text:
# Компроміс зсуву та дисперсії
У статистиці та машинному навчанні, компромі́с (або диле́ма) зсу́ву та диспе́рсії (англ. bias–variance tradeoff or dilemma) — це задача одночасної мінімізації двох джерел похибки, які перешкоджають алгоритмам керованого навчання робити узагальнення на основі їхніх тренувальних наборів:
- Зсув (англ. bias) — це похибка, викликана помилковими припущеннями в алгоритмі навчання. Великий зсув може спричиняти нездатність алгоритму знаходити доречні взаємозв'язки між ознаками та цільовими виходами (недонавчання).
- Дисперсія (англ. variance) — це похибка від чутливості до малих флуктуацій в тренувальному наборі. Висока дисперсія може спричиняти перенавчання: моделювання випадкового шуму[en] в тренувальних даних замість моделювання бажаних виходів.

Ро́зклад на зсув та диспе́рсію (англ. bias–variance decomposition) — це спосіб аналізувати очікувану похибку узагальнення алгоритму навчання по відношенню до тієї чи іншої задачі як суму трьох членів: зсуву, дисперсії, та величини, що називається незнижуваною похибкою (англ. irreducible error), яка виникає внаслідок шуму в самій задачі.
Цей компроміс застосовується до всіх видів керованого навчання: класифікації, регресії (узгодження функцій) та навчання структурованого виходу. Його також залучали для пояснення дієвості евристик у людському навчанні.

## Задача
Компроміс зсуву та дисперсії є центральною задачею в керованому навчанні. В ідеалі потрібно обирати модель, яка і закономірності в своїх тренувальних даних схоплює добре, але й добре узагальнює їх для ще не бачених даних. На жаль, зазвичай неможливо робити те і друге одночасно. Методи навчання з високою дисперсією можуть бути здатними добре представляти свої тренувальні набори, але перебувають під загрозою перенавчання зашумлених або нехарактерних тренувальних даних. На противагу їм, алгоритми з великим зсувом зазвичай видають простіші моделі, не схильні до перенавчання, але можуть недопідлаштовуватися до своїх тренувальних даних, виявляючись нездатними схопити важливі закономірності.
Моделі з малим зсувом зазвичай є складнішими (наприклад, регресійними многочленами високого порядку), що дозволяє їм представляти тренувальний набір точніше. Проте в процесі вони можуть також представляти й велику складову шуму, присутню в тренувальному наборі, роблячи свої передбачення менш точними — незважаючи на свою додану складність. З іншого боку, моделі з великим зсувом схильні бути відносно простими (регресійними многочленами низького порядку, або навіть лінійними), але можуть видавати передбачення з нижчою дисперсією при застосуванні поза межами тренувального набору.

## Розклад квадратичної помилки на зсув та дисперсію
Припустімо, що в нас є тренувальний набір, який складається з набору точок {\displaystyle x_{1},\dots ,x_{n}} та дійсних значень {\displaystyle y_{i}}, пов'язаних з кожною із точок {\displaystyle x_{i}}. Ми виходимо з того, що існує функційний, але зашумлений взаємозв'язок {\displaystyle y=f(x)+\varepsilon }, в якому шум {\displaystyle \varepsilon } має нульове середнє значення та дисперсію {\displaystyle \sigma ^{2}}.
Нам треба знайти функцію {\displaystyle {\hat {f}}(x;D)}, що якомога краще наближує справжню функцію {\displaystyle f(x)} засобами якогось алгоритму навчання на навчальній вибірці {\displaystyle D=\{(x_{1},y_{1})\dots ,(x_{n},y_{n})\}}. Ми робимо «якомога краще» точним поняттям, вимірюючи середньоквадратичну похибку {\displaystyle y} відносно {\displaystyle {\hat {f}}(x;D)}: ми хочемо, щоби {\displaystyle (y-{\hat {f}}(x;D))^{2}} було мінімальним, як для {\displaystyle x_{1},\dots ,x_{n}}, так і для точок за межами нашої вибірки. Звісно, ми не можемо сподіватися зробити це досконало, оскільки {\displaystyle y_{i}} містять шум {\displaystyle \varepsilon }; це означає, що ми мусимо бути готові допустити незнижувану похибку в будь-якій функції, яку б ми не придумали.
Пошук {\displaystyle {\hat {f}}}, яка узагальнюється на точки за межами тренувального набору, може бути здійснено за допомогою будь-якого із багатьох алгоритмів, що застосовуються для керованого навчання. Виявляється, що яку би функцію {\displaystyle {\hat {f}}} ми не обрали, ми можемо розкласти математичне сподівання її похибки на небаченому зразкові {\displaystyle x} наступним чином::34:223
{\displaystyle \operatorname {E} _{D,\varepsilon }{\Big [}{\big (}y-{\hat {f}}(x;D){\big )}^{2}{\Big ]}={\Big (}\operatorname {Bias} _{D}{\big [}{\hat {f}}(x;D){\big ]}{\Big )}^{2}+\operatorname {Var} _{D}{\big [}{\hat {f}}(x;D){\big ]}+\sigma ^{2}.}
Де
{\displaystyle \operatorname {Bias} _{D}{\big [}{\hat {f}}(x;D){\big ]}=\operatorname {E} _{D}{\big [}{\hat {f}}(x;D){\big ]}-f(x),}
а
{\displaystyle \operatorname {Var} _{D}{\big [}{\hat {f}}(x;D){\big ]}=\operatorname {E} _{D}[{\big (}\operatorname {E} _{D}[{\hat {f}}(x;D)]-{\hat {f}}(x;D){\big )}^{2}].}
Математичне сподівання пробігає різні варіанти вибору тренувального набору {\displaystyle D=\{(x_{1},y_{1})\dots ,(x_{n},y_{n})\}}, всі вибрані з одного й того ж (умовного) розподілу {\displaystyle P(x,y)}. Ці три члени представляють:
- квадрат зсуву методу навчання, що можна розглядати як похибку, спричинену спрощувальними припущеннями, вбудованих до цього методу. Наприклад, при наближуванні нелінійної функції {\displaystyle f(x)} із застосуванням методу навчання для лінійних моделей в оцінках {\displaystyle {\hat {f}}(x)} буде присутня похибка внаслідок припущення лінійності;
- дисперсію методу навчання, або, інтуїтивно, наскільки сильно метод навчання {\displaystyle {\hat {f}}(x)} рухатиметься навколо свого середнього значення;
- незнижувану похибку {\displaystyle \sigma ^{2}}. Оскільки всі три члени є невід'ємними, вона формує обмеження знизу для математичного сподівання похибки на небачених зразках.[3]:34

Що складнішою є модель {\displaystyle {\hat {f}}(x)}, то більше точок даних вона схоплюватиме, і то меншим буде зсув. Проте, складність робитиме так, що модель більше «рухатиметься», щоби захопити точки даних, і відтак її дисперсія буде вищою.

### Виведення
Виведення розкладу на зсув та дисперсію для квадратичних помилок відбувається наступним чином. Для зручності позначення введімо скорочення {\displaystyle f=f(x)} та {\displaystyle {\hat {f}}={\hat {f}}(x;D)} та опустимо індекс {\displaystyle D}. По-перше, зауважте, що для будь-якої випадкової змінної {\displaystyle X} ми маємо
{\displaystyle \operatorname {Var} [X]=\operatorname {E} [X^{2}]-\operatorname {E} [X]^{2}.}
Перегрупувавши, отримуємо
{\displaystyle \operatorname {E} [X^{2}]=\operatorname {Var} [X]+\operatorname {E} [X]^{2}.}
Оскільки {\displaystyle f} є детермінованою,
{\displaystyle \operatorname {E} [f]=f.}
З цього, за умови {\displaystyle y=f+\varepsilon } та {\displaystyle \operatorname {E} [\varepsilon ]=0} (оскільки {\displaystyle \varepsilon } — це шум), випливає, що {\displaystyle \operatorname {E} [y]=\operatorname {E} [f+\varepsilon ]=\operatorname {E} [f]=f.}
Також, оскільки {\displaystyle \operatorname {Var} [\varepsilon ]=\sigma ^{2},}
{\displaystyle \operatorname {Var} [y]=\operatorname {E} [(y-\operatorname {E} [y])^{2}]=\operatorname {E} [(y-f)^{2}]=\operatorname {E} [(f+\varepsilon -f)^{2}]=\operatorname {E} [\varepsilon ^{2}]=\operatorname {Var} [\varepsilon ]+\operatorname {E} [\varepsilon ]^{2}=\sigma ^{2}+0^{2}=\sigma ^{2}.}
Отже, оскільки {\displaystyle \varepsilon } та {\displaystyle {\hat {f}}} є незалежними, ми можемо записати, що
{\displaystyle {\begin{aligned}\operatorname {E} {\big [}(y-{\hat {f}})^{2}{\big ]}&=\operatorname {E} {\big [}(f+\varepsilon -{\hat {f}})^{2}{\big ]}\\[5pt]&=\operatorname {E} {\big [}(f+\varepsilon -{\hat {f}}+\operatorname {E} [{\hat {f}}]-\operatorname {E} [{\hat {f}}])^{2}{\big ]}\\[5pt]&=\operatorname {E} {\big [}(f-\operatorname {E} [{\hat {f}}])^{2}{\big ]}+\operatorname {E} [\varepsilon ^{2}]+\operatorname {E} {\big [}(\operatorname {E} [{\hat {f}}]-{\hat {f}})^{2}{\big ]}+2\operatorname {E} {\big [}(f-\operatorname {E} [{\hat {f}}])\varepsilon {\big ]}+2\operatorname {E} {\big [}\varepsilon (\operatorname {E} [{\hat {f}}]-{\hat {f}}){\big ]}+2\operatorname {E} {\big [}(\operatorname {E} [{\hat {f}}]-{\hat {f}})(f-\operatorname {E} [{\hat {f}}]){\big ]}\\[5pt]&=(f-\operatorname {E} [{\hat {f}}])^{2}+\operatorname {E} [\varepsilon ^{2}]+\operatorname {E} {\big [}(\operatorname {E} [{\hat {f}}]-{\hat {f}})^{2}{\big ]}+2(f-\operatorname {E} [{\hat {f}}])\operatorname {E} [\varepsilon ]+2\operatorname {E} [\varepsilon ]\operatorname {E} {\big [}\operatorname {E} [{\hat {f}}]-{\hat {f}}{\big ]}+2\operatorname {E} {\big [}\operatorname {E} [{\hat {f}}]-{\hat {f}}{\big ]}(f-\operatorname {E} [{\hat {f}}])\\[5pt]&=(f-\operatorname {E} [{\hat {f}}])^{2}+\operatorname {E} [\varepsilon ^{2}]+\operatorname {E} {\big [}(\operatorname {E} [{\hat {f}}]-{\hat {f}})^{2}{\big ]}\\[5pt]&=(f-\operatorname {E} [{\hat {f}}])^{2}+\operatorname {Var} [\varepsilon ]+\operatorname {Var} {\big [}{\hat {f}}{\big ]}\\[5pt]&=\operatorname {Bias} [{\hat {f}}]^{2}+\operatorname {Var} [\varepsilon ]+\operatorname {Var} {\big [}{\hat {f}}{\big ]}\\[5pt]&=\operatorname {Bias} [{\hat {f}}]^{2}+\sigma ^{2}+\operatorname {Var} {\big [}{\hat {f}}{\big ]}.\end{aligned}}}
Остаточно, функція втрат середньо-квадратичної похибки MSE (або від'ємна лог-функція правдомодібності) отримується шляхом взяття математичного сподівання {\displaystyle x\sim P}:
{\displaystyle {\text{MSE}}=\operatorname {E} _{x}{\bigg \{}\operatorname {Bias} _{D}[{\hat {f}}(x;D)]^{2}+\operatorname {Var} _{D}{\big [}{\hat {f}}(x;D){\big ]}{\bigg \}}+\sigma ^{2}.}

## Застосування до класифікації
Розклад на зсув та дисперсію спершу було сформульованого для регресії методом найменших квадратів. Можливо знайти подібний розклад і для випадку класифікації за втрат 0-1 (коефіцієнт помилок класифікації). Як альтернатива, якщо задачу класифікації може бути перефразовано як імовірнісну класифікацію, то математичне сподівання квадрату похибки передбачуваних імовірностей по відношенню до справжніх імовірностей може бути розкладено, як і раніше.

## Підходи
Зниження розмірності та обирання ознак можуть знижувати дисперсію шляхом спрощення моделей. Аналогічно, зниженню дисперсії сприяє більший тренувальний набір. Додавання ознак (провісників) сприяє зниженню зсуву, ціною введення додаткової дисперсії. Алгоритми навчання зазвичай мають деякі налагоджувані параметри, які контролюють зсув та дисперсію, наприклад:
- (Узагальнені[en]) лінійні моделі може бути регуляризовано, щоби знизити їхню дисперсію ціною збільшення їхнього зсуву.[10]
- У штучних нейронних мережах дисперсія збільшується, а зсув зменшується з числом прихованих вузлів.[1] Як і в УЛМ, зазвичай застосовується регуляризація.
- В моделях k-найближчих сусідів велике значення k призводить до великого зсуву та низької дисперсії (див. нижче).
- У навчанні з прикладів регуляризація може досягатися варіюванням суміші прототипів та екземплярів.[11]
- У деревах рішень глибина дерева визначає дисперсію. Зазвичай, для контролю дисперсії дерева рішень підрізують.[3]:307

Одним зі шляхів розв'язання цієї дилеми є застосування сумішевих моделей та ансамблевого навчання. Наприклад, підсилювання багато «слабких» моделей (із великим зсувом) поєднує в ансамбль, який має менший зсув, ніж окремі моделі, тоді як натяжкове агрегування поєднує «сильні» системи навчання таким чином, що знижує їхню дисперсію.

### k-найближчі сусіди
У випадку регресії k-найближчих сусідів існує вираз замкненого вигляду, який ставить у відповідність розклад на зсув та дисперсію до параметру k::37, 223
{\displaystyle \mathrm {E} [(y-{\hat {f}}(x))^{2}]=\left(f(x)-{\frac {1}{k}}\sum _{i=1}^{k}f(N_{i}(x))\right)^{2}+{\frac {\sigma ^{2}}{k}}+\sigma ^{2}}
де {\displaystyle N_{1}(x),\dots ,N_{k}(x)} є k найближчими сусідами x у тренувальному наборі. Зсув (перший член) є монотонно зростаючою функцією від k, тоді як дисперсія (другий член) при збільшенні k спадає. Справді, за «розсудливих припущень» зсув оцінки першого-найближчого сусіда (1-НС, англ. 1-NN) зникає повністю, оскільки розмір тренувальної вибірки наближується до нескінченності.

