Blood is considered one of the most widely tested biological matrices. The first step in blood identification involves visual examination followed by presumptive testing. Once a positive presumptive result is observed, confirmatory tests are performed to determine that a stain is human blood, thus reducing the time and resources spent on forensically irrelevant samples. When interfering agents are present, this general workflow is hindered as presumptive tests can render false-negative results. General awareness of these interfering agents can help analysts to recognize forensically relevant evidence that may have otherwise been deemed immaterial. The main objective of this study was to understand various interfering agents and their effects on presumptive blood tests such as Kastle Meyer (KM) and Orthotolidine (O-tol) reagents and confirmatory tests such as HemaTrace® and Rapid Stain Identification (RSID™) Blood. Additional experiments explored the effects on downstream DNA analysis. In the first part of the study, bloodstains in varying concentrations were exposed to ten chemical interferents over a period of time to understand how blood dilution, age of the stain, and the chemical nature of the interferent affect presumptive blood test results. Antioxidants, active oxygen, and tannins are known to interrupt the mechanism of presumptive tests. Thus, ten interfering agents (ascorbic acid, chlorogenic acid, catechin, sodium percarbonate, hydrogen peroxide, oxalic acid, proanthocyanidins, quebracho extract, chestnut extract, and theaflavin) were selected based on these characteristics. Six blood dilutions (neat, 1:10, 1:50, 1:100, 1:500, and 1:1000) were exposed to the interferents, and presumptive tests for blood were conducted on six days (day 1, 8, 22, 43, 71, and 106). The second part of the study examined bloodstains deposited on real-world samples (wines, citrus fruit juices, teas, coffee, cleaning agents, and leather products) containing chemical interferents. In addition, confirmatory testing for human blood was conducted with HemaTrace® and RSID™-Blood on day 106 using the 1:500 dilution. Finally, DNA analysis of 1:10 dilution stains was performed on day 150 to study whether downstream DNA analysis was compromised due to the presence of the interferents. The results showed that as blood concentration reduced, more false-negative results were observed when chemical interferents were present. Further, chemical interferents produced frequent atypical color changes in tests with KM and O-tol reagents, while only some atypical color changes were observed with the household products tested. Immunochromatographic assay results indicated both HemaTrace® and RSID™-Blood could detect the presence of blood when interfering agents are present, although the positive result bands with RSID™-Blood were faint and sometimes difficult to visualize. Poor DNA results from the untreated blood sample limited any interpretation of the DNA results obtained from bloodstains deposited on household products. Overall, the data indicates that valuable blood evidence may be overlooked due to faint or false-negative results when these interferents are present. Future studies should focus on how these interferents may affect downstream DNA analysis.

Modelos de ocorrência e abundância de espécies são importantes ferramentas para a elaboração de estrategias para a conservação da biodiversidade. Nestes artigos aplicamos, pela primeira vez, modelos de distribuição e abundância no entorno de uma Usina Hidroelétrica no Sul do Brasil, com o objetivo de mostrar possíveis aplicações destas técnicas no planejamento de ações de coleta e conservação, in situ e ex situ, destas espécies. Nossos objetivos secundários foram (i) modelar a ocorrência e abundância de plantas em um trecho da bacia do rio Pelotas e (ii) verificar o efeito da detectabilidade em modelos de ocorrência. Para tanto dividimos a tese em dois capítulos e cinco questões. No primeiro capítulo procuramos responder as seguintes questões: (1) existe relação entre a probabilidade de ocorrência e a abundância observada? (2) Modelos baseados na abundância são melhores para predizer a ocorrência de espécies do que modelos baseados apenas na ocorrência das espécies? No segundo capítulo, tentamos responder se (3) amostragens exaustivas, com presenças e ausências bem descritas, produzem modelos de ocorrência mais precisos? (4) Se a relação entre a ocorrência da espécie e as variáveis ambientais que descrevem sua distribuição é alterada de acordo com a detectabilidade? (5) Qual o impacto de falsos zeros na área ocupada estimada para a espécie? O trabalho foi realizado no entorno da UHE Barra Grande, erguida no rio Pelotas, entre os Estados de Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Localizada na bacia do rio Pelotas, seu reservatório ocupa uma área de aproximadamente 90 km2 e seu entorno perfaz uma área aproximada de 4.600 km2, onde amostramos 388 parcelas georreferenciadas (10 x 50 m) distribuídas aleatoriamente. Em cada parcela contamos o número de indivíduos de nove espécies arborescente com altura ≥ 1,5 m. No primeiro artigo, modelamos, utilizando modelos lineares generalizados (GLM), a distribuição