراث جهانی یونسکو | میراث جهانی یونسکو |
| --- | --- |
دیوارهای شرقی: دیوارهای شرقی
مکان: سالونیک، یونان
بخشی از: بناهای کهن بیزانس تسالونیکا
معیار ثبت: فرهنگی: i, ii, iv
شمارهٔ ثبت: ۴۵۶-۰۰۲
تاریخ ثبت: ۱۹۸۸
مختصات: ۴۰°۳۸′۰۰″ شمالی ۲۲°۵۷′۱۰٫۵″ شرقی﻿ / ﻿۴۰٫۶۳۳۳۳°شمالی ۲۲٫۹۵۲۹۱۷°شرقی﻿ / 40.63333; 22.952917
موقعیت دیوارهای سالونیک در یونان: موقعیت دیوارهای سالونیک در یونان
رشد سالونیک و دیوارهایش در دوران باستان (چپ) و در دوران اواخر رومی و ابتدایی بیزانسی (راست)
دیوارهای سالونیک (یونانی: Τείχη της Θεσσαλονίκης، Teíchi tis Thessaloníkis) دیوارهای دفاعی اطراف شهر سالونیک در طول قرون وسطی و تا اواخر قرن نوزدهم هستند، زمانی که بخش‌های بزرگی از دیوارها، از جمله کل بخش‌های رو به دریا، به عنوان بخشی از بازسازی ساختمان سالونیک توسط مقامات عثمانی ویران شد. این شهر از زمان بنیان خود در اواخر سده چهارم پیش از میلاد مستحکم بود، اما دیوارهای کنونی مربوط به ابتدای امپراتوری بیزانس، حدوداً در سال ۳۹۰ میلادی، و شامل بخش‌هایی از دیوار قدیمی‌تر در فرجام سده سوم می‌شود. دیوارها از ساخت ترکیبی معمولی رومی، سنگ‌نمای خاکستری با نوارهای آجری تشکیل شده‌است. بخش شمالی دیوارها به آکروپلیس شهر که یک محفظه استحکامات جداگانه را تشکیل می‌داد، می‌پیوندد، و درون آن دژ دیگری به نام هپتاپیرگیون قرار دارد.
نگارخانه

دیوارها در سال ۱۹۱۹
بخشی از دیوارها با یکی از دروازه‌های باقی مانده در پس زمینه
بخشی از دیوارها
دروازه آنا پالایولوژینا
بخشی از دیوارهای کنار خیابان
بخشی از دیوارها
دروازه «پورتارا»
برج تریگونیو («برج مثلث»)
نمایی از برج مثلث
نمای دیگر
احمق آمریکایی (ترانه)

