Der Vortrag zeigt, dass Unsicherheiten in Ingenieurmodellen quantitativ mit Methoden der Wahrscheinlichkeitstheorie modelliert werden können. Zusätzlich können durch eine Bayes‘sche Analyse probabilistische Ingenieurmodelle konsistent anhand von Daten „gelernt“ werden.