how to upload only pdf file in asp.net c# : Searching pdf files for text SDK software service wpf windows html dnn past3manual13-part446

131 
References 
Farebrother, R.W. 1980. Pan's procedure for the tail probabilities of the Durbin-Watson statistic. 
Applied Statistics 29:224–227. 
Rousseeuw, P.J. & van Driessen, K. 1999. Computing LTS regression for large data sets. Institute of 
Mathematical Statistics Bulletin. 
Warton, D.I., Wright, I.J., Falster, D.S. & Westoby, M. 2006. Bivariate line-fitting methods for 
allometry. Biological Review 81:259-291. 
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
how to make a pdf file text searchable; how to select all text in pdf
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 find and replace text; pdf text search
132 
Linear, multivariate (one independent, n dependent)
When you have one independent variate and several dependent variates, you can fit each dependent 
variate separately to the independent variate using simple linear regression. This module makes the 
process more convenient by having a scroll button going through each dependent variate. 
The module expects two or more columns of measured data, with the independent in the first 
column and the dependents in consecutive columns.  
In addition, an overall MANOVA test of multivariate regression significance is provided. The Wilks' 
lambda test statistic is computed as the ratio of determinants 
E H
E

where E is the error (residuals) sum of squares and crossproducts,  and H is the hypothesis 
(predictions) sum of squares and crossproducts. The Rao͛s F statistic is computed from the Wilks͛ 
lambda and subjected to a one-tailed F test ;see ͚Linear, n independent, n dependent͛ belowͿ. 
Missing data supported by column average substitution. 
Regression for geometric morhpometrics 
For Procrustes-fitted landmarks or Elliptic Fourier coefficients as the dependent variables, see the 
Geometry menu for regression with visualization of shape change. 
.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
pdf text search tool; converting pdf to searchable text format
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.
search text in pdf image; select text pdf file
133 
Linear, multiple (one dependent, n independent) 
Two or more columns of measured data, with the dependent in the first column and the 
independents in consecutive columns. 
The program will present the multiple correlation coefficient R and R
2
, together with the "adjusted" 
R
2
and an overall ANOVA-type significance test. 
With SSR the regression sum of squares, SSE the error (residuals) sum of squares, n the number of 
points and k the number of independent variates, we have R
2
=SSR/SST, 
1
1
1
1
2
2
 
 
n k
R n
R
adj
1)
(
 
n k
SSE
k
SSR
F
The coefficients (intercept, and slope for each independent variate) are presented with their 
estimated standard errors and t tests. 
Missing data supported by column average substitution. 
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
pdf searchable text converter; cannot select text in pdf file
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
convert a scanned pdf to searchable text; make pdf text searchable
134 
Linear, multivariate multiple (m independent, n dependent) 
Requires two or more columns of measured data, with the dependent variables in the first column(s) 
and the independents in consecutive columns. The program will ask for the number of dependent 
variables. The output consists of four main parts. 
Overall MANOVA 
An overall test of multivariate regression significance. The Wilks' lambda test statistic is computed as 
the ratio of determinants 
E H
E

where E is the error (residuals) sum of squares and crossproducts,  and H is the hypothesis 
(predictions) sum of squares and crossproducts. 
The Rao͛s F statistic is computed from the Wilks͛ lambda. With n the number of rows, p the number 
of dependent variables and q the number of independent variables, we have: 
pq
pq
m
F
q
p
q
p
p q
p q
n q
m
2
1
1
otherwise
1
5 0
if
5
4
1
2
1
1
1
1
2
2
2
2
2 2
 

 
 
    
Note that Rao͛s F can become negative. The F test has pq and m
+ 1- pq/2 degrees of freedom. 
Tests on independent variables 
The test for the overall effect of each independent variable (on all dependent variables) is based on a 
similar design as the overall MANOVA above, but comparing the residuals of regression with and 
without the independent variable in question. 
Tests on dependent variables 
See ͚Linear, n independent, one dependent͛ above for details of the ANOVA tests for the overall 
effect of all independent variables on each dependent. 
Regression coefficients  and statistics 
The complete set of coefficients and their significances for all combinations of independent and 
dependent variables. 
Missing data supported by column average substitution. 
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
pdf editor with search and replace text; cannot select text in pdf
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 searchable; how to select text in pdf reader
135 
Generalized Linear Model 
This module computes a basic version of the Generalized Linear Model, for a single explanatory 
variable. It requires two columns of data (independent and dependent variables). 
GLM allows non-normal distributions, and also ͞transformation͟ of the model through a link 
function. Some particularly useful combinations of distribution and link function are: 
Normal distribution and the identity link: This is equivalent to ordinary least squares linear regression. 
Normal distribution and the reciprocal link: Fit to the function y=1/(ax+b). 
Normal or gamma distribution and the log link: Fit to the function y=exp(ax+b). 
Binomial (Bernoulli) distribution and the logit link: Logistic regression for a binary response variable 
(see figure above). 
Technical details 
The program uses the Iteratively Reweighted Least Squares (IRLS) algorithm for maximum likelihood 
estimation. 
The dispersion parameter φ, which is used only for the inference, not the parameter estimation, is 
fixed at φ =1 for the Poisson and binomial distributions. For the normal and gamma distributions, it is 
estimated using Pearson͛s chi-square. 
The log-likelihood LL is computed from the deviance D by 
2
D
LL

