Очевидно, что существуют и другие случан. Объем
информации и число случаев увеличиваются при рас-
смотрении нескольких переменных. Рассмотрим, одна-
ко, парную зависимость аргумента и функции.
При большом разбросе точек существуют два пути
анализа. Первый 
— перестройка графика, изменяя мас-
штаб по вертикали. Такое сжатие позволяет — иногда
уловить общую тенденцию, но не более. Второй путь —
привлечение материалов иных опытов, с учетом усло-
вий их проведения. Для некоторых природных явлений
весьма быстро выявляют закон больших чисел и, не-
смотря на большой разброс точек, отчетливо просле-
живают закономерность. Из таблиц вывести заключе-
ния 
в такой ситуации 
практически невозможно, 
гра-
фик же_ позволяет видеть тенденции в парной зависи-
мости. В некоторых случаях следует — повести — понск
обобщающих — величин — (аналогичных — числу — Фруда
Рейнольдса и др.) и в зависимости от их значений на-
ходить интересующую зависимость.
При большом пробеле между соседними замерами
или между двумя сериями опытов исследователь убеж-
дается в неправильности предположения, которое было.
заложено при составлении методики проведения опыта.
Естественное поведение — исследователя 
— продолжение
опыта с целью заполнения пробела. Иногда это — не-
возможно (годовой цикл опыта, его уникальность, Эко-
номические соображения и др.). Тогда следует восста-
новить недостающие данные математической 
обработ-
кой имеющихся.
При обработке результатов исследований рассмат-
ривают два участка вегетационного сезона автономно,
с помощью одной и той.же функции. 
Если — функция
удовлетворительно аппроксимирует исходные — данные
первого (1). 
и второго () участков, а коэффициенты
различаются не намного, а главное, имеют одни и 
те
же знаки, то можно полагать, что эта функция будет
аппроксимирующей.
В качестве аппроксимирующей предполагают функ-
цию:
у=а(1-+-х) 
Р е 
- 
()
При х==0 и=а, то есть коэффициент К==у==0, а при
с<<0 и 67>0 графиком фупкции будет кривая с точкой
максимума.
293