stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
אל גור
פרסים והוקרה

בשנת 2007 זכה גור על פעילותו בתחום שינוי האקלים בפרס נובל לשלום יחד עם הפאנל הבין-ממשלתי לשינוי האקלים (IPCC), על פעילותו למניעת תופעת התחממות כדור הארץ. ועדת הפרס ציינה כי גור, קרוב לוודאי, תרם יותר מכל אדם אחר להגברת ההבנה של בעיית התחממות כדור הארץ ושל האמצעים הנדרשים כדי להתמודד עמה. מיד לאחר זכייתו הודיע גור כי יתרום את מלוא הפרס שיקבל לארגון האמריקאי "הברית להגנת האקלים", הפועל לשינוי דעת הקהל ביחס לפתרון משבר האקלים העולמי. עם זאת, הזכייה לוותה בביקורת על רקע מניעים פוליטיים, וכן שעבודת הזוכים לא הייתה קשורה ישירות לסיום סכסוך. במאי 2008 הוענק לו בתל אביב פרס דן דוד על תרומתו בממד זמן הווה להעלאת המודעות הבינלאומית לשמירה על הסביבה ומניעת אסון אקולוגי גלובלי, והוא הקים את פרויקט GLOBE – למידה כלל עולמית תצפיתית למען הסביבה (Global Learning and Observation to Benefit the Environment), בו משתתפים תלמידים מורים ומדענים מכל העולם.
במאי 2024, קיבל את מדליית החירות הנשיאותית מידי הנשיא ג'ו ביידן.
ספרו

אל גור, אמת מטרידה, הוצאת ציבלין והוצאת נוצה, 2007.
ליסה פרנקטי

| --- | --- |

 לידה:  25 באפריל 1964 (בת 60) רוצ'סטר, ניו יורק, ארצות הברית
 מדינה:  ארצות הברית 
 השכלה:  אוניברסיטת פיניקס  אוניברסיטת נורת'ווסטרן  מכללת המלחמה של הצי 
 השתייכות:  צי ארצות הברית
 תקופת הפעילות:  1985–2025 (כ־40 שנה)
 דרגה:   אדמירל
 תפקידים בשירות
 מפקדת קבוצת התקיפה התשיעית  מפקד קבוצת התקיפה ה-15  מפקדת כוחות הצי בקוריאה  ראש מטה אגף התכנון במטות המשולבים  מפקדת הצי השישי של ארצות הברית  סגנית ראש המבצעים הימיים  ראש המבצעים הימיים
 עיטורים
   מדליית השירות המצוין של מחלקת ההגנה   מדליית השירות המצוין של הצי   מדליית השירות העילאי של מחלקת ההגנה (2)  לגיון ההצטיינות (5)
 
ליסה מרי פרנקטי (באנגלית: Lisa Marie Franchetti) (נולדה ב-25 באפריל 1964) היא קצינה בדימוס בדרגת אדמירל בצי ארצות הברית, כיהנה כראש המבצעים הימיים.
ביוגרפיה

פרנקטי נולדה ברוצ'סטר שבמדינת ניו יורק. ב-1985 סיימה לימודי תואר ראשון והתגייסה לצי ארצות הברית במסגרת תוכנית עתודת הקצונה. לאחר שנתיים בהן שירתה במרכז הגיוס של הצי עברה ב-1987 לשרת במערך הימי. היא סיימה קורס חובלים בניופורט והוצבה באוניית העזר "שננדואה". לאחר מכן שירתה באוניית העזר "USS Monongahela". עם פתיחת האפשרות לשירות נשים במערך הלוחם של הצי ב-1994, עברה לשרת במשחתת "USS Moosbrugger", שימשה כקצינת מטה בפלגת המשחתות השנייה, כסגנית מפקד המשחתת "USS Stout" וכעוזרת קצין המבצעים של קבוצת התקיפה על נושאת המטוסים "ג'ורג' וושינגטון".
פרנקטי פיקדה על המשחתת "USS Ross" (ספטמבר 2003 עד מרץ 2005) ופיקדה על פלגת המשחתות ה-21 כשהיא על נושאת המטוסים "ג'ון סטניס" (דצמבר 2009 עד מרץ 2011). במסגרת זאת עמדה בראש כוח המשלוח ההומניטרי של הצי "Pacific Partnership" ב-2010 בראשות אוניית בית-חולים "USNS Mercy".
תפקידי מטה שמילאה ביבשה כללו בין היתר שירות כעוזרת לסגן ראש המבצעים הימיים, מפקדת גדוד באקדמיה הימית של ארצות הברית, ועוזרת צבאית למזכיר הצי.
בספטמבר 2013 מונתה למפקדת כוחות הצי בקוריאה, והייתה האישה הראשונה לכהן בתפקיד זה. באוגוסט 2015 מונתה למפקדת קבוצת התקיפה התשיעית כשהיא מוצבת על נושאת המטוסים "ג'ורג' וושינגטון" ונושאת המטוסים "תאודור רוזוולט". בינואר 2016 מונתה במקביל גם למפקדת קבוצת התקיפה ה-15. ביוני 2016 מונתה לראש מטה אגף התכנון במטות המשולבים.
במרץ 2018 מונתה למפקדת הצי השישי של ארצות הברית. כמפקדת הצי הובילה את התקיפה הראשונה של צוללת מסוג וירג'יניה במהלך המתקפה המשולבת על דמשק וחומס. ב-2020 מונתה לראש אגף תכנון ואסטרטגיה במטה הצי.
בספטמבר 2022 מונתה לסגנית ראש המבצעים הימיים והועלתה לדרגת אדמירל.
ביולי 2023 הודיע הנשיא ביידן כי בחר בפרנקטי למפקדת הצי הבאה. באוגוסט אותה שנה מונתה למפקדת הצי בפועל לאחר פרישתו של מייקל גילדיי. ב-2 בנובמבר 2023 החלה לכהן כמפקדת הצי, היא האישה הראשונה בתפקיד והראשונה לכהן במטות המשולבים. בפברואר 2025 שוחררה מתפקידה על ידי מזכיר ההגנה פיט הגסת'.
פרנקטי בעלת תואר ראשון בעיתונאות מאוניברסיטת נורת'ווסטרן, היא בוגרת מכללת המלחמה של הצי ובעלת תואר שני בניהול ארגוני מאוניברסיטת פיניקס. היא נשואה ואם לבת.
הערות שוליים

