Будете смеяться, Анна, но я опять в задаче понял хорошо, если половину. Давайте, я лучше расскажу, как мне представляется дело, а вы меня поправите, в тех местах, где я ошибаюсь. Итак:
Анна писал(а):
есть много вот таких вот сеток с квадратами: каждая сетка - своя переменная (например сетка температур, сетка влажности, сетка осадков и тп). нужно, чтобы помимо значения каждая ячейка на уровне каждой сетки имела вероятностный "вес".
Это я понимаю так, что вы строите модель на основе нескольких переменных, например, хотите оценить как изменяется влажность (h) в зависимости от температуры (t) и осадков (m). Для этого вы строите, к примеру, линейную модель:
где a, b, c - некоторые параметры модели, которые вы хотите оценить по статистическим данным.
На основании исходных данных, которые представляют собой набор точек в пространстве и замеров определенных значений переменных (например, влажности) в этих точках, вы построили сетки, которые интерполируют распределение исследуемых переменных в интересующей вас области.
Далее вы хотите оценить параметры модели, но вас смущает, что в некоторые ячейки сетки попало много исходных точек, а в некоторые мало и, как следствие, ячейки сеток становятся очень неравноценными с точки зрения достоверности и информативности.
---
На этом мои предположения заканчиваются и далее я попытаюсь рассказать, как бы действовал я в подобной ситуации.
Мне кажется, что бояться нужно не того, что в некоторых ячейках сетки было много точек, а в некоторых мало, а того, что сетка, построенная на основе исходных данных, плохо их интерполирует. Если сетка хорошо прилегает к вашим данным, то число точек в разных ячейках не так уж и важно. Поэтому основная задача, на мой взгляд:
Построить "хорошие" сетки, такие, что они, с одной стороны, хорошо аппроксимируют экспериментальные точки и, с другой стороны, при построении сеток учтены особенности взаимного положения исходных точек и их густота.
Поэтому, если я правильно понял вашу задачу, ваш исходный вопрос стоит переформулировать из "как учесть неравноценность ячеек" в вопрос "какой метод интерполяции подойдет лучше для исходных данных, обладающих такими-то особенностями"
альтернативный вариант решения?