Parametrizações de modelos e estruturas de correlações dos parâmetros no âmbito agropecuário são importantes por caracterizarem o comportamento de um sistema em resposta a variações de múltiplos cenários (clima, genótipos, dietas nutricionais, dentre outros fatores) que existem em escalas globais. O objetivo foi contribuir com inferências estatísticas na produção de gases CO2 [um potente Gás de Efeito Estufa (GEE)] nas fermentações in vitro de feno de alfafa, comparando métodos frequentistas com novas metodologias surgidas na literatura científica como a combinação dos métodos de Rejeição por Atraso e o Metropólis Adaptativo (RAMA), até então não testados para predições de gases de fermentação in vitro. Além disso, modelos de séries temporais foram usados para previsão da produção de CO2 nas fermentações de gases in vitro de feno de alfafa. Dentro do contexto de crescimento de gado de corte, foi realizada pela primeira vez uma abordagem para predições individuais dos animais para taxa de ganho de peso e a necessidade de energia para mantença baseada na dinâmica de crescimento e composição química corporal do Modelo de Crescimento de Davis (MCD), com comparação de análise de covariância multivariada entre diferentes cenários (gêneros, sistemas e genótipo cruzados), em um experimento a campo no Brasil. Adicionalmente calibrações dos parâmetros baseadas na amostra de cada cenário, pelos ajustes do MCD e usando análise frequentista, bootstrap não-paramétrico e simulações Monte Carlo foram realizadas com os dados nacionais (raça cruzada) e comparada com as estimativas originais do modelo obtido com raças Britânicas (Bos taurus). Os principais critérios adotados para avaliar os ajustes dos modelos foram o Erro Quadrático Médio de Predição (EQMP), o Critério de Informação Akaike (AIC) e o Critério de Informação Bayesiano (BIC). Os resultados não só contribuirão para o avanço da literatura existente, mas também auxiliarão a indústria de carne bovina e produtores rurais a encontrar especificações do mercado de carne, tanto a nível nacional e internacional. Concluiu-se que i) na produção de gases: o modelo ARIMA (1, 1, 2) ajustou a produção acumulativa de CO2, atingindo o valor máximo de 1,1066 (mL) no tempo de 47,5 h e a equação é indicada para estimar a produção de gases; ii) no crescimento de gados de corte usando as estimativas individuais do MCD, os vetores de efeitos de energia de mantença e o acréscimo de proteína possuem efeitos pronunciados quanto as interações entre sistemas e gêneros; iii) no crescimento de gados de corte usando as estimativas da amostra total com MCD, os genótipos cruzados tiveram maior gasto de energia de mantença e foram mais rápidos de maturação em comparação tanto com os animais de genótipos Britânicos (Bos taurus) e touros Nelores. A técnica de bootstrap não-paramétrica estimou com sucesso as distribuições dos parâmetros (que tiveram distribuição probabilidade normal para maioria dos cenários). Correlação negativa entre os parâmetros de acréscimo de DNA e energia de mantença foram encontrados para animais machos não castrados do sistema extensivo, indicando que foram mais eficientes no uso da energia. A generalização de tal relação ainda demanda estudos mais abrangentes e aprofundados. / Model parameter fitting and parameter correlation structures are important for characterize a system\'s behaviour in response to multiple scenarios variations (climate, genotypes, nutritional diet and other factors). The aim was to contribute to statistical inferences in the production of CO2 [a potent greenhouse gas (GHG)] in vitro fermentation of alfalfa hay, comparing frequentist methods with new methodologies that emerged in the scientific literature, such as the combination of a delay Rejection and the Adaptive Metropolis methods (RAMA), not yet tested for in vitro fermentation gases predictions. In addition, time series models were used to predict CO2 production in the in vitro fermentation of alfalfa hay. For the first time, individual predictions of animal weight gain rate and energy of maintenance based on the growth dynamics and body composition Davis Growth Model (DGM) was carried out besides multivariate covariance analysis of different scenarios (genres, systems and crossed genotype). Additionally, parameter estimation based on sample of each scenario, using frequentist analysis, nonparametric bootstrap and Monte Carlo simulations were performed with national data (cross breed) and compared to the original estimates of the model obtained with British breeds (Bos taurus). The main criteria used to evaluate the model accuracy were the Mean Square Error of Prediction (MSEP), the Akaike Information Criterion (AIC) and the Bayesian Information Criterion (BIC). The results not only contribute to the scientific progress in modeling animal growth and composition, but also assist the beef industry and farmers to adjust the production process to the meat market specifications, both nationally and internationally. For in vitro gas production, we concluded that the ARIMA (1, 1, 2) model presented the highest accuracy in predicting cumulative CO2 production and the respective equation is recommended for estimating CO2 production. In the growth beef cattle using the individual estimates DGM, average vectors from maintenance of energy and protein accretion showed pronounced effects as the interactions between systems and genres. Also the total sample with DGM, cross-breed genotypes had higher maintenance energy expenditure and were faster-maturing compared with British genotypes animals(Bos taurus) and Nellore bulls estimates. Bootstrap nonparametric with downhill simplex optimization method successfully estimated the distributions of the parameters (that had normal probability distribution for most scenarios). Uncastrated male animals of the extensive system showed negative correlation between the protein deposition rate and requirement for energy maintenance, indicating that animals with faster lean tissue deposition were also more efficient in energy usage. We warn that the generalization of this finding demands studies with larger populations.

