Der Wert "log(Ppost)" setzt sich bei einer 2D-Ausgleichung aus dem Zusammenspiel der Y- & X-Komponente zusammen und wird als Gesamtfaktor ausgegeben?

Es ist kein Faktor sondern eine Wahrscheinlichkeit.

Okay. Danke für den Hinweis.

Wenn für jeden Festpunkt der "log(Ppost)" Wert um 1,0 ausgegeben wird, ist die Fehlerabschätzung im Ausgleichungsmodell korrekt hinterlegt?

Nein, da log(1) == 0 ist und alle anderen Werte kleiner als Null sind. Der Wert 1,0 kann also nicht vorkommen.

Schaue dir bitte die Screenshots an. Die ausgegeben Wahrscheinlichkeit wird im Fall C.) mit "-1,01" beziffert. Wie muss ich das ganze werten? Gibt es einen Anhaltspunkt, der mir eine korrekte Bewertung der Fehlerschätzung ermöglicht?
Bsp:
- A.) Eintragung in den Rohdaten Apriori Unsicherheit für Punkt 5505038: Y=5,0mm und X=5,0mm -> Ergebnis log(Post) = -0,19 => War die Annahme zu pessimistisch und ist die Annahme zu verwerfen/anzupassen?
- B.) Eintragung in den Rohdaten Apriori Unsicherheit für Punkt 5505038: Y=0,1mm und X=0,1mm -> Ergebnis log(Post) = -8,56 => War die Annahme zu optimistisch und ist die Annahme zu verwerfen/anzupassen?
- C.) Eintragung in den Rohdaten Apriori Unsicherheit für Punkt 5505038: Y=2,6mm und X=0,01mm -> Ergebnis log(Post) = -1,01 => War die Annahme korrekt und so anzuhalten?

Welcher Wertebereich ist für die korrekte Bewertung log(Post) anzustreben? Liegt dieser bei log(Post) ~ -1,0?

Eine getrennte Ausgabe für "logY(Ppost)", "logX(Ppost)" bzw. "logZ(Ppost)" ist nicht vorgesehen?

Nein, weil diese Angaben in 99,9 % der Fälle keinen Sinn machen - u.a. weil diese beiden Werte nicht invariant bzgl. des gewählten Datums sind. Die Kombination, welche derzeit ausgegeben wird, hingegen schon.

Das heißt, ich kann für die Bewertung der einzelnen Komponenten Y, X und Z nur auf die Gesamtwahrscheinlichkeit zurück greifen?
Wenn dies der Fall ist, so sehe ich keine Möglichkeit die Komponenten Y, X und Z plausible einzeln bewerten zu können.