本书共分6章，内容包括概率基础、测量不确定度的概率理论、测量不确定度的蒙特卡洛原理、利用控制变量减小测量不确定度的模拟方差、随机变量的模拟、蒙特卡洛方法评定标准测量不确定度的计量学含义。

第1章 概率基础
1.1 样本空间与事件
1.2 概率公理
1.3 条件概率和独立性
1.4 随机变量
1.5 期望
1.6 方差
1.7 Chebyshev不等式和弱大数定律
1.8 条件期望和条件方差
第2章 测量不确定度的概率理论
2.1 在实验室环境条件Co下被测量的真值
2.2 在实验室环境条件Co和测量系统C1下的示值
2.3 在实验室环境条件Co、测量系统C1和其他未知影响条件C2下的示值
2.4 测得值及其统计的表达公式
2.5 测得值样本容量与测得值均值的关系
2.6 合成标准测量不确定度的条件表达式
2.7 比对结果的不确定度分析
第3章 测量不确定度的蒙特卡洛原理
3.1 伪随机数
3.2 蒙特卡洛方法
3.3 蒙特卡洛方法的样本均值和样本方差
3.4 蒙特卡洛方法评定测量不确定度模拟方法的重要定理
3.5 测量不确定度蒙特卡洛方法评定原理公式
第4章 利用控制变量减小测量不确定度的模拟方差
第5章 随机变量的模拟
5.1 离散型随机变量的模拟算法
5.2 连续型随机变量的模拟算法
第6章 蒙特卡洛方法评定标准测量不确定度的计量学含义