A finalidade deste trabalho e calcular a composição de modelos no FBST (the Full Bayesian Signicance Test) descrito por Borges e Stern [6]. Nosso objetivo foi encontrar um método de aproximação numérica mais eficiente que consiga substituir o método de condensação descrita por Kaplan. Três técnicas foram comparadas: a primeira é a aproximação da convolução de Mellin usando discretização e condensação descrita por Kaplan [11], a segunda é a aproximação da convolução de Mellin usando mistura de exponenciais, descrita por Dufresne [8], para calcular a convolução de Fourier mediante a aproximação de mistura de convoluções exponenciais, usando a estrutura algébrica descrita por Hogg [10], mais a aplicação do operador descrito por Collins [7], para transformar a convolução de Fourier para a convolução de Mellin, a terceira é a aproximação da convolução de Mellin usando mistura de exponenciais, descrita por Dufresne [8], para aproximar diretamente via mistura de exponenciais a convolução de Fourier, mais a aplicação do operador descrito por Collins [7], para transformar a convolução de Fourier para a convolução de Mellin. / The purpose of this work is to calculate the compositional models of FBST (the Full Bayesian Signicance Test) studied by Borges and Stern [6]. The objective of this work was to find an approximation method numerically eficient that can replace the condensation methods described by Kaplan. Three techniques were compared: First, the approximation of Mellin convolution using discretization and condensation described by Kaplan [11], second, the approximation of Mellin convolution using mixtures of exponentials, described by Dufresne [8], to calculate the Fourier convolution by approximation of mixtures of exponential convolutions, using the algebraic structure described by Hogg [10], and then to apply the operator described by Collins [7], to transform the usual convolution to Mellin convolution, third, the approximation of Mellin convolution using mixtures of exponentials, described by Dufresne [8], to calculate the Fourier convolution by direct approximation of mixtures of exponentials, and then to apply the operator described by Collins [7], to transform the usual convolution to Mellin convolution.

A finalidade deste trabalho e calcular a composição de modelos no FBST (the Full Bayesian Signicance Test) descrito por Borges e Stern [6]. Nosso objetivo foi encontrar um método de aproximação numérica mais eficiente que consiga substituir o método de condensação descrita por Kaplan. Três técnicas foram comparadas: a primeira é a aproximação da convolução de Mellin usando discretização e condensação descrita por Kaplan [11], a segunda é a aproximação da convolução de Mellin usando mistura de exponenciais, descrita por Dufresne [8], para calcular a convolução de Fourier mediante a aproximação de mistura de convoluções exponenciais, usando a estrutura algébrica descrita por Hogg [10], mais a aplicação do operador descrito por Collins [7], para transformar a convolução de Fourier para a convolução de Mellin, a terceira é a aproximação da convolução de Mellin usando mistura de exponenciais, descrita por Dufresne [8], para aproximar diretamente via mistura de exponenciais a convolução de Fourier, mais a aplicação do operador descrito por Collins [7], para transformar a convolução de Fourier para a convolução de Mellin. / The purpose of this work is to calculate the compositional models of FBST (the Full Bayesian Signicance Test) studied by Borges and Stern [6]. The objective of this work was to find an approximation method numerically eficient that can replace the condensation methods described by Kaplan. Three techniques were compared: First, the approximation of Mellin convolution using discretization and condensation described by Kaplan [11], second, the approximation of Mellin convolution using mixtures of exponentials, described by Dufresne [8], to calculate the Fourier convolution by approximation of mixtures of exponential convolutions, using the algebraic structure described by Hogg [10], and then to apply the operator described by Collins [7], to transform the usual convolution to Mellin convolution, third, the approximation of Mellin convolution using mixtures of exponentials, described by Dufresne [8], to calculate the Fourier convolution by direct approximation of mixtures of exponentials, and then to apply the operator described by Collins [7], to transform the usual convolution to Mellin convolution.