1 2  Chief of U.S. Navy Korea wants more female officers to follow her suit, ‏koreaobserver.com, ‏8 בינואר 2014
↑  Carrier Strike Group 15 Holds Change of Command Ceremony., אתר צי ארצות הברית, 20 ביוני 2016
↑  CCSG-9 Holds Change of Command, אתר צי ארצות הברית, 2 ביוני 2016
↑  Rear Adm. Lisa Franchetti Nominated to Lead U.S. 6th Fleet, ‏usni.org, ‏31 באוקטובר 2017
| --- | --- |
בקרת זהויות :  GND: 1200136322  VIAF: 11157467870422321938   WorldCat (עם VIAF): 11157467870422321938
רגרסיה (אנליזה)

בסטטיסטיקה, ניתוח רגרסיה הוא שם כולל למשפחה של מודלים סטטיסטיים להערכת הקשרים בין משתנים. המשותף לכל המודלים הוא קיומם של משתנה מוסבר (המכונה לעיתים בשם המשתנה התלוי) ומשתנה מסביר אחד או יותר (המכונים לעיתים בשם המשתנים הבלתי תלויים או המשתנים המנבאים). בעזרת מודל רגרסיה ניתן ללמוד כיצד ערכו של המשתנה המוסבר משתנה כאשר חל שינוי בערכו של אחד המשתנים המסבירים, וערכי שאר המשתנים המסבירים נשארים קבועים. עם זאת, אין בכך די כדי להסיק סיבתיות: השינוי בערכו של המשתנה המסביר לא בהכרח גורם לשינוי בערכו של המשתנה המוסבר.
מבחינה הסתברותית, מודל הרגרסיה אומד בדרך כלל את התוחלת המותנית של המשתנה המוסבר בהינתן המשתנים המסבירים. עם זאת קיימים מודלים האומדים פרמטרי מיקום אחרים של המשתנה המוסבר, או פונקציה של התוחלת, מותנה במשתנים מסבירים.
מודלים של רגרסיה משמשים לעיתים קרובות לצורך חיזוי ערכים של המשתנה המוסבר במצבים שונים הנקבעים על ידי ערכי המשתנים המסבירים. ישנם מודלים שמאפשרים סיווג של המשתנה המוסבר למספר קבוצות (למשל, בהינתן תוצאות של בדיקות רפואיות, תוצאת המודל היא קביעה האם האדם הוא בריא או חולה). כאן יש חפיפה רבה בין המודלים הסטטיסטיים ובין התחום של למידת מכונה. שימוש נפוץ נוסף למודלים של רגרסיה הוא לבחון את מהות הקשרים בין המשתנים המסבירים (או חלקם) ובין המשתנה המוסבר. במקרים מסוימים ניתן להשתמש במודלים של רגרסיה לצורך הסקה סיבתית מהמשתנים המסבירים אל המשתנה המוסבר, אך יש לבחון היטב את ההנחות עליהן מתבססת הסקת הסיבתיות.
כמו מודלים סטטיסטיים אחרים, גם מודלים של רגרסיה מבוססים על התהליך שבו נוצרו הנתונים של המשתנה המוסבר. מאחר שבדרך כלל פרטי התהליך אינם ידועים, המודלים נשענים על הנחות, שלא כולן בהכרח ניתנות לבדיקה. הרגישות של המודל להפרת ההנחות שונה ממודל למודל, ואף תלויה בתכלית שלשמה המודל מיועד (למשל, כאשר רמת הדיוק הנדרשת מהתחזיות אינה גבוהה מאוד).
היסטוריה

