调整是如何计算的？
免费。为了提高结果的质量和处理这些测量中的误差，观测值的个数往往多于确定未知量必须观测的个数，即需要冗余观测。有了冗余观测，观测结果之间必然会产生矛盾，测量平差的目的就是消除这些矛盾，获得最可靠的观测结果，评价测量结果的精度。测量平差的原则是“最小二乘法”。测量平差最早由德国数学家高斯应用于汉诺威1821 ~ 1823圆弧测量的三角网平差。经过众多科学家的不断完善和发展，测量平差已成为测绘中最重要、最丰富的基础理论和数据处理技术之一。
编辑本段的测量原理。
测量平差
测量平差是用最小二乘法原理处理各种观测结果的理论和计算方法。测量平差的目的是消除观测值之间的矛盾，从而获得最可靠的结果，评价测量结果的精度。任何测量，只要有多余的观测值，就会有平差的问题。
编辑此段落的目的。
为了提高结果的质量和处理测量中的误差，冗余观测是必要的。有了冗余观测，观测结果之间必然会产生矛盾。测量平差的目的是消除这些矛盾，获得最可靠的观测结果，评价测量结果的精度。
编辑此测量步骤。
(1)检查观测数据，处理初始数据的正确性。(2)列出误差方程或条件方程，按最小二乘法原理进行平差。(3)评估调整结果的质量。根据观察，它们之间的关系可以分为相关的或不相关的调整。平差方法包括直接平差、间接平差、条件平差、有条件间接平差和有未知数的条件水准测量。
编辑本段相关研究。
测量误差理论主要表现在模型误差的研究上，包括:平差中的函数模型误差理论和测量平差。
随机模型误差的识别或诊断；模型误差对参数估计的影响以及参数和残差的统计性质；病态方程与控制网设计及其观测方案的关系。由于需要检查变形监测网基准点的稳定性，出现并发展了自由网平差和似稳平差。观测值粗差的研究促进了控制网可靠性理论和变形监测网变形与观测值粗差判别理论的研究和发展。鉴于观测值存在粗差的客观事实，出现了稳健估计(或抗差估计)；针对法方程系数矩阵病态的可能性，提出了一种有偏估计。与最小二乘估计不同，稳健估计和有偏估计称为非最小二乘估计。
编辑本段的应用。
测量平差理论在计量学中的应用测量平差最早是由德国数学家高斯于1821 ~ 1823年在汉诺威的圆弧测量三角网平差中应用的。经过众多科学家的不断完善和发展，测量平差已成为测绘中最重要、最丰富的基础理论和数据处理技术之一。计量科学和测绘科学都是以物理学、数学和现代计算机科学为基础的学科，它们在本质上是兼容和一致的。在计量学中，测量不确定度的综合不确定度评定不仅要考虑观测过程中各种误差因素的综合影响，包括观测过程中的随机效应、一些系统效应，还要考虑测量过程中的其他因素。本文主要讨论这一问题，旨在深入探讨“测量平差理论在计量中的应用”的本质内涵，希望这一问题能够得到缓解或解决，最终目的是方便测绘仪器的校准。
测量极限
由于测量仪器精度的不完善以及人为因素和外界条件的影响，测量误差总是不可避免的。为了提高结果的质量和处理这些测量中的误差，观测值的个数往往多于确定未知量必须观测的个数，即需要冗余观测。有了冗余观测，观测结果之间必然会产生矛盾，测量平差的目的就是消除这些矛盾，获得最可靠的观测结果，评价测量结果的精度。测量平差的原则是“最小二乘法”。考虑到函数是一个待定常数，如果在一条直线上，可以考虑变量之间的关系，但一般来说，这些点不可能在同一条直线上。记住，它反映的是用直线描述时，计算值与实际值之间的偏差。当然，偏差越小越好，但因为可以是正的，也可以是负的，所以不能认为函数在存在总偏差的情况下很好地反映了变量之间的关系，因为此时每个偏差的绝对值可能都很大。为了改善这一缺陷，考虑用它来代替，但由于绝对值不易被分析，进一步用它来衡量总偏差。因为偏差的平方和最小，所以可以保证每个偏差不会很大。所以问题归结为最小化确定中的常数之和，这种确定系数的方法叫做最小二乘法。