## Застосування до людського навчання
В той час як дилему зсуву та дисперсії широко обговорювали в контексті машинного навчання, її розглядали і в контексті людського пізнання, перш за все Ґерд Ґіґеренцер зі співробітниками в контексті навчених евристик. Вони переконували (див. посилання нижче), що людський мозок розв'язує цю дилему в випадку зазвичай розріджених, погано виражених тренувальних наборів, забезпечених досвідом, шляхом обрання евристики сильного зсуву/низької дисперсії. Це віддзеркалює той факт, що підхід нульового зсуву має погану узагальнюваність на нові ситуації, а також нерозсудливо припускає точне знання справжнього стану світу. Отримувані в результаті евристики є відносно простими, але дають кращі висновки в ширшому розмаїтті ситуацій.
Жемо та ін. переконують, що дилема зсуву та дисперсії означає, що таких здібностей, як узагальнене розпізнавання об'єктів, не може бути навчено з нуля, що вони вимагають певної міри «жорсткої розводки», яка потім налаштовується досвідом. Причиною цього є те, що безмодельні підходи до отримання висновків для уникнення високої дисперсії вимагають непрактично великих тренувальних наборів.

title: Компроміс зсуву та дисперсії

wikitext:
{{Машинне навчання|Теорія}}
{{multiple image| align=right|direction=vertical|width=200
|image1=Test function and noisy data.png|caption1=Функція та зашумлені дані.
|image2=Radial basis function fit, spread=5.png|caption2=розмах=5
|image3=Radial basis function fit, spread=1.png|caption3=розмах=1
|image4=Radial basis function fit, spread=0.1.png|caption4=розмах=0.1
|footer=Функцію (червону) наближують із застосуванням [[Радіальна базисна функція|радіальних базисних функцій]] (синіх). На кожному графіку показано кілька спроб. Для кожної зі спроб як навчальний набір надається кілька із зашумлених точок даних (нагорі). Для широкого розмаху (мал. 2) зсув є сильним: РБФ не можуть повністю наближувати функцію (особливо у центральному заглибленні), але дисперсія між різними наближеннями є низькою. Зі зниженням розмаху (мал. 3 та 4) зсув зменшується: сині криві наближують червону щільніше. Проте, в залежності від шуму в різних спробах дисперсія між спробами зростає. У найнижчому зображенні наближені значення для x=0 різняться дико в залежності від того, де були розташовані точки даних.}}

У [[Статистика|статистиці]] та [[Машинне навчання|машинному навчанні]], '''компромі́с''' (або '''диле́ма''') '''зсу́ву та диспе́рсії''' ({{lang-en|bias–variance tradeoff or dilemma}}) — це задача одночасної мінімізації двох джерел [[Похибки та залишки у статистиці|похибки]], які перешкоджають алгоритмам [[Кероване навчання|керованого навчання]] робити узагальнення на основі їхніх [[Тренувальний набір|тренувальних наборів]]:

* ''[[Зсув оцінки|Зсув]]'' ({{lang-en|bias}}) — це похибка, викликана помилковими припущеннями в [[алгоритм]]і навчання. Великий зсув може спричиняти нездатність алгоритму знаходити доречні взаємозв'язки між ознаками та цільовими виходами (недонавчання).
* ''[[Дисперсія випадкової величини|Дисперсія]]'' ({{lang-en|variance}}) — це похибка від чутливості до малих флуктуацій в тренувальному наборі. Висока дисперсія може спричиняти [[перенавчання]]: моделювання випадкового {{нп|Шум (обробка сигналів)|шуму||Noise (signal processing)}} в тренувальних даних замість моделювання бажаних виходів.

'''Ро́зклад на зсув та диспе́рсію''' ({{lang-en|bias–variance decomposition}}) — це спосіб аналізувати [[Математичне сподівання|очікувану]] [[Похибка узагальнення|похибку узагальнення]] алгоритму навчання по відношенню до тієї чи іншої задачі як суму трьох членів: зсуву, дисперсії, та величини, що називається ''незнижуваною похибкою'' ({{lang-en|irreducible error}}), яка виникає внаслідок шуму в самій задачі.

Цей компроміс застосовується до всіх видів [[Кероване навчання|керованого навчання]]: [[Статистична класифікація|класифікації]], [[Регресійний аналіз|регресії]] (узгодження функцій)<ref name="geman">{{cite journal |last1=Geman |first1=Stuart |authorlink1=Стюарт Жемо |author2=E. Bienenstock |author3=R. Doursat |year=1992 |title=Neural networks and the bias/variance dilemma |journal=Neural Computation |volume=4 |pages=1–58 |doi=10.1162/neco.1992.4.1.1 |url=http://web.mit.edu/6.435/www/Geman92.pdf |accessdate=6 Листопада 2016 |archive-date=10 Жовтня 2016 |archive-url=https://web.archive.org/web/20161010215033/http://web.mit.edu/6.435/www/Geman92.pdf }} {{ref-en}}</ref><ref>Bias–variance decomposition, In Encyclopedia of Machine Learning. Eds. Claude Sammut, Geoffrey I. Webb. Springer 2011. pp. 100-101 {{ref-en}}</ref> та [[навчання структурованого виходу]]. Його також залучали для пояснення дієвості евристик у людському навчанні.

== Задача ==

Компроміс зсуву та дисперсії є центральною задачею в керованому навчанні. В ідеалі потрібно [[Обирання моделі|обирати модель]], яка і закономірності в своїх тренувальних даних схоплює добре, але й добре [[Узагальнення|узагальнює]] їх для ще не бачених даних. На жаль, зазвичай неможливо робити те і друге одночасно. Методи навчання з високою дисперсією можуть бути здатними добре представляти свої тренувальні набори, але перебувають під загрозою перенавчання зашумлених або нехарактерних тренувальних даних. На противагу їм, алгоритми з великим зсувом зазвичай видають простіші моделі, не схильні до перенавчання, але можуть ''недопідлаштовуватися'' до своїх тренувальних даних, виявляючись нездатними схопити важливі закономірності.

Моделі з малим зсувом зазвичай є складнішими (наприклад, регресійними многочленами високого порядку), що дозволяє їм представляти тренувальний набір точніше. Проте в процесі вони можуть також представляти й велику складову {{нп|Шум (обробка сигналів)|шуму||Noise (signal processing)}}, присутню в тренувальному наборі, роблячи свої передбачення менш точними — незважаючи на свою додану складність. З іншого боку, моделі з великим зсувом схильні бути відносно простими (регресійними многочленами низького порядку, або навіть лінійними), але можуть видавати передбачення з нижчою дисперсією при застосуванні поза межами тренувального набору.

== Розклад квадратичної помилки на зсув та дисперсію ==

Припустімо, що в нас є тренувальний набір, який складається з набору точок <math>x_1, \dots, x_n</math> та [[Дійсні числа|дійсних]] значень <math>y_i</math>, пов'язаних з кожною із точок <math>x_i</math>. Ми виходимо з того, що існує функційний, але зашумлений взаємозв'язок <math>y = f(x) + \varepsilon</math>, в якому шум <math>\varepsilon</math> має нульове середнє значення та дисперсію <math>\sigma^2</math>.

Нам треба знайти функцію <math>\hat{f}(x;D)</math>, що якомога краще наближує справжню функцію <math>f(x)</math> засобами якогось алгоритму навчання на навчальній вибірці <math>D=\{(x_1,y_1) \dots, (x_n, y_n)\}</math>. Ми робимо «якомога краще» точним поняттям, вимірюючи [[Середньоквадратична похибка|середньоквадратичну похибку]] <math>y</math> відносно <math>\hat{f}(x;D)</math>: ми хочемо, щоби <math>(y - \hat{f}(x;D))^2</math> було мінімальним, як для <math>x_1, \dots, x_n</math>, ''так і для точок за межами нашої вибірки''. Звісно, ми не можемо сподіватися зробити це досконало, оскільки <math>y_i</math> містять шум <math>\varepsilon</math>; це означає, що ми мусимо бути готові допустити ''незнижувану похибку'' в будь-якій функції, яку б ми не придумали.

Пошук <math>\hat{f}</math>, яка узагальнюється на точки за межами тренувального набору, може бути здійснено за допомогою будь-якого із багатьох алгоритмів, що застосовуються для [[Кероване навчання|керованого навчання]]. Виявляється, що яку би функцію <math>\hat{f}</math> ми не обрали, ми можемо розкласти [[математичне сподівання]] її похибки на небаченому зразкові <math>x</math> наступним чином:<ref name="islr">{{cite book |author1=Gareth James |author2=Daniela Witten |author3=Trevor Hastie |author4=Robert Tibshirani |title=An Introduction to Statistical Learning |publisher=Springer |year=2013 |url=http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ |accessdate=6 Листопада 2016 |archive-date=23 Червня 2019 |archive-url=https://web.archive.org/web/20190623150237/http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ }} {{ref-en}}</ref>{{rp|34}}<ref name="ESL">{{cite book |first1=Trevor |last1=Hastie |first2=Robert |last2=Tibshirani |first3=Jerome |last3=Friedman |year=2009 |title=The Elements of Statistical Learning |url=http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ |accessdate=6 листопада 2016 |archiveurl=https://web.archive.org/web/20150126123924/http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ |archivedate=26 січня 2015 |deadurl=yes }} {{ref-en}}</ref>{{rp|223}}
: <math>
\operatorname{E}_{D, \varepsilon} \Big[\big(y - \hat{f}(x;D)\big)^2\Big]
= \Big(\operatorname{Bias}_D\big[\hat{f}(x;D)\big] \Big) ^2 + \operatorname{Var}_D\big[\hat{f}(x;D)\big] + \sigma^2.
</math>

Де
: <math>
\operatorname{Bias}_D\big[\hat{f}(x;D)\big] = \operatorname{E}_D\big[\hat{f}(x;D)\big] - f(x),
</math>
а
: <math>
\operatorname{Var}_D\big[\hat{f}(x;D)\big] = \operatorname{E}_D[\big(\operatorname{E}_D[\hat{f}(x;D)] - \hat{f}(x;D)\big)^2].
</math>

Математичне сподівання пробігає різні варіанти вибору тренувального набору <math>D=\{(x_1,y_1) \dots, (x_n, y_n)\}</math>, всі вибрані з одного й того ж ([[Умовний розподіл|умовного]]) розподілу <math>P(x,y)</math>. Ці три члени представляють:

* квадрат ''зсуву'' методу навчання, що можна розглядати як похибку, спричинену спрощувальними припущеннями, вбудованих до цього методу. Наприклад, при наближуванні нелінійної функції <math>f(x)</math> із застосуванням методу навчання для [[Лінійна модель|лінійних моделей]] в оцінках <math>\hat{f}(x)</math> буде присутня похибка внаслідок припущення лінійності;
* ''дисперсію'' методу навчання, або, інтуїтивно, наскільки сильно метод навчання <math>\hat{f}(x)</math> рухатиметься навколо свого середнього значення;
* незнижувану похибку <math>\sigma^2</math>. Оскільки всі три члени є невід'ємними, вона формує обмеження знизу для математичного сподівання похибки на небачених зразках.<ref name="islr"/>{{rp|34}}

Що складнішою є модель <math>\hat{f}(x)</math>, то більше точок даних вона схоплюватиме, і то меншим буде зсув. Проте, складність робитиме так, що модель більше «рухатиметься», щоби захопити точки даних, і відтак її дисперсія буде вищою.

=== Виведення ===

Виведення розкладу на зсув та дисперсію для квадратичних помилок відбувається наступним чином.<ref>{{cite web |first1=Sethu |last1=Vijayakumar |title=The Bias–Variance Tradeoff |publisher=University Edinburgh |year=2007 |accessdate=19 серпня 2014 |url=http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/mlsc/Notes/Lecture4/BiasVariance.pdf |archive-date=9 Вересня 2016 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160909163545/http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/mlsc/Notes/Lecture4/BiasVariance.pdf }} {{ref-en}}</ref><ref>{{cite web |title=Notes on derivation of bias-variance decomposition in linear regression |first=Greg|last=Shakhnarovich |year=2011 |accessdate=20 серпня 2014 |url=http://ttic.uchicago.edu/~gregory/courses/wis-ml2012/lectures/biasVarDecom.pdf|archiveurl=https://web.archive.org/web/20140821063842/http://ttic.uchicago.edu/~gregory/courses/wis-ml2012/lectures/biasVarDecom.pdf|archivedate=21 August 2014}} {{ref-en}}</ref> Для зручності позначення введімо скорочення <math>f = f(x)</math> та <math>\hat{f} = \hat{f}(x;D)</math> та опустимо індекс <math>D</math>. По-перше, зауважте, що для будь-якої випадкової змінної <math>X</math> ми маємо

: <math>
\operatorname{Var}[X] = \operatorname{E}[X^2] - \operatorname{E}[X]^2.
</math>

Перегрупувавши, отримуємо

: <math>
\operatorname{E}[X^2] = \operatorname{Var}[X] + \operatorname{E}[X]^2.
</math>

Оскільки <math>f</math> є [[Детермінований алгоритм|детермінованою]],

: <math>
\operatorname{E}[f] = f.
</math>

З цього, за умови <math>y = f + \varepsilon</math> та <math>\operatorname{E}[\varepsilon] = 0</math> (оскільки <math>\varepsilon</math> — це шум), випливає, що <math>\operatorname{E}[y] = \operatorname{E}[f + \varepsilon] = \operatorname{E}[f] = f.</math>

Також, оскільки <math>\operatorname{Var}[\varepsilon] = \sigma^2,</math>

: <math>
\operatorname{Var}[y] = \operatorname{E}[(y - \operatorname{E}[y])^2] = \operatorname{E}[(y - f)^2] = \operatorname{E}[(f + \varepsilon - f)^2] = \operatorname{E}[\varepsilon^2] = \operatorname{Var}[\varepsilon] + \operatorname{E}[\varepsilon]^2  = \sigma^2 + 0^2 = \sigma^2.
</math>

Отже, оскільки <math>\varepsilon</math> та <math>\hat{f}</math> є незалежними, ми можемо записати, що

