how to display pdf file in c# : Cut and paste pdf text Library application component asp.net windows html mvc Excel8-part226

on we will delete the obvious subscript 
calc
whenever there is little chance for
confusion) and their respective standard deviations:
(2.7-1)
(2.7-2)
(2.7-3)
(2.7-4)
(2.7-5)
where for the sake of notational simplicity we have left out  the indices i,
which always  run  from  1  to  N, the number  of data  pairs  entered. In  this
example, the quantity N – 2 is the number of degrees of freedom, and in
general is equal to the value of N minus the number of constants derived
from the data (here two: a
0
and a
1
).
In the following spreadsheet we will use columns that extend beyond what
can be seen on the screen. Moreover there are so many parameters that we
will use two double rows of parameters above the actual columns of data. By
organizing the spreadsheet in this fashion we can keep all important infor-
mation within easy view on the monitor screen.
Instructions for exercise 2.7
Open a spreadsheet, and give it an appropriate name, such as Line.
In cells A1 through C1 deposit the labels a0, a1 and na (or noise ampl).
In cells A2 and B2 place assumed numerical values for a
0
and a
1
, and in cell C2 a noise
amplitude.
Place the labels x, y, and noise, in cells A7, B7, and C7 respectively.
Place the numbers 0, 1, 2, etc. in column A, starting with cell A9. Extend the column to
some value N, say, 50.
The maximum column length Excel 95 can handle is 2
14
=16384 entries; for Excel 97
it is 2
16
=65536 entries. In either case, a spreadsheet with several such long columns
may calculate very slowly, depending on the speed of the processor used and on the
amount of available memory. For our purpose little is gained by using such long
columns, while much time is lost. Therefore keep the column lengths reasonably short.
σ
a
1
2
=
N
σ
y
2
N
x
2
-
(
x
)
2
σ
a
0
2
=
σ
y
2
x
2
N
x
2
-
(
x
)
2
σ
y
2
=
(
y-a
0
-a
1
x
)
2
N-2
a
1
=
N
xy -
x
y
N
x
2
-
(
x
)
2
a
0
=
x
2
y-
x
xy
N
x
2
-
(
x
)
2
2.7 Least-squares fitting to a general straight line
67
Cut and paste pdf text - extract text content from PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Feel Free to Extract Text from PDF Page, Page Region or the Whole PDF File
copy highlighted text from pdf; extract text from pdf file
Cut and paste pdf text - VB.NET PDF Text Extract Library: extract text content from PDF file in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
How to Extract Text from PDF with VB.NET Sample Codes in .NET Application
cut text from pdf document; get text from pdf online
Fill cells C9:C58 (assuming here and in what follows that you use a column length of 50
data) with Gaussian noise with zero mean and unit standard deviation.
In cells B9:B58 calculate a simulated, noisy data set as a
0
+a
1
xplus noise, using the
values of a
0
and a
1
stored in A2 and B2 respectively, plus the product of the noise
amplitude na stored in C2 times the Gaussian noise generated in column C. For
example, the instruction in cell B9 might read=$A$2 +$B$2*A9 +$C$2*C9, or =a00
+a01*A9 +na*C9 when you use the names a00, a01 and na for the contents of A2, B2
and C2 respectively. (Names such as a1 or aa1 cannot be used because they are valid
addresses.)
In cells D7 through H7 deposit the labels xy, xx, y(calc), R, and RR respectively.
In cells D9:D58 calculate the products xy, and in E9:E58 compute x2.
10 In cells A4 through F4 place the labels Sx, Sy, N, Sxy, Sxx and denom, and in cell H4 the
label SRR, for the Sum of the Residuals squared.
11 Calculate in cell A5 the sum ∑x as=SUM(A9:A1000). Note that the empty cells below
row 58 do not contribute to this sum.
12 Likewise, in cells B5, D5, E5 and H5 compute the sums ∑y, ∑xy, ∑x2and ∑(y-y
calc
)^2
respectively, simply by copying cell A5 to cells B5:H5.
13 In C5 deposit the instruction=COUNT(A9:A1000), which counts all numerical values
in the range specified. The advantage of using this instruction instead of specifying a
fixed value for N is that it automatically adjusts when the size of the input data array is
varied, as long as the range specified (here rows 9 through 1000) is not exceeded. In this
way, the spreadsheet can be used over and over again. A disadvantage is that the
instruction will count every filled cell in its range, so that one must clear the range
before one can reuse it with a shorter data set, and must remember not to place any
other data in it.
