c# render pdf : How to reorder pdf pages in reader control software system azure windows html console VerticalMapperUserGuide16-part648

Chapter 9: Data Analysis
User Guide
A two-directional semivariance search.
In the previous figure, two directions are analyzed, represented by the dark and light grey pie 
shapes. It is important to note that although the diagram shows four pies, variance analysis is 
always performed in opposing directions. When more than one direction is set, the angle to which 
these sectors will be oriented must be specified. In the above diagram, the angles are zero degrees 
(Sector A) and 80 degrees (Sector B). It is unlikely that data pairs will be found at exactly 0 degrees 
or 80 degrees, thus you will need to define an interval around these exact values for which points will 
be considered. This interval is known as the tolerance. In the above diagram, the zero degree 
direction has a tolerance of 45 degrees and the 80 degree direction has a tolerance of 20 degrees.
Tuning the Model
After you have generated the experimental semivariogram, you can calculate a model curve that 
closely fits the semivariogram.
The semivariogram models included with Vertical Mapper are Spherical, Exponential, Gaussian, 
Power, Hole Effect, Quadratic, and RQuadratic (Rational Quadratic). When one or more of these 
models is applied to the different directional semivariograms, the model curve can be adjusted to 
better represent the variance in the data. After any of these models are applied, they can be further 
modified by changing the sill and range values. The range is the greatest distance over which the 
value at a point on the surface is related to the value at another point. Variance between points that 
are farther apart than the range does not increase appreciably. Therefore, the semivariance curve 
flattens out to a sill. Not all data sets exhibit this behaviour. In the next figure, the sill value is at 
variance of 12 200, and the range value occurs at a distance of 12 000.
How to reorder pdf pages in reader - re-order PDF pages in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Customizing Page Order of PDF Document in C# Project
how to move pages within a pdf document; pdf change page order acrobat
How to reorder pdf pages in reader - VB.NET PDF Page Move Library: re-order PDF pages in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Sort PDF Document Pages Using VB.NET Demo Code
how to change page order in pdf document; how to rearrange pdf pages online
Vertical Mapper 3.7
The sill is a variance value that the model curve ideally approaches but does not cross. 
The range is the distance value at which the variogram model determines where the 
sill begins.
Anisotropic Modeling
It is quite natural for the behaviour of a data set to vary differently in one direction as compared to 
another. For example, a steeply sloping hill will typically vary in two directions. The first is up and 
down the hill where it varies sharply from the top to bottom, and the second is across the hill where it 
varies more gradually. When this occurs in a data set, it is called anisotropy. When performing 
anistropic modeling, you are essentially using sample data points that will most accurately reflect the 
behaviour of the surface. This is achieved by creating additional models for each direction analyzed. 
When interpolating points are oriented in a north-south direction, kriging weights can be influenced 
to use the parameters of one model while the points oriented in an east-west direction will be 
weighted using a different model.
A two-directional, two-model semivariogram.
C# TIFF: How to Reorder, Rearrange & Sort TIFF Pages Using C# Code
Reorder, Rearrange and Sort TIFF Document Pages in C#.NET Application. C# TIFF Page Sorting Overview. Reorder TIFF Pages in C#.NET Application.
reorder pdf page; rearrange pages in pdf online
C# PDF: C# Code to Process PDF Document Page Using C#.NET PDF
just following attached links. C# PDF: Add, Delete, Reorder PDF Pages Using C#.NET, C# PDF: Merge or Split PDF Files Using C#.NET.
moving pages in pdf; rearrange pdf pages
Chapter 9: Data Analysis
User Guide
Exploring the Variogram Dialog Box
This dialog box is available from the Vertical Mapper, Data Analysis, Semi-variogram Analysis 
command and from the Variogram Builder button in the Kriging Interpolation dialog box. The top 
portion of the dialog box displays the experimental semivariogram of the data along with settings 
that control the directional calculations. The bottom portion of the dialog box contains settings that 
tune the model. By default, a “best-fit” model is automatically calculated, and you can further modify 
it manually.
The Experimental section contains the following options:
• The Directions box enables you to specify the number of directions that will be analyzed. The 
default value is two with a minimum of one and a maximum of six.
• The Active box enables you to specify which direction is currently being modified. The active 
direction is shown by a solid fill colour in the circle view diagram.
• The Angle box enables you to specify the angle in degrees with respect to true north in which 
the active direction is facing.
• The Tolerance box enables you to set the interval in degrees on either side of the angle setting 
within which points will be considered. 
