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。测量平差是德国数学家高斯于1821～1823年在汉诺威弧度测量的三角网平差中首次应用，以后经过许多科学家的不断完善，得到发展，测量平差已成为测绘学中很重要的、内容丰富的基础理论与数据处理技术之一。
测量平差采用的基本原理是“最小二乘法”。这一方法由德国数学家高斯在1821～1823年间首次应用于汉诺威弧度测量的三角网平差中。自那时起，测量平差经过多位科学家的不断改进和发展，已成为测绘学中不可或缺、内容丰富的基础理论与数据处理技术。
测量平差概述 测量平差在英文里叫survey adjustment，主要目的就是调整测量观测值，以提高测量目标的精度。为实现此目的，我们需要一些先修课程，如线性代数、概率论、微积分。最实用的部分在于参数估计（间接平差）与非线性优化。
测量平差是一种利用最小二乘法原理，对各类观测结果进行细致处理和计算的理论及计算方法。其核心目的在于消除观测值间的矛盾，力求得出最为可靠的结果，并精确评估测量结果的精度。只要存在多余观测，就必然涉及平差的问题。
测量平差是一种在测绘领域中，用于提高测量数据精度和可靠性的计算方法。以下是关于测量平差的主要内容和特点：核心原理：测量平差主要基于最小二乘原理，通过数学方法调整观测数据中的误差，以求得待定点的最优坐标值。数据输入与处理：在平差计算中，用户需要输入观测数据，包括方向观测和边长观测等。
观测量的最或然值与观测值之差，称为“观测值改正数”。当为等精度观测时，算术平均值x与观测值l之差，即为观测值改正数V。
剔除粗大误差是指在数据处理过程中，排除掉与其它数据极为不同，可能是由记录错误、设备故障或实验操作失误等因素产生的异常值。
剔除粗大误差是指在数据处理过程中，排除掉与其它数据极为不同的，有可能是因为记录错误、设备故障或实验操作失误等因素而产生的异常值。在科学研究和统计分析中，剔除粗大误差是非常重要的处理方法，它可以避免异常值对后续结果的影响，使得研究结果更加准确、可靠。
剔除粗大误差主要依赖于统计方法和数据审核，以确保数据的准确性和可靠性。粗大误差，也称为异常值或离群值，指的是那些与其他数据相比显著偏离的数据点。这些误差可能由测量错误、数据记录错误或实验条件的突然变化等多种原因造成。
数据处理，简单来说，是一个技术过程，它涉及对各种数据（无论是数值还是非数值）的深入分析和加工，旨在从纷繁复杂的原始数据中提炼出有价值的信息。这个过程是系统工程和自动控制不可或缺的一部分，它的应用渗透到社会生产生活的各个领域，对人类社会发展产生了深远影响。
低档计算器的运算器、控制器由数字逻辑电路实现简单的串行运算，其随机存储器只有二个单元，供累加存储用。
数据处理是对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。
电子数字计算机以其运算速度快、计算精度高、信息贮存量大、自动化程度高、能逻辑判断等特点而著称。它不仅可用来进行数值计算和数据处理，还可用于自动控制和信息加工。
数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。比数据分析含义广。