c# pdf reader free : Delete blank page in pdf Library application class asp.net windows winforms ajax SPSS%20Regression%20Models%2012.02-part292

11
Logistic Regre
ssion
sizes. It is based on grouping cases into deciles of risk and comparing the
observed probability with the expected probability within each decile.
Probability for Stepwise.
Allows you to control the criteria by which variables are
entered into and removed from the equation. You can specify criteria for Entry or
Removal of variables.
ɸ
Probability for Stepwise.
Avariable is entered into the model if the probability of
its score statistic is less than the Entry value, and is removed if the probability is
greater than the Removal value. To override the default settings, enter positive
values for Entry and Removal. Entry must be less than Removal.
Classification cutoff.
Allows you to determine the cut point for classifying cases.
Cases with predicted values that exceed the classification cutoff are classified as
positive, while those with predicted values smaller than the cutoff are classified as
negative. To change the default, enter a value between 0.01 and 0.99.
Maximum Iterations.
Allows you to change the maximum number of times that the
model iterates before terminating.
Includeconstant inmodel.
Allows you to indicate whether the model should include a
constant term. If disabled, the constant term will equal 0.
LOGISTIC REGRESSION Command Additional Features
The SPSS command language also allows you to:
ɸ
Identify casewise output by the values or variable labels of a variable.
ɸ
Control the spacing of iteration reports. Rather than printing parameter estimates
after every iteration, you can request parameter estimates after everynth iteration.
ɸ
Change the criteria for terminating iteration and checking for redundancy.
ɸ
Specify a variable list for casewise listings.
ɸ
Conserve memory by holding the data for each split file group in an external
scratch file during processing.
Delete blank page in pdf - remove PDF pages in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Provides Users with Mature Document Manipulating Function for Deleting PDF Pages
delete a page from a pdf without acrobat; delete page in pdf preview
Delete blank page in pdf - VB.NET PDF Page Delete Library: remove PDF pages in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Visual Basic Sample Codes to Delete PDF Document Page in .NET
delete pdf pages android; delete pages from pdf preview
VB.NET PDF Page Insert Library: insert pages into PDF file in vb.
Easy to Use VB.NET APIs to Add a New Blank Page to PDF Document in VB.NET Program. doc2.Save(outPutFilePath). Add and Insert Blank Page to PDF File Using VB.
acrobat remove pages from pdf; delete pages from pdf reader
C# PDF Page Insert Library: insert pages into PDF file in C#.net
as how to merge PDF document files by C# code, how to rotate PDF document page, how to delete PDF page using C# .NET Add and Insert Blank Page to PDF File in
delete pdf page acrobat; delete pages from a pdf online
Chapter
3
Multinomial
Logistic Regression
Multinomial Logistic Regression is useful for situations in which you want to be
able to clas
sify subjects based on values of a set of predictor variables. This type
of regression is similar to logistic regression, but it is more general because the
dependent variable is not restricted to two categories.
Example.
I
norder to market films more effectively, movie studios want to predict
what type of film a moviegoer is likely to see. By performing a Multinomial Logistic
Regression, the studio can determine the strength of influence a person's age, gender,
and datin
gstatus has upon the type of film they prefer. The studio can then slant the
advertising campaign of a particular movie toward a group of people likely to go see it.
Statistics.
Iteration history, parameter coefficients, asymptotic covariance and
correlat
ion matrices, likelihood-ratio tests for model and partial effects, –2
log-likelihood. Pearson and deviance chi-square goodness of fit. Cox and Snell,
Nagelkerke, and McFaddenR
2
.Classification: observed versus predicted frequencies
by respo
nse category. Crosstabulation: observed and predicted frequencies (with
residuals) and proportions by covariate pattern and response category.
Methods.
Amultinomial logit model is fit for the full factorial model or a
user-sp
ecified model. Parameter estimation is performed through an iterative
maximum-likelihood algorithm.
Multin
omial Logistic Regression Data Considerations
Data.
T
he dependent variable should be categorical. Independent variables can be
factors or covariates. In general, factors should be categorical variables and covariates
should be continuous variables.