מודל הרגרסיה המוקדם ביותר היה מודל הריבועים הפחותים, שפורסם על ידי לז'נדר בשנת 1805 ועל ידי גאוס ב-1809. עם זאת, ידוע כי גאוס פיתח את המודל כבר ב-1801 או לפני כן, וזאת מתוך החישובים שערך לגבי מסלולו של האסטרואיד קרס. ב-1821 פרסם גאוס תאוריה מורחבת של מודל הריבועים הפחותים, שכללה את הגרסה המוקדמת למשפט גאוס-מרקוב.
המושג "רגרסיה" נטבע על ידי פרנסיס גולטון (Francis Galton) בהקשר של תופעות ביולוגיות. תצפיותיו של גולטון העלו כי בנים לאנשים גבוהים אמנם היו גבוהים יחסית אך בדרך כלל פחות גבוהים מהוריהם. גולטון כינה תופעה זו בשם "רגרסיה לממוצע". מודל הרגרסיה של גולטון היה ויזואלי, וכלל שרטוט של ערכי המשתנה המוסבר והמשתנה המסביר (היחיד) על מערכת צירים, והתאמת קו ישר המתאר את הקשר בין המשתנים.
המודל של גולטון הורחב על ידי אדני יול וקרל פירסון, שהניחו במפורש כי למשתנה המסביר ולמשתנה המוסבר יש התפלגות משותפת דו נורמלית. רונלד פישר הראה ב-1922 וב-1925 כי ניתן להחליף את ההנחה הזו בהנחה יותר חלשה, לפיה ההתפלגות המותנה של המשתנה המוסבר בהינתן המשתנה המסביר היא נורמלית, אך ההתפלגות המשותפת של שני המשתנים אינה חייבת להיות דו נורמלית. במובן זה, המודל של פישר דומה לפורמולציה של גאוס מ-1821. פישר הראה גם כיצד ניתן להכליל את מודל הריבועים הפחותים למודלים של ניתוח שונות בספרו מ-1925.
במשך השנים פותחו מודלים נוספים המרחיבים את המודלים שפותחו בסוף המאה ה-19 ובתחילת המאה ה-20. כך למשל הוחלפה ההנחה כי למשתנה המוסבר יש התפלגות מותנה נורמלית בהנחות אחרות. כך למשל, כאשר מניחים כי ההתפלגות היא מולטינומית מתקבלים מודלים כגון הרגרסיה הלוגיסטית ורגרסיית הפרוביט, וכאשר המשתנה המוסבר נמדד בסולם סדר מתקבל מודל של רגרסיה אורדינלית. קיימים מודלים גם למקרים אחרים בהן הנחות היסוד של הרגרסיה הקלאסית (אחת או יותר) אינן מתקיימות.
מודל הרגרסיה הכללי > הגדרת המודל

יהיו  Y המשתנה המוסבר,  X=(X_{1},...,X_{p}) המשתנים המסבירים,  \beta =(\beta _{1},...,\beta _{p}) פרמטרים ממשיים בלתי ידועים,  f פונקציה כלשהי.
כן מסמנים ב- \epsilon  את טעות המדידה של המשתנה המוסבר  Y, ומניחים כי זהו משתנה מקרי בעל תוחלת 0.
מודל הרגרסיה הוא  Y=f(X,\beta ). ניסוח שקול למודל הוא  E(Y|X)=f(X,\beta ).
כדי לבצע ניתוח רגרסיה יש לציין במפורש מהי הפונקציה  f. לעיתים ניתן לקבוע מהי פונקציה זו על סמך ידע קיים (כגון מודל פיזיקלי או ביולוגי). כאשר אין מידע כזה על  f יש צורך להניח הנחה כלשהי לגבי הפונקציה. במקרים רבים נהוג להשתמש בפונקציה ליניארית, לפחות בניתוח הראשוני.
מודל הרגרסיה הכללי > אמידת הפרמטרים

