Em 1999, Pereira e Stern [Pereira and Stern, 1999] propuseram o Full Baye- sian Significance Test (FBST), ou Teste de Significancia Completamente Bayesiano, especialmente desenhado para fornecer um valor de evidencia dando suporte a uma hip otese precisa H. Apesar de possuir boas propriedades conceituais e poder tratar virtual- mente quaisquer classes de hip oteses precisas em modelos param etricos, a difus ao deste m etodo na comunidade cient fica tem sido fortemente limitada pela ausencia de um ambiente integrado onde o pesquisador possa formular e implementar o teste de seu interesse. O objetivo deste trabalho e apresentar uma proposta de implementa c ao de um ambiente integrado para o FBST, que seja suficientemente flex vel para tratar uma grande classe de problemas. Como estudo de caso, apresentamos a formula c ao do FBST para um problema cl assico em gen etica populacional, o Equil brio de Hardy-Weinberg

In 1999, Pereira and Stern [Pereira and Stern, 1999] introduced the Full Bayesian Significance Test (FBST), developed to give a value of evidence for a precise hypothesis H. Despite having good conceptual properties and being able to dealing with virtually any classes of precise hypotheses under parametric models, the FBST did not achieve a large difusion among the academic community due to the abscence of an computational environment where the researcher can define and assess the evidence for hypothesis under investigation. In this work we propose an implementation of an flexible computatio- nal environment for FBST and show a case study in a classical problem in population genetics, the Hardy-Weinberg Equilibrium Law.