• The Lag Distance box enables you to specify the distance at which sample pairs will be 
analyzed for variance. This value increases until every point in the data has been examined. The 
default value is the mean distance between points for the aggregated data.
The Circle View diagram represents each of the specified directions and their respective tolerances. 
The solid coloured region represents the active direction for which any changes to the angle or 
tolerance settings will be applied.
VB.NET PowerPoint: Sort and Reorder PowerPoint Slides by Using VB.
Sort and Reorder PowerPoint Slides Range with VB amount of robust PPT slides/pages editing methods powerful & profession imaging controls, PDF document, image
pdf change page order online; how to reorder pdf pages in reader
VB.NET PDF: Create PDF Document Viewer in C#.NET for Document
Support navigating to the previous or next page of the PDF document; Able to insert, delete or reorder PDF document page in VB.NET document viewer;
reorder pages in pdf; how to move pages in pdf files
Vertical Mapper 3.7
The Apply button enables you to recalculate and refresh the semivariogram using new settings.
The graph in the dialog box is a semivariogram of the data and plots variance between sample pairs 
on the y-axis and the lag distances for the calculated variances on the x-axis. The experimental 
semivariograms that appear in the graph are updated only when you click the Apply button. The 
model curves will automatically update when changes that affect the models have been made to the 
dialog box. You can modify the visual display of the graph. You can maximize it to full screen by 
applying a zoom, or you can undo the zoom. You can also switch from colour to black and white. You 
can access these options by right-clicking while the cursor is positioned over the graph.
The bottom portion of the dialog box enables you to modify the model curve so that it better fits the 
experimental semivariogram. This is done by applying one or more variogram models to the model 
• Variogram Model reflects the model that will be applied to the model curve. Seven variogram 
models are available: Spherical, Exponential, Gaussian, Power, Hole Effect, Quadratic, and 
RQuadratic. Up to six models can be used at any one time.
• Range/Power refers to two different aspects depending on the chosen variogram model. For all 
variogram models except power, the value entered refers to the range. This value indicates the 
lag distance where the range is considered to begin. If the power variogram model is chosen, 
then the value entered is the power coefficient. A power of one yields a linear model. When you 
choose multiple models, the range values are summed.
• Sill/Slope refers to two different aspects depending on the chosen variogram model. For all 
variogram models except power, the value entered refers to the sill. This value indicates the lag 
distance where the sill is considered to begin. If the power variogram model is chosen then the 
value entered is the slope of the scale coefficient of the curve. When multiple models are 
selected, the sill values are summed.
• Angle reflects the direction in which the variogram model will be applied. The list shows a 
selection of different directions that you can use in the semivariogram.
• Anisotropy is the ratio between the range in the minor and major directions of the 
C# PDF Page Rotate Library: rotate PDF page permanently in C#.net
Enable batch changing PDF page orientation without other PDF reader control. PDF page, delete certain PDF page, reorder existing PDF pages and split
reverse page order pdf; move pdf pages
VB.NET TIFF: Modify TIFF File by Adding, Deleting & Sort TIFF
Users can use it to reorder TIFF pages in ''' &ltsummary> ''' Sort TIFF document pages in designed powerful & profession imaging controls, PDF document, image
how to reorder pages in pdf online; how to reverse pages in pdf
Chapter 9: Data Analysis
User Guide
• Anisotropy view diagram shows the directional trends in the data. A wide ellipse indicates that 
there is a greater degree of correlation of the variances between sample pairs in that direction. 
Conversely, a narrow ellipse indicates that there is a smaller degree of correlation. The angle 
setting for each model determines the degree of rotation for each ellipse.
• The Anistropic Modeling check box enables you to build more than one model curve for the 
different directions analyzed. Once you enable this check box, the Angle and Anisotropy settings 
become available for each chosen variogram model. 
• Suggested Model analyzes the experimental variogram and chooses the variogram model that 
best represents it. In some cases, it may not be possible to automatically generate a model. In 
this case, a warning message appears and you must set a model manually.
The Nugget box enables you to force the semivariogram to pass through the y-axis at a higher 
value. This has a smoothing effect on the kriging process and prevents it from acting as an exact 
interpolation in scattered areas of high concentration.
Spatial Correlation
Spatial correlation analysis investigates relationships between grids. Because correlation analysis is 
a statistical technique involving calculation, only numerical grids can be analyzed.
Correlation is a measure of correspondence and is expressed as a coefficient, which is a value 
between -1 and 1. For positive values, the higher the value, the more closely the grids correspond. 