כדי לאמוד את ערכי הפרמטרים  \beta  יש צורך בנתונים, שהם בדרך כלל תצפיות הנדגמות מתוך אוכלוסייה.
נסמן ב- n את מספר התצפיות.
התצפיות של המשתנה המוסבר הן לכן  \mathbf {Y} =(y_{1},...,y_{n}) התצפיות של המשתנה המסביר הראשון  X_{1} הן  \mathbf {X_{1}} =(x_{11},...x_{1n}) וכן הלאה. ניתן לכתוב את כל נתונים המשתנים המסבירים במטריצה  \mathbf {X}  שעמודותיה הן  \mathbf {X_{1}} ,...,\mathbf {X_{p}} .
שימו לב לכך שבעוד שאותיות לטיניות גדולות מסמנות משתנים מקריים, אותיות לטיניות גדולות ומודגשות מסמנות נתונים.
במונחים הנתונים ניתן לכן לנסח את המודל באופן הבא:
 y_{i}=f(x_{1i},...,x_{pi},\beta _{1},...\beta _{p})
לכל  1\leq i\leq n.
בניסוח זה מודל הרגרסיה מיתרגם ל- n משוואות עם  p נעלמים.
אם  n<p לא ניתן לאמוד את הפרמטרים  \beta .
אם  n=p ניתן עקרונית לפתור את המשוואות ולחשב את ערכי  \beta , וכאשר  f היא פונקציה ליניארית של  \beta  אז הפתרון הוא יחיד.
אם  n>p אז למערכת המשוואות יש יותר מפתרון אחד, והמודל בוחר את הפתרון שמביא לאופטימום (בדרך כלל מינימום) של פונקציית הפסד כלשהי. במקרה זה אפשר בעזרת הנחות סטטיסטיות/התפלגותיות לבצע תהליך של הסקה סטטיסטית על הפרמטרים  \beta .
הגודל  n-p מכונה בשם מספר דרגות החופש של המודל.
מודל הרגרסיה הכללי > הנחות המודל

בבסיס מודל הרגרסיה עומדות ההנחות הבאות:
הנתונים מהווים מדגם מייצג של האוכלוסייה ממנה הם נאספו.
ל- \epsilon  יש תוחלת מותנה השווה ל-0 בהינתן המשתנים המסבירים .
המשתנים המסבירים נמדדים ללא טעויות מדידה.
התצפיות של המשתנים המסבירים בלתי תלויות ליניארית, כלומר העמודות של  \mathbf {X}  בלתי תלויות ליניארית.
\epsilon _{i} טעויות המדידה של  Y הן בלתי מתואמות (במובן של מתאם פירסון).
השונות של טעויות המדידה  \epsilon _{i} היא קבועה על פני כל התצפיות.
אם כל ההנחות האלה מתקיימות, אמדני הנראות המקסימלית ל- \beta  יהיו חסרי הטיה, עקיבים ויעילים סטטיסטית (מבין כל האמדים חסרי ההטיה ל- \beta ).
ההנחות האלה בדרך כלל אינן מתקיימות במציאות. לכן, בעת יישום/אמידה של מודל רגרסיה יש לבדוק עד כמה הנתונים משקפים את ההנחות. סטייה גדולה מדי מן ההנחות מעמידה בסימן שאלה את התכונות הסטטיסטיות של האמדים.
מודלים עיקריים > רגרסיה ליניארית קלאסית

במודל זה מניחים כי הפונקציה  f היא פונקציה ליניארית בפרמטרים  \beta , וכי לשגיאה  \epsilon  יש התפלגות נורמלית עם תוחלת 0 ושונות חיובית  \sigma ^{2}. כן מניחים כי המשתנים המסבירים הם משתנים כמותיים (כלומר סולם המדידה שלהם הוא סולם רווח או סולם מנה) ורציפים.
במונחי הנתונים המודל הוא  y_{i}=\beta _{1}x_{1i}+...+\beta _{p}x_{pi} או  \mathbf {Y} =\mathbf {X} \mathbf {b} .
בפרט, מודל רגרסיה המתאר קשר ליניארי (כלומר קשר המבוטא באופן גרפי על ידי קו ישר) בין שני משתנים הוא  y_{i}=\beta _{1}x_{1i}+\beta _{2}x_{2i}. כאן מניחים כי  x_{1i}=1 לכל  i.
דוגמה נוספת למודל רגרסיה ליניארית קלאסי מובאת מתחום הפיזיקה: כאשר מטילים חפץ קטן (כדור למשל) אנכית כלפי מעלה, ובהנחה שהגובה ממנו נזרק הכדור הוא 0, אזי גובה הכדור  h, לאחר שעבר זמן  t הוא  h=v_{0}t-0.5gt^{2} כאשר  v_{0} היא המהירות ההתחלתית בה נזרק הכדור ו- g היא תאוצת הכובד.
אם יש בידינו נתונים על הגבהים  h_{i} שבהם היה הכדור בנקודות הזמן  t_{i}, נוכל לכתוב את מודל הרגרסיה  h_{i}=\beta _{1}t_{i}+\beta _{2}t_{i}^{2}, ואז נוכל לאמוד את המהירות ההתחלתית של הכדור ואת ערכה של תאוצת הכובד מתוך הנתונים.
אף על פי שבמודל מופיע הערך  t_{i}^{2} זהו בכל זאת מודל רגרסיה ליניארית, מכיוון שכאמור הפונקציה  f היא פונקציה ליניארית של הפרמטרים  \beta _{1} ו- \beta _{2}.
אמידת הפרמטרים של מודל הרגרסיה הליניארית הקלאסי מתבצעת על ידי מינימיזציה של סכום ריבועי השגיאות (ומכאן השם "שיטת הריבועים הפחותים"). נסמן ב- {\hat {\beta }}=({\hat {\beta }}_{1},...{\hat {\beta }}_{p}) את האמדים ל- \beta =(\beta _{1},...\beta _{p}). שגיאת האמידה היא לכן  e_{i}=y_{i}-({\hat {\beta }}_{1}x_{1i}+..+{\hat {\beta }}_{p}x_{pi}). מכאן מקבלים כי סכום ריבועי שגיאות האמידה הוא \sum _{i}e_{i}^{2}=\sum [y_{i}-({\hat {\beta }}_{1}x_{1i}+...{\hat {\beta }}_{p}x_{pi})]^{2}
ולכן  \mathbf {\hat {\beta }} =argmin(\sum _{i}e_{i}^{2}).
בפועל אין צורך בביצוע תהליך של חישוב המינימום על ידי גזירה, מכיוון שגאוס ולז'נדר הראו כי  {\hat {\beta }}=\mathbf {(\mathbf {X^{'}} \mathbf {X} )^{-1}} \mathbf {X^{'}} \mathbf {Y} .
על פי משפט גאוס-מרקוב,  {\hat {\beta }} הוא האמד הליניארי חסר ההטיה הטוב ביותר עבור  \beta  במובן ששונותו של  {\hat {\beta }} היא מינימלית. עם זאת ייתכנו אמדים ליניאריים ל- \beta  ששונותם נמוכה מהשונות של  {\hat {\beta }} (כגון אמד ג'יימס-שטיין), אך אלה אינם אמדים חסרי הטיה.
בנוסף לאמידת  \beta  יש צורך לאמוד את השונות של השגיאות  \sigma ^{2}. על פי משפט גאוס מרקוב  MSE={\frac {\sum e_{i}^{2}}{n-p}} הוא אמד חסר הטיה עבור  \sigma ^{2}.
מודלים עיקריים > המודל הליניארי הכללי

