Tag Archives: how to make a meat tenderizer

Pelote de réjection

Les pelotes de réjection ou boulettes de régurgitation sont des boules rejetées par les oiseaux rapaces ainsi que les corvidés, les laridés et beaucoup d’autres oiseaux (limicoles, etc.). Elles contiennent les éléments durs et non digérés des proies qu’ils avalent en entier, comme les poils, les os, les coquilles, ou même les arêtes des poissons ingérées en ce qui concerne les Martins-pêcheurs. Elles sont rejetées par le bec environ 2 heures après ingestion des proies. On retrouve ces pelotes près du nid ou du perchoir des oiseaux. En ce qui concerne les rapaces nocturnes, les accumulations peuvent se trouver dans les vieilles granges ou au pied d’un clocher chez la chouette effraie, ou bien en forêt au pied d’un arbre servant de perchoir chez le Chouette hulotte ou le Hibou moyen-duc.

Leur dissection permet de connaître le régime alimentaire de l’oiseau : ainsi, on trouve pour le repas des rapaces how to make a meat tenderizer, des rongeurs et des squamates. L’analyse fine de ces pelotes permet même d’identifier les espèces des oiseaux de proies : les nocturnes, dont les sucs digestifs sont moins puissants, ont des pelotes dans lesquelles les squelettes sont complets. Les diurnes rejettent essentiellement des pelotes en poils agglomérés

Seattle Sounders FC Home ANY NAME 00 Jerseys

Seattle Sounders FC Home ANY NAME 00 Jerseys

BUY NOW

$266.58
$31.99

.

Sur les autres projets Wikimedia :

Karim Zaza

* Seniorklubkampe og -mål tælles kun for den hjemlige liga.
† Kampe (mål).

Karim Zaza (arabisk: كريم زازا) (født 9. januar 1975 i Brøndby) er en dansk/marokkansk tidligere fodboldmålmand og nuværende målmandstræner under Michael Laudrup hos Lekhwiya SC i Qatar waterproof tablet bag.

Karim Zaza har som helt ung spillet i Brøndby IF, men fik sin Superligadebut for FC København. Her havde han svært ved at erobre en fast plads how to make a meat tenderizer, og i vinterpausen 2000/2001 skiftede han til OB. Her gik det langt bedre og Zaza blev fast målmand. I sommeren 2003 skiftede han så til Brøndby IF metal water canteen, hvor han startede godt som sikkert førstevalg, men fik problemer i kamp med Casper Ankergren, og i 2006 ville han prøve noget nyt og valgte den tyske 2. Bundesligaklub Rot Weiss Essen. I 2007 kom han så tilbage til Danmark, som målmand for AaB. Her var Zaza fast førstevalg i målet frem til sommeren 2011, hvor AaB meddelte, at man ikke ville forlænge med målmanden. Zaza nåede at vinde Superligaen, spille gruppespil i Champions League og komme til ottendedelsfinalen i Europa League i sine 4 år hos AaB.

I 2001, 2002 og 2003 fik han Det gyldne bur, der er kåringen af årets målmand i Dansk fodbold.

Karim Zaza er født i Danmark, men har marokkansk far, så han kunne vælge mellem at spille for Danmarks eller Marokkos landshold. Her valgte han Marokko, som han har spillet 5 landskampe for.

Han indstillede sin karriere i sommeren 2014, og derpå blev han målmandstræner i Lekhwiya SC.

1 Zaza | 2 Jakobsen | 3 Pedersen | 4 Califf | 5&nbsp polycarbonate water bottles;Jacobsen | 6 Olfers | 7 Due | 8 Johansson | 9 Augustinussen | 10 Nilsson | 14 Curth | 15 Nomvethe | 16 Olesen | 17 Vilakazi | 18 Cacá | 20 Bræmer | 21 Risgård | 23 Enevoldsen | 24 Sørensen | 27 Kristensen | 30 Stenild | 32 Schwarz | Træner Hamrén  Assistenttræner Kuhn 

George Wallace

George Corley Wallace, Jr. (25. august 1919 i Clio, Alabama – 13. september 1998 Montgomery, Alabama) var guvernør i den amerikanske stat Alabama i fire valgperioder: 1963–1967, 1971–1979 og 1983–1987 how to make a meat tenderizer. Wallace stillede endvidere op til det amerikanske præsidentvalg fire gange: Tre gange for Det Demokratiske Parti og én gang som kandidat for American Independent Party. Han er betegnet som “den mest indflydelsesrige tabende kandidat” i amerikansk politik i det 20. århundrede. I 1972 blev Wallace udsat for et attentat, der medførte, at blev lam fra livet og ned og måtte tilbringe resten af livet i kørestol. Han er bedst kendt for sin støtte til raceadskillelse og sin modstand mod den amerikanske borgerrettighedsbevægelse i 1960’erne.

