Nuevo método para estimar la incertidumbre que afecta a los resultados de modelos matemáticos

Autores
Tarifa, Enrique Eduardo; Salcedo, Gustavo Alejandro; Martínez, Sergio Luis; Coronel, Eve Liz
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El resultado de todo cálculo tiene asociada una incertidumbre que es función de la incertidumbre de los datos y de las operaciones matemáticas realizadas. La importancia de estimar la incertidumbre de un resultado motivó el desarrollo de varios métodos. Uno de ellos fue publicado por la Organización Internacional para la Estandarización, junto a seis organizaciones vinculadas a la medición y estandarización. Este método consiste en una solución analítica cuya complejidad y rango de validez dependen del cumplimiento de ciertas hipótesis. En el presente trabajo, se adoptan algunos conceptos de dicho método, y se agrega la propagación de la incertidumbre empleando la simulación de Monte Carlo. El método original y el propuesto se aplicaron a un caso de estudio, y se observó que ambos concuerdan en las estimaciones realizadas. Sin embargo, el método propuesto en el presente trabajo no requiere el cumplimiento de ninguna hipótesis, lo cual expande su rango de validez.
The result of any calculation has an associated uncertainty that is a function of the uncertainty of the data and of the mathematical operations performed. The importance of estimating the uncertainty of a result motivated the development of several methods. One of them was published by the International Organization for Standardization, together with six organizations linked to measurement and standardization. This method consists of an analytical solution whose complexity and range of validity depend on the fulfillment of certain hypotheses. In the present work, some concepts of that method are adopted, and the propagation of uncertainty using Monte Carlo simulation is added. The original method and the proposed one were applied to a case study, and it was observed that both agree in the estimates yielded. However, the method proposed in the present work does not require the fulfillment of any hypothesis, which expands its range of validity.
Fil: Tarifa, Enrique Eduardo. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta; Argentina
Fil: Salcedo, Gustavo Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta; Argentina. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Agronomía y Agroindustrias; Argentina
Fil: Martínez, Sergio Luis. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina
Fil: Coronel, Eve Liz. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Agronomía y Agroindustrias; Argentina
Materia
PROPAGACIÓN DE INCERTIDUMBRE
SIMULACIÓN DE MONTE CARLO
GUM
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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The result of any calculation has an associated uncertainty that is a function of the uncertainty of the data and of the mathematical operations performed. The importance of estimating the uncertainty of a result motivated the development of several methods. One of them was published by the International Organization for Standardization, together with six organizations linked to measurement and standardization. This method consists of an analytical solution whose complexity and range of validity depend on the fulfillment of certain hypotheses. In the present work, some concepts of that method are adopted, and the propagation of uncertainty using Monte Carlo simulation is added. The original method and the proposed one were applied to a case study, and it was observed that both agree in the estimates yielded. However, the method proposed in the present work does not require the fulfillment of any hypothesis, which expands its range of validity.
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