convert pdf to image c# free : How to extract data from pdf to excel application SDK tool html wpf azure online gamlss.add1-part597

ga
11
gn2 <- gamlss(R~ga(~s(Fl)+s(A), method="REML"), data=rent) # additive
gb2 <- gamlss(R~pb(Fl)+pb(A), data=rent) # additive
AIC(ga2,gn2, gb2, k=0)
AIC(ga2,gn2, gb2)
#---------------------------------------------------------
## Not run:
## gamma error additive in Fl and A
ga3 <- gam(R~s(Fl)+s(A), method="REML", data=rent, family=Gamma(log))
gn3 <- gamlss(R~ga(~s(Fl)+s(A), method="REML"), data=rent, family=GA)# additive
gb3 <- gamlss(R~pb(Fl)+pb(A), data=rent, family=GA) # additive
AIC(ga3,gn3, gb3, k=0)
AIC(ga3,gn3, gb3)
#---------------------------------------------------------
## gamma error surface fitting
ga4 <-gam(R~s(Fl,A), method="REML", data=rent, family=Gamma(log))
gn4 <- gamlss(R~ga(~s(Fl,A), method="REML"), data=rent, family=GA)
AIC(ga4,gn4, k=0)
AIC(ga4,gn4)
## plot the fitted surfaces
op<-par(mfrow=c(1,2))
vis.gam(ga4)
vis.gam(getSmo(gn4))
par(op)
## contour plot using mgcvs plot() function
plot(getSmo(gn4))
#---------------------------------------------------------
## predict
newrent <- data.frame(expand.grid(Fl=seq(30,120,5), A=seq(1890,1990,5 )))
newrent1 <-newrent2 <- newrent
newrent1$pred <- predict(ga4, newdata=newrent, type="response")
newrent2$pred <- predict(gn4, newdata=newrent, type="response")
library(lattice)
wf1<-wireframe(pred~Fl*A, newrent1, aspect=c(1,0.5), drape=TRUE,
colorkey=(list(space="right", height=0.6)), main="gam()")
wf2<-wireframe(pred~Fl*A, newrent2, aspect=c(1,0.5), drape=TRUE,
colorkey=(list(space="right", height=0.6)), main="gamlss()")
print(wf1, split=c(1,1,2,1), more=TRUE)
print(wf2, split=c(2,1,2,1))
#---------------------------------------------------------
##gamma error two variables te() function
ga5 <- gam(R~te(Fl,A), data=rent, family=Gamma(log))
gn5 <- gamlss(R~ga(~te(Fl,A)), data=rent, family=GA)
AIC(ga5,gn5)
AIC(ga5,gn5, k=0)
op<-par(mfrow=c(1,2))
vis.gam(ga5)
vis.gam(getSmo(gn5))
par(op)
#----------------------------------------------------------
## use of Markov random fields
## example from package mgcv of Simon Wood
## Load Columbus Ohio crime data (see ?columbus for details and credits)
data(columb)
## data frame
How to extract data from pdf to excel - extract form data from PDF in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WPF
Help to Read and Extract Field Data from PDF with a Convenient C# Solution
extract pdf form data to excel; export pdf data to excel
How to extract data from pdf to excel - VB.NET PDF Form Data Read library: extract form data from PDF in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WPF
Convenient VB.NET Solution to Read and Extract Field Data from PDF
change font size pdf form reader; sign pdf form reader
12
gamlss.fk
data(columb.polys) ## district shapes list
xt <- list(polys=columb.polys) ## neighbourhood structure info for MRF
## First a full rank MRF...
b <- gam(crime ~ s(district,bs="mrf",xt=xt),data=columb,method="REML")
bb <- gamlss(crime~ ga(~s(district,bs="mrf",xt=xt), method="REML"), data=columb)
AIC(b,bb, k=0)
op<-par(mfrow=c(2,2))
plot(b,scheme=1)
plot(bb$mu.coefSmo[[1]], scheme=1)
