Поши́рення неви́значеності (або поширення похибки) — у статистиці та чисельних методах, це вплив невизначеності змінних (або похибок, точніше випадкових помилок) на невизначеність функції, що ґрунтується на них.
Коли змінні є значеннями експериментальних вимірювань, вони мають невизначеності через обмеження вимірювань (наприклад, точність приладу), які поширюються через комбінування змінних у функції.
Невизначеність u може бути виражена кількома способами. Вона може бути визначена абсолютною похибкою Δx. Невизначеність також можна визначити відносною похибкою (Δx)/x, яка зазвичай записується у відсотках. Найчастіше невизначеність величини кількісно визначають за стандартним відхиленням σ, яке є додатним квадратним коренем із дисперсії. Тоді значення величини та її похибка виражаються як інтервал x ± u.
Однак найзагальніший спосіб охарактеризувати невизначеність полягає в визначенні її розподілу ймовірностей. Якщо розподіл ймовірностей змінної відомий або його можна припустити, теоретично можна отримати будь-яку його статистику. Зокрема, можна вивести довірчий інтервал для опису області, в якій справжнє значення змінної може знаходитись.
Якщо невизначеності корелюють, то коваріацію необхідно брати до уваги. Кореляція може виникати з двох різних джерел. По-перше, похибки вимірювання можуть бути корельовані. По-друге, коли базові значення корелюють в генеральній сукупності, невизначеності в середніх значеннях будуть корельовані.
Для дійсних функцій однієї змінної A , B {\displaystyle A,B} зі стандартними відхиленнями σ A , σ B , {\displaystyle \sigma _{A},\sigma _{B},} коваріацією σ A B = ρ A B σ A σ B , {\displaystyle \sigma _{AB}=\rho _{AB}\sigma _{A}\sigma _{B},} і кореляцією ρ A B . {\displaystyle \rho _{AB}.} Дійсні коефіцієнти a {\displaystyle a} and b {\displaystyle b} є відомими точно, тобто, σ a = σ b = 0. {\displaystyle \sigma _{a}=\sigma _{b}=0.}
В стовбцях справа, A {\displaystyle A} та B {\displaystyle B} є математичними сподіваннями, а f {\displaystyle f} — функцією, обчисленою на цих значеннях.