如果A是一随机事件，那面它在一次试验中可能发生，也可能不发生。但仅仅知道这一点对我们的实际工作是没有多大的帮助的。实际中，人们不仅想知道某一事件的发生是否确定，而更为关心的是，如其可能发生，发生的可能性究竟有多大。例如，把一枚硬币抛掷1万次，仅仅知道正面朝上可能发生也可能不发生是远远不够的，更为重要的是应知道这1万次中正面朝上的次数可能是多少。为此，需要引进概率的概念。

概率表示随机事件发生的可能性的大小，概率大就表示某种随机事件出现的可能性就大，反之，概率小则表示某种随机事件出现的可能性就小。概率是不确定性事件的确定性程度，即衡量随机事件出现的可能性大小的尺度。假定以P(A)表示随机事件A发生的概率，由于必然事件E是肯定会发生的，可以约定P (E)=1,同时，由于不可能事件Φ肯定不会发生，可以约定P(Φ)=0,这样，对于一般的事件A,应有0≤P(A)≤1。

在实际应用中，要准确的确定随机事件发生的概率并不是一件容易的事情。于是，在实际中，一种有效的确定随机事件概率的方法是概率的频率解释。

在相同的条件下，重复进行n次某一随机试验，在这n次试验中，事件A发生的次数称为事件A发生的频数，以k表示。比值k/n称为事件A发生的频率。由于事件A发生的频率是它发生的次数与试验次数之比，其大小表示A发生的频繁程度。频率愈大，事件A发生的愈频繁，这意味着A在一次试验中发生的可能性愈大。且当试验次数n逐渐增大时，频率k/n逐渐稳定于某个常数P。对于每一个随机事件都有这样一个客观存在的常数与之对应。这种“频率稳定性”即通常所说的统计规律性，并不断得为人们的实践所证实。这样，就可以用这个常数P直观的表示一次试验中事件A 发生的概率。

在保险实务中，我们就常常用频率来解释计算风险事件的损失概率。例如，可以用一定时期内汽车发生交通事故的频率来估计交通事故的发生概率；再比如某地区根据历年资料观察得知，该地区40～50岁年龄组的男性每10万人中1年内死于结核病的有60人，则该地区这个年龄组死于结核病的概率就可估计为 0.6%。也只有比较精确的确定了保险事故发生与所造成的损失大小的概率，才能确定经营成本并合理制定费率，实现正常的业务运行，并在此基础上获取满意的利润水平。