how to upload only pdf file in asp.net c# : Searching pdf files for text application software utility html windows azure visual studio past3manual11-part444

111 
One-way ANOSIM
ANOSIM (ANalysis Of Similarities) is a non-parametric test of significant difference between two or 
more groups, based on any distance measure (Clarke 1993). The distances are converted to ranks. 
ANOSIM is normally used for taxa-in-samples data, where groups of samples are to be compared. 
Items go in rows, variates in columns, and groups should be specified with a group column as usual. 
In a rough analogy with ANOVA, the test is based on comparing distances between groups with 
distances within groups. Let r
b
be the mean rank of all distances between groups, and r
w
the mean 
rank of all distances within groups. The test statistic R is then defined as   
1 4
N N
r r
R
w
b
Large positive R (up to 1) signifies dissimilarity between groups. The one-tailed significance is 
computed by permutation of group membership, with 9,999 replicates (can be changed).  
Pairwise ANOSIMs between all pairs of groups are provided as a post-hoc test. Significant 
comparisons (at p<0.05) are shown in pink. The optional Bonferroni correction multiplies the p values 
with the number of comparisons. This correction is very conservative (produces large p values). The 
sequential Bonferroni option does not output corrected p values, but significance is decided based 
on step-down sequential Bonferroni, which is slightly more powerful than simple Bonferroni. 
Missing data supported by pairwise deletion (not for the Raup-Crick, Rho and user-defined indices). 
Reference 
Clarke, K.R. 1993. Non-parametric multivariate analysis of changes in community structure. 
Australian Journal of Ecology 18:117-143.  
Searching pdf files for text - search text inside PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn how to search text in PDF document and obtain text content and location information
pdf text searchable; search pdf for text in multiple files
Searching pdf files for text - VB.NET PDF Text Search Library: search text inside PDF file in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information in VB.NET application
pdf searchable text; select text in pdf
112 
One-way PERMANOVA
NPMANOVA (Non-Parametric MANOVA, also known as PERMANOVA) is a non-parametric test of 
significant difference between two or more groups, based on any distance measure (Anderson 2001). 
NPMANOVA is normally used for ecological taxa-in-samples data, where groups of samples are to be 
compared, but may also be used as a general non-parametric MANOVA.  
Items go in rows, variates in columns, and groups should be specified with a group column. 
NPMANOVA calculates an F value in analogy with ANOVA. In fact, for univariate data sets and the 
Euclidean distance measure, NPMANOVA is equivalent to ANOVA and gives the same F value. 
The significance is computed by permutation of group membership, with 9,999 replicates (can be 
changed by the user). 
Pairwise NPMANOVAs between all pairs of groups are provided as a post-hoc test. Significant 
comparisons (at p<0.05) are shown in pink. The Bonferroni correction shown in the upper triangle of 
the matrix multiplies the p values with the number of comparisons. This correction is very 
conservative (produces large p values). 
Missing data supported by pairwise deletion. 
Reference 
Anderson, M.J. 2001. A new method for non-parametric multivariate analysis of variance. Austral 
Ecology 26:32-46. 
.NET PDF SDK - Description of All PDF Processing Control Feastures
combine, and consolidate multiple PDF files into one regular expressions; Find required text with page co Highly configurable for searching PDF text; Available in
how to search a pdf document for text; find and replace text in pdf
C# Word - Search and Find Text in Word
Load a Word File. File: Merge Word Files. File: Split Word file with various search options, like searching whole Word C# PDF: Example of Finding Text in Word.
converting pdf to searchable text format; pdf find highlighted text
113 
Two-way ANOSIM
The two-way ANOSIM in PAST uses the crossed design (Clarke 1993). For more information see one-
way ANOSIM, but two group columns are required. There must be several rows (replication) for each 
combination of group levels. 
Reference 
Clarke, K.R. 1993. Non-parametric multivariate analysis of changes in community structure. 
Australian Journal of Ecology 18:117-143. 
Two-way ANOSIM without replication 
Input data as for two-way ANOSIM above, i.e. two group columns are required. There must be 
exactly one row (no replication) for each combination of group levels. 