Parametrizações de modelos e estruturas de correlações dos parâmetros no âmbito agropecuário são importantes por caracterizarem o comportamento de um sistema em resposta a variações de múltiplos cenários (clima, genótipos, dietas nutricionais, dentre outros fatores) que existem em escalas globais. O objetivo foi contribuir com inferências estatísticas na produção de gases CO2 [um potente Gás de Efeito Estufa (GEE)] nas fermentações in vitro de feno de alfafa, comparando métodos frequentistas com novas metodologias surgidas na literatura científica como a combinação dos métodos de Rejeição por Atraso e o Metropólis Adaptativo (RAMA), até então não testados para predições de gases de fermentação in vitro. Além disso, modelos de séries temporais foram usados para previsão da produção de CO2 nas fermentações de gases in vitro de feno de alfafa. Dentro do contexto de crescimento de gado de corte, foi realizada pela primeira vez uma abordagem para predições individuais dos animais para taxa de ganho de peso e a necessidade de energia para mantença baseada na dinâmica de crescimento e composição química corporal do Modelo de Crescimento de Davis (MCD), com comparação de análise de covariância multivariada entre diferentes cenários (gêneros, sistemas e genótipo cruzados), em um experimento a campo no Brasil. Adicionalmente calibrações dos parâmetros baseadas na amostra de cada cenário, pelos ajustes do MCD e usando análise frequentista, bootstrap não-paramétrico e simulações Monte Carlo foram realizadas com os dados nacionais (raça cruzada) e comparada com as estimativas originais do modelo obtido com raças Britânicas (Bos taurus). Os principais critérios adotados para avaliar os ajustes dos modelos foram o Erro Quadrático Médio de Predição (EQMP), o Critério de Informação Akaike (AIC) e o Critério de Informação Bayesiano (BIC). Os resultados não só contribuirão para o avanço da literatura existente, mas também auxiliarão a indústria de carne bovina e produtores rurais a encontrar especificações do mercado de carne, tanto a nível nacional e internacional. Concluiu-se que i) na produção de gases: o modelo ARIMA (1, 1, 2) ajustou a produção acumulativa de CO2, atingindo o valor máximo de 1,1066 (mL) no tempo de 47,5 h e a equação é indicada para estimar a produção de gases; ii) no crescimento de gados de corte usando as estimativas individuais do MCD, os vetores de efeitos de energia de mantença e o acréscimo de proteína possuem efeitos pronunciados quanto as interações entre sistemas e gêneros; iii) no crescimento de gados de corte usando as estimativas da amostra total com MCD, os genótipos cruzados tiveram maior gasto de energia de mantença e foram mais rápidos de maturação em comparação tanto com os animais de genótipos Britânicos (Bos taurus) e touros Nelores. A técnica de bootstrap não-paramétrica estimou com sucesso as distribuições dos parâmetros (que tiveram distribuição probabilidade normal para maioria dos cenários). Correlação negativa entre os parâmetros de acréscimo de DNA e energia de mantença foram encontrados para animais machos não castrados do sistema extensivo, indicando que foram mais eficientes no uso da energia. A generalização de tal relação ainda demanda estudos mais abrangentes e aprofundados. / Model parameter fitting and parameter correlation structures are important for characterize a system\'s behaviour in response to multiple scenarios variations (climate, genotypes, nutritional diet and other factors). The aim was to contribute to statistical inferences in the production of CO2 [a potent greenhouse gas (GHG)] in vitro fermentation of alfalfa hay, comparing frequentist methods with new methodologies that emerged in the scientific literature, such as the combination of a delay Rejection and the Adaptive Metropolis methods (RAMA), not yet tested for in vitro fermentation gases predictions. In addition, time series models were used to predict CO2 production in the in vitro fermentation of alfalfa hay. For the first time, individual predictions of animal weight gain rate and energy of maintenance based on the growth dynamics and body composition Davis Growth Model (DGM) was carried out besides multivariate covariance analysis of different scenarios (genres, systems and crossed genotype). Additionally, parameter estimation based on sample