La idea básica de un modelo doblemente estocástico es que la variable aleatoria observada se modeliza en dos estadios.
En un segundo estadiom algunos de estos parámetros (frecuentemente solamente uno) son tratados en sí mismos como variables aleatorias.
En el contexto univariado, esto es esencialmente lo mismo que el concepto bien conocido de distribución compuesta.
Para un caso más general de modelos doblemente estocásticos, se tiene la idea de que muchos valores en una serie temporal o modelo estocástico se ven afectados por los parámetros subyacentes, o bien usando un único parámetro que afecta a los resultados, o tratando el parámetro subyacentes como una serie temporal o un proceso estocástico en sí mismo.
La idea básica, por tanto, es esencialmente idéntica a los modelos ampliamente usados llamados modelos de variables latentes excepto que aquí las cantidades desempeñan un papel de variable latente.