je to potřeba spustit společně s tím datasetem d z předchozího chunku
lze si upravit runs na menší počet, 25 trvá asi minutu a půl, 100 téměř šest = kolikrát chci, abych si vytvořil 1000 nových a znovu randomizovaných párů, ze kterých pak vzejde jedna hodnota, v tomto případě B>A = 1:1.41, což je přibližně stejný pomět jako 0.43:0.57 viz hodina
lze samozřejmě doupravit, zejména poté první část, která výslovně pracuje s tím, že hodnoty 1-1000 jsou A a 1001-2000 jsou B
```{r}
result_list = list()
num_runs = 25
for (run in 1:num_runs) {
# set.seed(run)
sample_A = sample(1:1000, 1000, replace = FALSE)
sample_B = sample(1001:2000, 1000, replace = FALSE)
count_A = 0
count_B = 0
count_Stejne = 0
p = 1
for (p in 1:1000) {
a = sample_A[p]
b = sample_B[p]
result = d[b, "mq_measured"] / d[a, "mq_measured"]
if (result > 1) {
message("B")
count_B = count_B + 1
} else if (result < 1) {
message("A")
count_A = count_A + 1
} else {
message("Stejne")
count_Stejne = count_Stejne + 1
}
p = p + 1
}
run_df = data.frame(
Letter = c("A", "B", "Stejne"),
Count = c(count_A, count_B, count_Stejne),
Bayes_factor = c(count_A / count_B, count_B / count_A, count_Stejne)
)
result_list[[run]] = run_df
}
combined_results = do.call(rbind, result_list)
print(combined_results)
#prumerna hondota Bayes factoru pro B
print(mean(combined_results[combined_results$Letter == "B", 3]))
```