: <math>
\begin{align}
\operatorname{E}\big[(y - \hat{f})^2\big]
 & = \operatorname{E}\big[(f+\varepsilon  - \hat{f} )^2\big] \\[5pt]
 & = \operatorname{E}\big[(f+\varepsilon  - \hat{f} +\operatorname{E}[\hat{f}]-\operatorname{E}[\hat{f}])^2\big] \\[5pt]
 & = \operatorname{E}\big[(f-\operatorname{E}[\hat{f}])^2\big]+\operatorname{E}[\varepsilon^2]+\operatorname{E}\big[(\operatorname{E}[\hat{f}]- \hat{f})^2\big]
+2\operatorname{E}\big[(f-\operatorname{E}[\hat{f}])\varepsilon\big]
+2\operatorname{E}\big[\varepsilon(\operatorname{E}[\hat{f}]- \hat{f})\big]
+2\operatorname{E}\big[(\operatorname{E}[\hat{f}]- \hat{f})(f-\operatorname{E}[\hat{f}])\big] \\[5pt]
 & = (f-\operatorname{E}[\hat{f}])^2+\operatorname{E}[\varepsilon^2]+\operatorname{E}\big[(\operatorname{E}[\hat{f}]- \hat{f})^2\big]
+2(f-\operatorname{E}[\hat{f}])\operatorname{E}[\varepsilon]
+2\operatorname{E}[\varepsilon]\operatorname{E}\big[\operatorname{E}[\hat{f}]- \hat{f}\big]
+2\operatorname{E}\big[\operatorname{E}[\hat{f}]- \hat{f}\big](f-\operatorname{E}[\hat{f}]) \\[5pt]
 & = (f-\operatorname{E}[\hat{f}])^2+\operatorname{E}[\varepsilon^2]+\operatorname{E}\big[(\operatorname{E}[\hat{f}]- \hat{f})^2\big]\\[5pt]
 & = (f-\operatorname{E}[\hat{f}])^2+\operatorname{Var}[\varepsilon]+\operatorname{Var}\big[\hat{f}\big]\\[5pt]
 & = \operatorname{Bias}[\hat{f}]^2+\operatorname{Var}[\varepsilon]+\operatorname{Var}\big[\hat{f}\big]\\[5pt]
 & = \operatorname{Bias}[\hat{f}]^2+\sigma^2+\operatorname{Var}\big[\hat{f}\big].
\end{align}
</math>

Остаточно, функція втрат середньо-квадратичної похибки MSE (або від'ємна [[Функція правдоподібності#Логарифмічна правдоподібність|лог-функція правдомодібності]]) отримується шляхом взяття математичного сподівання <math>x\sim P</math>:
: <math>
\text{MSE} = \operatorname{E}_x\bigg\{\operatorname{Bias}_D[\hat{f}(x;D)]^2+\operatorname{Var}_D\big[\hat{f}(x;D)\big]\bigg\} + \sigma^2.
</math>

== Застосування до класифікації ==

Розклад на зсув та дисперсію спершу було сформульованого для регресії [[Метод найменших квадратів|методом найменших квадратів]]. Можливо знайти подібний розклад і для випадку [[Статистична класифікація|класифікації]] за [[Втрати 0-1|втрат 0-1]] (коефіцієнт помилок класифікації).<ref>{{cite conference |last=Domingos |first=Pedro |title=A unified bias-variance decomposition |conference=ICML |year=2000 |url=http://homes.cs.washington.edu/~pedrod/bvd.pdf |accessdate=6 Листопада 2016 |archive-date=7 Жовтня 2016 |archive-url=https://web.archive.org/web/20161007165214/http://homes.cs.washington.edu/~pedrod/bvd.pdf }} {{ref-en}}</ref><ref>{{cite journal |first1=Giorgio |last1=Valentini |first2=Thomas G. |last2=Dietterich |title=Bias–variance analysis of support vector machines for the development of SVM-based ensemble methods |journal=[[Journal of Machine Learning Research|JMLR]] |volume=5 |year=2004 |pages=725–775}} {{ref-en}}</ref> Як альтернатива, якщо задачу класифікації може бути перефразовано як [[Ймовірнісна класифікація|імовірнісну класифікацію]], то математичне сподівання квадрату похибки передбачуваних імовірностей по відношенню до справжніх імовірностей може бути розкладено, як і раніше.<ref>{{cite book |first1=Christopher D. |last1=Manning |first2=Prabhakar |last2=Raghavan |first3=Hinrich |last3=Schütze |title=Introduction to Information Retrieval |publisher=Cambridge University Press |year=2008 |url=http://nlp.stanford.edu/IR-book/ |pages=308–314 |accessdate=6 Листопада 2016 |archive-date=4 Травня 2021 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210504232558/https://nlp.stanford.edu/IR-book/ }} {{ref-en}}</ref>

== Підходи ==

[[Зниження розмірності]] та [[обирання ознак]] можуть знижувати дисперсію шляхом спрощення моделей. Аналогічно, зниженню дисперсії сприяє більший тренувальний набір. Додавання ознак (провісників) сприяє зниженню зсуву, ціною введення додаткової дисперсії. Алгоритми навчання зазвичай мають деякі налагоджувані параметри, які контролюють зсув та дисперсію, наприклад:

* ({{нп|Узагальнена лінійна модель|Узагальнені||Generalized linear model}}) лінійні моделі може бути [[Регуляризація (математика)|регуляризовано]], щоби знизити їхню дисперсію ціною збільшення їхнього зсуву.<ref> {{cite book | last = Belsley | first = David | title = Conditioning diagnostics : collinearity and weak data in regression | url = https://archive.org/details/conditioningdiag0000bels | publisher = Wiley | location = New York | year = 1991 | isbn = 978-0471528890 }} {{ref-en}}</ref>
* У [[Штучна нейронна мережа|штучних нейронних мережах]] дисперсія збільшується, а зсув зменшується з числом прихованих вузлів.<ref name="geman"/> Як і в УЛМ, зазвичай застосовується регуляризація.
* В моделях [[Метод k-найближчих сусідів|''k''-найближчих сусідів]] велике значення {{mvar|k}} призводить до великого зсуву та низької дисперсії (див. нижче).
* У [[Навчання з прикладів|навчанні з прикладів]] регуляризація може досягатися варіюванням суміші прототипів та екземплярів.<ref>{{cite journal | last1 = Gagliardi | first1 = F | year = 2011 | title = Instance-based classifiers applied to medical databases: diagnosis and knowledge extraction | url = | journal = Artificial Intelligence in Medicine | volume = 52 | issue = 3| pages = 123–139 | doi = 10.1016/j.artmed.2011.04.002 }} {{ref-en}}</ref>
* У [[Дерево рішень|деревах рішень]] глибина дерева визначає дисперсію. Зазвичай, для контролю дисперсії дерева рішень підрізують.<ref name="islr"/>{{rp|307}}

Одним зі шляхів розв'язання цієї дилеми є застосування {{нп|Сумішева модель|сумішевих моделей||Mixture model}} та [[Ансамблеве навчання|ансамблевого навчання]].<ref>Jo-Anne Ting, Sethu Vijaykumar, Stefan Schaal, Locally Weighted Regression for Control. In Encyclopedia of Machine Learning. Eds. Claude Sammut, Geoffrey I. Webb. Springer 2011. p. 615 {{ref-en}}</ref><ref>Scott Fortmann-Roe. [http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html Understanding the Bias–Variance Tradeoff] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20161029083719/http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html |date=29 Жовтня 2016 }}. 2012. {{ref-en}}</ref> Наприклад, [[Підсилювання (машинне навчання)|підсилювання]] багато «слабких» моделей (із великим зсувом) поєднує в ансамбль, який має менший зсув, ніж окремі моделі, тоді як [[натяжкове агрегування]] поєднує «сильні» системи навчання таким чином, що знижує їхню дисперсію.

=== ''k''-найближчі сусіди ===

У випадку [[Метод k-найближчих сусідів|регресії {{mvar|k}}-найближчих сусідів]] існує [[вираз замкненого вигляду]], який ставить у відповідність розклад на зсув та дисперсію до параметру {{mvar|k}}:<ref name="ESL"/>{{rp|37, 223}}

: <math>
\mathrm{E}[(y - \hat{f}(x))^2] = \left( f(x) - \frac{1}{k}\sum_{i=1}^k f(N_i(x)) \right)^2 + \frac{\sigma^2}{k} + \sigma^2
</math>

де <math>N_1(x), \dots, N_k(x)</math> є {{mvar|k}} найближчими сусідами {{mvar|x}} у тренувальному наборі. Зсув (перший член) є [[Монотонна функція|монотонно зростаючою]] функцією від {{mvar|k}}, тоді як дисперсія (другий член) при збільшенні {{mvar|k}} спадає. Справді, за «розсудливих припущень» зсув оцінки першого-найближчого сусіда (1-НС, {{lang-en|1-NN}}) зникає повністю, оскільки розмір тренувальної вибірки наближується до нескінченності.<ref name="geman"/>

== Застосування до людського навчання ==

В той час як дилему зсуву та дисперсії широко обговорювали в контексті машинного навчання, її розглядали і в контексті [[Когнітивна наука|людського пізнання]], перш за все {{нп|Ґерд Ґіґеренцер|||Gerd Gigerenzer}} зі співробітниками в контексті навчених евристик. Вони переконували (див. посилання нижче), що людський мозок розв'язує цю дилему в випадку зазвичай розріджених, погано виражених тренувальних наборів, забезпечених досвідом, шляхом обрання евристики сильного зсуву/низької дисперсії. Це віддзеркалює той факт, що підхід нульового зсуву має погану узагальнюваність на нові ситуації, а також нерозсудливо припускає точне знання справжнього стану світу. Отримувані в результаті евристики є відносно простими, але дають кращі висновки в ширшому розмаїтті ситуацій.<ref>{{Cite journal | last1 = Gigerenzer | first1 = Gerd| last2 = Brighton | first2 = Henry| doi = 10.1111/j.1756-8765.2008.01006.x | title = Homo Heuristicus: Why Biased Minds Make Better Inferences | journal = Topics in Cognitive Science | volume = 1 | pages = 107–143| year = 2009 | pmid =  25164802| pmc = }} {{ref-en}}</ref>

{{нп|Стюарт Жемо|Жемо||Stuart Geman}} та ін.<ref name="geman"/> переконують, що дилема зсуву та дисперсії означає, що таких здібностей, як узагальнене розпізнавання об'єктів, не може бути навчено з нуля, що вони вимагають певної міри «жорсткої розводки», яка потім налаштовується досвідом. Причиною цього є те, що безмодельні підходи до отримання висновків для уникнення високої дисперсії вимагають непрактично великих тренувальних наборів.

== Див. також ==
{{Div col||25em}}
* [[Обирання моделі]]
* [[Точність та прецизійність]]
* [[Зсув оцінки]]
* [[Кероване навчання]]
* {{нп|Мінімально-дисперсійна незсунута оцінка|||Minimum-variance unbiased estimator}}
* [[Оптимізація гіперпараметрів]]
* {{нп|Перевірка регресійних моделей|||Regression model validation}}
* [[Теорема Гаусса — Маркова|Теорема Гаусса — Маркова]]
{{Div col end}}

== Примітки ==
{{Примітки|30em}}

== Посилання ==
* {{cite web |url= http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html |title= Understanding the Bias-Variance Tradeoff |date= June 2012 |first= Scott |last= Fortmann-Roe |accessdate= 6 Листопада 2016 |archive-date= 29 Жовтня 2016 |archive-url= https://web.archive.org/web/20161029083719/http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html }} {{ref-en}}

[[Категорія:Дилеми]]
[[Категорія:Обирання моделі]]
[[Категорія:Машинне навчання]]
[[Категорія:Статистична класифікація]]


text:
# Франсіско Вальєхо Понс
Франсіско Вальєхо Понс (ісп. Francisco Vallejo Pons, нар. 21 серпня 1982, Вільякарлос, о. Менорка) — іспанський шахіст, гросмейстер (1996).
гросмейстером став у 16 років 9 місяців.
Чемпіон світу серед шахістів до 18 років (2000 рік).
Його рейтинг на січень 2025 року — 2638 (98-те місце у світі, 4-те в Іспанії).

#### Переможець турнірів
• 2001 — Меморіал Капабланки,

• 2002 — Дос Ерманас Open,

• 2006 — Куернавака (1-2 місце),

• 2007 — Памплона,

• 2010 — Гібралтар,

• 2011 — Реджо-Емілія (1-2 місце), Паттая, Гран-Канарія

• 2013 — Індивідуальний чемпіонат Європи (поділ 1-10 місць, за додатковим показником 6 місце)

wikiname: ukwiki

title: Франсіско Вальєхо Понс

in_language: uk

wikitext:
{{Шахіст
 | ім'я = Франсіско Вальєхо  Понс
 | зображення = Francisco Vallejo Pons 2013.jpg
 | розмір_зображення = 190px
 | підпис_зображення =
| дата_народження = 21.8.1982
 | місце_народження =[[Вільякарлос]], [[ Менорка]],  [[Іспанія]]
 | національність = {{ESP}}
 | титул = [[Гросмейстер]] (1996)
 | теперішній_рейтинг = '''2638''' (№ '''98''' у рейтингу [[Міжнародна федерація шахів|ФІДЕ]] в січні 2025 року)
 | піковий_рейтинг = '''2724''' — '''20 місце''' (липень 2011 року)
}}

'''Франсіско Вальєхо Понс''' ({{lang-es|Francisco Vallejo Pons}}, нар. {{ДН|21|8|1982}}, [[Вільякарлос]], о. [[Менорка]]) — [[Іспанія|іспанський]] [[Шахи|шахіст]], [[гросмейстер]] (1996).
[[Гросмейстер (шахи)|гросмейстером]] став у 16 років 9 місяців.

[[Юнацький чемпіонат світу із шахів#Переможці у категорії до 18 років|Чемпіон світу серед шахістів до 18 років]] (2000 рік).

Його [[Рейтинг Ело|рейтинг]] на січень 2025 року — '''2638''' ('''98-те''' місце у світі, '''4-те''' в Іспанії).

==== Переможець турнірів ====
• 2001 — [[Меморіал Капабланки]],

• 2002 — Дос Ерманас Open,

• 2006 — Куернавака (1-2 місце),

• 2007 — Памплона,

• 2010 — Гібралтар,

• 2011 — Реджо-Емілія (1-2 місце)<ref>[http://en.chessbase.com/post/reggia-emilia-gashimov-takes-top-honors-on-tiebreak Reggia Emilia — Gashimov takes top honors on tiebreak]</ref><ref>{{Cite web |url=http://www.ippogrifoscacchi.it/tablaGeneral.asp?iTorneoIppogrifo=25 |title=The 53rd Reggio Emilia masters tournament |accessdate=2015-01-03 |archive-date=2017-09-18 |archive-url=https://web.archive.org/web/20170918142658/http://www.ippogrifoscacchi.it/tablaGeneral.asp?iTorneoIppogrifo=25 }} {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20170918142658/http://www.ippogrifoscacchi.it/tablaGeneral.asp?iTorneoIppogrifo=25 |date=2017-09-18 }}</ref>, Паттая, Гран-Канарія

• 2013 — [[Чемпіонат Європи із шахів|Індивідуальний чемпіонат Європи]] (поділ 1-10 місць, за додатковим показником 6 місце)<ref>[http://chess-results.com/tnr95789.aspx?lan=12&art=4&flag=30&wi=821 European Individual Chess Championship 2013]</ref>

== Примітки ==
{{reflist}}

== Посилання ==
* Картка [http://ratings.fide.com/card.phtml?event=2205530 Франсіско Вальєхо Понса ] на сайті [[ФІДЕ]]
* [http://www.chessgames.com/perl/chessplayer?pid=49085 Партії Вальєхо в базі ChessGames]
* [http://www.chess.co.uk/twic/chessnews/events/53rd-reggio-emilia-2010-11/gashimov-wins-reggio-on-tie-break-from-vallejo Результати турніру Реджо-Емілія 2011]
* [http://www.365chess.com/players/Francisco_Vallejo_Pons Партії Вальєхо на 365chess]

[[Категорія:Уродженці Балеарських островів]]
[[Категорія:Іспанські шахісти]]
{{DEFAULTSORT:Вальєхо Понс Франсіско}}

title: Франсіско Вальєхо Понс

Оригінал імені: ісп. Francisco Vallejo Pons

Країна: Іспанія

Народження: 21 серпня 1982 (42 роки) · Вільякарлос, Менорка, Іспанія

Титул: Гросмейстер (1996)

Рейтинг ФІДЕ: 2638 (№ 98 у рейтингу ФІДЕ в січні 2025 року)

Піковий · рейтинг: 2724 — 20 місце (липень 2011 року)


text:
# Луханіна Наталія Володимирівна
Наталія Володимирівна Луханіна (21 липня 1995, Первомайський, Харківська область) — українська волейболістка, діагональний нападник.

