Incertidumbre Definicion 4ufm

Según la ISO 3534-1 define incertidumbre como: “Una estimación unida al resultado de un ensayo que caracteriza el intervalo de valores dentro de los cuales se afirma que está el valor verdadero”.  Esta definición tiene poca aplicación práctica ya que el “valor verdadero” no

puede conocerse. Esto ha hecho que el Vocabulario de Metrología Internacional, VIM, evite el término “valor verdadero” en su nueva definición y defina la incertidumbre como: “Un parámetro, asociado al resultado de una medida, que caracteriza el intervalo de valores que puede ser razonablemente atribuidos al mensurando”.

 Mensurando

“la propiedad sujeta a medida” Ej.: el contenido de zinc en un acero o el índice de octano en gasolina son dos ejemplos de mensurandos en análisis químicos.

 El concepto de incertidumbre refleja:

“Duda acerca de la veracidad del resultado obtenido una vez que se han evaluado todas las posibles fuentes de error y que se han aplicado las correcciones oportunas.

 La incertidumbre nos da una idea de la calidad del resultado ya que nos

muestra un intervalo alrededor del valor estimado dentro del cual se encuentra el valor considerado verdadero.



Expresión del grado de desconocimiento de una condición futura (por ejemplo, de un ecosistema).



La incertidumbre puede derivarse de una falta de información o incluso por que exista desacuerdo sobre lo que se sabe o lo que podría saberse. La incertidumbre puede, por lo tanto, ser representada por medidas cuantitativas (por ejemplo, un rango de valores calculados según distintos modelos) o por afirmaciones cualitativas (por ejemplo, al reflejar el juicio de un grupo de expertos).



Falta de seguridad, de confianza o de certeza sobre algo, especialmente cuando crea inquietud: reinan sentimientos de incertidumbre e inseguridad; el país vive momentos de incertidumbre; la incertidumbre ha reinado durante esta semana en los mercados de valores internacionales.

 El grado de desconocimiento o falta de información, porque existen

desacuerdos sobre lo que se sabe o podría saberse.

 Aquella falta de consistencia, precisión o exactitud de la información que no

nos permite predecir la realidad que nos rodea, causando por tanto inseguridad y duda.



Este principio fue formulado por el físico alemán Werner K. Heisenberg, esto contribuyó de manera fundamental al desarrollo de la teoría cuántica.



Heisenberg fue galardonado con el Premio Nobel de Física en 1932.



El principio de incertidumbre ejerció una profunda influencia en la física y en la filosofía del siglo XX.



Este principio afirma que es imposible medir simultáneamente de forma precisa la posición y el movimiento lineal de una partícula.



Entonces, este principio se refiere a la exactitud con que podemos hacer mediciones.



El principio de incertidumbre significa que el Universo es más complejo de lo que se suponía.

 Medir la posición y velocidad de un electrón:

Para realizar la medida (poder "ver" de algún modo el electrón) es necesario que un fotón de luz choque con el electrón, con lo cual está modificando su posición y velocidad; es decir, por el mismo hecho de realizar la medida, el experimentador modifica los datos de algún modo, introduciendo un error que es imposible de reducir a cero, por muy perfectos que sean nuestros instrumentos.

 Hay que recordar que el principio de incertidumbre es una limitación sobre el

tipo de experimentos realizables, no se refiere a la sensibilidad del instrumento de medida.

 Es la medida con la que podemos esperar que algún suceso en específico ocurra

o no  Se involucran a la vez dos cosas: incertidumbre y predicción  El cálculo de probabilidades se originó en los dilemas del azar (lanzamiento de

monedas y dados, barajas, ruleta, lotería, etc.)  Es la base de la inferencia estadística, se la aplica en Ciencias biológicas,

ambientales, agrícolas, hidráulicas, sociales, económicas, entre otras donde interactúa la incertidumbre

 Espacio muestral (E) = conjunto de todos los resultados posibles  Suceso = cualquier subconjunto del espacio muestral  La probabilidad P de que ocurra un caso que cumple con cierta condición K de

un total n de posibilidades, será: P(E) = k / n  Si entre los n casos posibles no existe ningún caso k que satisfaga la condición

de ocurrencia, entonces k=0 y por ende P(E)=0. Por otro lado, si todos los k casos que satisfacen la condición de ocurrencia son todos los n casos posibles (k=n), existirá certeza de que ocurra ese suceso, y la probabilidad será e posibilidades, será: P(E)=1  La probabilidad de que ocurra un caso que no satisface la condición propuesta

será: q = P(E’) = (n-k)/n = 1 – (k/n) = 1 – P(E)

 ¿Cuál es la probabilidad de que salga cara en el lanzamiento de una moneda de

un dólar? Análisis:

a. Existen 2 posibilidades: cara ó águila

n=2 k=1

b. Casos que satisfacen la condición de que salga cara: una Por lo tanto:

P(E) = 1/2  Una urna contiene mezcladas 4 canicas blancas, 6 rojas y 8 verdes. ¿Cuál es la

probabilidad de sacar una bola roja al hacer una extracción? Análisis:

a. # de casos totales posibles: # de canicas en la urna

n = 18

b. Casos que satisfacen la condición de que salga una bola roja: # de canicas de color rojo k=6 Por lo tanto:

P(E) = 6/18 = 1/3

 ¿Cuál es la probabilidad de obtener con tres dados una suma de diez?

Análisis:

a. Existen 27 posibilidades para obtener la suma de 10 con 3 dados b. # total de eventos posibles: 6 * 6 * 6 = 216

Por lo tanto:

P(E) = 27/216 = 3 /24 = 1/8

 Actividad por la cual se toman ciertas muestras de una

población de elementos de los cuales vamos a tomar ciertos criterios de decisión  Es importante porque a través de él se puede realizar

análisis de situaciones de una empresa o de algún campo de la sociedad  Una muestra debe ser representativa si va a ser usada

para estimar las características de la población

 Costos reducidos  Mayor rapidez para obtener resultados  Mayor exactitud debido a:

o Volumen de trabajo reducido o Mayor supervisión en el trabajo o Se puede dar más entrenamiento al personal o Menor probabilidad de cometer errores durante el procesamiento

de la información

 Los métodos para seleccionar una muestra representativa son

numerosos, esto depende del tiempo, dinero y habilidades disponibles para tomar una muestra  Los métodos de selección de muestras pueden ser clasificados de

acuerdo a: o El número de muestras tomadas de una población dada para un estudio o La manera usada en seleccionar los elementos incluidos en la

muestra

 Muestreo simple

Toma solamente una muestra de una población. El tamaño de muestra debe ser lo suficientemente grande para extraer una conclusión; una muestra grande muchas veces cuesta demasiado dinero y tiempo.  Muestreo doble

Cuando el resultado del estudio de la primera muestra no es decisivo, debe extraerse una segunda muestra de la misma población. Las dos muestras son combinadas para analizar los resultados.  Muestreo múltiple

Este método es similar al expuesto en el muestreo doble, excepto que el número de muestras sucesivas requerido para llegar a una decisión es más de dos muestras.

 Basados en el juicio de una persona

Cuando sus elementos son seleccionados mediante juicio personal. La persona que selecciona los elementos de la muestra, usualmente es un experto en la medida dada. Las principales ventajas de una muestra de juicio son la facilidad de obtenerla y costo bajo.  Muestreo aleatorio

Una muestra se dice que es extraída al azar cuando la manera de selección es tal, que cada elemento de la población tiene igual oportunidad de ser seleccionado. Los tipos comunes de muestreo aleatorio son: el muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo de conglomerados.

 http://www.astromia.com/biografias/heisenberg.htm  http://www.quimica.urv.es/quimio/general/incert.pdf  http://www.authorstream.com/presentation/calidonauta-72089-5-conteo-

permutacion-combinacion-estdistica-calidad-pantigozo-eai05-education-pptpowerpoint/  http://www.monografias.com/trabajos11/tebas/tebas.shtml?monosearch  http://www.galeon.com/estadisticautil/muestreo.htm