Reference 
Clarke, K.R. & Warwick, R.M. 1994. Similarity-based testing for community pattern: the two-way 
layout with no replication.  Marine Biology 118:167-176. 
C# PDF insert text Library: insert text into PDF content in C#.net
a single text character and text string to PDF files using online application, such as inserting text to PDF, deleting text from PDF, searching text in PDF
search text in pdf using java; text select tool pdf
VB.NET PDF: Basic SDK Concept of XDoc.PDF
text processing like text writing, extracting, searching, etc., are class provides APIs for converting PDF files to other the conversion from a PDF file to a
pdf select text; how to select text in pdf and copy
114 
Two-way PERMANOVA 
The two-way NPMANOVA (Anderson, 2001) in PAST uses the crossed design. The design must be 
balanced, i.e. each combination of levels must contain the same number of rows. For more 
information see one-way NPMANOVA, but two group columns are required(as for two-way ANOSIM). 
Reference 
Anderson, M.J. 2001. A new method for non-parametric multivariate analysis of variance. Austral 
Ecology 26:32-46. 
VB.NET PDF insert text library: insert text into PDF content in vb
add a single text character and text string to PDF files in VB such as inserting text to PDF, deleting text from PDF, searching text in PDF, extracting text
select text in pdf reader; how to make pdf text searchable
How to C#: Basic SDK Concept of XDoc.PDF for .NET
text processing like text writing, extracting, searching, etc., are class provides APIs for converting PDF files to other the conversion from a PDF file to a
pdf text search; find and replace text in pdf file
115 
Mantel test and partial Mantel test
The Mantel test (Mantel 1967, Mantel & Valand 1970) is a permutation test for correlation between 
two distance or similarity matrices. In PAST, these matrices can also be computed automatically from 
two sets of original data. The first matrix must be above the second matrix in the spreadsheet, and 
the rows be specified as two groups (with a group column). The two matrices must have the same 
number of rows. If they are distance or similarity matrices, they must also have the same number of 
columns. 
The R value is simply the Pearson͛s correlation coefficient between all the entries in the two matrices 
(because the matrices are symmetric it is only necessary to correlate the lower triangles). It ranges 
from -1 to +1. The permutation test compares the original R to R computed in e.g. 9999 random 
permutations. The reported p value is one-tailed. 
In the example below, the first matrix (gpa) consists of Procrustes-fitted landmark coordinates from 
primate skulls, while the second matrix (seq) contains sequence data from the same primates. The 
user has selected the Euclidean measure for the first matrix, and Jukes-Cantor for the second. The 
two data sets seem to be negatively correlated (R=-0.19), and there is no significant positive 
correlation (the test is one-tailed). In other words, there is no correlation between morphology and 
genetics. 
C# TIFF: How to Convert TIFF File to PDF Document in C# Project
end users who are searching for both single and batch image and document file conversion solutions for C#.NET application. Our C# TIFF to PDF Conversion SDK
pdf editor with search and replace text; pdf search and replace text
XDoc.HTML5 Viewer for .NET, All Mature Features Introductions
to search text-based documents, like PDF, Microsoft Office methods are offered, like searching content via supported document and image files using signatures.
pdf find and replace text; how to select text on pdf
116 
Partial Mantel test 
It is possible to add a third matrix C below the two matrices A and B as described above. This matrix 
must be marked as above, and contain the same number of rows as A and B. A separate similarity 
measure can then be selected for this matrix. If such a third matrix is included, the program will carry 
out a partial Mantel test for the correlation of A and B, controlling for similarities given in C 
(Legendre & Legendre 1998). Only matrix A is permutated, and the R value is computed as 
 
2
2
1
1
BC
AC
BC
AC
AB
C
AB
R
R
R
R
R
R
where R(AB) is the correlation coefficient between A and B. 
References 
Legendre, P. & L. Legendre. 1998. Numerical Ecology, 2nd English ed. Elsevier, 853 pp. 
Mantel, N. 1967. The detection of disease clustering and a generalized regression approach. Cancer 
Research 27:209-220. 
Mantel, N. & R.S. Valand 1970. A technique of nonparametric multivariate analysis. Biometrics 
26:547-558. 