## Із біографії
Вихованка сєвєродонецької ДЮСШ, перший тренер — Надія Салахутдінова. У сезоні 2009/2010 почала виступати за другу команду «Сєвєродончанки», а через три роки — за основний склад. Неодноразово була призером першості і кубка України. Після ліквідації команди з Луганської області захищала кольори запорізької «Орбіти». 2022 року перейшла до французького «Орлеана», разом з центральною блокуючою «Хіміка» Юлією Микитюк.

## Клуби
| Роки      | Команди              |
| --------- | -------------------- |
| 2009—2012 | «Сєвєродончанка-2»   |
| 2012—2018 | «Сєвєродончанка»     |
| 2018—2022 | «Орбіта» (Запоріжжя) |
| 2022—2023 | «Орлеан»             |
| 2023—2024 | МАА ВК (Баку)        |
| 2024—     | «Гальмстад»          |

## Досягнення
- Срібна призерка чемпіонату України (3): 2014, 2015, 2019
- Бронзова призерка чемпіонату України (3): 2016, 2021, 2022
- Срібна призерка кубка України (4): 2013, 2014, 2015, 2019
- Бронзова призерка кубка України (2): 2016, 2022
- Срібна призерка суперкубка України (2): 2019, 2021

## Статистика
Статистика виступів за «Орбіту»:
| Сезон   | Клуб                 | Чемпіонат | Чемпіонат | Чемпіонат | Кубки | Кубки | Кубки | Єврокубки | Єврокубки | Єврокубки |
| Сезон   | Клуб                 | Ігри      | Сети      | Очки      | Ігри  | Сети  | Очки  | Ігри      | Сети      | Очки      |
| ------- | -------------------- | --------- | --------- | --------- | ----- | ----- | ----- | --------- | --------- | --------- |
| 2018/19 | «Орбіта» (Запоріжжя) | 15        | 26        | 16        | 4     | 5     | 4     | 1         | 1         | 1         |
| 2019/20 | «Орбіта» (Запоріжжя) | 26        | 75        | 163       | 8+1   | 23+1  | 59+0  | 2         | 6         | 7         |
| 2020/21 | «Орбіта» (Запоріжжя) | 26        | 80        | 276       | —     | —     | —     | —         | —         | —         |
| 2021/22 | «Орбіта» (Запоріжжя) | 16        | 56        | 200       | 4+2   | 16+7  | 53+32 | —         | —         | —         |
| Всього  | Всього               | 83        | 237       | 655       | 19    | 52    | 148   | 2         | 7         | 8         |

title: Луханіна Наталія Володимирівна

wikitext:
{{Спортсмен
|ім'я                = Наталія Луханіна
|повне ім'я          =
|оригінал імені      =
|зображення          = Наталія Луханіна.jpg
|розмір зображення   =
|підпис              =
|прізвисько          =
|громадянство        =
|національність      =
|місце проживання    =
|дата народження     = 21.7.1995
|місце народження    = [[Первомайський (місто)|Первомайський]], [[Харківська область]]
|дата смерті         =
|місце смерті        =
|причина смерті      =
|зріст               = 185 см
|вага                =
|Alma mater          =
|військове звання    =
|батько              =
|мати                =
|дружина             =
|чоловік             =
|діти                =
|вебсторінка         =
|країна              = {{прапорець|Україна}} [[Україна]]
|вид спорту          = [[волейбол]]
|дисципліна          =
|спортивне звання    ={{Майстер спорту України}}
|студентська команда =
|клуб                =
|команда             = {{прапорець|Швеція}} «Гальмстад»
|нац. збірна         =
|статус професіонала =
|тренери             =
|завершення виступів =
|тренує              =
|світові             =
|регіональні         =
|національні         =
|олімпійські         =
|паралімпійські      =
|дефлімпійські       =
|найвищий рейтинг    =
|поточний рейтинг    =
|особисті рекорди    =
|медалі              =
|show-medals         = yes
|нагороди            =
}}
'''Наталія Володимирівна Луханіна''' (21 липня 1995, [[Первомайський (місто)|Первомайський]], [[Харківська область]]) — українська волейболістка, діагональний нападник.

== Із біографії ==
Вихованка сєвєродонецької ДЮСШ, перший тренер — Надія Салахутдінова. У сезоні 2009/2010 почала виступати за другу команду «Сєвєродончанки», а через три роки — за основний склад. Неодноразово була призером першості і кубка України. Після ліквідації команди з Луганської області захищала кольори запорізької «Орбіти». 2022 року перейшла до французького «Орлеана», разом з центральною блокуючою «Хіміка» [[Микитюк Юлія Віталіївна|Юлією Микитюк]]<ref>{{cite web
|url=https://www.volleyball.ua/news/8017-nashiukrayintsi-tablitsia-transferiv-ukrayinskikh-voleibolistiv-v-inozemni-chempionati-sezon-2022-23
|title=#нашіукраїнці — таблиця трансферів українських волейболістів в іноземні чемпіонати. Сезон 2022\23
|publisher=[https://www.volleyball.ua/ Волейбол в Україні]
|language=
|accessdate=28 вересня 2022
|archive-date=2022-09-28
|archive-url=https://web.archive.org/web/20220928175431/https://www.volleyball.ua/news/8017-nashiukrayintsi-tablitsia-transferiv-ukrayinskikh-voleibolistiv-v-inozemni-chempionati-sezon-2022-23
|url-status=
}}</ref>.
[[Файл:Volleyball in Sievierodonetsk23.jpg|thumb|right|400px|Наталія Луханіна (№ 8) у матчі «Сєвєродончанки» з «Галичанкою».]]

== Клуби ==
{| class="wikitable"
|+
|-
! Роки !! Команди
|-
| 2009—2012 || {{прапорець|Україна}} «Сєвєродончанка-2»
|-
| 2012—2018 || {{прапорець|Україна}} «[[Сєвєродончанка]]»
|-
| 2018—2022 || {{прапорець|Україна}} [[Орбіта-ЗТМК-ЗНУ|«Орбіта» (Запоріжжя)]]
|-
| 2022—2023 || {{прапорець|Франція}} «Орлеан»
|-
| 2023—2024 || {{прапорець|Азербайджан}} МАА ВК (Баку)
|-
| 2024— || {{прапорець|Швеція}} «Гальмстад»
|}

== Досягнення ==
* Срібна призерка чемпіонату України (3): 2014, 2015, 2019
* Бронзова призерка чемпіонату України (3): 2016, 2021, 2022
* Срібна призерка кубка України (4): 2013, 2014, 2015, 2019
* Бронзова призерка кубка України (2): 2016, [[Кубок України з волейболу серед жінок 2021—2022|2022]]
* Срібна призерка суперкубка України (2): [[Суперкубок України з волейболу серед жінок 2019|2019]], [[Суперкубок України з волейболу серед жінок 2021|2021]]

== Статистика ==
Статистика виступів за «Орбіту»:
{| class="wikitable"
|+
|-
!rowspan="2" width=60|Сезон
!rowspan="2" width=180|Клуб
!colspan="3" |Чемпіонат
!colspan="3" |Кубки
!colspan="3" |Єврокубки
|-
! width=50| Ігри
! width=50| Сети
! width=50| Очки
! width=50| Ігри
! width=50| Сети
! width=50| Очки
! width=50| Ігри
! width=50| Сети
! width=50| Очки
|- align=center
| 2018/19 || «Орбіта» (Запоріжжя) || 15 || 26 || 16
| 4 || 5 || 4
| 1 || 1 || 1
|- align=center
| 2019/20 || «Орбіта» (Запоріжжя) || 26 || 75 || 163
| 8+1 || 23+1 || 59+0
| 2 || 6 || 7
|- align=center
| 2020/21 || «Орбіта» (Запоріжжя) || 26 || 80 || 276
| — || — || —
| — || — || —
|- align=center
| 2021/22 || «Орбіта» (Запоріжжя) || 16 || 56 || 200
| 4+2 || 16+7 || 53+32
| — || — || —
|-
!colspan="2"| Всього !!83 !!237 !!655 !!19 !!52 !!148 !!2 !!7 !!8
|}

== Примітки ==
{{reflist}}

== Джерела ==
* {{cite web
|url=https://uvf-web.dataproject.com/PlayerDetails.aspx?TeamID=369&PlayerID=1243&ID=51
|title=Луханіна Наталія
|publisher=[https://fvu.in.ua/uk Федерація волейболу України]
|language=
|accessdate=26 липня 2022
|archive-date=2022-07-26
|archive-url=https://web.archive.org/web/20220726061214/https://uvf-web.dataproject.com/PlayerDetails.aspx?TeamID=369&PlayerID=1243&ID=51
|url-status=
}}
* {{cite web
|url=https://sever-volley.at.ua/index/0-36
|title=Луханина Наталья Владимировна
|publisher=[https://sever-volley.at.ua/ Фан-клуб ВК «Северодончанка»]
|language=російська
|accessdate=26 липня 2022
|archive-date=2022-04-07
|archive-url=https://web.archive.org/web/20220407041934/https://sever-volley.at.ua/index/0-36
|url-status=
}}
* {{cite web
|url=https://www-old.cev.eu/PlayerDetails.aspx?TeamID=11524&SeasonID=0&SeasonType=&G=&PlayerID=33086
|title=Nataliia Lukhanina
|publisher=CEV
|language=англійська
|accessdate=26 липня 2022
|archive-date=2021-12-03
|archive-url=https://web.archive.org/web/20211203104306/https://www-old.cev.eu/PlayerDetails.aspx?TeamID=11524&SeasonID=0&SeasonType=&G=&PlayerID=33086
|url-status=
}}
* {{cite web
|url=https://women.volleybox.net/ru/nataliia-lukhanina-p15507/clubs
|title=Nataliia Lukhanina
|publisher=[https://women.volleybox.net/what-is-volleybox women.volleybox.net]
|language=англійська
|accessdate=26 липня 2022
|archive-date=2022-07-26
|archive-url=https://web.archive.org/web/20220726061218/https://women.volleybox.net/ru/nataliia-lukhanina-p15507/clubs
|url-status=
}}

[[Категорія:Українські волейболістки]]
[[Категорія:Волейболістки «Сєвєродончанки»]]
[[Категорія:Волейболістки «Орбіта-Університет»]]
[[Категорія:Уродженці Златополя]]
[[Категорія:Спортсмени Баку]]
[[Категорія:Спортсмени Гальмстада]]

title: Загальна інформація

Громадянство: Україна

Народження: 21 липня 1995 (29 років) · Первомайський, Харківська область

title: Спорт

Країна: Україна

Вид спорту: волейбол

Спортивне звання: Майстер спорту України

Команда: «Гальмстад»


text:
# Скоморохово (Городищенська волость)
Скоморохово (рос. Скоморохово) — присілок в Островському районі Псковської області Російської Федерації.
Населення становить 3 особи. Входить до складу муніципального утворення Островська волость.

## Історія
Від 2015 року входить до складу муніципального утворення Островська волость.

## Населення
| 2001 | 2002 | 2010 |
| ---- | ---- | ---- |
| 6    | →6   | ↘3   |

title: Скоморохово (Городищенська волость)

wikitext:
{{Населений пункт Росії
|тип             = [[присілок]]
|тип_род         = присілка
|назва           = Скоморохово
|назва ін.       = Скоморохово
|прапор          =
|опис прапора    =
|герб            =
|опис герба      =
|розташування    =
|опис розташування  =
|зображення         =
|зображення_розмір  =
|зображення_підпис  =
|mapx            =
|mapy            =
|суб'єкт РФ      = [[Псковська область]]
|район           = [[Островський район (Псковська область)|Островський район]]
|міський округ   =
|поселення       = {{li|Островська волость (Островський район)|Островська волость|Q19836418}}
|рада            =
|код ЗКАТУ       =
|засноване       =
|перша згадка    =
|завойоване      =
|попередні назви =
|статус          =
|поділ           =
|населення       = {{зменшення}} 3
|ref-населення   =
|площа           =
|ref-площа       =
|густота         =
|поштові індекси = <!--або поштовий індекс-->
|телефонний код  = <!--телефонний код-->
|часовий пояс    = [[Московський час|MSK]] ([[UTC+3]])
|висота          =
|водойма         =
|станція         =
|відстань        = <!--відстань до станції-->
<!--До центру муніципального району/міського округу-->
|залізниця р     =
|ref-залізниця р =
|автошлях р      =
|ref-автошлях р  =
|фізична р       = <!--або відстань р-->
|ref-фізична р   =
|залізниця о     =
|ref-залізниця о =
|автошлях о      =
|ref-автошлях о  =
|фізична о       = <!--або відстань о-->
|ref-фізична о   =
<!--До Москви-->
|залізниця с     =
|ref-залізниця с =
|автошлях с      =
|ref-автошлях с  =
|фізична с       = <!--або відстань с-->
|ref-фізична с   =
|схема           =
|міста-побратими =
|день міста      =
|катойконіми     =
|адреса          =
|вебсторінка    =
|мер             = <!--або голова, або губернатор-->
|ремарки         =
|карта розташування1   =Росія Псковська область
}}
'''Скоморохово''' ({{lang-ru|Скоморохово}}) — [[присілок]] в [[Островський район (Псковська область)|Островському районі]] [[Псковська область|Псковської області]] [[Росія|Російської Федерації]].

Населення становить 3 особи. Входить до складу муніципального утворення {{li|Островська волость (Островський район)|Островська волость|Q19836418}}.

== Історія ==

Від 2015 року входить до складу муніципального утворення Островська волость<ref>[http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/6000201504020002?index=11&rangeSize=1 Закон Псковской области от 30 марта 2015 года № 1508-ОЗ «О преобразовании муниципальных образований»]</ref>.

