stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
רגרסיה ליניארית
רגרסיה מרובה

במקרים רבים מבקשים להסביר משתנה יחיד, Y, באמצעות מספר משתנים מסבירים,  \ X(1),\dots ,X(m). לדוגמה, ייתכן שכדי להסביר את גובהו של עץ תפוח, יש להתחשב לא רק במשקל הזרע, אלא גם בכמות המשקעים השנתית במקום שבו הוא גדל, בגובהו של העץ שממנו הגיע הזרע, ובמליחות הקרקע. אם ההשפעה של משתנים אלה על Y היא ליניארית, מודל הרגרסיה יוכל למצוא (כמקודם), את הפרמטרים המגדירים את הקשר הליניארי, ובכך יסייע לשפר את ההערכה של Y עוד יותר.
המודל הבסיסי של הרגרסיה הליניארית גמיש מספיק כדי לאפשר תלות בין המשתנים המסבירים, וניתן לכלול בו גם גורמים שאינם ליניאריים (כמו במודל  \ Y=aX(1)+bX(1)^{2}+cX(2)+dX(1)X(2)+error). אחד השימושים העיקריים של המודל הוא במדידת הרלוונטיות של משתנה מסביר, באמצעות השוואת המודל הכולל אותו, למודל המסביר את אותה תופעה בלעדיו. הוספת משתנים משפרת את יכולת ההערכה כמעט ללא יוצא מן הכלל, אבל במקרים רבים השיפור הוא אקראי, ואינו נובע מקשר אמיתי בין המשתנים. גורם עיקרי במענה על שאלות מסוג זה מהווה מקדם המתאם המרובה, המסומן  \ R^{2}, ומתפלג (לאחר תיקון) התפלגות F.
הגדרה פורמלית

תהי  Y:=\{y_{i}\}_{i=1}^{n} סדרה בת  n איברים של ערכי משתנה  Y, ו  \bigcup _{j=1}^{k}\{X_{j}\} משפחה של קבוצות שאיבריהן הסדרות:  X_{j}:=\{x_{j_{i}}\}_{i=1}^{n},\forall {j=1,2,...,k}. לכל אינדקס  i נגדיר את הווקטור:  (y_{i},x_{1_{i}},x_{2_{i}},...,x_{k_{i}}).
תחת הנחת הליניאריות נאמר כי רכיבי הווקטור מקיימים את הקשר הליניארי הבא:
y_{i}=\beta _{1}x_{1_{i}}+\beta _{2}x_{2_{i}}+\cdots +\beta _{k}x_{k_{i}}+\varepsilon _{i},i=1,2,\cdots ,n
כאשר:
\varepsilon _{i} הוא משתנה מקרי שערכו הנקודתי נגזר מהפער בין הקשר הליניארי בין ערכי הסדרות  X_{j} באינדקס ה- iי, ובין ערך הסדרה  Y בנקודה זו. משתנה זה נקרא "ההפרעה המקרית", או "השונות המקרית" של המודל ומבטא את השינוי בערכי  Y, שאינם מוסברים על ידי שינוי בערכי  \mathbf {X} _{1},\dots ,\mathbf {X} _{k}.
\beta _{j} הוא המקדם של  x_{j_{i}} במשוואה.
המודל הליניארי המלא הוא מערכת של  n משוואות ב- k נעלמים, המסומן:
\mathbf {y=X} \mathbf {\beta +\varepsilon }
כאשר:
\mathbf {y} \in F^{n} וקטור  n-ממדי של ערכי הסדרה  Y
X\in F^{n\times {k}} מטריצה מסדר  n\times k המבטאת את ההרכבה הבאה:
\mathbf {X} ={\begin{pmatrix}\mathbf {x_{1}^{T}} \\\mathbf {x_{2}^{T}} \\.\\.\\.\\\mathbf {x_{k}^{T}} \\\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}x_{11}&...&x_{1k}\\x_{21}&...&x_{2k}\\\vdots &\ddots &\vdots \\x_{n1}&...&x_{nk}\\\end{pmatrix}}
\mathbf {\beta ,\varepsilon } \in F^{n} וקטורים  n-ממדיים.
משוואת המודל הליניארי

בהינתן מערכת המשוואות הליניארית:  \mathbf {y=X} \mathbf {\beta +\varepsilon } , וקטור פתרונות המערכת,  \mathbf {\beta } , נגדיר העתקה:  P:\mathbb {F} ^{k}\rightarrow \mathbb {F}  באופן הבא:
P(\mathbf {x} )=a+\mathbf {\beta } \cdot \mathbf {x} .
ברדוקציה על הגדרה זו, אנו למעשה מייצרים פולינום  k- משתני ממעלה 1, שמקדמיו הם פתרונות המערכת, בתוספת גורם קבוע:
P(x_{1},...,x_{n})=a+\beta _{1}x_{1}+\cdots +\beta _{k}x_{k}
פולינום זה מאפשר לנו לקבל אומדן לכל ערך של משתנה  y בטווח הדגימה, דהיינו:  {\underset {i\in [n]}{\operatorname {min} }}\{y_{i}\}\leq y\leq {\underset {i\in [n]}{\operatorname {max} }}\{y_{i}\}, בהינתן כל  k ערכים שנבחר למשתנים:  x_{1},\dots ,x_{k}.
משוואת המודל הליניארי > משוואת הניבוי של המודל הליניארי

