Simulação de Monte Carlo na avaliação de incertezas de medição

Abstract

Neste artigo explora-se a aplicação da simulação computacional na avaliação de incertezas de medição. Apresenta brevemente o método clássico ou de propagação de incertezas, sua formulação e suas limitações. A seguir, descrevese o método de simulação de Monte Carlo, ou de propagação de distribuições, realizando considerações acerca de alguns aspectos críticos para a qualidade dos resultados da simulação, em particular, sobre o número de eventos de medição simulados e o processo de estimação do intervalo de abrangência. Para maior clareza, são incluídos exemplos artificiais. Conclui-se sobre as limitações da técnica, as dificuldades na sua aplicação e os desafios futuros.

This paper addresses the use of computer simulation to estimate the uncertainty of a particular measurement. First, the basic principles and the limitations of the standard GUM method are briefly described. Then, the Monte Carlo simulation technique is presented, paying special attention to those aspects that are critical to the quality of the simulation results, such as the number of Monte Carlo trials and the procedure for determining the coverage interval. Some examples are given in order to clarify the discussion. Finally, some remarks are made about the limitations of the method, the difficulties in implementing it, and the future challenges.