c# force pdf download : Add a link to a pdf Library application component asp.net html windows mvc webeditorug26-part995

Linear Regression Task
247
Add a link to a pdf - insert, remove PDF links in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Free C# example code is offered for users to edit PDF document hyperlink (url), like inserting and deleting
add email link to pdf; add hyperlink to pdf
Add a link to a pdf - VB.NET PDF url edit library: insert, remove PDF links in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Help to Insert a Hyperlink to Specified PDF Document Page
pdf email link; add hyperlink to pdf acrobat
Assigning Data to Roles
To run the Linear Regression task, you must assign columns to the Dependent 
variable and Explanatory variables roles.
Role
Description
Role
Dependent variable
specifies the numeric column to use as the 
dependent variable for the regression 
analysis. You must assign a numeric column 
to this role.
Explanatory variables
specifies the numeric columns to use as the 
independent regressor (explanatory) columns 
for the regression model. You must assign at 
least one numeric column to this role.
248
Chapter 10 / Statistics Tasks
RasterEdge .NET Document Imaging Trial Package Download Link.
Extract; C# Read: PDF Image Extract; C# Write: Insert text into PDF; C# Write: Add Image to PDF; C# Protect: Add Password to PDF; C#
clickable links in pdf from word; active links in pdf
C# PDF Library SDK to view, edit, convert, process PDF file for C#
editing PDF document hyperlink (url) and quick navigation link in PDF bookmark. C#.NET: Edit PDF Metadata. PDF SDK for .NET allows you to read, add, edit, update
pdf link to email; add hyperlink pdf file
Role
Description
Additional Roles
Frequency count
lists a numeric variable whose value 
represents the frequency of the observation. 
If you assign a variable to this role, the task 
assumes that each observation represents n 
observations, where n is the value of the 
frequency variable. If n is not an integer, SAS 
truncates it. If n is less than 1 or is missing, 
the observation is excluded from the analysis. 
The sum of the frequency variable represents 
the total number of observations.
Weight
lists the values that are relative weights for a 
weighted least squares fit.
Group analysis by
sorts the table by the selected variables. 
Analyses are performed on each group.
Selecting a Model
Option Name
Description
Methods
Confidence level
specifies the significance level to use for the 
construction of confidence intervals.
Model
Include intercept
includes the effect of the intercept in the 
regression equation. To exclude the intercept 
parameter from the model, clear this check 
box.
Model Selection
Linear Regression Task
249
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
C#.NET PDF SDK - Add Image to PDF Page in C#.NET. How to Insert & Add Image, Picture or Logo on PDF Page Using C#.NET. Add Image to PDF Page Using C#.NET.
add links to pdf; adding a link to a pdf
VB.NET PDF insert image library: insert images into PDF in vb.net
VB.NET PDF - Add Image to PDF Page in VB.NET. Guide VB.NET Programmers How to Add Images in PDF Document Using XDoc.PDF SDK for VB.NET.
adding links to pdf; add links to pdf acrobat
Option Name
Description
By default, the complete model that you specified is used to fit the model. However, you can 
also use one of these selection methods:
Forward selection
The forward selection method begins with no variables in the model. For each of the 
explanatory variables, this method calculates F statistics that reflect the variable's 
contribution to the model if it is included. The p-values for these F statistics are compared 
to the significance level that is specified for including a variable in the model. By default, 
this value is 0.05. To change this significance level, enter the value in the Significance 
level to add an effect to the model text box.
If no F statistic has a significance level greater than this value, the forward selection stops. 
Otherwise, the forward selection method adds the variable that has the largest F statistic to 
the model. The forward selection method then calculates F statistics again for the variables 
that still remain outside the model, and the evaluation process is repeated. Thus, variables 
are added one by one to the model until no remaining variable produces a significant F 
statistic. After a variable is added to the model, it stays there.
Backward elimination
The backward elimination method begins by calculating F statistics for a model, including 
all of the explanatory variables. Then the variables are deleted from the model one by one 
until all the variables that remain produce F statistics significant at the Significance level 
to remove an effect from the model value. (By default, this value is 0.05.) At each step, 
the variable that shows the smallest contribution to the model is deleted.
