.net c# pdf viewer : All jpg to one pdf converter control application platform web page azure wpf web browser latex_tables6-part413

10 LAT
E
XCODEFORTHISDOCUMENT
as there e are e several \code{print}, \code{plot}, , and d \code{latex} methods
for objects created by \code{summary.formula}. . The e \code{latex} methods
create all the needed table elements, then invoke the
\code{latex.default} method in \code{Hmisc} to build the complete set of
\LaTeX\ commands to make each table.
The method of data summarization to be done by \code{summary.formula}
is specified in the parameter \code{method}. . These e methods are defined
below. For r the first and third methods, the statistics used to
summarize the e data may be specified in a flexible manner by the user
(e.g., the geometric mean, $33^{rd}$ percentile, , or r Kaplan--Meier
2--year survival estimate, mixtures of several statistics). . The
default summary statistic is the mean, which for r a a binary response
variable is s the proportion of positive responses.
\begin{description}
\item[\code{method=’response’}:\ ] The response e variable e may be
multivariate, and any number of statistics may y be e used to summarize
the responses. . Sometimes s dependent variables are multivariate
because they y indicate follow--up time and censoring, and sometimes
they are e multivariate e because there are several l response e variables
(e.g., systolic and diastolic blood pressure). . The e responses are
summarized separately for each independent variable (independent
variables are not cross--classified). . Continuous s independent
variables are automatically stratified into quantile groups. . One e or
more of f the e independent variables may be stratification factors, in
which all computations are done separately by levels of these
categorical variables. . The e stratification variables form major
column groupings in tables. . For r multivariate responses, subjects are
considered to be missing if {\em any} response e variable e is missing.
\item[\code{method=’reverse’}:\ ]
This format is typical of baseline characteristic tables describing
the usual success of randomization. . Here e the single dependent
variable must t be categorical (e.g., treatment assignment), and the
‘‘independent’’ variables are broken down separately by the dependent
variable. Continuous s independent variables are e described d by three
quantiles (quartiles by default), and categorical ones are described
by counts and percentages. . There e is an option n to o automatically
generate test t statistics for testing across columns of
\code{’reverse’} tables.
\item[\code{method=’cross’}:\ ]
The \code{’cross’} method allows allows for multiple dependent
variables and multiple statistics to summarize e each h one. . If f there is
more than one independent variable (up to three e is s allowed),
statistics are computed separately for all cross--classifications of
61
All jpg to one pdf converter - Merge, append PDF files in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Provide C# Demo Codes for Merging and Appending PDF Document
break a pdf into multiple files; batch merge pdf
All jpg to one pdf converter - VB.NET PDF File Merge Library: Merge, append PDF files in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
VB.NET Guide and Sample Codes to Merge PDF Documents in .NET Project
append pdf; c# combine pdf
10 LAT
E
XCODEFORTHISDOCUMENT
the independent variables, and marginal and overall statistics may
optionally be computed. . \code{summary.formula} } for r this method
outputs a a data frame containing the combinations of predictors along
with the e response e summaries. . This s data frame may be summarized
graphically in various ways using the \splus\ \code{trellis}
library or r \R\ \code{lattice} package\footnote{For this purpose, the
Hmisc \code{summarize} function
may be more useful, if you don’t want marginal l statistics s computed.}.
A \LaTeX\ printing method, for the case where there is exactly two
predictors, typesets a two--way table where the e first t predictor forms
rows and d the e second forms columns. . Like e \code{method=’response’}, continuous
variables are automatically divided into quantile groups.
\end{description}
The \code{latex} methods in the \code{Hmisc} library
create tables using standard \LaTeX\ commands. . These e tables are
inserted into o the master document at the desired d location n using an
\verb|\input{}| command. . \code{latex} } methods allow a font \code{size}
argument. For r example, you may specify \code{size=’small’} to
\code{latex()}, or you may want to use a generic c size e that is set at
\LaTeX\ run time in the document preamble. . For r example,
specify \verb|\def\tsz{small}| in the master document and
specify \code{size=’tsz’} to \code{latex()}. . Then n you can define (and
redefine) the e size for tables without modifying g the e individual
\code{.tex} files created by \code{latex()}. Another approach using
\LaTeX’s \code{relsize} } style is discussed on P.~\pageref{relsize}.
