umu.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
STATISTICAL FORECASTING FOR CONTRACT PRICING AND AFTERMARKET GROWTH: A master thesis at Scania
Umeå University, Faculty of Science and Technology, Department of Mathematics and Mathematical Statistics.
2019 (English)Independent thesis Advanced level (professional degree), 300 HE creditsStudent thesisAlternative title
Statistisk prognos för kontraktprissättning och tillväxt på eftermarknaden (Swedish)
Abstract [en]

Vehicle maintenance, repair and the after market is a source of revenue for Scania. Statisticalforecasting is used to determine the market situation and make strategic decisions. Sevendifferent statistical models are created and evaluated using R studio. A simulated datasetfrom Scania is used to fit the models. The dataset is divided into a training set and avalidation set. The four first models are created to model repair costs greater than zero.The first model is a linear regression and the second model is a generalized linear model.The third and fourth model linear mixed models, generalized linear mixed models and theyinclude include random effects. Comparing the four models, the generalized linear mixedmodel perform better than the other. Two additional models are fitted to model repaircosts that are zero, those models are binomial regression and count regression where thefirst mentioned perform better. To model costs greater than zero and costs that are zerotogether a hurdle model if fitted. The hurdle model consists of the generalized linear mixedmodel and binomial regression. Lastly the hurdle model and the submodels within it arevalidated using the data set for validation.

Abstract [sv]

Underhåll, reparation och eftermarknaden för fordon är en inkomstkälla för Scania. Statis-tisk prognosering används för att bestämma marknadssituationen och ta strategiska beslut.Sju olika statistiska modeller skapas och utvärderas med hjälp av R-studio. Ett simuleratdataset från Scania används för att skapa modellerna. Datasetet är uppdelat i en träning-suppsättning och en valideringsuppsättning. De fyra första modellerna är skapade för attmodellera reparationskostnader större än noll. Den första modellen är en linjär regressionoch den andra modellen är en generaliserad linjär modell. Den tredje och fjärde modellen ärden linjära mixade modellen och den generaliserade linjära mixade modellen och de inklud-erar slumpmässiga effekter. Genom att jämföra de fyra modellerna fungerar den generellalinjära blandmodellen bättre än den andra. Ytterligare två modeller är anpassade för attmodellera reparationskostnader som är noll, de modellerna är binomial regression och countregression där den förstnämnda fungerar bäst av dom två. För att modellera reparationskost-nader som är större än noll och reparationskostnader som är noll tillsammans, skapas enhurdlemodell som består av den generaliserade linjära miixande modellen och binomialre-gressionen. Slutligen valideras hurdlemodellen och submodellerna som ger modellen medhjälp av datasatsen för validering.

Place, publisher, year, edition, pages
2019. , p. 76
National Category
Mathematics
Identifiers
URN: urn:nbn:se:umu:diva-160048OAI: oai:DiVA.org:umu-160048DiVA, id: diva2:1323431
External cooperation
Scania
Educational program
Master of Science in Engineering and Management
Presentation
2019-06-05, N420, Umeå, 12:15 (Swedish)
Supervisors
Examiners
Available from: 2019-06-14 Created: 2019-06-12 Last updated: 2019-06-14Bibliographically approved

Open Access in DiVA

No full text in DiVA

By organisation
Department of Mathematics and Mathematical Statistics
Mathematics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 46 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf