某種因素存在，使得小機率事件已經要重新計算機率了，也許就是大機率事件。

比如崴腳，也許是小機率事件，但好多人同一個地點崴腳，就可能與這個地點有坑相關，地面不平，崴腳機率就是大機率事件了。而你還認為是小機率事件，是否沒有考慮坑，這個明顯的前提條件？

這樣的事情很多，比如交通事故機率不高，但有的人總有剮蹭追尾，是否與他情緒急躁，總要搶0.5秒有關？或者最近車子有點問題，啟動和剎車反應總是慢0.5秒有關？當然，你也可以認為他最近沒有燒香拜佛。

謝邀。何謂機率 ? 即表示某事物在某種情況下發生的可能性的大小。從中可以看出，發生的可能性大的稱為大機率，反之，稱為小機率。若小機率頻頻發生，則會演變為大機率，就會有一個統一的原因。現舉一例 : 某小區某人飯後出現嘔吐，這是一個小機率事件，究其原因，可能有多種(人們都可以從不同方面去想象)。如果某小區某一天或幾天出現很多人飯後嘔吐現象，這就是一個大機率事件，就有一個共同的原因可尋，即都吃了不衛生的東西(菜或水)。如果吃了不衛生的菜，肯定與這個小區附近的菜市場有關 ; 如果用了不衛生的水，定與自來水廠有關。這就可以作相應調查並處理。所以說，小機率事件的頻發，必有共同(或專一)的原因可尋。

比如現在流行的基金、債卷違約潮為大眾熟知的事件，違約不足為奇，大環境誰不發債誰吃虧，發債不違約那是傻老二。誰願意當傻子呀，所以不違約為小機率事件，對否？

機率理論值

機率小,並不代表一定不發生,更不代表不會連續發生.

弄清原理前先了解機率與頻率的關係:機率是由理論計算出來的,並不是真實的實驗值;頻率是透過實驗得出的數學,是由頻數/總數得到,它是一個實驗值;我舉一個比較簡單的例子,拋硬幣,每一次拋硬幣正面朝上的機率是1/2,拋三次可能有三次正面朝上,拋五次也有可能正面朝上,這些可能性是存在的,但是機率很小,並不能否定它會發生.只有當拋的次數很大時,正面朝上的頻率是約等於1/2,此時理論值和實驗值會隨著實驗次數的增加而越來越接近.

概念理論值是理想化的結果,而現實中的事件一定會受多重因素的影響的.例如一個人喝牛奶拉肚子的概念是很低的,但是小明每次喝完牛奶都拉肚子.這是受小明體質影響的.又比如,人被小鳥的糞便砸中的機率也是很低的,但是有些人就是這麼倒黴,出門就被砸.理論值在這裡就失效了,用理論根本無法解釋.