== Населення ==

{{Населення РФ |  Скоморохово (Городищенская волость)  }}

== Примітки ==

{{reflist|1}}

{{Островський район (Псковська область)}}
{{Pskov-geo-stub}}

{{Портали|Росія|Географія}}

[[Категорія:Населені пункти Островського району Псковської області]]

title: присілок Скоморохово

Країна: Росія

Суб'єкт Російської Федерації: Псковська область

Муніципальний район: Островський район

Поселення: Островська волость

title: Основні дані

Населення: ▼ 3

Часовий пояс: MSK (UTC+3)

Основні дані:
Мапа
· Скоморохово · Скоморохово


text:
# NUPR2
NUPR2 (англ. Nuclear protein 2, transcriptional regulator) – білок, який кодується однойменним геном, розташованим у людей на 7-й хромосомі. Довжина поліпептидного ланцюга білка становить 97 амінокислот, а молекулярна маса — 11 356.
| 10         |  | 20         |  | 30         |  | 40         |  | 50         |
| ---------- |  | ---------- |  | ---------- |  | ---------- |  | ---------- |
| MEAPAERALP |  | RLQALARPPP |  | PISYEEELYD |  | CLDYYYLRDF |  | PACGAGRSKG |
| RTRREQALRT |  | NWPAPGGHER |  | KVAQKLLNGQ |  | RKRRQRQLHP |  | KMRTRLT    |

A: Аланін

C: Цистеїн

D: Аспарагінова кислота

E: Глутамінова кислота

F: Фенілаланін

G: Гліцин

H: Гістидин

I: Ізолейцин

K: Лізин

L: Лейцин

M: Метіонін

N: Аспарагін

P: Пролін

Q: Глутамін

R: Аргінін

S: Серин

T: Треонін

V: Валін

W: Триптофан

Кодований геном білок за функцією належить до репресорів.
Задіяний у таких біологічних процесах, як транскрипція, регуляція транскрипції, клітинний цикл.
Локалізований у ядрі.

title: NUPR2

wikitext:
{{Картка гена}}
'''NUPR2''' ({{lang-en|Nuclear protein 2, transcriptional regulator}}) – білок, який кодується однойменним геном, розташованим у людей на 7-й хромосомі.<ref name="HGNC">{{cite web |url=http://www.genenames.org/cgi-bin/gene_symbol_report?hgnc_id=HGNC:44164 |title=HUGO Gene Nomenclature Commitee, HGNC:44164 |language=англ. |accessdate=19 вересня 2017 |url-status=dead }}</ref> Довжина поліпептидного ланцюга білка становить 97 [[Амінокислоти|амінокислот]], а [[молекулярна маса]] — 11 356<ref name="UniProt">{{cite web |url=http://www.uniprot.org/uniprot/A6NF83#sequences |title=UniProt, A6NF83 |language=англ. |accessdate=19 вересня 2017 |archive-date=6 листопада 2016 |archive-url=https://web.archive.org/web/20161106162802/http://www.uniprot.org/uniprot/A6NF83#sequences }}</ref>.

{{hidden
 |header=Послідовність амінокислот
 |style=float:right; clear:right; min-width:23em; border: 1px solid #aaa;
 |headerstyle=background-color:#c3fdb8; padding: 0 5px;
 |contentstyle=background-color:#f9f9f9; padding:5px;
 |content=

10		20		30		40		50

MEAPAERALP		RLQALARPPP		PISYEEELYD		CLDYYYLRDF		PACGAGRSKG

RTRREQALRT		NWPAPGGHER		KVAQKLLNGQ		RKRRQRQLHP		KMRTRLT

A: [[Аланін]]

C: [[Цистеїн]]

D: [[Аспарагінова кислота]]

E: [[Глутамінова кислота]]

F: [[Фенілаланін]]

G: [[Гліцин]]

H: [[Гістидин]]

I: [[Ізолейцин]]

K: [[Лізин]]

L: [[Лейцин]]

M: [[Метіонін]]

N: [[Аспарагін]]

P: [[Пролін]]

Q: [[Глутамін]]

R: [[Аргінін]]

S: [[Серин]]

T: [[Треонін]]

V: [[Валін]]

W: [[Триптофан]]

Y: [[Тирозин]]
}}

Кодований геном білок за функцією належить до [[репресор (генетика)|репресор]]ів.
Задіяний у таких біологічних процесах, як [[транскрипція (біологія)|транскрипція]], регуляція [[транскрипція (біологія)|транскрипції]], [[клітинний цикл]].
Локалізований у [[клітинне ядро|ядрі]].

== Література ==
{{refbegin|2}}
* {{cite journal|назва=The status, quality, and expansion of the NIH full-length cDNA project: the Mammalian Gene Collection (MGC). |journal=Genome Res. |автор= |дата=2004 |сторінки=2121 — 2127|volume=14}} {{PMID|15489334}} {{DOI|10.1101/gr.2596504}}
{{refend}}
== Примітки ==
{{reflist}}

== Див. також ==
* [[Хромосома 7 (людина)|Хромосома 7]]
{{protein-stub}}

{{Портали|Біологія|Хімія}}{{Ізольована стаття}}

[[Категорія:Некатегоризовані білки]]

title: Ідентифікатори

Символи: NUPR2, NUPR1L, nuclear protein 2, transcriptional regulator, P8

Зовнішні ІД: MGI: 1923099 HomoloGene: 105465 GeneCards: NUPR2

Молекулярна функція: • chromatin binding

Клітинна компонента: • клітинне ядро

Біологічний процес: • cellular response to starvation · • клітинний цикл · • GO:0009373 regulation of transcription, DNA-templated · • GO:1901227 negative regulation of transcription by RNA polymerase II · • transcription, DNA-templated · • negative regulation of cell population proliferation · • cellular response to DNA damage stimulus · • negative regulation of cell cycle

title: Ортологи

Види: Людина · Миша

Ортологи: Вікідані

Див./Ред. для людей: Див./Ред. для мишей


text:
# Бедня (Хорватія)
Бедня (хорв. Bednja) — населений пункт і громада в Вараждинській жупанії Хорватії.

## Населення
Населення громади за даними перепису 2011 року становило 3 992 осіб. Населення самого поселення становило 677 осіб.
Динаміка чисельності населення громади:
Динаміка чисельності населення центру громади:

## Населені пункти
Крім поселення Бедня, до громади також входять:
- Бенковець
- Брезова Гора
- Цветлин
- Ямно
- Язбина Цветлинська
- Єжовець
- Малий Горенець
- Мелян
- Осоняк
- Пашник
- Плеш
- Подгор'є-Беднянсько
- Пребуков'є
- Пурга-Беднянська
- Ринковець
- Светий Йосип
- Шаша
- Шинковиця-Беднянська
- Шинковиця-Шаська
- Тракощан
- Великий Горенець
- Враноєлє
- Врбно
- Врховець-Беднянський

## Клімат
Середня річна температура становить 9,80 °C, середня максимальна – 24,06 °C, а середня мінімальна – -6,52 °C. Середня річна кількість опадів – 1061 мм.
| Клімат поселення                              | Клімат поселення | Клімат поселення | Клімат поселення | Клімат поселення | Клімат поселення | Клімат поселення | Клімат поселення | Клімат поселення | Клімат поселення | Клімат поселення | Клімат поселення | Клімат поселення | Клімат поселення |
| Показник                                      | Січ.             | Лют.             | Бер.             | Квіт.            | Трав.            | Черв.            | Лип.             | Серп.            | Вер.             | Жовт.            | Лист.            | Груд.            |                  |
| Середній максимум, °C                         | 5,71             | 7,54             | 11,67            | 15,84            | 20,82            | 24,06            | 23,28            | 22,62            | 18,69            | 13,49            | 8,00             | 4,24             |                  |
| Середня температура, °C                       | −0,4             | 1,43             | 5,56             | 9,74             | 14,70            | 17,95            | 19,67            | 19,00            | 15,06            | 9,87             | 4,38             | 0,62             |                  |
| Середній мінімум, °C                          | −6,52            | −4,67            | −0,56            | 3,62             | 8,60             | 11,84            | 16,04            | 15,38            | 11,45            | 6,26             | 0,77             | −2,99            |                  |
| Норма опадів, мм                              | 49               | 54               | 74               | 82               | 92               | 123              | 107              | 103              | 100              | 102              | 100              | 75               |                  |
| Середньомісячна швидкість вітру, м/с          | 1.79             | 2.00             | 2.34             | 2.32             | 2.21             | 2.00             | 1.90             | 1.72             | 1.71             | 1.80             | 1.90             | 1.87             |                  |
| Середньомісячна сонячна радіація, кДж/м²·день | 4092             | 6792             | 10496            | 14745            | 18748            | 20664            | 21291            | 18579            | 13706            | 8611             | 4573             | 3267             |                  |
| --------------------------------------------- | ---------------- | ---------------- | ---------------- | ---------------- | ---------------- | ---------------- | ---------------- | ---------------- | ---------------- | ---------------- | ---------------- | ---------------- | ---------------- |
| Джерело:                                      |                  |                  |                  |                  |                  |                  |                  |                  |                  |                  |                  |                  |                  |

title: Бедня (Хорватія)

wikitext:
{{Infobox Settlement
| name = Бедня
| official_name = Муніципалітет Бедня<br>''Općina Bednja''
| other_name = Bednja
| image_skyline = Bednja.jpg
| settlement_type = [[Список громад Хорватії|Громада]]
| pushpin_map = Хорватія
| latd = 46 | latm = 13  | lats = 48 | latNS = N
| longd = 15 | longm = 58 | longs = 48 | longEW = E
| coor_footnotes = {{coord|46.23|15.98|format=dms|display=title}}
| subdivision_type = [[Країна]]
| subdivision_name = {{CRO}}
| subdivision_type1 = [[Адміністративний поділ Хорватії|Жупанія]]
| subdivision_name1 = [[Вараждинська жупанія|Вараждинська]]
| population_footnotes = <ref name="census2011"/>
| population_as_of = 2011
| population_total = 3 992
| total_type = громада
| population_blank1_title = поселення
| population_blank1 = 677
| website = http://www.bednja.hr
| postal_code =
| postal_code_type = Поштовий індекс
| elevation_m =
| timezone = UTC+1
}}
{{commonscat}}
'''Бедня''' ({{lang-hr|Bednja}}) — населений пункт і громада в [[Вараждинська жупанія|Вараждинській жупанії]] [[Хорватія|Хорватії]].

== Населення ==
Населення громади за даними перепису 2011 року становило 3 992 осіб<ref name="census2011">{{cite web
|url=https://www.dzs.hr/Hrv/censuses/census2011/results/htm/H01_01_01/h01_01_01_zup05.html
|title=Перепис населення 2011 року
|publisher=[[Хорватське бюро статистики]]
|language=хорв.
|accessdate=07 червня 2018
|archive-date=4 червня 2017
|archive-url=https://web.archive.org/web/20170604083422/http://www.dzs.hr/Hrv/censuses/census2011/results/htm/H01_01_01/h01_01_01_zup05.html
}} {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20170604083422/http://www.dzs.hr/Hrv/censuses/census2011/results/htm/H01_01_01/h01_01_01_zup05.html |date=2017-06-04 }}</ref>. Населення самого поселення становило 677 осіб.<ref name="census2011"/>

Динаміка чисельності населення громади<ref name="populationHistory">{{cite web
|url=https://www.dzs.hr/App/PXWeb/PXWebHrv/Selection.aspx?px_path=Naselja%20i%20stanovništvo%20Republike%20Hrvatske__Stanovništvo__Naselja&px_tableid=Tabela4_05.px&px_language=hr&px_db=Naselja%20i%20stanovništvo%20Republike%20Hrvatske&rxid=fc9d580f-2229-4982-a72c-cdd3e96307d3
|title=Чисельність населення за роками
|publisher=Хорватське бюро статистики
|language=хорв.
|accessdate=07 червня 2018
|archive-date=24 вересня 2020
|archive-url=https://web.archive.org/web/20200924030308/https://www.dzs.hr/App/PXWeb/PXWebHrv/Selection.aspx?px_path=Naselja%20i%20stanovni%C5%A1tvo%20Republike%20Hrvatske__Stanovni%C5%A1tvo__Naselja&px_tableid=Tabela4_05.px&px_language=hr&px_db=Naselja%20i%20stanovni%C5%A1tvo%20Republike%20Hrvatske&rxid=fc9d580f-2229-4982-a72c-cdd3e96307d3
}} {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20200924030308/https://www.dzs.hr/App/PXWeb/PXWebHrv/Selection.aspx?px_path=Naselja%20i%20stanovni%C5%A1tvo%20Republike%20Hrvatske__Stanovni%C5%A1tvo__Naselja&px_tableid=Tabela4_05.px&px_language=hr&px_db=Naselja%20i%20stanovni%C5%A1tvo%20Republike%20Hrvatske&rxid=fc9d580f-2229-4982-a72c-cdd3e96307d3 |date=2020-09-24 }}</ref>:
{{Демографія/Діаграма населення
|Ширина зображення=500
|Висота зображення=300
|Максимум шкали=11000
|Крок більшої шкали=2000
|Крок меншої шкали=400
|Колір стовпця=rgb(0,0.6,0.85)
|Рік1=1857|Значення1=6180
|Рік2=1869|Значення2 =6707
|Рік3=1880|Значення3 =7379
|Рік4=1890|Значення4 =8205
|Рік5=1900|Значення5 =9030
|Рік6=1910|Значення6 =10323
|Рік7=1921|Значення7 =10075
|Рік8=1931|Значення8 =10481
|Рік9=1948|Значення9 =10887
|Рік10=1953|Значення10 =10688
|Рік11=1961|Значення11 =9291
|Рік12=1971|Значення12 = 8261
|Рік13=1981|Значення13 = 6586
|Рік14=1991|Значення14 = 5448
|Рік15=2001|Значення15 = 4765
|Рік16=2011|Значення16 = 3992
}}

Динаміка чисельності населення центру громади<ref name="populationHistory"/>:
{{Демографія/Діаграма населення
|Ширина зображення=500
|Висота зображення=300
|Максимум шкали=900
|Крок більшої шкали=100
|Крок меншої шкали=20
|Колір стовпця=rgb(0,0.6,0.85)
|Рік1=1857|Значення1=443
|Рік2=1869|Значення2 =504
|Рік3=1880|Значення3 =523
|Рік4=1890|Значення4 =584
|Рік5=1900|Значення5 =640
|Рік6=1910|Значення6 =710
|Рік7=1921|Значення7 =622
|Рік8=1931|Значення8 =709
|Рік9=1948|Значення9 =809
|Рік10=1953|Значення10 =832
|Рік11=1961|Значення11 =755
|Рік12=1971|Значення12 = 778
|Рік13=1981|Значення13 = 773
|Рік14=1991|Значення14 = 783
|Рік15=2001|Значення15 = 772
|Рік16=2011|Значення16 = 677
}}

