Теорія:

Проведемо експеримент: 
 
\(1)\) кинемо гральний кубик \(200\) разів і кожен раз будемо записувати кількість пунктів, що випали;
 
\(2)\) підрахуємо, у скількох випадках випало \(4\) пункти.
 
Припустимо, що після підрахунків результат \(4\) був \(32\) рази.
 
Що можна обчислити?
Якщо в \(N\) незалежних дослідах подія \(A\) відбувається \(M\) разів, то \(M\) називається абсолютною частотою події \(A,\) а співвідношення MN називається відносною частотою події \(A.\)
Відносна частота події =кількість настання подіїкількість експериментів

Відносну частоту події \(A\) позначають W(A)\(,\) тому за визначенням W(A)=MN\(.\)

У наших експериментах подія \(A\) — випали \(4\) пункти.

Отже, за визначенням: 
 
\(1)\) абсолютна частота події \(A\) дорівнює \(32;\)
 
\(2)\) відносна частота події A=32200\(.\)
Статистичною ймовірністю називається число, близько якого коливається відносна частота події за умови великої кількості дослідів.

Різні досліди з великою кількістю однотипних дослідів проводили вчені в різні роки. Спостерігаючи за зменшенням амплітуди коливання відносних частот події близько певного числа при збільшенні кількості дослідів, швейцарський математик Якоб Бернуллі \((1654 — 1705)\) обґрунтував так званий закон великих чисел.

Можна вважати достовірним той факт, що при будь-якій досить великій серії випробувань відносна частота події \(A\) наближається до певного числа — ймовірності цієї події. Отже, W(A)P(A) за умови великої кількості випробувань.

У нашому експерименті відносна частота події A=32200 або статистична ймовірність P(A)32200\(.\)

Приклад:
Чим більша кількість проведених експериментів, тим менша різниця між відносною частотою та ймовірністю події.
Оскільки за класичним визначенням ймовірності, P(A)=16\(,\) то проводячи дуже багато експериментів, статистична ймовірність (відносна частота) буде наближатися до числа 16\(.\)