نخستین چامه از ترانه بر روی سنگی در یک بوستان در آمریکا
احمق آمریکایی یا آمریکایی احمق (به انگلیسی: Yankee Doodle) یک ترانه رژه‌ای (نظامی) سده ۱۸ میلادی است. این ترانه محبوب تقریباً «به صورت یک سرود ملی در آمریکا درآمده است. ترانه احمق آمریکایی نخستین بار توسط سربازان بریتانیایی و به منظور تمسخر مردم استقلال طلب آمریکا، خوانده می‌شد اما بعداً» به یک ترانه دوست داشتنی نزد سربازان جرج واشینگتن تبدیل گردید. یانکی (Yankee) به مردم شمال آمریکا گفته می‌شود. واژه (Doodle) نیز در زبان انگلیسی میانه به معنای احمق و خنگ است. این ترانه با این جملات آغاز می‌شود:
آمریکایی احمق اومد به شهر
سوار یه اسب کوچولو
یه پر زده به کلاهش
بهش میگه ماکارونی  (نوعی مد سده هجدهم)
Yankee Doodle went to town
A-riding on a pony,
Stuck a feather in his cap
And called it macaroni'.
Chorus:
Yankee Doodle keep it up,
Yankee Doodle dandy,
Mind the music and the step,
And with the girls be handy.
Fath'r and I went down to camp,
Along with Captain Gooding,
And there we saw the men and boys
As thick as hasty pudding.
Chorus
And there we saw a thousand men
As rich as Squire David,
And what they wasted every day,
I wish it could be saved.
Chorus
The 'lasses they eat it every day,
Would keep a house a winter;
They have so much, that I'll be bound,
They eat it when they've mind ter.
Chorus
And there I see a swamping gun
Large as a log of maple,
Upon a deuced little cart,
A load for father's cattle.
Chorus
And every time they shoot it off,
It takes a horn of powder,
and makes a noise like father's gun,
Only a nation louder.
Chorus
I went as nigh to one myself
As 'Siah's inderpinning;
And father went as nigh again,
I thought the deuce was in him.
Chorus
Cousin Simon grew so bold,
I thought he would have cocked it;
It scared me so I shrinked it off
And hung by father's pocket.
Chorus
And Cap'n Davis had a gun,
He kind of clapt his hand on't
And stuck a crooked stabbing iron
Upon the little end on't
Chorus
And there I see a pumpkin shell
As big as mother's bason,
And every time they touched it off
They scampered like the nation.
Chorus
I see a little barrel too,
The heads were made of leather;
They knocked on it with little clubs
And called the folks together.
Chorus
And there was Cap'n Washington,
And gentle folks about him;
They say he's grown so 'tarnal proud
He will not ride without em'.
Chorus
He got him on his meeting clothes,
Upon a slapping stallion;
He sat the world along in rows,
In hundreds and in millions.
Chorus
The flaming ribbons in his hat,
They looked so tearing fine, ah,
I wanted dreadfully to get
To give to my Jemima.
Chorus
I see another snarl of men
A digging graves they told me,
So 'tarnal long, so 'tarnal deep,
They 'tended they should hold me.
Chorus
It scared me so, I hooked it off,
Nor stopped, as I remember,
Nor turned about till I got home,
Locked up in mother's chamber.
Chorus
روویانو (ایتالیا)

| روویانو (ایتالیا) | روویانو (ایتالیا) |
| --- | --- |
کومونه: کومونه
روویانو (ایتالیا): روویانو (ایتالیا)
کشور: ایتالیا
ناحیه: کامپانیا
استان / شهرستان: استان کسرتا (CE)
حکومت: حکومت
 • شهردار: Roberto Cusano
مساحت: مساحت
 • کل: ۲۴٫۴ کیلومتر مربع (۹٫۴ مایل مربع)
ارتفاع: ۸۰ متر (۲۶۰ فوت)
جمعیت (۳۱ دسامبر ۲۰۱۰): جمعیت (۳۱ دسامبر ۲۰۱۰)
 • کل: ۱۸۳۹
 • تراکم: ۷۵/کیلومتر مربع (۲۰۰/مایل مربع)
اهلیت‌نام: Ruvianesi
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانه)
کد پستی: ۸۱۰۱۰
پیش‌شماره تلفن: ۰۸۲۳
قدیس پشتیبان: St. Leo
روز قدیس: 10 November, First Sunday in May
وبگاه: وبگاه رسمی
روویانو (به ایتالیایی: Ruviano) یک کومونه در ایتالیا است که در استان کسرتا واقع شده است. روویانو ۲۴٫۴ کیلومتر مربع مساحت و ۱٬۸۳۹ نفر جمعیت دارد و ۸۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
HIF1A

فاکتور ۱-آلفا القاشونده توسط هیپوکسی (انگلیسی: Hypoxia-inducible factor 1-alpha) یک پروتئین است که در انسان توسط ژن «HIF1A» کُدگذاری می‌شود
.
عملکرد

این مولکول یک زیرواحد از فاکتور رونویسی القاشونده توسط هیپوکسی و یکی از عوامل مهم تنظیم بیان ژن در پاسخ به هیپوکسی است. هرگونه تغییر در ژن سازندهٔ این پروتئین در بروز برخی انواع سرطان، و همچنین در تغییر در فرایندهایی نظیر رگ‌زایی، سوخت‌وساز، دوام سلول و تهاجم تومورها نقش دارد.
اهمیت بالینی