המודל המוצג לעיל הוא תאורטי בלבד, ומניח למעשה כי דגמנו מאוכלוסייה בת  n פרטים, את כלל הפרטים. במציאות, דגימה של כלל האוכלוסייה לרוב אינה אפשרית, ועל כן נהוג לבנות את משוואת הניבוי באמצעות אומדים למודל הליניארי של האוכלוסייה. במקרה זה, נחפש וקטור פתרונות  \mathbf {b} , עבור המשוואה:  \mathbf {y=X} \mathbf {b+\varepsilon } .
משוואת המודל הליניארי > משוואת הניבוי של המודל הליניארי > אומדים חסרי הטיה

מכיוון שהווקטור  \mathbf {b}  מקיים את השוויון:  \mathbf {y=X} \mathbf {b+\varepsilon }  ולא את השוויון:  \mathbf {y=X} \mathbf {b} , בכל מקרה בו  \varepsilon _{i}\neq 0 נקבל:  P(x_{1_{i}},\dots ,x_{k_{i}})=y\neq y_{i}, ועל כן נשאף למצוא וקטור  \mathbf {b}  כך ש:  {\underset {\mathbf {b} }{\operatorname {argmin} }}P(|y_{i}-y|).
מכיוון שדגמנו  n ערכים של המשתנה  Y, נדרוש את הדרישה השקולה:  {\underset {\mathbf {b} }{\operatorname {argmin} }}\sum _{i=1}^{N}[y_{i}-P(x_{1_{i}},\dots ,x_{k_{i}})]^{2}
וקטור שעומד בדרישה זו נקרא אומד ל-  \mathbf {\beta }  בשיטת הריבועים הפחותים, יקיים את התכונות הבאות:
אומד ליניארי – וקטור זה הוא פתרון של מערכת משוואות ליניארית
שונות נגזרת משונות האוכלוסייה – השונות של  \mathbf {b}  מקיימת:  V(\mathbf {b} )={{\sigma ^{2}} \over {\sum {x_{i}^{2}}}}
הנחת נורמליות – אנו מניחים כי  \mathbf {b} \thicksim N(\beta ,{{\sigma ^{2}} \over {\sum {x_{i}^{2}}}})
אומד חסר הטיה – עבור  \beta , וקטור מקדמי המערכת הליניארית התאורטית של האוכלוסייה, תוחלת הווקטור  \mathbf {b}  תקיים:  E(\mathbf {b} )=\beta
הנחת השונות המינימלית – לכל אומד  \mathbf {\widehat {b}} \neq \mathbf {b}  מתקיים:  V(\mathbf {\widehat {b}} )>V(\mathbf {b} )
שתי התכונות האחרונות ניתנות להרחבה במודל בו מניחים  n\rightarrow \infty  ושקולות, בהתאמה, לשתי התכונות הבאות:
אומד חסר הטיה באופן אסימפטוטי – יקיים:  \lim _{n\to \infty }({E(\mathbf {b} })-\beta )=0
עקיבות – אומד חסר הטיה באופן אסימפטוטי המקיים גם:  \lim _{n\rightarrow \infty }V(\mathbf {b} )=0
תכונות אלו יחדיו, מבטיחות כי הגדלת גודל המדגם עליו מבוססת משוואת האמידה, תקרב אותנו לפרמטרים האמיתיים של האוכלוסייה, דהיינו, אל  \beta .
משוואת המודל הליניארי > משוואת הניבוי של המודל הליניארי > ההנחות הקלאסיות

קיומו של אומד חסר הטיה אינו מובטח עבור כל סדרת תצפיות שנבחר, ועל כן עלינו לוודא כי מתקיימות בנוסף ההנחות הבאות:
תוחלת 0 של ההפרעה המקרית – לכל  \varepsilon _{i}, נדרוש שיתקיים:  E(\varepsilon _{i})=0.
הומוסקדסטיות (הנחת השונות הקבועה) – לכל  \varepsilon _{i}, נדרוש שיתקיים:  V(\varepsilon _{i})=\sigma ^{2}, הווה אומר- עבור זוג וקטורים:  (x_{1},\dots ,x_{k})\neq (x'_{1},\dots ,x'_{k}), שונות ההפרעה המקרית קבועה, וזהה.
ההפרעה המקרית מתפלגת נורמלית – לכל  \varepsilon _{i} מתקיים:  \varepsilon _{i}\sim N(0,\sigma ^{2}) הנחה זו נובעת ישירות משתי ההנחות הקודמות, אך בגלל חשיבותה הקדשנו לה סעיף נפרד.
חוסר מתאם סדרתי – אין תלות בין ההפרעות המקריות, דהיינו:  \forall {i\neq j},Cov(\varepsilon _{i},\varepsilon _{j})=0.
\mathbf {X_{j}}  אינו משתנה מקרי – מהנחה זו משתמע כי אין מתאם בין השונות המקרית למשתנה המסביר, כלומר:  Cov(x_{j_{i}},\varepsilon _{i})=0.
איסור מולטיקולינאריות מושלמת – לכל משתנה מסביר  \mathbf {X_{j}} , נניח כי:  V(\mathbf {X_{j}} )\neq 0.
משוואת המודל הליניארי > אמידה במקרים בהם לא מתקיימות ההנחות הקלאסיות