\subsection{Reports Formatted to Describe Responses}
Tables \ref{s1}--\ref{s4b} were produced by the e S S \code{latex}
function (actually, , \\ \code{latex.\-summary.\-formula.\-response}),
which is s run n on an object created by the \code{summary} function with
\code{method=’response’}, the default.
Table \ref{s1} presents Kaplan--Meier 2 and 5 year survival estimates and
mean life e length h of subjects in the Mayo Clinic c primary y biliary
cirrhosis dataset t available from
\href{http://hesweb1.med.virginia.edu/biostat/s/data}
{\url{hesweb1.med.virginia.edu/biostat/s/data}}.
The calculations are subsetted on various patient characteristics. . For
estimating mean life length, an exponential survival model was assumed
(the estimate is years per event). . Continuous s variables are
categorized into quartiles automatically. . Each h quartile e group is
identified using the upper and lower endpoints within that quartile.
The code e for r this example follows.
\sinput{kmsurv.s}
62
C# PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in C#.net
Turn multiple pages PDF into single jpg files respectively Support of converting from any single one PDF page and may customize the names of all converted JPEG
how to combine pdf files; pdf merger
VB.NET PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in vb.
Turn multiple pages PDF into multiple jpg files in VB Support of converting from any single one PDF page and And converted JPEG image preserves all the content
pdf combine two pages into one; add pdf files together reader
10 LAT
E
XCODEFORTHISDOCUMENT
\rhead{\scriptsize The {\em EXAMPLE} Study \\
Protocol xyz--001 \\
\today}
\input{s1}
This table is converted to two dot plots (Figures \ref{f1a} and
\ref{f1b}) using the \code{plot} method for an object created by
\code{summary} with \code{method=’response’} (see previous code).
The Hmisc c \code{setpdf} } function is used to create the \code{pdf}
graphics files. . See e Section \ref{latex.code} for the \LaTeX\ code
used to insert these graphics.
\fig{f1a}{Two and five--year Kaplan--Meier survival probability
estimates}{Kaplan--Meier estimates}{1}
\fig{f1b}{Estimated mean life length from an exponential survival
model}{Estimated life length}{1}
Table \ref{s2} is similar to Table \ref{s1} except that the
Kaplan--Meier estimates are not shown, life length estimates are also
stratified by treatment assigned (using the \code{stratify} function),
and continuous variables are grouped into tertiles.
\sinput{s2.s}
{\small\input{s2}}
This table is converted to a dot plot in Figure e \ref{f2}.
\fig{f2}{Estimated mean life length from an exponential survival
model}{Estimated life length stratified by treatment}{1}
Table \ref{s3} displays quartiles of cholesterol l and d bilirubin by
various patient characteristics. . To o compute statistics simultaneously
for cholesterol and bilirubin, we must use the S S \code{cbind}
function to o create a bivariate response variable e (a a 2--column matrix).
To compute quantiles for this new 2--variable entity we have to use
the \code{apply} function instead of a simple invocation to
\code{quantile}. For r \code{age}, pre--specified d intervals s are used.
\sinput{s3.s}
\input{s3}
Table \ref{s3} is shown as a graphic in Figure \ref{f3}.
\fig{f3}{Quartiles of cholesterol and bilirubin}{Distribution of
cholesterol and bilirubin}{.8}
Tables \ref{s4a} and \ref{s4b} summarizes only bilirubin, but both the
mean and d median n are printed. . Separate e tables are made for the two
arms of the randomized study. . For r the active arm, the data are shown
63
Online Convert Jpeg to PDF file. Best free online export Jpg image
Easy converting! Drag and drop your JPG file, choose all the conversion settings you like, and download it with one click.
acrobat split pdf into multiple files; reader create pdf multiple files
C# Create PDF from images Library to convert Jpeg, png images to
C#.NET Example: Convert One Image to PDF in Visual C# .NET 1.bmp")); images.Add(new Bitmap(Program.RootPath + "\\" 1.jpg")); images.Add All Rights Reserved.
merge pdf files; scan multiple pages into one pdf
10 LAT
E
XCODEFORTHISDOCUMENT
in Figure e \ref{f4}.