Wallace havde stillet op til guvernørvalget i 1958 i den amerikanske sydstat Albama, men måtte se sig besejret af partifællen John Patterson, der med støtte fra blandt andet Ku Klux Klan vandt den endelige nominering og guvernørposten. Nederlaget betegnede vendepunktet for Wallace, der herefter indtog stærke politiske standpunkter for bevarelse af raceadskillelse.

Med dette politiske program blev Wallace valgt som Alabamas guvernør for Demokraterne ved en jordskredssejr i november 1962. Han blev indsat i embedet den 14. januar 1963 og aflagde tiltrædelses-ed på samme sted, som Jefferson Davis 102 år tidligere havde aflagt ed for Amerikas Konfødererede Stater, der kæmpede mod en afskaffelse af slaveriet. I Wallaces tiltrædelsestale udtalte han bl.a. “Jeg siger raceadskillelse i dag, raceadskillelse i morgen, raceadskillelse for evigt” (“I say segregation now, segregation tomorrow, segregation forever”).

Wallace deltog aktivt i protesterne mod optagelse af sorte og farvede studerende på uddannelsesinstitutionerne, og stod foran Foster Auditoriet på University of Alabama den 11. juni 1963 for fysisk at blokere indgangen for to farvede studerende, der var blevet optaget på universitetet. For at sikre de sorte studerendes ret til adgang på universitetet blev udkommanderet US Marshals, vicestatsanklageren og den amerikanske Nationalgarde, hvorefter Wallance opgav sin fysiske blokade. I september 1963 forsøgte Wallace at stoppe fire sorte skoleelever i at komme ind på fire grundskoler i Huntsville, Alabama. De føderale domstole gav eleverne tilladelse til at starte på skolerne, og eleverne blev derved de første farvede elever, der blev integreret på grundskoler i Alabama.

I november 1963 bekendtgjorde George C. Wallace i Dallas, Texas, at han agtede at stille op imod John F. Kennedy ved demokraternes primærvalg til nominering som det demokratiske partis præsidentkandidat til præsidentvalget i 1964. Wallaces program var baseret på modstand mod de sortes borgerrettigheder, modstand mod føderal regulering af delstaterne og støtte til “lov og orden”. Ved primærvalgene i Wisconsin, Maryland og Indiana vandt han en tredjedel af stemmerne.

Alabamas forfatning hindrede Wallance i at søge genvalg til guvernørposten i 1966. I stedet lod Wallace sin hustru, Laureen Wallace, stille op til embedet. Laureen Wallace vandt guvernørvalget og sikrede derved George C. Wallance en indflydelsessig position om “førstemand” i Alabama. Hustruen døde imidletid af kræft den 7. maj 1968 under Wallaces andet forsøg på at opnå nominering som præsidentkandidat. Hustruens død mindskede George C. Wallaces indflydelse i Alabama. Wallaces tilhængere sørgede imidlertid for, at begrænsningerne i forfatningen blev lempet, og Wallance kunne senere genopstille som guvernør.

Ved det amerikanske præsidentvalg i 1968 stillede Wallace op som præsidentkandidat for det amerikanske parti American Independent Party. Wallace håbede ved sin opstilling at presse de etablerede partier til at bremse det føderale pres på sydstaterne om at bringe raceadskillelsen til ophør. Wallaces valgprogram indeholdt betydelig forøgelse af ydelserne til modtagere af offentlig hjælp, herunder understøttelse og sundhedsordninger.

