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El objetivo del presente estudio es aplicar una metodologia rigurosa para estimar la incertidumbre de las mediciones utilizando el metodo adaptativo de la simulacion de Monte Carlo (MCM). Se tomo como ejemplo la estimacion de la incertidumbre en la medicion del area de un triangulo. El valor del area (y) y su incertidumbre asociada (uy) se calcularon en base a un algoritmo que se programo en lenguaje Maple 12, generando un total de 10000 valores del mensurando. Para calcular el intervalo de confianza (o intervalo de cobertura), se exportaron estos valores a la hoja de calculo MS Excel, se obtuvieron los porcentajes acumulados de la funcion de distribucion de probabilidad (CPDF) y se evaluaron los valores extremos del intervalo de cobertura (yinf, ysup) a una probabilidad del 95%. A partir de los resultados se trazo el histograma y se demostro que siguen una distribucion normal. Para verificar la estabilidad estadistica se aplico el procedimiento adaptativo del suplemento 1 de la guia GUM ISO 2008. Los calculos se repitieron 3 veces, hasta que se obtuvo la precision adecuada. Los valores de los parametros finales del mensurando en cm2 fueron: y=50.72, uy=0.13, yinf=50.48, ysup=50.96. Tambien se aplico el metodo clasico GUM 1995 o ley de propagacion de la incertidumbre, encontrandose los siguientes valores: y=50.72, uy=0.25, yinf=50.21, ysup=51.22. Al comparar los dos metodos se observo que la tecnica de simulacion tiene mayor precision.

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Metodología para la implementación del método adaptativo de Monte Carlo en la evaluación de la incertidumbre de la medición, utilizando el cálculo simbólico Maple. Aplicación a un experimento sencillo