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
how to select text in pdf and copy; text searchable pdf file
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.
search pdf for text in multiple files; convert pdf to searchable text
136 
The deviance is computed as follows: 
Normal:  
i
i
i
y
D
2
Gamma: 
i
i
i
i
i
i
y
y
D
ln
2
Bernoulli: 
 
i
i
i
i
i
i
i
y
y
y
y
D
1
1
ln
1
ln
2
(the first term defined as zero if y
i
=0) 
Poisson: 
i
i
i
i
i
i
y
y
y
D
ln
2
The G statistic is the difference in D between the full model and an additional GLM run where only 
the intercept is fitted. G is approximately chi-squared with one degree of freedom, giving a 
significance for the slope. 
137 
Polynomial regression 
Two columns must be selected (x and y values). A polynomial of up to the fifth order is fitted to the 
data. The algorithm is based on a least-squares criterion and singular value decomposition (Press et 
al. 1992), with mean and variance standardization for improved numerical stability. 
The polynomial is given by 
0
1
2
2
3
3
4
4
5
5
ax a
ax
ax
ax
y ax
The chi-squared value is a measure of fitting error - larger values mean poorer fit. The Akaike 
Information Criterion has a penalty for the number of terms. The AIC should be as low as possible to 
maximize fit but avoid overfitting. 
R
2
is the coefficient of determination, or proportion of variance explained by the model. Finally, a p 
value, based on an F test, gives the significance of the fit. 
Reference 
Press, W.H., S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling & B.P. Flannery. 1992. Numerical Recipes in C. Cambridge 
University Press. 
138 
Nonlinear
Attempts to fit two columns of x-y data to a number of nonlinear equations, using least squares. 
Select a function name from the list. To see more functions, grab a function name and drag up and 
down to scroll. 
The 95% confidence intervals are based on 1999 bootstrap replicates. 
Fitting to a nonlinear function can be a bit tricky. For most of the functions, Past uses an educated 
guess for the parameters, followed by Levenberg-Marquardt optimization. Note that the L-M 
algorithm has been improved from previous versions of Past, so results may differ slightly. 
The Akaike Information Criterion (AIC) may aid in the selection of model. Lower values for the AIC 
imply a better fit, adjusted for the number of parameters. 
Linear 
b
ax
y
Included for comparison with the nonlinear functions. Fitting by ordinary least squares regression. 
Quadratic 
c
bx
ax
y
2
Included for reference. Fitting by least-squares and SVD (the equation is linear in its coefficients). 
139 
Power 
c
ax
y
b
The usual power law equation. Initial guess by log-log transformation and linear regression (i.e. c = 
0), followed by nonlinear optimization. 
Exponential 
c
ae
y
bx
Initial guess by linearization (log-transforming y), followed by nonlinear optimization. 
Von Bertalanffy 
cx
be
y a
1
This equation is used for modelling growth of multi-celled animals (Brown & Rothery 1993). It is 
sometimes given in a slightly different form: 
0
1
K x t
e
y L
It is easy to see that 
a
L
, K = c and 
b c
t
ln
0
The value of a is first estimated by the maximal value of y, and b and c using a straight-line fit to a 
linearized model. Finally nonlinear optimization. 
Michaelis-Menten 
b x
ax
y
The Michaelis-Menten curve can make accurate fits to rarefaction curves, and may therefore 
(somewhat controversially) be used for extrapolating these curves to estimate biodiversity (Colwell & 
Coddington 1994). It is also an important model equation for chemical kinetics. 
The algorithm uses maximum-likelihood estimators for the so-called Eadie-Hofstee transformation 
(Raaijmakers 1987; Colwell & Coddington 1994), followed by nonlinear optimization. 
Logistic 
cx
be
a
y
1
A sigmoidal (S-shaped) curve. The logistic equation can model growth with saturation (Brown & 
Rothery 1993), and was used by Sepkoski (1984) to describe the proposed stabilization of marine 
diversity in the late Palaeozoic.  
140 
The value of a is first estimated by the maximal value of y, and b and c using a straight-line fit to a 
linearized model. Finally nonlinear optimization. 
Gompertz 
cx
be
ae
y
Initial estimate is computed using regression on a linearized model , followed by nonlinear 
optimization. 
Gaussian 
2
2
2c
x b
ae
y
The ͚bell curve͛ with mean b and standard deviation c. 
Initial guess of a by maximal value of y, b by weighted mean, and c=1, followed by nonlinear 
optimization. 
References 
Brown, D. & P. Rothery. 1993. Models in biology: mathematics, statistics and computing. John Wiley 
& Sons. 
Colwell, R.K. & J.A. Coddington. 1994. Estimating terrestrial biodiversity through extrapolation. 
Philosophical Transactions of the Royal Society of London B 345:101-118. 
Raaijmakers, J.G.W. 1987. Statistical analysis of the Michaelis-Menten equation. Biometrics 43:793-
803. 
Sepkoski, J.J. 1984. A kinetic model of Phanerozoic taxonomic diversity. Paleobiology 10:246-267. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested