该频率的概率概率及其现象的研究中的子定义。他关于事件和属性的研究方法基于大量的迭代，因此可以长期观察每个趋势，甚至无限次重复。
例如，胶纸信封包含5种颜色的橡皮擦：蓝色，红色，绿色和黄色。我们要确定随机选择后每种颜色必须出现的概率。
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想像一下拿出橡胶，进行登记，退回，拿出橡胶并重复同一件事几百或几千次是一件很麻烦的事情。您甚至可能想观察几百万次迭代后的行为。
但是相反，有趣的是发现在几次重复之后，不能完全满足25％的预期概率，至少在发生100次迭代之后，并非对于所有颜色都如此。
在频率概率的方法下，值的分配将仅通过多次迭代的研究来进行。以这种方式，该过程应该优选地以计算机化或仿真的方式进行和注册。
多个电流拒绝了频率概率，理由是随机性标准缺乏经验性和可靠性。
频率概率如何计算？
通过在任何能够提供纯随机迭代的接口中对实验进行编程，就可以开始使用一张表格来研究现象的频率概率。
从频率方法可以看出前面的示例：
数值数据对应于以下表达式：
N（a）=出现次数/迭代次数
其中N（a）代表事件“ a”的相对频率
“ A”属于可能的结果或样本空间的集合Ω
Ω：{红色，绿色，蓝色，黄色}
在第一次迭代中，观察到频率之间的差异高达30％时，可以看到相当大的分散性，对于理论上具有相同可能性的事件（等概率）的实验来说，这是一个很高的数字。
但是随着迭代的增长，这些值似乎越来越多地调整为理论和逻辑电流所呈现的值。
大数定律
由于理论方法和频率方法之间出乎意料的一致，因此产生了大数定律。确定在经过大量迭代之后，频率实验的值正在接近理论值。
在示例中，您可以看到随着迭代的增长，值如何接近0.250。这种现象是许多概率研究结论的基础。
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其他概率方法
除频率概率外，概率概念还有另外2种理论或方法。
逻辑理论
他的方法面向现象的演绎逻辑。在前面的示例中，以封闭方式获得每种颜色的概率为25％。换句话说，它们的定义和公理并不考虑滞后于概率数据范围之外。
主观理论
它基于每个人对现象和属性具有的知识和先前的信念。之所以说“复活节总是下雨”，是因为以前发生过类似的事件。
历史
它的实施始于19世纪，当时文恩（Venn）在他在英国剑桥的一些作品中都引用了它。但是直到20世纪，两位统计数学家才发展并塑造了频率概率。
汉斯·赖兴巴赫（Hans Reichenbach）就是其中之一，他在1949年出版的《概率论》等出版物中发展了自己的作品。
另一位是理查德·冯·米塞斯（Richard Von Mises），他通过多本出版物进一步发展了他的著作，并提出将概率视为一门数学科学。这个概念对数学来说是新的，将迎来频率概率研究的增长时代。
实际上，这一事件标志着与维恩，古诺和赫尔姆一代所做的贡献唯一不同。概率与几何和力学等科学同源的地方。
<概率论涉及大量现象和重复事件。一遍又一遍地重复同一事件或同时涉及大量统一元素的问题> 理查德·冯·米塞斯
大众现象和重复事件
可以分为三种类型：
- 身体上的：他们遵循随机性之外的自然规律。例如，样品中元素分子的行为。
- 机会-您的主要考虑因素是随机性，例如反复掷骰子。
- 生物统计学：根据测试对象的特征和属性进行选择。
从理论上讲，被测个体在概率数据中扮演着重要的角色，因为正是他们的知识和经验清楚地表达了这种价值或预测。
在频率概率中，事件将被视为要处理的集合，其中个体在估计中不发挥任何作用。
属性
每个元素中都有一个属性，该属性会根据其性质而变化。例如，在物理现象的类型中，水分子将具有不同的速度。
在掷骰子时，我们知道了代表实验属性的样本空间Ω。
Ω：{1,2,3,4,5,6}
还有其他属性，如为偶数Ω P或为奇数Ω 我
Ω p：{2，4,6}
Ω 我：{1，3，5}
可以定义为非基本属性。
例
- 我们要计算两个骰子投掷中每个可能求和的频率。
为此，编写了一个实验程序，其中在每次迭代中添加了两个随机值源。
数据记录在表格中，并研究大量趋势。
可以观察到，结果在迭代之间可能有很大的不同。但是，在最后两列中呈现的明显趋同中可以看到大量定律。
参考文献
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- 计算机科学数学。埃里克·雷曼（Eric Lehman）。Google Inc.
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- 学与教数论：认知与指导研究/ Stephen R. Campbell和Rina Zazkis编辑。Ablex出版西邮政西路88号邮政西路88号06881
- Bernoulli，J。（1987）。Ars Conjectandi-4èmepartie。鲁昂：IREM。