无论是条件平差还是间接平差，本质都是列方程组：

V=Ax-L，VTPV=min。

当有多种类型的观测值时，无需考虑不同类型观测方程之间的权重比，只需要考虑当前观测方程中观测值的先验方差σ，令方程的权为1/σ2。注意，σ的单位应与观测值L的单位保持一致。

V的单位与L的单位一致，假设L的单位为m，则P的单位为,则（相当于）的值为无单位的量纲。所以即使不同观测方程的单位不同，只需要考虑每个方程的观测值与权的单位一致即可。也无需考虑单位权的问题，单位权固定为1，此时，权为各自观测值方差的倒数。

即使不同方程的观测值的单位不同、类型不同，最终都会通过转化为无量纲数值。

准确估计参数最关键的环节是获取先验随机模型，如观测值的先验方差矩阵Q。待估参数的先验方差矩阵R，观测值的权阵即,也可将P阵理解为信息矩阵。

当先验方差未知时，可以先大致设置先验方差，用求得的后验方差作为先验方差，迭代求解，直至先验方差和后验方差的比值接近1.

当先验方差与后验方差的比值远大于1，如1000，表明先验方差给大了。

当先验方差与后验方差的比值远小于1，如0.001，表明先验方差给小了。

当先验方差与后验方差的比值接近1时，表明这个估计时良好的。