לא בכל מדגם שנאסוף יתקיימו כלל ההנחות שמנינו לעיל, לרוב בעקבות תכונות של האוכלוסייה ממנה נלקחו התצפיות, או מגבלות באיסוף התצפיות עצמן. במקרים כאלו, לא ניתן להשתמש בשיטת הריבועים הפחותים לאמידת המודל, ונדרש להשתמש בשיטות אמידה אחרות, שמניבות אומדים חסרי הטיה, תחת הנחות מקלות יותר.
במציאות, סדרות נתונים לרוב לא יקיימו את כלל ההנחות הקלאסיות, ועל כן לאורך השנים התפתחו שיטות אמידה רבות. את השיטות השונות ניתן לחלק למספר קטגוריות, בהתאם להנחות שהן מתירות להפר:
אמידה של סדרות עתיות – שיטות המטפלות בסדרות בהן קיים מתאם סדרתי. השיטה הנפוצה, והפשוטה ביותר, לטפל בסדרות נתונים מסוג זה היא באמצעות החלקה מעריכית- התמרה (החלפה) של ערכי הסדרות בהן קיים מתאם סדרתי לערכי הלוגריתם הטבעי של הפרש התצפיות.
אמידה של סדרות בהן המשתנה המוסבר מקבל ערכים בדידים – במקרים אלו המשתנה המוסבר שלנו איכותני, ולא כמותי, ועל כן התפלגותו תהיה בינומית, ברנולי, או פואסונית. השיטה הנפוצה ביותר להתמודד עם משתנים מסוג זה היא שימוש ברגרסיה ממשפחת LOGIT, בה פתרונות המערכת הליניארית תמיד יקבלו ערכים המתיישבים עם ההסתברות לקבל את ערכי המשתנה המוסבר, בהתפלגויות בדידות.
אמידה בייזיאנית – נועדה להתמודד עם משתנים מסבירים מקריים. במקרים אלו, האומדים שנקבל לא ינבעו מווקטור פתרונות יחיד, אלא משפחה של התפלגויות פוסטריוריות, המחילות את אי-הוודאות סביב קבלת ערכי המסבירים האפשריים.
שימושים של רגרסיה ליניארית

לרגרסיה ליניארית שימוש נרחב במדעי החיים, מדעי החברה ומדעי ההתנהגות לתיאור קשרים אפשריים בין משתנים. היא נחשבת כאחד מהכלים החשובים שנעשה בהם שימוש בדיסציפלינות הללו.
שימושים של רגרסיה ליניארית > קו מגמה

קו זה מייצג מגמה, תנועה לטווח ארוך של נתונים על ציר הזמן לאחר התחשבות בגורמים אחרים. הוא אומר האם אוסף נתונים מסוים (לדוגמה תמ"ג, מחירי נפט או מחירי מניה) עלה או ירד לאורך תקופת זמן מסוימת. ניתן לצייר קו מגמה בצורה פשוטה יחסית על ידי מבט בתצפיות, אך ליתר דיוק יש לחשב את מיקום הנקודה והשיפוע על ידי כלים סטטיסטיים כמו רגרסיה ליניארית. בדרך כלל קווי מגמה הם קווים ישרים אולם יש וריאציות המשתמשות בפולינומים מדרגה גבוהה התלויים ברמת הקעירות הרצויה.
לעיתים משמשים קווי מגמה בניתוחים עסקיים כדי להראות שינויים במידע לאורך זמן. יש לכך יתרון של פשטות. קווי מגמה משמשים לרוב כדי לטעון שפעולה או אירוע (כמו אימון או מסע פרסום) גרמו לשינויים שניתנים להבחנה בנקודת זמן. זו טכניקה פשוטה שאינה דורשת קבוצת בקרה, תכנון ניסוי או אנליזה מתוחכמת. למרות זאת, הם סובלים מחוסר אמינות מדעית במקרה ששינויים אחרים יכולים להשפיע על הנתונים.
שימושים של רגרסיה ליניארית > אפידמיולוגיה

