Para o dia 19/4 ate antes da meia noite.
Para ser entregue via Moodle como um PDF com as computações, os resultados e suas discussões.
Este exercício é sobre analise bayesiana, usando o modelo BEST mencionado brevemente em aula. Ha alguns pacotes em R que implementam esse modelo
BayesianFirstAid https://www.rdocumentation.org/packages/BayesianFirstAid/ função bayes.t.test
BayestestR https://www.rdocumentation.org/packages/bayestestR/
acho que eles precisam do JAGS instalado (JAGS é o programa MCMC) http://mcmc-jags.sourceforge.net/ ou o STAN https://mc-stan.org/ mas possivelmente esses MCMC sao bibliotecas que instalam junto com os programs
Há uma implementação do modelo BEST em python, https://pypi.org/project/best/
Eu recomendo usar o pacote BEST, pois o BayesianFirstAid não reporta a probabilidade da diferença estar dentro do ROPE. Mas voce sempre pode pegar a nuvem dos pontos amostrados pelo MCMC e calcular as proporções dele.
Finalmente o pacote BayestestR que é o mais genérico deles, que permite que voce defina seu próprio modelo para a geração dos dados, alem de fazer analise bayesiana para regressão e outras análises estatísticas. Este pacote usa o Stan como MCMC que é um MCMC mais rápido e moderno.
Lei o arquivos o ex2.csv do exercício 1.
qual a probabilidade que a media do bp dos pacientes com diabetes é maior que a media dos pacientes sem.
assuma um ROPE de -4 a 4, ou seja uma diferença na média menor que 4 é considerada como irrelevante. Qual a probabilidade que não há diferença prática ente a pressão sanguina dos pacientes com e sem diabetes. (Eu não sei o que é considerado como diferença irrelevante para pressão sanguínea - este valor de 4 e apenas para ilustrar).
Lei ao arquivo ex2-paired.csv do exercício 1 para dados pareados
qual a probabilidade que a media do mês de Novembro seja maior que a media do mês de Agosto
assumindo um ROPE de -3.5 a 3.5, qual a probabilidade da diferença não reja relevante
O pacote BEST não tem a alternativa fazer a analise de dados pareados (o bayes.t.test tem), mas a forma possível de fazer essa analise é fazer a analise de 1 amostra para a diferença da coluna para novembro e da coluna para agosto . O resultado da analise bayesiana é a media da diferença e se ela for positiva é porque a coluna para novembro tem media maior que os valores para agosto (similarmente para o ROPE).