250
Chapter 10 / Statistics Tasks
VB.NET PDF Password Library: add, remove, edit PDF file password
VB: Add Password to PDF with Permission Settings Applied. This VB.NET example shows how to add PDF file password with access permission setting.
pdf link; change link in pdf
C# PDF Password Library: add, remove, edit PDF file password in C#
C# Sample Code: Add Password to PDF with Permission Settings Applied in C#.NET. This example shows how to add PDF file password with access permission setting.
adding hyperlinks to a pdf; pdf edit hyperlink
Option Name
Description
Stepwise selection
The stepwise method is a modification of the forward selection method. The stepwise 
method is differerent because the variables that are already in the model do not 
necessarily stay there. As in the forward selection method, variables are added one by one 
to the model, and the F statistic for a variable to be added must be significant at the 
Significance level to add an effect to the model value.
After a variable is added, the stepwise method looks at all the variables already included in 
the model and deletes any variable that does not produce an F statistic significant at the 
Significance level to remove an effect from the model value. Only after this check is 
made and the necessary deletions are accomplished can another variable be added to the 
model.
The stepwise process ends under either of these conditions:
n
when no variable outside the model has an F statistic significant at the Significance 
level to add an effect to the model value and every variable in the model is significant 
at the Significance level to remove an effect from the model value.
n
when the variable to be added to the model is the variable that was just deleted from it. 
Minimum R square improvement
The minimum R-square improvement method closely resembles the maximum R-square 
improvement method, but the variables that are chosen produce the smallest increase in R
2
. For a given number of variables in the model, the maximum R-square and minimum R-
square methods usually produce the same "best" model, but the minimum R-square 
method considers more models of each size.
Maximum R square improvement
The maximum R-square improvement method does not settle on a single model. Instead, it 
tries to find the "best" one-variable model, the "best" two-variable model, and so on, 
although it is not guaranteed to find the model with the largest R
2
for each size.
This method begins by finding the one-variable model that produces the highest R
2
. Then 
another variable, the one that yields the greatest increase in R
2
, is added. After the two-
variable model is obtained, each variable in the model is compared to each variable not in 
the model. For each comparison, this method determines whether removing one variable 
and replacing it with the other variable increases R
2
. After comparing all possible switches, 
this method makes the switch that produces the largest increase in R
2
. Comparisons begin 
again, and the process continues until this method finds that no further switch could 
increase R
2
. Thus, the resulting two-variable model is considered the "best" two-variable 
model that the method can find. Another variable is then added to the model, and the 
comparing-and-switching process is repeated to find the "best" three-variable model, and 
so on.
The difference between the stepwise selection method and the maximum R
2
selection 
method is that in the maximum R
2
method, all switches are evaluated before any switch is 
made. In the stepwise selection method, the "worst" variable might be removed without 
considering what adding the "best" remaining variable might accomplish.
Linear Regression Task
251
How to C#: Basic SDK Concept of XDoc.PDF for .NET
You may add PDF document protection functionality into your C# of PDF document, including editing PDF url links and quick navigation link in bookmark
adding hyperlinks to pdf files; add url to pdf
VB.NET PDF: Basic SDK Concept of XDoc.PDF
You may add PDF document protection functionality into your VB.NET of PDF document, including editing PDF url links and quick navigation link in bookmark
pdf link to specific page; add hyperlinks to pdf online
Option Name
Description
All possible regressions
The Linear Regression task fits all possible regression models from the selected 
explanatory variables. You select the statistic by which to order the best-fitting models. You 
can choose from these statistics: R square, Adjusted R square, and Mallows’ Cp. You can 
also specify the number of best-fitting models to display.
Model Selection Statistics
Model Selection Plots
For each method, you can choose from these model selection statistics and model selection 
plots:
adjusted R-square
R-square (available for plots only)
Akaike’s information criterion
Bayesian information criterion
Mallows’ Cp statistic
Schwarz’ Bayesian information criterion
Setting Options
Option Name
Description
Statistics
Parameter Estimates
Standardized regression coefficients
displays the standardized regression 
coefficients. A standardized regression 
coefficient is computed by dividing a 
parameter estimate by the ratio of the sample 
standard deviation of the dependent variable 
to the sample standard deviation of the 
regressor.
Confidence limits for estimates
displays the 100
(
1−
α
)
% upper and lower 
confidence limits for the parameter estimates.