For example, a value of 0.85 shows a relatively high correlation, whereas a value of 0.2 shows 
relatively weak correlation. Negative values show an inverse correlation between grids (for example, 
if there is strong negative correlation, when the values in one grid are low, the values in another are 
correspondingly high). For example, a value of -0.85 shows relatively strong negative correlation, 
whereas a value of -0.2 shows relatively weak correlation.
Correlation Matrix
Using a correlation matrix, you can examine a selection of numeric grids for correlation. All 
permutations of pairs of grids in the selection are analyzed, and the results are returned in a matrix. 
The correlation coefficient is displayed for each pair of grids.
VB.NET PDF: VB.NET Guide to Process PDF Document in .NET Project
It can be used to add or delete PDF document page(s), sort the order of PDF pages, add image to PDF document page and extract page(s) from PDF document in VB
change page order pdf acrobat; pdf rearrange pages online
VB.NET TIFF: VB.NET Sample Code to Process & Manage TIFF Page
certain TIFF page, and sort & reorder TIFF pages in Process TIFF Pages Independently in VB.NET Code. powerful & profession imaging controls, PDF document, image
move pages in a pdf; change page order in pdf reader
Spatial Correlation
Vertical Mapper 3.7
Creating a Correlation Matrix 
1. From the Vertical Mapper menu, choose the Data Analysis > Spatial Correlation > Correlation 
Matrix command.
2. In the Correlation Analysis dialog box, clear any open grids you do not want to include in the 
correlation matrix.
3. In the File Name box, type a new file name or accept the default.
4. Click the OK button.
A Browser opens displaying the correlation matrix.
This figure shows part of the correlation matrix for a large number of grids. Note that 
the value of a grid compared to itself is always 1.
Using grouping, you can identify groups of grids that have correlation coefficients with each other 
above a certain value. This is useful for managing large numbers of grids.
1. From the Vertical Mapper menu, choose the Data Analysis > Spatial Correlation > Grouping 
2. In the Group Analysis dialog box, clear any grids you do not want to be included in the analysis.
3. In the Group Similarity box, enter the value you want to use to group the grids. All grids with 
correlation coefficients above this value will be grouped.
4. In the File Name box, type a new file name or accept the default.
5. Click the OK button.
When the processing is complete, a Browser opens displaying the number of groups found and the 
names of the grids in each group. Any grid in a group will correlate with other grids in the group by 
the value specified in the group similarity box or higher. Any grid that does not correlate with another 
with at least the specified value will be placed in a group called “Non_Grouped.”
Chapter 9: Data Analysis
User Guide
In this example, the specified group similarity was 0.7. The members in Group #1 and 
Group #2 have a correlation coefficient among themselves of 0.7 or higher.   
Significance Analysis
Significance analysis enables you to determine quickly which grids are the most significant by 
displaying the names of grids that have a weight factor of at least the value you specify. Significance 
analysis is particularly useful when you have large numbers of grids. It would be possible to achieve 
the same results manually by creating a component analysis and picking out the grids with the 
appropriate weights. For more information about principal components analysis, see Principal 
Components Analysis on page 166
1. From the Vertical Mapper menu, choose the Data Analysis > Spatial Correlation > 
Significance Analysis command.
2. In the Significance Analysis dialog box, clear any open grids you do not want to include in the 
3. In the Significance Weight box, enter the minimum weight factor the grids must have to be 
4. Click the OK button. A Browser opens displaying the name of all the grids with at least the 
specified weight factor.
Spatial Correlation
Vertical Mapper 3.7
This Browser shows the results of a significance analysis where the specified weight 
was 8.5.
Principal Components Analysis
Principal component analysis is an effective and popular method of multidimensional statistical 
analysis. It provides a method both of reducing the number of variables to be analyzed by 
eliminating redundancy and of detecting structure in the relationship between variables. 
The basic principle of principal component analysis is that several correlated variables can be 
combined into a single factor. In a very simple example, suppose there is a strong correlation 
between the presence of a certain mineral in the soil and the presence of gold. The correlation can 
be summarized in a scatter plot, and a regression line can then be fitted which represents the best 
summary of the linear relationship between the two variables. If we can define a variable that 
approximates the regression line, then that variable will capture most of the essence of the two 
variables. The regression line can be used in future analyses instead of the two variables. Thus, two 
variables have been reduced to a single factor. 
