mvc show pdf in div : How to add text field to pdf form control software platform web page windows azure web browser 518-2013-11-05-ws0703012-part1340

methodemployedtodeterminetheseasonalorderdoesnotdistorttheestimation
oftheregularorder.
Model M10 has multiple e seasonalfactors s at frequencies 3, 9 9 and 36. . This
couldhappen,forinstance,withfinancialdataobservedonceeach10days.Table
10reveals: i) ) the remarkable performanceofSBC C inthese e models,andii)the
outstandingabilityourdecompositiontoestimatetheseasonalorderineachfre-
quency,incombinationwithallthecriteriaconsidered. Notethat,whenusinga
posteriori criteria,wehaveestimatedonly12modelsaswehavetriedn
s
=0, 1, 2
for each factor. On the other hand, if we search the dynamic of this data using the
same methods over the currently BHM, we should estimate, at least, 50 models as
49 is the order of the original process.
Previous results support the consistency of all the methods compared and also
provide specific clues about their specific performance.
Criteria based on SVD. In small samples the performance of SV C
1
is worst
than that of SV C
2
and NIDC. This difference is even more remarkable in mul-
tivariate processes. Note also that NIDC is often the best method when the
persistence is small.
Information Criteria. The information criteria considered display different per-
formances. AIC occasionally overestimates n in univariate process but provides
good enough results with multivariate DGPs (see Gonzalo and Pitarakis, 2002).
SBC is one of the best options in both, univariate and multivariate processes,
21
How to add text field to pdf form - insert text into PDF content in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
XDoc.PDF for .NET, providing C# demo code for inserting text to PDF file
adding text field to pdf; how to insert text in pdf file
How to add text field to pdf form - VB.NET PDF insert text library: insert text into PDF content in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Providing Demo Code for Adding and Inserting Text to PDF File Page in VB.NET Program
add text in pdf file online; how to add text fields to pdf
when the sample is large and/or the parameters persistent enough. Nevertheless,
it shows the worst performance with low-persistence DGPs. HQ displays an inter-
mediate performance: i) better than SBC (but worst than AIC) in low-persistence
AR processes or when there are AR and MA factors close to cancellation, but ii)
worst than SBC (better than AIC) in other cases.
χ
2
test. The χ
2
test shows poor results in small samples, improving substan-
tially as the sample size grows. In univariate process it is not the best option while
in multivariate systems its performance improves remarkably.
Mode-based criterion. This procedure is very robust, as it is never the worst
option, but sometimes is the best (see Table 7, T ≥ 300). In our opinion, this
should be the method-of-choice for automatic implementations useful, e.g., when
the analyst has to work with a large set of series.
6 Conclusions
This paper discusses how can one estimate the order of a SS process using sub-
space methods. These methods are powerful, flexible and computationally efficient.
Our first contribution consists of proposing two new criteria that improve the
small-sample performance of Bauer (2001) SV C method. Second, we propose an
automatic model-building procedure based on the sample mode of several meth-
ods. A simulation analysis confirms that the mode-based procedure is more robust
than any specific criterion. Last, we extend the use of any criterion to processes
22
VB.NET PDF Form Data Read library: extract form data from PDF in
for a full-featured PDF software, it should have functions for processing text, image as DLLs: Read and Extract Field Data in VB.NET. Add necessary references:
add text to a pdf document; add text boxes to pdf
C# PDF Form Data Read Library: extract form data from PDF in C#.
featured PDF software, it should have functions for processing text, image as C#.NET Project DLLs: Read and Extract Field Data in C#. Add necessary references:
add text boxes to a pdf; how to insert a text box in pdf
with seasonality. Monte Carlo results show that the resulting criteria display a
remarkable performance, even in a complex multiple seasonality framework.