13
C# Create PDF Library SDK to convert PDF from other file formats
Create and save editable PDF with a blank page, bookmarks, links, signatures, etc. Create a new PDF Document with one Blank Page in C# Project.
delete page pdf; add and delete pages from pdf
C# PDF Page Replace Library: replace PDF pages in C#.net, ASP.NET
pageIdx, The page index of the deleted blank page. 0
delete pages from a pdf document; reader extract pages from pdf
14
Chapter 3
Assumptions.
It is assumed that the odds ratio of any two categories are independent
of all other response categories. For example, if a new product is introduced to a
market, this assumption states that the market shares of all other products are affected
proportionally equally. Also, given a covariate pattern, the responses are assumed to
be independent multinomial variables.
Obtaining a Multinomial Logistic Regression
E
From the menus choose:
Analyze
Regression
Multinomial Logistic...
Figure 3-1
Multinomial Logistic Regression dialog box
E
Select one dependent variable.
E
Factors are optional and can be either numeric or categorical.
E
Covariates are optional but must be numeric if specified.
C# Word - Insert Blank Word Page in C#.NET
such as how to merge Word document files by C# code, how to rotate Word document page, how to delete Word page Add and Insert a blank Page to Word File in C#.
delete blank page from pdf; delete page in pdf file
C# PowerPoint - Insert Blank PowerPoint Page in C#.NET
document files by C# code, how to rotate PowerPoint document page, how to delete PowerPoint page using C# Add and Insert a blank Page to PowerPoint File in C#.
delete page pdf online; delete page pdf file reader
15
Multinomial Lo
gistic Regression
Multinomial Logistic Regression Models
Figure 3-2
Multinomial Logistic Regression Model dialog box
By default, the Multinomial Logistic Regression procedure produces a model with
the factor and covariate main effects, but you can specify a custom model or request
stepwise model selection with this dialog box.
Specify Model.
Amain-effects model contains the covariate and factor main effects
but no interaction effects. A full factorial model contains all main effects and all
factor-by-factor interactions. It does not contain covariate interactions. You can create
acustom model to specify subsets of factor interactions or covariate interactions, or
request stepwise selection of model terms.
Factors and Covariates.
The factors and covariates are listed with (F) for factor and
(C) for covariate.
Forced Entry Terms.
Terms added to the forced entry list are always included in the
model.
VB.NET PDF: Get Started with PDF Library
Field Data. Data: Auto Fill-in Field Data. Field: Insert, Delete, Update Field. of .NET PDF SDK with Simple Sample Code for Creating Blank Page to PDF in VB
copy pages from pdf into new pdf; delete pages pdf online
VB.NET Create PDF Library SDK to convert PDF from other file
Create and save editable PDF with a blank page, bookmarks, links, signatures, etc. VB.NET: Create a New PDF Document with One Blank Page.
delete pdf pages in reader; add and delete pages in pdf online
16
Chapter 3
Stepwise Terms.
Terms added to the stepwise list are included in the model according
to one of the following user-selected methods:
ɸ
Forward entry.
This method begins with no stepwise terms in the model. At each
step, the most significant term is added to the model until none of the stepwise
terms left out of the model would have a statistically significant contribution if
added to the model.
ɸ
Backwardelimination.
This method begins by entering all terms specified on the
stepwise list into the model. At each step, the least significant stepwise term
is removed from the model until all of the remaining stepwise terms have a
statistically significant contribution to the model.
ɸ
Forward stepwise.
This method begins with the model that would be selected by
the forward entry method. From there, the algorithm alternates between backward
elimination on the stepwise terms in the model and forward entry on the terms left
out of the model. This continues until no terms meet the entry or removal criteria.
ɸ
Backwardstepwise.
This method begins with the model that would be selected by
the backward elimination method. From there, the algorithm alternates between
forward entry on the terms left out of the model and backward elimination on
the stepwise terms in the model. This continues until no terms meet the entry or
removal criteria.
Includeinterceptin model.
Allows you to include or exclude an intercept term for the
model.
Build Terms
For the selected factors and covariates:
Interaction.
