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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.1999.tde-20210729-023926
Documento
Autor
Nome completo
Juan Esteban Alberto Ramirez Cid
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 1999
Orientador
Título em português
Métodos Bayesianos em confiabilidade de software
Palavras-chave em português
Inferência Estatística
Resumo em português
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
Título em inglês
not available
Resumo em inglês
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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Data de Publicação
2021-07-29
 
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