Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
1997 |
| Autor(a) principal: |
Storani, Karin |
| 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-20032018-090733/
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Resumo: |
Nesta dissertação de mesûado, exploramos os modelos estatísticos de confiabilidade de softrvare que utilizam os processos de Poisson homogêneo e não homogêneo para modelagem dos dados de falhas. Para modelar os instantes de falhas, escolhemos a classe de modelos de estatísticas de ordem proposta por Yang (1994). Propomos uma extensão desses modelos, considerando a distribuição gaussiana inversa, para modelar a função de valor médio dos processos de Poisson não homogêneo. Os métodos considerados para fazet inferências pam os parâmetros de interesse são os métodos Bayesianos. Exploramos, ainda, o uso de algorinnos de Metropolis com etapas Gibbs para desenvolver a inferência Bayesiana. Tendo em vista a verificação das suposições dos modelos de estatísticas de ordem, desenvolvemos e incorporamos algumas técnicas Bayesianas de diagnóstico. Baseamos a seleção de modelos nos valores de predição ordenados. A metodologia desenvolvida neste trabalho é exemplificada com conjuntos de dados introduzidos por Jelinski e Moranda (1972) e Goel (1985). |
