测量不确定度

不确定度 vs 误差

• 误差：测量值减真值。真值往往不可知，所以误差通常不可知。
• 不确定度：表征合理赋予被测量值的分散性，是一个区间（如 25.0 ± 0.3℃）。它回答"这个数有多可信"。

两类评定

• A 类：用统计方法（重复测量、方差）评定。比如同一条件下测 10 次，用标准差估计。
• B 类：用非统计信息（校准证书、技术规范、经验）评定。比如厂家给的精度指标、分辨率。

最终不确定度由各分量合成：u = √(u1² + u2² + ...)，即"方和根"合成。

和"精度""误差"的关系

• 厂家标的"精度 ±0.1%" 通常是一种 B 类不确定度来源。
• "误差预算"（见核心概念/误差预算）就是把各不确定度分量拆开，看谁贡献最大。
• 精度好 ≠ 不确定度小：安装、环境、标定引入的不确定度可能远大于传感器本身。

为什么必须带不确定度

• 两个测量结果能否判定"有差异"，要看差异是否大于各自不确定度合成的不确定度。差 0.2 但各自不确定度 0.3，则"无显著差异"。
• 合规判定：实测值 + 不确定度 仍低于限值，才稳妥；接近限值时不确定度决定风险。

常见误区

1. 只报读数不报不确定度，别人无法判断可信程度。
2. 把厂家"精度"当唯一不确定度，忽略安装/环境分量。
3. 以为重复测量"一致"就准——系统性偏差（B 类）重复测量发现不了。

不带不确定度的测量值，只是一个没有可信度标签的数字。严肃的数据，必须回答"我有多可信"。