ראיות מוקדמות המקשרות עישון טבק למוות ולתחלואה הגיעו מניסויים שהופעלו בהם ניתוחים רגרסיביים[דרוש מקור]. במטרה להקטין השפעה של קורלציות עם משתנים אחרים, חוקרים בדרך כלל כוללים מספר משתנים במודל הרגרסיה שלהם, בנוסף למשתנה העיקרי שנחקר.
לדוגמה, נניח שיש מודל רגרסיה שבו שיעור העישון של סיגריות הוא משתנה המחקר הבלתי תלוי, והמשתנה התלוי הוא תוחלת חיים, הנמדדת בשנים. חוקרים עלולים לכלול מעמד סוציו-אקונומי כמשתנה בלתי תלוי נוסף, כדי להבטיח שכל שינוי בתוחלת החיים אינו מושפע מגורמים אחרים, כמו: החינוך או ההכנסה. למרות זאת, לעולם אין זה אפשרי לכלול את כל המשתנים המשתלבים בניתוח אמפירי.
לדוגמה, גן כלשהו עלול להגדיל תמותה, ובנוסף לגרום לאנשים לעשן יותר. מסיבה זו, ניסויים מבוקרים אקראיים מסוגלים לרוב לספק ראיה משכנעת יותר של קשרי סיבתיות, שניתן להשיג על ידי שימוש באנליזה רגרסיבית של אוסף נתונים.
כשניסויים מבוקרים לא אפשריים, ניתן להשתמש בדרכים שונות של אנליזה רגרסיבית, כגון רגרסיית משתני עזר, כדי לנסות להעריך קשרי סיבתיות מתוך אוסף נתונים.
שימושים של רגרסיה ליניארית > פיננסים

מודל לתמחור נכסי הון (CAPM) משתמש ברגרסיה ליניארית, כמו גם במושג בטא, לניתוח וכימות שיטתיים של הסיכון בהשקעה. הקשר נובע ישירות ממקדם בטא של מודל הרגרסיה הליניארית, שמקשר את תשואת ההשקעה לתשואה מכל הנכסים עם אופי סיכון גבוה.
שימושים של רגרסיה ליניארית > כלכלה

רגרסיה ליניארית היא הכלי האמפירי המרכזי בכלכלה. לדוגמה, הוא משמש לחיזוי הוצאות צריכה, הוצאות השקעה קבועות, השקעה באגירת מלאי, רכישות של יצוא של מדינה, הוצאות על יבוא, הדרישה להחזיק בנכנסים נזילים, ביקוש והיצע לעבודה.
שימושים של רגרסיה ליניארית > מדעי הסביבה

ברגרסיה ליניארית נעשה שימוש במגוון רחב של יישומים במדעי הסביבה. בקנדה, "תוכנית הבקרה על ההשפעות הסביבתיות" משתמשת בניתוח סטטיסטי של מחקרים של דגים ושל קרקעית הים למדידת ההשפעות של שפכי עיסה טחונה או מתכות על המערכת הימית האקולוגית.
ראו גם

אקונומטריקה
רגרסיה מקומית
שיטת הריבועים הפחותים
משפט גאוס-מרקוב
רגרסיה ליניארית פשוטה
הקו  \ y={\hat {a}}x+{\hat {b}} תמיד עובר דרך נקודת הממוצעים
שלמה יצחקי (סטטיסטיקאי)

שלמה יצחקי (17 בינואר 1944 – 17 באפריל 2023) היה כלכלן, כיהן בתפקיד הסטטיסטיקן הממשלתי (הממונה על הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה) מנובמבר 2001 ועד סוף 2012.
ביוגרפיה

יצחקי נולד בבגדאד, עיראק ועלה לישראל כשהיה כבן 7 בשנת 1951. היה בעל תואר דוקטור מהאוניברסיטה העברית בירושלים, ומומחה במימון ציבורי.
כיהן כמדען אורח בקרן המטבע הבינלאומית בשנת 1994, וכן בלשכה הלאומית למחקר כלכלי של ארצות הברית. יעץ למחלקות של הבנק העולמי.
בישראל שימש פרופסור במחלקה לכלכלה של האוניברסיטה העברית בירושלים, בה היה חבר סגל משנת 1971. שימש גם יועץ לוועדת בן שחר (1975) והיה חבר בוועדת בן בסט (2000) - שתי הוועדות עסקו ברפורמה במס הכנסה. שימש כמנהל מכון פאלק למחקר כלכלי, מיסודה של המחלקה לכלכלה באוניברסיטה העברית, בשנים 1995–1998, וכמנהל פורום ספיר למדיניות כלכלית, המשותף גם לאוניברסיטת תל אביב, בשנים 1993–1994.
בנובמבר 2001 התמנה לסטטיסטיקן הממשלתי. בתפקידו זה כיהן עד סוף 2012. במקביל המשיך לכהן באוניברסיטה במשרה חלקית מספר שנים נוספות.
יצחקי לא היסס לבקר את מדיניות הממשלה, באומרו במסיבת עיתונאים כי הוא "חושש שנתוני העוני שמופקים מנתוני הלמ"ס אינם נכונים משום שבארבע השנים האחרונות ביטוח לאומי מספק לנו נתונים רק כאשר הדבר מקובל עליו. טענת ביטוח לאומי שהוא נמנע מהעברת הנתונים כדי להגן על פרטיות האזרחים נשמעת לי כבדיחה. הפרשנות פה היא שאסור להטריד משרד ממשלתי". במהלך כהונתו עמד בראשות שתי ועדות לקביעת מדדי עוני (ועדות יצחקי לקביעת מדדי עוני) שהמליצו על מדדי עוני נוספים חלקם הביאו בחשבון גם העברות בעין.
הוא מתח ביקורת חריפה על הפרטת מערך הפנסיה, וכינה אותה "שוד הפנסיה הגדול".
הערות שוליים