Richard Nixon var bekymret for, at Wallace kunne tage tilstrækkeligt mange stemmer fra Repuplikanerne, således at den demokratiske vice-præsident Hubert Humphrey derved kunne vinde valget toothpaste wall dispenser. Flere demokrater frygtede, at Wallaces synspunkter kunne finde genklang blandt arbejderne og fagforeningsmedlemmerne i de nordlige stater, og derved true Humphrey. Wallances kørte en kampagne om “Lov og Orden”, der på mange måder mindede om Nixons kampagne.

Wallace opnåede under valgkampen betydelig bevågenhed med en række udtalelser og citater. Han fortalte blandt andet, at “hvis en anarkist lægger sig foran min bil, er det den sidste bil han lægger sig foran” og at de eneste ord på fire bogstaver, som hippierne ikke kendte var “w-o-r-k” (arbejde) og “s-o-a-p” (sæbe). Han beskyldte både Nixon og Humphrey for at ville ophæve raceadskillelsen i syden, og udtalte, at der ingen forskel var på Republikanerne og Demokraterne.

Ved præsidentvalget i 1968 vandt Wallace 5 sydstater og fik næsten 10 millioner personlige stemmer, men tabte valget til Nixon, der i alt vandt 301 valgmænd. Wallace er den sidste kandidat udenfor de to store partier, Demokraterne og Republikanerne, der har opnået valgmandsstemmer fra valgmænd vundet ved valget.

I 1970 stillede Wallace atter op til guvernørvalget i Alabama mod den siddende guvernør Albert Brewer, der åbent søgte stemmer blandt sorte vælgere. Ved primærvalget fik Brewer flest stemmer, men opnåede ikke majoritet, hvilket medførte en yderligere valgrunde. I hvad der er blevet kaldt “en af de mest racistiske kampagner i moderne politik i sydstaterne” benyttede Wallace TV-spots med åbenlyse racistiske slogans og skræmmebilleder.

Wallace besejrede Brewer i anden valgrunde. Dagen efter sejren i Alabama fløj Wallace til Wisconsin for at påbegynde tilrettelæggelsen af sin kampagne for det amerikanske præsidentembede.

Den 13. januar 1972 offentliggjorde Wallace, at han stillede op til nomineringen af det Demokratiske partis præsidentkandidat. Wallace deltog således i primærvalgene sammen med George McGovern, Hubert Humphrey og ni øvrige demokratiske præsidentkandidater. Ved Floridas primærvalg besøgte Wallace hvert County i delstaten, og han opnåede 42 procent af stemmerne i Florida. Under valgkampen tilkendegav Wallace, at han ikke længere var for raceadskillelse, og at han altid havde været moderat. Selvom Wallace ikke længere gik ind for raceadskillelse, gik han kraftigt imod de amerikanske program for raceblanding på skolerne gennem kørsel af sorte elever til skoler i områder med overvejende hvide elever.

De første fire måneder af Wallaces kampagne forløb særdeles succesfuldt med stor tilslutning til Wallace i meningsmålingerne. Den 15. maj 1972 blev Wallace imidlertid skudt fire gange af den 21-årige Arthur Bremer i byen Laurel i Maryland. Et af projektilerne ramte Wallaces rygsøjle, og Wallace blev lam fra livet og ned. Tre øvrige personer blev såret under skyderiet. Af Bremers dagbog fremgik, at der ikke lå et politisk motiv bag drabsforsøget, der i i stedet var drevet af et ønske om at blive kendt, og at Bremer tidligere havde ønsket af dræbe præsident Nixon. Bremer blev idømt 53 års fængsel, og blev siden prøveløslandt i 2007. Bremers dagbog var inspiration for filmen Taxi Driver fra 1976.

Efter attentatet vandt Wallace primærvalgene i Maryland og Michigan, men vandt ikke den endelige nominering, der i stedet gik til George McGovern. Wallace talte ved Demokraternes partikonvent i Miami den 11. juli 1972.

Wallace fortsatte som guvernør i Alabama, og vandt atter guvernørvalget i 1974.