במודל הליניארי הכללי חלק מהמשתנים המסבירים (או אפילו כולם) יכולים להיות משתנים איכותיים הנמדדים סולם מדידה שמי. המודל בו יש משתנה מסביר קטגורי יחיד מכונה בשם מודל ניתוח שונות, ומודל בו יש מספר משתנים מסבירים קטגוריים נקרא מודל ניתוח שונות רב כיווני. אם חלק מהמשתנים המסבירים הם משתנים קטגוריים וחלקם משתנים כמותיים המודל מכונה בשם ניתוח שונות משותפת. שמות אלה מקורם בהיסטוריה של פיתוח המודלים, אך הם גם משקפים את התכונות של האמדים לפרמטרים. אמידת הפרמטרים נעשית באותו האופן כמו ברגרסיה הליניארית הקלאסית.
מודלים עיקריים > המודל הליניארי המוכלל

מודלים ליניאריים מוכללים מניחים כי תהליך יצירת הנתונים של המשתנה המוסבר נובע מהתפלגות כלשהי ממשפחת ההתפלגויות המעריכיות (הכוללת, בין השאר, את ההתפלגות הנורמלית, ההתפלגות המולטינומית, התפלגות פואסון, התפלגות גמא והתפלגויות נוספות).
נסמן את התוחלת של  Y על ידי  \mu , כלומר  E(Y)=\mu . ותהי  g פונקציה מונוטונית כלשהי. כן נסמן  X\beta =\beta _{1}X_{1}+...+\beta _{p}X_{p}.
בסימונים אלה, המודל הליניארי המוכלל הוא  \mu =g^{-1}(X\beta )
הפונקציה  g מכונה בשם פונקציית הקישור.
אמידת הפרמטרים מתבצעת בדרך כלל בשיטת הנראות המקסימלית, וחישוב האמדנים הוא נומרי.
להלן מספר דוגמאות למודלים ליניאריים מוכללים:
רגרסיה לוגיסטית: תהליך יצירת המשתנה המוסבר נובע מההתפלגות הבינומית, ופונקציית הקישור היא פונקציית הלוגיט:  g(s)=\log({\frac {s}{1-s}}), כאשר  0<s<1.
רגרסיה פואסונית: תהליך יצירת המשתנה המוסבר נובע מההתפלגות פואסון, ופונקציית הקישור היא פונקציית הלוגריתם הטבעי:  g(s)=\ln(s).
רגרסיה ליניארית קלאסית היא מקרה פרטי של המודל הליניארי המוכלל בו תהליך יצירת המשתנה המוסבר נובע מההתפלגות הנורמלית, ופונקציית הקישור היא פונקציית הזהות:  g(s)=s.
מודלים עיקריים > רגרסיה לא ליניארית