e abundância das nove espécies estudadas em relação a 15 variáveis ambientais, e demonstramos que modelos de ocorrência são mais precisos do que modelos de abundância. Demonstramos também que a probabilidade de ocorrência é positivamente correlacionada com a abundância observada, o que abre a possibilidade de utilizarmos a probabilidade de ocorrência como um indicador da abundância das espécies. No segundo capítulo, verificamos o impacto de falhas de detecção em modelos de distribuição de espécies, utilizando como espécie modelo A. angustifolia. Simulamos o impacto de falsos zeros na precisão dos modelos, na seleção das variáveis resposta (variáveis ambientais) e nas estimativas de área ocupada pela espécie. A redução da detectabilidade ocasionou alterações tanto na precisão dos modelos quanto na área estimada de ocorrência e nas variáveis ambientais que explicam a ocorrência de A. angustifolia. A área ocupada não apresentou padrão bem definido, porém mostrou tendência de elevação de acordo com a diminuição da detectabilidade, elevando com isso o erro de comissão dos modelos. A precisão dos modelos (AUC e correlação entre probabilidade de ocorrência e abundância observada), apresentou queda em relação ao redução da detectabilidade, enquanto apenas uma variável ambiental foi incluída em todos os modelos (pH do solo). Existe um grande possibilidade de uso destas técnicas como informação básica para planos de conservação, monitoramento e manejo da biodiversidade no entorno de empreendimentos hidroelétricos, porém, para que possamos tirar inferências fortes sobre as espécies e ecossistemas em questão, devemos observar sempre a necessidade de levar em conta os impactos da detecção imperfeita das espécies. / Species occurrence and abundance models are important tools in the development of biodiversity conservation strategies. This study presents, for the first time, the application of distribution and abundance models in the environment surrounding a hydropower dam in southern Brazil. The aim is to demonstrate the possible application of these techniques in planning collection and conservation strategies of the species inhabiting the area, in situ and ex situ. We also aimed at (i) modeling the occurrence and abundance of plants in a section of the Pelotas River basin and (ii) verifying the effect of detectability in occurrence models. This thesis was therefore divided into two chapters and five questions. The first chapter is an attempt to answer the following questions: (1) Is there a relationship between occurrence probability and abundance? (2) Are models based on abundance better to predict the occurrence of species as compared to models that utilize only species occurrence? The second chapter addresses the questions: (3) Do exhaustive sampling procedures, with well-sampled presences and absences, lead to more accurate occurrence models? (4) Does detectability influence the relationship between species occurrence and environmental variables? (5) What is the impact of false zeros in the estimated area occupied by one given species? This study was conducted in the area surrounding the hydropower plant “Barra Grande”, in the Pelotas River, on the border of the Rio Grande do Sul and Santa Catarina states. Located in the Pelotas River basin, the dam occupies an area of approximately 90 km². The surrounding area accounts for 4,600 km², where 388 plots with 10 x 50 m were randomly distributed and georeferenced. In each plot, individuals of nine selected tree species taller than 1.5 m were surveyed. In the first paper, we modeled the distribution and abundance of the species studied using generalized linear models (GLMs), utilizing 15 environmental variables. Occurrence models were proved to be more accurate than abundance models. The positive correlation between occurrence probability and observed abundance was also demonstrated, which opens the possibility to utilize occurrence probability as an indicator of species abundance. The second chapter reports the impact of failures in detection in species distribution models, using A. angustifolia as model species. We simulated the impact of false zeros in model accuracy, in the selection of response variables (environmental variables) and in estimates of the area occupied by A. angustifolia. The decrease in detectability caused changes in both model accuracy and in the environmental variables that explain the occurrence of A. angustifolia. The area occupied did not have a well-defined pattern, though it showed a trend towards elevation, in accordance with the decrease in detectability, thus raising the commission error in the model. The accuracy of models (AUC and correlation between occurrence probability and observed abundance) decreased with the decrease in detectability, while only one environmental variable was included in all models (soil pH). These techniques offer great potential in the collection of essential information in biodiversity conservation, monitoring and managements strategies in hydropower projects. However, robust inferences about species and ecosystems in question can only be drawn considering the need to evaluate the impact caused by defective species detection.

