c# parse pdf data : Read pdf metadata SDK control project wpf web page winforms UWP xnumbers-tutorial14-part884

Xnumbers Tutorial 
40 
Permutations 
xPerm(n, [k], [Digit_Max]) 
Returns the permutation of n, class k.  xperm(n,k)= P
n,k
. 
If k is omitted, the function assume k = n and in this case will be  P(n) = n! 
Examples: 
xPerm(100, 20, 60) = 1303995018204712451095685346159820800000 
xPerm(100) = 9.33262154439441526816992388562E+157 
Arithmetic Mean 
xmean(x, [Digit_Max])   
Returns the arithmetic mean of n numbers, extended or not. The argument is a range of cells.  
n
x
M
i
∑
=
Geometric Mean 
xgmean(x, [Digit_Max])   
Returns the geometric mean of n numbers, extended or not.  
n
n
x
x x x x
...
GM
1 2 2 2
=
Quadratic Mean 
xqmean(x, [Digit_Max])   
Returns the quadratic mean of n numbers, extended or not. 
n
x
QM
i
∑
=
2
Standard Deviation 
xstdev(range, [Digit_Max]) 
xstdevp(range, [Digit_Max])    
Return the deviation of n numbers, extended or not. Range is a range of cells. The optional 
parameter Digit_Max, from 1 to 200, sets the number of significant digits (default 30) 
•  xstdev returns the standard deviation 
1
)
(
2
−
−
=
∑
n
x x
σ
Read pdf metadata - add, remove, update PDF metadata in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Allow C# Developers to Read, Add, Edit, Update and Delete PDF Metadata
clean pdf metadata; add metadata to pdf programmatically
Read pdf metadata - VB.NET PDF metadata library: add, remove, update PDF metadata in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Enable VB.NET Users to Read, Write, Edit, Delete and Update PDF Document Metadata
search pdf metadata; remove pdf metadata
Xnumbers Tutorial 
41 
•  xstdevp returns the population standard deviation 
n
x x
p
∑
−
=
2
)
(
σ
Variance 
xvar(range, [Digit_Max])  
xvarp(range, [Digit_Max]) 
Return the variance of n numbers, extended or not. Range is a range of cells. The optional 
parameter Digit_Max, from 1 to 200, sets the number of significant digits (default 30) 
•  xvar returns the standard variance 
1
)
(
2
−
−
=
∑
n
x x
v
•  xvarp returns the population variance 
n
x x
v
p
∑
−
=
2
)
(
Probability distributions 
Xnumbers contains several type of probability distribution functions 
DSBeta(x, a, b, [dtype]) 
Beta distribution 
0 < x < 1 , a > 0, b > 0, 
DSBinomial(k, n, p, [dtype]) 
Binomial distribution 
k integer, n integer , 0 < p < 1 
DSCauchy(x, m, s, n, [dtype]) 
Cauchy (generalized) distribution
n integer , s > 0 
DSChi(x, r, [dtype]) 
Chi distribution
r integer, x > 0 
DSErlang(x, k, l, [dtype])) 
Erlang distribution
k integer, x > 0 
DSGamma(x, k, l, [dtype])) 
Gamma distribution
x > 0,  k > 0, l > 0 
DSLevy(x, l, [dtype])) 
Levy distribution
x > 0, l > 0 
DSLogNormal(x, m, s, [dtype])) 
Log-normal distribution
x > 0, m ≥ 0, s > 0 
DSLogistic(x, m, s, [dtype])) 
Logistic distribution
x > 0, m ≥ 0, s > 0 
DSMaxwell(x, a, [dtype])) 
Maxwell-Boltzman distribution
x > 0, a > 0 
DSMises(x, k, [dtype])) 
Von Mises distribution
k > 0, -π < x < π 
DSNormal(x, m, s, [dtype])) 
Normal distribution
s > 0 
DSPoisson(k, z, [dtype])) 
Poisson distribution
k integer, z > 0 
DSRayleigh(x, s, [dtype])) 
Rayleigh distribution
x > 0, s > 0 
DSRice(x, v, s, [dtype])) 
Rice distribution (j=1 cumulative)
x > 0, v ≥ 0 , s > 0 
DSStudent(t, v, [dtype])) 
Student distribution (j=1 cumulative)
v integer degree of freedom 
DSWeibull(x, k, l, [dtype])) 
Weibull distribution (j=1 cumulative)
x > 0, k integer, l > 0 
The optional parameter dtype = 0 (default) returns the  density distribution f(x); dtype = 1  
returns the cumulative distribution F(x). 