14 In cell F5 calculate the denominator N∑x2-(∑x)2common to equations (2.7-1),
(2.7-2), (2.7-4) and (2.7-5), as=C5*E5-A5^2.
15 Enter some more labels: a0(calc), a1(calc), sy, sa0, and sa1 in D1 through H1 respec-
tively. Again, we distinguish between the initially assumed values of a
0
and a
1
, and
their recovered values a
0,calc
and a
1,calc
.
16 In D2 calculate the least-squares estimate a
0,calc
of a
0
according to equation (2.7-1),
e.g., as=(E5*B5 -A5*D5)/F5.
17 Similarly, in E2 calculate a
1,calc
using (2.7-2).
18 Now that we have found the least-squares estimates for a
0
and a
1
we can calculate the
standard deviations for y, a
0,calc
, and a
1,calc
. In cell F9 calculate a
0,calc
+a
1,calc
xas =
$D$2 +$E$2*A9, in cell G9 y -y
calc
as=B9 -F9, and in H9 its square as=G9^2, then
copy all of these down to row 58.
19 Use (2.6-3) to calculate 
σ
y
in cell F2 as=SQRT(H5/(C5-2)).
68
Introduction to statistics
C# PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in C#.net
C#.NET PDF Library - Copy and Paste PDF Pages in C#.NET. Easy to C#.NET Sample Code: Copy and Paste PDF Pages Using C#.NET. C# programming
extract text from pdf to excel; copy text from scanned pdf
VB.NET PDF copy, paste image library: copy, paste, cut PDF images
VB.NET PDF - Copy, Paste, Cut PDF Image in VB.NET. Copy, paste and cut PDF image while preview without adobe reader component installed.
extract text from pdf image; extract all text from pdf
20 In cell G2 compute 
σ
a0
according to (2.7-4) as=F2*SQRT(E5/F5), and likewise calcu-
late 
σ
a1
in cell H2 based on (2.7-5).
21 Plot versus xthe simulated data points yof B9:B58 together with the computed least-
squares line y
calc
in F9:F58, see Fig. 2.7-1.
22 Also plot the residuals y-y
calc
versus x, see Fig. 2.7-2.
23 Compare your results with those obtained with the LINEST function. We will here use it
in its full form, which will require that you highlight an otherwise unused block of cells,
2 cells wide and 5 cells high, starting with the top-left cell.
24 In the formula window of the formula bar, type the instruction=LINEST(B9:
B58,A9:A58,TRUE,TRUE). However, instead of depositing it with an Enter command,
use Ctrl +Shift+Enter, i.e., hold down Ctrl and Shift while you press the Enter key. This
is necessary to insert the instruction in the 5× 2 block.
2.7 Least-squares fitting to a general straight line
69
Fig.2.7-1:The general line.
Fig.2.7-2:The corresponding residuals.
VB.NET PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in vb.
Page: Extract, Copy, Paste PDF Pages. |. Home ›› XDoc.PDF ›› VB.NET PDF: Copy and Paste PDF Page. VB.NET DLLs: Extract, Copy and Paste PDF Page.
.net extract pdf text; copy and paste text from pdf
C# PDF copy, paste image Library: copy, paste, cut PDF images in
C#.NET PDF SDK - Copy, Paste, Cut PDF Image in C#.NET. C# Guide cutting. C#.NET Project DLLs: Copy, Paste, Cut Image in PDF Page. In
extract highlighted text from pdf; get text from pdf c#
25 The top row of the block will now show the values of the slope and intercept, the
second row the corresponding standard deviations, the third will contain the square of
the correlation coefficient and the variance in y, then follow the value of the statistical
function Fand the number of degrees of freedom and, in the bottom row, the sums of
squares of the residuals. The function LINEST provides a lot of information very
quickly, albeit in a rather cryptic, unlabeled format.
26 To summarize the syntax of the argument of the LINEST( ) function, it is: (y-array, x-
array, do you want the intercept?, do you want the statistical information?)
27 If you only want the values of a
0
and a
1
, just highlight two adjacent cells in the same
row, while still using Ctrl+Shift+Enter. If you specify a block two wide but fewer than
five rows high, the values of a
0
and a
1
will be repeated in all rows. On the other hand, if
you assign too large a block, the results will be fine, but the unused spaces will be filled
with the error message #N/A.
