Почему важно учитывать количество классов при построении частотных распределений?

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

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

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