I november 1975 bekendtgjorde Wallace, at han for fjerde gang stillede op til det amerikanske præsidentvalg. Wallace stillede op til primærvalgene for Det Demokratiske parti for at blive nomineret til partiets præsidentkandidat. Wallace havde regnet med at vinde sydstaterne under nomineringen, men han opnåede alene sejre i Mississippi, South Carolina og hjemstaten Alabama. Wallace blev nr. 3 ved primærvalgene efter Jimmy Carter og Californiens guvernør Jerry Brown. Wallace indstillede sin valgkamp i juni 1976, og endte med at anbefale sine vælgere at stemme på Jimmy Carter, idet Wallace angav, at han ønskede at støtte en sydstatsmand.

I slutningen af 1970’erne meddelte Wallace, at han var “genfødt kristen”, og han undskyldte overfor sorte borgerrettighedsforkæmpere for sine tidligere holdninger om raceadskillelse. I 1979, da sorte vælgere var blevet en indflydelsesrig vælgergruppe, udtalte Wallace, at han havde taget fejl, og at dagene med raceadskillelse var forbi, og burde være forbi. I sin sidste embedsperiode som guvernør i Alabama (1983–1987) blev der udpeget et rekordstort antal sorte til offentlige embeder i staten. I 1982 stillede Wallace atter op til valget som guvernør i Alabama og opnåede valg for fjerde gang som statens guvernør. Han opnåede således at være guvernør i Alabama i i alt 16 år fordelt over tre årtier.

Fortunato Pio Castellani

Vous pouvez partager vos connaissances en l’améliorant (comment ?) selon les recommandations des projets correspondants.

Consultez la liste des tâches à accomplir en page de discussion.

Fortunato Pio Castellani (Rome, ), est le fondateur de l’atelier Castellani, spécialisé dans la restauration d’orfèvrerie étrusque, qui fut impliqué au XIXe siècle, dans les faux étrusques de la collection Campana acquise par Napoléon III pour le Louvre.

Dès 1814 il travailla avec son père, orfèvre à Rome, où il fut également l’auteur de pièces en niellage water thermos. Dès les années 1820 il s’intéressa au renouveau de l’intérêt créé pour les objets classiques how to make a meat tenderizer. Il abandonna la joaillerie contemporaine pour la restauration d’objets anciens, ce qui lui fit rencontrer le marquis Giampietro Campana et Michelangelo Caetani avec qui il s’associa pour son propre atelier (1826).

En 1836, les tombes Regolini-Glassi furent mises au jour et les autorités papales l’invitèrent pour en étudier les bijoux. Dans les années 1840 et 1850, avec ses fils Alessandro (1824-1883) et Augusto (1829-1914), ils accédèrent aux collections acquises par le marquis Campana et entreprirent d’en analyser les détails. Cela leur permit de mettre au point des techniques proches des savoir-faire étrusques (en particulier de granulation de l’or).

L’atelier était ainsi coutumier de pastiches étrusques (copies avouées) pour le marché romain de la bijouterie, mais les soi-disant bijoux étrusques restaurés de la collection Campana en 1861, n’étaient en fait que des assemblages par des fils d’or de conception moderne d’éléments antiques prélevés sur des boucles d’oreille.

L’atelier ouvrit des succursales à Paris et Londres à partir de 1853 lorsque Fortunato Pio Castellani confia sa direction à son fils aîné Alessandro puis à son fils cadet Augusto. Alfredo, le fils d’Augusto, qui prit la suite, mourut en 1930.

Les bijoux « à l’étrusque&nbsp wholesale compression socks;» des Castellani figurent dans de nombreux musées du Monde (Cleveland Museum of Art, …).

Statistical inference

Statistical inference is the process of deducing properties of an underlying distribution by analysis of data. Inferential statistical analysis infers properties about a population: this includes testing hypotheses and deriving estimates. The population is assumed to be larger than the observed data set; in other words, the observed data is assumed to be sampled from a larger population.

Inferential statistics can be contrasted with descriptive statistics. Descriptive statistics is solely concerned with properties of the observed data, and does not assume that the data came from a larger population.

Statistical inference makes propositions about a population, using data drawn from the population with some form of sampling. Given a hypothesis about a population, for which we wish to draw inferences, statistical inference consists of (firstly) selecting a statistical model of the process that generates the data and (secondly) deducing propositions from the model.[citation needed] Some common forms of statistical proposition are the following:

Any statistical inference requires some assumptions. A statistical model is a set of assumptions concerning the generation of the observed data and similar data. Descriptions of statistical models usually emphasize the role of population quantities of interest, about which we wish to draw inference. Descriptive statistics are typically used as a preliminary step before more formal inferences are drawn.