## Compare to reduced rank version...
b <- gam(crime ~ s(district,bs="mrf",k=20,xt=xt),data=columb,method="REML")
bb <- gamlss(crime~ ga(~s(district,bs="mrf",k=20,xt=xt), method="REML"),
data=columb)
AIC(b,bb, k=0)
plot(b,scheme=1)
plot(bb$mu.coefSmo[[1]], scheme=1)
par(op)
## An important covariate added...
b <- gam(crime ~ s(district,bs="mrf",k=20,xt=xt)+s(income),
data=columb,method="REML")
## x in gam()
bb <- gamlss(crime~ ga(~s(district,bs="mrf",k=20,xt=xt)+s(income),
method="REML"), data=columb)
## x in gamlss()
bbb <- gamlss(crime~ ga(~s(district,bs="mrf",k=20,xt=xt),
method="REML")+pb(income), data=columb)
AIC(b,bb,bbb)
## ploting the fitted models
op<-par(mfrow=c(2,2))
plot(b,scheme=c(0,1))
plot(getSmo(bb), scheme=c(0,1))
par(op)
plot(getSmo(bbb, which=2))
## plot fitted values by district
op<- par(mfrow=c(1,2))
fv <- fitted(b)
names(fv) <- as.character(columb$district)
fv1 <- fitted(bbb)
names(fv1) <- as.character(columb$district)
polys.plot(columb.polys,fv)
polys.plot(columb.polys,fv1)
par(op)
## End(Not run)
gamlss.fk
Support for Function fk()
Description
This is support for the functions fk(). It is not intendedto be called directlybyusers. T he function
gamlss.fk is calling on the R functioncurfit.free.knot() of Sundar Dorai-Raj
VB.NET Create PDF from Excel Library to convert xlsx, xls to PDF
Image: Insert Image to PDF. Image: Remove Image from PDF Page. Image: Copy, Paste, Cut Image in Page. Data: Read, Extract Field Data. Data: Auto Fill-in Field
flatten pdf form in reader; pdf data extractor
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.
extract data from pdf to excel; extract data from pdf form fields
gamlss.ga
13
Usage
gamlss.fk(x, y, w, xeval = NULL, ...)
Arguments
x
the design matrix
y
the response variable
w
prior weights
xeval
used in prediction
...
for extra arguments
Author(s)
MikisStasinopoulos<d.stasinopoulos@londonmet.ac.uk>, BobRigby<r.rigby@londonmet.ac.uk>
References
Dierckx, P. (1991) Curve and Surface Fitting with Splines, Oxford Science Publications
Stasinopoulos D. M., Rigby R.A. and Akantziliotou C. (2006) Instructions on how to use the
GAMLSS package in R. Accompanying documentation in the current GAMLSS help files, (see
alsohttp://www.gamlss.org/).
Stasinopoulos D. M. Rigby R.A. (2007) Generalized additive models for location scale and shape
(GAMLSS) inR. JournalofStatistical Software, Vol. 23, Issue 7, Dec2007,http://www.jstatsoft.
org/v23/i07.
See Also
fk
gamlss.ga
Support for Function ga()
Description
This is support for the smoother function ga() an inteface for Simon Woood’s gam() function. It is
not intended to be called directly by users.
Usage
gamlss.ga(x, y, w, xeval = NULL, ...)
C# PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in C#
Image: Extract Image from PDF. |. Home ›› XDoc.PDF ›› C# PDF: Extract PDF Image. How to C#: Extract Image from PDF Document.
how to flatten a pdf form in reader; extract data from pdf table
C# PDF Text Extract Library: extract text content from PDF file in
XDoc.PDF ›› C# PDF: Extract PDF Text. C# PDF - Extract Text from PDF in C#.NET. Feel Free to Extract Text from PDF Page, Page Region or the Whole PDF File.
extract data from pdf c#; edit pdf form in reader
14
gamlss.nn
Arguments
x
the explanatory variables
y
iterative y variable
w
iterative weights
xeval
if xeval=TRUE then predicion is used
...
for extra arguments
Author(s)
MikisStasinopoulos<d.stasinopoulos@londonmet.ac.uk>, BobRigby<r.rigby@londonmet.ac.uk>
References
Rigby, R. A. and Stasinopoulos D. M. (2005). Generalized additive models for location, scale and
shape,(with discussion), Appl. Statist., 54, part 3, pp 507-554.
