O presente trabalho visa demonstrar uma breve revisão dos dois métodos clássicos para a avaliação da incerteza de medição em sistemas multivariáveis. Os aspectos teóricos e práticos do método baseado na lei de propagação de incertezas (MLPU) e do método baseado na lei de propagação de funções de densidade de probabilidade, implementado via o método de Monte Carlo (MLPP), são apresentados. Além disso, um exemplo ilustrativo é apresentado de modo a elucidar uma aplicação de ambos os métodos.

The aim of the present work is to give a brief review of two classical methods for the evaluation of measurement uncertainty in multivariate systems. The theoretical and practical issues of the method based on the law of propagation of uncertainties (MLPU) and of the method based on the law of propagation of probability density functions using Monte Carlo method (MLPP) are presented. In order to elucidate an application of both the MLPU and MLPP methods an illustrative example is also presented.

O principal método reconhecido pelos metrologistas para a avaliação da incerteza de medição é de facto o Guia para a Expressão da Incerteza de Medição (Guia ISO). Entretanto, devido a algumas limitações do método proposto pelo Guia ISO, a ISO desenvolveu um método suplementar para a avaliação da incerteza de medição baseado na propagação de funções de densidade de probabilidade através do método de Monte Carlo (ISO-S1). O presente artigo visa discutir esses métodos de quantificação da incerteza de medição. Os autores realizam uma revisão da literatura focando nos principais artigos que apresentam essas abordagens modernas, bem como discutem os méritos e as limitações de ambos os métodos. Além disso, um estudo comparativo entre os métodos foi realizado através de dois estudos de caso. Os resultados obtidos mostraram que é necessário avaliar a influência do grau de não linearidade na estimativa da incerteza antes de optar por quaisquer um dos métodos

The main method recognized by the metrologists for the evaluation of measurement uncertainty is de facto the Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (ISO Guide). Due to some limitations of the proposed method by ISO Guide however, ISO has developed a supplementary method for evaluating the measurement uncertainty based on the propagation of probability density functions using the Monte Carlo method (ISO-S1). The present paper discusses these methods for the quantification of measurement uncertainty. We review the literature, in particular the main papers presenting these modern approaches. We also discuss the merits and the limitations of the ISO Guide and ISO-S1 approaches. Furthermore, a comparative study between these two methods was carried out in two case studies. The obtained results show that it is necessary to evaluate the influence of the degree of non linearity in order to estimate the measurement uncertainty before either method is chosen