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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.1999.tde-20210729-023926
Document
Auteur
Nom complet
Juan Esteban Alberto Ramirez Cid
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 1999
Directeur
Titre en portugais
Métodos Bayesianos em confiabilidade de software
Mots-clés en portugais
Inferência Estatística
Resumé en portugais
Nesta tese introduzimos novos modelos para confiabilidade de software assumindo processos de Poisson não homogêneos. Análises Bayesiana para os modelos propostos são consideradas usando métodos MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov). Em geral, dados de confiabilidade de software envolvem opiniões de especialistas que podem ser incorporadas como distribuições a priori informativas. Consideramos superposição de processos de Poisson não-homogêneos independentes com e sem introdução de covariáveis, superposição de processos de Poisson não-homogêneos assumindo dependência e uso de processo de Poisson não-homogêneo com função intensidade Weibull-exponenciada como alternativa ao uso de uma superposição de processos não-homogêneos. Usamos métodos Bayesianos para discriminar diferentes modelos para dados de confiabilidade de software
Titre en anglais
not available
Resumé en anglais
In this dissertation, we introduce new models for software reliability data assuming non-homogeneous Poisson processes. Bayesian analysis are considered for the proposed models using MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods. Usually, software reliability data have expert opinion which could be incorporated as informative prior distributions. We consider superposition of independent non-homogeneous Poisson processes assuming and not assuming covariates, superposition of dependent non-homogeneous Poisson processes, and the use of non-homogeneous Poisson processes with a exponentiated-Weibull form for the intensity function. We use Bayesian methods dor discrimination of the proposed models for software reliability data
 
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Date de Publication
2021-07-29
 
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