(
)
∫
=
<
=
x
a
f tdt
x
P
F x
()
( )
x
The lower limit "a" depends by the definition domain of the density function f(x). 
VB.NET PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images
Get image information, such as its location, zonal information, metadata, and so on. Extract image from PDF free in .NET framework application with trial SDK
pdf metadata editor online; endnote pdf metadata
How to C#: Basic SDK Concept of XDoc.PDF for .NET
XDoc.PDF for .NET supports editing PDF document metadata, like Title, Subject, Author, Creator, Producer, Keywords, Created Date, and Last Modified Date.
adding metadata to pdf; pdf xmp metadata
Xnumbers Tutorial 
42 
Probability density definition 
Rayleigh 
Gamma 
Cauchy 
Beta 
Lévy
Logistic
VB.NET PDF: Basic SDK Concept of XDoc.PDF
XDoc.PDF for .NET supports editing PDF document metadata, like Title, Subject, Author, Creator, Producer, Keywords, Created Date, and Last Modified Date.
add metadata to pdf file; pdf metadata reader
C# PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in C#
Scan image to PDF, tiff and various image formats. Get image information, such as its location, zonal information, metadata, and so on.
read pdf metadata; edit multiple pdf metadata
Xnumbers Tutorial 
43 
Maxwell–Boltzmann 
Rice 
Erlang 
Normal 
Von Mises 
Weibull 
C# PDF - Read Barcode on PDF in C#.NET
Bookmark: Edit Bookmark. Metadata: Edit, Delete Metadata. Watermark: Add Watermark to PDF. Form Process. Data: Read, Extract Field Data. Data: Auto Fill-in Field
change pdf metadata; online pdf metadata viewer
C# TIFF: TIFF Metadata Editor, How to Write & Read TIFF Metadata
C#.NET. Allow Users to Read and Edit Metadata Stored in Tiff Image in C#.NET Application. C# Overview - View and Edit TIFF Metadata.
remove metadata from pdf file; pdf metadata online
Xnumbers Tutorial 
44 
Log-normal 
Binomial 
n k
k
p
p
k n n k
n
f k k n p
−
−
−
=
)
(1
)!
!(
!
( , , , )
VB.NET PDF Library SDK to view, edit, convert, process PDF file
PDF Metadata Edit. Offer professional PDF document metadata editing APIs, using which VB.NET developers can redact, delete, view and save PDF metadata.
edit pdf metadata; adding metadata to pdf files
VB.NET PDF Text Extract Library: extract text content from PDF
PDF ›› VB.NET PDF: Extract PDF Text. VB.NET PDF - Extract Text from PDF Using VB. How to Extract Text from PDF with VB.NET Sample Codes in .NET Application.
pdf xmp metadata editor; view pdf metadata in explorer
range of data. 
N 
n
x
∑
Standard Deviation 
1
)
(
2
−
−
∑
n
x x
Popul. Standard Deviation 
n
x x
∑
−
2
)
(
Autocorrelation lag1 
∑
∑
−
−
−
−
+
n
i
n
i
i
x x
x
x x x x
1
2
1
1
1
)
(
)
)(
(
This function returns a vector of 5 elements. Use the ctrl+shift+enter key sequence for insert it. 