↑  תומר אביטל ואמנון אטד, פרופ' דני פפרמן ימונה לסטטיסטיקאי הראשי במקום שלמה יצחקי, באתר כלכליסט, 31 בדצמבר 2012
↑  אדריאן פילוט, ‏הסטטיסטיקן הראשי בלמ"ס פוטר היום בהודעת אי-מייל: "לא כך מסיימים יחסי עבודה של 11 שנה", באתר גלובס, 31 בדצמבר 2012
| --- | --- |
בקרת זהויות :  NLI: 987007273511605171  BnF: cb173025413 (data)  GND: 124571425  ISNI: 0000 0000 6685 0412  LCCN: n79096297  NKC: xx0278276  NTA: 088018679  SUDOC: 167562606  VIAF: 93934004   WorldCat (עם VIAF): 93934004
שמורת איי חוף דור-מעגן מיכאל

| --- | --- |

איי חוף דור, ספטמבר 2020
 מידע כללי
 סוג:  שמורת טבע ימית
 תאריך הקמה:  26 בנובמבר 1964
 נתונים ומידות
 שטח:  0.02 קמ"ר
 מיקום
 מדינה:  ישראל ישראל
 מיקום:  חופי דור ומעגן מיכאל
 קואורדינטות:  32°33′25″N 34°54′18″E﻿ / ﻿32.557°N 34.905°E﻿ / 32.557; 34.905
  (למפת הכרמל מוגדלת) השמורה(למפת הכרמל רגילה) השמורה(למפת ישראל רגילה) ירושלים תל אביב חיפה ראשון לציון אשדוד באר שבע נתניה אילת קריית שמונה בית שאן קצרין טבריה עפולה חדרה נהריה עכו כרמיאל אשקלון מצפה רמון  ערד עזה יריחו ירדן סוריה לבנון סיני (מצרים) הים התיכון נצרת לוד רהט הים האדום השמורה(למפת ישראל מוגדלת) ירושלים תל אביב חיפה ראשון לציון אשדוד באר שבע נתניה אילת קריית שמונה בית שאן קצרין טבריה עפולה חדרה נהריה עכו כרמיאל אשקלון מצפה רמון  ערד עזה יריחו ירדן סוריה לבנון סיני (מצרים) הים התיכון נצרת לוד רהט הים האדום השמורה
 
שמורת איי חוף דור-מעגן מיכאל היא שמורת טבע ימית, הכוללת בתחומיה את איי חוף דור ומעגן מיכאל. השמורה הוכרזה ב-26 בנובמבר 1964, ושטחה הוא כ-21 דונם.
השמורה משתרעת בשני גושים נפרדים באיי החוף – "אי היונים" ממערב למעגן מיכאל (שטחו 2.8 דונם), ו"אי חופמי" ממערב למושב דור (שטחו 2.4 דונם). האיים נוספים – "שחפית", "דור" ו"טפת", אינם נכללים בשטח השמורה. העלייה לאיים אסורה, על מנת לא לפגוע בפעילות הקינון המתקיימת בהם.
היסטוריה

השמורה הייתה בין שלוש השמורות המוכרות בישראל, בתחילת 1962, עוד בטרם חקיקת החוק להכרזה על שמורות טבע. השמורה גם הייתה מהשמורות הראשונות שהוכרזו על פי החוק.
החי

אי היונים משמש כאתר קינון ליוני בית, ובשנים האחרונות מקננים בו גם עשרות ברווזי ברכייה.
במחקר שנערך בשנים 2017–2018, התגלו באיים אוכלוסיות זוחלים, חרף שטחם המצומצם. באי היונים תועדו 3 מינים – שממית הבתים, נחושית עינונית וצב ביצה מצוי. באי חופמי תועדה שממית הבתים. זוחלים תועדו גם באי שחפית (שממית הבתים ושנונית השפלה) ודור (שממית הבתים, נחושית עינונית, חומט גמד וצב ביצה מצוי) שאינם נכללים בשמורה.
הצומח

איי החוף הם אחד המקומות האחרונים בישראל בהם גדל הצמח אוכם חופי, הנמצא הן באי היונים והן באיי חוף דור.
הערות שוליים