28 Also compare your results with those from the Regression routine you can find under
T
ools D
ata Analysis  Regression. This routine provides even more statistical infor-
mation than the LINEST function, and labels it, but takes more time to execute and
does not automatically update itself when the input data are changed. Regression also
can make graphs.
29 This time, leave the box Constant is Z
ero blank. (For reasons that will become clear in
exercise 2.8, place the output from the regression routine in cell J13.) Locate the places
where Regression lists its estimates for a
0,calc
, a
1,calc
σ
y
2
σ
a0
, and 
σ
a1
.
30 Verify that the difference between a
0
and a
0,calc
is of the order of magnitude (i.e., within
a factor of two or three) of 
σ
a0
, and that the difference between a
1
and a
1,calc
is likewise
of the order of 
σ
a1
. That is, of course, the significance of these standard deviations: they
provide estimates of how close our ‘best values’ come to the true values, provided that
all deviations are random and follow a single Gaussian distribution.
31 Save the spreadsheet, and close it.
In  the  above  examples,  we  started  from  a  precisely  known  expression
such as y =a
0
+a
1
x, added Gaussian noise, and then extracted from the data
the estimates a
0,calc
and a
1,calc
. This allowed us to judge how closely we can
reconstruct the true values of a
0
and a
1
. In practice, however, the experi-
menter has no such luxury, since the true parameter values are generally not
known,  so  that we  will  only  have  parameter  estimates. In  practice,  then,
there is little need to distinguish between the true parameters and their esti-
mates, so that from now on the subscripts calc will be deleted whenever that
can be done without introducing ambiguity.
Finally,awordofcaution.In science,weusuallyhavetheoreticalmodels to
provide a basis for assuming a particular dependence of, say, y on x. Least-
squares methods are designed to fit experimental data to such ‘laws’, and to
give us some idea ofthe goodness oftheir fit. They are at their best when we
70
Introduction to statistics
C# PDF Convert to Images SDK: Convert PDF to png, gif images in C#
Selection for compressing to multiple image formats. Cut and paste any areas in PDF pages to images. Supports to resize images in conversion.
copy text from pdf reader; get text from pdf into excel
C# PDF remove image library: remove, delete images from PDF in C#.
Text: Replace Text in PDF. Image: Insert Image to PDF. Image: Remove Image from PDF Page. Image: Copy, Paste, Cut Image in Page. Link: Edit URL. Bookmark: Edit
acrobat remove text from pdf; cut and paste pdf text
have a large number of data points, justifying the statistical approach.
However, they do not guarantee that the assumed model is the correct one.
Always plot the experimental data together with the curve fitted through
them, in order to make a visual judgment of whether the assumed model
applies. And always plotthe residuals, because such a plot, by removing the
main trend of the data, is usually more revealing of systematic rather than
random deviations than a direct comparison of experimental and reconsti-
tuted data. A plot of the residuals may show the presence of non-random
trends,inwhichcase themodelchosen mayhave tobereconsidered.
Least-squares methods are usually favored over more subjective methods
of fitting experimental data to a mathematical function, such as eyeballing
or using French curves. However, the least-squares method is not entirely
objective either: one still has to make the choice of model to which to fit the
data.  Least-squares fitting  of  data  to  a function  gives  the best  fit  to  that
chosen function. It is your responsibility to select the most appropriate func-
tion, preferably based on a theoretical model of the phenomenon studied.
Absent theoretical guidance, one is most often led by Occam’s parsimony
rule according to which, all else being equal, the simplest of several satisfac-
tory models is considered preferable.
2.8
Looking at the data
It is always useful to inspect the data visually, as plotted in a graph, rather
than to just let the computer analyze them. The four data sets shown in Table
2.8-1  were carefully  crafted by Anscombe  (Am. Statist. 27#2 (1973) 17) to
illustrate this point. Below we will fit all four data sets to a line y=a
0
+a
1
x,
with the usual assumption that all errors reside in y.
Instructions for exercise 2.8
Recall the spreadsheet Line of the previous exercise. We will now make a copy of it to
use here.
Right-click on the name tab Line, then click on Move or Copy. This will open the Move
or Copy dialog box.
In this dialog box, click on C
reate a Copy, and in the window B
efore Sheet click on the
spreadsheet you want to copy (here: Line). Click OK.
