マーク・ブロディのStrokes Gained理論をベースに、物理エンジンに組み込むための分散パラメータを生成
距離に応じた分散パラメータが、物理エンジンの精度を決める。
このアプリケーションは、マーク・ブロディ（Mark Broadie）の「Every Shot Counts」やトーマス・キーリン（Thomas Kielen）の統計モデルをベースに、物理エンジンに組み込むための「距離に応じた分散パラメータ」を生成します。
以下のコントローラーで「プレイヤーのスキルレベル（ハンディキャップ）」を調整すると、シミュレーション結果と、エンジン実装用データテーブルがリアルタイムに更新されます。線形代数的な補間（Linear Interpolation）を行うための基準点としてご利用ください。
値が大きいほど左右に散らばります
値が大きいほど縦距離が合いません
平均着弾地点をピンの手前にずらす割合 (%)
選択されたパラメータに基づき、100球打った場合の分布（95%信頼区間楕円）を表示しています。
現在の設定に基づいた補間用データです。これをCSVや配列としてプログラムにロードしてください。
| 距離 (Total y) | 左右分散 (±y) | 前後分散 (±y) | オフセット (Bias y) | Carry:Run |
|---|---|---|---|---|
| 50y | ± 3.5y | ± 3.0y | -0.0y | 98 : 2 |
| 100y | ± 6.0y | ± 5.0y | -0.0y | 95 : 5 |
| 125y | ± 7.3y | ± 6.0y | -0.0y | 95 : 5 |
| 150y | ± 8.5y | ± 7.0y | -0.0y | 92 : 8 |
| 175y | ± 9.8y | ± 8.0y | -0.0y | 92 : 8 |
| 200y | ± 11.0y | ± 9.0y | -0.0y | 88 : 12 |
| 225y | ± 12.3y | ± 10.0y | -0.0y | 88 : 12 |
| 250y | ± 13.5y | ± 11.0y | -0.0y | 85 : 15 |
| 275y | ± 14.8y | ± 12.0y | -0.0y | 85 : 15 |
| 300y | ± 16.0y | ± 13.0y | -0.0y | 85 : 15 |
Lateral = (coefA * Distance) + base
Long = (coefB * Distance) + base
(x, y) = ( random_normal() * lateral, Distance - bias + random_normal() * long )