传统概率又叫拉普拉斯概率,因为其定义是由法国数学家拉普拉斯提出的。如果一个随机试验所包含的单位事件是有限的,且每个单位事件发生的可能性均相等,则这个随机试验叫做拉普拉斯试验。在拉普拉斯试验中,事件A在事件空间S中的概率P(A)为:例如,在一次同时掷一个硬币和一个骰子的随机试验中,假设事件A为获得国徽面且点数大于4,那么事件A的概率应该有如下计算方法:S={(国徽,1点),(数字,1点),(国徽,2点),(数字,2点),(国徽,3点),(数字,3点),(国徽,4点),(数字,4点),(国徽,5点),(数字,5点),(国徽,6点),(数字,6点)},A={(国徽,5点),(国徽,6点)},按照拉普拉斯定义,A的概率为2/12=1/6,注意到在拉普拉斯试验中存在着若干的疑问,在现实中是否存在着这样一个试验,其单位事件的概率具有精确的相同的概率值,因为人们不知道,硬币以及骰子是否"完美",即骰子制造的是否均匀,其重心是否位于正中心,以及轮盘是否倾向于某一个数字等等。尽管如此,传统概率在实践中被广泛应用于确定事件的概率值,其理论根据是:如果没有足够的论据来证明一个事件的概率大于另一个事件的概率,那么可以认为这两个事件的概率值相等。 如果仔细观察这个定义会发现拉普拉斯用概率解释了概率,定义中用了"相同的可能性"(原文是égalementpossible)一词,其实指的就是"相同的概率"。这个定义也并没有说出,到底什么是概率,以及如何用数字来确定概率。在现实生活中也有一系列问题,无论如何不能用传统概率定义来解释,比如,人寿保险公司无法确定一个50岁的人在下一年将死去的概率等。