افزایش بیان ژن HIF-1 در بسیاری از سرطان‌های انسان مشاهده شده‌است که از آن میان می‌توان به سرطان روده بزرگ، سرطان پستان، سرطان لوزالمعده، سرطان کلیه، سرطان پروستات، سرطان تخمدان، تومور مغزی و سرطان مثانه اشاره کرد.
افزایش سطح Hif-1a در سرطان دهانه رحم، سرطان ریه غیر سلول کوچک، سرطان پستان، اولیگودندروگلیومای مغز، سرطان دهان و گلو، سرطان تخمدان، سرطان آندومتر، سرطان مری، سرطان‌های سر و گردن و سرطان معده مشاهده شده و با افزایش پیشرفت سریع بیماری مرتبط است به نحوی که می‌توان از آن، جهت تعیین پیش‌آگهی بیماری و پیش‌بینی احتمال مقاومت به پرتودرمانی و شیمی‌درمانی و افزایش احتمال مرگ استفاده نمود.
برای مطالعهٔ بیشتر

Semenza GL (August 2000). "HIF-1 and human disease: one highly involved factor". Genes & Development. 14 (16): 1983–91. PMID 10950862.
Semenza G (September 2002). "Signal transduction to hypoxia-inducible factor 1". Biochemical Pharmacology. 64 (5–6): 993–8. doi:10.1016/S0006-2952(02)01168-1. PMID 12213597.
Arbeit JM (2002). "Quiescent hypervascularity mediated by gain of HIF-1 alpha function". Cold Spring Harbor Symposia on Quantitative Biology. 67: 133–42. doi:10.1101/sqb.2002.67.133. PMID 12858534.
Sitkovsky M, Lukashev D (September 2005). "Regulation of immune cells by local-tissue oxygen tension: HIF1 alpha and adenosine receptors". Nature Reviews. Immunology. 5 (9): 712–21. doi:10.1038/nri1685. PMID 16110315.
Mobasheri A, Richardson S, Mobasheri R, Shakibaei M, Hoyland JA (October 2005). "Hypoxia inducible factor-1 and facilitative glucose transporters GLUT1 and GLUT3: putative molecular components of the oxygen and glucose sensing apparatus in articular chondrocytes". Histology and Histopathology. 20 (4): 1327–38. doi:10.14670/HH-20.1327. PMID 16136514.
Schipani E (2006). "Hypoxia and HIF-1 alpha in chondrogenesis". Seminars in Cell & Developmental Biology. 16 (4–5): 539–46. doi:10.1016/j.semcdb.2005.03.003. PMID 16144691.
Haase VH (August 2006). "Hypoxia-inducible factors in the kidney". American Journal of Physiology. Renal Physiology. 291 (2): F271–81. doi:10.1152/ajprenal.00071.2006. PMC 4232221. PMID 16554418.
Liang D, Kong X, Sang N (November 2006). "Effects of histone deacetylase inhibitors on HIF-1". Cell Cycle. 5 (21): 2430–5. doi:10.4161/cc.5.21.3409. PMC 4505804. PMID 17102633.
| ن ب ونگارخانه PDB | ن ب ونگارخانه PDB |
| --- | --- |
 1h2k: FACTOR INHIBITING HIF-1 ALPHA IN COMPLEX WITH HIF-1 ALPHA FRAGMENT PEPTIDE  1h2l: FACTOR INHIBITING HIF-1 ALPHA IN COMPLEX WITH HIF-1 ALPHA FRAGMENT PEPTIDE  1h2m: FACTOR INHIBITING HIF-1 ALPHA IN COMPLEX WITH HIF-1 ALPHA FRAGMENT PEPTIDE  1l3e: NMR Structures of the HIF-1alpha CTAD/p300 CH1 Complex  1l8c: STRUCTURAL BASIS FOR HIF-1ALPHA/CBP RECOGNITION IN THE CELLULAR HYPOXIC RESPONSE  1lqb: Crystal structure of a hydroxylated HIF-1 alpha peptide bound to the pVHL/elongin-C/elongin-B complex :  1h2k: FACTOR INHIBITING HIF-1 ALPHA IN COMPLEX WITH HIF-1 ALPHA FRAGMENT PEPTIDE  1h2l: FACTOR INHIBITING HIF-1 ALPHA IN COMPLEX WITH HIF-1 ALPHA FRAGMENT PEPTIDE  1h2m: FACTOR INHIBITING HIF-1 ALPHA IN COMPLEX WITH HIF-1 ALPHA FRAGMENT PEPTIDE  1l3e: NMR Structures of the HIF-1alpha CTAD/p300 CH1 Complex  1l8c: STRUCTURAL BASIS FOR HIF-1ALPHA/CBP RECOGNITION IN THE CELLULAR HYPOXIC RESPONSE  1lqb: Crystal structure of a hydroxylated HIF-1 alpha peptide bound to the pVHL/elongin-C/elongin-B complex
کلج آباد