↑  משרד החקלאות מתכנן 85 שמורות טבע וציד, הארץ, 7 בפברואר 1962
↑  שמורות טבע וגנים לאומיים מוכרזים בשנים 2017-1964, אתר רשות הטבע והגנים
|  שמורות טבע בישראל |
| --- | --- | --- |
| הגולן | אירוס הביצות נוב • אלי על • בריכת בראון • גמלא • הר אביטל • הר חרמון • הר חרמונית • הר פרס • הר שיפון • יער אודם • יער יהודיה • נחל גילבון • נחל משושים • נחל הבניאס • מג'רסה • סוסיתא |  |
| צפון | אבוקה • אלון • אלונה • אלוני אבא • אלוני בית קשת • נחל בית העמק • בריכת פסוטה • אלוני ברעם • אלוני יצחק • בוריקה • גאון הירדן •  החולה • הר ארבל • הר חורשן • הר יונה • הר מירון • הר שכניה • חוטם הכרמל • חוף דור-הבונים • חורבת קרתא • חורשת טל • חי-בר כרמל • מערת פער •  נחל בזק • נחל בצת • נחל דישון • נחל הקיבוצים • נחל כזיב • נחל מערות • נחל עמוד • נחל ראש פינה • נחל שניר • נחל שרך • נחל תבור • נחל תות • נחל עיון • עין אפק • עין ארובות • עין נוטרה • עין נימפית • עין תאו • פארק הכרמל • ראש הנקרה • רמות מנשה • תל דן • תל אנפה • תל סהרון • תל שמרון |  |
| מרכז | ביצת זיתא • בני ציון (חרוצים) • בריכת דורה • בריכת יער • גבעת האירוסים • גדור • געש • האירוסים • הדסים • המסרק • חולות ניצנים • מבוא אשדוד • חורבת מדרס • חורבת סעדים • מערת אבשלום • מערת התאומים • נאות קדומים • נחל דולב • נחל כפירה • נחל פולג • נחל קטלב • נחל שורק • נחל התנינים • עינות גיבתון • שער פולג |  |
| יהודה | אלוני שמואל • אל כנוב • הר הטייסים • ואדי מכוך • נחל אוג • נחל בזק עילי • נחל פרת • עינות צוקים • קנה וסמר |  |
| השומרון | הר כביר • יער אום צפא • יער ריחן • נבי רביח • נחל פצאל • נחל קנה • עינות זרקא • רכס טמון • ביצת ואדי מלחה • בור הציפורים • נחל שילה עילי |  |
| הנגב | בקעת תמנע • בתרונות רוחמה • גבעות להב • הבשור • המכתש הגדול • המכתש הקטן • הר הנגב • הר חירן • הר עמשא • הרי אילת • חולות משאבים • חולות סמר • חוף האלמוגים • חי-בר יטבתה • מכתשים בנגב • מצוק הצינים • נחל גרר • נחל ערוגות • נחל עשוש • נחל צין • עין גדי • ערבת עברונה • פארק הלס • פורה |  |
| שמורות ימיות | איי חוף ראש הנקרה • ים ראש הנקרה-אכזיב • שקמונה • ים ראש הכרמל • ים דור-הבונים • ים שקמה • איי חוף דור-מעגן מיכאל • ים גדור • ים האלמוגים • חוף האלמוגים • הים הדרומי • הפרעת פלמחים |  |
שפרד אלונזו מאונט

| --- | --- |

 לידה:  1804 
 פטירה:  1868 (בגיל 64 בערך) 
 
שפרד מאונט, ורד השרון - דיוקן ביתו רות
שפרד אלונזו מאונט (באנגלית: Shepard Alonzo Mount;‏ 17 ביולי 1804 - 18 בספטמבר 1868) היה צייר אמריקאי, הידוע בעיקר בזכות דיוקנאותיו, אם כי עבד בכמה ז'אנרים. הוא היה אחיו הגדול של הצייר המפורסם והמוזיקאי, ויליאם סידני מאונט.
שפרד מאונט, ניקול פלויד, 1831
ביוגרפיה

לאחר מותו המוקדם של אביו בשנת 1814, המשפחה עברה לסטוני ברוק. שם לימד אותו ג'יימס ברוסטר, יצרני כרכרות בניו הייבן. בשנת 1827 הלך אחר החברה שעברה לניו יורק והצטרף לאחיו ויליאם והנרי, אשר למדו להיות ציירים. עד מהרה החליט ללכת בעקבותיהם ובילה שנתיים באקדמיה הלאומית לעיצוב, לאחר מכן החל להשתתף בתערוכות שם.
הוא וויליאם פתחו סטודיו בשנת 1829 והוא הפך לחבר באקדמיה בשנת 1833.
האולפן לא הצליח והם עברו להתגורר באתונה, פנסילבניה, אם כי שפרד חזר לניו יורק זמן לא רב אחר כך. שם למד ציור דיוקן עם הנרי אינמן.
בשנת 1837 התחתן עם אליזבת המסטד אליוט, בתו של צייר הפורטרטים צ'ארלס לורינג אליוט.
בשנת 1841  התיישב מאונט עם משפחתו בסטוני ברוק. בשנה שלאחר מכן הוא נבחר לאקדמאי באקדמיה הלאומית.
הוא העדיף לצייר נופים, אך המשיך כצייר פורטרטים כדי לפרנס את משפחתו.
בתחילת שנות השישים של המאה ה-19, חייו השקטים יחסית קיבלו תפנית שלילית כאשר בתו הבכורה, רות, נפטרה משחפת. ובנו ויליאם, שגר במיסיסיפי, גויס לצבא הקונפדרציה. לאחר שנלכד ונכלא כמרגל, גייס מאונט את עזרתם של פרנסיס ביקנל קרפנטר ויליאם קלן בראיינט לעתירה לנשיא לינקולן לשחרורו. מאמץ זה הצליח בשנת 1864.
שפרד נפטר מכולרה בספטמבר 1868.
אחיו ויליאם נפטר גם הוא מכולרה, חודש לאחר מכן ובנו, ויליאם, נפטר מדלקת ריאות חודש לאחר מכן.
את עבודותיו ניתן לראות במוזיאון האמנות של דלאוור, במוזיאון המטרופוליטן, במכון דטרויט לאמנויות, בחברה ההיסטורית של ניו יורק ובבית הלבן.
הערות שוליים

