今回から、線形モデルとその解法に入ります。線形モデルは前回も紹介したようにデータ(の期待値)とパラメータの関係が線形であるようなモデルです。となり観測値との座標の関係は1次(線形)関係で表せます。実は測量では多くの場合(辺長や角観測と座標の関係など)、モデルは線形ではありませんが線形になるように近似して解いています。非線形モデルの線形近似については後の回でお話しします。線形モデルの記述にはベクトルや行列を用いるのが便利ですので、それらを取り扱う線形代数の基礎的な事柄を付録にまとめておきました。必要に応じて参照していただければと思います。個の未知パラメータからなるベクトルをランダム誤差のベクトルをとしたとき、線形モデルは次のように表されます。行列で計画(モデル)行列と呼ばれ、各成分は既知の定数です。