Diese Studie behandelt zwei häufige Mängel im Bereich der Unsicherheitsquantifizierung: Erstens die Annahme einer Normalverteilung für nicht-negative physikalische Größen, zweitens die Verwendung von Stichproben- oder Diskretisierungsmethoden zur Ausbreitung von Intervallunsicherheiten. Der erste Teil konzentriert sich auf die Normalverteilungsannahme und deren Einfluss auf die Momentenberechnung und Überschreitungswahrscheinlichkeiten anhand eines einfachen, aber repräsentativen Beispiels. Die Studie zeigt und betont die gravierenden Probleme, die durch die Normalverteilungsannahme entstehen können, und weist darauf hin, dass diese Annahme die Ergebnisse der Unsicherheitsquantifizierung erheblich negativ beeinflussen kann. Die Aufzwingung einer Normalverteilung auf nicht-negative physikalische Größen führt im Wesentlichen zu unerwünschten Eigenschaften, wie dem Fehlen von Momenten der Zielantwort oder unvernünftig schweren Überschreitungswahrscheinlichkeitsverteilungen. Der zweite Teil untersucht die Ausbreitung der Intervallunsicherheit aus analytischer und numerischer Sicht. Belege beider Seiten zeigen, dass die Verwendung von Stichprobenmethoden zur Behandlung von Intervallunsicherheiten äußerst ineffizient und ungenau ist. Anhand von Beispielen zeigen wir, dass die Ausbreitung der Intervallunsicherheit durch Stichproben die Worst-Case-Verhalten der untersuchten Fragestellung erheblich unterschätzt und dabei einen untragbaren Rechenaufwand verursacht.

Unsicherheitsquantifizierung;Zuverlässigkeitsanalyse;Monte-Carlo-Simulation;Normalverteilung;Intervallanalyse