用频率估计概率的方法介绍如下：
要解决这个问题首先要了解频率和概率的定义以及它们之间的相互关系:
在相同的条件下做大量重复试验,一个事件A出现的次数 和总的试验次数n之比,称为事件A在这n次试验中出现的频率。当试验次数n很大时,频率将稳定在一个常数附近。n 越大,频率偏离这个常数较大的可能性越小。这个常数称为这个事件的概率。
下面我再给你举个例子：掷一枚质地均匀的硬币,硬币正、反两面向上的可能性会相等,如果我只抛掷一次且正面朝上,得出结论硬币正面向上的概率为1,显然这是不准确的；随着抛掷次数的增多,出现正面向上的频率越来越接近于1/2,那么我们就说硬币正面向上的概率为1/2。
频率与概率的区别与联系如下：
区别：频率：每个对象出现的次数与总次数的比值。
统计定败唯义：在相同的条件下，进行了n次试验，在这n次试验中，事件A发生的次数。n(A)称为事件A发生的频数。比值nA/n称为事件A发生的频率，并记为fn(A)。
概率：表示某一事件发生的可能性大小的这个数，叫做概率。
一般地，在大量重复进行同一试验时，事件A发生的频率总是稳定在某个常数p附近摆动，我们就用这个常数来表示事件A发生的可能性大小，并称这个常数为事件A的概率。
联系：他们都是统计系统各握升元件发生的可能性大小。频率一般是大概统计数据经验值，概率是系统固有的准确值。频率是近似值，概率是准确值。频率值一般容易得到，所以一般用来代替概率。
概率统计定义：
在一定条件下，重复做n次试验，nA为n次试验中事件A发生侍拦的次数，如果随着n逐渐增大，频率nA/n逐渐稳定在某一数值p附近，则数值p称为事件A在该条件下发生的概率，记做P(A)=p。这个定义称为概率的统计定义。
在历史上，第一个对“当试验次数n逐渐增大，频率nA稳定在其概率p上”这一论断给以严格的意义和数学证明的是雅各布·伯努利（Jacob Bernoulli）。从概率的统计定义可以看到，数值p就是在该条件下刻画事件A发生可能性大小的一个数量指标。