Inferência Bayesiana para o Modelo de Jelinski-Moranda via Parâmetros Ortogonais
| Ano de defesa: | 1997 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| 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: | |
| Link de acesso: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19032018-164929/ |
Resumo: | Apresentamos neste trabalho, um estudo do modelo de confiabilidade de software de Jelinski e Moranda (1972). Enfocamos, a importância da análise Bayesianapara a correção da instabilidade do estimador de máxima verossimilhança de N (número de erros do software), e a ortogonalização de Cox e Reid (1987) para a realização de inferência Bayesiana sobre a taxa de falhas A. Também, caractenzamos a existência da densidade a posteriori de { quando admitimos densidades a priori não-informativas e impróprias aos parâmetros do modelo. Destacamos o comportamento dos métodos de aproximação de Monte Carlo em cadeias de Markov, para a obtenção da distribuição a posteriori de N quando esta é imprópria. |
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Apresentamos neste trabalho, um estudo do modelo de confiabilidade de software de Jelinski e Moranda (1972). Enfocamos, a importância da análise Bayesianapara a correção da instabilidade do estimador de máxima verossimilhança de N (número de erros do software), e a ortogonalização de Cox e Reid (1987) para a realização de inferência Bayesiana sobre a taxa de falhas A. Também, caractenzamos a existência da densidade a posteriori de { quando admitimos densidades a priori não-informativas e impróprias aos parâmetros do modelo. Destacamos o comportamento dos métodos de aproximação de Monte Carlo em cadeias de Markov, para a obtenção da distribuição a posteriori de N quando esta é imprópria. |
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