頻度論は、確率を「ある事象を無限回試行したときに観測される相対頻度の極限」として定義する統計学の立場である。母数 (パラメータ) は未知の固定値とみなし、推定量の標本分布の挙動 (バイアス・分散・一致性) で評価する。 この立場は、20 世紀前半に Richard von Mises が確率の頻度解釈を定式化し、Fisher、Neyman、Pearson らが推定・検定論を整備して古典統計の標準枠組みとなった。点推定・信頼区間・p 値・検定が中核ツールで、ベイズ統計とは確率の解釈や母数の扱いで対をなす。