Statisticians distinguish between three levels of modeling assumptions;

Whatever level of assumption is made, correctly calibrated inference in general requires these assumptions to be correct; i.e. that the data-generating mechanisms really have been correctly specified.

Incorrect assumptions of ‘simple’ random sampling can invalidate statistical inference. More complex semi- and fully parametric assumptions are also cause for concern. For example, incorrectly assuming the Cox model can in some cases lead to faulty conclusions. Incorrect assumptions of Normality in the population also invalidates some forms of regression-based inference. The use of any parametric model is viewed skeptically by most experts in sampling human populations: “most sampling statisticians, when they deal with confidence intervals at all, limit themselves to statements about [estimators] based on very large samples, where the central limit theorem ensures that these [estimators] will have distributions that are nearly normal.” In particular, a normal distribution “would be a totally unrealistic and catastrophically unwise assumption to make if we were dealing with any kind of economic population.” Here, the central limit theorem states that the distribution of the sample mean “for very large samples” is approximately normally distributed, if the distribution is not heavy tailed.

Given the difficulty in specifying exact distributions of sample statistics, many methods have been developed for approximating these.

With finite samples, approximation results measure how close a limiting distribution approaches the statistic’s sample distribution: For example, with 10,000 independent samples the normal distribution approximates (to two digits of accuracy) the distribution of the sample mean for many population distributions, by the Berry–Esseen theorem. Yet for many practical purposes, the normal approximation provides a good approximation to the sample-mean’s distribution when there are 10 (or more) independent samples, according to simulation studies and statisticians’ experience. Following Kolmogorov’s work in the 1950s, advanced statistics uses approximation theory and functional analysis to quantify the error of approximation. In this approach, the metric geometry of probability distributions is studied; this approach quantifies approximation error with, for example, the Kullback–Leibler divergence, Bregman divergence, and the Hellinger distance.

With indefinitely large samples, limiting results like the central limit theorem describe the sample statistic’s limiting distribution, if one exists. Limiting results are not statements about finite samples, and indeed are irrelevant to finite samples. However, the asymptotic theory of limiting distributions is often invoked for work with finite samples. For example, limiting results are often invoked to justify the generalized method of moments and the use of generalized estimating equations, which are popular in econometrics and biostatistics. The magnitude of the difference between the limiting distribution and the true distribution (formally, the ‘error’ of the approximation) can be assessed using simulation. The heuristic application of limiting results to finite samples is common practice in many applications, especially with low-dimensional models with log-concave likelihoods (such as with one-parameter exponential families).

For a given dataset that was produced by a randomization design, the randomization distribution of a statistic (under the null-hypothesis) is defined by evaluating the test statistic for all of the plans that could have been generated by the randomization design. In frequentist inference, randomization allows inferences to be based on the randomization distribution rather than a subjective model, and this is important especially in survey sampling and design of experiments. Statistical inference from randomized studies is also more straightforward than many other situations. In Bayesian inference, randomization is also of importance: in survey sampling, use of sampling without replacement ensures the exchangeability of the sample with the population; in randomized experiments, randomization warrants a missing at random assumption for covariate information.

Objective randomization allows properly inductive procedures. Many statisticians prefer randomization-based analysis of data that was generated by well-defined randomization procedures. (However, it is true that in fields of science with developed theoretical knowledge and experimental control, randomized experiments may increase the costs of experimentation without improving the quality of inferences.) Similarly, results from randomized experiments are recommended by leading statistical authorities as allowing inferences with greater reliability than do observational studies of the same phenomena. However, a good observational study may be better than a bad randomized experiment.

The statistical analysis of a randomized experiment may be based on the randomization scheme stated in the experimental protocol and does not need a subjective model.

However, at any time, some hypotheses cannot be tested using objective statistical models, which accurately describe randomized experiments or random samples. In some cases, such randomized studies are uneconomical or unethical.

