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ID a0063 · PDF pág. 27-29 — C.2 Incertidumbres asociadas con las variables básicas

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C.2 Incertidumbres asociadas con las variables básicas
C.2.1 Fuentes de incertidumbres
1
Se pueden distinguir tres tipos de incertidumbres asociadas con las variables básicas:
a)
la variabilidad aleatoria inherente al modelo;
b)
las incertidumbres debidas a la falta de conocimientos;
c)
las incertidumbres estadísticas.
A su vez, cada uno de estos tipos de incertidumbres se puede subdividir.
2
La variabilidad aleatoria inherente se puede dividir en incertidumbres de dos categorías, según es-
tén o no afectadas por actividades humanas.
Muchos parámetros relativos a las acciones pertenecen a la segunda categoría, por ejemplo la ve-
locidad del viento o la carga de nieve sobre el terreno. También existen parámetros de resistencia
correspondientes a esta segunda categoría, por ejemplo los parámetros de resistencia de un te-
rreno.
Ejemplos correspondientes al primer tipo de incertidumbres son la resistencia de los materiales
constructivos (por ejemplo hormigón o acero) o las dimensiones de elementos estructurales. Estas
incertidumbres se pueden reducir mediante métodos de fabricación o de producción más avanza-
dos, o a través de métodos de control adecuados.
3
Las incertidumbres debidas a la falta de conocimientos se pueden subdividir en dos categorías, las
relativas a las incertidumbres de los modelos, y las que dependen de la evolución futura de ciertos
parámetros.
Las incertidumbres de los modelos, que se pueden referir tanto a los modelos de las acciones y de
sus efectos como a los modelos de resistencia, se pueden reducir a través de la mejora de los co-
nocimientos mediante ensayos o investigaciones teóricas.
A la segunda categoría pertenecen, por ejemplo, las incertidumbres sobre la evolución futura de las
sobrecargas. Las posibilidades de reducción de estas incertidumbres son más reducidas.

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Las incertidumbres estadísticas están asociadas con la evaluación estadística de los resultados de
ensayos, mediciones u otras observaciones, y pueden ser debidas a:
a)
la falta de identificación y de distinción entre diferentes poblaciones estadísticas;
b)
un número limitado de resultados que conduce a incertidumbres en la obtención de los pará-
metros estadísticos (por ejemplo del valor medio o de la desviación típica);
c)
la no consideración de las variaciones sistemáticas de las variables analizadas (por ejemplo de
parámetros climáticos);
d)
una extrapolación excesiva de la información estadística;
e)
la no consideración de posibles correlaciones;
f)
el empleo de distribuciones estadísticas para la descripción de incertidumbres cuyo origen sólo
en parte es estadístico.
Normalmente, las incertidumbres estadísticas se pueden reducir a través de un mayor número de
ensayos u observaciones.
C.2.2 Obtención de datos básicos
1
Los valores numéricos de los parámetros que caractericen un modelo y sus incertidumbres se pue-
den obtener por las siguientes vías:
a)
mediciones u observaciones;
b)
análisis;
c)
adopción de decisiones.
Con frecuencia, los valores numéricos de los parámetros se obtienen combinando datos obtenidos
por diferentes vías. La resistencia a tracción del hormigón se puede determinar a partir de la medi-
ción de su resistencia a compresión y un análisis mediante una función de conversión; la sobrecar-
ga de un puente grúa se establece mediante decisión y las fuerzas dinámicas adicionales se pue-
den determinar mediante análisis; las sobrecargas en edificios se pueden determinar mediante ob-
servación en combinación con una hipótesis sobre la evolución futura.
2
Las variables básicas que tengan en cuenta las incertidumbres se caracterizarán mediante paráme-
tros tales como el valor medio, la desviación típica, las correlaciones con otras variables y el tipo de
distribución estadística. En los casos en los que los valores numéricos de estos parámetros se de-
terminen de acuerdo con C.2.2(1a) o C.2.2(1b), el procedimiento incluirá un análisis estadístico de
los datos y los resultados se representarán en términos estadísticos.
Si por el contrario los valores numéricos de los parámetros de las variables básicas se determinan
de acuerdo con C.2.2(1c) no es posible, normalmente, una representación directa en términos esta-
dísticos. No obstante, a efectos de la aplicación de los métodos probabilistas, también a estas va-
riables se les deben asignar parámetros estadísticos.
3
Las incertidumbres debidas a errores tales como los errores de medición o los efectos de escala, se
evitarán mediante la adopción de medidas adecuadas como por ejemplo una gestión eficaz de la
calidad del proceso de obtención de los datos básicos.
C.2.3 Selección de distribuciones estadísticas
1
En muchos casos, el número reducido de datos disponibles no permite determinar de manera
inequívoca una función de distribución estadística. Por este motivo, se seleccionará una distribución
que tenga unas características apropiadas en relación con la variable básica considerada, teniendo
en cuenta el posible sesgo.
2
Para las acciones permanentes se puede adoptar una distribución normal, siempre y cuando la
posibilidad de que se produzcan valores negativos no resulte contradictoria con otras hipótesis y no
pueda ser la causa de resultados erróneos. En caso contrario, resultará más conveniente adoptar
una distribución del tipo logarítmica normal, Weibull, Gamma, o de valores extremos.
Para las acciones variables, resulta más conveniente adoptar una distribución del tipo logarítmica
normal, Weibull, Gamma, o de valores extremos, particularmente si la distribución debe representar
un valor máximo en un determinado periodo de tiempo.
3
Para las propiedades de los materiales y para las dimensiones, suele ser adecuada una distribución
del tipo normal o logarítmica normal. Si, debido a motivos físicos u otras circunstancias, no se pue-
den producir valores negativos, resulta preferible una distribución logarítmica normal.

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