אם הפונקציה  f אינה פונקציה ליניארית של  \beta , הרי שמדובר ברגרסיה לא-ליניארית.
בתחום הביולוגיה, למשל, מקובל להשתמש ב-"מודל ארבעת הפרמטרים" המתאר תגובה  Y למשתנה כלשהו  X, כגון מינון או זמן. המודל הוא:  y_{i}=\beta _{1}+{\frac {\beta _{2}-\beta _{1}}{1+({\frac {x_{i}}{\beta _{3}}})^{\beta _{4}}}}. אמידת הפרמטרים של מודל כזה עדיין מתבצעת על ידי מזעור ריבועי השגיאות.
מודלים עיקריים > ניתוח השרדות

שני מודלים מקובלים לניתוח נתוני הישרדות הם מודל רגרסיית ההשרדות הפרמטרית ומודל הסיכונים הפרופרציונליים המכונה גם בשם "רגרסיית קוקס" על שם סיר דויד קוקס.
מודלים עיקריים > מודלים נוספים

בין המודלים הנוספים ניתן למנות את רגרסיית האחוזונים, רגרסיה קטגורית, רגרסיה אורדינלית והרגרסיה הבייסיאנית. גם האנליזה של ניתוח פני שטח מגמתיים או סטטיסטיים (Trend Surface Analysis) המתבסס על פולינום ממעלה נמוכה, יכול להיחשב כמודל של רגרסיה.
הערות שוליים

↑  על אף שמם, המשתנים הבלתי תלויים אינם בהכרח בלתי תלויים סטטיסטית
↑  A.M. Legendre. Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes, Firmin Didot, Paris, 1805. “Sur la Méthode des moindres quarrés” appears as an appendix.
↑  C.F. Gauss. Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientum. (1809)
↑  C.F. Gauss. Theoria combinationis observationum erroribus minimis obnoxiae. (1821/1823)
↑  Galton, Francis, Kinship and Correlation (reprinted 1989), The North American Review, 401 150, University of Northern Iowa, 1890, עמ' 419-431
↑  Yule, G. Udny, On the Theory of Correlation, Journal of the Royal Statistical Society, 4 60, 1897, עמ' 812-854 doi: 10.2307/2979746
↑  Pearson, Karl, G. U. Yule, Norman Blanchard, and Alice Lee., The Law of Ancestral Heredity, Biometrika, 2 2, 1903, עמ' 211-236 doi: 10.2307/2331683
↑  Fisher, Ronald A, The goodness of fit of regression formulae, and the distribution of regression coefficients, Journal of the Royal Statistical Society, 4 85, 1922, עמ' 597-621 doi: 10.2307/2341124
↑  Aldrich, John, Fisher and Regression, Statistical Science, 4 20, 2005, עמ' 401-417
↑  Fisher, Ronald A, Statistical Methods for Research Workers, Edinburgh: Oliver & Boyd, 1925
↑  Liang, K., Zeger, S., & Qaqish, B., Multivariate Regression Analyses for Categorical Data, Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 1 54, 1992, עמ' 3-40
| --- | --- |
בקרת זהויות :  NLI: 987007529518905171  BnF: cb119445648 (data)  GND: 4129903-6  LCCN: sh85112392  NDL: 00564579  NKC: ph125086
אני לא יכול לנשום

.
ילדה כהת-עור מחזיקה שלט עם הכיתוב "אני לא יכול לנשום", בעת מחאות ג'ורג' פלויד שהתקיימו בשנת 2020
אני לא יכול לנשום או אני לא יכולה לנשום (באנגלית: I can't breathe) היא סיסמה המזוהה עם תנועת "חיי שחורים חשובים" (מאנגלית: Black Lives Matter) בארצות הברית.
מקור הביטוי הוא מילותיו האחרונות של אריק גרנר, אדם שחור ולא חמוש שנהרג בשנת 2014 לאחר שהיה במעצר על ידי משטרת ניו יורק. מספר אפרו-אמריקאים אחרים. בהם חוויאר אמבלר, מנואל אליס, אליה מק'ליין וג'ורג' פלויד אמרו ביטוי זה, לפני שמתו בנסיבות דומות עם גורמי אכיפת החוק.
על פי דיווח של העיתון "הניו יורק טיימס" משנת 2020, הביטוי נאמר על ידי יותר מ-70 אנשים שמתו במעצרם המשטרתי.
הביטוי משמש כיום במחאות נגד אלימות משטרתית בארצות הברית ונגד היעדר אחריות המשטרה עקב חסינותה.
כתב העת הרשמי של האקדמיה הלאומית למדעים של ארצות הברית, "PNAS", מצא כי כאחד מכל 1,000 גברים שחורים בארצות הברית צפויים למצוא את מותם בתקרית אלימה עם המשטרה.
השפעות האלימות המשטרתית על בריאות הציבור