== Населені пункти ==
Крім поселення Бедня, до громади також входять:
*[[Бенковець]]
*[[Брезова Гора]]
*[[Цветлин]]
*[[Ямно (Бедня)|Ямно]]
*[[Язбина Цветлинська]]
*[[Єжовець]]
*[[Малий Горенець]]
*[[Мелян]]
*[[Осоняк]]
*[[Пашник]]
*[[Плеш (Бедня)|Плеш]]
*[[Подгор'є-Беднянсько]]
*[[Пребуков'є]]
*[[Пурга-Беднянська]]
*[[Ринковець]]
*[[Светий Йосип (Бедня)|Светий Йосип]]
*[[Шаша (Бедня)|Шаша]]
*[[Шинковиця-Беднянська]]
*[[Шинковиця-Шаська]]
*[[Тракощан (Бедня)|Тракощан]]
*[[Великий Горенець]]
*[[Враноєлє]]
*[[Врбно (Бедня)|Врбно]]
*[[Врховець-Беднянський]]

== Клімат ==
Середня річна температура становить 9,80 °C, середня максимальна – 24,06 °C, а середня мінімальна – -6,52 °C. Середня річна кількість опадів – 1061 мм.<ref name=worldclim>{{citeweb|url=http://www.worldclim.org|title=Worldclim 2: New 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas.|authors=Fick, S.E., R.J. Hijmans|year=2017|publisher=International Journal of Climatology.|accessdate=2 червня 2022|archive-date=12 березня 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220312224814/https://www.worldclim.org/}}</ref><ref name=determ>значення визначено за географічними координатами поселення із роздільною здатністю 2,5'</ref>
{{Клімат міста
|Місто_род= поселення
|Джерело= <ref name=worldclim/><ref name=determ/>
| Січ_сер=-0.40           | Січ_сер_опади=49
| Лют_сер=1.43           | Лют_сер_опади=54
| Бер_сер=5.56           | Бер_сер_опади=74
| Кві_сер=9.74           | Кві_сер_опади=82
| Тра_сер=14.70           | Тра_сер_опади=92
| Чер_сер=17.95           | Чер_сер_опади=123
| Лип_сер=19.67           | Лип_сер_опади=107
| Сер_сер=19.00           | Сер_сер_опади=103
| Вер_сер=15.06           | Вер_сер_опади=100
| Жов_сер=9.87           | Жов_сер_опади=102
| Лис_сер=4.38           | Лис_сер_опади=100
| Гру_сер=0.62           | Гру_сер_опади=75

| Січ_сер_мін= -6.52       | Січ_сер_макс= 5.71
| Лют_сер_мін= -4.67       | Лют_сер_макс= 7.54
| Бер_сер_мін= -0.56       | Бер_сер_макс= 11.67
| Кві_сер_мін= 3.62       | Кві_сер_макс= 15.84
| Тра_сер_мін= 8.60       | Тра_сер_макс= 20.82
| Чер_сер_мін= 11.84       | Чер_сер_макс= 24.06
| Лип_сер_мін= 16.04       | Лип_сер_макс= 23.28
| Сер_сер_мін= 15.38       | Сер_сер_макс= 22.62
| Вер_сер_мін= 11.45       | Вер_сер_макс= 18.69
| Жов_сер_мін= 6.26       | Жов_сер_макс= 13.49
| Лис_сер_мін= 0.77       | Лис_сер_макс= 8.00
| Гру_сер_мін= -2.99       | Гру_сер_макс= 4.24

| Січ_вітер = 1.79         | Січ_рад = 4092
| Лют_вітер = 2.00         | Лют_рад = 6792
| Бер_вітер = 2.34         | Бер_рад = 10496
| Кві_вітер = 2.32         | Кві_рад = 14745
| Тра_вітер = 2.21         | Тра_рад = 18748
| Чер_вітер = 2.00         | Чер_рад = 20664
| Лип_вітер = 1.90         | Лип_рад = 21291
| Сер_вітер = 1.72         | Сер_рад = 18579
| Вер_вітер = 1.71         | Вер_рад = 13706
| Жов_вітер = 1.80         | Жов_рад = 8611
| Лис_вітер = 1.90         | Лис_рад = 4573
| Гру_вітер = 1.87         | Гру_рад = 3267
}}
== Примітки ==
{{reflist}}{{Портал|Хорватія}}

{{Вараждинська жупанія}}

{{Croatia-geo-stub}}

[[Категорія:Населені пункти Хорватії]]

title: Муніципалітет Бедня · Općina Bednja

Муніципалітет Бедня · Općina Bednja: Вид Бедня

title: Координати46°14′ пн. ш. 15°59′ сх. д. / 46.23° пн. ш. 15.98° сх. д.: 46°13′48″ пн. ш. 15°58′48″ сх. д. / 46.23000° пн. ш. 15.98000° сх. д.

Країна: Хорватія

Жупанія: Вараждинська

Населення (2011)


text:
# Сьвідно (Груєцький повіт)
Сьвідно (пол. Świdno) — село в Польщі, у гміні Могельниця Груєцького повіту Мазовецького воєводства.
Населення — 197 осіб (2011).
У 1975-1998 роках село належало до Радомського воєводства.

## Демографія
Демографічна структура станом на 31 березня 2011 року:
|          | Загалом | Допрацездатний вік | Працездатний вік | Постпрацездатний вік |
| -------- | ------- | ------------------ | ---------------- | -------------------- |
| Чоловіки | 91      | 14                 | 68               | 9                    |
| Жінки    | 106     | 18                 | 57               | 31                   |
| Разом    | 197     | 32                 | 125              | 40                   |

title: Сьвідно (Груєцький повіт)

wikitext:
{{НП
|країна             = [[Польща]]
|статус             = село
|українська назва   = Сьвідно
|оригінальна назва  = {{lang-pl|Świdno}}
|підпорядкування    =
|герб           =
|прапор         =
|ширина герба   =
|ширина прапора =
|зображення     = Świdno.Pałac 01.jpg
|опис зображення    =  <!--Pałac w Świdnie-->
|вид регіону = Воєводство
|регіон      = Мазовецьке воєводство
|вид району  = Повіт
|район       = [[Груєцький повіт]]
|вид общини  = Гміна
|община      = Гміна Моґельниця{{!}}Моґельниця
|внутрішній поділ   =
|перша згадка       =
|попередні назви    =
|площа              =
|висота центру НП     =
|клімат               =
|офіційна мова      =
|офіційна мова-ref  =
|населення          = 197
|рік перепису       = 2011{{R|nsp}}
|густота населення  =
|агломерація        =
|національний склад =
|конфесійний склад  =
|катойконім         =
|часовий пояс           = +1
|DST                    = +1 <!--Якщо є [[літній час]] -->
|телефонний код         = (+48) 48
|поштовий індекс        = 05-640
|автомобільний код      = WGR
|вид ідентифікатора     = [[SIMC]]
|цифровий ідентифікатор = 0629519
|сайт  =
|add1n =
|add1  =
}}
{{Otheruses|Сьвідно}}

'''Сьвідно''' ({{lang-pl|Świdno}}) — село в Польщі, у [[Могельниця (гміна)|гміні Могельниця]] [[Груєцький повіт|Груєцького повіту]] [[Мазовецьке воєводство|Мазовецького воєводства]].
Населення — {{formatnum:197}} {{МНОЖИНА:197|особа|особи|осіб}} (2011{{R|nsp}}).

[[Адміністративний поділ Польщі (1975–1998)|У 1975-1998 роках]] село належало до [[Радомське воєводство|Радомського воєводства]].

== Демографія ==
Демографічна структура станом на 31 березня 2011 року{{R|nsp|age}}:
{{ПолДемСтруктура
|Чол=91 |ЧолПре=14 |ЧолПрац=68 |ЧолПост=9
|Жін=106 |ЖінПре=18 |ЖінПрац=57 |ЖінПост=31
|Разом=197 |РазомПре=32 |РазомПрац=125 |РазомПост=40
}}

== Примітки ==
{{reflist|refs=<ref name=nsp>{{cite web |url={{Pl-census2011-econ-groups-url}}
 |title=Ludność w miejscowościach statystycznych według ekonomicznych grup wieku. Stan w dniu 31.03.2011 r.
 |trans-title=Населення статистичних місцевостей за економічними групами віку. Стан на 31.03.2011
 |author=[[Центральний статистичний офіс Польщі|GUS]] |date= |accessdate=12 серпня 2018}}</ref>
<ref name=age>Згідно з методологією GUS працездатний вік для чоловіків становить 18-64 років, для жінок — 18-59 років {{cite web
 |url=http://stat.gov.pl/metainformacje/slownik-pojec/pojecia-stosowane-w-statystyce-publicznej/861,pojecie.html
 |title=Pojęcia stosowane w statystyce publicznej
 |trans-title=Терміни, які використовуються в публічній статистиці
 |author=[[Центральний статистичний офіс Польщі|GUS]]
 |date=
 |accessdate=14 серпня 2018
 |archive-date=20 вересня 2018
 |archive-url=https://web.archive.org/web/20180920122727/http://stat.gov.pl/metainformacje/slownik-pojec/pojecia-stosowane-w-statystyce-publicznej/861,pojecie.html
 }}</ref>}}.
{{Портал|Польща}}

{{Гміна Моґельниця}}

[[Категорія:Села Груєцького повіту]]

title: Країна

Країна: Польща

Воєводство: Мазовецьке воєводство

Повіт: Груєцький повіт

Гміна: Моґельниця

Часовий пояс: UTC+1, влітку UTC+2

Автомобільний код: WGR

OSM: ↑2996084 ·R (Ґміна Моґельниця)


text:
# Кипіно (Новгородська область)
Кипіно (рос. Кипино) — присілок у Дем'янському районі Новгородської області Російської Федерації.
Населення становить 37 осіб. Належить до муніципального утворення Личковське сільське поселення.

## Історія
До 1927 року населений пункт перебував у складі Новгородської губернії. У 1927-1944 роках перебував у складі Ленінградської області.
Орган місцевого самоврядування від 2010 року — Личковське сільське поселення.

## Населення
| 2010 |
| ---- |
| 37   |

title: Кипіно (Новгородська область)

wikitext:
{{Населений пункт Росії
|тип             = [[присілок]]
|тип_род         = присілка
|назва           = Кипіно
|назва ін.       = Кипино
|прапор          =
|опис прапора    =
|герб            =
|опис герба      =
|розташування    =
|опис розташування  =
|зображення         =
|зображення_розмір  =
|зображення_підпис  =
|mapx            =
|mapy            =
|суб'єкт РФ      = [[Новгородська область]]
|район           = [[Дем'янський район]]
|міський округ   =
|поселення       = [[Личковське сільське поселення]]
|рада            =
|код ЗКАТУ       =
|засноване       =
|перша згадка    =
|завойоване      =
|попередні назви =
|статус          =
|поділ           =
|населення       = 37
|ref-населення   =
|площа           =
|ref-площа       =
|густота         =
|поштові індекси = <!--або поштовий індекс-->
|телефонний код  = <!--телефонний код-->
|часовий пояс    = [[Московський час|MSK]] ([[UTC+3]])
|висота          =
|водойма         =
|станція         =
|відстань        = <!--відстань до станції-->
<!--До центру муніципального району/міського округу-->
|залізниця р     =
|ref-залізниця р =
|автошлях р      =
|ref-автошлях р  =
|фізична р       = <!--або відстань р-->
|ref-фізична р   =
|залізниця о     =
|ref-залізниця о =
|автошлях о      =
|ref-автошлях о  =
|фізична о       = <!--або відстань о-->
|ref-фізична о   =
<!--До Москви-->
|залізниця с     =
|ref-залізниця с =
|автошлях с      =
|ref-автошлях с  =
|фізична с       = <!--або відстань с-->
|ref-фізична с   =
|схема           =
|міста-побратими =
|день міста      =
|катойконіми     =
|адреса          =
|вебсторінка    =
|мер             = <!--або голова, або губернатор-->
|ремарки         =
|карта розташування1   =Росія Новгородська область
}}
'''Кипіно''' ({{lang-ru|Кипино}}) — [[присілок]] у [[Дем'янський район|Дем'янському районі]] [[Новгородська область|Новгородської області]] [[Росія|Російської Федерації]].

Населення становить 37 осіб. Належить до муніципального утворення [[Личковське сільське поселення]].

== Історія ==

До 1927 року населений пункт перебував у складі [[Новгородська губернія|Новгородської губернії]]. У 1927-1944 роках перебував у складі [[Ленінградська область|Ленінградської області]].

Орган місцевого самоврядування від 2010 року — Личковське сільське поселення<ref>{{cite web 2 |date=30.03.2010 |url=https://docs.cntd.ru/document/469208311 |title= Закон Новгородской области «О преобразовании некоторых муниципальных образований, входящих в состав территории Демянского муниципального района...» |type=закон от 30.03.2010 № 718-ОЗ |website=[[Новгородська обласна дума|Новгородская областная Дума]] |accessdate=15 липня 2021 року |archiveid=20200614141706 |lang=ru |showlang=1 |ref= }}</ref>.

== Населення ==

{{Населення РФ | Кипино (Новгородская область) }}

== Примітки ==

{{reflist|1}}

{{Дем'янський район}}
{{Novgorod-geo-stub}}

{{Портали|Географія|Росія}}

[[Категорія:Населені пункти Дем'янського району]]

title: присілок Кипіно

Суб'єкт Російської Федерації: Новгородська область

Муніципальний район: Дем'янський район

Поселення: Личковське сільське поселення

title: Основні дані

Основні дані:
Мапа
· Кипіно · Кипіно


text:
# Вільчковиці-над-Шосою
Вільчковиці-над-Шосою (пол. Wilczkowice nad Szosą) — село в Польщі, у гміні Ленчиця Ленчицького повіту Лодзинського воєводства.
У 1975-1998 роках село належало до Плоцького воєводства.

title: Вільчковиці-над-Шосою

wikitext:
{{НП
|країна             = [[Польща]]
|статус             = село
|українська назва   = Вільчковиці-над-Шосою
|оригінальна назва  = {{lang-pl|Wilczkowice nad Szosą}}
|підпорядкування    =
|герб           =
|прапор         =
|ширина герба   =
|ширина прапора =
|зображення     =
|опис зображення    =
|вид регіону = Воєводство
|регіон      = Лодзинське воєводство
|вид району  = Повіт
|район       = [[Ленчицький повіт]]
|вид общини  = Гміна
|община      = Ленчиця (гміна){{!}}Ленчиця
|внутрішній поділ   =
|перша згадка       =
|попередні назви    =
|площа              =
|висота центру НП     =
|клімат               =
|офіційна мова      =
|офіційна мова-ref  =
|населення          =
|рік перепису       =
|густота населення  =
|агломерація        =
|національний склад =
|конфесійний склад  =
|катойконім         =
|часовий пояс           = +1
|DST                    = +1 <!--Якщо є [[літній час]] -->
|телефонний код         = (+48) 24
|поштовий індекс        = 99-100
|автомобільний код      = ELE
|вид ідентифікатора     = [[SIMC]]
|цифровий ідентифікатор = 0570424
|сайт  =
|add1n =
|add1  =
}}

'''Вільчковиці-над-Шосою''' ({{lang-pl|Wilczkowice nad Szosą}}) — село в Польщі, у [[Ленчиця (гміна)|гміні Ленчиця]] [[Ленчицький повіт|Ленчицького повіту]] [[Лодзинське воєводство|Лодзинського воєводства]].