It is standard practice to refer to a statistical model, often a linear model, when analyzing data from randomized experiments. However, the randomization scheme guides the choice of a statistical model. It is not possible to choose an appropriate model without knowing the randomization scheme. Seriously misleading results can be obtained analyzing data from randomized experiments while ignoring the experimental protocol; common mistakes include forgetting the blocking used in an experiment and confusing repeated measurements on the same experimental unit with independent replicates of the treatment applied to different experimental units.

Different schools of statistical inference have become established. These schools—or “paradigms”—are not mutually exclusive, and methods that work well under one paradigm often have attractive interpretations under other paradigms.

Bandyopadhyay & Forster describe four paradigms: “(i) classical statistics or error statistics, (ii) Bayesian statistics, (iii) likelihood-based statistics, and (iv) the Akaikean-Information Criterion-based statistics”. The classical (or frequentist) paradigm, the Bayesian paradigm, and the AIC-based paradigm are summarized below. The likelihood-based paradigm is essentially a sub-paradigm of the AIC-based paradigm.

This paradigm calibrates the plausibility of propositions by considering (notional) repeated sampling of a population distribution to produce datasets similar to the one at hand. By considering the dataset’s characteristics under repeated sampling, the frequentist properties of a statistical proposition can be quantified—although in practice this quantification may be challenging.

One interpretation of frequentist inference (or classical inference) is that it is applicable only in terms of frequency probability; that is, in terms of repeated sampling from a population. However, the approach of Neyman develops these procedures in terms of pre-experiment probabilities. That is, before undertaking an experiment, one decides on a rule for coming to a conclusion such that the probability of being correct is controlled in a suitable way: such a probability need not have a frequentist or repeated sampling interpretation. In contrast, Bayesian inference works in terms of conditional probabilities (i.e. probabilities conditional on the observed data), compared to the marginal (but conditioned on unknown parameters) probabilities used in the frequentist approach.

The frequentist procedures of significance testing and confidence intervals can be constructed without regard to utility functions. However, some elements of frequentist statistics, such as statistical decision theory, do incorporate utility functions.[citation needed] In particular, frequentist developments of optimal inference (such as minimum-variance unbiased estimators, or uniformly most powerful testing) make use of loss functions, which play the role of (negative) utility functions. Loss functions need not be explicitly stated for statistical theorists to prove that a statistical procedure has an optimality property. However, loss-functions are often useful for stating optimality properties: for example, median-unbiased estimators are optimal under absolute value loss functions, in that they minimize expected loss, and least squares estimators are optimal under squared error loss functions, in that they minimize expected loss.

While statisticians using frequentist inference must choose for themselves the parameters of interest, and the estimators/test statistic to be used, the absence of obviously explicit utilities and prior distributions has helped frequentist procedures to become widely viewed as ‘objective’.[citation needed]

The Bayesian calculus describes degrees of belief using the ‘language’ of probability; beliefs are positive, integrate to one, and obey probability axioms. Bayesian inference uses the available posterior beliefs as the basis for making statistical propositions. There are several different justifications for using the Bayesian approach.

Many informal Bayesian inferences are based on “intuitively reasonable” summaries of the posterior. For example, the posterior mean, median and mode, highest posterior density intervals, and Bayes Factors can all be motivated in this way custom softball uniforms. While a user’s utility function need not be stated for this sort of inference, these summaries do all depend (to some extent) on stated prior beliefs, and are generally viewed as subjective conclusions. (Methods of prior construction which do not require external input have been proposed but not yet fully developed.)

Formally, Bayesian inference is calibrated with reference to an explicitly stated utility, or loss function; the ‘Bayes rule’ is the one which maximizes expected utility, averaged over the posterior uncertainty. Formal Bayesian inference therefore automatically provides optimal decisions in a decision theoretic sense. Given assumptions, data and utility, Bayesian inference can be made for essentially any problem, although not every statistical inference need have a Bayesian interpretation. Analyses which are not formally Bayesian can be (logically) incoherent; a feature of Bayesian procedures which use proper priors (i.e. those integrable to one) is that they are guaranteed to be coherent. Some advocates of Bayesian inference assert that inference must take place in this decision-theoretic framework, and that Bayesian inference should not conclude with the evaluation and summarization of posterior beliefs.

