Une approche numérique de la propagation de l'incertitude dans laquelle des valeurs sont tirées au hasard à partir de la loi de probabilité attribuée à chaque entrée, injectées dans le modèle de mesure, puis les valeurs de sortie résultantes sont rassemblées pour former une distribution. Une simulation d'un million d'essais est la cible habituelle, ce qui est suffisant pour figer les extrémités d'un intervalle de couverture à 95 % à un ou deux chiffres significatifs. Elle gère les modèles non linéaires, les sorties asymétriques et les entrées non normales dominantes pour lesquelles la loi de propagation du premier ordre est prise en défaut.
Ran the Monte Carlo method with a million trials and it matches the GUM budget to the second digit, so the simple budget stands.
En français simple J'ai exécuté la Monte Carlo method avec un million d'essais et elle correspond au bilan du GUM au deuxième chiffre près, donc le bilan simple reste valable.
Utilisez la méthode de Monte-Carlo comme contre-vérification d'un bilan de propagation. Si les deux concordent, conservez le bilan le plus simple pour les documents officiels.
Aussi entendu sous
- MCM
- Monte Carlo simulation
- propagation of distributions
Termes associés
Law of propagation of uncertainty
La formule du premier ordre qui combine les incertitudes-types d'entrée, pondérées par les coefficients de sensibilité, pour obtenir l'incertitude de sortie.
Fonction de densité de probabilité (Probability density function), la courbe décrivant la probabilité de chaque valeur possible d'une grandeur.
Coverage interval
L'intervalle autour d'un résultat qui contient les valeurs plausibles du mesurande avec une probabilité déclarée.
Measurement model
L'équation reliant la grandeur de sortie que vous déclarez à toutes les grandeurs d'entrée qui l'alimentent.
GUM
Guide pour l'expression de l'incertitude de mesure, la méthode de référence principale pour évaluer l'incertitude de mesure.