Uso de Métodos Bayesianos para Confiabilidade de Redes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sandra Cristina de Oliveira
Data de Publicação: 1999
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://doi.org/10.11606/D.55.1999.tde-24102012-100857
Resumo: Neste trabalho apresentamos uma análise Bayesiana para confiabilidade de sistemas de redes usando métodos de simulação de Monte Carlo via Cadeias de Markov. Assumimos diferentes densidades a priori para as confiabilidades dos componentes individuais, com o objetivo de obtermos sumários de interesse. A metodologia é exemplificada condiderando um sistema de rede com sete componentes e um caso especial de sistema complexo composto por nove componentes. Consideramos ainda confiabilidade de redes tipo k-out--of-m com alguns exemplos numéricos
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis Uso de Métodos Bayesianos para Confiabilidade de Redes Using Bayesian methods for network reliability 1999-05-21Jorge Alberto AchcarJose Galvao LeiteJosemar RodriguesSandra Cristina de OliveiraUniversidade de São PauloCiências da Computação e Matemática ComputacionalUSPBR Bayesian inference Complex systems Confiabilidade Inferência Bayesiana k-out-of-m systems MCMC methods Métodos MCMC Reliability Sistemas complexios Sistemas complexos Sistemas k-out-of-m Neste trabalho apresentamos uma análise Bayesiana para confiabilidade de sistemas de redes usando métodos de simulação de Monte Carlo via Cadeias de Markov. Assumimos diferentes densidades a priori para as confiabilidades dos componentes individuais, com o objetivo de obtermos sumários de interesse. A metodologia é exemplificada condiderando um sistema de rede com sete componentes e um caso especial de sistema complexo composto por nove componentes. Consideramos ainda confiabilidade de redes tipo k-out--of-m com alguns exemplos numéricos In this work we present a Bayesian approach for network reliability systems using Marov Chain Monte Carlo methods. We assume different prior densities for the individual component reliabilities th to get the posterior summaries of interest. The methodology is exemplified considering a network system with seven components and a special case of complex system with nine components. We also consider k-out-of-m system reliabiility with some numerical examples https://doi.org/10.11606/D.55.1999.tde-24102012-100857info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2023-12-21T20:05:10Zoai:teses.usp.br:tde-24102012-100857Biblioteca 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:27212023-12-22T13:15:35.938082Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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