説明
同時分布がわかっている2つの確率変数XとYが与えられた場合、Xの周辺分布は、Yに関する情報を平均したXの確率分布にすぎません。
Yの値がわからない場合のXの確率分布です。これは通常、同時確率分布を合計または統合することによって計算されます。
Y. '離散確率変数の場合、周辺確率質量関数はPr（X = x）と書くことができます。これは、低い信頼度で自動的に生成されたテキストの説明です

ここで、Pr（X = x、Y = y）はXとYの同時分布であり、Pr（X = x | Y = y）はYが与えられたXの条件付き分布です。この場合、変数Yは無視されています。 。
離散確率変数の2変量周辺確率と同時確率は、多くの場合、双方向テーブルとして表示されます。
同様に、連続確率変数の場合、周辺確率密度関数はpX（x）と書くことができます。これは、中程度の信頼度で自動的に生成された図の説明です

ここで、pX.Y（xy）はXとYの同時分布を示し、pX | Y（x | y）はYが与えられたXの条件付き分布を示します。変数Yは無視されています。
周辺確率は常に期待値として記述できることに注意してください。
テキスト、文字説明は自動的に生成されます

直感的には、Xの周辺確率は、Yの特定の値が与えられた場合のXの条件付き確率を調べ、この条件付き確率をYのすべての値の分布にわたって平均することによって計算されます。図を含む画像説明は自動的に生成されます