In comparison with the popular VAR approach, which is very close to ours in
terms of simplicity and computational efficiency, the methodology illustrated here
has pros and cons. On the minus side, the rank-deficient GLS regressions required
by subspace methods are more complex than OLS or GLS VAR. However it has
two clear advantages over VAR, as it: i) supports seasonal time series and ii) is
intrinsically more parsimonious, as it looks for the right system order by increasing
the dimension of the state vector one-by-one. To clarify this remark, consider e.g.,
avector of m time series and the decision to increase the order of a VAR(p) model
to VAR(p +1). To do so implies increasing the dimension of the state vector by
adding m new states, while our method would try all the possible choices in the
sequence of 1, 2, m additional states.
The algorithms described in this article are implemented in a MATLAB toolbox
for time series modeling called E
4
. The source code of this toolbox is freely pro-
vided under the terms of the GNU General Public License and can be downloaded
at www.ucm.es/info/icae/e4. This site also provides a complete user manual for
the Toolbox and other reference materials.
23
VB.NET PDF Field Edit library: insert, delete, update pdf form
By using RaterEdge .NET PDF package, you can add form fields to existing pdf files, delete or remove form field in PDF page and update PDF field in VB.NET
how to add text to a pdf document; adding text to a pdf form
C# PDF Field Edit Library: insert, delete, update pdf form field
An advanced PDF form maker allows users to create editable PDF form in C#.NET. Able to add text field to specified PDF file position in C#.NET class.
how to insert text in pdf reader; add text boxes to pdf document
References
Akaike, H. (1976). Canonical Correlation Analysis of Time Series and the Use of
an Information Criterion. Academic Press.
Aoki, M. (1990). State Space Modelling of Time Series. Springer Verlag, New
York.
Bauer, D. (2001). Order estimation for subspace methods. Automatica, 37:1561–
1573.
Bengtsson, T. and Cavanaugh, J. (2006). An improved akaike information criterion
for state-space model selection. Computational Statistics and Data Analysis,
50(10):2635–2654.
Box, G. E. P. and Jenkins, G. M. (1976). Time Series Analysis, Forecasting and
Control. Holden-Day, San Francisco, 2nd ed. edition.
Casals, J., Sotoca, S., and Jerez, M. (1999). A fast stable method to compute the
likelihood of time invariant state space models. Economics Letters, 65(3):329–
337.
Chui, C. K. and Chen, G. (1999). Kalman Filtering with Real-Time Applications.
Berlin, Springer.
Cooper, D. M. and Wood, E. F. (1982). Identifying multivariate time series models.
Journal of Time Series Analysis, 3:277–293.
Eckart, C. and Young, G. (1936). The approximation of one matrix by another of
lower rank. Psychometrika, 1:211–218.
Gonzalo, J. and Pitarakis, J. Y. (2002). Lag length estimation in large dimensional
systems. Journal or Time Series Analysis, 23:401–423.
Hannan, E. J. and Quinn, B. G. (1979). The determination of the order of an
autoregression. Journal of the Royal Statistical Association, B Series, 41:713–
723.
Katayama, T. (2005). Subspace Methods for System Identification. Springer Verlag.
Koreisha, S. G. and Pukkila, T. H. (1989). Fast linear estimation methods for
vector autoregressive moving average models. Journal of Time Series Analysis,
10:325–339.
24
VB.NET PDF Form Data fill-in library: auto fill-in PDF form data
Data: Auto Fill-in Field Data. Field: Insert, Delete, Update Field. Redact Text Content. Redact Images. Redact Pages. Annotation & Drawing. Add Sticky Note.
add text pdf acrobat professional; how to insert text box on pdf
C# PDF Form Data fill-in Library: auto fill-in PDF form data in C#
Following C# sample code can help you have a quick evaluation of it. C#.NET Demo Code: Auto Fill-in Field Data to PDF in C#.NET. Add necessary references:
add text field pdf; adding text pdf files
Larimore, W. E. (1983). System identification, reduced-order filtering and model-
ing via canonical variate analysis. Proceedings of the American Control Confer-
ence, ACC, San Francisco, pages 445–451.
Larimore, W. E. (1990). Canonical variate analysis in identification, filtering and
adaptive control. Proceedings of the 29th Conference on Decision and Control,
Hawaii, pages 596–604.
