Interval Scale
One of four commonly used levels of measurement, an interval scales is a numerical 
scales in which intervals have the same meaning throughout. As an example, consider the 
Fahrenheit scale of temperature. The difference between 30 degrees and 40 degrees 
represents the same temperature difference as the difference between 80 degrees and 90 
degrees. This is because each 10 degree interval has the same physical meaning (in terms 
of the kinetic energy. Unlike ratio scales, interval scales do not have a true zero point.
Jitter
When points in a graph are jittered, the are moved horizontally so that all the points can 
be seen and none are hidden due to overlapping values. An example is shown below:
15
20
25
30
Time
F
M
Kurtosis
Kurtosis measures how fat or thin the tails of a distribution are relative to a normal 
distribution. It is commonly defined as:
(
)
(
)
N
X
n n
3
1
4
4
v
n
-
-
+
/
Distributions with long tails are called leptokurtic; distributions with short tails are called 
platykurtic. Normal distributions have zero kurtosis.
Leptokurtic 
A distribution with long tails relative to a normal distribution is leptokurtic.
Level
When a factor consists of various treatment conditions, each treatment condition is 
considered a level of that factor. For example, if the factor were drug dosage, and three 
doses were tested, then each dosage would be one level of the factor and the factor would 
have three levels.
671
Pdf files thumbnail preview - Draw thumbnail images for PDF in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Thumbnail Generation with Various Options for Quick PDF Navigation
pdf thumbnail preview; generate pdf thumbnail c#
Pdf files thumbnail preview - VB.NET PDF Thumbnail Create SDK: Draw thumbnail images for PDF in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Thumbnail Generation with Various Options for Quick PDF Navigation
enable pdf thumbnail preview; create thumbnail from pdf
Levels of Measurement 
Measurement scales differ in their level of measurement. There are four common levels 
of measurement:
1. Nominal scales are only labels.
2. Ordinal Scales are ordered but are not truly quantitative. Equal intervals on the 
ordinal scale do not imply equal intervals on the underlying trait.
3. Interval scales are are ordered and equal intervals equal intervals on the 
underlying trait. However, interval scales do not have a true zero point.
4. Ratio scales are interval scales that do have a true zero point. With ratio scales, it is 
sensible to talk about one value being twice as large as another, for example.
Leverage 
Leverage is a factor affecting the influence of an observation in regression. Leverage is 
based on how much the observation's value on the predictor variable differs from the 
mean of the predictor variable. The greater an observation's leverage, the more potential 
it has to be an influential observation.
Lie Factor
Many problems can arise when fancy graphs are used over plain ones. Distortions can 
occur when the heights of objects are used to indicate the value because most people will 
pay attention to the areas of the objects rather than their height. The lie factor is the ratio 
of the effect apparent in the graph to actual effect in the data; if it deviates by more than 
0.05 from 1, the graph is generally unacceptable. The lie factor in the following graph is 
almost 6.
400
300
200
100
Number of Buyers
None
Windows
Macintosh
Previous Computer
Lies 
There are three types of lies:
1. regular lies
672
How to C#: Preview Document Content Using XDoc.Word
With the SDK, you can preview the document content according to the preview thumbnail by the ways as following. C# DLLs for Word File Preview. Add references:
enable pdf thumbnails in; generate pdf thumbnails
How to C#: Preview Document Content Using XDoc.PowerPoint
With the SDK, you can preview the document content according to the preview thumbnail by the ways as following. C# DLLs: Preview PowerPoint Document.
pdf files thumbnail preview; pdf preview thumbnail
2. damned lies
3.  statistics
This is according to Benjamin Disraeli as quoted by Mark Twain.
Line Graph 
Essentially a bar graph in which the height of each par is represented by a single point, 
with each of these points connected by a line. Line graphs are best used to show change 
over time, and should not be used if your X-axis is not an ordered variable. An example is 
shown below.
0
1
2
3
4
5
6
7
8
July 2000
October 2000
January 2001
April 2001
CPI % Increase
Housing
Medical Care
Food and Beverage
Recreation
Transportation
Linear Combination
A linear combination of variables is a way of creating a new variable by combining other 
variables. A linear combination is one in which each variable is multiplied by a coefficient 
and the are products summed. For example, if
 
Y = 3X
1
+ 2X
2
+ .5X
3
then Y is a linear combination of the variables X
1
, X
2
, and X
3
.