Automatically, the new copy will be called Line [2]. Rename it Anscombe.
Because we will not need any artificial noise, we simply put the noise amplitude in cell
C2 to zero. The noise in C9:C58 then does not affect the analysis.
Enter the data from Table 2.8-1 in a block to the right of the region already used, e.g., in
J1:Q11. Note that columns for X are the same for the first three data sets, so that you can
copy them to save time and effort.
2.8 Looking at the data
71
VB.NET PDF url edit library: insert, remove PDF links in vb.net
position, such as PDF text, image and PDF table. Delete or remove partial or all hyperlinks from PDF file in VB.NET class. Copy, cut and paste PDF link to
export text from pdf; erase text from pdf file
How to C#: Basic SDK Concept of XDoc.PDF for .NET
PDF file(s), and add, create, insert, delete, re-order, copy, paste, cut, rotate, and save PDF page(s), etc. Class: PDFDocument. Class: PDFPage. Text Process.
copy text from pdf to word; edit pdf replace text
Import the first data set into the data analysis region, e.g., into block A9:B19. To do this,
activate block J1:K11, copy it with Ctrl +c, activate cell A9, and paste using Ctrl+v.
Now erase all data in A20:H58, because these were not overwritten. Bingo! You will see
the least-squares analysis of the newly reported data set in row 2. A quick check: make
sure that N in cell C5 shows the proper value, 11.
Note down the values of the parameters a
0,calc
, a
1,calc
σ
y
σ
a
0
, and 
σ
a
1
.
10 Verify your results with the Regression routine (which you can place, say, in cell J13),
and also note down some of the other statistical parameters, such as the correlation
coefficient (‘Multiple R’) and its square (‘R Square’).
11 Plot the data, and their residuals, O
n this Sheet. This will allow you to see all results
(two plots each from four data sets) simultaneously, on the very same sheet. In order to
accommodate eight graphs on one sheet, use the methods described in the second
paragraph of section 1.10.
12 Now analyze the second data set, by copying block L1:M11 to A9. Row 2 will immedi-
ately provide the new values for the parameters a
1,calc
σ
y
and 
σ
a
1
(although you might
hardly notice it, because they will be quite similar). On the other hand, the Regression
routine does not automatically update, and must therefore be called in again. 
Since you have noted down the results of the earlier regression analysis, just override
it and write the new results over the old ones, in J13.
13 Note down the parameters, and plot the data and their residuals. Place the new graphs
close to the earlier ones.
14 Repeat this process until you have analyzed all four data sets.
15 List the numerical results obtained.
72
Introduction to statistics
Table 2.8-1:Four sets of x,y data pairs.
Data set # 1
Data set # 2
Data set # 3
Data set # 4
x
y
x
y
x
y
x
y
10
8.04
10
9.14
10
7.46
8
6.58
8
6.95
8
8.14
8
6.77
8
5.76
13
7.58
13
8.74
13
12.74
8
7.71
9
8.81
9
8.77
9
7.11
8
8.84
11 
8.33
11
9.26
11
7.81
8
8.47
14 
9.96
14
8.10
14
8.84
8
7.04
6
7.24
6
6.13
6
6.08
8
5.25
4
4.26
4
3.10
4
5.39
19
12.50
12
10.84
12
9.13
12
8.15
8
5.56
7
4.82
7
7.26
7
6.42
8
7.91
5
5.68
5
4.74
5
5.73
8
6.89
C# PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in C#
PDF ›› C# PDF: Extract PDF Image. How to C#: Extract Image from PDF Document. Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document.
c# extract pdf text; copy pdf text to word with formatting
The four data sets in this problem were selected by Anscombe (1973) to
have the same values for their slopes a
1
(=0.50), their intercepts a
0
(=3.00),
the sums of the squares of their residuals ∑(y – y
calc
)
2
(=1.53), their standard
deviations 
σ
y
(= 1.11), 
σ
a
1
(=0.118), and 
σ
a
0
(=1.12), as well as their correla-
tion  coefficients  r (= 0.816). By all  these  criteria,  then,  they  fit  the  same
equation of a straight line equally well. However, visual examination of the
graphs, or of the residual plots, yields a quite different answer: only set #1
reasonably fits a straight line. In other words, the statistical analysis in terms
of ‘summary’ statistics does not address the validity of the assumed model,
and can produce results regardless of whether or not the model is appropri-
ate. In the present case, the first data set reasonably fits the assumed model
of a linear dependence, the second set should be fitted to a parabola instead
of  to  a  line,  while  the  third  and  fourth  sets  both  contain  an  intentional
‘outlier’. Direct observation of the graphs before the analysis, and/or of the
residuals afterwards, can often help us reject clearly inappropriate models.