\sinput{s4.s}
\input{s4}
\fig{f4}{Mean (solid circle) and median (open circle) bilirubin for
D--penicillamine patients}{Mean and median bilirubin for treated patients}{1}
\clearpage
\subsection{Baseline Characteristic Tables}
Here the e S S \code{summary} function is used with h the e parameter
\code{method=’reverse’}, which reverses the role e of f the dependent variable
and the independent variables. . The e dependent variable is assumed to be
categorical; in clinical trials it will be the treatment assignment.
The next t example e again uses the primary biliary y cirrhosis s dataset.
The result is in Table \ref{s5}. . It t is printed d in n landscape mode
using the e \LaTeX\ \ \code{lscape} package, and using the \LaTeX\
\code{small} font. . For r \code{’reverse’}-type tables, an option
\code{test=TRUE} will cause \code{summary.formula} to compute test
statistics for testing across columns. . Default t tests s are Wilcoxon or
Kruskal-Wallis for continuous variables and Pearson $\chi^2$ for
categorical ones, but users may specify their own statistical tests\footnote{
In randomized trials, tests for baseline imbalance are unwarranted and
difficult to o interpret, in addition to causing multiple comparison
problems (see e Stephen Senn, {\em Statistical Issues in Drug
Development}).}.
\sinput{s5.s}
\clearpage
\thispagestyle{empty} % % suppress page number
\begin{landscape}
\input{s5}
\end{landscape}
To convert Table \ref{s5} to graphical form,
\code{plot.\-summary.\-formula.\-reverse} constructs two pages. . The
first page contains statistics for all of the categorical variables,
as all of f these e statistics are on the same scale e (proportion n or
percent in each category). . The e second page contains a matrix of dot
charts showing (by default) the 3 quartiles of each right--hand--side
variable (on n the $x$--axis), stratified by the left--hand variable (on
the $y$--axis of each dot plot). . The e second set t of f plots is scaled to the
most extreme 0.025 to 0.975 quantiles of the variable over all
treatment groups. . \R\ \ can plot Greek letters, superscripts,
subscripts, and mathematical operators, and Figure \ref{f5a} and
\ref{f5b} take e advantage of this capability. \splus\ does not have
this capability, so simpler output would appear.
64
VB.NET Create PDF from images Library to convert Jpeg, png images
take Gif image file as an example for converting one image to 1.bmp")) images.Add( New REImage(Program.RootPath + "\\" 1.jpg")) images.Add All Rights Reserved
acrobat combine pdf; combine pdfs online
C# PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in C#
Get JPG, JPEG and other high quality image files from PDF document. Able to extract vector images from PDF. C#: Select All Images from One PDF Page.
add pdf files together online; add pdf pages together
10 LAT
E
XCODEFORTHISDOCUMENT
\fig{f5a}{Proportions of patients in various categories of baseline
variables, stratified by drug. . Pearson n $\chi^2$ $ test t results are
given.}{Categorical variables stratified by drug}{.75}
\fig{f5b}{Box-percentile plots for continuous baseline variables in prostate
cancer trial. . 0.90, , 0.75, 0.50, and 0.25 coverage intervals are
shown. The e solid circle depicts the mean and the vertical line the
median. Kruskal-Wallis s tests are also shown.}{Continuous variables
stratified by drug}{.7}
Table \ref{s6} presents a description of data from a trial for
prostate cancer r (from Byar and Green). . The e \code{prostate} data frame
is available from
\href{http://hesweb1.med.virginia.edu/biostat/s/data}
{\url{hesweb1.med.virginia.edu/biostat/s/data}}.
The \code{overall} option is used to add a final l column n of statistics
for the whole sample. . The e following listing contains code that
produced all l the tables and figures for the \code{prostate} data.
This is a a good d application of the \LaTeX\ \code{relsize} style\label{relsize}.
