怎样利用数学的分布律求边缘分布律?
1、分布律就是做个表，把值和概率对应的填进去就可以了。至于边缘分布律，以x为例，x取的概率是1/6，取-1概率是1/3+1/12=5/12，取2的概率就是5/12，那么做一个表，回第一行是可能的取值0，1，2第二行把相应概率填进去。求X的边缘分布律就是把每一纵列相加，把y全部积分，x不积分。
2、这种离散型的很好求啊 比如X的你就把X=0.4那一行的值全部加起来。 X=0.8就把X=0.8那行加起来。Y同理。然后判断是否** 你就对应的X和Y的边缘分布概率乘起来如果全都等于联合分布的就是**的。否则就是不**的。
3、边缘分布律：以x为例，x取0的概率是1/6，取-1概率是1/3+1/12=5/12，取2的概率就是5/12，那么做一个表，第一行是可能的取值0，1，第二行把相应概率填进去。P（X=-2，Y=1）=0≠P（X=-2）·P（Y=1）∴X与Y不相互**。
4、边际分布律计算：假设随机取的球是有放回的。（X，Y）的可能取值为（0，0）（0，1）（0，2）（1，0）（1，1），可以列出表格算出联合分布律分别是4/5×3/5，4/5×2/5，4/5×5/1×1/5，1/5×3/5，1/5×2/5。X等于0时的边缘分布律为上面前三个分式的和。
边缘分布是什么意思啊??
边缘分布（有时也翻译成边界分布）。如果我们把每一个变量的概率分布称为一个概率分布，那么边缘分布就是若干个变量的概率加和所表现出的分布。举个例子，假设P（B），P（C），P（A|B），P（A|C）已知，求P（A）。那么P（A）=sum（P（B）*P（A|B）+P（C）*P（A|C）。
解释： 边缘分布：边缘分布指的是单个随机变量的概率分布。在**随机变量的情况下，边缘分布描述的是某一随机变量单独的概率分布情况，可以通过联合分布得到。简单来说，联合分布描述的是多个随机变量同时发生的概率，而边缘分布则是其中某一个随机变量单独发生的概率。
边缘分布（Marginal Distribution）指在概率论和统计学的**随机变量中，只包含其中部分变量的概率分布。在这个边缘分布中，我们得到只关于一个变量的概率分布，而不再考虑另一变量的影响，实际上进行了降维操作。
边缘分布是在另一个变量在其积分区域的积分。比如fX（x），他是在y的积分区域对y进行的积分。
某一组概率的加和，叫边缘概率。边缘概率的分布情况，就叫边缘分布。
连续型随机变量的边缘分布函数怎么求
求解连续型随机变量的边缘分布函数，首先需要理解其定义。边缘分布函数是随机向量中各个分量概率分布的表达。当我们知道了二维随机变量X，Y的分布函数F{x，y}，求得随机变量x，y的分布函数FX{x}和F{y}就变得相对容易。具体求解过程如下：首先，定义FX{x}为事件{X≤x}的概率，即边缘分布函数。
如果二维随机变量X，Y的分布函数F{x，y}为已知，那么随机变量x，y的分布函数FX{x}和F_{y}可由F{x，y}求得。则FX{x}和F_{y}为分布函数F{x，y}的边缘分布函数。边缘分布亦称边沿分布或边际分布。随机向量中分量各自的概率分布。在（ξ，η）的联合分布函数定义中，令，则事件。
边缘概率分布是指在一个随机变量的概率分布中，只考虑某个特定取值的概率。求边缘概率分布的方法如下：确定随机变量的取值范围：首先需要明确随机变量可能取到的所有值，这些值构成了随机变量的取值范围。
分别求其边缘概率密度，f（x） = 2x，f（y） = 2y，X和Y**的充分必要条件是f（x，y） = f（x）f（y）成立，此时可知f（x，y） = 4xy = f（x）f（y），则**成立。
y}为已知，那么 因此边缘分布函数FX（x），FY（y）可以由（X，Y）的分布函数所确定。如果二维随机变量X，Y的分布函数F{x，y}为已知，那么随机变量x，y的分布函数F{x}和F{y}可由F{x，y}求得。则F{x}和F{y}为分布函数F{x，y}的边缘分布函数。
边缘密度函数求解方法是：根据变量的取值范围，对联合概率密度函数积分，对y积分得到X的边缘概率密度。边缘概率密度也称概率密度函数，在数学中，连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
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