完整的测量结果应包含被测量的估计值及其测量不确定度以及有关信息，以便使用者可以正确地利用测量结果。蒙特卡洛法为测量不确定度评定提供了一个通用的数值方法，适用于具有多个可由概率密度函数表征的输入量和单一输出量的模型。
基于蒙特卡洛法评定测量不确定度，通过对输入量的概率密度函数离散抽样，由测量模型传播输入流量的分布，计算获得输出量的概率密度函数的离散抽样值，进而由输出量的离散分布数值直接获取输出量的最佳估计值、标准不确定度和包含区间。
对于复杂和非线性模型，应用蒙特卡洛法评定测量不确定度无需使用一阶或高阶偏导来确定不确定度传播律的灵敏系数，并可以改善输出量的估计值。传统不确定度评定方法当输出量的概率密度函数不能由正态分布或缩放位移t分布近似时，不能应用中心极限定理给出给定概率的包含区间，而蒙特卡洛法无需考虑输出量的概率密度函数，并且确定包含区间时不需要计算包含因子。蒙特卡洛法模拟大量数据采样，输出量的最佳估计值、标准不确定度和包含区间等特性的可信程度随输入量概率密度函数抽样数增加而改善。 |