A Transformada da Incerteza é uma forma de calcular o efeito da incerteza em sistemas sem precisar utilizar números aleatórios. O importante é saber a distribuição de probabilidade original e os seus momentos. Uma vez conhecida a natureza dinâmica do sistema é bastante simples calcular a incerteza resultante.
Funciona assim:
Vamos supor que temos um problema em que a variável de entrada é elevada ao quadrado, ou seja:
Y=X^2
A pergunta é: se X é uma variável aleatória com distribuição conhecida, média e variância definidas, então qual será o valor médio de Y e seu desvio padrão?
Bom, para distribuições conhecidas é até possível calcular esta relação analíticamente. Mas nem sempre é o caso. No caso da distribuição normal com desvio igual a V, então a média é V^2 e o desvio é raiz(3)*V^2.
Outra maneira é utilizar o método de Monte Carlo. Infelizmente, ele pode ser demorado e demandar diversos recursos computacionais.
Entramos na UT. Para calcular a UT, temos de saber a distribuição. Em todo caso para a função Y=X^2 teremos que:
Média=Ym=w1*(Xm+S1)^2+w2*(Xm+S2)^2+w3*(Xm+S3)^2;
No caso desta ser normal com média Xm=0 teremos:
w1=1/6 S1=-raiz(3)*V
w2=2/3 S2=0
w3=1/6 S3=raiz(3)*V
Assim a média será:
Ym=1/6*(-raiz(3)*V)^2+2/3*(0)^2+1/6*(raiz(3)*V)^2
O resultado é Ym=V^2 - ou seja exatamente igual ao resultado analítico.
Mágica? Não, apenas matemática
E para calcular o desvio? Neste caso a equação é:
Desvio=YV=raiz(w1*(Ym-S1^2)^2+w2*(Ym-S2^2)^2+w3*(Ym-S3^2)^2);
E o resultado? Desvio é raiz(3)*V^2
A UT pode ser aplicada para o caso de uma ou mais variáveis, correlacionadas ou não. Podemos usar múltiplas distribuições e mesmo obter a função densidade de probabilidade.
É espetacular