文档介绍：CNAS-GL05
测量不确定度要求的实施指南
Guidance on the Application of the Requirements
，即被测量与各输入量之间的函数关系。若Y 的测量结果
为 y ，输入量 Xi 的估计值为 xi，则
y = f (x1 , x2 ..., xn )
在建立模型时要注意有一些潜在的不确定度来源不能明显地呈现在上述函数关
系中，它们对测量结果本身有影响，但由于缺乏必要的信息无法写出它们与被测量的
函数关系，因此在具体测量时无法定量地计算出它对测量结果影响的大小，在计算公
式中只能将其忽略而作为不确定度处理。当然，模型中应包括这些来源，对这些来源
在数学模型中可以将其作为被测量与输入量之间的函数关系的修正因子（其最佳值为
0），或修正系数（其最佳值为 1）处理。
此外，对检测和校准实验室有些特殊不确定度来源，如取样、预处理、方法偏
离、测试条件的变化以及样品类型的改变等也应考虑在模型中。
在识别不确定度来源后，对不确定度各个分量作一个预估算是必要的，对那些
比最大分量的三分之一还小的分量不必仔细评估（除非这种分量数目较多）。通常只需
对其估计一个上限即可，重点应放在识别并仔细评估那些重要的分量特别是占支配地
位的分量上，对难于写出上述数学模型的检测量，对各个分量作预估算更为重要。
标准不确定度分量的评估和计算
A 类不确定度分量的评估――对观测列进行统计分析所作的评估
a) 对输入量 xI 进行 n 次独立的等精度测量，得到的测量结果为：
x1、x2……xn
1 n
x 为其算术平均值。即 x = ∑xi
n i=1
单次测量结果的实验标准差为：
n
1 2
u(xi) = S(xi) = ∑(xi − x)
n −1 i=1
观测列平均值即估计值的标准不确定度为：
S(xi)
u(x) = S(x) =
n
b) A 类测量不确定度的评估一般是采取对用以日常开展检测和校准的测试系统
2011 年 02 月 15 日发布