Creates the highest-level interaction term of all selected variables.
Main effects.
Creates a main-effects term for each variable selected.
All 2-way.
Creates all possible two-way interactions of the selected variables.
All3-way.
Creates all possible three-way interactions of the selected variables.
All 4-way.
Creates all possible four-way interactions of the selected variables.
All 5-way.
Creates all possible five-way interactions of the selected variables.
C# PDF: PDF Document Viewer & Reader SDK for Windows Forms
page. AddPage: Prior to the currently displayed PDF page to add a blank page. DeletePage: Delete the currently displayed PDF page.
cut pages from pdf file; delete pages from pdf online
17
Multinomial Lo
gistic Regression
Multinomial Logistic Regression Reference Category
Figure 3-3
Multinomial Logistic Regression Reference Category dialog box
By default, the Multinomial Logistic Regression procedure makes the last category
the reference category. This dialog box gives you control of the reference category
and the way in which categories are ordered.
Reference Category.
Specify the first, last, or a custom category.
Category Order.
In ascending order, the lowest value defines the first category and the
highest value defines the last. In descending order, the highest value defines the first
category and the lowest value defines the last.
18
Chapter 3
Multinomial Logistic Regression Statistics
Figure 3-4
Multinomial Logistic Regression Statistics dialog box
You can specify the following statistics for your Multinomial Logistic Regression:
Case processing summary.
This table contains information about the specified
categorical variables.
Model.
Statistics for the overall model.
ɸ
Summary statistics.
Prints the Cox and Snell, Nagelkerke, and McFaddenR2
statistics.
ɸ
Stepsummary.
This table summarizes the effects entered or removed at each step
in a stepwise method. It is not produced unless a stepwise model is specified in
the Model dialog box.
ɸ
Model fitting information.
This table compares the fitted and intercept-only
or null models.
19
Multinomial Lo
gistic Regression
ɸ
Cellprobabilities.
Prints a table of the observed and expected frequencies (with
residual) and proportions by covariate pattern and response category.
ɸ
Classification table.
Prints a table of the observed versus predicted responses.
ɸ
Goodness of fit chi-square statistics.
Prints Pearson and likelihood-ratio chi-square
statistics. Statistics are computed for the covariate patterns determined by all
factors and covariates or by a user-defined subset of the factors and covariates.
Parameters.
Statistics related to the model parameters.
ɸ
Estimates.
Prints estimates of the model parameters, with a user-specified level of
confidence.
ɸ
Likelihood ratio test.
Prints likelihood-ratio tests for the model partial effects. The
test for the overall model is printed automatically.
ɸ
Asymptotic correlations.
Prints matrix of parameter estimate correlations.
ɸ
Asymptotic covariances.
Prints matrix of parameter estimate covariances.
DefineSubpopulations.
Allows you to select a subset of the factors and covariates in
order to define the covariate patterns used by cell probabilities and the goodness-of-fit
tests.
Multinomial Logistic Regression Criteria
Figure 3-5
Multinomial Logistic Regression Convergence Criteria dialog box
20
Chapter 3
You can specify the following criteria for your Multinomial Logistic Regression:
Iterations.
Allows you to specify the maximum number of times you want to cycle
through the algorithm, the maximum number of steps in the step-halving, the
convergence tolerances for changes in the log-likelihood and parameters, how often
the progress of the iterative algorithm is printed, and at what iteration the procedure
should begin checking for complete or quasi-complete separation of the data.
ɸ
Log-likelihood Convergence.
Convergence is assumed if the relative change in
the log-likelihood function is less than the specified value. The value must
be positive.
ɸ
Parameter Convergence.
The algorithm is assumed to have reach the correct
estimates if the absolute change or relative change in the parameter estimates is
less than this value. The criterion is not used if the value is 0.
Delta.
Allows you to specify a non-negative value less than 1. This value is added to
each empty cell of the crosstabulation of response category by covariate pattern. This
helps to stabilize the algorithm and prevent bias in the estimates.
Singularity tolerance.
Allows you to specify the tolerance used in checking for
singularities.
Documents you may be interested
Documents you may be interested