Modelos de ocorrência e abundância de espécies são importantes ferramentas para a elaboração de estrategias para a conservação da biodiversidade. Nestes artigos aplicamos, pela primeira vez, modelos de distribuição e abundância no entorno de uma Usina Hidroelétrica no Sul do Brasil, com o objetivo de mostrar possíveis aplicações destas técnicas no planejamento de ações de coleta e conservação, in situ e ex situ, destas espécies. Nossos objetivos secundários foram (i) modelar a ocorrência e abundância de plantas em um trecho da bacia do rio Pelotas e (ii) verificar o efeito da detectabilidade em modelos de ocorrência. Para tanto dividimos a tese em dois capítulos e cinco questões. No primeiro capítulo procuramos responder as seguintes questões: (1) existe relação entre a probabilidade de ocorrência e a abundância observada? (2) Modelos baseados na abundância são melhores para predizer a ocorrência de espécies do que modelos baseados apenas na ocorrência das espécies? No segundo capítulo, tentamos responder se (3) amostragens exaustivas, com presenças e ausências bem descritas, produzem modelos de ocorrência mais precisos? (4) Se a relação entre a ocorrência da espécie e as variáveis ambientais que descrevem sua distribuição é alterada de acordo com a detectabilidade? (5) Qual o impacto de falsos zeros na área ocupada estimada para a espécie? O trabalho foi realizado no entorno da UHE Barra Grande, erguida no rio Pelotas, entre os Estados de Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Localizada na bacia do rio Pelotas, seu reservatório ocupa uma área de aproximadamente 90 km2 e seu entorno perfaz uma área aproximada de 4.600 km2, onde amostramos 388 parcelas georreferenciadas (10 x 50 m) distribuídas aleatoriamente. Em cada parcela contamos o número de indivíduos de nove espécies arborescente com altura ≥ 1,5 m. No primeiro artigo, modelamos, utilizando modelos lineares generalizados (GLM), a distribuição e abundância das nove espécies estudadas em relação a 15 variáveis ambientais, e demonstramos que modelos de ocorrência são mais precisos do que modelos de abundância. Demonstramos também que a probabilidade de ocorrência é positivamente correlacionada com a abundância observada, o que abre a possibilidade de utilizarmos a probabilidade de ocorrência como um indicador da abundância das espécies. No segundo capítulo, verificamos o impacto de falhas de detecção em modelos de distribuição de espécies, utilizando como espécie modelo A. angustifolia. Simulamos o impacto de falsos zeros na precisão dos modelos, na seleção das variáveis resposta (variáveis ambientais) e nas estimativas de área ocupada pela espécie. A redução da detectabilidade ocasionou alterações tanto na precisão dos modelos quanto na área estimada de ocorrência e nas variáveis ambientais que explicam a ocorrência de A. angustifolia. A área ocupada não apresentou padrão bem definido, porém mostrou tendência de elevação de acordo com a diminuição da detectabilidade, elevando com isso o erro de comissão dos modelos. A precisão dos modelos (AUC e correlação entre probabilidade de ocorrência e abundância observada), apresentou queda em relação ao redução da detectabilidade, enquanto apenas uma variável ambiental foi incluída em todos os modelos (pH do solo). Existe um grande possibilidade de uso destas técnicas como informação básica para planos de conservação, monitoramento e manejo da biodiversidade no entorno de empreendimentos hidroelétricos, porém, para que possamos tirar inferências fortes sobre as espécies e ecossistemas em questão, devemos observar sempre a necessidade de levar em conta os impactos da detecção imperfeita das espécies. / Species occurrence and abundance models are important tools in the development of biodiversity conservation strategies. This study presents, for the first time, the application of distribution and abundance models in the environment surrounding a hydropower dam in southern Brazil. The aim is to demonstrate the possible application of these techniques in planning collection and conservation strategies of the species inhabiting the area, in situ and ex situ. We also aimed at (i) modeling the occurrence and abundance of plants in a section of the Pelotas River basin and (ii) verifying the effect of detectability in occurrence models. This thesis was therefore divided into two chapters and five questions. The first chapter is an attempt to answer the following questions: (1) Is there a relationship between occurrence probability and abundance? (2) Are models based on abundance better to predict the occurrence of species as compared to models that utilize only species occurrence? The second chapter addresses the questions: (3) Do exhaustive sampling procedures, with well-sampled presences