2.3.1 Innere Zuverlässigkeit
Die Frage, wie weit Datenfehler aufdeckbar sind und wie stark nicht aufgedeckte Datenfehler das Ausgleichungsergebnis verfälschen können, führt auf die Begriffe der inneren und äußeren Zuverlässigkeit. Zwischen den Beobachtungen und den Verbesserungen besteht der Zusammenhang
wobei 
ist, also die Differenz zwischen den Beobachtungen und ihren aus Näherungen gerechneten Werten. Es sei die Beobachtung li mit einem Messfehler εi behaftet. Ein solcher Messfehler wirkt sich auf alle Verbesserungen aus. Die Änderung an der zugehörigen Verbesserung vi berechnet sich aus
Von dem Produkt 
wird für diese Fragestellung also nur das Diagonalelement benötigt. Dieses Matrizenprodukt wird auch als Geometriematrix bezeichnet. Die Diagonalelemente können Werte zwischen Null und Eins annehmen und werden auch als Redundanzanteile bezeichnet.
mit
Die Summenbildung in 2.3.1/3 wird in BINGO als Proberechnung benutzt. Gleichung 2.3.1/2 kann somit auch geschrieben werden als
Ist der Redundanzanteil einer Beobachtung hoch (0.8 bis 1.0), so ist diese Beobachtung sehr stark durch andere Beobachtungen des Netzes kontrolliert, trägt aber selbst wenig zur Bestimmung der unbekannten Parameter des Blockes bei. Bei einer Netzoptimierung könnte man also auf eine solche Beobachtung am ehesten verzichten. Ist der Redundanzanteil einer Beobachtung niedrig (0.0 bis 0.25), so wird diese Beobachtung durch die anderen Beobachtungen des Netzes nur schwach kontrolliert. Ein solcher Wert muss also besonders sorgfältig gemessen werden, da Messfehler in solchen Beobachtungen schwer aufzudecken sind und sich fast vollständig auf die Unbekannten des Blockes auswirken.
Die Maße der inneren Zuverlässigkeit ri werden in BINGO für alle Beobachtungen berechnet, wenn die Option für Data-Snooping gesetzt worden ist.
Auf die Berechnung der äußeren Zuverlässigkeit, die angibt, wie stark die Unbekannten durch nicht aufdeckbare Datenfehler verfälscht werden könnten, muss wegen des sehr hohen Rechenaufwandes verzichtet werden.