Error e Incertidumbre

Nombre: Melissa Tucker
Edad: 18 años
Carrera: Arquitectura Estructural
Cursando el tercer cuetrimestre del primer año
Egresada del Colegio Las Esclavas del Sagrado Corazón de Jesús
Promoción: 2010

Fecha: 30 de agosto del 2011

Noticia Libre

La Estación Espacial Internacional podría quedarse sin astronautas

Los fallos que se han producido en los últimos lanzamientos de vuelos no tripulados han llevado a la agencia espacial rusa, Roscosmos, a paralizar sus planes, lo que podría dejar a la Estación Espacial Internacional (ISS) sin ocupantes por primera vez en su historia.

El detonante fue el accidente sufrido por el carguero no tripulado Progress M-12M, que se estrelló la semana pasada en Siberia, tras sufrir un fallo en el cohete propulsor Soyuz-U, similar al utilizado para el lanzamiento de vuelos tripulados.

La misión de relevo de los actuales tripulantes de la estación, prevista para el próximo 22 de septiembre, ha sido cancelada y aún no tiene fecha definitiva, dado que la NASA y Roscomos han acordado retrasar todos los lanzamientos hasta que se identifique la causa del accidente.

Si la comisión encargada de la investigación no aclara sus causas antes de noviembre, los seis tripulantes de la ISS tendrán que hacer uso de las cápsulas de emergencia Soyuz para volver a la Tierra, dejando la estación sin ocupantes por primera vez en sus diez años de historia.

Error e incertidumbre

En Estadística, la propagacion de errores (o propagación de incertidumbre) es el efecto de variables de incertidumbre (o errores) en la incertidumbre de una función matemática basada en ellos. Cuando las variables son los valores de mediciones experimentales tienen incertidumbre debido a la medición de limitaciones (por ejemplo, instrumento de precisión), que se propagan a la combinación de variables en la función.
La incertidumbre es normalmente definida por el error absoluto. La incertidumbre también puede ser definida por el error relativo Δx/x, que usualmente es escrito como un porcentaje.
Más comúnmente, el error en una cantidad, Δx, está dado por la desviación estándar, σ. La desviación estándar es la raíz cuadrada positiva de la varianza, σ². El valor de una cantidad y su error son, a menudo, expresados como . Si la distribución de probabilidad estadística de la variable es conocida o puede ser asumida, es posible derivar el intervalo de confianza para describir la región dentro de la cual el valor verdadero de la variable puede ser encontrado. Por ejemplo, el intervalo de confianza de 68% de una variable perteneciente a una distribución normal es ± una desviación estándar del valor, esto es, existe un 68% de probabilidad que el valor verdadero se encuentre en la región . Si las variables están correlacionadas, entonces la covarianza debe ser tomada en cuenta.