| کلج آباد | کلج آباد |
| --- | --- |
روستا: روستا
کشور:  ایران
استان: استان زنجان
شهرستان: شهرستان طارم
بخش: بخش چورزق
دهستان: دهستان چورزق
جمعیت (۲۰۰۶): جمعیت (۲۰۰۶)
 • کل: ۲۱۲
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۴:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
کلج آباد یک روستا در ایران است که در دهستان چورزق واقع شده‌است. کلج آباد ۲۱۲ نفر جمعیت دارد.
مردم این روستا به زبان ترکی آذربایجانی سخن میگویند
معاذ بن جبل

| معاذ بن جبل | معاذ بن جبل |
| --- | --- |
آرامگاه معاذ بن جبل: آرامگاه معاذ بن جبل
زادهٔ: 603 مدینه، عربستان سعودی
درگذشت: 639 شونه شمالی، اردن
شناخته‌شده برای: صحابه، عالم (اسلام)
معاذ بن جبل  (نام کامل: اباعبدالرّحمن معاذ بن جبل بن عمرو بن اوس) از صحابه محمّد پیغمبر اسلام و از انصار است. معاذ بن جبل در سن 18 سالگی اسلام آورد و در «بیعت دوم عقبه» حضور داشت.
معاذ هنگامی که به اسلام گروید، به همراه ثعلبه بن عنمه و عبدالله بن انیس مسئولیت تخریب بت های بنی سلمه را بر عهده گرفتند.هنگامی که محمد هجرت کرد، بین معاذ و عبدالله بن مسعود عهد برادری برقرار کرد.
معاذ بن جبل در 20 یا 21 سالگی در جنگ بدر حضور داشت.او به پیشنهاد مصعب بن عمیر اسلام آورد و در پیمان عقبه شرکت داشت. معاذ در سال هجدهم هجرت، در اثر بیماری طاعون، در شام پس از فتح شام به دست مسلمانان در زمان خلافت عمر بن خطاب وفات یافت و در اردن مدفون گشت. معاذ بن جبل در هنگام مرگ ۳۳ سال داشت.
و نزد شیعه از مخالفان علی بن ابی طالب در مساله جانشینی پیامبر بود.
قرآن

وی از قاریان قرآن بود. در روایتی از پیامبر اسلام نقل شده است که؛ «قرائت قرآن را از چهار نفر بخواهید: عبدالله بن مسعود، سالم مولی ابی‌حذیفة، ابی بن کعب و معاذ بن جبل».
سایوز تی‌ام‌ای-۱۶

همچنین ببینید: فهرست گروه‌های اعزامی بلند مدت به ایستگاه فضایی بین‌المللی
سایوز-تی‌ام‌ای-۱۶ (به روسی: Союз )(به معنای اتحاد) یک مأموریت سرنشین دار سازمان ملی فضانوردی روسیه به سمت ایستگاه فضایی بین‌المللی محسوب می‌شود.

همچنین فضاپیمای این مأموریت وظیفه ارسال و بازگرداندن تعدادی از فضانوردان گروه اعزامی ۲۱ و گروه اعزامی ۲۲ را نیز بر عهده داشت. گی لالیبرته برای قرار گرفتن در این مأموریت حدود ۳۵ میلیون دلار آمریکا پرداخت کرده بود. با بازنشسته شدن شاتل‌های فضایی و اختصاص یافتن فضاپیماهای سایوز به اعزام گروه‌های اعزامی، تا مدتی این مأموریت آخرین پرواز یک گردشگر فضایی به حساب می‌آید.
خدمه مأموریت

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| شماره | نام | ملیت | تعداد پرواز | نقش عملیاتی | تصویر |
| ۱ | ماکسیم سورایف |  | ۱ | فرمانده |  |
| ۲ | جفری ویلیامز |  | ۳ | مهندس پرواز |  |
| ۳ | گی لالیبرته |  | ۱ | گردشگر فضایی |  |
نگارخانه

