A estatística experimental utiliza procedimentos de comparações múltiplas (PCM) a fim de verificar se há diferença entre os tratamentos em análise. Entretanto, a presença de dados desbalanceados e casos de heterogeneidade de variâncias influencia negativamente o desempenho dos testes mais utilizados. Os testes dbayes e pbayes foram implementados anteriormente no contexto dos delineamentos inteiramente casualizados por um dos autores. Esses testes são válidos para casos em que as pressuposições da análise de variância são atendidas ou não, com ou sem balanceamento. O presente artigo tem por objetivo realizar uma otimização da função Bayes, em código R, que permite a realização destes testes. Para validar a otimização, comparou-se o código otimizado com o código anterior e utilizou três situações reais: uma atendendo a todas as pressuposições, as outras duas com dados desbalanceados e com número diferente de tratamentos. A função Bayes otimizada propicia que os testes dbayes e pbayes tenham bons resultados em condições de atendimento das pressuposições e balanceamento. Estes testes podem ser utilizados satisfatoriamente nas situações de não atendimento das pressuposições. Nos casos de dados desbalanceados, com um pequeno número de tratamentos, o teste dbayes apresenta resultado superior ao teste de Tukey-Kramer.

The reliability study can be used to analyze the times of faults of the equipment and to determine which distribution is adjusted better to the data. There is software that executes this type of procedure, however, most of them are developed for application in the industrial sector, being generally paid and closed. This work aims to develop a code in R software capable of analyzing and determine which distribution is adjusted better to the data, using goodness of fit tests (numerics and graphics). Famous distributions such as Weibull and Lognormal were implemented, as well as complex distributions, such as the Generalized Gamma. For analysis, the code displays results from various tests such as Likelihood Ratio Test (LRT), Kolmogorov-Smirnov (KS) and , in addition to generating graphics of density, accumulated density, reliability, risk and showing the roles of the probability of distributions. All the code was developed in R, as it is a free platform, so it facilitates the work of researchers and companies in the reliability sector. Three sets of equipment failure time data were analyzed, the results found has been coherent and some superior cases when compared with other works and software.