FAQ

Évaluation des incertitudes par Monte-Carlo


 

L’estimation des incertitudes de mesure par la méthode de Monte Carlo (GUM supplément S1) est basée sur la propagation des distributions des grandeurs d’entrée à travers un modèle mathématique du modèle de mesure.

C’est une alternative pratique à la loi de propagation de l’incertitude (propagation des variances - GUM) lorsque celui-ci n’est pas facilement applicable, par exemple, si la fonction de densité de probabilité pour la grandeur de sortie s'écarte sensiblement d'une distribution gaussienne (conduisant à des intervalles de confiance irréalistes) ou si la propagation sur la base du développement de Taylor au premier ordre n’est pas satisfaisante (linéarisation du modèle inadéquate). Il fournit donc une approche générale numérique qui est compatible avec l’ensemble des principes généraux du GUM.

FAQ Mesure

Cette Foire aux Questions vous apporte des informations sur les interrogations les plus courantes que vous pouvez rencontrer. Nous apportons régulièrement des questions et réponses nouvelles, mais la liste est loin d’être exhaustive.
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