##  [Propagación de la Incertidumbre](/es/node/60539) 

 Definición

Cálculo de cómo las incertidumbres en las entradas, parámetros o condiciones iniciales de un modelo se traducen, a través del modelo, en incertidumbre en las salidas, predicciones o cantidades de interés.

 

 

 

 

 

 





## Principio

Principio

Propagar las representaciones de la incertidumbre de entrada hacia adelante mediante técnicas adecuadas — muestreo Monte Carlo, linealización, caos polinómico, modelos sustitutos — teniendo en cuenta la no linealidad, dependencias y errores numéricos.

 

 

 

 

 





## Demostración

Demostración

Ingenieros aeroespaciales ejecutan muestras Monte Carlo de coeficientes aerodinámicos inciertos a través de un modelo CFD para obtener una distribución del empuje y determinar márgenes para el diseño de control.

 

 

 

 

## Aplicación incorrecta

Aplicación incorrecta

Asumir linealidad cuando existen efectos no lineales o umbrales, usar muestras insuficientes, ignorar correlaciones entre entradas o considerar la propagación como reducción de incertidumbre epistémica en lugar de cuantificar sus implicaciones.

 

 

 

 

 





## Consecuencia

Consecuencia

Produce distribuciones de probabilidad, intervalos de confianza o información de sensibilidad sobre salidas que informan márgenes de seguridad, diseño robusto y priorización de esfuerzos para reducir la incertidumbre.

 

 

 

 

## Inversión

Inversión

Los enfoques inversos (inferencia de parámetros o calibración) intentan deducir entradas a partir de salidas; ignorar la propagación directa o reportar solo resultados puntuales oculta la verdadera variabilidad de las salidas.

 

 

 

 

 





## Límite

Límite

Requiere modelos especificados de incertidumbre de entrada y modelos directos fiables; la propagación no corrige por sí misma errores de forma del modelo y puede ser costosa computacionalmente en problemas de alta dimensión.

 

 

 

 

 





## Tensión semántica

Tensión semántica

Tensión con la cuantificación inversa de la incertidumbre y la estimación de parámetros; con el análisis de sensibilidad (que puede centrarse en derivadas locales en lugar de distribuciones completas de salida).

 

 

 

 

 





## Síntesis

Síntesis

La propagación de la incertidumbre es el mapeo computacional directo desde entradas inciertas a salidas inciertas, que proporciona distribuciones y diagnósticos que hacen explícitas las consecuencias de la incertidumbre de entrada para la toma de decisiones.