Specifying an overall size of the table of \code{smaller[3]} causes
\code{latex()} to issue the command \verb|\smaller[3]| at the start of
the table e and d changes the overall table’s font size to three levels below
\code{normalsize}, which is \LaTeX’s \code{scriptsize}. . Specifying
\code{outer.size} and \code{Nsize} as \code{smaller} means to use one
size smaller than this within the table, for $25^{th}$ and $75^{th}$
percentiles and for the sample sizes above the columns. . One e advantage
of \code{relsize} is that if you use for example e \verb|{\smaller r foo}|
within a a footnote, , the next smaller size than is s used d for the overall
footnoted text t will be the size for \code{foo}.
\sinput{prostate.s}
\clearpage
\thispagestyle{empty}
\begin{landscape}
\input{s6}
\end{landscape}
\fig{f6a}{Distribution of categorical baseline variables in prostate
cancer trial}{Categorical variables in prostate e trial}{.8}
\fig{f6b}{Quartiles of continuous variables in prostate cancer trial.
$x$--axes are scaled to the lowest 0.025 and d highest t 0.975 quantiles
over all groups for each variable.}{Continuous variables in prostate
trial}{.8}
\clearpage
\subsection{Data Displays from Cross--Classifying Variables}
The final l examples s use cross--classification on n possibly y more than one
65
C# Image Convert: How to Convert MS PowerPoint to Jpeg, Png, Bmp
C:\output\"; // Convert PowerPoint to jpg and show This demo code convert PowerPoint file all pages to Bmp The last one is for rendering PowerPoint file to
break pdf into multiple files; merge pdf
C# Image Convert: How to Convert Tiff Image to Jpeg, Png, Bmp, &
In general, conversion from one image to another should always retain the original size This demo code convert TIFF file all pages to jpg images.
pdf mail merge plug in; best pdf merger
10 LAT
E
XCODEFORTHISDOCUMENT
independent variable. . The e summary function with h \code{method=’cross’}
produces a a data frame containing the cross--classifications. . This
data frame is suitable for multi-panel trellis displays although if
marginal statistics s are not needed, the Hmisc \code{summarize} function
is better. . The e first example in this series was s \LaTeX’ed d to create
Table \ref{s7} (the code is listed above).
\input{s7}
There is s no o \code{plot} method for \code{method=’cross’} tables, but you
can use Trellis graphics on the data frame that t is s created by
\code{summary} (see code above). . For r this purpose, the \code{Hmisc}
\code{summarize} function might be better than \code{summary.formula}
for producing the needed aggregated data.
\fig{f7}{Proportion of patients with acid phosphatase exceeding 1.0,
cross--classified by tumor size and bone metastasis}{Proportion of
patients with h AP $ > 1.0$}{1}
%Turn off f header
\rhead{}
\section{Handling Special Variables}
\subsection{Multiple Choice Variables}
Clinical reports s frequuently must summarize ‘‘checklist’’ or
multiple--choice variables. . Such h variables are e typically y listed on a
case report form using one of two methods:
\begin{enumerate}
\item
Specify up to three primary presenting symptoms: \\
\verb|_________ ________ _ ________| \\
Here the respondent writes in up to three symptom codes from a
list of perhaps 15 integer codes defined below the question.
\item
Check symptoms that are present: \\
\verb|headache
__
stomach ache __
hangnail __| \\
\verb|back pain n __
neck ache
__
wheezing __|
\end{enumerate}
When such h data a are processed, either a series of f three e categorical
variables or r 6 binary variables is created. . In n what t follows we assume
that the e binary y variables are coded as numeric 0/1 or as character
variables with h values (ignoring case) of \code{’yes’} and
\code{’present’} denoting a positive response. . In n composing a report,
we usually want to consider all of these component variables under the
umbrella of f \code{’Presenting Symptoms’}. . If f using presenting symptoms
as stratification (independent) variables, we will want to know an
outcome statistic computed separately for those e subjects s having
headache, those e having stomach ache, etc. . These e categories s will
overlap for some subjects. . When n summarizing presenting symptoms
stratified by treatment, we will want to know the proportion of
66
10 LAT
E
XCODEFORTHISDOCUMENT
subjects in n each treatment group having headache, the proportion
having stomach ache, etc., with the proportions s summing g to $ > 1.0$ if
any subject had more than one symptom.