فضانوردان تی‌ام‌ای-۱۶
پیش یه سوی پرتاب
پرتاب تی‌ام‌ای-۱۶
تی‌ام‌ای-۱۶ به ایستگاه نزدیک می‌شود
فرود تی‌ام‌ای-۱۶
تحلیل رگرسیون

تحلیل رگرسیون، آنالیز رگرسیون یا واکاوی وایازشی (به انگلیسی: regression analysis)، در مدل‌های آماری، یک فرایند آماری برای برآورد روابط بین متغیرها می‌باشد. این روش شامل تکنیک‌های زیادی برای مدل‌سازی و تحلیل متغیرهای خاص و منحصر به فرد، با تمرکز بر رابطه بین متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل، می‌باشد. تحلیل رگرسیون خصوصاً کمک می‌کند در فهم اینکه چگونه مقدار متغیر وابسته با تغییر هرکدام از متغیرهای مستقل و با ثابت بودن دیگر متغیرهای مستقل تغییر می‌کند. بیشترین کاربرد تحلیل رگرسیون تخمین امید ریاضی شرطی متغیر وابسته از متغیرهای مستقل معین است که معادل مقدار متوسط متغیر وابسته است وقتی که متغیرهای مستقل ثابت هستند. کمترین کاربرد آن تمرکز روی چندک یا پارامتر مکانی توزیع شرطی متغیر وابسته از متغیر مستقل معین است. در همه موارد هدف تخمین یک تابع از متغیرهای مستقل است که تابع وایازش نامیده شده است. در تحلیل رگرسیون تعیین پراکندگی متغیر وابسته اطراف تابع رگرسیون مورد توجه است که می‌تواند توسط یک توزیع احتمال توضیح داده شود.
تحلیل رگرسیون به صورت گسترده برای پیش‌بینی استفاده شده است. تحلیل رگرسیون همچنین برای شناخت ارتباط میان متغیر مستقل و وابسته و شکل این روابط استفاده شده است. در شرایط خاصی این تحلیل برای استنتاج روابط عالی بین متغیرهای مستقل و وابسته می‌تواند استفاده شود. هرچند این می‌تواند موجب روابط اشتباه یا باطل شود؛ بنابراین احتیاط قابل توصیه است.
تکنیک‌های زیادی برای انجام تحلیل رگرسیون توسعه داده شده است. روش‌های آشنا همچون رگرسیون خطی و حداقل مربعات که پارامتری هستند، در واقع در آن تابع رگرسیون تحت یک تعداد محدودی از پارامترهای ناشناخته از داده‌ها تخمین زده شده است. رگرسیون ناپارامتری به روش‌هایی اشاره می‌کند که به توابع رگرسیون اجازه می‌دهد تا در یک مجموعه مشخص از توابع با احتمال پارامترهای نامحدود قرار گیرند.
تحلیل رگرسیونی فن و تکنیکی آماری برای بررسی و مدل‌سازی ارتباط بین متغیرها است. رگرسیون تقریباً در هر زمینه‌ای از جمله مهندسی، فیزیک، اقتصاد، مدیریت، علوم زیستی، بیولوژی و علوم اجتماعی برای برآورد و پیش‌بینی مورد نیاز است.
تعریف لغوی

در فرهنگ لغت واژه رگرسیون (Regression) از لحاظ لغوی به معنی پسروی، برگشت و بازگشت است. اما از دید آمار و ریاضیات به مفهوم بازگشت به یک مقدار متوسط یا میانگین به‌کار می‌رود. بدین معنی که برخی پدیده‌ها به مرور زمان از نظر کمی به طرف یک مقدار متوسط میل می‌کنند. پیشنهاد فرهنگستان برای این واژه وایازش می‌باشد.
تاریخچه

