古人云：凡事预则立，不预则废，强调无论做什么事都要预先谋划，事前设计，这离不开对事物和现象的规律的认识。对确定性现象，只有清楚其中的因果关系才能准确地预测结果。而对随机现象，却只要知道了概率就能进行预测，但应该注意的是，概率要预测的不是随机事件 的结果，而是大量随机事件的结果在数量上的规律性。

　　例如，扔一次硬币，你无法说出是正面还是反面朝上，对此你毫无把握，只能说：“出正面的机会有二分之 一”，如果这时还有人说：“出正面的机会有三分之一”，不管这次出的是哪一面，这两个结论都不能体现出来；但如果扔的是一百次或更多的次数，如一万次，那 么“有三分之一机会出正面”的说法就明显站不住脚，而“有二分之一机会出正面”的说法却可以得到相当程度的体现。

　　下面我们详细地阐述用概率进行预测的原理。

　　一　大数定律　　在同样的条件下进行大量试验时，根据频率的稳定性，事件A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。