La distribution marginale fait référence à la distribution de probabilité de certaines variables seulement parmi les variables aléatoires multidimensionnelles en théorie des probabilités et en statistique.

définition

Supposons qu'il existe une distribution de probabilité associée à deux variables : $latex P(x, y) $

La distribution marginale autour d'une des variables est alors la distribution de probabilité conditionnelle étant donné les autres variables : $latex P(x)=\sum_{y} P(x, y)=\sum_{y} P(x | y) P(y) $

Dans cette distribution marginale, nous obtenons une distribution de probabilité uniquement sur une variable, sans considérer l'influence d'une autre variable, qui effectue en fait une opération de réduction de dimensionnalité.

Dans les applications pratiques, telles que les réseaux neuronaux artificiels, les neurones sont interconnectés et, lors du calcul de leurs paramètres respectifs, la distribution marginale est utilisée pour calculer la valeur d'un neurone spécifique (variable).

Source de référence : https://zh.wikipedia.org/wiki/Distribution Edge