Prémium csatahajók

Már sok helyen kerestem én is, hogy pontosan hogyan jön ki az a szám, de mindenhol mást írnak.

Valamelyik streamer videojaban mondtak hogy "sigma is a kind of combination of horizontql and vertical dispersion".
Az osszeg szo nem teljesen helyes forditas, de a kombinacio sem az magyarul.
Azt nem magyarazta el hogy lehet ezt kiszamolni.

Köszi a válaszokat.

Én is CV és BB-vel tolom. ESSEX ( lassan MIDWAY ) Yamato diákcsemege. Egyedül az Amcsi BS-eknek van jó légvédelme a többi kuka.

Már azt hittem, hogy nem töltött be textúrát...

nekem is volt ilyen többször is a napokban

Na erről picit bővebben, meg forrással, ha tudsz, mert én eddig, mint szóráseloszlást módosító tényező tudtam, és nem, mint két tengely összege...

Itt egy videó a dispersion és a szigma magyarázatára:



A lényeg:
a dispersion arra utal, hogy a célzott ponttól maximum mekkora távolságra szóródhatnak a lövedékek, tehát minél kisebb, annál jobb.
a szigma pedig a dispersion (szórás) által meghatározott körön belül annak a valószínűségét tükrözi, hogy a lövedék mekkora valószínűséggel lesz ezen kör középpontja körül, tehát minél nagyobb, annál jobb.

Statisztikai megfogalmazással:
A normális eloszlás sűrűségfüggvényének tulajdonságai

A görbe szimmetrikus m -re, és ez a pont egyúttal a függvény egyetlen maximumhelye. m tehát az eloszlás átlaga, mediánja és módusza. A függvény grafikonja harang alakú. Differenciálással meggyőződhetünk róla, hogy az f(x) függvénynek két inflexiós pontja van, mégpedig a m -s és m +s helyeken.

Az eloszlás két paramétere m és s (m a görög mü, s a görög szigma, csak nem tudta kezelni a beillesztés). Gyakori feltevés, hogy a mérési hibák eloszlása a m átlag körül normális eloszlás, m -t így szokás az eloszlás átlagának is nevezni. Az eloszlás s paramétere az eloszlás standard deviációja, melyet a minta standard deviációjával közelíthetünk. A két paraméternek speciális jelentése van: annak valószínűsége, hogy egy egyedi megfigyelés a valódi értéktől (az eloszlás átlagától) egyszeres standard deviációnyira tér el, 0.682 . Ez elég alacsonynak tűnik. Ezért a kutatók a standard deviáció 2- vagy 3-szorosát szokták venni, amellyel ez a valószínűség 0.954-ra illetve 0.998-ra emelkedik. Tehát annak valószínűsége, hogy egy egyedi megfigyelés a valódi értéktől (az eloszlás átlagától) kétszeres standard deviációnyira tér el, 0.954.




Nyilvánvaló, hogy minél nagyobb a haranggörbe alatti, m-s és m+s közé eső terület, annál valószínűbb, hogy a célzott kör középpontjához közel csapódnak be a lövedékék.