of each scenario, using frequentist analysis, nonparametric bootstrap and Monte Carlo simulations were performed with national data (cross breed) and compared to the original estimates of the model obtained with British breeds (Bos taurus). The main criteria used to evaluate the model accuracy were the Mean Square Error of Prediction (MSEP), the Akaike Information Criterion (AIC) and the Bayesian Information Criterion (BIC). The results not only contribute to the scientific progress in modeling animal growth and composition, but also assist the beef industry and farmers to adjust the production process to the meat market specifications, both nationally and internationally. For in vitro gas production, we concluded that the ARIMA (1, 1, 2) model presented the highest accuracy in predicting cumulative CO2 production and the respective equation is recommended for estimating CO2 production. In the growth beef cattle using the individual estimates DGM, average vectors from maintenance of energy and protein accretion showed pronounced effects as the interactions between systems and genres. Also the total sample with DGM, cross-breed genotypes had higher maintenance energy expenditure and were faster-maturing compared with British genotypes animals(Bos taurus) and Nellore bulls estimates. Bootstrap nonparametric with downhill simplex optimization method successfully estimated the distributions of the parameters (that had normal probability distribution for most scenarios). Uncastrated male animals of the extensive system showed negative correlation between the protein deposition rate and requirement for energy maintenance, indicating that animals with faster lean tissue deposition were also more efficient in energy usage. We warn that the generalization of this finding demands studies with larger populations.

The purpose of this study was to investigate the performance of the parametric bootstrap method and to compare the parametric and nonparametric bootstrap methods for estimating the standard error of equating (SEE) under the common-item nonequivalent groups (CINEG) design with the frequency estimation (FE) equipercentile method under a variety of simulated conditions. When the performance of the parametric bootstrap method was investigated, bivariate polynomial log-linear models were employed to fit the data. With the consideration of the different polynomial degrees and two different numbers of cross-product moments, a total of eight parametric bootstrap models were examined. Two real datasets were used as the basis to define the population distributions and the "true" SEEs. A simulation study was conducted reflecting three levels for group proficiency differences, three levels of sample sizes, two test lengths and two ratios of the number of common items and the total number of items. Bias of the SEE, standard errors of the SEE, root mean square errors of the SEE, and their corresponding weighted indices were calculated and used to evaluate and compare the simulation results. The main findings from this simulation study were as follows: (1) The parametric bootstrap models with larger polynomial degrees generally produced smaller bias but larger standard errors than those with lower polynomial degrees. (2) The parametric bootstrap models with a higher order cross product moment (CPM) of two generally yielded more accurate estimates of the SEE than the corresponding models with the CPM of one. (3) The nonparametric bootstrap method generally produced less accurate estimates of the SEE than the parametric bootstrap method. However, as the sample size increased, the differences between the two bootstrap methods became smaller. When the sample size was equal to or larger than 3,000, the differences between the nonparametric bootstrap method and the parametric bootstrap model that produced the smallest RMSE were very small. (4) Of all the models considered in this study, parametric bootstrap models with the polynomial degree of four performed better under most simulation conditions. (5) Aside from method effects, sample size and test length had the most impact on estimating the SEE. Group proficiency differences and the ratio of the number of common items to the total number of items had little effect on a short test, but had slight effect on a long test.