در سال ۱۸۷۷ فرانسیس گالتون (به انگلیسی: Francis Galton) در مقاله‌ای که دربارهٔ بازگشت به میانگین منتشر کرده‌بود، اظهار داشت که متوسط قد پسران دارای پدران قدبلند (کوتاه‌قد)، کمتر (بیشتر) از قد پدرانشان می‌باشد. به این ترتیب گالتون پدیده بازگشت به طرف میانگین را در داده‌هایش مورد تأکید قرارداد. برای گالتون رگرسیون مفهومی زیست‌شناختی داشت، اما کارهای او توسط کارل پیرسون (به انگلیسی: Karl Pearson) برای مفاهیم آماری توسعه داده‌شد. گرچه گالتون برای تأکید بر پدیده «بازگشت به سمت مقدار متوسط» از تحلیل رگرسیون استفاده کرد، اما به هر حال امروزه واژه تحلیل رگرسیون جهت اشاره به مطالعات مربوط به روابط بین متغیرها به کار برده می‌شود.
مدل‌های وایازش

مدل‌های وایازش شامل متغیرهای زیر است:
پارامترهای ناشناخته، با  \beta  مشخص می‌شود و یک مقیاس یا بردار نمایش می‌دهد.
متغیرهای مستقل (




X

i




{\textstyle X_{i}}

) ، جزئی از داده ها هستند که تغییرات  Y_{i} را نسبت به آنها بررسی می کنیم و در داده ها مشاهده می شوند. اغلب به عنوان بردار




X

i




{\textstyle X_{i}}

 نمایش داده می شوند (که  i در آن نشان دهنده یک ردیف داده است)
متغیر وابسته ( Y_{i}) ، که مانند 




X

i




{\textstyle X_{i}}

 در داده ها مشاهده می شوند ولی به عنوان مقدار عددی  Y_{i} نمایش داده می شوند.
شرایط خطا ( e_{i})، که در داده ها به‌طور مستقیم مشاهده نمی شوند و معمولا با مقدار عددی  e_{i} نشان داده می شوند
در زمینه‌های مختلفی از کاربرد (زیست‌شناسی، علوم اجتماعی، اقتصاد، هوش مصنوعی و …)، اصطلاحات مختلفی به جای متغیرهای مستقل و وابسته استفاده شده است.
اکثر مدل های رگرسیون به‌صورت زیر است که در آن  Y_{i} یک تابع از 




X

i




{\textstyle X_{i}}

 و  \beta  است (متغیر غیر مستقل، تابعی از متغیر مستقل و پارامتر های ناشناخته درون داده ها است)، به همراه  e_{i} که یک عبارت خطای افزایشی است. این عبار ممکن است گاهی برای تعین کننده هایی که در مدل Y_{i} لحاظ نشده اند یا ممکن است خطای جمع آوری داده ها (نویز تصادفی آمار) باشد.
Y_{i}=f(X_{i},\beta )+e_{i}
نشان تقریب معمولاً به عنوان  E(Y_{i}|X_{i})=f(X_{i},\beta ) معرفی شده است. برای انجام تحلیل رگرسیون، شکل تابع  f باید مشخص شده باشد. گاهی شکل این تابع بر اساس دانشی دربارهٔ روابط بین  Y_{i} و 




X

i




{\textstyle X_{i}}

 که بر روی داده تکیه ندارد.
فرض کنید بردار پارامترهای ناشناخته  \beta  به طول k موجود است. برای اجرای یک تحلیل رگرسیون کاربر باید اطلاعاتی دربارهٔ متغیر وابسته Y فراهم کند:
اگر N نقطه داده از  (X_{i},Y_{i}) مشاهده شده باشد، وقتی N<k است، دیدگاه‌های بسیار کلاسیک برای این تحلیل نمی‌تواند استفاده شود از آنجایی که سیستم معادلات تعریف شده برای مدل رگرسیون قابل تخمین نیست و داده کافی برای بازیابی  \beta  وجود ندارد.
اگر تعداد نقاط N=k مشاهده شده است و تابع f خطی است، معادلات  Y=f(X,\beta ) دقیق حل شود. این تعداد محاسبات به یک مجموعه N معادلات با N پارامتر ناشناخته (همان عناصر  \beta )کاهش می‌دهد و یک راه حل یکتا دارد، آن‌چنان‌که X متغیرهای مستقل خطی هستند. چندین راه حل شاید وجود داشته باشد، اگر f غیرخطی است.
وضعیت بسیار مشترک N>k است. در این صورت اطلاعات کافی در داده‌ها برای تخمین مقدار یکتا برای  \beta  وجود دارد.
در مورد آخر، تحلیل رگرسیون ابزاری فراهم می‌کند:
یافتن یک راه حل برای پارامترهای ناشناخته  \beta ، برای نمونه فاصله بین مقادیر پیش‌بینی و اندازه‌گیری شده از متغیر مستقل Y حداقل کند (حداقل مربعات)
تحت فرض‌های آماری خاص، تحلیل رگرسیون اطلاعات زیادی برای تعیین اطلاعات آماری دربارهٔ پارامترهای ناشناخته  \beta  و مقادیر پیش‌بینی از متغیر تصادفی Y استفاده می‌کند.
وایازش کاذب

