Некоторые методы, которые используются для трансформации распределений при оценке неопределённости измерений:

• GUM. 1 Алгоритм предполагает задание функциональной зависимости, описывающей процесс измерений, получение оценок влияющих величин, вычисление коэффициентов чувствительности по каждой величине и расчёт стандартной и, при необходимости, расширенной неопределённости. 1 Точный расчёт возможен в случае линейной функциональной зависимости между входными величинами и результатом измерений, при условии, что все влияющие величины имеют нормальное распределение. 1
• Метод Монте-Карло. 12 Метод позволяет на основе аналитического описания объекта моделировать поведение выходной величины с учётом случайного изменения входных величин. 2 Для этого с помощью генератора случайных задаются значения входных величин для первого испытания, в зависимости от их функции плотности вероятности, и вычисляется значение выходной величины. 2 Затем аналогично для второго испытания и так далее. 2
• Метод оценивания неопределённости по типу А. 5 Может основываться на любых обоснованных методах статистической обработки данных, например на расчёте стандартного отклонения и среднего значения на основании серии наблюдений, использовании метода наименьших квадратов для подбора кривой к данным и проведении дисперсионного анализа. 5