Linear Regression 
Linear regression is a method for predicting a criterion variable from one or more 
predictor variable. In simple regression, the criterion is predicted from a single predictor 
variable and the best-fitting straight line is of the form
 
Y' = bX + A
where Y' is the predicted score, X is the predictor variable, b is the slope, and A is the Y 
intercept. Typically, the criterion for the “best fitting” line is the line for which the sum of 
673
How to C#: Preview Document Content Using XDoc.excel
document in memory. With the SDK, you can preview the document content according to the preview thumbnail by the ways as following.
create pdf thumbnail; pdf files thumbnails
How to C#: Overview of Using XDoc.PowerPoint
Tell C# users how to: create a new PowerPoint file and load PowerPoint; merge, append, and split PowerPoint files; insert, delete, move, rotate Create Thumbnail.
show pdf thumbnail in; no pdf thumbnails in
the squared errors of prediction is minimized. In multiple regression, the criterion is 
predicted from two or more predictor variables.
Linear Relationship 
There is a perfect linear relationship between two variables if a scatterplot of the points 
falls on a straight line. The relationship is linear even if the points diverge from the line as 
long as the divergence is random rather than being systematic.
Linear Transformation
A linear transformation is any transformation of a variable that can be achieved by 
multiplying it by a constant, and then adding a second constant. If Y is the transformed 
value of X, then Y = aX + b. The transformation from degrees Fahrenheit to degrees 
Centigrade is linear and is done using the formula:
C = 0.55556F - 17.7778.
Logarithm
The logarithm of a number is the power the base of the logarithm has to be raised to in 
order to equal the number. If the base of the logarithm is 10 and the number is 1,000, 
then the log is 3 since 10 has to be raised to the 3rd power to equal 1,000.
Lower Adjacent Value
A component of a box plot, the lower adjacent value is smallest value in the data above 
the inner lower fence.
Lower Hinge
A component of a box plot, the lower hinge is the 25th percentile. The upper hinge is the 
75th percentile.
Main Effect
A main effect of an independent variable is the effect of the variable averaging over all 
levels of the other variable(s). For example, in a design with age and gender as factors, the 
main effect of gender would be the difference between the genders averaging across all 
ages used in the experiment. 
Margin of Error
When a statistic is used to estimate a parameter, it is common to compute a confidence 
interval. The margin of error is the difference between the statistic and the endpoints of 
the interval. For example, if the statistic were 0.6 and the confidence interval ranged from 
0.4 to 0.8, then the margin of error would be 0.20. Unless otherwise specified, the 95% 
confidence interval is used.
674
How to C#: Overview of Using XDoc.Word
Tell C# users how to: create a new Word file and load Word from pdf; merge, append, and split Word files; insert, delete, move, rotate Create Thumbnail.
pdf reader thumbnails; pdf thumbnail fix
How to C#: Set Image Thumbnail in C#.NET
Convert Jpeg to PDF; Merge PDF Files; Split PDF Document; Remove Password from VB.NET How-to, VB.NET PDF, VB.NET Word, VB How to C#: Set Image Thumbnail in C#.NET
show pdf thumbnail in html; create thumbnail jpeg from pdf
Marginal Mean
In a design with two factors, the marginal means for one factor are the means for that 
factor averaged across all levels of the other factor. In the table shown below, the two 
factors are “Relationship” and “Companion Weight.” The marginal means for each of 
the two levels of Relationship (Girl Friend and Acquaintance) are computed by averaging 
across the two levels of Companion Weight. Thus, the marginal mean for Acquaintance 
of 6.37 is the mean of 6.15 and 6.59.
Companion Weight
on Weight
Obese
Typical
Marginal Mean
Relationship
Girl Friend
5.65
6.19
5.92
Acquaintance
6.15
6.59
6.37
Marginal Mean
5.90
6.39
Mean 
Also known as the arithmetic mean, the mean is typically what is meant by the word 
“average.” The mean is perhaps the most common measure of central tendency. The 
mean of a variable is given by (the sum of all its values)/(the number of values). For 
example, the mean of 4, 8, and 9 is 7. The sample mean is written as M, and the 
population mean as the Greek letter mu (μ). Despite its popularity, the mean may not be 
an appropriate measure of central tendency for skewed distributions, or in situations with 
outliers. Other than the arithmetic mean, there is the geometric mean and the harmonic 
mean.