وایازش کاذب (به انگلیسی: regression) با فرض اینکه متغیرهای  y_{t} و  x_{t} مانا می‌باشند تخمین‌های ما از پارامترها و تست‌های  Tو  Fدرست می‌باشد. برای نشان‌دادن سازگاری تخمین‌های حداقل مربعات معمولی، ما از این نتایج زمانی که اندازه نمونه افزایش می‌یابد و واریانس نمونه به واریانس جامعه همگرا می‌شود، استفاده می‌کنیم. متأسفانه وقتی سری ناپایدار باشد واریانس خوش تعریف نیست، زیرا حول یک میانگین ثابت نوسان نمی‌کند.
برای توضیح بیشتر دو متغیر  y_{t} و  x_{t} را در نظر بگیرید که به وسیلهٔ یک فرایند گام تصادفی تعریف می‌شود.
y_{t}=y_{t-1}+\epsilon _{1}t,\quad t=1,\dots ,N\!
x_{t}=x_{t-1}+\epsilon _{2}t,\quad t=1,\dots ,N\!
که  \epsilon _{2}t و  \epsilon _{1}t دارای توزیع مستقل می‌باشد. هیچ دلیلی برای ارتباط بین  y_{t} و  x_{t} وجود ندارد. یک محقق اگر اثر  y_{t} را روی  x_{t} و یک جزء ثابت رگرس کند و رگرسیون زیر را انجام دهد:
نتایج این رگرسیون ممکن است به وسیلهٔ r^۲ بالا و خود همبستگی بالا بین باقیمانده‌ها و هم‌چنین دارای ارزش معنی‌داری برای پارامتر  beta_{1} باشد. این پدیده به رگرسیون کاذب معروف است. در این گونه از موارد دو سری نامانا ارتباط کاذبی دارند به این علت که که هر دوی آن‌ها در طول زمان تغییر می‌کنند و تابعی از زمانند. همان‌طور که گراجر و نی یو بلد بیان کردند در این حالت رگرسیون دارای r^۲ بالا؛ و آماره دوربین واتسون پایین خواهدبود و تست‌های  Tو  F ممکن است خیلی گمراه‌کننده باشند. دلیل آن نیز این است که توزیع‌های آماره‌های تست‌های سنتی خیلی متفاوت از نتایجی که تحت فرض مانایی گرفته‌می‌شود، می‌باشد. به‌خصوص همان‌طور که فلیپس (۱۹۸۷)نشان داد؛ همان‌طور که اندازه نمونه افزایش می‌یابد، نمی‌توان به معنی‌داری تخمین زن حداقل مربعات معمولی و آماره‌های تست‌های  Tو  F و آماره دوربین واتسون اعتماد کرد. دلیل آن این است که  y_{t} و  x_{t} متغیرهای  I(1) می‌باشد و جزء خطا نیز یک متغیر نامانا I(1) است.
اگر ارزش‌های گذشته هر دو متغیر وابسته و مستقل را در رگرسیون وارد کنیم، مشکل رگرسیون کاذب حل می‌شود. در این حالت تخمین‌های حداقل مربعات معمولی برای همه پارامترها سازگار است.
شیوه‌ها

شیوه‌های مهم تحلیل‌های وایازشی به شرج زیر هستند:
رگرسیون خطی ساده
رگرسیون خطی چندگانه
رگرسیون فازی
رگرسیون لجستیک
این تنوع سبب شده است که بتوان به راحتی هر نوع داده‌ای (اغلب از نوع داده‌های پیوسته) را تحلیل کرد و به راحتی نتیجه‌گیری نمود.
جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)

