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四愫廖薨盐眨荒芩担骸俺稣娴幕嵊卸种弧保绻馐被褂腥怂担骸俺稣娴幕嵊腥种弧保还苷獯纬龅氖悄囊幻妫饬礁鼋崧鄱疾荒芴逑殖隼矗坏绻拥氖且话俅位蚋嗟拇问缫煌虼危敲础坝腥种换岢稣妗钡乃捣ň兔飨哉静蛔〗牛坝卸种换岢稣妗钡乃捣ㄈ纯梢缘玫较嗟背潭鹊奶逑帧Ｏ旅嫖颐窍晗傅夭鲇酶怕式性げ獾脑怼Ｒ弧〈笫伞 ≡谕奶跫陆写罅渴匝槭保萜德实奈榷ㄐ裕录嗀的频率必然稳定在某一个确定的常数p附近，则定义事件A的概率为： P（A）＝p 这称为事件概率的统计定义，相应得到的概率称为统计概率，概率的统计定义给出了计算事件概率的近似方法，即当试验次数充分大时，可用事件的频率作为该事件概率的近似值。然而不能理解为，试验的次数越多，事件的频率就越接近事件的概率。例如，对于扔硬币这样的试验，一个人扔了两次，正好一次正面一次反面，出现正面的频率为0。5，正好等于出现正面的概率；而另一个人做同样的实验，扔了10000次，出了4985次正面，出现正面的频率为0。4985，反而不等于出现正面的概率，这扔10000次还不如扔两次的结果精度高，那这多出的9998次是不是就白扔了呢？要解释这个现象，必须更详细地研究频率和概率之间的关系。
实际上，频率是一个随机变量，有多种以至无数种可能的取值，可以是0－1之间的任何一个数字。而概率是一固定的常数，是0－1之间的一个确定数字。我们对以概率为中心的某一区域感兴趣，频率可能落在这个区域内，也可能落在这个区域之外；对于确定的试验次数n，频率落在区域内这个事件也有一个概率，当试验次数n增大时，这个概率也增大；当试验次数无限增加时，这个区域将变得无限小，频率落在区域内的概率将等于1。
一般地，频率和概率之间的关系不是以普通的等式来表达，而是以事件的频率和概率之差落在某个范围之内的概率来表示，即： P（
｜ μn/n―p｜
0，都有： lim P（ ｜ μn/n―p ｜