Stasinopoulos D. M., Rigby R.A. and Akantziliotou C. (2006) Instructions on how to use the
GAMLSS package in R. Accompanying documentation in the current GAMLSS help files, (see
alsohttp://www.gamlss.org/).
Stasinopoulos D. M. Rigby R.A. (2007) Generalized additive models for location scale and shape
(GAMLSS) inR. JournalofStatistical Software, Vol. 23, Issue 7, Dec2007,http://www.jstatsoft.
org/v23/i07.
WoodS.N. (2006) GeneralizedAdditive Models: An Introduction with R. Chapman and Hall/CRC
Press.
gamlss.nn
Support for Function nn()
Description
This is support for the smoother function nn() an interface for Brian Reply’s nnet() function. It is
not intended to be called directly by users.
Usage
gamlss.nn(x, y, w, xeval = NULL, ...)
Arguments
x
the explanatory variables
y
iterative y variable
w
iterative weights
xeval
if xeval=TRUE then predicion is used
...
for extra arguments
VB.NET PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images
Image: Extract Image from PDF. |. Home ›› XDoc.PDF ›› VB.NET PDF: Extract PDF Image. VB.NET PDF - Extract Image from PDF Document in VB.NET.
pdf data extraction open source; save data in pdf form reader
C# Create PDF from Excel Library to convert xlsx, xls to PDF in C#
Create PDF from Excel. |. Home ›› XDoc.PDF ›› C# PDF: Create PDF from Excel. Export PDF from Excel with cell border or no border.
fill in pdf form reader; exporting pdf form to excel
la
15
Author(s)
MikisStasinopoulos<d.stasinopoulos@londonmet.ac.uk>, BobRigby<r.rigby@londonmet.ac.uk>
References
Rigby, R. A. and Stasinopoulos D. M. (2005). Generalized additive models for location, scale and
shape,(with discussion), Appl. Statist., 54, part 3, pp 507-554.
Ripley, B. D. (1996) Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge.
Stasinopoulos D. M., Rigby R.A. and Akantziliotou C. (2006) Instructions on how to use the
GAMLSS package in R. Accompanying documentation in the current GAMLSS help files, (see
alsohttp://www.gamlss.org/).
Stasinopoulos D. M. Rigby R.A. (2007) Generalized additive models for location scale and shape
(GAMLSS) inR. JournalofStatistical Software, Vol. 23, Issue 7, Dec2007,http://www.jstatsoft.
org/v23/i07.
Venables, W. N.andRipley, B. D. (2002) ModernAppliedStatistics withS. Fourthedition. Springer.
See Also
ga
la
An Additive term for fitting Penalised Lags within a GAMLSS model
Description
The function la() can be used for fitting penalised lags for explanatory variables.
Usage
la(x, control = la.control(...), ...)
la.control(lags = 10, from.lag = 0, df = NULL, lambda = NULL,
start.lambda = 10, order = 1, plot = FALSE,
method = c("ML", "GAIC"), k = 2, ...)
gamlss.la(x, y, w, xeval = NULL, ...)
Arguments
x
the name of the explanatory variable
y
internally evaluated (iterative working variable)
w
internally evaluated (iterative weights)
xeval
internally evaluated no need for specification here
control
alist of a number of control parameters for the fitting function penLags()
lags
the number of lags
C# PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in C#.net
Page: Extract, Copy and Paste PDF Pages. Easy to Use C# Code to Extract PDF Pages, Copy Pages from One PDF File and Paste into Others in C#.NET Program.
exporting pdf data to excel; exporting data from excel to pdf form
VB.NET PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in vb.