252
Chapter 10 / Statistics Tasks
Option Name
Description
Sums of Squares
Sequential sum of squares (Type I)
displays the sequential sums of squares 
(Type I SS) along with the parameter 
estimates for each term in the model.
Partial sum of squares (Type II)
displays the partial sums of squares (Type II 
SS) along with the parameter estimates for 
each term in the model.
Partial and Semipartial Correlations
Squared partial correlations
displays the squared partial correlation 
coefficients computed by using Type I and 
Type II sum of squares.
Squared semipartial correlations
displays the squared semipartial correlation 
coefficients computed by using Type I and 
Type II sum of squares. This value is 
calculated as sum of squares divided by the 
corrected total sum of squares.
Collinearity
Collinearity analysis
requests a detailed analysis of collinearity 
among the regressors. This includes 
eigenvalues, condition indices, and 
decomposition of the variances of the 
estimates with respect to each eigenvalue.
Tolerance values for estimates
produces tolerance values for the estimates. 
Tolerance for a variable is defined as 1−
R
2
where R square is obtained from the 
regression of the variable on all other 
regressors in the model.
Variance inflation factors
produces variance inflation factors with the 
parameter estimates. Variance inflation is the 
reciprocal of tolerance.
Heteroscedasticity
Linear Regression Task
253
Option Name
Description
Heteroscedasticity analysis
performs a test to confirmthat the first and 
second moments of the model are correctly 
specified.
Asymptotic covariance matrix
displays the estimated asymptotic covariance 
matrix of the estimates under the hypothesis 
of heteroscedasticity and heteroscedasticity-
consistent standard errors of parameter 
estimates.
Autocorrelation
Durbin-Watson statistic
calculates a Durbin-Watson statistic and a p-
value to test whether the errors have first-
order autocorrelation.
Plots
254
Chapter 10 / Statistics Tasks
Option Name
Description
You can select the diagnostic, residual, and scatter plots to include in the results.
By default, these plots are included in the results:
plots of the fit diagnostics:
residuals versus the predicted values
o
studentized residuals versus the predicted values
studentized residuals versus the leverage
normal quantile plot of the residuals
o
dependent variable versus the predicted values
Cook’s D versus observation number
histogram of residuals
o
residual-fit plot, which includes side-by-side quantile plots of the centered fit and the 
residuals
residuals plot for each explanatory variable
a scatter plot of the observed values by predicted values
You can also include these diagnostic plots:
Rstudent statistic by predicted values plots studentized residuals by predicted values. If 
you select the Label extreme points option, observations with studentized residuals that 
lie outside the band between the reference lines 
RSTUDENT
= ±2 are deemed outliers.
DFFITS statistic by observations plots the DFFITS statistic by observation number. If you 
select the Label extreme points option, observations with a DFFITS statistic greater in 
magnitude than 2
pn
are deemed influential. The number of observations used is n, and 
the number of regressors is p.
DFBETAS statistic by observation number for each explanatory variable produces 
panels of DFBETAS by observation number for the regressors in the model. You can view 
these plots as a panel or as individual plots. If you select the Label extreme points option, 
observations with a DFBETAS statistics greater in magnitude than 
2
n
are deemed 
influential for that regressor. The number of observations used is n.
You can also include these scatter plots:
Fit plot for a single explanatory variable produces a scatter plot of the data overlaid with 
the regression line, confidence band, and prediction band for models that depend on at 
most one regressor. The intercept is excluded. When the number of points exceeds the 
value for the Maximum number of plot points option, a heat map is displayed instead of a 
scatter plot.
Partial regression plots for each explanatory variable produces partial regression plots 
for each regressor. If you display these plots in a panel, there is a maximum of six 
regressors per panel.
Linear Regression Task
255
Creating Output Data Sets
Option Name
Description
Output Data Sets
You can create two types of output data sets. By default, these data sets are saved in the 
Work library.
Parameter estimates data set
outputs a data set that contains parameter estimates and other model fit summary 
statistics. Any model selection statistics that you selected on the Methods tab are included 
in the parameter estimates.
Observationwise statistics data set
outputs a data set that contains sums of squares and cross-products.
256
Chapter 10 / Statistics Tasks
Documents you may be interested
Documents you may be interested