Made available in DSpace on 2016-06-02T20:04:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6306.pdf: 1062380 bytes, checksum: de31a51e2d0a59e52556156a08c37b41 (MD5) Previous issue date: 2014-05-30 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work, we make a study of the Bayes sequential decision procedure applied to capture-recapture with fixed sample sizes, to estimate the size of a finite and closed population process. We present the statistical model, review the Bayesian decision theory, presenting the pure decision problem, the statistical decision problem and the sequential decision procedure. We illustrate the theoretical methods discussed using simulated data. / Neste trabalho, fazemos um estudo do procedimento de decisão sequencial de Bayes aplicado ao processo de captura-recaptura com tamanhos amostrais fixados, para estimação do tamanho de uma população finita e fechada. Apresentamos o modelo estatístico, revisamos a teoria de decisão bayesiana, apresentando o problema de decisão puro, o problema de decisão estatística e o procedimento de decisão sequencial. Ilustramos os métodos teóricos discutidos através de dados simulados.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:05:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissKBRS.pdf: 617246 bytes, checksum: 9436ee8984a49f5df072023b717747c6 (MD5) Previous issue date: 2006-02-24 / 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. / 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.