האיגוד הרפואי האמריקאי (AMA) יצא בהצהרה לפיה הוא מכיר בכך שאלימות פיזית או מילולית בין אנשי אכיפת החוק והציבור, בדגש על מקרים בקרב קהילות שחורות וחומות שבהן התקריות הללו נפוצות יותר, היא סוגיה בריאותית ותומך במחקר על ההשלכות על בריאות הציבור. בהמשך תמכה האקדמיה האמריקאית לרפואת ילדים (APA) בהצהרה והדגישה כי נושא זה הוא קריטי לבריאותם ולרווחתם של כלל הילדים, המתבגרים ומשפחותיהם, אך משפיע על הקהילה השחורה בצורה החמורה ביותר.
מחאות בעקבות אלימות שוטרים נגד שחורים

לאחר מותו של ג'ורג' פלויד ב-25 במאי 2020, החלו מחאות והפגנות ברחבי ארצות הברית וכן מחאות הזדהות ברחבי העולם. תחילה המחאות התחילו בצורה מתונה ומאופקת, אך במהרה חלקן הפכו אלימות. במהלך ההפגנות נהרג אחד המשתתפים, נפצעו עשרות שוטרים ומפגינים, חנויות נבזזו וניידות ותחנות משטרה הוצתו. הביטוי "אני לא יכול לנשום" התנוסס על שלטי המפגינים ושומש כ"האשטאג" ברשתות החברתיות כסמל למאבק באלימות שוטרים כנגד שחורים וגזענות כנגדם.
חוק למניעת לינץ' על שם אמט טיל

במהלך ההפגנות כנגד הריגתו של ג'ורג פלויד בידי שוטר לבן, הועברה בשנית הצעת החוק למניעת לינץ' על שם אמט טיל, צעיר אפרו-אמריקאי שנרצח במיסיסיפי בהיותו בן 14 לאחר שנתפס משוחח עם אישה לבנה נשואה. הצעת החוק Emmett Till Antilynching Act (אנ') שמטרתה להפוך אירועי לינץ' שכאלה לפשע שנאה פדרלי, הוצגה לראשונה ב-2019 ונחתמה כחוק בידי נשיא ארצות הברית ג'ו ביידן ב-29 במרץ 2022.
הערות שוליים

↑  Baker, Mike; Valentino-DeVries, Jennifer; Fernandez, Manny; LaForgia, Michael (2020-06-28). "Three Words. 70 Cases. The Tragic History of 'I Can't Breathe.'". The New York Times (באנגלית אמריקאית). ISSN 0362-4331. נבדק ב-2021-05-28.
↑  Frank Edwards, Hedwig Lee, Michael Esposito, Risk of being killed by police use of force in the United States by age, race–ethnicity, and sex, Proceedings of the National Academy of Sciences 116, 2019-08-05, עמ' 16793–16798 doi: 10.1073/pnas.1821204116
↑  Meghan G. McDowell, To End Police Brutality, We Must End the Police, New York: Routledge, 2023-02-20, עמ' 473–484, ISBN 978-1-003-10996-9
↑  Dreyer, B. P., et al, The Death of George Floyd: Bending the Arc of History Toward Justice for Generations of Children, Pediatrics 146, 2020-09-01 doi: 10.1542/peds.2020-009639
↑  Taylor, Derrick Bryson (2021-11-05). "George Floyd Protests: A Timeline". The New York Times (באנגלית אמריקאית). ISSN 0362-4331. נבדק ב-2023-05-07.
↑  Eric McDaniel and Elena Moore, Lynching is now a federal hate crime after a century of blocked efforts, NPR, ‏March 29, 2022
תפוס את שורטי

| --- | --- |
כרזת הסרט
כרזת הסרט
 מבוסס על:  רומן של אלמור לנארד
 בימוי:  בארי סוננפלד
 הופק בידי:  דני דה ויטו, מייקל שמברג, סטייסי שר
 תסריט:  סקוט פרנק
 עריכה:  ג'ים מילר
 שחקנים ראשיים:  ג'ון טרבולטה ג'ין הקמן רנה רוסו דני דה ויטו
 מוזיקה:  ג'ון לוריא
 צילום:  דונלד פטרמן
 מדינה:  ארצות הברית ארצות הברית
 חברה מפיצה:  מטרו גולדווין מאייר
 שיטת הפצה:  וידאו על פי דרישה 
 הקרנת בכורה:  10 באוקטובר 1995
 משך הקרנה:  105 דקות
 שפת הסרט:  אנגלית
 סוגה:  סרט קומדיה, סרט מבוסס יצירה ספרותית 
 מקום התרחשות:  דרום פלורידה, לוס אנג'לס, מיאמי 
 תקציב:  30,000,000 ‏$
 הכנסות:  115,100,000 ‏$
 הכנסות באתר מוג'ו:   getshorty
 סרט הבא:  B קול 
 דף הסרט ב־IMDb
 
