测量不确定度包括哪些（测量不确定度的优势）
测量不确定度包括哪些（测量不确定度的优势）在经典的误差理论中，对随机误差的分析仅限于正态分布的情况，对系统误差和粗大误差的发现方法也只适用于正态分布的情况。用蒙特卡洛法评定测量不确定度的方法，作为对GUM法的补充，提供了输出量为非对称分布情况下的评定方法。 经典误差理论中，对误差处理，只限于单纯的测量数据，不涉及具体测量方法、测量设备、环境条件等方面的影响，因此误差处理是建立在统计理论基础上的数学方法，与具体测量过程无关。 测量不确定度的评定首先要分析不确定度的来源，考虑测量过程各因素对测量结果的影响，并进行计算和评定。这种方法能充分应用测量过程的信息，相对于测量误差仅从数据的处理出发更科学和全面，同时还有助于实验室充分掌握影响测量结果的各种因素，并加以控制。
测量误差的定义是：测得值减真值，由于真值无法获得，因此测量误差是个理想化的概念。同时由于误差分析方法是基于误差的分类，不同类别的误差，其分析和计算的方法不同。对于系统误差而言，经典的误差理论对其的处理方法主要是控制和补偿，由于认识的限制，我们无法完全的掌握，而只能认为它是以某种概率分布于某区域内的，且这种概率分布本身也具有分散性，因此对已认识的系统效应进行修正后的测量结果仍然只是被测量的估计值，并且修正值依然具有不确定度。
相对于测量误差而言，测量不确定度由于不涉及真值，不需要分析不确定度的来源是系统效应的影响还是随机效应的影响，而在评定已修正的被测量估计值的测量不确定度时，要考虑修正引入的不确定度，因此对测量结果的表达更加科学合理。
2. 可操作性强，为不同领域、行业的检测提供相对统一的评定方法和量化指标经典的误差理论里，误差的分析要根据误差的性质采取不同方法进行，但在实际的工作中，要分辨哪些是系统因素导致的误差，哪些是随机因素导致的误差并不容易。而且对系统误差的处理及其定量化分析，也依赖于个人的知识和技能，不同的人分析的结果可能存在较大差异，因此操作性并不强，这也就是造成误差量化指标不一致的主要原因，即使是随机误差，量化指标也不一致（如标准差、平均误差等）。同时不同领域的测量由于各项误差分布性质不同，传统的误差理论缺乏统一的方法来评定测量结果的可靠性，从而使评定结果缺乏一致性。
测量不确定度不需要分析其起因是来源于系统效应还是随机效应，均可采用同一方法进行评定，而其量化指标均为标准偏差或是标准偏差的倍数，因此测量不确定度提供了相对统一的评定方法和量化指标，相对简单，可操作性强。
3.在非对称分布的情况下，也能提供适用的方法在经典的误差理论中，对随机误差的分析仅限于正态分布的情况，对系统误差和粗大误差的发现方法也只适用于正态分布的情况。用蒙特卡洛法评定测量不确定度的方法，作为对GUM法的补充，提供了输出量为非对称分布情况下的评定方法。
4. 评定过程能反映测量过程的各种因素对测量结果的影响，并给出量化指标经典误差理论中，对误差处理，只限于单纯的测量数据，不涉及具体测量方法、测量设备、环境条件等方面的影响，因此误差处理是建立在统计理论基础上的数学方法，与具体测量过程无关。
测量不确定度的评定首先要分析不确定度的来源，考虑测量过程各因素对测量结果的影响，并进行计算和评定。这种方法能充分应用测量过程的信息，相对于测量误差仅从数据的处理出发更科学和全面，同时还有助于实验室充分掌握影响测量结果的各种因素，并加以控制。
