Учёт количества классов при построении частотных распределений важен по нескольким причинам:

• Обобщение данных. 4 Если использовать слишком мало интервалов, то можно обобщить слишком много наблюдений и потерять соответствующие характеристики. 4 Если, наоборот, сделать слишком много интервалов, то можно не получить достаточный уровень обобщения. 4
• Выделение основных черт распределения. 5 Оптимальное количество интервалов позволяет сгладить случайные колебания данных и выделить характерные черты распределения вероятностей. 5
• Удобство визуализации. 5 Данные группируют в ряды диапазонов (классов) для удобства построения графика распределения вероятностей, например, в виде гистограммы. 5

Общая рекомендация по количеству классов: их должно быть от 5 (если число наблюдений невелико) до 20 (если наблюдений много). 2