绝对值和合成法

符号未知时防止假定抵消

若只知道第$i$项输入误差满足$\mathrm{\mid }\mathrm{\Delta }{x}_i\mathrm{\mid }\le b_i$，而不知道其实际符号，在小误差一阶模型$\mathrm{\Delta }y\approx {\sum }_i{a}_i\mathrm{\Delta }{x}_i$下，绝对值和合成给出保守界限：
$b_y\approx {\sum }_i\mathrm{\mid }{a}_i\mathrm{\mid }{b}_i\mathrm{.}$
它按各贡献在不利方向叠加来预算。若线性模型精确且限值有效，三角不等式给此界；非线性模型需评估高阶项，不能将一阶界限无条件当成精确保证。

原始误差限值不能直接相加

例如$y=2x_1-x_2$，两项界限0.1和0.2mm，输出最坏界限为$2\times 0.1+\mathrm{\mid }-1\mathrm{\mid }\times 0.2=0.4$mm，不是0.3mm，也不能因减号得到零。

教材将本法用于未定系统误差的极限处理。此处$b_i$是界限，不是标准差；不能随意换成方和根合成法来得到更小的数值。若已知实际符号，应另外报告相应带符号偏差。