Principal component analysis can be applied where there are multiple components. After the first 
factor has been extracted, another can be found that defines the remaining variability, and this 
process can be reiterated. However, as consecutive factors are extracted, they account for less and 
less variability. It is therefore not particularly meaningful to continue past a certain point.
Performing Principal Components Analysis
1. From the Vertical Mapper menu, choose the Data Analysis > Spatial Correlation > Principal 
Components command.
2. In the Principal Components Analysis dialog box, clear any open grids you do not want to include 
in the correlation matrix.
3. In the Number of Components section, specify the maximum number of components you want 
to find and the cumulative variance.
4. In the File Name box, type a new file name or accept the default.
5. Click the OK button.
Chapter 9: Data Analysis
User Guide
Exploring the Principal Components Dialog Box
The Select Grids to Analyze list displays all open grids. These are enabled by default. You can 
clear any you do not want to include in the analysis.
The Maximum Number box enables you to specify the maximum number of principal components 
you want to find. 
The Cumulative Variance box enables you to specify the minimum cumulative variance you want 
the analysis to achieve.
The Use Grids With Weights box enables you to specify the minimum weight factor grids must 
have in order to be displayed in the output. Specifying any positive value will include grids with 
negative correlation of at least that value.
The Show Correlation Matrix check box gives you the option of displaying a correlation matrix.
The Show Eigen Vectors check box gives you the option of generating a grid showing the Eigen 
values for each of the components.
Polygon Overlay
The polygon overlay tool is a grid-based approach to performing a proportional sum analysis 
between two region files. It is implemented to behave like the Update Column function in MapInfo 
Professional. A proportional sum analysis is a way of transferring information from one region file 
into another, taking into account any polygonal overlap between the two files. Generally, most 
applications involve demographic information from census boundary files. For example, you might 
update store trade areas with the total population or the average family income.
The process the polygon overlay tool follows can be conceptualized as a three step process. The 
first step is the vector to raster conversion of the region file that contains the information to be 
transferred. In most cases, this is demographic data contained in a census boundary file. This step is 
similar to using the Region to Grid command. 
Polygon Overlay
Vertical Mapper 3.7
The second step is to calculate the value for each cell in the new grid. The calculation involves 
knowing how many cells each region contains, and then dividing the region’s value by that number. 
In this way, the region’s total value is spread among the grid cells contained inside it. A grid cell is 
considered to be inside the polygon when the centre of the grid cell (the grid node) is located within 
the polygon. 
The third and final step is to transfer the gridded information to the region file to be updated. A new 
field is created in the database, and each region in the file is examined against the grid. The sum of 
the grid values that are contained within each region is then calculated and transferred to the new 
field in the database.
A proportional sum analysis begins generally with demographic information. A grid is 
then spatially overlaid and grid cells are attributed with a proportional value from the 
region they fall inside of. 
In the second illustration above, the region labeled with a value of 794 has four grid cells that fall 
inside it where each cell would be attributed with a value of 198.5. In the regions labeled with the 
values 1256 and 897 there is a single cell contained in the region, and therefore each cell will be 
attributed with the full value of the region. Once the grid has been processed the cell values are 
applied to another region file by simply adding the cell values that fall in each region. 
In the third figure, the value given to the central circular area will be the sum of the three cells that fall 
inside. In this case the value will be 2341.5. 
The polygon overlay tool makes the assumption that the attribute value of a region is representative 
of the whole geographic area the region covers and not of a smaller location within the region. When 
this is assumed, then it is logical to assume that a region’s value can be divided and spread equally 
over the region area. In other words, if you have an area 10 km square with a population of 100 
people, it is logical assume that there is one person for every square kilometer of the region. It is 
important to note that, although this almost never occurs in reality, there is no way of knowing where 
the population is distributed within the region because of the way the data was collected. Therefore, 
the best guess is to spread the population evenly throughout the region.
One concern when approaching a proportional sum analysis using a grid-based solution is retaining 
information from very small polygons when performing the vector to grid conversion step. This 
becomes an issue when there are no cells in the grid that are contained within the polygon. This is 
illustrated in the next figure, where the highlighted polygon does not contain a grid cell. In a normal 
Region to Grid operation, the value associated with this polygon would be lost. However, the 
Polygon Overlay tool attributes this information to the nearest grid node. For example, in the next 
figure, the nearest node is to the upper-right of the polygon in question. This does lead to a varying 
degree of geographic displacement of the information. This displacement will be as large as the cell 
size used.
Documents you may be interested
Documents you may be interested