Peternell, K., Scherrer, W., and Deistler, M. (1996). Statistical analysis of novel
subspace identification methods. Signal Processing, 52:161–177.
Reinsel, G. C., Basu, S., and Yap, S. F. (1992). Maximum likelihood estimators in
the multivariate autoregressive moving average model from a generalized least
squares viewpoint. Journal of Time Series Analysis, 13(2):133–145.
Schwartz, G. (1978). Estimating the dimension of a model. The Annals of Statis-
tics, 6:1–48.
Sorelius, J. (1999). Subspace-Based Parameter Estimation Problems in Signal Pro-
cessing. PhD thesis, Uppsala University.
Stoica, P., Selen, Y., and Jian Li (2004). On information criteria and the gener-
alized likelihood ratio test of model order selection. Signal Processing Letters,
IEEE, 11(10):794–797.
Stoica, P. and S¨oderstr¨om, T. (1982). On nonsingular information matrices and
local identifiability. International Journal Control, 36:323–329.
Tiao, G. C. and Tsay, R. S. (1989). Model specification in multivariate time series.
Journal of the Royal Statistical Society, B Series, 51(2):157–213.
Toscano, E. M. M. and Reisen, V. A. (2000). The use of canonical correlation
analysis to identify the order of multivariate arma models: Simulation and ap-
plication. Journal of Forecasting, 19:441–455.
Tsay, R. S. (1989). Identifying multivariate time series models. Journal of Time
Series Analysis, 10(4):357–372.
Viberg, M. (1995). Subspace-based methods for the identification of the linear
time-invariant systems. Automatica, 31(12):1835–1852.
Wei, W. W. S. (1990). Time Series Analysis. Addison Wesley.
Woodside, C. M. (1971). Estimation of the order of linear systems. Automatica,
7:727–733.
25
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
Insert images into PDF form field. Access to freeware download and online C#.NET class source code. How to insert and add image, picture, digital photo, scanned
adding text to a pdf; how to add text to pdf file
VB.NET PDF insert image library: insert images into PDF in vb.net
Insert images into PDF form field in VB.NET. with this sample VB.NET code to add an image PDFDocument = New PDFDocument(inputFilePath) ' Get a text manager from
adding text to pdf file; adding text to a pdf in acrobat
Appendix A
Proof. The conditions on the penalty function that are sufficient for the almost
sure consistency of the order estimated by minimizing (13) are: 1) H(T, i)T > 0,
2) H(T, i) → 0 and, 3) H(T, i)T/(i
2
loglog T) → ∞, when T → ∞ (see Bauer,
2001, Theorem 3).
Although in practice we implement i = max(4, h
t
), being h
t
the integer closer
to log T, in sections 2) and 3) of this proof we consider, without lost of generality,
that i = logT . Let H(T, i) = aT
−b
i
c
with a = e
−2
,b = .9 and c = 1.6, under these
conditions:
1) It is straightforward to see that,
H(T, i)T = aT
−b+1
i
c
>0, ∀T > 0
2) The limit,
lim
T→∞
aT
−b
(log T)
c
=
a(log T)
c
T
b
converges to the indeterminate
.Applying twice L’Hˆopital rule we obtain,
lim
T→∞
ac(c − 1)(logT )
c−2
b
2
T
b
=0
and as the numerator tends to zero and the denominator to infinity, we get:
lim
T→∞
H(T, i) = 0
26
VB.NET PDF Text Extract Library: extract text content from PDF
to another PDF file, and other formats such as TXT and SVG form. With this advanced PDF Add-On, developers are able to extract target text content from
