随机试验是在相同条件下对某随机现象进行的大量重复观测，开展统计分析的基础。概率统计需要对某随机现象进行大量的重复观测，或在相同条件下重复试验，观察其结果，才能获得统计规律性的认识。

随机试验的特点

（1）在试验前不能断定其将发生什么结果，但可明确指出或说明试验的全部可能结果是什么；

（2）在相同的条件下试验可大量地重复；

（3）重复试验的结果是以随机方式或偶然方式出现的。

确定性现象是什么意思

确定性现象指的是在一定条件下，某些特定的结果或行为会事先被预测并能够肯定地发生。这种现象的特点是，一旦满足了特定条件，就一定会产生预期的效果或者行为，不会出现例外情况。

例如，在标准大气压下水加热至100°C时，水的沸腾是一个确定性现象，因为它会在达到这个温度后一定时间内沸腾，不会因为外界因素的变化而改变这一确定的结果。

随机的定义和应用

1、定义：随机指的是在没有明确规律的情况下发生的事情，是不确定性和不可预测性的体现。

2、应用：随机事件的结果通常是不可预测的，但它不影响事件发生的可能性。

例如：抛硬币正面朝上的结果是随机的，尽管我们知道投掷硬币正反面的概率是各半。

3、主要特点：随机事件的结果可能不完全遵循已知的概率分布。

确定性现象和随机现象的区别

1、结果的可预见性

确定性现象：在一定的条件下，其结果可以被完全决定，或者必然会发生，或者必然不会发生。

随机现象：在一定的条件下，可能发生某种结果，也可能不发生某种结果。每次试验或观察之前，无法预言会出现哪一种结果。

2、规律性

确定性现象：在个别试验或观察中可能呈现不确定性，但在大量重复试验或观察中，其结果具有规律性。

随机现象：虽然单个试验的结果可能没有规律，但从总体上看，当同类现象大量出现时，却能呈现出一种规律性。

3、数学描述

确定性现象：可以用确定数学来定量描述。

随机现象：由于条件和结果之间不存在必然性联系，不能用确定数学来定量描述。

4、时间无关性

确定性现象：现象本身不随时间改变，过去、现在和未来都相同。

随机现象：现象在一定条件下可能发生，也可能不发生，和时间无关。