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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/4498 |
| Date | 24 February 2006 |
| Creators | Silva, Karolina Barone Ribeiro da |
| Contributors | Leite, José Galvão |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Estatística, UFSCar, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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