Xnumbers Tutorial 
47 
Linear Regression Coefficients 
xRegLinCoef( Y, X, [DgtMax], [Intcpt]) 
Computes the multivariate linear regression with the least squares method in multi-precision 
arithmetic. 
Y is a vector (n x 1) of the dependent variable.  
X is a list of independent variable. It may be a vector for monovariable regression (n x 1), or a 
matrix for multivariate regression (n x m). 
DgtMax sets the precision (default 30). 
Intcpt = true/false. If true (default ) the algorithm calculates the intercept; otherwise the intercept 
is set to 0 
For monovariate regression, this function returns two coefficients [a
0
, a
1
]; the first one is the 
intercept of Y axis, the second one is the slope. 
Simple Linear Regression
Example. Evaluate the linear regression for the following xy data table 
x 
y 
0.1 
1991 
0.2 
1991.001046 
0.35 
1991.001831 
0.4 
1991.002092 
0.45 
1991.002354 
0.6 
1991.003138 
0.7 
1991.003661 
0.8 
1991.004184 
0.9 
1991.004707 
1 
1991.00523 
1.5 
1991.007845 
1.8 
1991.009414 
2 
1991.01046 
3 
1991.01569 
Let's see other examples 
The model for this data set is 
y = a
0
+ a
1
x 
Where [a
0
, a
1
] are the unknown coefficents that 
can be evaluate by the xRegLinCoef function 
We can also compute the factor r
2
in order to 
measure the goodness of the regression 
This can be done by the xRegLinStat function 
Xnumbers Tutorial 
48 
Example of univariate regression 
Example of multivariate regression 
Example of linear regression with intercept = 0 
Note that the x-regression functions always returns a vector of m+1 values [a
0
, a
1
, ...a
m
] 
independently if the intercept is 0 or not. 
Multivariate Regression
This function can also compute a multivariate regression. This is when y depends by several 
variables x
1
, x
2
, … x
n
. Look at this example 
x
1
x
2
x
3
y 
0 
0 
-4 
4000.8 
0.1 
0 
-2 
4000.7 
0.2 
0.5 
-1 
4001.55 
0.3 
0.5 
0 
4001.65 
0.4 
1 
1.5 
4002.4 
0.5 
1 
2 
4002.59 
The model for this data set is 
y = a
0
+ a
1
x
1
+ a
2
x
2
+ a
3
x
3
Where [a
0 
, a
1 
, a
2 
, a
3
] are the unknown 
coefficients  
Xnumbers Tutorial 
49 
Linear Regression - Standard Deviation of Estimates 
xRegLinErr( Y, X, Coeff, [DgtMax], [Intcpt])   
Returns the standard deviation of the linear regression of estimate  
Y is a vector (n x 1) of dependent variable values.  
X is a list of independent variable values. It may be a vector for monovariable regression (n x 1) 
or a matrix for multivariate regression (n x m). 
Coeff is the coefficients vector of the linear regression function [a0, a1, a2...am].  
DgtMax sets the digits precision of computing. 
Intcpt = true/false. If true (default ) the algorithm calculates the intercept deviation; otherwise 
intercep a
0
is set to 0 
See above examples 
Polynomial Regression
The same function finding the linear regression can easily be adapted to the polynomial 
regression. In the example below we will find the best fitting polynomial of 3
rd
degree for the 
given data 
x 
y 
10 
1120 
11 
1473 
12 
1894 
13 
2389 
14 
2964 
15 
3625 
16 
4378 
17 
5229 
18 
6184 
19 
7249 
20 
8430 
The model for this data set is 
y = a
0
+ a
1
x+ a
2
x
2
+ a
3
x
3    
where [a
0 
, a
1 
, a
2 
, a
3
] are the unknown coefficients 
First of all, we add at the given table two extra columns containing the power x
2
, x
3
They can easily be computed in an Excel worksheet as shown above. 
The polynomial coefficients can be computed by xRegLinCoef.   
The exact result is y = 10 + x + x
2 
+ x
3
Documents you may be interested
Documents you may be interested