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

Tarifa, Enrique E. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Tarifa, Enrique E., Salcedo, Gustavo A., Martinez, Sergio L., Coronel, Eve L.
Formato: Artículo Publicado article
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ingeniería. 2023
Materias:
propagación de incertidumbre
simulación de Monte Carlo
GUM
Acceso en línea:https://riaa-tecno.unca.edu.ar/handle/123456789/903
Aporte de:
RIAA - Repositorio Institucional de Acceso Abierto (FTyCA-UNCA) de Universidad Nacional de Catamarca
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spelling I80-R217-123456789-9032024-10-23T00:12:16Z Nuevo método para estimar la incertidumbre que afecta a los resultados de modelos matemáticos Tarifa, Enrique E. Salcedo, Gustavo A. Martinez, Sergio L. Coronel, Eve L. propagación de incertidumbre simulación de Monte Carlo GUM Tarifa, Enrique E. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina. Tarifa, Enrique E. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina. Salcedo, Gustavo A. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Agronomía y Agroindustrias; Argentina. Salcedo, Gustavo A. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina. Martinez, Sergio L. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina. Coronel, Eve L. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Agronomía y Agroindustrias; Argentina. 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. 2023-12-13T15:23:27Z 2023-12-13T15:23:27Z 2023 Artículo Publicado article 1853-6662 https://riaa-tecno.unca.edu.ar/handle/123456789/903 spa https://ing.unsa.edu.ar/docs/ifinoa/Revista_CODINOA_2022_Edicion_8.pdf Acceso Abierto https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es application/pdf ARG Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ingeniería. Quinteros, Ricardo Daniel Revista Investigaciones en Facultades de Ingeniería del NOA 8
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