VB.NET: Extract PDF Pages and Save into a New PDF File. You VB.NET: Extract PDF Pages and Overwrite the Original PDF File. Instead
extract data from pdf forms; online form pdf output
16
la
from.lag
from which lag value to start, the default is zero which means include the origi-
nal x in the basis
df
use this if you want to fix the degrees of freedom
lambda
use this if you would like to fix the smoothing parameter
start.lambda
initial starting value for lambda
order
the order of the penalty
plot
whether you would like a plot of the data
method
method of fitting if lambda or df are not specified
k
the penally used if method "GAIC" is used
...
for further arguments
Details
The idea of penalised lags is that we use a large amount of lags but we penalised their fitted co-
efficients and therefore we use few degrees of freedom. The penally and method of fitting are the
same as in the pb() functionof gamlss. This function does notdo the fitting this is achieved by the
function gamlss.la() which uses the function penLags for the fitting
Value
avector of zeros is returned, endowed with a number of attributes. The vector itself is used in
the construction of the model matrix (contributing nothing), while the attributes are needed for the
back-fitting algorithms of the additive fit.
Note
Note that an appropriate prior weight is needed in the gamlss fit
Author(s)
MikisStasinopoulos<d.stasinopoulos@londonmet.ac.uk>, BobRigby<r.rigby@londonmet.ac.uk>,
Vlasios Voudouris <<v.voudouris@londonmet.ac.uk>>, Majid Djennad, and Paul Eilers.
References
Benjamin M. A., Rigby R. A. and Stasinopoulos D.M. (2003) Generalised Autoregressive Moving
Average Models. J. Am. Statist. Ass., 98, 214-223.
Rigby, R. A. and Stasinopoulos D. M. (2005). Generalized additive models for location, scale and
shape,(with discussion), Appl. Statist., 54, part 3, pp 507-554.
Stasinopoulos D. M., Rigby R.A. and Akantziliotou C. (2006) Instructions on how to use the
GAMLSS package in R. Accompanying documentation in the current GAMLSS help files, (see
alsohttp://www.gamlss.org/).
Stasinopoulos D. M. Rigby R.A. (2007) Generalized additive models for location scale and shape
(GAMLSS) inR. JournalofStatistical Software, Vol. 23, Issue 7, Dec2007,http://www.jstatsoft.
org/v23/i07.
nn
17
See Also
penLags
Examples
## the data
dax <- EuStockMarkets[,"DAX"]
plot(dax)
## using a penalised autorgressive model
w <- wlag(dax, lag=20)
m1 <- gamlss(dax~ la(dax, lags=20, order=1, from.lag=1), weights=w)
lines(fitted(m1)~as.numeric(time(dax)), col=2)
wp(m1, ylim.all=1) # not very good model
## Not run:
## Try modelling the variance
m2 <- gamlss(dax~ la(dax, lags=20, order=1, from.lag=1),
sigma.fo=~la(dax^2, lags=10, order=1, from.lag=1), weights=w)
wp(m2, ylim.all=1)# maybe the tails
m3 <- gamlss(dax~ la(dax, lags=20, order=1, from.lag=1),
sigma.fo=~la(dax^2, lags=10, order=1, from.lag=1),
weights=w, family=TF)
wp(m3, ylim.all=1) # better model
plot(m3, ts=TRUE) # autocorrelation OK
## using FTSE to precict DAX
ftse <- EuStockMarkets[,"FTSE"]
# fitting using penLags
l1 <- penLags(dax, ftse, lags=30, plot=TRUE)
# similar model within gamlss
w <- wlag(ftse, lag=30)
g1 <- gamlss(dax~ la(ftse, lags=30, order=1), weights=w)
lines(fitted(m1)~as.numeric(time(dax)))
op <- par(mfrow=c(2,1))
# plotting the fitted coeficints of the AR terms
plot(coef(l1, "AR"), type="h")
plot(coef(g1$mu.coefSmo[[1]])[-1], type="h")
par(op)
g2 <- gamlss(dax~ la(ftse, lags=30, order=1)+la(dax, lags=20, order=1, from.lag=1) , weights=w)
g3 <- gamlss(dax~ la(ftse, lags=30, order=1)+la(dax, lags=20, order=1, from.lag=1) ,
sigma.fo=~la(dax^2, lags=10, order=1, from.lag=1), weights=w)
## End(Not run)
nn
Ainterface function to use nnet() function within GAMLSS
Description
The nn() function is a additive function to be used for GAMLSS models. It is an interface for the
nnet() function of package nnet of Brian Ripley. The function nn() allows the user to use neural
18
nn
networks within gamlss. The great advantage of course comes from the fact GAMLSS models
provide a variety of distributions and diagnostics.