[[Адміністративний поділ Польщі (1975–1998)|У 1975-1998 роках]] село належало до [[Плоцьке воєводство (1975—1998)|Плоцького воєводства]].

== Примітки ==
{{reflist}}
{{Портал|Польща}}

{{Гміна Ленчиця}}

{{Lodz-geo-stub}}

[[Категорія:Села Ленчицького повіту]]

title: Країна

Воєводство: Лодзинське воєводство

Повіт: Ленчицький повіт

Гміна: Ленчиця

Автомобільний код: ELE

OSM: ↑2929586 ·R (Ґміна Ленчиця)


text:
# Федотов Михайло Іванович
Федо́тов Михайло Іванович (*7 жовтня 1958, присілок Ворца — †6 травня 1995, місто Іжевськ) — бесерм'янський поет, лауреат премії Комсомолу Удмуртії імені Флора Васильєва (1988).

## Біографія
Поет народився в присілку Ворца, Ярського району Удмуртської АРСР в бесерм'янській родині. 1981 року закінчив філологічний факультет Удмуртського державного університету. Працював співробітником УдНДІ, редактором відділу поезії та критики журналу «Молот», кореспондентом газети «Радянська Удмуртія». 1988 року був прийнятий до Спілки письменників Росії. В останні роки працював редактором відділу художньої та дитячої літератури книжкового видавництва «Удмуртія» та в редакції журналу «Кенеш». Помер 1995 року після тяжкої хвороби.

## Творчість
Перші твори опублікував 1974 року в газеті «Дась лу!». Активно почав друкуватись в роки навчання в університеті та служби в армії. В його тематиці проглядаються любов до рідної землі, дому, боротьба добра зі злом, прагнення героя тримати руку на пульсі подій, йти в ногу з часом. Федотов — автор наукових статей про етнічну групу бесерм'ян, що живуть на півночі Удмуртії.
Автор збірок «Тодьы юсьес берто» («Білі лебеді повертаються», 1986), «Берекет» («Бажаю добра», 1988). Його остання прижиттєва книга — «Вось» («Біль», 1991).

## Нагороди
Федотов — лауреат премії Комсомолу Удмуртії імені Флора Васильєва (1988), «Відмінник друку» (1990).

title: Федотов Михайло Іванович

wikitext:
{{Письменник
| Ім'я                = Федотов Михайло Іванович
| Оригінал імені      = Федотов Михаил Иванович
| Фото                = Fedotov.jpg
| Ширина              = 150пкс
| Підпис              =
| Дата народження     = 7.10.1958
| Місце народження    = [[Ворца]], [[Удмуртія]]
| Дата смерті         = 6.5.1995
| Місце смерті        = [[Іжевськ]], [[Удмуртія]]
| Національність      = [[бесерм'яни|бесерм'ян]]
| Громадянство        = {{URS}}→{{RUS}}
| Мова творів         = удмуртська, російська
| Рід діяльності      = [[поезія]]
| Роки активності     =
| Напрямок            =
| Жанр                =
| Magnum opus         =
| Премії              =
}}

{{Otheruses|Федотов}}

'''Федо́тов Михайло Іванович''' (*[[7 жовтня]] [[1958]], присілок [[Ворца]] — †[[6 травня]] [[1995]], місто [[Іжевськ]]) — [[бесерм'яни|бесерм'янський]] поет, лауреат [[премія імені Васильєва|премії Комсомолу Удмуртії імені Флора Васильєва]] ([[1988]]).

== Біографія ==
Поет народився в присілку [[Ворца]], [[ярський район|Ярського району]] [[удмуртська АРСР|Удмуртської АРСР]] в бесерм'янській родині. [[1981]] року закінчив філологічний факультет [[удмуртський державний університет|Удмуртського державного університету]]. Працював співробітником УдНДІ, редактором відділу поезії та критики журналу «Молот», кореспондентом газети «Радянська Удмуртія». [[1988]] року був прийнятий до [[спілка письменників Росії|Спілки письменників Росії]]. В останні роки працював редактором відділу художньої та дитячої літератури книжкового видавництва «Удмуртія» та в редакції журналу «Кенеш». Помер [[1995]] року після тяжкої хвороби.

== Творчість ==
Перші твори опублікував [[1974]] року в газеті «Дась лу!». Активно почав друкуватись в роки навчання в університеті та служби в армії. В його тематиці проглядаються любов до рідної землі, дому, боротьба добра зі злом, прагнення героя тримати руку на пульсі подій, йти в ногу з часом. Федотов — автор наукових статей про етнічну групу [[бесерм'яни|бесерм'ян]], що живуть на півночі [[удмуртія|Удмуртії]].

Автор збірок «Тодьы юсьес берто» («Білі лебеді повертаються», [[1986]]), «Берекет» («Бажаю добра», [[1988]]). Його остання прижиттєва книга — «Вось» («Біль», [[1991]]).

== Нагороди ==
Федотов — лауреат [[премія імені Васильєва|премії Комсомолу Удмуртії імені Флора Васильєва]] ([[1988]]), «Відмінник друку» ([[1990]]).

== Посилання ==
* [http://www.udmrbdu.ru/page6.html Біографія]{{Недоступне посилання|date=травень 2019 |bot=InternetArchiveBot }}
* [http://alibudm.narod.ru/pis/pis702.html На сайті удмуртських письменників]{{Недоступне посилання|date=липень 2019 |bot=InternetArchiveBot }}
* [https://web.archive.org/web/20160309184504/http://www.finugor.ru/?q=node%2F10012 Про творчість поета] (на удм.)

== Джерела ==
* Удмуртская республика: Энциклопедия / Гл. ред. В. В. Туганаев. — Ижевск: Удмуртия, 2000. — 800 с. — 20000 экз. — ISBN 5-7659-0732-6
* Ильина Н. Мифологические мотивы в лирике удмуртского поэта М. Федотова // Гуманитарное знание на пороге XXI века. — Ижевск, 1997
* Клементьев А. Образ бесермянского этноса в поэзии М. Федотова // Язык и общество. — Ижевск, 2004

{{bio-stub}}
{{Удмуртські письменники}}

[[Категорія:Уродженці Ярського району]]
[[Категорія:Персоналії:Іжевськ]]
[[Категорія:Удмуртські поети]]

title: Федотов Михаил Иванович

Народився: 7 жовтня 1958 · Ворца, Удмуртія

Помер: 6 травня 1995 (36 років) · Іжевськ, Удмуртія

Громадянство: СРСР→ Росія

Національність: бесерм'ян

Діяльність: поезія

Мова творів: удмуртська, російська

Федотов Михаил Иванович: п о р


text:
# Кубок світу з біатлону 2015—2016 — етап 5
П'ятий етап Кубка світу з біатлону 2015—16 відбувся в Рупольдінгу, Німеччина, з 13 по 17 січня 2016 року. Етап складався з 6 гонок: індивідуальна гонка,  естафета та мас-старт у чоловіків та жінок.

## Гонки
Розклад гонок наведено нижче.
| Дата     | Час       | Гонка                                  |
| -------- | --------- | -------------------------------------- |
| 13 січня | 14:15 CET | Чоловіки, індивідуальна гонка на 20 км |
| 14 січня | 14:15 CET | Жінки, індивідуальна гонка на 15 км    |
| 15 січня | 15:30 CET | Чоловіки, естафета, 4x7,5 км           |
| 16 січня | 11:45 CET | Жінки, мас-старт на 12,5 км            |
| 16 січня | 16:10 CET | Чоловіки, мас-старт на 15 км           |
| 17 січня | 11:00 CET | Жінки, естафета, 4x6 км                |

### Чоловіки
| Гонка:                                                                           | Золото:                                                                  | Час                                                       | Срібло:                                                           | Час                                                   | Бронза:                                                                | Час                                                   |
| Індивідуальна гонка 20 км Протокол [Архівовано 16 січня 2016 у Wayback Machine.] | Мартен Фуркад Франція                                                    | 50:53.9 (0+0+1+0)                                         | Сімон Едер Австрія                                                | +17.5 (0+0+0+1)                                       | Антон Шипулін Росія                                                    | +28.9 (0+0+1+0)                                       |
| Мас-старт, 15 км Протокол [Архівовано 18 січня 2016 у Wayback Machine.]          | Ерік Лессер Німеччина                                                    | 40:29.3 (0+0+0+0)                                         | Мартен Фуркад Франція                                             | +9.8 (0+0+0+1)                                        | Євген Гаранічев Росія                                                  | +13.1 (0+0+0+1)                                       |
| Естафета 4×7,5 км Протокол [Архівовано 16 січня 2016 у Wayback Machine.]         | Норвегія Уле-Ейнар Б'єрндален Йоганнес Бо Тар'єй Бо Еміль Хегле Свендсен | 1:17:05.0 (0+3) (0+2) (0+0) (0+0) (0+3) (0+1) (0+1) (0+2) | Росія Олексій Волков Євген Гаранічев Максим Цвєтков Антон Шипулін | +14.6 (0+0) (0+1) (0+0) (0+2) (0+1) (0+2) (0+0) (0+0) | Австрія Свен Гроссеггер Юліан Ебергард Сімон Едер Домінік Ландертінгер | +35.8 (0+0) (0+2) (1+3) (0+0) (0+0) (0+0) (0+0) (0+2) |

### Жінки
| Гонка:                                                                           | Золото:                                                           | Час                                           | Срібло:                                                                   | Час                                                  | Бронза:                                                                | Час                                                   |
| Індивідуальна гонка 15 км Протокол [Архівовано 16 січня 2016 у Wayback Machine.] | Доротея Вірер Італія                                              | 40:19.9 (0+0+0+0)                             | Кайса Мякяряйнен Фінляндія                                                | +54.8 (1+0+0+0)                                      | Габріела Соукалова Чехія                                               | +1:09.9 (0+1+0+0)                                     |
| Мас-старт 12,5 км Протокол [Архівовано 28 січня 2016 у Wayback Machine.]         | Габріела Соукалова Чехія                                          | 41:13.2 (0+0+0+0)                             | Франциска Гільдебранд Німеччина                                           | +13.9 (0+0+0+1)                                      | Лаура Дальмаєр Німеччина                                               | +24.4 (0+1+0+1)                                       |
| Естафета 4×6 км Протокол [Архівовано 18 січня 2016 у Wayback Machine.]           | Україна Ірина Варвинець Юлія Джима Валя Семеренко Олена Підгрушна | 1:16:14.2 (0+0) (0+0) (1+3) (0+1) (0+0) (0+0) | Німеччина Каролін Хорхлер Міріам Гесснер Марен Гаммершмідт Лаура Дальмаєр | +1.2 (0+1) (0+1) (2+3) (0+2) (0+2) (0+1) (0+0) (0+1) | Італія Ліза Віттоцці Карін Обергофер Алексія Рунггальдьє Доротея Вірер | +43.8 (0+1) (0+2) (0+0) (0+3) (0+1) (0+2) (0+0) (0+1) |

## Досягнення
Перша перемога на етапах Кубка світу
Найкращий виступ за кар'єру
|  |  |

Перша гонка в Кубку світу
|  |  |

wikitext:
{{Кубок світу з біатлону 2015-16}}
'''П'ятий етап [[Кубок світу з біатлону 2015—2016|Кубка світу з біатлону 2015—16]]''' відбувся в [[Рупольдінг]]у, [[Німеччина]], з [[13 січня|13]] по [[17 січня]] [[2016|2016 року]]. Етап складався з 6 гонок: [[класична індивідуальна гонка|індивідуальна гонка]],  естафета та мас-старт у чоловіків та жінок.

== Гонки ==
Розклад гонок наведено нижче<ref>{{Cite web|title = International Biathlon Union - IBU|url = http://www5.biathlonworld.com/ru/events.html?EventId=BT1516SWRLCP05|website = www5.biathlonworld.com|accessdate = 2016-11-08|archiveurl = https://web.archive.org/web/20160305013023/http://www5.biathlonworld.com/ru/events.html?EventId=BT1516SWRLCP05|archivedate = 2016-03-05|deadurl = yes}}</ref>.
{| class="wikitable" border="1"

!Дата
! Час
! Гонка
|-
|13 січня
| 14:15 CET
| Чоловіки, індивідуальна гонка на 20 км
|-
|14 січня
| 14:15 CET
| Жінки, індивідуальна гонка на 15 км
|-
|15 січня
|15:30 CET
|Чоловіки, естафета, 4x7,5 км
|-
| rowspan="2" |16 січня
|11:45 CET
|Жінки, мас-старт на 12,5 км
|-
|16:10 CET
|Чоловіки, мас-старт на 15 км
|-
|17 січня
|11:00 CET
|Жінки, естафета, 4x6 км
|-
|}
=== Чоловіки ===
{| class="wikitable" width=85%
|'''Гонка:'''
|!align="center" bgcolor="gold"|'''Золото:'''
|!align="center" bgcolor="gold"|Час
|!align="center" bgcolor="silver"|'''Срібло:'''
|!align="center" bgcolor="silver"|Час
|!align="center" bgcolor="CC9966"|'''Бронза:'''
|!align="center" bgcolor="CC9966"|Час
|-
| Індивідуальна гонка 20 км
[http://services.biathlonresults.com/Results.aspx?RaceId=BT1516SWRLCP05SMIN ''Протокол''] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160116062152/http://services.biathlonresults.com/Results.aspx?RaceId=BT1516SWRLCP05SMIN |date=16 січня 2016 }}
|'''[[Мартен Фуркад]]'''
{{FRA}}||50:53.9
(0+0+1+0)
|[[Сімон Едер]]
{{AUT}}||+17.5
(0+0+0+1)
|[[Антон Шипулін]]
{{RUS}}||+28.9
(0+0+1+0)
|-
| Мас-старт, 15 км
[http://services.biathlonresults.com/Results.aspx?RaceId=BT1516SWRLCP05SMMS ''Протокол''] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160118205141/http://services.biathlonresults.com/Results.aspx?RaceId=BT1516SWRLCP05SMMS |date=18 січня 2016 }}
|'''[[Ерік Лессер]]'''
{{GER}}||40:29.3
(0+0+0+0)
|[[Мартен Фуркад]]
{{FRA}}||+9.8
(0+0+0+1)
|[[Гаранічев Євген Олександрович|Євген Гаранічев]]
{{RUS}}||+13.1
(0+0+0+1)

|-
| Естафета 4×7,5 км
[http://services.biathlonresults.com/Results.aspx?RaceId=BT1516SWRLCP05SMRL ''Протокол''] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160116175617/http://services.biathlonresults.com/Results.aspx?RaceId=BT1516SWRLCP05SMRL |date=16 січня 2016 }}
|'''{{NOR}}'''
[[Уле-Ейнар Б'єрндален]]
[[Йоганнес Бо]]
[[Тар'єй Бо]]
[[Еміль Гегле Свендсен|Еміль Хегле Свендсен]]||1:17:05.0
(0+3) (0+2)
(0+0) (0+0)
(0+3) (0+1)
(0+1) (0+2)
|{{RUS}}
[[Волков Олексій Анатолійович|Олексій Волков]]
[[Євген Гаранічев]]
[[Максим Цвєтков]]
[[Антон Шипулін]]||+14.6
(0+0) (0+1)
(0+0) (0+2)
(0+1) (0+2)
(0+0) (0+0)
|{{AUT}}
[[Свен Гроссеггер]]
[[Юліан Ебергард]]
[[Сімон Едер]]
[[Домінік Ландертінгер]]||+35.8
(0+0) (0+2)
(1+3) (0+0)
(0+0) (0+0)
(0+0) (0+2)
|-
|}