תפוס את שורטי (באנגלית: Get Shorty) הוא סרט קולנוע אמריקאי מסוגת קומדית פשע משנת 1995 בבימויו של בארי סוננפלד, עם ג'ון טרבולטה, ג'ין הקמן, רנה רוסו, דלרוי לינדו ודני דה ויטו בתפקידים הראשיים.
התסריט מבוסס על הרומן "תפוס את שורטי" של אלמור לנארד משנת 1990. העלילה היא על עבריין גובה חובות שנכנס לעסקי הפקת סרטים לאחר שנשלח לגבות חוב מבמאי ומפיק סרטים.
ג'ון טרבולטה זכה בפרס גלובוס הזהב לשחקן הטוב ביותר - סרט קומדיה או מוזיקלי.
בארי סוננפלד היה מועמד לפרס גלובוס הזהב לסרט הטוב ביותר - קומדיה או מוזיקלי ולפרס דב הזהב.
סקוט פרנק היה מועמד לפרס גלובוס הזהב לתסריט הטוב ביותר.
ג'ון לוריא היה מועמד לפרס גראמי ליצירה מוזיקלית לקולנוע או לטלוויזיה.
תקציר העלילה

צ'ילי פאלמר (ג'ון טרבולטה) הוא גובה חובות השוק האפור במיאמי. יריבו הוא ריי "בונס" ברבוני (דניס פרינה) העובד עבור גנגסטר אחר. לאחר שבו לקח במסעדה את מעילו, מגיע אליו צ'ילי וחובט בו.
לאחר שהבוס של צ'ילי מת לוקח הבוס של בו את חובותיו ובו רואה את עצמו כבוס שלו ומחייב אותו לגבות חובות של לאו דבו (דייוויד פיימר), כובס שנחשב כנספה בתאונת מטוס וכנראה קבל 300,00 דולר ביטוח חיים. צ'ילי מתכוון לטוס לשם זה ללוס אנג'לס ומקבל משימה נוספת, לגבות שם חוב ממפיק ובמאי הסרטים הארי זים (ג'ין הקמן).
צ'ילי מאתר את לאו "המת" ולוקח ממנו את 300,000 הדולר שקיבל מביטוח החיים. הוא חודר לביתו של הארי שישן עם חברתו קארן פלורס (רנה רוסו) ומפתיע אותם. צ'ילי מתרשם מעולם הסרטים ומציע להארי להפיק סרט במימונו. לשם הצלחת הסרט הם מגייסים את מרטין וויר (דני דה ויטו), קטן קומה המכונה "שורטי" שהיה מועמד פעמיים לפרס אוסקר והוא גרוש מקארן. קארן הופכת לחברתו של צ'ילי ואילו להארי יש חברה חדשה, דוריס ספרון (בט מידלר)
דמות נוספת בעלילה הוא סוחר הסמים בו קאטלט (דלרוי לינדו), שעובד עם ברון הסמים אסקובר (מיגל סנדובל). אסקובר העביר לו סמים בשווי 500,000 דולר שנמצאים בתא נעול בשדה התעופה. בו שלח את יאיו (ג'ייקובס ורגס) אחיינו של אסקובר כדי שייקח את הסמים אך הוא נבהל מבלשי ה-FBI שעקבו אחריו ועוזב את המקום ובו מחסל אותו. כעת מגיע אסקובר וחוקר את בו על הכסף ועל אחיינו.
גם בו רוצה להיכנס להפקת סרט ומאיים על צ'ילי בעזרת שומר ראשו בר (ג'יימס גנדולפיני) אך צ'ילי מתגבר על בר והוא עובר לצידו וביחד הם מחסלים את בו.
לבסוף מגיע למקום "בונס", מאיים על הארי וחובט בו קשות. הוא רוצה לחסל את צ'ילי אך זה מפקיד בידיו את מפתחות התא בשדה התעופה ושולח אותו להיתפש בידי סוכני ה-FBI.
לבסוף הם מתחילים להפיק את הסרט אך לא מרוצים ממשחקו של "שורטי".
צוות השחקנים

| שם השחקן/ית | שם הדמות | הערות |
| --- | --- | --- |
| ג'ון טרבולטה | צ'ילי פאלמר | עבריין |
| ג'ין הקמן | הארי זים | מפיק ובמאי סרטים |
| רנה רוסו | קארן פלורס |  |
| דני דה ויטו | מרטין וויר | שחקן קולנוע |
| דניס פרינה | ריי "בונס" בורבוני | עבריין |
| דלרוי לינדו | בו קאטלט | סוחר סמים |
| ג'יימס גנדולפיני | בר | שומר ראש של בו |
| בט מידלר | דוריס ספרון | חברה של הארי |
| דייוויד פיימר | לאו דבו | בעל מכבסה |
| לינדה הרט | פיי דבו | אשתו של לאו |
| מיגל סנדובל | אסקובר | ברון סמים |
| ג'ייקובס ורגס | יאיו | אחיינו של אסקובר |
| ג'ון גרייס | רוני וינגייט | המשקיע של הארי |
| מרטין פררו | טומי קרלו |  |
| הארווי קייטל | הארווי קייטל |  |
| פני מרשל | פני מרשל |  |