Median 
The median is a popular measure of central tendency. It is the 50th percentile of a 
distribution. To find the median of a number of values, first order them, then find the 
observation in the middle: the median of 5, 2, 7, 9, and 4 is 5. (Note that if there is an 
even number of values, one takes the average of the middle two: the median of 4, 6, 8, 
and 10 is 7.) The median is often more appropriate than the mean in skewed distributions 
and in situations with outliers.
Misses
Misses occur when a diagnostic test returns a negative result, but the true state of the 
subject is positive. For example, if a person has strep throat and the diagnostic test fails to 
indicate it, then a miss has occurred. The concept is similar to a Type II error in 
significance testing.
675
How to C#: Generate Thumbnail for Excel
Document. Conversion. Convert Excel to PDF. Convert Excel File: Merge Excel Files. File: Split Excel Document. Insert Image. Thumbnail Create. Thumbnail Create. |
pdf first page thumbnail; pdf thumbnail creator
How to C#: Generate Thumbnail for Word
Images. Convert Word to ODT. Convert PDF to Word. a Word File. File: Merge Word Files. File: Split Text Search. Insert Image. Thumbnail Create. Thumbnail Create.
disable pdf thumbnails; pdf no thumbnail
Mode
The mode is a measure of central tendency. It is the most frequent value in a distribution: 
the mode of 3, 4, 4, 5, 5, 5, 8 is 5. Note that the mode may be very different from the 
mean and the median.
Multiple Regression
Multiple regression is linear regression in which two or more predictor variables are used 
to predict the criterion.
Negative Association
There is a negative association between variables X and Y if smaller values of X are 
associated with larger values of Y and larger values of X are associated with smaller 
values of Y.
Nominal Scales 
A nominal scale is one of four commonly-used levels of measurement. No ordering is 
implied, and addition/subtraction and multiplication/division would be inappropriate for 
a variable on a nominal scale. {Female, Male} and {Buddhist, Christian, Hindu, Muslim} 
have no natural ordering (except alphabetic). Occasionally, numeric values are nominal: 
for instance, if a variable were coded as Female = 1, Male =2, the set {1,2} is still 
nominal.
Non-representative 
A non-representative sample is a sample that does not accurately reflect the population.
Normal Distribution
One of the most common continuous distributions, a normal distribution is sometimes 
referred to as a “bell-shaped distribution.” If μ is the distribution mean, and σ the 
standard deviation, then the height (ordinate) of the normal distribution is given by
1
2
 (   )


676
How to C#: Overview of Using XDoc.Excel
Tell C# users how to: create a new Excel file and load Excel; merge, append, and split Excel files; insert, delete, move, rotate, copy and Create Thumbnail.
program to create thumbnail from pdf; view pdf thumbnails
How to C#: Generate Thumbnail for PowerPoint
Conversion. Convert PowerPoint to PDF. Convert PowerPoint to File. File: Merge PowerPoint Files. File: Split PowerPoint. Text Search. Insert Image. Thumbnail Create
create thumbnails from pdf files; pdf thumbnail
A graph of a normal distribution with a mean of 50 and a standard deviation of 10  is 
shown below.
20
40
60
80
If the mean is 0 and the standard deviation is 1, the distribution is referred to as the 
“standard normal distribution.”
Null Hypothesis
A null hypothesis is a hypothesis tested in significance testing. It is typically the hypothesis 
that a parameter is zero or that a difference between parameters is zero. For example, the 
null hypothesis might be that the difference between population means is zero. 
Experimenters typically design experiments to allow the null hypothesis to be rejected.
Omnibus Null Hypothesis
The null hypothesis that all population means are equal.
One Tailed
The last step in significance testing involves calculating the probability that a statistic 
would differ as much or more from the parameter specified in the null hypothesis as does 
the statistics obtained in the experiment. 
A probability computed considering differences in only one direction, such as the statistic 
is larger than the parameter, is called a one-tailed probability. For example, if a parameter 
is 0 and the statistic is 12, a one-tailed probability (the positive tail) would be the 
probability of a statistic being ≥  to 12. Compare with the two-tailed probability which 
would be the probability of being either  ≤ -12 or ≥12.
Ordinal Scales
One of four commonly-used levels of measurement, an ordinal scale is a set of ordered 
values. However, there is no set distance between scale values. For instance, for the scale: 
(Very Poor, Poor, Average, Good, Very Good) is an ordinal scale. You can assign 
677
numerical values to an ordinal scale: rating performance such as 1 for “Very Poor,” 2 for 
“Poor,” etc, but there is no assurance that the difference between a score of 1 and 2 
means the same thing as the difference between a score of and 2 and 3.