add text box to pdf file; adding text to a pdf in preview
VB.NET PDF Password Library: add, remove, edit PDF file password
passwordSetting.IsAnnot = True ' Allow to fill form. passwordSetting document. passwordSetting.IsAssemble = True ' Add password to PDF file. PDFDocument
adding text to pdf form; how to add text box in pdf file
3) Finally,
H(T, i)T
i
2
log log T
=
aT
−b+1
(logT )
c−2
log logT
where the numerator can be written as,
aT
−b+1
(log T)
c−2
=
a(logT )
c−2
T
b−1
that gives the indeterminate
0
0
.By L’Hˆopital we get,
lim
T→∞
a(−b + 1)T
−b+3
(−c + 2)(logT )
−c+1
=∞
and therefore both, the numerator and the denominator, tend to infinity. We
can then apply L’Hˆopital to the initial limit, obtaining:
lim
T→∞
aT
−b+1
(logT )
c−2
log log T
= lim
T→∞
aT
1−b
(1−b)(log T)
c−1
+(c−2)(log T)
c−2
=∞
Appendix B
By recursive substitution in (15a) and shifting time subscripts, the regular subsys-
tem (15a-15b) can be expressed as:
x
r
t+s
= Φ
s−1
r
x
r
t+1
+
s
j=0
Φ
j
r
E
r
ψ
t+s−j−1
(A.1a)
r
t+s
= H
r
x
r
t+s
t+s
(A.1b)
27
From these two equations, it is easy to see that:
E
r
t+s
r
t
=E
(H
r
x
r
t+s
t+s
)r
t
=H
r
Φ
s−1
r
E
x
r
t+1
r
t
(A.2)
where E[·] is the mathematical expectation. Since z
t
is stationary, and as a con-
sequence all the eigenvalues of Φ
r
are inside the unit circle, then, provided that s
is large enough, we will assume that:
E[r
t+j
r
t
] 0, ∀j = s, 2s, ...
(A.3)
28
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12
0.14
0.16
n
1t
n
2t
C ( T )
H ( T,i )
Figure 1: Estimated penalty function of NIDC. ν
1
and ν
2
are computed using the
singular values obtained as the 95 percentile of 2000 simulations of the univariate
model z
t
=a
t
. H(T,i) is the lost function fitted to ν
1
,proposed in NIDC. C(T) is
the penalty term suggested in Bauer (2001).
29
Table 1: System order estimates, M1 model
.
M1(n = 0): z
t
=a
t
, a
t
∼iidN(0, 1).
T
SV C
1
SV C
2
NIDC
AIC
SBC
HQ
χ
2
MbC
ˆn = n
30
0.945
0.812
0.703
0.828 0.965
0.846 0.948 0.899
50
0.948
0.850
0.726
0.816 0.979
0.889 0.950 0.919
100
0.918
0.862
0.797
0.768 0.975
0.908 0.955 0.927
300
0.905
0.889
0.867
0.722 0.990
0.944 0.939 0.948
500
0.934
0.919
0.892
0.711 0.993
0.947 0.950 0.953
ˆn = n + 1
30
0.053
0.152
0.250
0.156 0.035 0.141 0.040 0.098
50
0.050
0.132
0.266
0.172 0.020 0.115 0.031 0.065
100
0.075
0.118
0.184
0.203 0.025 0.092 0.036 0.057
300
0.083
0.096
0.110
0.239 0.010 0.055 0.042 0.041
500
0.059
0.071
0.092
0.239 0.007 0.063 0.034 0.031
 The table e shows the e percentage e of cases where e each h criteria chose e n, , and d the e contiguous
choice n + 1. The number of replications is 2000. The methods analyzed are the following:
SV C
1
from Bauer (2001), SV C
2
that has the same structure but computed with the proposed
weighting matrix Ω
2
=(
˜
Z
f
˜
Z
f
)
1
2
,NIDC which is as SV C
2
but replacing the penalty term
C(T) = log T/T by H(T, i) = e
−2
T
−.9
i
1.6
.AIC, SBC and HQ are the information criteria due
to Akaike (1976), Schwartz (1978) and Hannan and Quinn (1979) respectively. χ
2
is the test
proposed by Tsay (1989) with conventional significance level 5% and MbC is the ˆn value most
often for each realization in the criteria collection, except SV C
1
. For each sample size, the
largest relative frequency of hits is underlined.
30
Documents you may be interested
Documents you may be interested