三，传统概率论

     传统概率论只建立在三阶概率的经验归纳上，在二阶概率上进行测量，然后在一阶概率上赋予其意义。它最大的局限性在于没有认识到概率和时间的关系，并且将概率锁定在了事件的发生时间点上，而忽略了发生时间点本身不能够作为该事件发生概率的定义时间点。如果要建立一个正确的概率体系，就必须要把定义概率的时间点和发生概率的时间点分离，这就会导致四阶不同的概率函数出现。

传统概率论只在一个理想条件下是结论成立的，那就是系统S在时间点T1和T2状态完全相等，表示为S1=S2，且时间点T1不能和T2发生重合，三阶概率函数的收束现象不能开始。

因此，传统概率在实际操作和统计中始终会存在大量和其结论判定相违背的误差。借助大量随机性的统计学样本采集，传统概率在二阶概率的函数上获得了一系列数据，然后在统计的过程中实际绘制出了类似于三阶概率的不收束的散点函数图像。每一次新样本数据纳入计算，都会导致统计出的那个用来代表概率的频率分布数发生变化，变化后的新值就是三阶概率图像上收束前的某一点。