没有测量就没有科学。现代自然科学的研究绝大部分离不开定量信息的获取——测量。在测量领域中,测量过程可分为测量数据获得和测量数据处理两部分,二者在测量结果获取过程中起着同样重要的作用。本论文以测量数据处理新理论研究为主要内容,研究了最大熵方法和贝叶斯理论在测量数据处理中的应用,并提出了一些新的应用方法。最大熵方法的研究在本文中主要是用最大熵方法确定数据是否符合某种分布,以及研究用最大熵方法直接求解数据分布的概率密度函数。其中包括最大熵方法在不同约束条件下求解得到的不同结果的对比,以及不同数据样本容量下的对比。贝叶斯方法的研究在本文中主要是研究贝叶斯理论中先验分布选取的不同对结果的影响,以及研究了两种不同的似然函数的获取方法——群修正方法和逐次修正方法,并讨论给出了其差别,得到了具有实际指导意义的结论。并且将贝叶斯方法应用于正态分布和泊松分布的反演。本文将最大熵方法和贝叶斯理论进行了结合,得到了一种新的能充分体现两种方法优势的测量数据处理方法。文章最后还通过构建的自动测试系统获取的频率数据值对文章中引出的各种方法进行了实际的验证。