and absences, lead to more accurate occurrence models? (4) Does detectability influence the relationship between species occurrence and environmental variables? (5) What is the impact of false zeros in the estimated area occupied by one given species? This study was conducted in the area surrounding the hydropower plant “Barra Grande”, in the Pelotas River, on the border of the Rio Grande do Sul and Santa Catarina states. Located in the Pelotas River basin, the dam occupies an area of approximately 90 km². The surrounding area accounts for 4,600 km², where 388 plots with 10 x 50 m were randomly distributed and georeferenced. In each plot, individuals of nine selected tree species taller than 1.5 m were surveyed. In the first paper, we modeled the distribution and abundance of the species studied using generalized linear models (GLMs), utilizing 15 environmental variables. Occurrence models were proved to be more accurate than abundance models. The positive correlation between occurrence probability and observed abundance was also demonstrated, which opens the possibility to utilize occurrence probability as an indicator of species abundance. The second chapter reports the impact of failures in detection in species distribution models, using A. angustifolia as model species. We simulated the impact of false zeros in model accuracy, in the selection of response variables (environmental variables) and in estimates of the area occupied by A. angustifolia. The decrease in detectability caused changes in both model accuracy and in the environmental variables that explain the occurrence of A. angustifolia. The area occupied did not have a well-defined pattern, though it showed a trend towards elevation, in accordance with the decrease in detectability, thus raising the commission error in the model. The accuracy of models (AUC and correlation between occurrence probability and observed abundance) decreased with the decrease in detectability, while only one environmental variable was included in all models (soil pH). These techniques offer great potential in the collection of essential information in biodiversity conservation, monitoring and managements strategies in hydropower projects. However, robust inferences about species and ecosystems in question can only be drawn considering the need to evaluate the impact caused by defective species detection.

Modelos de ocorrência e abundância de espécies são importantes ferramentas para a elaboração de estrategias para a conservação da biodiversidade. Nestes artigos aplicamos, pela primeira vez, modelos de distribuição e abundância no entorno de uma Usina Hidroelétrica no Sul do Brasil, com o objetivo de mostrar possíveis aplicações destas técnicas no planejamento de ações de coleta e conservação, in situ e ex situ, destas espécies. Nossos objetivos secundários foram (i) modelar a ocorrência e abundância de plantas em um trecho da bacia do rio Pelotas e (ii) verificar o efeito da detectabilidade em modelos de ocorrência. Para tanto dividimos a tese em dois capítulos e cinco questões. No primeiro capítulo procuramos responder as seguintes questões: (1) existe relação entre a probabilidade de ocorrência e a abundância observada? (2) Modelos baseados na abundância são melhores para predizer a ocorrência de espécies do que modelos baseados apenas na ocorrência das espécies? No segundo capítulo, tentamos responder se (3) amostragens exaustivas, com presenças e ausências bem descritas, produzem modelos de ocorrência mais precisos? (4) Se a relação entre a ocorrência da espécie e as variáveis ambientais que descrevem sua distribuição é alterada de acordo com a detectabilidade? (5) Qual o impacto de falsos zeros na área ocupada estimada para a espécie? O trabalho foi realizado no entorno da UHE Barra Grande, erguida no rio Pelotas, entre os Estados de Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Localizada na bacia do rio Pelotas, seu reservatório ocupa uma área de aproximadamente 90 km2 e seu entorno perfaz uma área aproximada de 4.600 km2, onde amostramos 388 parcelas georreferenciadas (10 x 50 m) distribuídas aleatoriamente. Em cada parcela contamos o número de indivíduos de nove espécies arborescente com altura ≥ 1,5 m. No primeiro artigo, modelamos, utilizando modelos lineares generalizados (GLM), a distribuição e abundância das nove espécies estudadas em relação a 15 variáveis ambientais, e demonstramos que modelos de ocorrência são mais precisos do que modelos de abundância. Demonstramos também que a probabilidade de ocorrência é positivamente correlacionada com a abundância observada, o que abre a possibilidade de utilizarmos a probabilidade de ocorrência como um indicador da abundância das espécies. No segundo capítulo, verificamos o impacto