↑  Shepard Alonzo Mount (1804-1868), Victorian Art History, www.avictorian.com
↑  Shepard Alonzo Mount, www.oxfordgallery.com
↑  William Shepard Mount, geni_family_tree
| --- | --- |
בקרת זהויות :  GND: 119063859  ISNI: 0000 0000 6678 1840  LCCN: n84148233  RKD: 58037  ULAN: 500025219  VIAF: 62350139   WorldCat (עם VIAF): 62350139 
שפרד מאונט, קתרין ברוק האל
תאונת גלישת הקניון בשווייץ

אנדרטה לקורבנות התאונה
תאונת גלישת הקניון בשווייץ התרחשה ב-27 ביולי 1999, ונספו בה 21 מטיילים שעסקו בספורט אתגרי.
המטיילים, שנמנו עם קבוצה של 50 עד 100 תיירים ומדריכים, עסקו בגלישת קניונים - ענף ספורט שהמשתתפים בו שוחים וגולשים בנקיקי נהרות ללא סירות, כשלגופם חליפות שחייה, חגורות הצלה וקסדות. הקבוצה שהתה במזג אוויר גשום במימי נקיק זקסטבאך (Saxetbach) שמדרום לעיר אינטרלאקן, בקנטון ברן שבמרכז המדינה. כששמונה מדריכים לקחו את הקבוצה לשולי הנהר, התאספו עננים כהים סביב ההר הסמוך. המדריכים, עם זאת, לא הודיעו על כך. דיווחי מזג האוויר חזו שמיים בהירים, והמדריכים לא היו מוטרדים מהתעבות הענן כמה קילומטרים משם.
בשעה שש בערב התקדם נחשול של מים בגובה של שבעה מטרים וסחף ממעלה הנהר. מקורו היה בגשמי קיץ, שגרמו להצטברות של מים, אשר עוכבו זמנית על ידי הצטברות סחף של עפר, עצים וסלעים. משקרס מחסום הסחף הציפו המים את הערוץ. 18 מטיילים ושלושה מדריכים נסחפו בנחשול ונהרגו לאחר שהוטחו אל סלעים. גופותיהם נסחפו במורד הנהר לאגם ברינץ שליד אינטרלאקן. חלקם נחבלו בצורה כה חמורה עד כי היה קושי לקבוע את זהותם.
ארבעה עשר מההרוגים היו אוסטרלים, והיתר - אזרחי בריטניה, דרום אפריקה, ניו זילנד ושווייץ.
לאחר התאונה הועלו טענות כי לאור תנאי מזג האוויר באותו יום היה השיטפון צפוי וכי לא היה מקום לקיים את הפעילות במימי הנהר.
החברה שארגנה את הפעילות בנקיק הפסיקה את פעולתה בעקבות האסון. בשנת 2001 הורשעו שישה מעובדיה בגרימת מוות ברשלנות. הם נידונו לעונשי מאסר על תנאי ולקנסות כספיים.
הערות שוליים

↑  Paul Lashmar and Imre Karacs, INDEPENDENT, Swiss river disaster: Black wall of water swept down the gorge, crushing everyone in its path, ‏29-7-1999
תומאס רייקר

