Duke Forum for Law & Social Change Symposium: Keynote Address

In this report a model was constructed in order to determine how a number of covariates influence the gross domestic product, GDP. The covariates were chosen depending on their expected influence on GDP, for example education and life expectancy. The data used in this report are collected from the World Bank. The model to describe GDP has been calculated using multiple line arregression. In order to reach a reliable final model the number of covariates has been gradually decreased to eliminate insignificant covariates. In order to minimize the error term and find a reliable model the Baysian Information Criterion has been used together with hypothesis testing. At a 95% confidence interval the final model could predict 111 of 139 countries GDP. The influences of the covariates in the final model is well in line with the expectations. For instance a positive relationship between GDP and education is observed.I denna rapport har en modell tagits fram som beskriver hur bruttonationalprodukten, BNP, påverkas av ett antal kovariater, t.ex. befolkningens utbildning och livslängd. Data för BNP samt för samtliga kovariater har inhämtats från Världsbanken. Modellen för att beskriva BNP har tagits frammed hjälp av multipel linjär regression. För att nå en slutgiltig modell med god tillförlitlighet har antalet kovariater successivt minskats för att utesluta insignifikanta kovariater. För att minimera feltermen och hitta en tillförlitlig modell har Baysian Information Criterion använts i kombination med hypotestest. Den slutgiltiga modellenkunde med ett konfidensintervall på 95% prediktera 111 av 139 länders BNP. Den slutgiltiga modellen stämmer väl med den förväntade bilden av kovariaternas inverkan på BNP. Exempelvis syns en positiv relation mellan utbildning och ett lands BNP

Optimering av kvalitet ihemtjänst

As the older population grows larger there is a growing need to provide health care at home. This services are generally done without operational research. As more people will require home care there will be a need to increase the efficiency of the service while keeping the quality high. The purpose of this thesis is to investigate how we can use operation research in home care as well as define how we can model the quality and use those quality parameters in order to offer the best possible service. The model uses VRP with Time windows in order to schedule the routes and incorporates service requirements at the customers. A solution is obtained by first constructing an initial solution that fulfills the duration constraint. Then it uses a local search with a dynamic insertion heuristic to improve on the solution. Tabu search is used as a meta-heuristic to prevent the solution the get stuck in a local minima. The solver is used in order to optimize the quality parameters. The result obtained can be used to help home care providers to determine the level of quality they can supply with a limited budgetNär den äldre befolkningen blir större växer behovet av att tillhandahålla vård i hemmet. Denna tjänst använder i allmänhet inte systemteori. Eftersom fler människor kommer att behöva hemtjänst kommer det att finnas behov av att öka effektiviteten samtidigt som kvaliteten hålls hög. Syftet med denna avhandling är att undersöka hur vi kan använda systemteori och optimering inom hemtjänst samt definiera hur vi kan modellera kvaliteten och använda dessa kvalitetsparametrar för att erbjuda bästa möjliga service. Modellen använder VRP med Time windows för att schemalägga rutterna och inkorporerar servicebehov hos kunderna. En lösning erhålles genom att först bygga en initial lösning. Sedan använder den en lokal sökning med en dynamisk heuristisk för att förbättra lösningen. Tabu search används som en meta-heuristik för att förhindra att lösningen fastnar i lokala minima. Algoritmen används för att optimera kvalitetsparametrarna. Resultatet kan användas för att hjälpa leverantörer av hemtjänst att bestämma vilken kvalitetsnivå de kan leverera med en begränsad budge

Multipel regressionsanalys av variabler som paverkar BNP

In this report a model was constructed in order to determine how a number of covariates influence the gross domestic product, GDP. The covariates were chosen depending on their expected influence on GDP, for example education and life expectancy. The data used in this report are collected from the World Bank. The model to describe GDP has been calculated using multiple line arregression. In order to reach a reliable final model the number of covariates has been gradually decreased to eliminate insignificant covariates. In order to minimize the error term and find a reliable model the Baysian Information Criterion has been used together with hypothesis testing. At a 95% confidence interval the final model could predict 111 of 139 countries GDP. The influences of the covariates in the final model is well in line with the expectations. For instance a positive relationship between GDP and education is observed.I denna rapport har en modell tagits fram som beskriver hur bruttonationalprodukten, BNP, påverkas av ett antal kovariater, t.ex. befolkningens utbildning och livslängd. Data för BNP samt för samtliga kovariater har inhämtats från Världsbanken. Modellen för att beskriva BNP har tagits frammed hjälp av multipel linjär regression. För att nå en slutgiltig modell med god tillförlitlighet har antalet kovariater successivt minskats för att utesluta insignifikanta kovariater. För att minimera feltermen och hitta en tillförlitlig modell har Baysian Information Criterion använts i kombination med hypotestest. Den slutgiltiga modellenkunde med ett konfidensintervall på 95% prediktera 111 av 139 länders BNP. Den slutgiltiga modellen stämmer väl med den förväntade bilden av kovariaternas inverkan på BNP. Exempelvis syns en positiv relation mellan utbildning och ett lands BNP