de falhas de detecção em modelos de distribuição de espécies, utilizando como espécie modelo A. angustifolia. Simulamos o impacto de falsos zeros na precisão dos modelos, na seleção das variáveis resposta (variáveis ambientais) e nas estimativas de área ocupada pela espécie. A redução da detectabilidade ocasionou alterações tanto na precisão dos modelos quanto na área estimada de ocorrência e nas variáveis ambientais que explicam a ocorrência de A. angustifolia. A área ocupada não apresentou padrão bem definido, porém mostrou tendência de elevação de acordo com a diminuição da detectabilidade, elevando com isso o erro de comissão dos modelos. A precisão dos modelos (AUC e correlação entre probabilidade de ocorrência e abundância observada), apresentou queda em relação ao redução da detectabilidade, enquanto apenas uma variável ambiental foi incluída em todos os modelos (pH do solo). Existe um grande possibilidade de uso destas técnicas como informação básica para planos de conservação, monitoramento e manejo da biodiversidade no entorno de empreendimentos hidroelétricos, porém, para que possamos tirar inferências fortes sobre as espécies e ecossistemas em questão, devemos observar sempre a necessidade de levar em conta os impactos da detecção imperfeita das espécies. / Species occurrence and abundance models are important tools in the development of biodiversity conservation strategies. This study presents, for the first time, the application of distribution and abundance models in the environment surrounding a hydropower dam in southern Brazil. The aim is to demonstrate the possible application of these techniques in planning collection and conservation strategies of the species inhabiting the area, in situ and ex situ. We also aimed at (i) modeling the occurrence and abundance of plants in a section of the Pelotas River basin and (ii) verifying the effect of detectability in occurrence models. This thesis was therefore divided into two chapters and five questions. The first chapter is an attempt to answer the following questions: (1) Is there a relationship between occurrence probability and abundance? (2) Are models based on abundance better to predict the occurrence of species as compared to models that utilize only species occurrence? The second chapter addresses the questions: (3) Do exhaustive sampling procedures, with well-sampled presences and absences, lead to more accurate occurrence models? (4) Does detectability influence the relationship between species occurrence and environmental variables? (5) What is the impact of false zeros in the estimated area occupied by one given species? This study was conducted in the area surrounding the hydropower plant “Barra Grande”, in the Pelotas River, on the border of the Rio Grande do Sul and Santa Catarina states. Located in the Pelotas River basin, the dam occupies an area of approximately 90 km². The surrounding area accounts for 4,600 km², where 388 plots with 10 x 50 m were randomly distributed and georeferenced. In each plot, individuals of nine selected tree species taller than 1.5 m were surveyed. In the first paper, we modeled the distribution and abundance of the species studied using generalized linear models (GLMs), utilizing 15 environmental variables. Occurrence models were proved to be more accurate than abundance models. The positive correlation between occurrence probability and observed abundance was also demonstrated, which opens the possibility to utilize occurrence probability as an indicator of species abundance. The second chapter reports the impact of failures in detection in species distribution models, using A. angustifolia as model species. We simulated the impact of false zeros in model accuracy, in the selection of response variables (environmental variables) and in estimates of the area occupied by A. angustifolia. The decrease in detectability caused changes in both model accuracy and in the environmental variables that explain the occurrence of A. angustifolia. The area occupied did not have a well-defined pattern, though it showed a trend towards elevation, in accordance with the decrease in detectability, thus raising the commission error in the model. The accuracy of models (AUC and correlation between occurrence probability and observed abundance) decreased with the decrease in detectability, while only one environmental variable was included in all models (soil pH). These techniques offer great potential in the collection of essential information in biodiversity conservation, monitoring and managements strategies in hydropower projects. However, robust inferences about species and ecosystems in question can only be drawn considering the need to evaluate the impact caused by defective species detection.