Em estudos multiambientais, o processo de recomendação de genótipos com maior produção e a determinação de genótipos estáveis são de suma importância para os melhoristas. Porém, quando ocorre falta de genótipo em um ou mais ambientes este processo passa a ter dificuldades. Pois, este procedimento depende de métodos estatísticos que necessitam de uma matriz de dados sem dados em falta. Desde 1976 diversos matemáticos e estatísticos estudam, continuamente, uma forma de lidar com dados em falta em dados multiambientais buscando obter um método que estime, de forma precisa, as unidades ausentes sem perda de informação. Desta forma, esta pesquisa propõe um novo método de imputação baseado na metodologia AMMI fazendo reamostragens Bootstrap Não-paramétrico na matriz de médias de interação genótipos e ambientes (G × E), o modelo de imputação AMMI Bootstrap Não-paramétrico (IAMMI-BNP). Para estudo de simulação foi considerado o conjunto de dados referente a procedência S. of Ravenshoe - Mt Pandanus - QLD (14.420) de Eucalyptus grandis coletada na Austrália em 1983. Com a finalidade de obter estimativas precisas dos valores em falta, foi considerado dois estudos de simulação. O primeiro considerou 2000 reamostragens no sentido linha da matriz de interação G × E considerando duas porcentagens de perda de dados (10% e 20 %). O segundo estudo de simulação, considerou 200 reamostragens na matriz de falta (10%) e três diferentes modelos de IAMMI-BNP: IAMMI0-BNP, que considera apenas os efeitos principais do modelo AMMI; IAMMI1-BNP e IAMMI2-BNP que considera um e dois eixos multiplicados do modelo AMMI, respectivamente. De forma geral, de acordo com os métodos de comparação o método de imputação proposto nos dois estudos de simulação forneceu valores imputados próximos dos originais. Considerando os estudos de simulação com 10% de perda, a eficiência do método de imputação proposto foi melhor quando se utilizou o modelo IAMMI2-BNP (com dois eixos multiplicativos). O teste das ordens assinaladas de Wilcoxon mostrou que os valores imputados não influenciaram na estimativa da média, indicando que valores médios dos dados imputados de cada ambiente foram estatisticamente semelhantes aos valores médios originais. / In multienvironment studies, the process of recommendation of genotypes with higher production and the determination of stable environments are of utmost importance for plant breeders. However, when there is missing of genotype in one or more environments this process show difficulties. Therefore, this procedure depends on statistical methods that complete data matrix requered. Since 1976 various mathematical and statistical study, continually, one way of dealing with the loss of information on data multienvironments, seeking to obtain a method that estimate, precisely, the missing units without loss of information. In this way, the purpose of this study is develop a new method of apportionment based on the methodology AMMI doing reamostragens bootstrap nonparametric in the array of means of genotype x environment interaction (GE). For the study of simulation was considered the data set concerning the origin of S. Mexico City - Mt Pandanus - QLD (14,420) of Eucalyptus grandis collected in Australia in 1983. It was performed two studies of simulation. The first performed 2000 resampling on the lines of the interaction matrix G X E, for two percentages of missing data (10% and 20%). The second simulation study considered 200 replicates in the missing data set (10 %) and three different models of IMAMMI-BNP: AMAMMI0-BNP, which considers only the main effects of the AMMI model; IAMMI1-BNP and IAMMI2-BNP which considers one and two axes multiplied by the AMMI model, respectively. In general, according to the comparison methods, the imputation method proposed in the two simulation studies provided imputed values similar to the originals. Considering the simulation studies with 10 % loss, the efficiency of the proposed imputation method was better when using the IAMMI2-BNP model (with two multiplicative axes). The Wilcoxon test of the orders showed that the values imputed had no influence on the mean estimate, indicating that mean values of the data imputed from each environment were statistically similar to the original mean values.

Em estudos multiambientais, o processo de recomendação de genótipos com maior produção e a determinação de genótipos estáveis são de suma importância para os melhoristas. Porém, quando ocorre falta de genótipo em um ou mais ambientes este processo passa a ter dificuldades. Pois, este procedimento depende de métodos estatísticos que necessitam de uma matriz de dados sem dados em falta. Desde 1976 diversos matemáticos e estatísticos estudam, continuamente, uma forma de lidar com dados em falta em dados multiambientais buscando obter um método que estime, de forma precisa, as unidades ausentes sem perda de informação. Desta forma, esta pesquisa propõe um novo método de imputação baseado na metodologia AMMI fazendo reamostragens Bootstrap Não-paramétrico na matriz de médias de interação genótipos e ambientes (G × E), o modelo de imputação AMMI Bootstrap Não-paramétrico (IAMMI-BNP). Para estudo de simulação foi considerado o conjunto de dados referente a procedência S. of Ravenshoe - Mt Pandanus - QLD (14.420) de Eucalyptus grandis coletada na Austrália em 1983. Com a finalidade de obter estimativas precisas dos valores em falta, foi considerado dois estudos de simulação. O primeiro considerou 2000 reamostragens no sentido linha da matriz de interação G × E considerando duas porcentagens de perda de dados (10% e 20 %). O segundo estudo de simulação, considerou 200 reamostragens na matriz de falta (10%) e três diferentes modelos de IAMMI-BNP: IAMMI0-BNP, que considera apenas os efeitos principais do modelo AMMI; IAMMI1-BNP e IAMMI2-BNP que considera um e dois eixos multiplicados do modelo AMMI, respectivamente. De forma geral, de acordo com os métodos de comparação o método de imputação proposto nos dois estudos de simulação forneceu valores imputados próximos dos originais. Considerando os estudos de simulação com 10% de perda, a eficiência do método de imputação proposto foi melhor quando se utilizou o modelo IAMMI2-BNP (com dois eixos multiplicativos). O teste das ordens assinaladas de Wilcoxon mostrou que os valores imputados não influenciaram na estimativa da média, indicando que valores médios dos dados imputados de cada ambiente foram estatisticamente semelhantes aos valores médios originais. / In multienvironment studies, the process of recommendation of genotypes with higher production and the determination of stable environments are of utmost importance for plant breeders. However, when there is missing of genotype in one or more environments this process show difficulties. Therefore, this procedure depends on statistical methods that complete data matrix requered. Since 1976 various mathematical and statistical study, continually, one way of dealing with the loss of information on data multienvironments, seeking to obtain a method that estimate, precisely, the missing units without loss of information. In this way, the purpose of this study is develop a new method of apportionment based on the methodology AMMI doing reamostragens bootstrap nonparametric in the array of means of genotype x environment interaction (GE). For the study of simulation was considered the data set concerning the origin of S. Mexico City - Mt Pandanus - QLD (14,420) of Eucalyptus grandis collected in Australia in 1983. It was performed two studies of simulation. The first performed 2000 resampling on the lines of the interaction matrix G X E, for two percentages of missing data (10% and 20%). The second simulation study considered 200 replicates in the missing data set (10 %) and three different models of IMAMMI-BNP: AMAMMI0-BNP, which considers only the main effects of the AMMI model; IAMMI1-BNP and IAMMI2-BNP which considers one and two axes multiplied by the AMMI model, respectively. In general, according to the comparison methods, the imputation method proposed in the two simulation studies provided imputed values similar to the originals. Considering the simulation studies with 10 % loss, the efficiency of the proposed imputation method was better when using the IAMMI2-BNP model (with two multiplicative axes). The Wilcoxon test of the orders showed that the values imputed had no influence on the mean estimate, indicating that mean values of the data imputed from each environment were statistically similar to the original mean values.

Public procurement amounts to a significant part of Sweden's GDP. Nevertheless, it is an overlooked sector characterized by low digitization and inefficient competition where bids are not submitted based on proper mathematical tools. This Thesis seeks to create a structured approach to bidding in cleaning services by determining factors affecting the participation and pricing decision of potential buyers. Furthermore, we assess price prediction by comparing multiple linear regression models (MLR) to support vector regression (SVR). In line with previous research in the construction sector, we find significance for several factors such as project duration, location and type of contract on the participation decision in the cleaning sector. One notable deviant is that we do not find contract size to have an impact on the pricing decision. Surprisingly, the performance of MLR are comparable to more advanced SVR models. Stochastic dominance tests on price performance concludes that experienced bidders perform better than their inexperienced counterparts and companies place more competitive bids in lowest price tenders compared to economically most advantageous tenders (EMAT) indicating that EMAT tenders are regarded as unstructured. However, no significance is found for larger actors performing better in bidding than smaller companies. / Offentliga upphandlingar utgör en signifikant del av Sveriges BNP. Trots detta är det en förbisedd sektor som karakteriseras av låg digitalisering och ineffektiv konkurrens där bud läggs baserat på intuition snarare än matematiska modeller. Denna avhandling ämnar skapa ett strukturerat tillvägagångssätt för budgivning inom städsektorn genom att bestämma faktorer som påverkar deltagande och prissättning. Vidare undersöker vi prisprediktionsmodeller genom att jämföra multipel linjära regressionsmodeller med en maskininlärningsmetod benämnd support vector regression. I enlighet med tidigare forskning i byggindustrin finner vi att flera faktorer som typ av kontrakt, projekttid och kontraktsplats har en statistisk signifikant påverkan på deltagande i kontrakt i städindustrin. En anmärkningsvärd skillnad är att kontraktsvärdet inte påverkar prissättning som tidigare forskning visat i andra områden. För prisprediktionen är det överraskande att den enklare linjära regressionsmodellen presterar jämlikt till den mer avancerade maskininlärningsmodellen. Stokastisk dominanstest visar att erfarna företag har en bättre precision i sin budgivning än mindre erfarna företag. Därtill lägger företag överlag mer konkurrenskraftiga bud i kontrakt där kvalitetsaspekter tas i beaktning utöver priset. Vilket kan indikera att budgivare upplever dessa kontrakt som mindre strukturerade. Däremot finner vi ingen signifikant skillnad mellan större och mindre företag i denna bemärkning.