Análisis de incertidumbre

El análisis de incertidumbre investiga la incertidumbre de las variables utilizadas en problemas de toma de decisiones, donde las observaciones y los modelos constituyen la base de conocimiento . En otras palabras, el análisis de incertidumbre busca aportar conocimientos técnicos a la toma de decisiones mediante la cuantificación de las incertidumbres en las variables relevantes.

En los experimentos físicos, el análisis de incertidumbre , o 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, la metodología, la presencia de efectos de confusión, etc. Las estimaciones de incertidumbre experimental son necesarias para evaluar la confianza en los resultados. ^{[ 1 ]} Un campo relacionado es el diseño de experimentos .

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

Un parámetro calibrado no necesariamente representa la realidad , ya que esta es mucho más compleja. Toda predicción tiene sus complejidades en la realidad que no pueden representarse de forma unívoca en el modelo calibrado; por lo tanto, existe un error potencial. Dichos errores deben tenerse en cuenta al tomar decisiones de gestión basadas en los resultados del modelo. ^{[ 2 ]}

• Elemento finito de intervalo
• Cuantificación de la incertidumbre
• Propagación de la incertidumbre
• Incertidumbre de medición#Evaluación de la incertidumbre

• Etienne de Rocquigny, Nicolas, Devictor, Stefano, Tarantola (Editores), Incertidumbre en la práctica industrial: una guía para la gestión cuantitativa de la incertidumbre , Wiley & Sons Publishers, 2008.
• JC Helton, JD Johnson, CJ Salaberry y CB Storlie, 2006, Estudio de métodos basados ​​en muestreo para el análisis de incertidumbre y sensibilidad. Reliability Engineering and System Safety , 91 : 1175–1209 .
• Santner, TJ; Williams, BJ; Notz, WI Diseño y análisis de experimentos informáticos ; Springer-Verlag, 2003.