117 
SIMPER 
SIMPER (Similarity Percentage) is a simple method for assessing which taxa are primarily responsible 
for an observed difference between groups of samples (Clarke 1993). The overall significance of the 
difference is often assessed by ANOSIM. The Bray-Curtis similarity measure (multiplied with 100) is 
most commonly used with SIMPER, but the Euclidean, cosine and chord measures can also be used. 
If more than two groups are selected, you can either compare two groups (pairwise) by choosing 
from the lists of groups, or you can pool all samples to perform one overall multi-group SIMPER. In 
the latter case, all possible pairs of samples are compared using the Bray-Curtis measure. The overall 
average dissimilarity is computed using all the taxa, while the taxon-specific dissimilarities are 
computed for each taxon individually. 
Samples go in rows, grouped with a group column, and taxa in columns. In the output table, taxa are 
sorted in descending order of contribution to group difference. The last three columns show the 
mean abundance in each of the groups. 
Missing data supported by column average substitution. 
Reference 
Clarke, K.R. 1993. Non-parametric multivariate analysis of changes in community structure. 
Australian Journal of Ecology 18:117-143. 
118 
Paired Hotelling 
The paired Hotelling's test expects two groups of multivariate data, marked with a group column. 
Rows within each group must be consecutive. The first row of the first group is paired with the first 
row of the second group, the second row is paired with the second, etc.  
With n the number of pairs and p the number of variables: 
2
2
2
( 1)
1
1
1
T
p n
n p
F
n
T
n
n
i
i
i
y
i
i
i
i
i
y S S y
y
y Y
Y
S
Y
y
X
X
Y
1
y
T
T
1
The F has p and n-p degrees of freedom. 
For n<=16, the program also calculates an exact p value based on the T
2
statistic evaluated for all 
possible permutations. 
Missing data supported by column average substitution. 
119 
Modern Analog Technique
The Modern Analog Technique is a calibration method for reconstructing a past environmental 
parameter (e.g. temperature) from faunal assosications. It works by finding modern sites with faunal 
associations close to those in downcore samples. Environmental data from the modern sites are then 
used to estimate the environment downcore. 
The (single) environmental variable, usually temperature, enters in the first column, and taxa in 
consecutive columns. All the modern sites, with known values for the environmental variable, go in 
the first rows, followed by all the downcore samples (these should have question marks in the 
environmental column). 
The plot on the first tab shows all the modern samples, with the observed temperature (for example) 
versus the MAT reconstructed temperature using leave-one-out cross-validation (jackknifing). 
Parameters to set:  
Weighting: When several modern analogs are linked to one downcore sample, their 
environmental values can be weighted equally, inversely proportional to faunal distance, or 
inversely proportional to ranked faunal distance.  
Distance measure: Several distance measures commonly used in MAT are available. "Squared 
chord" has become the standard choice in the literature.  
Distance threshold: Only modern analogs closer than this threshold are used. A default value 
is given, which is the tenth percentile of distances between all sample pairs in the modern 
data. The "Dissimilarity distribution" histogram may be useful when selecting this threshold.  
N analogs: This is the maximum number of modern analogs used for each downcore sample.  
Jump method (on/off): For each downcore sample, modern samples are sorted by ascending 
distance. When the distance increases by more than the selected percentage, the 
subsequent modern analogs are discarded.  
120 
Note that one or more of these options can be disabled by entering a large value. For example, a very 
large distance threshold will never apply, so the number of analogs is decided only by the "N 
analogs" value and optionally the jump method.  
Cross validation  
The scatter plot and R
2
value show the results of a leave-one-out (jackknifing) cross-validation within 
the modern data. The y=x line is shown in red. This only partly reflects the "quality" of the method, as 
it gives little information about the accuracy of downcore estimation. 
Dissimilarity distribution 
A histogram of all distances in the core-top (modern) data. 
Semivariogram 
Shows a semivariogram of variance in the environmental variable as a function of faunal difference. 
Several semivariogram models can be fitted. This type of plot is familiar from spatial geostatistics, but 
is also useful for MAT because it gives a good impression of the degree of ͞noise͟ in the faunal data 
with respect to environmental prediction. 
Reconstructions 
Reconstruction of the paleoenvironmental values using MAT. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested