Nejistota je termín používaný nepatrně různými způsoby v řadě oborů, včetně filozofie, fyziky, statistiky, ekonomie, financí, pojišťovnictví, psychologie, sociologie, strojírenství a informatiky. Týká se předpovědí budoucích událostí, již provedených fyzikálních měření nebo neznámého.
Ve své stěžejní práci Risk, Uncertainty, and Profit University of Chicago ekonom Frank Knight (1921) stanovil důležitý rozdíl mezi rizikem a nejistotou:
Přestože se termíny mezi širokou veřejností používají různými způsoby, řada odborníků na teorii rozhodování, statistiku a další kvantitativní oblasti definuje nejistotu a riziko konkrétněji. Doug Hubbard definuje nejistotu a riziko jako:
Existují další různé taxonomie nejistot a rozhodnutí, které zahrnují širší smysl nejistoty a jak by se k ní mělo přistupovat z pohledu etiky :
Pokud například nevíte, zda bude zítra pršet, pak máte stav nejistoty. Pokud aplikujete pravděpodobnosti na možné výsledky pomocí předpovědí počasí nebo dokonce jen pomocí kalibrovaného odhadu pravděpodobnosti, tak jste nejistotu kvantifikovali. Předpokládejme, že kvantifikujete svou nejistotu jako 90% šanci slunečního svitu. Pokud plánujete na zítra velkou, nákladnou, venkovní akci, pak máte riziko, protože je 10% šance, že bude pršet a déšť by byl nežádoucí. Dále, pokud se jedná o obchodní akci a vy byste přišli o 100 000 dolarů, pokud bude pršet, pak jste kvantifikovali riziko (10% šance, že přijdete o 100 000 dolarů). Tyto situace mohou být ještě realističtější kvantifikací slabý déšť vs. silný déšť, náklady na zpoždění vs. přímé zrušení, atd.
Některé mohou v tomto příkladu představovat riziko jako „očekávanou ztrátu příležitosti“ (EOL) nebo šanci na ztrátu vynásobenou výší ztráty (10% x 100 000 dolarů = 10 000 dolarů). To je užitečné, pokud je organizátor akce „rizikově neutrální“, což většina lidí není. Většina by byla ochotna zaplatit pojistné, aby se ztrátě vyhnula. Například pojišťovna by vypočítala EOL jako minimum pro jakékoli pojistné krytí, pak by k tomu přidala další provozní náklady a zisk. Vzhledem k tomu, že mnoho lidí je ochotno si pojištění koupit z mnoha důvodů, pak je jasné, že EOL sama o sobě není vnímanou hodnotou vyhýbání se riziku.
Kvantitativní užití pojmů nejistota a riziko je poměrně konzistentní z oborů, jako je teorie pravděpodobnosti, pojistně-matematická věda a teorie informací. Některé také vytvářejí nové pojmy, aniž by zásadně měnily definice nejistoty nebo rizika. Například překvapení je variace na nejistotu, která se někdy používá v teorii informací. Ale mimo matematičtějšího užití pojmu se užití může značně lišit. V kognitivní psychologii může být nejistota reálná nebo jen otázkou vnímání, jako jsou očekávání, hrozby atd.
Nejasnost nebo nejednoznačnost jsou někdy popisovány jako „nejistota druhého řádu“, kde existuje nejistota i ohledně definic nejistých stavů nebo výsledků. Rozdíl je v tom, že tato nejistota se týká lidských definic a pojmů, nikoli objektivního přírodního faktu. Bylo namítnuto, že nejednoznačnosti je však vždy možné se vyhnout, zatímco nejistotě (typu „prvního řádu“) není nutné se vyhnout.:
Nejistota může být čistě důsledkem neznalosti dosažitelných faktů. To znamená, že si můžete být jisti, zda nová konstrukce rakety bude fungovat, ale tato nejistota může být odstraněna další analýzou a experimentováním. Na subatomární úrovni však může být nejistota základní a nevyhnutelnou vlastností vesmíru. V kvantové mechanice klade Heisenbergův princip nejistoty limity na to, kolik toho může pozorovatel kdy vědět o poloze a rychlosti částice. Nemusí to být jen neznalost potenciálně dosažitelných faktů, ale i to, že nelze nalézt žádný fakt. Ve fyzice se vedou spory o to, zda je taková nejistota neredukovatelnou vlastností přírody nebo zda existují „skryté proměnné“, které by popsaly stav částice ještě přesněji, než umožňuje Heisenbergův princip nejistoty.
V metrologii, fyzice a inženýrství je nejistota nebo mez chyby měření dána uvedením rozsahu hodnot, které pravděpodobně uzavřou skutečnou hodnotu. Ta může být označena chybovými úsečkami v grafu nebo těmito notami:
Posledně uvedený „stručný zápis“ používá například IUPAC při uvádění atomové hmotnosti prvků. Tam se nejistota týká pouze nejméně významného čísla x. Například 1.00794(7) znamená 1.00794 ± 0.00007.
Nejistota měření se často zjistí tak, že se měření opakuje tolikrát, aby bylo možné dobře odhadnout směrodatnou odchylku hodnot. Pak má každá jednotlivá hodnota nejistotu rovnající se směrodatné odchylce. Pokud se však hodnoty zprůměrují, pak má střední hodnota měření mnohem menší nejistotu rovnající se směrodatné chybě průměru, což je směrodatná odchylka dělená druhou odmocninou z počtu měření.
Pokud nejistota představuje standardní chybu měření, pak asi 68,2% času, skutečná hodnota měřené veličiny spadá do uvedeného rozsahu nejistoty. Například je pravděpodobné, že pro 31,8% hodnot atomové hmotnosti uvedených na seznamu prvků atomovou hmotností leží skutečná hodnota mimo uvedený rozsah. Pokud je šířka intervalu dvojnásobná, pak pravděpodobně jen 4,6% skutečných hodnot leží mimo zdvojený interval, a pokud je šířka trojnásobná, leží pravděpodobně jen 0,3% mimo uvedený rozsah. Tyto hodnoty vyplývají z vlastností normálního rozdělení a platí pouze v případě, že proces měření produkuje normálně distribuované chyby. V takovém případě se uvedené standardní chyby snadno převedou na intervaly spolehlivosti 68,3% („one sigma“), 95,4% („two sigma“), nebo 99,7% („three sigma“).
V této souvislosti závisí nejistota jak na přesnosti, tak na přesnosti měřicího přístroje. Čím menší je přesnost a přesnost přístroje, tím větší je nejistota měření. Všimněte si, že přesnost se často určuje jako směrodatná odchylka opakovaných měření dané hodnoty, a to použitím stejné výše popsané metody pro posouzení nejistoty měření. Tato metoda je však správná pouze tehdy, je-li přístroj přesný. Je-li nepřesná, je nejistota větší než směrodatná odchylka opakovaných měření a zdá se být zřejmé, že nejistota nezávisí pouze na přesnosti přístroje.