The minimum description length (MDL) principle has been developed from ideas in information theory and the theory of Kolmogorov complexity. The (MDL) principle selects statistical models that maximally compress the data; inference proceeds without assuming counterfactual or non-falsifiable “data-generating mechanisms” or probability models for the data, as might be done in frequentist or Bayesian approaches.

However, if a “data generating mechanism” does exist in reality, then according to Shannon’s source coding theorem it provides the MDL description of the data, on average and asymptotically. In minimizing description length (or descriptive complexity), MDL estimation is similar to maximum likelihood estimation and maximum a posteriori estimation (using maximum-entropy Bayesian priors). However, MDL avoids assuming that the underlying probability model is known; the MDL principle can also be applied without assumptions that e.g. the data arose from independent sampling.

The MDL principle has been applied in communication-coding theory in information theory, in linear regression, and in data mining.

The evaluation of MDL-based inferential procedures often uses techniques or criteria from computational complexity theory.

Fiducial inference was an approach to statistical inference based on fiducial probability, also known as a “fiducial distribution”. In subsequent work, this approach has been called ill-defined, extremely limited in applicability, and even fallacious. However this argument is the same as that which shows that a so-called confidence distribution is not a valid probability distribution and, since this has not invalidated the application of confidence intervals, it does not necessarily invalidate conclusions drawn from fiducial arguments. An attempt was made to reinterpret the early work of Fisher’s fiducial argument as a special case of an inference theory using Upper and lower probabilities.

Developing ideas of Fisher and of Pitman from 1938 to 1939, George A. Barnard developed “structural inference” or “pivotal inference”, an approach using invariant probabilities on group families. Barnard reformulated the arguments behind fiducial inference on a restricted class of models on which “fiducial” procedures would be well-defined and useful.

The topics below are usually included in the area of statistical inference.

Liste der denkmalgeschützten Objekte in Haniska (Košice-okolie)

Die Liste der denkmalgeschützten Objekte in Haniska enthält die zwei nach slowakischen Denkmalschutzvorschriften geschützten Objekte in der Gemeinde Haniska im Okres Košice-okolie.

Die Tabelle enthält im Einzelnen folgende Informationen:

Bačkovík | Baška | Belža | Beniakovce | Bidovce | Blažice | Bočiar | Bohdanovce | Boliarov | Budimír&nbsp how to make a meat tenderizer;| Bukovec | Bunetice | Buzica | Cestice | Čakanovce | Čaňa | Čečejovce | Čižatice | Debraď | Drienovec&nbsp stainless steel water bottles wholesale;| Družstevná pri Hornáde | Dvorníky-Včeláre | Ďurďošík | Ďurkov | Geča | Gyňov | Hačava | Háj | Haniska | Herľany | Hodkovce | Hosťovce | Hrašovík | Hýľov | Chorváty | Chrastné | Janík | Jasov | Kalša | Kecerovce | Kecerovský Lipovec | Kechnec | Kokšov-Bakša | Komárovce | Kostoľany nad Hornádom | Košická Belá | Košická Polianka | Košické Oľšany | Košický Klečenov | Kráľovce | Kysak | Malá Ida | Malá Lodina | Medzev | Milhosť | Mokrance | Moldava nad Bodvou | Mudrovce | Nižná Hutka | Nižná Kamenica | Nižná Myšľa | Nižný Čaj | Nižný Klátov | Nižný Lánec | Nová Polhora | Nováčany | Nový Salaš | Obišovce | Olšovany | Opátka | Opiná | Paňovce | Peder | Perín-Chym | Ploské | Poproč | Rákoš | Rankovce | Rešica | Rozhanovce | Rudník | Ruskov | Sady nad Torysou | Seňa | Skároš | Slančík | Slanec | Slanská Huta | Slanské Nové Mesto | Sokoľ | Sokoľany | Svinica | Šemša | Štós | Trebejov | Trstené pri Hornáde | Trsťany | Turnianska Nová Ves | Turňa nad Bodvou | Vajkovce | Valaliky | Veľká Ida | Veľká Lodina | Vtáčkovce | Vyšná Hutka | Vyšná Kamenica | Vyšná Myšľa | Vyšný Čaj | Vyšný Klátov | Vyšný Medzev | Zádiel | Zlatá Idka | Žarnov | Ždaňa