（三）测量不确定度的评定
1、测量模型的建立（了解）被测量指的是作为测量对象的特定量，在实际测量的很多情况下，被测量不能直接测得，而是由其它量通过一定的函数关系确定。这种函数关系称为测量模型或测量过程的数学模型。
数学模型不是唯一的。
数学模型可用已知的物理公式求得，也可用实验的方法确定，有时甚至只能用数值方程给出。
2、输入估计值测量不确定度的评定
（1）概述
与输入估计值相关的测量不确定度，采用“A类”或采用“B类”方法评定。
标准不确定度的A类评定是通过对观测列的统计分析来评定不确定度的方法，此时，标准不确定度为通过求平均程度或适当的回归分析求得的平均值的实验标准差。
标准不确定度的B类评定是用不同于对观测列统计分析的方法来评定不确定度的方法，此时，标准不确定度是根据其它知识或信息得出的。
（2）标准不确定度的A类评定（掌握）当在相同的测量条件下，对某一输入量进行若干次独立的观测时，可采用标准不确定度的A类评定方法。
假定重复测量的输入量Xi为量Q。若在相同测量条件下进行n（n>1）次独立的观测，量Q的估计值为各个独立观测量值qj（j=1，2，…，n）的算术平均值 ， ，与输入估计值 相关的测量不确定度可按下方法之一评定：
（a） 值qj的实验方差s2（q）是概率分布方差的估计值，可按下式计算：
其（正）平方根为实验标准差。算术平方根方差的最佳估计值，是由下式给出的平均值的实验方差：
其（正）平方根称为平均值的实验标准差。与输入估计值相关的标准不确定度即平均值的实验标准差：
一般而言，不重复测量次数n较小时（n<10）时，按上式表述的A类标准不确定度评定的可靠性就有所降低。可采用其它方法来评定标准不确定度。 （b）对于特征比较明确且处于统计控制之下的测量过程来说，使用所获得的合并样本标准差sp来描述分散性，可能比采用通过有限次数的观测值获得的标准差更为合适。sp为测量过程长期的组内方差平均值的平方根。
在此情况下，若输入量Q的值由非常有限的n次独立观测值的平均值 求得，则平均值的方差可按下式估计：
可根据 来计算标准不确定度。
