先假定有一不均匀硬币，要想测得其正面朝上的概率，大家都会想到一个简单的办法，就是不断地抛硬币n次，记录其朝上的次数nA次，那么就是我们想要的概率的近似值.历史上曾有许多学者做过类似大量的试验，都一致地发现，随着抛硬币的次数n逐渐的增大，会围绕一个固定值上下波动，且波动的幅度越来越小.

在相同的条件下重复进行n次试验，事件A发生的次数为nA（称为事件A发生的频数），比值称为事件A发生的频率，记作fn（A），即

易知，频率具有下列性质：

(1)0≤fn(A)≤1;

(2)fn(Ω)=1;(www.daowen.com)

（3）若A1，…，Ak是一组两两互斥的事件，

事件A的频率反映了在随机试验中事件A发生的频繁程度，即事件A在一次随机试验中发生的可能性大小.在长期的社会实践中，人们逐步发现，当试验次数n逐渐增大时，事件A发生的频率fn（A）总会在某个确定的数值附近摆动，这一特性称为频率的稳定性，这个数值称为频率的稳定值，频率的稳定值本质上反映了事件在随机试验中出现可能性的大小.

定义6.2　设A为随机试验的一个随机事件，如果随着重复试验次数n的增大，A事件的频率fn（A）会逐渐稳定在0与1之间某个常数P，此常数P就是用频率方法确定的事件A的概率，称之为统计概率，记为P（A）.

统计概率提供了一个想象的数值为随机事件的概率，并且在试验重复次数n较大时，常常把频率当作概率的一个近似值；但要精确地获得频率的稳定值（事件的概率）是困难的，因为在现实世界里，人们无法保证每次试验都是在完全相同的条件下进行，也无法把一个试验无限次地重复下去.然而规律却存在在那里.