在自然界以及生产过程和科学实验中，我们可以把所观察到的活动分成两类：一类是可以事先预言的，即在准确地重复一定的条件下，其变化的结果总是确定的，或者根据其过去的状态，相同的条件下可以预言将来的发展变化，我们把这一类活动称为确定性活动。例如单摆的振动、物体的自由落体运动、发射炮弹时的弹道等。但是人们逐渐发现还有一类活动，其变化的结果是事先不可预言的，即在相同的条件下进行重复实验，每次结果未必相同，或者是知道其过去的状况，在相同的条件、未来的发展事先都不能确定。这一类活动我们称为随机活动。例如我们抛掷一枚硬币，其结果可能是正面向上，也可能是正面向下。在某个公共汽车站等车的人数在一定时刻也是不可确定的。对于实际系统中随机活动进行研究时，往往由于众多的随机因素使得数学描述和分析变得十分困难，这时我们往往求助于计算机仿真。仿真为这类复杂的随机系统的研究提供了一个方便有效的手段。

系统建模和仿真时，模型的输入参数（如待加工零件的比例和到达时间等）通常都服从一定分布，此外系统的性能指标（如机床利用率等）也具有随机性。要准确地描述模型的输入/输出参数，必须利用概率统计法。

概率统计法（Probabilistic Method）是以概率论为基础，通过观察、采集、处理和分析待研究系统的样本数据，从而推断出系统总体性能指标。显然，概率统计法属于从特殊到一般的归纳方法。目前，概率统计法在工程管理、生产系统运营、项目方案评估、系统性能预测等领域已经得到广泛应用。