这都是哲学上的（必须如此）：

当概率是一种频率时，您将很难将其应用于不能多次发生的事情，例如周四利物浦和阿森纳的比赛。问题是频率的形式是$k$每一个$n$. 您可以设想一个与本次（天气等）非常相似的星期四课程，其中利物浦以非常相似的方式（球队组成等）与阿森纳比赛，您会认为它们（几乎）是同一事件的重复，因此知道这将如何平均进行，尽管查找数据可能很困难。但是对于给定的比赛，永远不会，这只能发生一次。同样，您不能为下一次抛硬币分配概率，因为只有一个，但您可以对足够相似的抛硬币类别发表一些看法。

如果概率是一种信念程度，那么如果您遵循此类分配的适当规则，您可以将其分配给您可以发表意见的任何事物。我相信下一次抛硬币正面朝上的概率和反面朝上的概率差不多。

人们说常客统计不适合一次性事件，贝叶斯统计更适合。

你说的是“人们说……”，但实际上只有极少数人这样说。我怀疑这种“频繁发生的事件不是一次性事件”是很多人所说的。

我想知道这是什么原因。我也想知道“一次性事件”是什么意思

这些“一次性”事件并不真正存在。您可以“隔离”单个事件。但是没有任何应用程序使用统计数据并将其仅应用于一个事件。总是与多个事件有关系。

统计数据绝不是一次性事件。

有很多关于概率的哲学讨论，这将“人”分开。但是，我相信这通常是一个语义问题，也是一个关于问题实际是什么的不同观点的问题。

最后，在明确的实际示例和问题设置的情况下，目标明确，几乎没有分歧。

例如：当你抛硬币时，我们与之相关的预测或推论（无论是频率论者还是贝叶斯论者）永远不会孤立于一次抛硬币中。我们把它放在更广阔的视野中

• 1：更多可用的信息和知识

  基于更多事件而不是一次性事件的知识。例如，在抛硬币的情况下，贝叶斯方法可能会在硬币上设置一个尖锐的先验，从而使硬币公平的可能性很高（因为我们有硬币通常是公平的经验）。

• 2：未来的应用

  对单个事件进行推断或预测是没有用的。观察过去而不预测未来是没有用的。

因此，我们对“一次性”事件所做的“统计”事情总是置于更广泛方案的背景中。我们将其应用于另一个未来事件，或者我们将其与另一个过去事件联系起来。

统计学是关于研究历史数字/数据（当我们想应用这些历史数字/数据的知识进行推断或预测时，考虑这些数字中的随机性）。统计数据与“一次性事件”无关。对一次性事件（没有任何其他数据）进行预测或推断不是统计数据，而是abracadabra。

概率解释

我必须同意您对概率的不同解释之间存在这种差异，并且您在频率论概率和倾向概率之间存在这种细微差别。我个人觉得这两者的区别没有实际用处。但是好吧，我目前在这个论坛上的昵称并不是没有SE

在简短的搜索中，我可以找到Ramón de Elía 和 René Laprise的这篇文章“概率解释中的多样性：对天气预报的影响”

解决不规则骰子问题的一种方法是通过多次掷骰子来估计每个面的概率，然后研究每个面的相对出现频率 f（在规则骰子中，f = ⅙ 每个）。

对于频率论解释的持有者来说，这是理解概率的唯一正确方法，因为在骰子被多次抛出之前，人们无法确定它的公平性。

但我从未见过这些频率论解释的持有者。我相信人们有这种“频率主义解释”的想法是错误的想法。

^{或者也许人们偶尔会采用这种想法，例如在提倡对科学理论的波普尔态度并声明它们需要基于多次实验/重复进行测试时，但说人们只采用一种对概率的解释是错误的. 我认为说存在“频率论解释的持有者”是错误的。这些解释不取决于人，而是取决于问题。（在类似的意义上，谈论贝叶斯和频率论者是错误的，好像这与具有特定信仰系统的特定人有关。）}