Security deficiencies that occur in web applications can have major consequences. PHP is a language that is often used for web applications and it places high demands on how the language is used to ensure it is safe. There are several features in PHP that should be handled with care to avoid security flaws. Static code analysis can help find vulnerabilities in code, but there are some drawbacks that can occur with static code analysis tools. One disadvantage is false positives which means that the tool reports vulnerabilities that do not exist. There are also false negatives which means the tool cannot find the vulnerability at all which can lead to a false sense of security for the user of the tool. With the help of completed test cases, three tools have been investigated in a case study to find out if the tools differ in their ability to avoid false positives and false negatives. The study also examines whether the tools' rules consider the PHP language's vulnerable functions. To answer the research question, a document collection was conducted to obtain information about the tools and various vulnerabilities. The purpose of this study is to compare the ability of static code analysis tools to find PHP code vulnerabilities. The tools that were investigated were SonarQube, Visual Code Grepper (VCG) and Exakat. The study's analysis shows that VCG found the most vulnerabilities but failed to avoid false positive vulnerabilities. Exakat had zero false positives but could not avoid false negatives to the same extent as VCG. SonarQube avoided all false positives but did not find any of the vulnerabilities tested in the test cases. According to the rules of the tools, VCG had more consideration for the risky functions found in PHP. The study's results show that the tools' ability to avoid false positives and false negatives differed and their adaptation to the PHP language's vulnerable functions. / Säkerhetsbrister som förekommer i webbapplikationer kan leda till stora konsekvenser. PHP är ett språk som ofta används för webbapplikationer och det ställer höga krav på hur språket används för att det ska vara säkert. Det finns flera funktioner i PHP som bör hanteras varsamt för att inte säkerhetsbrister ska uppstå. Statisk kodanalys kan hjälpa till med att hitta sårbarheter i kod men det finns vissa nackdelar som kan uppkomma med statiska kodanalysverktyg. En nackdel är falska positiva vilket betyder att verktyget rapporterar in sårbarheter som inte finns. Det finns också falska negativa som betyder att verktyget inte hittar sårbarheten alls vilket kan leda till en falsk trygghetskänsla för användaren av verktyget. Med hjälp av färdiga testfall så har tre verktyg utretts i en fallstudie för att ta reda på om verktygen skiljer sig i sin förmåga till att undvika falska positiva och falska negativa. Studien undersöker också om verktygens regler tar PHP-språkets sårbara funktioner i beaktning. För att kunna besvara forskningsfrågan har en dokumentsinsamling genomförts för att få information om verktygen och olika sårbarheter. Studiens syfte är att jämföra statiska kodanalysverktygs förmåga att hitta sårbarheter i PHP-kod. De verktyg som utreddes var SonarQube, Visual Code Grepper (VCG) och Exakat. Studiens analys visar att VCG hittade mest sårbarheter men lyckades inte undvika falska positiva sårbarheter. Exakat hade noll falska positiva men kunde inte undvika falska negativa i lika stor utsträckning som VCG. SonarQube undvek alla falska positiva men hittade inte någon av de sårbarheter som testades i testfallen. Enligt verktygens regler visade sig VCG ta mest hänsyn till de riskfyllda funktioner som finns i PHP. Studiens resultat visar att verktygens förmåga att undvika falska positiva och falska negativa och deras anpassning för PHP språkets sårbara funktioner skiljde sig åt.

This bachelor thesis in applied mathematics and industrial engineering and management aimed to identify relationships between search parameters in flight comparison search engines and the exit conversion rate, while also investigating how the emergence of such comparison search engines has impacted the airline industry. To identify such relationships, several classification models were employed in conjunction with several sampling methods to produce a predictive model using the program R. To investigate the impact of the emergence of comparison websites, Porter's 5 forces and a SWOT - analysis were employed to analyze findings of a literature study and a qualitative interview. The classification models developed performed poorly with regards to several assessments metrics which suggested that there were little to no significance in the relationship between the search parameters investigated and exit conversion rate. Porter's 5 forces and the SWOT-analysis suggested that the competitive landscape of the airline industry has become more competitive and that airlines which do not manage to adapt to this changing market environment will experience decreasing profitability. / Detta kandidatexamensarbete inriktat på tillämpad matematik och industriell ekonomi syftade till att identifiera samband mellan sökparametrar från flygsökmotorer och konverteringsgraden för utträde till ett flygbolags hemsida, och samtidigt undersöka hur uppkomsten av flygsökmotorer har påverkat flygindustrin för flygbolag. För att identifiera sådana samband, tillämpades flera klassificeringsmodeller tillsammans med stickprovsmetoder för att bygga en predikativ modell i programmet R. För att undersöka påverkan av flygsökmotorer tillämpades Porters 5 krafter och SWOT-analys som teoretiska ramverk för att analysera information uppsamlad genom en litteraturstudie och en intervju. Klassificeringsmodellerna som byggdes presterade undermåligt med avseende på flera utvärderingsmått, vilket antydde att det fanns lite eller inget samband mellan de undersökta sökparametrarna och konverteringsgraden för utträde. Porters 5 krafter och SWOT-analysen visade att flygindustrin hade blivit mer konkurrensutsatt och att flygbolag som inte lyckas anpassa sig efter en omgivning i ändring kommer att uppleva minskande lönsamhet.