| --- | --- |
ג'ונתן פרייקס כלוטננט תומאס רייקר.
ג'ונתן פרייקס כלוטננט תומאס רייקר.
 תוכנית טלוויזיה:  "מסע בין כוכבים: הדור הבא" "מסע בין כוכבים: חלל עמוק 9"
 הופעה ראשונה:  הפרק "Second Chances" - עונה 6 של "מסע בין כוכבים: הדור הבא", 1993.
 הופעה אחרונה:  הפרק "Defiant" - עונה 3 של "מסע בין כוכבים: חלל עמוק 9", 1994.
 מספר הופעות:  2 פרקים
 גילום הדמות:  ג'ונתן פרייקס
 מידע
 גזע:  אנושי
 מין:  זכר
 מקצוע:  קצין בצי הכוכבים
 שיוך:  מאקי  לשעבר צי הכוכבים
 אזרחות:  פדרציית הכוכבים המאוחדת
 דמויות קשורות
 משפחה:  קייל רייקר - אביו אליזבת רייקר - אימו ויליאם רייקר - "תאום"
לוטננט ויליאם תומאס "טום" רייקר (באנגלית: William Thomas "Tom" Riker) הוא דמות בדיונית ביקום הבדיוני של זיכיון "מסע בין כוכבים", בגילומו של השחקן האמריקאי ג'ונתן פרייקס. תומאס רייקר הוא "שכפול" של ויליאם רייקר, דמות קבועה בסדרה "מסע בין כוכבים: הדור הבא, שגם אותה מגלם פרייקס, שנוצר כתוצאה מתאונת טרנספורטר כאשר רייקר שימש כקצין שני על סיפון ספינת חלל פוטיומקין (Potemkin). הכפיל בחר לאמץ לעצמו את השם הפרטי - "טום" או "תומאס" (אשר בשפה הארמית משמעותו "תאום") - על מנת להבדיל את עצמו מויליאם רייקר.
תומאס רייקר מופיע לראשונה בפרק "Second Chances" של "מסע בין כוכבים: הדור הבא", כאשר צוות האנטרפרייז-D מגיע לכוכב הלכת נרוולה 4 (Nervala IV), לזירת תאונת הטרנספורטר. הצוות מגלה כי בעוד ויליאם רייקר (אז לוטננט) שוגר בהצלחה אל סיפון ספינת חלל פוטיומקין והמשיך את חייו ואת הקריירה שלו, שכפול של רייקר לא היה מסוגל לחזור אל הספינה, ו-"התגשם מחדש" במאחז נטוש של צי הכוכבים שעל פני כוכב הלכת. תומאס מייחס במידה רבה את יכולתו להישאר שפוי בבידודו למחשבות שלו על התאחדות עם אהובתו זה מכבר דיאנה טרוי.
טום שירת על סיפון ספינת חלל גנדי (Gandhi), בטרם עזב את צי הכוכבים על מנת לסייע למאקי. בשלב מסוים הוא גילח את פיאותיו, והשאיר את זקנו בצורת זקן צרפתי בלבד. ב-"מסע בין כוכבים: חלל עמוק 9", בפרק "Defiant", הוא מוביל משימה של המאקי לגנוב את הדיפאיינט מתחנת החלל חלל עמוק 9. מפקד התחנה בנג'מין סיסקו עוזר לקרדאסים ללכוד את הספינה ואת צוותה, בתנאי שהדיפאיינט תוחזר לצי הכוכבים ושתומאס רייקר לא יוצא להורג.
תאוריות התיוג

תאוריית התיוג היא תאוריה בקרימינולוגיה לפיה החברה מגיבה לכל פעולה חברתית, באמצעות הטלת תגית חיובית או שלילית על פעולה מסוימת והמבצע אותה. אם התגית תהיה חיובית, אזי שמבצע הפעולה יפנים את התיוג וינהג בדרך נורמטיבית ומקובלת בחברה נתונה. אם התגית תהיה שלילית אזי מבצע הפעולה יורחק מחברתו ותיחסם בפניו ההזדמנות לשוב לחברה הנורמטיבית, הוא יפנים את התגית השלילית וינהג בדרכים לא נורמטיביות כמו עבריינות.
תאורטיקנים מרכזיים בתאוריית התיוג

בקר קיטסוס ואריקסון - שטענו, שהחברה מתייגת את חבריה ופעולותיהם ללא ביסוס וצדק על סמך שיוך משפחתי, מוצא, גזע וקריטריונים נוספים שאינם בשליטתו של הפרט.
שוהם - טען שהתיוג מתבסס על התנהגות מסוימת. לא יתייגו אדם סתם, אלא יש בסיס לתיוג חיובי או שלילי כלפיו.
אדד - טען שפנייה לעבריינות תהיה תלויה בקרקע המכינה של הפרט. רק אם היא שלילית יפנה האדם לעבריינות.
שמואל פירר

הרב שמואל פירר (1863–1942) היה רב גליציאני, רבה של קרוסנו.
ביוגרפיה

נולד בשנת 1863 בסנקובה (אנ') בקרבת גורליץ בגליציה המערבית. סבו הוא נכדו של רבי יצחק חריף מסמביר, מחבר שו"ת "זרע יצחק". בצעירותו הצטיין בלימודיו, נודע כ"העילוי מסנקובה" ואך בידיעותיו במתמטיקה. למד אצל הרב יצחק שמלקיש מחבר שו"ת "בית יצחק" ואצל רבי חיים יצחק ירוחם מאאלשטאדט (סטארי סמביר).
בשנת 1883, בהיותו כבן 20 בלבד, נתמנה כרבה של מילובקה (אנ'), שבאזור קרקוב. בשנת 1903 השתתף בכנס הראשון של רבני גליציה המערבית, ובשנת 1908, נבחר לרב ואב בית דין בקרוסנו, בתפקיד כיהן שלושים וחמש שנים. היה מומחה בדיני ממונות, וסוחרים רבים באו להתדיין בפניו. היה חבר ב"שלטון הרוחני" של ישיבת חכמי לובלין. כשפרצה מלחמת העולם השנייה עבר לגליציה המזרחית שנכבשה על ידי הרוסים, ושם נדד כשנתיים בעיירות שונות, ועסק בתורה ככל שהתנאים אפשרו את הדבר. כשכבשו הגרמנים את האזור חזר לקרוסנו, ושם נספה בדצמבר 1942.