medidas físicas

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Medida de Incertezas: Fundamentos

2.1
Introdução
O resultado de um processo de medição fornece uma determinada informação que usualmente é chamada de conhecimento. A fim de quantificar quão completo é este conhecimento, devem ser realizadas avaliações críticas acerca da confiabilidade da qualidade desta informação, baseadas em normas e critérios de análise e propagação de erros e incertezas do processo de medição.
O comportamento ou desempenho do processo de medição somente pode ser avaliado a

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partir da informação disponível, que por sua vez é associada a influências de incertezas.
Assim, esta análise requer a noção de fundamentos teóricos para o tratamento de vários tipos de incertezas.
A necessidade de manipular incertezas na resolução de problemas tem sido objeto de vários estudos [AYYUB, 2006], [FERRERO, 2007], [SALICONE, 2007] e [PERTILE, 2008].
Nestes, indica-se que ferramentas tradicionais, tais como a teoria de probabilidade, são insuficientes para manipular todas as formas de incertezas. Neste cenário, novas ferramentas têm sido propostas para a análise de incertezas, tais como funções de credibilidade, funções de possibilidades e teoria intervalar, que são capazes de lidar também com conhecimento incompleto. Nesta seção são apresentados sucintamente fundamentos teóricos sobre medidas de incertezas, tais como teoria de erros, teoria de incertezas, teoria da evidência e teoria de possibilidades. O objetivo final é identificar ou selecionar uma teoria apropriada para a análise das incertezas e tratamento do conhecimento incompleto da informação.

2.2
Teoria de Erros
A teoria de erros foi proposta por K.F. Gauss, no início do século XIX, e foi a primeira tentativa de quantificar quão completa é a informação fornecida pelo resultado de uma medição. Na teoria de erros, considera-se que qualquer grandeza física tem um valor verdadeiro, e a variabilidade experimental do resultado