1：有关机率问题的研究早在十七、十八世纪就已经相当受重视。不过对于机率的定义、解释与计算方式意见仍然相当纷歧。
首先是十九世纪初由法国数学家拉普莱斯(Pierre Simon de Laplace 1749~1827)所提出来的古典机率或先前机率论(Classical Probability or a Prior Probability)：在N个互斥且有相同出现机会的个体（或称样本空间）中假使具有性质A的个体（或称样本点）有M个则这些个体出现（或称之为事件A）的机率为P(A)=M/N。
由于相同出现机会的假定不易实现同时在样本空间无限大或样本点个数不确定时将无法算出事件的机率因此另有多种机率理论出现。
如奥国统计学家密塞斯(R.von Mises)在二十世纪初提出经验性机率或事后机率(Empirical Probability or Posterior Probability)概念也就是在一连串或长期的重复试验中随机事件A出现次数与试验总次数之比将趋近于一稳定的极值。其次有凡蒂(de Finetti)与沙弗吉(Savage)等人倡导主观机率(Subjective Probability)概念强调以个人相信事件A是否发生或出现的程度界定事件的机率如此估计所得的值往往因人而异。另外费舍(H.A. Fisher 1888~1937)等人主张机率就是某项命题的不确定性或假设成立的可能性。
统计学上的次数分配问题一般都视为机率分配问题特别是二项分配延伸而来的常态分配理论更是各种统计考验的重要基石。在统计考验时通常将拒绝虚无假设可能犯错的机率定在百分之五、百分之一或百分之零点一是为点零五、点零一、点零零一显着水准。因此所据以形成的结论只是达到值得信赖的程度并未确证或否证有关的假设。