精密量度
它的精确定义可以从一组实测数据中寻求变量之间的依赖关系，称为经验公式。当变量之间的关系近似为线性时，最小二乘法如何求经验公式？假设实验测得的变量个数是，，，在平面上，我们可以得到一个。这个图叫做“散点图”。从图中我们大致可以看出，这些点是围绕一条直线分散的，我们认为它们之间的关系近似为线性函数。下面是求解步骤和考虑函数，都是待定常数。如果它们在一条直线上，我们可以认为变量之间的关系是未知的。但一般来说，这些点不可能在同一条直线上。反映了用直线描述时间时计算与现实的偏差。当然，偏差越小越好，但可以是正的，也可以是负的，所以不能认为函数在总偏差结束时就很好地反映了变量之间的关系，因为此时每个偏差的绝对值可能都很大。为了改善这个缺陷，可以考虑更换。但由于绝对值不容易分析，所以进一步测量总偏差。因为离差平方和最小可以保证每个离差不会很大，所以问题归结为常数最小。用这种方法确定系统的方法称为最小二乘法。最小二乘法是一种数学优化技术，通过最小化误差平方和来寻找一组数据的最佳函数匹配，用最简单的方法得到一些绝对不可知的真值。
测量标准
测绘中广泛使用的测量平差方法是一种基于最小二乘原理的测量数据处理方法。它是通过直接测量收集观测数据(观测向量)，然后利用这种观测数据(观测向量)结合平差数学模型对实测结果进行估计的过程。估算方法采用了《数理统计》中著名的“最小二乘法”。调整处理的结果包括测量结果和表示该测量结果的不确定性的标准偏差(平均误差)。调查平差法实质上相当于有效地弱化了调查中的随机误差(收集的数据量越大，弱化效果越好，直至几乎消除)，合理地分配了调查中权重不等的不确定系统误差(即大小和水平不一致的不确定系统误差)，但并没有起到消除或弱化调查中权重相等的不确定系统误差(即大小和水平一致的不确定系统误差)的作用。因此，调整后的测量结果的标准差(平均误差)只代表随机效应引起的测量不确定度(度)，是测量不确定度的随机分量。为了全面表征测量不确定度(度)，需要考虑系统效应引起的不确定度(度)并进行综合。测量平差方法虽然包含一定的外业测量条件，但其测量结果(平差结果)只是测量值范围内的一个参数(随机误差)。在计量学中，测量的目的是确定测量值。测量不确定度是对测量结果质量的定量表示，测量结果的表达必须既包括赋予被测量的值，又包括与该值相关的测量不确定度，这样才是完整的、有意义的。用测量不确定度表示测量结果的不确定度，不仅要考虑测量结果的系统误差影响，还要考虑测量结果的随机误差影响。严格来说，还要考虑测量结果的模糊效应。因此，测量不确定度是科学严谨的，是对测量结果不确定度的准确描述。随机误差(平差结果)是由于测量中的随机因素或影响而导致的与实测真值的偏差，在重复测量时会导致测量结果的离散。这说明随机误差具有随机不确定性，而这种不确定性的具体特征就是数值的离散性。随机误差应该属于随机不确定性，其数学期望(均值)为零。测量结果=被测真值+系统误差+随机误差=被测真值+确定性系统误差+非确定性系统误差+随机误差=确定性分量+不确定性分量上面讨论了测量平差结果只是计量测量结果不确定度评定中的不确定度分量之一。由于测量结果是被测真值、系统误差和随机误差(均值误差)的组合，其不确定度应由这三个量的不确定度决定，对测量结果不确定度的研究应从这三个量的不确定度入手。只考虑随机不确定性是不全面、不客观的。