عملية قياس الثقة أو الخطأ المرتبط بقياس أو توقع نموذج.تقدير عدم اليقين هو عملية قياس مدى ثقتنا في قياس أو توقع نموذج. في الفيزياء، كل قياس يحمل درجة معينة من الخطأ—سواء من حدود الأدوات، أو الضوضاء البيئية، أو الحدود الكمومية الأساسية—ويوفر تقدير عدم اليقين طريقة رسمية للتعبير عن هذا الخطأ. بالنسبة للنماذج، يجيب على السؤال: 'كم يمكنني أن أثق في هذا التوقع؟' هذا ضروري في مجالات تتراوح من علم المناخ إلى فيزياء الجسيمات، حيث تُتخذ القرارات بناءً على توقعات تحمل عدم يقين متأصل.
بدأ المعالجة الرسمية لعدم اليقين في القياس في القرن الثامن عشر مع أعمال كارل فريدريش غاوس حول طريقة المربعات الصغرى. في القرن العشرين، قدم تطوير الإحصاء البايزي من قبل توماس بايز (نُشر بعد وفاته عام 1763) ولاحقًا من قبل بيير سيمون لابلاس إطارًا صارمًا للجمع بين المعرفة السابقة والبيانات. تم وضع المعيار الحديث للتعبير عن عدم اليقين في القياس في عام 1993 مع دليل ISO للتعبير عن عدم اليقين في القياس.
يتضمن تقدير عدم اليقين عادةً طرقًا إحصائية. بالنسبة للقياسات، تعطي التجارب المتكررة متوسطًا وانحرافًا معياريًا، مما يحدد الخطأ العشوائي؛ ويتم تقدير الأخطاء المنهجية من خلال المعايرة. بالنسبة للنماذج، تقوم تقنيات مثل الاستدلال البايزي بتعيين توزيعات احتمالية لمعلمات النموذج، وتقوم محاكاة مونت كارلو بنشر هذه الشكوك عبر النموذج لإنتاج فترة ثقة على المخرجات. في التعلم الآلي، توفر طرق مثل التسرب أو متوسط المجموعة تقديرات لعدم اليقين لتوقعات الشبكات العصبية.
يُستخدم في التصوير الطبي (مثل تشخيص سرطان الثدي من ظلال الأشعة السينية)، وفي نمذجة المناخ للتنبؤ بالتوهجات الشمسية بفترات ثقة، وفي فيزياء الجسيمات للإبلاغ عن أهمية الاكتشافات الجديدة.
تم الإعلان عن اكتشاف بوزون هيغز في عام 2012 فقط بعد تقليل عدم اليقين في القياس إلى مستوى 5 سيجما، مما يعني أن احتمال أن تكون الإشارة مجرد صدفة إحصائية كان أقل من 1 في 3.5 مليون.


