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Estimativas de máxima verosimilhança e bayesianas do número de erros de um software
dc.contributor.author | Silva, Karolina Barone Ribeiro da | |
dc.date.accessioned | 2016-06-02T20:05:58Z | |
dc.date.available | 2007-08-09 | |
dc.date.available | 2016-06-02T20:05:58Z | |
dc.date.issued | 2006-02-24 | |
dc.identifier.citation | SILVA, Karolina Barone Ribeiro da. Estimativas de máxima verosimilhança e bayesianas do número de erros de um software.. 2006. 129 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2006. | por |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4498 | |
dc.description.abstract | In this work we present the methodology of capture-recapture, under the classic and bayesian approach, to estimate the number of errors of software through inspection by distinct reviewers. We present the general statistical model considering independence among errors and among reviewers and consider the particular cases of equally detectable errors (homogeneous) and reviewers not equally e¢ cient (heterogeneous) and of errors not equally detectable (heterogeneous) and equally e¢ cient reviewers (homogeneous). After that, under the assumption of independence and heterogeneity among errors and independence and homogeneity among reviwers, we supposed that the heterogeneity of the errors was expressed by a classification of these in easy and di¢ cult of detecting, admitting known the probabilities of detection of an easy error and of a di¢ cult error. Finally, under the hypothesis of independence and homogeneity among errors, we presented a new model considering heterogeneity and dependence among reviewers. Besides, we presented examples with simulate and real data. | eng |
dc.format | application/pdf | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | Estatística matemática | por |
dc.subject | Processo seqüêncial de captura-recaptura | por |
dc.subject | MSMC | por |
dc.subject | Inferência bayesiana | por |
dc.subject | Estimativas de máxima verosimilhança | por |
dc.subject | Capture-recapture process | eng |
dc.subject | Software review | eng |
dc.subject | Maximum likelihood estimates | eng |
dc.subject | A priori and a posteriori distributions | eng |
dc.subject | Bayes estimates | eng |
dc.title | Estimativas de máxima verosimilhança e bayesianas do número de erros de um software | por |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Leite, José Galvão | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=E94199 | por |
dc.description.resumo | Nesta dissertação apresentamos a metodologia de captura-recaptura, sob os enfoques clássico e bayesiano, para estimar o número de erros de um software através de sua inspeção por revisores distintos. Apresentamos o modelo estatístico geral considerando independência entre erros e entre revisores e consideramos os casos particulares de erros igualmente.detectáveis (homogêneos) e revisores não igualmente eficientes (heterogêneos) e de erros não igualmente detectáveis (heterogêneos) e revisores igualmente eficientes (homogêneos). Em seguida, sob a hipótese de heterogeneidade e independência entre erros e homogeneidade e independência entre revisores, supusemos que a heterogeneidade dos erros era expressa por uma classificação destes em fácil e difícil de detectar, admitindo conhecidas as probabilidades de detecção de um erro fácil e de um erro difícil. Finalmente, sob a hipótese de independência e homogeneidade entre erros, apresentamos um novo modelo considerando heterogeneidade e dependência entre revisores. Além disso, apresentamos exemplos com dados simulados e reais. | por |
dc.publisher.country | BR | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA | por |