Análisis de incertidumbre - Uncertainty analysis

El análisis de incertidumbre investiga la incertidumbre de las variables que se utilizan en problemas de toma de decisiones en los que las observaciones y los modelos representan la base de conocimiento . En otras palabras, el análisis de la incertidumbre tiene como objetivo hacer una contribución técnica a la toma de decisiones a través de la cuantificación de las incertidumbres en las variables relevantes.

En los experimentos físicos , el análisis de la incertidumbre , o la evaluación de la incertidumbre experimental , se ocupa de evaluar la incertidumbre en una medición . Un experimento diseñado para determinar un efecto, demostrar una ley o estimar el valor numérico de una variable física se verá afectado por errores debidos a la instrumentación, metodología, presencia de efectos de confusión, etc. Se necesitan estimaciones experimentales de incertidumbre para evaluar la confianza en los resultados. Un campo relacionado es el diseño de experimentos .

Del mismo modo, en los experimentos numéricos y en el modelado, el análisis de la incertidumbre se basa en una serie de técnicas para determinar la fiabilidad de las predicciones del modelo, teniendo en cuenta diversas fuentes de incertidumbre en la entrada y el diseño del modelo. Un campo relacionado es el análisis de sensibilidad .

Un parámetro calibrado no necesariamente representa la realidad , ya que la realidad es mucho más compleja. Cualquier predicción tiene sus propias complejidades de realidad que no se pueden representar de manera única en el modelo calibrado; por lo tanto, existe un error potencial. Este error debe tenerse en cuenta al tomar decisiones de gestión sobre la base de los resultados del modelo.

Ver también

• Método de elementos finitos de intervalo
• Cuantificación de la incertidumbre
• Propagación de la incertidumbre
• Incertidumbre de la medición # Evaluación de la incertidumbre

Referencias

Bibliografía

• Etienne de Rocquigny, Nicolas, Devictor, Stefano, Tarantola (Editors), Uncertainty in Industrial Practice: A Guide to Quantitative Uncertainty Management , Wiley & Sons Publishers, 2008.
• JC Helton, JD Johnson, CJ Salaberry y CB Storlie, 2006, Estudio de métodos basados ​​en muestreo para análisis de incertidumbre y sensibilidad. Ingeniería de confiabilidad y seguridad del sistema , 91 : 1175–1209.
• Santner, TJ; Williams, BJ; Notz, WI Diseño y análisis de experimentos informáticos ; Springer-Verlag, 2003.