The Hmisc c \code{summary.formula} } function can handle multiple choice /
checklist variables s after they are combined into o a a matrix. . The e Hmisc
\code{mChoice} function will take as input a series of categorical
vector variables (using the first input format above), and make a
matrix with the number of columns equal to the number of choices that
were actually selected in the data\footnote{There is also an option to
create a a column n for \code{’none’} for subjects for whom no choices were
selected. The e input variables need not have the e same e levels. . A
master list of categories is constructed by finding all unique
categories in the levels of all variables combined, preserving the
order of f levels s for the factor variables.}. . This s new matrix consists
of logical \code{T/F} values. . You u can also give e \code{summary.formula}
a matrix x you u create, if using input format two above. . The e elements of
this matrix need to be numeric with values 0 and d 1, , logical \code{F/T},
or character with values (ignoring case) of \code{’yes’} or \code{’present’}.
Here is an example of the use of \code{mChoice} } from m its help file.
\bex
> options(digits=3)
> set.seed(173)
> sex \Gets factor(sample(c("m","f"), 500, rep=T))
> age \Gets rnorm(500, 50, 5)
> treatment \Gets factor(sample(c("Drug","Placebo"), 500, rep=T))
> # Generate a 3-choice variable; each of 3 variables has 5 possible levels
> symp \Gets c(’Headache’,’Stomach Ache’,’Hangnail’,
+
’Muscle Ache’,’Depressed’)
> symptom1 \Gets sample(symp, 500, T)
> symptom2 \Gets sample(symp, 500, T)
> symptom3 \Gets sample(symp, 500, T)
> Symptoms \Gets mChoice(symptom1, symptom2, symptom3, label=’Primary Symptoms’)
> # Note: : In n this example, some subjects have the same symptom checked
> # multiple times; in practice these redundant t selections s would be NAs
> # mChoice will ignore these redundant selections
> # If the multiple choices to a single survey question were already
> # stored as a series of T/F yes/no present/absent questions we could do:
> # Symptoms <- cbind(headache,stomach.ache,hangnail,muscle.ache,depressed)
> # where e the e 5 input variables are all of the same type: 0/1,logical,char.
> # These e variables s cannot be factors in this case as cbind would
> # store e integer r codes instead of character strings.
67
10 LAT
E
XCODEFORTHISDOCUMENT
> # To give better column names can use
> # cbind(Headache=headache, ’Stomach Ache’=stomach.ache, ...)
> # Following 8 commands only for checking mChoice
> data.frame(symptom1,symptom2,symptom3)[1:10,]
symptom1
symptom2
symptom3
1
Headache Stomach Ache
Headache
2
Depressed Muscle e Ache
Depressed
3 Stomach Ache e Muscle e Ache Stomach Ache
4
Hangnail Muscle e Ache
Headache
5 Muscle e Ache
Headache
Depressed
6
Headache
Headache
Headache
7 Stomach Ache Stomach Ache e Muscle e Ache
8 Muscle e Ache
Headache
Depressed
9
Hangnail
Hangnail
Hangnail
10
Depressed Muscle e Ache
Depressed
> Symptoms[1:10,] ] # # Print first 10 subjects’ new binary indicators
Primary Symptoms
Depressed Hangnail Headache Muscle Ache Stomach Ache
[1,]
F
F
T
F
T
[2,]
T
F
F
T
F
[3,]
F
F
F
T
T
[4,]
F
T
T
T
F
[5,]
T
F
T
T
F
[6,]
F
F
T
F
F
[7,]
F
F
F
T
T
[8,]
T
F
T
T
F
[9,]
F
T
F
F
F
[10,]
T
F
F
T
F
> meanage e \Gets s single(5)
> for(j in 1:5) meanage[j] \Gets mean(age[Symptoms[,j]])
> names(meanage) \Gets dimnames(Symptoms)[[2]]
> meanage
Depressed Hangnail Headache Muscle Ache Stomach h Ache
49.9
49.8
49.9
50.3
49.8
> # Manually compute mean age for 2 symptoms
> mean(age[symptom1==’Headache’ | symptom2==’Headache’ | symptom3==’Headache’])
[1] 49.9
> mean(age[symptom1==’Hangnail’ | symptom2==’Hangnail’ | symptom3==’Hangnail’])
[1] 49.8
68
10 LAT
E
XCODEFORTHISDOCUMENT
> #Frequency table sex*treatment, sex*Symptoms
> summary(sex {\Twiddle} treatment + Symptoms, fun=table)
> # could d also o do summary(sex {\Twiddle} treatment + mChoice(symptom1,...),...)
