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dc.creatorSilva, Karolina Barone Ribeiro da
dc.date.accessioned2016-06-02T20:05:58Z
dc.date.available2007-08-09
dc.date.available2016-06-02T20:05:58Z
dc.date.issued2006-02-24
dc.identifier.citationSILVA, 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.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4498
dc.description.abstractIn 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.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectEstatística matemáticapor
dc.subjectProcesso seqüêncial de captura-recapturapor
dc.subjectMSMCpor
dc.subjectInferência bayesianapor
dc.subjectEstimativas de máxima verosimilhançapor
dc.subjectCapture-recapture processeng
dc.subjectSoftware revieweng
dc.subjectMaximum likelihood estimateseng
dc.subjectA priori and a posteriori distributionseng
dc.subjectBayes estimateseng
dc.titleEstimativas de máxima verosimilhança e bayesianas do número de erros de um software.por
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Leite, José Galvão
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=E94199por
dc.description.resumoNesta 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.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Estatísticapor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICApor


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