Usage
nn(formula, control = nn.control(...), ...)
nn.control(size = 3, linout = TRUE, entropy = FALSE, softmax = FALSE,
censored = FALSE, skip = FALSE, rang = 0.7, decay = 0,
maxit = 100, Hess = FALSE, trace = FALSE,
MaxNWts = 1000, abstol = 1e-04, reltol = 1e-08)
Arguments
formula
Aformula containing the expolanatory variables i.e. ~x1+x2+x3.
control
control to pass the arguments for the nnet() function
...
for extra arguments
size
number of units in the hidden layer. Can be zero if there are skip-layer units
linout
switch for linear output units. Default is TRUE, identily link
entropy
switch for entropy (= maximum conditional likelihood) fitting. Default by least-
squares.
softmax
switch for softmax (log-linear model) and maximum conditional likelihood fit-
ting. linout, entropy, softmax and censored are mutually exclusive.
censored
Avariant on softmax, inwhich non-zero targets mean possible classes. Thus for
softmax a row of (0, 1, 1) means one example each of classes 2 and 3, but for
censored it means one example whose class is only known to be 2 or 3.
skip
switch to add skip-layer connections from input to output
rang
Initial random weights on [-rang, rang]. Value about 0.5 unless the inputs
are large, in whichcase it shouldbe chosen so that rang * max(|x|) is about 1
decay
parameter for weight decay. Default 0.
maxit
parameter for weight decay. Default 0.
Hess
If true, the Hessian of the measure of fit at the best set of weights found is
returned as component Hessian.
trace
switch for tracing optimization. Default FALSE
MaxNWts
The maximum allowable number of weights. There is no intrinsic limit in the
code, but increasing MaxNWts will probably allow fits that are very slow and
time-consuming.
abstol
Stop if the fit criterion falls below abstol, indicating an essentially perfect fit.
reltol
Stop if the optimizer is unable to reduce the fit criterion by a factor of at least 1
-reltol.
Details
Note that, neural networks are over parameterized models and therefor notorious for multiple max-
imum. There is no guarantee that two identical fits will produce identical results.
nn
19
Value
Note that nn itself does no smoothing; it simply sets things up for the function gamlss() which in
turn uses the function additive.fit() for backfitting which in turn uses gamlss.nn()
Warning
You may have to fit the model several time to unsure that you obtain a reasonable minimum
Author(s)
MikisStasinopoulos<d.stasinopoulos@londonmet.ac.uk>, BobRigby<r.rigby@londonmet.ac.uk>
based on work of Venables & Ripley wich also based on work by Kurt Hornik and Albrecht Geb-
hardt.
References
Rigby, R. A. and Stasinopoulos D. M. (2005). Generalized additive models for location, scale and
shape,(with discussion), Appl. Statist., 54, part 3, pp 507-554.
Ripley, B. D. (1996) Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge.
Stasinopoulos D. M., Rigby R.A. and Akantziliotou C. (2006) Instructions on how to use the
GAMLSS package in R. Accompanying documentation in the current GAMLSS help files, (see
alsohttp://www.gamlss.org/).