Orthogonal Comparisons
When comparisons among means provide completely independent information, the 
comparisons are called “orthogonal.” If an experiment with four groups were conducted, 
then a comparison of Groups 1 and 2 would be orthogonal to a comparison of Groups 3 
and 4 since there is nothing in the comparison of Groups 1 and 2 that provides 
information about the comparison of Groups 3 and 4.
Outer Fence
In a box plot, the lower outer fence is two steps below the lower hinge whereas the upper 
inner fence is two steps above the upper hinge.
Outlier
Outliers are atypical, infrequent observations; values that have an extreme deviation from 
the center of the distribution. There is no universally-agreed on criterion for defining an 
outlier, and outliers should only be discarded with extreme caution. However, one should 
always assess the effects of outliers on the statistical conclusions.
Outside Values
A component of a box plot, outside values are more than one step beyond the nearest 
hinge but not more than two steps. They are beyond an inner fence but not beyond an 
outer fence.
Pairwise Comparisons 
Two or more box plots drawn on the same Y-axis. These are often useful in comparing 
features of distributions. An example portraying the times it took samples of women and 
men to do a task is shown below.
Parallel Box Plots 
Two or more box plots drawn on the same Y-axis. These are often useful in comparing 
features of distributions. An example portraying the times it took samples of women and 
678
men to do a task is shown below.
O
15
20
25
30
Time
F
M
Gender
+
+
Parameter
A value calculated in a population. For example, the mean of the numbers in a 
population is a parameter. Compare with a statistic, which is a value computed in a 
sample to estimate a parameter.
Partial slope
The partial slope in multiple regression is the slope of the relationship between the part of 
the predictor variable that is independent of the other predictor variables and criterion. It 
is also the regression coefficient for the predictor variable in question.
Pearson's r 
Pearson's correlation is a measure of the strength of the linear relationship between two 
variables. It ranges from -1 for a perfect negative relationship to +1 for a perfect positive 
relationship. A correlation of 0 means that there is no linear relationship.
Percentiles
There is no universally accepted definition of a percentile. Using the 65th percentile as an 
example, some statisticians define the 65th percentile as the lowest score that is greater than 
65% of the scores. Others have defined the 65th percentile as the lowest score that is 
greater than or equal to 65% of the scores. A more sophisticated definition is given below.
The first step is to compute the rank (R) of the percentile in question. This is done using 
the following formula:
R = P/100 x (N + 1)
679
where P is the desired percentile and N is the number of numbers. If R is an integer, then 
the Pth percentile is the number with rank R. When R is not an integer, we compute the 
Pth percentile by interpolation as follows:
1. Define IR as the integer portion of R (the number to the left of the decimal point).
2. Define FR as the fractional portion or R.
3. Find the scores with Rank IR and with Rank IR + 1. 
4. Interpolate by multiplying the difference between the scores by FR and add the result 
to the lower score.
Per-Comparison Error Rate
The per-comparison error rate refers to the Type I error rate of any one significance test 
conducted as part of a series of significance tests. Thus, if 10 significance tests were each 
conducted at 0.05 significance level, then the per-comparison error rate would be 0.05. 
Compare with the familywise error rate.
Pie Chart
A graphical representation of data, the pie chart shows relative frequencies of classes of 
data. It is a circle cut into a number of wedges, one for each class, with the area of each 
wedge proportional to its relative frequency. Pie charts are only effective for a small 
number of classes, and are one of the less effective graphical representations.
Placebo 
A device used in clinical trials, the placebo is visually indistinguishable from the study 
medication, but in reality has no medical effect (often, a sugar pill). A group of subjects 
chosen randomly takes the placebo, the others take one or another type of medication. 
This is done to prevent confounding the medical and psychological effects of the drug. 
Even a sugar pill can lead some patients to report improvement and side effects.
Planned Comparison
A comparison that is planned before conducting the experiment or at least before the data 
are examined. Also called an a priori comparison.
Platykurtic
A distribution with short tails relative to a normal distribution is platykurtic. See also 
“kurtosis.”
Point Estimate
When a parameter is being estimated, the estimate can be either a single number or it can 
be a range of numbers such as in a confidence interval. When the estimate is a single 
number, the estimate is called a “point estimate.”
680
Documents you may be interested
Documents you may be interested