边缘分布和条件分布的区别?

边缘分布是单个变量的概率分布，不考虑其他变量；条件分布是在给定某个变量取值时，另一个变量的概率分布。

区别

边缘分布：描述单个变量的统计特性，比如抛硬币时正面朝上的概率，不考虑其他因素。它通过汇总所有可能情况得到，计算简单直观。例如，研究学生身高分布时，只关注身高数据，不涉及体重等其他变量。边缘分布能反映变量的整体趋势，但无法展示变量间的关系。

条件分布：依赖特定条件，比如已知学生体重时，身高的分布情况。它缩小了研究范围，聚焦于满足条件的子群体。条件分布能揭示变量间的关联，如体重增加对身高的影响。计算时需固定一个变量的值，分析另一个变量的变化。这种分布更精细，适合研究特定场景下的数据特征。