一个事件的测试结果有许多的影响因素，这些影响因素使得其概率趋向不同的分布，假如有一个影响因素造成的概率分布是某一个，其他的影响因素完全未知，则这些因素的综合作用下，概率会折衷。 如果一个事件的测试结果有2个，有一个影响因素造成的概率分布是第一个结果的概率是0.8，第二个结果概率0.2。那么看来所有影响因素共同作用下，假如没有更多的信息、更多制约的前提下，第一个结果的概率是一个随机变量，但是这个随机变量的某种意义上的期望或者说平均值在0.8-0.5之间，或者说这个随机变量处于折衷区域的可能性比较大，虽然它有可能跳出这一区域。可以进一步推广，如果事件可能有n个结果，在抽样检测的结果和n分之一之间折衷。

当然这里的影响因素对于概率分布的影响可能是非常复杂的，同一条件可能造成概率分布并不一定是相近的，比如它可能造成概率分布在不同的其他因素的作用下，差异很大。但是这些是少数和低概率的。平均而言，同一条件造成的概率分布应该是相近的，差异小的。