举个抛硬币的例子：随手扔一枚完美硬币，抛硬币得到正面朝上概率为50%。
　　然后，你开始抛硬币实验，比如抛了10次，7次向上，3次向下，频率为70%。你开始质疑：这不对呀，为什么不是50%呢？大数定律告诉你，因为抛的次数不够多，只要抛得足够多，得到正面的频率就会非常接近50%。

　　十七世纪的瑞士数学家雅各布·伯努利，一个十七世纪的，他花了20年的时间，证明了这个“显而易见”的结论：随着试验数据不断累积，频率与概率的差距会越来越小，频率接近概率的可能性越大。这就是“弱大数定律”。
　　随后苏联的柯尔莫哥洛夫(Kolmogorov)提出了“强大数定律”：他通过计算证明，随着数据越来越多，频率接近概率不仅是可能性越来越大，而且每个观测值都趋向0.5。也就是说，随着数据越来越多，频率最终一定会接近真实概率。