=== Жінки ===

{| class="wikitable" width=85%
|'''Гонка:'''
|!align="center" bgcolor="gold"|'''Золото:'''
|!align="center" bgcolor="gold"|Час
|!align="center" bgcolor="silver"|'''Срібло:'''
|!align="center" bgcolor="silver"|Час
|!align="center" bgcolor="CC9966"|'''Бронза:'''
|!align="center" bgcolor="CC9966"|Час
|-
| Індивідуальна гонка 15 км
[http://services.biathlonresults.com/Results.aspx?RaceId=BT1516SWRLCP05SWIN ''Протокол''] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160116175622/http://services.biathlonresults.com/Results.aspx?RaceId=BT1516SWRLCP05SWIN |date=16 січня 2016 }}
|'''[[Доротея Вірер]]'''
{{ITA}}||40:19.9
(0+0+0+0)
|[[Кайса Мякяряйнен]]
{{FIN}}||+54.8
(1+0+0+0)
|[[Габріела Соукалова]]
{{CZE}}||+1:09.9
(0+1+0+0)
|-
| Мас-старт 12,5 км
[http://services.biathlonresults.com/Results.aspx?RaceId=BT1516SWRLCP05SWMS ''Протокол''] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160128001816/http://services.biathlonresults.com/Results.aspx?RaceId=BT1516SWRLCP05SWMS |date=28 січня 2016 }}
|'''[[Габріела Соукалова]]'''
{{CZE}}||41:13.2
(0+0+0+0)
|[[Франциска Гільдебранд]]
{{GER}}||+13.9
(0+0+0+1)
|[[Лаура Дальмаєр]]
{{GER}}||+24.4
(0+1+0+1)
|-
| Естафета 4×6 км
[http://services.biathlonresults.com/Results.aspx?RaceId=BT1516SWRLCP05SWRL ''Протокол''] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160118182924/http://services.biathlonresults.com/Results.aspx?RaceId=BT1516SWRLCP05SWRL |date=18 січня 2016 }}
|'''{{UKR}}'''
[[Ірина Варвинець]]
[[Юлія Джима]]
[[Валя Семеренко]]
[[Олена Підгрушна]]||1:16:14.2
(0+0) (0+0)
(0+0) (0+0)
(1+3) (0+1)
(0+0) (0+0)
|{{GER}}
[[Каролін Хорхлер]]
[[Міріам Гесснер]]
[[Марен Гаммершмідт]]
[[Лаура Дальмаєр]]||+1.2
(0+1) (0+1)
(2+3) (0+2)
(0+2) (0+1)
(0+0) (0+1)
|{{ITA}}
[[Ліза Віттоцці]]
[[Карін Обергофер]]
[[Алексія Рунггальдьє]]
[[Доротея Вірер]]||+43.8
(0+1) (0+2)
(0+0) (0+3)
(0+1) (0+2)
(0+0) (0+1)
|-
|}

== Досягнення ==
; Перша перемога на етапах Кубка світу
; Найкращий виступ за кар'єру
{{col-begin}}
{{col-2}}

{{col-2}}

{{col-end}}
; Перша гонка в Кубку світу
{{col-begin}}
{{col-2}}
{{col-2}}

{{col-end}}

== Примітки ==
{{reflist}}

[[Категорія:Кубок світу з біатлону 2015—2016]]
[[Категорія:Біатлон у Німеччині]]
[[Категорія:2016 у біатлоні]]
[[Категорія:2015 у біатлоні]]


text:
# Ісландія на зимових Олімпійських іграх 2010
Ісландія на зимових Олімпійських іграх 2010 представлена 4 спортсменами в 1 виді спорту.

wikitext:
{{Ісландія на Олімпійських іграх
|Ігри = 2010 зимові
|Спортсмени = 4
|видах спорту = 1
|Прапороносець = [[Бйоргвін Бйоргвінссон]]
|Офіційні =
|Золото=0
|Срібло=0
|Бронза=0
|Всього=0
|Місце=
}}

'''[[Ісландія]]''' на [[Зимові Олімпійські ігри 2010|зимових Олімпійських іграх 2010]] представлена 4 спортсменами в 1 виді спорту.

[[Файл:2010 Opening Ceremony - Iceland entering.jpg|міні|none|300пкс|Збірна Ірландії під час Параду націй на церемонії відкриття Олімпіади]]

== Посилання ==
* [http://www.vancouver2010.com/ Офіційний сайт ЗОІ 2010] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20100228081422/http://www.vancouver2010.com/ |date=28 лютого 2010 }}
* [http://www.olympic.org/en/content/All-Olympic-results-since-1896/?Country=347112&AthleteName=&Category=&Games=&Sport=&Event=&MenGender=false&WomenGender=false&MixedGender=false&TeamClassification=false&IndividualClassification=false&Continent=&GoldMedal=false&SilverMedal=false&BronzeMedal=false&TargetResults=true Олімпійські медалісти Ісландії на сайті МОК]

{{Країни на ЗОІ 2010}}

[[Категорія:Ісландія на зимових Олімпійських іграх|2010]]

Код МОК: ISL

НОК: Національний олімпійський · комітет Ісландії

Спортсмени: 4 у 1 виді спорту

Прапороносець: Бйоргвін Бйоргвінссон

Медалі: Золото · 0 · Срібло · 0 · Бронза · 0 · Всього · 0


text:
# Антуан-Жозефа Пернеті
Антуан-Жозеф Пернеті, відомий як Дом Пернеті (23 лютого 1716 — 16 жовтня 1796), був французьким письменником.

## Життєпис
У різний час він був бенедиктинцем та бібліотекарем Фрідріха Великого з Пруссії. Разом з польським графом Тадеушем Граб'янкою, також перебуваючи під впливом християнського містицизму Сведенборга, він заснував у 1760 році таємне товариство «Rite hermétique» або Ілюмінати Авіньйона (не баварські Ілюмінати).
Пернеті народився в Роанні. Він брав участь в експедиції 1763—1764 років під керівництвом Луї Антуана де Бугенвіля, яка заснувала поселення Порт-Сен-Луї на Фолклендських островах, та опублікував двотомний звіт про свої дослідження природи Фолклендських островів та бразильського острова Санта-Катаріна. Зокрема, він дав перший опис феномену кам'яних смуг на Фолклендських островах.
У 1767 році Пернеті переїхав до Берліна. У 1779 році він став членом Авіньйонських ілюмінантів. У 1780 році оракул «La Sainte Parole» почав радити Авіньйонським ілюмінантам залишити Берлін, щоб в іншому місці закласти основи нового Сіону. У 1783 році Пернеті залишив Берлін за наказом оракула. У жовтні 1784 року оракул сказав групі, що вона повинна переїхати до Авіньйону. У 1793 році Авіньйонські ілюмінанти були придушені законом. Пернеті помер в Авіньйоні.
У 1782 році Пернеті переклав з латини на французьку мову «Рай і пекло» Емануеля Сведенборга, а в 1786 році — «Божественну любов і мудрість» Сведенборга.

## Твори
- Manuel bénédictin, contenant l'Imitation de Jésus-Christ; la Règle de saint Benoist; les Exercices tirés de cette règle; et la Conduite pour la retraite du mois (1755).
- Dictionnaire portatif de peinture, sculpture et gravure avec un traité pratique des différentes manières de peindre, dont la théorie est développée dans les articles qui en sont susceptibles. Ouvrage utile aux artistes, aux élèves & aux amateurs (1757) Online text.
- Les Fables égyptiennes et grecques dévoilées et réduites au même principe, avec une explication des hiéroglyphes et de la guerre de Troye (1758). Réédition: La Table d'émeraude, Paris, 1982. Online vol. 1 & vol. 2.
- Dictionnaire mytho-hermétique, dans lequel on trouve les allégories fabuleuses des poètes, les métaphores, les énigmes et les termes barbares des philosophes hermétiques expliqués (1758). Réédition: Bibliotheca Hermetica, 1972.
- Journal historique d'un voyage fait aux îles Malouines en 1763 et 1764 pour les reconnoître et y former un établissement et de deux voyages au détroit de Magellan avec une relation sur les Patagons (2 volumes, 1769).Online vol. 1 & vol. 2
- Discours sur la physionomie et les avantages des connoissances physionomiques (1769).
- Dissertation sur l'Amérique & les Américains (1769).
- Examen des Recherches philosophiques sur l'Amérique et les Américains, et de la Défense de cet ouvrage (1771).
- Les Vertus, le pouvoir, la clémence et la gloire de Marie, mère de Dieu (1790) Online text.

## Інтернет-ресурси
- Твори та інформація про Антуан-Жозефа Пернеті у Інтернет-архіві
- Твори та інформація про Dom Pernety у Інтернет-архіві

title: Антуан-Жозефа Пернеті

wikitext:
{{unibox}}

'''Антуан-Жозеф Пернеті''', відомий як '''Дом Пернеті''' (23 лютого 1716 — 16 жовтня 1796), був [[француз]]ьким [[письменник]]ом.

== Життєпис ==
У різний час він був бенедиктинцем та бібліотекарем [[Фрідріх II (король Пруссії)|Фрідріха Великого]] з Пруссії. Разом з польським графом Тадеушем Граб'янкою, також перебуваючи під впливом християнського містицизму [[Еммануїл Сведенборг|Сведенборга]], він заснував у 1760 році таємне товариство «Rite hermétique» або Ілюмінати [[Авіньйон]]а (не баварські [[Ілюмінати]]).

Пернеті народився в [[Роанн]]і. Він брав участь в експедиції 1763—1764 років під керівництвом [[Луї Антуан де Бугенвіль|Луї Антуана де Бугенвіля]], яка заснувала поселення Порт-Сен-Луї на [[Фолклендські острови|Фолклендських островах]], та опублікував двотомний звіт про свої дослідження природи Фолклендських островів та бразильського острова Санта-Катаріна. Зокрема, він дав перший опис феномену кам'яних смуг на Фолклендських островах.

У 1767 році Пернеті переїхав до [[Берлін]]а. У 1779 році він став членом Авіньйонських ілюмінантів. У 1780 році оракул «La Sainte Parole» почав радити Авіньйонським ілюмінантам залишити Берлін, щоб в іншому місці закласти основи нового Сіону. У 1783 році Пернеті залишив Берлін за наказом оракула. У жовтні 1784 року оракул сказав групі, що вона повинна переїхати до Авіньйону. У 1793 році Авіньйонські ілюмінанти були придушені законом. Пернеті помер в Авіньйоні.

У 1782 році Пернеті переклав з латини на французьку мову «Рай і пекло» Емануеля Сведенборга, а в 1786 році — «Божественну любов і мудрість» Сведенборга.

== Твори ==
* ''Manuel bénédictin, contenant l'Imitation de Jésus-Christ; la Règle de saint Benoist; les Exercices tirés de cette règle; et la Conduite pour la retraite du mois'' (1755).
* ''Dictionnaire portatif de peinture, sculpture et gravure avec un traité pratique des différentes manières de peindre, dont la théorie est développée dans les articles qui en sont susceptibles. Ouvrage utile aux artistes, aux élèves & aux amateurs'' (1757) [http://gallica.bnf.fr/ark:/12148/bpt6k257115.pdf Online text].
* ''Les Fables égyptiennes et grecques dévoilées et réduites au même principe, avec une explication des hiéroglyphes et de la guerre de Troye'' (1758). Réédition: La Table d'émeraude, Paris, 1982. [http://gallica.bnf.fr/ark:/12148/bpt6k840802.pdf Online vol. 1] & [http://gallica.bnf.fr/ark:/12148/bpt6k108672d.pdf vol. 2].
* ''Dictionnaire mytho-hermétique, dans lequel on trouve les allégories fabuleuses des poètes, les métaphores, les énigmes et les termes barbares des philosophes hermétiques expliqués'' (1758). Réédition: Bibliotheca Hermetica, 1972.
* ''Journal historique d'un voyage fait aux îles Malouines en 1763 et 1764 pour les reconnoître et y former un établissement et de deux voyages au détroit de Magellan avec une relation sur les Patagons'' (2 volumes, 1769).[http://gallica.bnf.fr/ark:/12148/bpt6k82173k.pdf Online vol. 1] & [http://gallica.bnf.fr/ark:/12148/bpt6k821758.pdf vol. 2]
* ''Discours sur la physionomie et les avantages des connoissances physionomiques'' (1769).
* ''Dissertation sur l'Amérique & les Américains'' (1769).
* ''Examen des Recherches philosophiques sur l'Amérique et les Américains, et de la Défense de cet ouvrage'' (1771).
* ''Les Vertus, le pouvoir, la clémence et la gloire de Marie, mère de Dieu'' (1790) [http://gallica.bnf.fr/ark:/12148/bpt6k655343.pdf Online text].

== Інтернет-ресурси ==
* {{Internet Archive author |sname=Antoine-Joseph Pernety}}
* {{Internet Archive author |name=Dom Pernety}}

== Примітки ==
{{reflist}}
{{Authority control}}

title: Громадянство

Громадянство: Франція[…]

Псевдонім: D. A. J. P. A. D. B.

Місце народження: Роанн

Місце смерті: Авіньйон і Валанс

Мова творчості: французька

Рід діяльності: бібліотекар, письменник, алхімік, архівіст, перекладач, чернець, mythologist, археолог, натураліст

Посада: абат

Чернечий орден: бенедиктинці

Член у: Французька академія наук і Illuminés d'Avignond

Статус авторського права як автора: термін дії авторських прав закінчивсяd

Сторінка автора на Вікісховищі: Antoine-Joseph Pernety