يشير التوزيع الهامشي إلى توزيع الاحتمالات لبعض المتغيرات فقط بين المتغيرات العشوائية متعددة الأبعاد في نظرية الاحتمالات والإحصاء.

تعريف

افترض أن هناك توزيع احتمالي مرتبط بمتغيرين: $latex P(x, y) $

إن التوزيع الهامشي حول أحد المتغيرات هو توزيع الاحتمال الشرطي بالنظر إلى المتغيرات الأخرى: $latex P(x)=\sum_{y} P(x, y)=\sum_{y} P(x | y) P(y) $

في هذا التوزيع الهامشي، نحصل على توزيع احتمالي حول متغير واحد فقط، دون النظر في تأثير متغير آخر، والذي يقوم في الواقع بعملية تقليل الأبعاد.

في التطبيقات العملية، مثل الشبكات العصبية الاصطناعية، تكون الخلايا العصبية مترابطة مع بعضها البعض، وعند حساب معلماتها الخاصة، يتم استخدام التوزيع الهامشي لحساب قيمة خلية عصبية معينة (متغير).

المصدر المرجعي: https://zh.wikipedia.org/wiki/Edge distribution