(
Egyébként tipikusan buta a szélirány megoldása: ha az 1.0-sok fele-fele ÉK és ÉNY tippet adott, akkor az É irány valószínûsége e modellben 0 lesz. Holott valahogy az "átlag" pont az É (és a D is!!).
Valahogyan vektor-megoldásokban gondolkodtam régen, 2D-s eloszlásban. Átlagot így még lehet számolni: Wá=(1/n)*Szumma(W). A szórás már neccesebb: S=(1/n)*Szumma(|W|^2)-|Wá|^2, ami viszont egy szám.
Ezt a számot értelmezhetjük az átlagvektor körüli kör sugárnégyzetének. Ekkor egy körszimmetrikus Gauss-harangot kapunk, de akkor egy adott vektornak mi lesz a valószínûsége? Az adott vektor körüli tartományt a kerekítési szabályok határozzák meg, ami egy "körgyûrûcikk". Erre kéne integrálni a Gauss-harangot.
Egy megoldási út lett volna, hogy a Gauss-harang középpontjából sugárirányba egyeneseket indítok. Ezek mindegyike mentén ugyanolyan 1D-s Gauss-görbe az eloszlás metszete, csak mindegyik ilyen egyenes más-más tartományban metszi el a körgyûrûcikket. A metszethatárok az egyeneseket paraméterezõ irányszöggel kifejezhetõek, s a Gauss-integrálnak a két metszethatárnál felvett értékének a különbsége lesz az adott irányszöghöz tartozó integrál (mely tehát az irányszög függvénye. Ennek tartója nem mindig a teljes 0-pí tartomány). Ezt pedig az irányszög szerint kell integrálni 0-tól píig, és kész.
Ez mind szép és jó, de elég bonyolult, így nem vállalkoztam rá. Ha lesz elég sok idõm rá, esetleg megpróbálkozhatok vele.
Gondolkoztam vektor helyett a komplex szám reprezentációval is, de ez még bonyolultabb lett, komplex argumentumú Gauss-harangot elég nehéz integrálni megintcsak a komplex síkon.
)