Uso de Modelos de Estratégia de Tipo II em Confiabilidade de Software
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 1997 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20032018-090733/ |
Resumo: | Nesta dissertação de mesûado, exploramos os modelos estatísticos de confiabilidade de softrvare que utilizam os processos de Poisson homogêneo e não homogêneo para modelagem dos dados de falhas. Para modelar os instantes de falhas, escolhemos a classe de modelos de estatísticas de ordem proposta por Yang (1994). Propomos uma extensão desses modelos, considerando a distribuição gaussiana inversa, para modelar a função de valor médio dos processos de Poisson não homogêneo. Os métodos considerados para fazet inferências pam os parâmetros de interesse são os métodos Bayesianos. Exploramos, ainda, o uso de algorinnos de Metropolis com etapas Gibbs para desenvolver a inferência Bayesiana. Tendo em vista a verificação das suposições dos modelos de estatísticas de ordem, desenvolvemos e incorporamos algumas técnicas Bayesianas de diagnóstico. Baseamos a seleção de modelos nos valores de predição ordenados. A metodologia desenvolvida neste trabalho é exemplificada com conjuntos de dados introduzidos por Jelinski e Moranda (1972) e Goel (1985). |
id |
USP_72b01ad203732eb600805978383a6559 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:teses.usp.br:tde-20032018-090733 |
network_acronym_str |
USP |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
repository_id_str |
2721 |
spelling |
Uso de Modelos de Estratégia de Tipo II em Confiabilidade de SoftwareNot availableNão disponívelNot availableNesta dissertação de mesûado, exploramos os modelos estatísticos de confiabilidade de softrvare que utilizam os processos de Poisson homogêneo e não homogêneo para modelagem dos dados de falhas. Para modelar os instantes de falhas, escolhemos a classe de modelos de estatísticas de ordem proposta por Yang (1994). Propomos uma extensão desses modelos, considerando a distribuição gaussiana inversa, para modelar a função de valor médio dos processos de Poisson não homogêneo. Os métodos considerados para fazet inferências pam os parâmetros de interesse são os métodos Bayesianos. Exploramos, ainda, o uso de algorinnos de Metropolis com etapas Gibbs para desenvolver a inferência Bayesiana. Tendo em vista a verificação das suposições dos modelos de estatísticas de ordem, desenvolvemos e incorporamos algumas técnicas Bayesianas de diagnóstico. Baseamos a seleção de modelos nos valores de predição ordenados. A metodologia desenvolvida neste trabalho é exemplificada com conjuntos de dados introduzidos por Jelinski e Moranda (1972) e Goel (1985).In this dissertation, we explore software reliabilþ models based on homogeneous and nonhomogeneous Poisson process to model softrvare failure data. To model the epochs of the software failures, we choose the family of order statistics models introduced by yang (1994). we propose some generalization of these models considering the Gaussian inverse distribution, to model the mean value function of the nonhomogeneous Poisson process. The proposed methods to get inferences on the pararneters of interest are given by the Bayesian approach. V/e also explore the use of Metropolis-with-Gibbs algorithms to obtain the posterior summaries of interest. To veriff the adequability of the proposed models, we develop some diagnostic Bayesian methods. We choose the best model, based on the values of ordinated predictives. The methodolory presented in this work is illusfiated with the data sets introduced by Jelinski and Moranda (1972) andGoel (19g5).Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPAchcar, Jorge AlbertoStorani, Karin1997-07-16info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20032018-090733/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2018-07-19T20:50:39Zoai:teses.usp.br:tde-20032018-090733Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212018-07-19T20:50:39Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Uso de Modelos de Estratégia de Tipo II em Confiabilidade de Software Not available |
title |
Uso de Modelos de Estratégia de Tipo II em Confiabilidade de Software |
spellingShingle |
Uso de Modelos de Estratégia de Tipo II em Confiabilidade de Software Storani, Karin Não disponível Not available |
title_short |
Uso de Modelos de Estratégia de Tipo II em Confiabilidade de Software |
title_full |
Uso de Modelos de Estratégia de Tipo II em Confiabilidade de Software |
title_fullStr |
Uso de Modelos de Estratégia de Tipo II em Confiabilidade de Software |
title_full_unstemmed |
Uso de Modelos de Estratégia de Tipo II em Confiabilidade de Software |
title_sort |
Uso de Modelos de Estratégia de Tipo II em Confiabilidade de Software |
author |
Storani, Karin |
author_facet |
Storani, Karin |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Achcar, Jorge Alberto |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Storani, Karin |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Não disponível Not available |
topic |
Não disponível Not available |
description |
Nesta dissertação de mesûado, exploramos os modelos estatísticos de confiabilidade de softrvare que utilizam os processos de Poisson homogêneo e não homogêneo para modelagem dos dados de falhas. Para modelar os instantes de falhas, escolhemos a classe de modelos de estatísticas de ordem proposta por Yang (1994). Propomos uma extensão desses modelos, considerando a distribuição gaussiana inversa, para modelar a função de valor médio dos processos de Poisson não homogêneo. Os métodos considerados para fazet inferências pam os parâmetros de interesse são os métodos Bayesianos. Exploramos, ainda, o uso de algorinnos de Metropolis com etapas Gibbs para desenvolver a inferência Bayesiana. Tendo em vista a verificação das suposições dos modelos de estatísticas de ordem, desenvolvemos e incorporamos algumas técnicas Bayesianas de diagnóstico. Baseamos a seleção de modelos nos valores de predição ordenados. A metodologia desenvolvida neste trabalho é exemplificada com conjuntos de dados introduzidos por Jelinski e Moranda (1972) e Goel (1985). |
publishDate |
1997 |
dc.date.none.fl_str_mv |
1997-07-16 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20032018-090733/ |
url |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20032018-090733/ |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
|
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.coverage.none.fl_str_mv |
|
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo (USP) instacron:USP |
instname_str |
Universidade de São Paulo (USP) |
instacron_str |
USP |
institution |
USP |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP) |
repository.mail.fl_str_mv |
virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br |
_version_ |
1815257150430117888 |