Crédito:The European Physical Journal D (2024). DOI:10.1140/epjd/s10053-024-00820-y Se você repetir uma medição com instrumentos iguais ou diferentes, obterá números ligeiramente diferentes a cada vez. Estimar as incertezas associadas a estes números transforma-os num resultado informativo.
Em um estudo publicado no The European Physical Journal D , Alexander Kramid, do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia de Maryland, EUA, explica agora uma nova abordagem estatística para estimar a incerteza associada às medições de espectroscopia atômica. Ele discute como essa abordagem pode ser aplicada tanto a medições de comprimentos de onda de linhas espectrais quanto a outras propriedades atômicas que são indiretamente determinadas a partir delas.
As medições de comprimento de onda de linhas espectrais atômicas são intrinsecamente heterogêneas, mesmo quando se utilizam os mesmos equipamentos e métodos. Há muito que existem receitas estatísticas para descrever as incertezas associadas. Mas nenhuma abordagem estatística se adapta a todos os cenários, e os desenvolvimentos da teoria estatística na última década conduziram a ferramentas mais robustas.
A nova abordagem estatística que Kramid defende baseia-se num conceito conhecido como incertezas obscuras. Ele aponta corretamente medições errôneas como culpadas de discordância entre vários resultados.
A abordagem foi refinada para permitir fácil detecção de comprimentos de onda com desvios anormais, em vez de sugerir quais medições devem ser reanalisadas ou removidas. Pode ser usado não apenas em comparações diretas de diversas medições da mesma linha espectral, mas também em comparações entre comprimentos de onda observados e derivados de transições.
Kramid desenvolveu uma caixa de ferramentas numéricas que implementa esta abordagem estatística. Ele também descreve métodos para avaliar a precisão dos cálculos teóricos das propriedades atômicas que, segundo ele, muitas vezes diferem em ordens de grandeza. A comparação dos resultados obtidos com diferentes abordagens computacionais pode fornecer meios para uma estimativa robusta das incertezas.
As novas ferramentas deverão encorajar os investigadores a fazer e incluir estimativas de incerteza nas suas publicações.
