Este documento discute varias estrategias para el análisis probabilístico, con un enfoque en aplicaciones típicas de ingeniería. El énfasis está en los métodos de muestreo y el análisis de sensibilidad. Se introduce un nuevo método de muestreo, el muestreo de partículas latinizado, y se compara con los métodos de muestreo existentes. Aunque puede aumentar la calidad de los modelos sustitutos, un muestreo de hipercubo latino optimizado es generalmente preferible, ya que muestra resultados ligeramente mejores. En el análisis de sensibilidad, la dificultad radica en las variables de entrada correlacionadas, que son típicas en aplicaciones de ingeniería. Primero, se explican los índices de Sobol y los valores de Shapley utilizando un ejemplo intuitivo. Luego, se introduce el coeficiente modificado de importancia como una nueva medida de sensibilidad, que se puede utilizar para identificar de manera confiable las variables de entrada sin influencia funcional. Finalmente, estos resultados se aplican a un caso de prueba de turbomaquinaria. En este caso, se investiga el campo de flujo de una fila de compresores, donde las palas están sujetas a variabilidad geométrica. Los parámetros de perfil utilizados para describir la variabilidad geométrica están correlacionados. Se muestra que la variabilidad del camber máximo y el grosor del borde de ataque tienen una influencia decisiva en la variabilidad de la eficiencia isentrópica.