Este estudo aborda duas falhas comuns na área de quantificação de incertezas: a primeira é a suposição de distribuição normal para quantidades físicas não negativas; a segunda é o uso de métodos de amostragem ou discretização para a propagação da incerteza de intervalo. A primeira parte do trabalho foca na hipótese da distribuição normal e seu impacto no cálculo dos momentos e na probabilidade de ultrapassagem, através de um caso simples, porém representativo. A pesquisa revela e destaca os graves problemas que a hipótese normal pode ocasionar, indicando que essa hipótese pode influenciar negativamente, de forma significativa, os resultados da quantificação de incertezas. Impor a distribuição normal a quantidades físicas não negativas leva essencialmente a características indesejáveis, como a inexistência de momentos da resposta alvo ou caudas de probabilidade de ultrapassagem desproporcionalmente pesadas. A segunda parte explora a propagação da incerteza de intervalo sob perspectivas analítica e numérica. Evidências de ambos os lados mostram que o uso de métodos de amostragem para tratar a incerteza de intervalo é extremamente ineficiente e impreciso. Demonstramos por meio de exemplos que a propagação da incerteza de intervalo por amostragem subestima gravemente o comportamento do pior caso do problema estudado, acompanhada de um custo computacional insuportável.

quantificação de incerteza;análise de confiabilidade;simulação de Monte Carlo;distribuição normal;análise de intervalo