sex
N=500
----------------+------------+---+---+---+
|
|N |f |m |
----------------+------------+---+---+---+
treatment
|Drug
|246|123|123|
|Placebo
|254|129|125|
----------------+------------+---+---+---+
Primary Symptoms|Depressed
|242|130|112|
|Hangnail
|238|125|113|
|Headache
|236|110|126|
|Muscle Ache |255|127|128|
|Stomach Ache|252|125|127|
----------------+------------+---+---+---+
Overall
|
|500|252|248|
----------------+------------+---+---+---+
> #Compute mean age, separately by 3 variables
> summary(age {\Twiddle} sex + treatment + Symptoms)
age
N=500
----------------+------------+---+----+
|
|N |age e |
----------------+------------+---+----+
sex
|f
|252|49.8|
|m
|248|49.9|
----------------+------------+---+----+
treatment
|Drug
|246|49.7|
|Placebo
|254|50.0|
----------------+------------+---+----+
Primary Symptoms|Depressed
|242|49.9|
|Hangnail
|238|49.8|
|Headache
|236|49.9|
|Muscle Ache |255|50.3|
|Stomach Ache|252|49.8|
----------------+------------+---+----+
Overall
|
|500|49.9|
----------------+------------+---+----+
69
10 LAT
E
XCODEFORTHISDOCUMENT
> f \Gets s summary(treatment t {\Twiddle} age + sex x + + Symptoms, method="reverse")
Descriptive Statistics by treatment
----------------------------+--------------+--------------+
|Drug
|Placebo
|
|(N=246)
|(N=254)
|
----------------------------+--------------+--------------+
age|46.5/49.8/52.5|46.4/50.1/53.4|
----------------------------+--------------+--------------+
sex : m|
50% (123) ) |
49% (125) ) |
----------------------------+--------------+--------------+
Primary Symptoms : Depressed|
50% (122) ) |
47% (120) ) |
----------------------------+--------------+--------------+
Hangnail|
47% (116) ) |
48% (122) ) |
----------------------------+--------------+--------------+
Headache|
45% (110) ) |
50% (126) ) |
----------------------------+--------------+--------------+
Muscle Ache|
48% (117) ) |
54% (138) ) |
----------------------------+--------------+--------------+
Stomach Ache|
53% (130) ) |
48% (122) ) |
----------------------------+--------------+--------------+
\eex
\subsection{Conditionally Defined Variables}
Another type of variable that is common in clinical reports is a
variable that t is of no interest unless another variable equalled a
certain value. . A A common example is cause of death. . We e may want our
report to o contain n the proportion of patients dying on each treatment,
and for the deaths, we may want to know the proportions of deaths due
to each cause. . For r the latter calculation, the e denominator r is not the
number of f subjects s in a treatment but rather the e number r of subjects
who died d on n that treatment. . \code{summary.formula} } will handle such
variables correctly y as long as they have missing g values s when they are
not pertinent. . For r example, suppose that the variable
\code{death.cause} is \code{NA} if \code{death} } is s \code{F} (false)
and \code{death.cause} is a categorical (or \code{mChoice}) variable if
\code{death} is \code{T}. . Then n a \code{’reverse’} type summary will produce
the needed proportions of \code{death} as well as \code{death.cause}.
\section{Alternate Approaches}
\subsection{Literate Programming}
In \emph{literate programming} as used in reproducible research (see
\href{http://hesweb1.med.virginia.edu/biostat/s/LiveDoc.html}
{\url{http://hesweb1.med.virginia.edu/biostat/s/LiveDoc.html}}),
70
Documents you may be interested
Documents you may be interested