不确定度是什么？两个例子让你清楚楚
说到到不确定度确认应该是大部分实验人员最头大的事了，但有许多小伙伴竟还不知什么是不确定度，此帖从最基本的生活常识出发来介绍不确定度的意义，内容通俗易懂，是广大实验室人员了解不确定度评定最简单的方法。
解：我们通常会回答18℃左右，如果精确一点我们会回答（18±2）℃。我们分析一下为什么这么回答。首先18℃这个值，我们通过收看天气预报或者我们穿着或者所处的季节等因素得出，±2℃是我们依据经验得出的，和分析结果关联的范围。
从上面的例子也可以看出，要得到合理的不确定度的评定结果，必须使用经过计量检定的器具，如果使用的温度计有较大的系统误差，不确定度的评定结果可能就不能包含真值，这样就失去了不确定度评定的意义。
1.误差是相对被测量真值而言的，它是测量结果与真值之差，由于真值的不可知性，实际上误差也只能是个理想概念，不可能得到它的准确值。
不确定度以测量结果本身为研究对象，其含义不是“与真值之差”或“误差限”、“极限误差”，而是表示由于随机影响和系统影响的存在而对测量结果不能肯定的程度，表征被测量值可能出现的范围。它是以测量结果为中心，以标准差或其倍数，或某置信区间半宽度确定的被测量的取值范围。确保真值以一定概率落于其中。因而，它是测量结果的一个量化属性。
2.误差和不确定度的分类方法截然不同。
误差根据其性质可分为两类：随机误差和系统误差。
随机误差：测量结果与重复性条件下对同一量进行无限多次测量所得结果的平均值之差。随机误差大抵是由于随机影响造成的。注意，观察列的平均值的实验标准差并不是平均值的随机误差，而恰恰是随机影响引起的平均值的不确定度，这些效应产生的平均值的随机误差不可能准确知道。
系统误差：在重复性条件下，对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均值与被测量真值之差。系统误差是由已知系统影响和未知系统影响产生的，通过对已知系统影响的修正可以减小，但不可能为零。同时，修正值或修正因子的不完善，也会导致测量结果的不确定度，但不是由于系统影响补偿不理想而产生的误差。
不确定度按照分量的评定方法分为 A 类B 类，但并非“随机”和“系统”的代用词。
用A 类或B 类评定方法均可得到已知系统影响修正值的不确定度，随机影响的不确定度计算也是如此。两种评定方法均基于概率分布，得到的分量在本质上不存在差异。实际应用中，无须将它们与随机或系统对应起来。
3.误差取一个符号，非正即负。不确定度恒为正值。当由方差得出时，取其正平方根。
4.不确定度是由随机影响和对系统影响结果的不完善修正产生的。在计算测量结果的不确定度时，不会考虑到未被认识的系统影响，但这种影响会导致误差的出现。因此，即使计算出来的不确定度很小，仍不能保证测量结果的误差很小。或者说，测量结果的不确定度未必是测量结果接近被测量值的指示值，它仅为与目前可用的知识相符的最佳值接近程度的近似性估计。不确定度不能用于测量结果和真值之间的差异显示，但可用于测量结果之间的比较。不确定度越小，则测量结果质量越高。
在测量中若没有忽略任何明显的系统影响时，才能认为测量结果即为被测值的可靠估计值，其合成标准不确定度即为可能误差的可靠量度。
误差和不确定度的具体差别：