The take-home message of this example is that a quick look at the original
data (and, for more subtle differences, a quick look at the residuals) is often
much more informative than the numerical values of the statistical analysis.
A glance at the graphs can reveal a trend in the deviations from the model,
and may suggest that the model used is inappropriate to the data, thereby
sending  you  back  to  reconsidering  the  theory  behind  the  phenomenon
studied, or the method used to acquire the data. That theory may need to be
modified or extended before you can benefit from a statistical data analysis,
or a defect in the data acquisition method may have to be corrected. As is
said  in computer jargon, ‘garbage in,  garbage out’, i.e.,  the  quality  of the
results  obtained by any computer  analysis  depends  on the quality of  the
input data and, we might add here, on the appropriateness of the analysis
model used. If the input data are of poor quality, no amount of statistical
analysis can make them whole. Likewise, if the model used is inapplicable to
the data, statistics cannot help. Just imagine trying to fit the coordinates of
the numbers on a clock face to a straight line.
In short: it is seldom useful merely to analyze data without a thorough
understanding of what  the model  used  means or  implies,  and without a
visual verification that the model is appropriate to the experimental data.
Mindless  application of statistical rules  is no  guarantee for valid conclu-
sions. Always graph your data and their residuals; it may make you recon-
sider the experiment, or its interpretation.
2.9
What is ‘normal’?
So far we have used the Gaussian distribution as our paradigm of experi-
mental  imprecision,  because  Excel  makes  it  so  readily  available.  The
Gaussian distribution has indeed become the norm in much of science, as
2.9 What is ‘normal’?
73
reflected in the fact that it is often called the normal distribution. The reason
for its popularity, however, should be clearly understood: it is not that the
Gaussian distribution is always, or even most often, followed by experimen-
tal data. We usually do not take the time to test the nature and distribution of
the experimental imprecision, and the assignment is therefore more often
based on hope or faith than on experimental evidence. There  are  several
reasons that explain why the Gaussian distribution is so popular: it provides
a convenient mathematical model, and it is usually close enough to approxi-
mate  the  actual  distribution  of  errors  or  experimental  imprecision.
Moreover, a Gaussian distribution provides an optimistic estimate, because
the assumption of a symmetrical distribution makes the imprecision look
small. It also helps that a Gaussian distribution is quite compact: it has fewer
far-out points than, e.g., a Lorentzian distribution would have. However, the
following two examples should give us pause.
74
Introduction to statistics
Fig.2.9-1:The fraction fof molecules in an ‘ideal’ gas at a given speed v, in meters per
second.
Fig.2.9-2:The fraction fof molecules in an ‘ideal’ gas at a given speed v, as in Fig. 2.9-1,
and (colored curve) its mirror image (mirrored around the maximum value of f ) to
emphasize the asymmetry of this distribution.
The kinetic theory of an ideal gas leads directly to an expression for the so-
called root-mean-square velocity v of the gas molecules, viz.
(2.9-1)
where k is the Boltzmann constant, T is the absolute temperature, m is the
molecular  mass, R is  the  gas  constant  and  M is  the  molecular weight in
Daltons. The Maxwell–Boltzmann distribution also provides an expression
for the fraction of the gas molecules at any particular velocity,
(2.9-2)
Figure 2.9-1 shows that a plot of f(v) versus v according to (2.9-2) has the
general shape of a bell-shaped curve, and therefore resembles a Gaussian
distribution. However, a more careful comparison indicates that the curve
representing (2.9-2) is not quite Gaussian. Specifically, the  distribution of
molecular  velocities  is  asymmetrical,  with  a ‘tail’  at  high  velocities. This
asymmetry is more apparent in Fig. 2.9-2, where a colored line shows the
same curve in reverse, mirrored around its maximum. For a symmetrical
curve, such a mirror image would overlay the original curve; for an asym-
metrical curve, it emphasizes the asymmetry. The parameters used in Figs.
2.9-1 and Fig. 2.9-2 are specified in the spreadsheet exercise.
