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邊緣分布(Marginal Distribution)指在概率論和統計學的多維隨機變量中,只包含其中部分變量的概率分布。
定義
假設有一個和兩個變量相關的概率分布:
![{\displaystyle P(x,y)}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/d5b3d8f37f5458c22b61eaf26e5af0523acb63e2)
關於其中一個特定變量的邊緣分布則為給定其他變量的條件概率分布:
![{\displaystyle P(x)=\sum _{y}P(x,y)=\sum _{y}{P(x|y)P(y)}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/cc16eed910a278a5d116ae2361bcd28bf763aa28)
在這個邊緣分布中,我們得到只關於一個變量的概率分布,而不再考慮另一變量的影響,實際上進行了降維操作。在實際應用中,例如人工神經網絡的神經元互相關聯,在計算它們各自的參數的時候,就會使用邊緣分布計算得到某一特定神經元(變量)的值。
參見