边缘密度是指多维随机变量中某一变量的概率密度函数, 通过对其他变量积分或求和得到, 只反映该变量的分布特性.

边缘密度函数(marginal density function)用于描述多维随机变量中单个变量的概率分布, 而不考虑其他变量的影响. 对于二维连续随机变量 $X$ 和 $Y$ 的联合密度函数 $f_{X,Y}(x,y)$, 变量 $X$ 的边缘密度函数 $f_X(x)$ 定义为对 $Y$ 的积分:
\[
f_{X}(x)=\int_{-\infty}^{+\infty}f_{X,Y}(x,y)\mathrm{d}y.
\]
对于离散型变量, 则通过对另一变量求和得到:
\[
P(X=x)=\sum_{y}P(X=x,Y=y).
\]
边缘密度仅反映单一变量的信息, 不包含变量间的相关性, 而联合分布包含所有变量及其相互关系.

条件密度是指在给定某一随机变量的条件下, 另一个随机变量的概率分布. 具体来说, 条件密度函数描述了在已知某个事件发生的情况下随机变量的分布特征. 常见的应用包括计算条件期望、条件方差等. 在实际应用中, 条件密度函数可以通过边际密度函数和联合密度函数来推导.