Here, then, we have the simplest of theoretical situations (so that nobody
can argue that we did not take a statistically valid sample) involving random
thermal motion, and already we find that the velocities of the gas molecules
only approximately follow a Gaussian distribution.
‘Unfair,’ I hear you mutter under your breath, ‘velocities have a lower limit
of zero but lack an upper limit, so it is no wonder that they exhibit an asym-
metrical  distribution.’ True  enough,  but  this  also  applies  to  many  other
quantities, such as absolute temperature, mass, concentration, and absor-
bance. The point here is not why a number of distributions are decidedly
non-Gaussian, but thatthey are.
Instructions for exercise 2.9
The solid curve in Fig. 2.9-1 shows (2.9-2) for R=8.3143 J mole–1K–1(1 J=1 m2kg
mole
–1
sec
–2
K
–1
), T= 300 K and M=30 Da (1 Da=1 g mole
–1
=10
–3
kg mole
–1
) so that m
=M / N
Avogadro
=0.03/(6 ×10
23
)=5 ×10
–26
kg. The value of M is appropriate for air
molecules: M=28 Da for N
2
, M=32 Da for O
.
Open a spreadsheet.
In cell A1 deposit a label, such as v.
In cell A3 deposit the value 0, in cell A4 the instruction=A3+0.5, then copy this
instruction and paste it in cells A4:A83. This will generate v=0 (0.5) 40, i.e., numbers in
the range from 0 to 40 with increments of 0.5.
f(v)=4
π
v
2
m
2
π
RT
2/3
exp
-mv
2
2RT
v=
3kT/m
=
3RT/M
2.9 What is ‘normal’?
75
76
Introduction to statistics
In column B calculate the corresponding values for f(v) as a function of v.
By inspection, find the approximate location of the maximum in the curve; it should lie
close to v=13.
Temporarily expand the v-scale around that maximum in order to get a better esti-
mate. In the present example it is sufficient to expand the scale between v=12 and
v= 14 with increments of 0.1.
You will then see that the curve has a maximum close to v=12.9.
Make the intervals symmetrical around that maximum, e.g., by using in A3 the value
0.4 instead of 0, so that column A now contains v=0.4 (0.5) 40.4.
10 Copy the contents of column B for f(v) and special paste its values in column C, but
starting below where column B ends, i.e., in cell C85.
11 In A85:A136 compute 25.9 (-0.5) 0.4, by depositing the value 25.9 in A85, and the
instruction=A85-0.5 in cell A86, and by copying this instruction down to row 136.
12 Highlight the block A3:C136, then plot the contents of columns B and C versus that of
column A.
Our second example will show another reason why we should be careful
with  the  assumption  of  a  ‘normal’  distribution.  Consider  the  weight  of
pennies. We usually assume that all pennies are born equal, but some may
experience more wear than others (reducing their weights somewhat) while
others  may  have  been  oxidized  more  (thereby  increasing  their  weights).
There is no a priori reason to assume that the weight loss by abrasion will be
the same as the weight gain by oxidation (since abrasion and oxidation are
rather independent processes), and therefore there is no reason to assume
that the final distribution will be symmetrical, as in a Gaussian distribution.
But that is not  the main point we want to make here. When you actually
weigh individual pennies, you will find that most of them weigh about 2.5 g,
but once in a while you may encounter a penny that weighs well over 3 g. Say
you weigh 10 pennies, and their weights are as follows: 2.5136 g, 2.5208 g,
2.5078  g,  2.4993  g,  2.5042  g,  2.5085  g,  2.5136  g,  3.1245  g,  2.5219  g,  and
2.5084 g. What weight should you report?
You might just use (2.2-1) and (2.2-2) and calculate the weight as 2.57 ±
0.19 g. Or you might reason that the eighth measurement is so far off that it
should be excluded as an ‘outlier’, in which case you would obtain 2.511 ±
0.007 g. The former result would seem to be the more honest one, because
the heavy  penny  does  not  look  much  different from the other  ones, and
reweighing confirms the various weights. On the other hand, disregarding
the heavy penny yields a result that certainly ‘looks’ much better, because it
has  a  considerably  smaller  standard  deviation.  Which  of  these  options
should you choose?
Neither choice is correct. Look more carefully at the pennies, and you will
find that the heavy one was minted in or before 1982, the lighter ones after
Documents you may be interested
Documents you may be interested