Дополнительное руководство преимущественно практического характера по оцениванию составляющих неопределенности приведено в приложении F.
4.1 Моделирование измерения
4.1.1 В большинстве случаев измеряемую величину 
не измеряют непосредственно, а определяют через 
других величин 
, 
, ..., 
посредством функциональной зависимости 
. (1)
Примечание 1 - В настоящем Руководстве для упрощения записи один и тот же символ используется для обозначения как измеряемой величины, так и случайной переменной (см. 4.2.1), представляющей возможные значения этой величины. Если указано, что величина 
имеет некоторое распределение вероятностей, то она понимается как случайная переменная. При этом предполагается, что сама величина характеризуется одним-единственным значением (см. 1.2 и 3.1.3).
Примечание 2 - Если имеется ряд наблюдений случайной переменной, то 
-е наблюдение случайной переменной обозначается 
. Например, если сопротивление резистора обозначить 
, то его -е наблюдение обозначается 
.
Примечание 3 - Оценка (строго говоря, оценка математического ожидания ) обозначается 
.
Пример - Если к клеммам терморезистора с линейной зависимостью сопротивления от температуры с температурным коэффициентом 
, имеющего при температуре 
сопротивление 
, приложена разность потенциалов 
, то рассеиваемую на данном терморезисторе при температуре 
мощность 
(измеряемую величину) рассчитывают по формуле
.
Примечание - Другим методам измерения будут соответствовать другие математические модели.
4.1.2 Входные величины , , ..., , от которых зависит выходная величина , также можно рассматривать как измеряемые величины, и они тоже могут зависеть от других величин, включая поправки и поправочные коэффициенты на систематические эффекты, что усложняет вид функциональной зависимости , которая, таким образом, никогда не может быть в явном виде определена полностью. Кроме того, функциональная зависимость может быть определена экспериментально или существовать только в виде алгоритма численного расчета. Поэтому в настоящем Руководстве функциональная зависимость понимается в более широком смысле, а именно как функция, которая включает в себя все величины, в том числе поправки и поправочные коэффициенты, способные существенно влиять на неопределенность измерения .
Таким образом, если данные показывают, что функциональная зависимость не моделирует измерение с требуемой точностью, то для устранения неадекватности модели в нее должны быть включены дополнительные входные величины (см. 3.4.2). Включением дополнительной входной величины можно учесть неполноту знаний о явлении, влияющем на измеряемую величину. В примере 4.1.1 дополнительные входные величины могут потребоваться, например, чтобы учесть известную неравномерность распределения температуры по резистору, нелинейную зависимость сопротивления резистора от температуры или зависимость сопротивления от атмосферного давления.
Примечание - В то же время формула (1) может иметь самый простой вид: например, 
. Такая модель соответствует, к примеру, сравнению двух определений одной и той же величины 
.
4.1.3 Входные величины , , ..., могут быть разделены на две группы:
- величины, значения и неопределенности которых определяют непосредственно в текущем измерении. Эти значения и неопределенности можно получить, например, в результате однократного наблюдения, повторных наблюдений или по основанным на опыте суждениям. Они могут включать определения поправок к показаниям приборов и поправок на влияющие величины, такие как окружающая температура, атмосферное давление и влажность;
- величины, значения и неопределенности которых получены из сторонних источников. К ним относятся величины, связанные с аттестованными эталонами, стандартными образцами веществ и материалов, а также величины, значения которых указаны в справочниках.
4.1.4 Оценку измеряемой величины , обозначаемую 
, получают из формулы (1), подставляя в нее входные оценки 
, 
, ..., 
для входных величин , , ..., . Таким образом, выходная оценка , являющаяся результатом измерения, имеет вид
. (2)
Примечание - В некоторых случаях оценку получают как среднее арифметическое (см. 4.2.1) 
независимых определений 
величины по формуле
,
когда каждое определение имеет одну и ту же неопределенность и каждое основано на полном наборе наблюдаемых значений входных величин , полученных в одно и то же время. Этому способу усреднения следует отдать предпочтение перед расчетом по формуле 
где 
- среднее арифметическое отдельных наблюдений в тех случаях, когда функциональная зависимость нелинейна. Для линейной зависимости указанные два способа усреднения дают одинаковые результаты (см. H.2 и H.4).
4.1.5 Оценку стандартного отклонения результата измерения (оценки выходной величины) в виде суммарной стандартной неопределенности, обозначаемой 
, получают из оценок стандартного отклонения результатов измерений (оценок) каждой входной величины в виде стандартных неопределенностей, обозначаемых 
(см. 3.3.5 и 3.3.6).
4.1.6 Каждую входную оценку и связанную с ней стандартную неопределенность получают из вероятностного распределения значений входной величины . Это вероятностное распределение можно интерпретировать как частотную вероятность, основанную на серии наблюдений величины , или как априорное распределение. Оценки составляющих стандартной неопределенности по типу А основаны на частотном представлении вероятности, а по типу В - на априорных распределениях. Следует понимать, что в обоих случаях распределения отражают некоторое модельное представление знаний о случайной переменной.
4.2 Оценивание стандартной неопределенности типа А