Stasinopoulos D. M. Rigby R.A. (2007) Generalized additive models for location scale and shape
(GAMLSS) inR. JournalofStatistical Software, Vol. 23, Issue 7, Dec2007,http://www.jstatsoft.
org/v23/i07.
Venables, W. N.andRipley, B. D. (2002) ModernAppliedStatistics withS. Fourthedition. Springer.
Examples
library(nnet)
data(rock)
area1<- with(rock,area/10000)
peri1<- with (rock,peri/10000)
rock1<- with(rock, data.frame(perm, area=area1, peri=peri1, shape))
# fit nnet
r1 <- nnet(log(perm)~area+peri+shape, rock1, size=3, decay=1e-3, linout=TRUE,
skip=TRUE, max=1000, Hess=TRUE)
summary(r1)
# get gamlss
library(gamlss)
cc <- nn.control(size=3, decay=1e-3, linout=TRUE, skip=TRUE, max=1000,
Hess=TRUE)
g1 <- gamlss(log(perm)~nn(~area+peri+shape,size=3, control=cc), data=rock1)
summary(g1$mu.coefSmo[[1]])
# predict
Xp <- expand.grid(area=seq(0.1,1.2,0.05), peri=seq(0,0.5, 0.02), shape=0.2)
rocknew <- cbind(Xp, fit=predict(r1, newdata=Xp))
library(lattice)
wf1<-wireframe(fit~area+peri, rocknew, screen=list(z=160, x=-60),
20
penLags
aspect=c(1, 0.5), drape=TRUE, main="nnet()")
rocknew1 <- cbind(Xp, fit=predict(g1, newdata=Xp))
wf2<-wireframe(fit~area+peri, rocknew1, screen=list(z=160, x=-60),
aspect=c(1, 0.5), drape=TRUE, main="nn()")
print(wf1, split=c(1,1,2,1), more=TRUE)
print(wf2, split=c(2,1,2,1))
#---------------------------------------------------------------------------------------
data(rent)
mr1 <- gamlss(R~nn(~Fl+A, size=5, decay=0.001), data=rent, family=GA)
library(gamlss.add)
mg1<-gamlss(R~ga(~s(Fl,A)), data=rent, family=GA)
AIC(mr1,mg1)
newrent <- newrent1 <-newrent2 <- data.frame(expand.grid(Fl=seq(30,120,5),
A=seq(1890,1990,5 )))
newrent1$fit <- predict(mr1, newdata=newrent, type="response") ##nn
newrent2$fit <- predict(mg1, newdata=newrent, type="response")# gam
library(lattice)
wf1<-wireframe(fit~Fl+A, newrent1, aspect=c(1,0.5), drape=TRUE,
colorkey=(list(space="right", height=0.6)), main="nn()")
wf2<-wireframe(fit~Fl+A, newrent2, aspect=c(1,0.5), drape=TRUE,
colorkey=(list(space="right", height=0.6)), main="ga()")
print(wf1, split=c(1,1,2,1), more=TRUE)
print(wf2, split=c(2,1,2,1))
#----------------------------------------------------------------------------------------
## Not run:
data(db)
mdb1 <- gamlss(head~nn(~age,size=20, decay=0.001), data=db)
plot(head~age, data=db)
points(fitted(mdb1)~db$age, col="red")
# do not run
#mdb2 <- gamlss(head~nn(~age,size=20, decay=0.001), data=db, family=BCT)
#plot(head~age, data=db)
#points(fitted(mdb2)~db$age, col="red")
## End(Not run)
penLags
Penalised Lag Regression Function
Description
The function penLags() fits a regression model to lags of an explanatory variable x or to lags of
yitself. The estimated coefficients of the lags are penalised using a quadratic penalty similar to
P-splines.
Usage
penLags(y, x, lags = 10, from.lag=0, weights = NULL, data = NULL, df = NULL,
lambda = NULL, start.lambda = 10, order = 1,
plot = FALSE, method = c("ML", "GAIC"), k = 2, ...)
Documents you may be interested
Documents you may be interested