El monitoreo simultáneo en tiempo real de errores brutos en mediciones y parámetros representa un gran desafío para la estimación del estado del sistema de distribución debido a la baja redundancia de mediciones. Este documento presenta un marco de análisis de errores brutos, empleando PMUs para desacoplar el análisis de errores de mediciones y parámetros. Cuando está disponible un escaneo reciente de mediciones de SCADA RTUs y medidores inteligentes, se realiza un análisis de errores brutos de las mediciones como un paso de post-procesamiento de la estimación del estado no lineal (NLSE). Entre los escaneos de mediciones de SCADA y AMI, se utiliza un estimador de estado lineal (LSE) que emplea mediciones de PMU y mediciones linealizadas de SCADA y AMI para detectar cambios en los datos de parámetros causados por la operación de controles de Volt/Var. Para cada ejecución del LSE, la varianza de las mediciones no sincronizadas se actualiza de acuerdo con la incertidumbre introducida por la dinámica de carga, que se modela como un proceso aleatorio de Ornstein-Uhlenbeck. La actualización de la varianza de las mediciones no sincronizadas puede evitar la detección errónea de errores y puede modelar la confiabilidad de datos desactualizados u obsoletos. Cuando llegan nuevas mediciones de SCADA y AMI, el LSE proporciona redundancia adicional al NLSE a través de mediciones sintéticas. El marco presentado fue probado en un sistema de prueba de 13 buses. Los resultados de las pruebas destacan que los procesos LSE y NLSE trabajan juntos con éxito para analizar datos erróneos tanto para mediciones como para parámetros.