Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
1997 |
| Autor(a) principal: |
Brassolatti, Daniela |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19032018-164343/
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Resumo: |
Nesta dissertação de mestrado, apresentamos análises Clássica e Bayesiana para os principais modelos de Estratégia tipo I, estratégia de modelos de confiabilidade de software que modelam os tempos entre falhas do software. Na análise Clássica, estimadores pontuais e intervalos de confiança são encontrados usando métodos assintóticos. Na análise Bayesiana, considerando densidades a priori informativas para os parâmetros dos modelos, determinamos os resumos a posteriori, utilizando os métodos de simulação Gibbs Sampling e Metrópolis Hastings. Em particular, consideramos diferentes densidades a priori para os parâmetros do modelo de Jelinski e Moranda (1972) (um dos primeiros modelos de confiabilidade de software desenvolvido) e verificamos a consequência de uma reparametrização para esse modelo. Também, apresentamos a técnica das distribuições preditivas condicionais ordenadas (CPO) para selecionar o melhor modelo dentre os modelos analisados. Finalizamos, ilustrando os métodos propostos através de um exemplo prático |
