7/23/2019 Anlisis de Incertidumbre Para Histogramas Experimentales

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ANLISIS DE INCERTIDUMBRE PARA HISTOGRAMAS EXPERIMENTALES

Nocin de incertidumre!

Ningn modelo numrico reproduce la realidad sin error. Siempre existe incertidumbre

debido a nuestra falta de conocimiento por no disponer de un muestreo exhaustivo. Estaincertidumbre no constituye una caracterstica inherente al depsito, sino ue traduce

nuestra !ignorancia" de ste.

Lo" mode#o" de incertidumre!

#uscan caracteri$ar los valores desconocidos de la variable regionali$ada no por

estimaciones, sino ue por distribuciones de probabilidad. %onocer cmo es susceptible

distribuirse un valor permite medir la probabilidad ue ste sobrepase una determinada

ley de corte, entregar una estimacin e intervalos de confian$a donde el valor real tiene

!grandes probabilidades" de hallarse.

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INCERTIDUMBRE GLOBAL

Se busca describir la distribucin $#o%#o a prioride los valores de la variable

regionali$ada. Si tomo una muestra al a$ar en el espacio, &cmo estar' distribuido el

valor de esta muestra(

Esta distribucin global puede ser representada por

la den"id%d de &ro%i#id%d a prioride la variable aleatoria Z)'* ue modela

la variable regionali$ada en el sitio '.

la densidad acumulada o (uncin de di"triucin a priori+

])([Prob)(, zZzFz

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Un% "e$und% o&cin

%onsiste en &onder%r #o" d%to", asignando un peso peue1o a los datos agrupados y un

peso mayor a los datos aislados, y en tomar en cuenta estos pesos al momento de

calcular el histograma experimental

2enotemos como 3'a, a 4 5... n6 los sitios con datos. Si se asigna a cada dato un peso

igual a 57n, el histograma acumulado experimental es igual, para todo valor z, a la

proporcin de los datos inferiores a z, o sea+

=