در رگرسیون خطی‌ای که تنها محدود به تنظیم ضرایب یک چندجمله‌ای باشد، هیچ قانون محدودکننده‌ای روی وزن‌ها وجود ندارد. این کار سبب پیچیده‌تر شدن مدل می‌شود که به overfitting بر روی داده train منجر می‌شود. به گذاشتن محدودیت روی وزن‌ها regularization می‌گوییم. به عبارتی وظیفه ما مینیمم کردن مجموع loss و regularization term است.
حال مدل‌هایی را معرفی می‌کنیم که بخش regularization را به رگرسیون خطی اضافه کرده‌اند.
ریج رگرسیون (Ridge Regression)
ریج رگرسیون یک تکنیک است که هنگامی استفاده می‌شود که دیتای مورد استفاده مشکل چندخطی بودن دارد. (متغیرهای تصادفی مستقلی که ضریب همبستگی بالایی دارند)
در چندخطی بودن اگر چه تخمین‌های کمترین مربعات بایاس Bias کم است اما واریانس Variance زیاد است که سبب انحراف مقدار پیش‌بینی شده، مدل از مقدار واقعی می‌شود. با اضافه کردن درجاتی از Bias به تخمین‌های رگرسیون، ریج رگرسیون خطای استاندارد standard error را کاهش می‌دهد.
در این مدل، regularization term به صورت جمع توان دو وزن‌ها تعریف می‌شود. به عبارتی در این مدل باید تابع زیر را کمینه کنیم:
\Sigma _{i=1}^{m}{(y-Xw)^{2}}+\alpha \Sigma _{j=1}^{p}{w_{j}^{2}}
لسو رگرسیون (Lasso Regression)
مشابه با Lasso Regression ,Ridge Regression (که مخفف عبارت Least Absolute Shrinkage and Selection Operator است) نیز به مقدار قدرمطلقی ضرایب رگرسیون پنالتی اختصاص می‌دهد. اگر به رابطهٔ Lasso Regression نگاه کنیم می‌بینیم که تفاوت Lasso Regression با Ridge Regression آن است که از تابع قدرمطلق به جای مجذور در تابع پنالتی استفاده می‌کند. Lasso Regularization ضرایب رگرسیون را به ۰ می‌رساند که کمک زیادی به انتخاب ویژگی (Feature Selection) می‌کند. اگر مدل‌های پیش‌بینی‌کننده مقدار زیادی با هم همبستگی داشته باشند Lasso فقط یکی از آن‌ها را انتخاب می‌کند و بقیه را به ۰ کاهش می‌دهد. Lasso یک روش Regularization است که از L1 Regularization استفاده می‌کند.
در این مدل، regularization term به صورت جمع قدر مطلق وزن‌ها تعریف می‌شود. به عبارتی در این مدل باید تابع زیر را کمینه کنیم:
\Sigma _{i=1}^{m}{(y-Xw)^{2}}+\alpha \Sigma _{j=1}^{p}{\mid w_{j}\mid }
الاستیک نت (Elastic Net)
این مدل در واقع ترکیبی از Lasso و Ridge است که با L1 Regularizer و L2 Regularizer آموزش داده می‌شود. این مدل هنگامی استفاده می‌شود که ویژگی‌های زیادی وجود دارند که همبستگی دارند. Lasso در چنین شرایطی یکی را انتخاب می‌کند، اما Elastic net به میزانی از هر دو را انتخاب می‌کند. در واقع اگر مقدار ratio در پارامترها برابر با صفر باشد، مدل تبدیل به Ridge می‌شود و اگر برابر با یک باشد مدل تبدیل به Lasso می‌شود. در این مدل، regularization term به صورت جمع توان دو و توان یک‌وزن‌ها تعریف می‌شود. به عبارتی خصوصیت‌های ridge و lasso را در خود جمع کرده است. در این مدل باید تابع زیر را کمینه کنیم:                                                                                                                       {\frac {1}{2m}}\Sigma _{i=1}^{m}{(y-Xw)^{2}}+\alpha *ratio*\Sigma _{j=1}^{p}{\mid w_{j}\mid }+0.5*\alpha *(1-ratio)*\Sigma _{j=1}^{p}{w_{j}^{2}}