边缘分布律是指多维随机变量中只包含其中部分变量的概率分布。以下是计算边缘分布律的几种方法：
通过联合分布律计算
列出所有可能的取值组合。
对于每个变量，将其取值对应的联合分布律相加，得到该变量的边缘分布律。
例如，对于二维随机变量（X,Y）的可能取值为（0,0）, （0,1）, （0,2）, （1,0）, （1,1），联合分布律分别为：
P（X=0,Y=0） = 4/5 * 3/5
P（X=0,Y=1） = 4/5 * 2/5
P（X=0,Y=2） = 4/5 * 1/5
P（X=1,Y=0） = 1/5 * 3/5
P（X=1,Y=1） = 1/5 * 2/5
X等于0时的边缘分布律为：P（X=0） = P（X=0,Y=0） + P（X=0,Y=1） + P（X=0,Y=2） = 4/5。
通过联合概率分布函数（PDF）计算
联合概率分布函数F（X1,X2...Xn）表示多个随机变量之间的关系。
通过在若干维度上对联合概率密度函数f（x1,x2...xn）进行积分，可以求得某一变量的概率分布函数Fx（），从而得到该变量的边缘分布律。
通过分布函数计算
边缘分布函数FX（x）表示随机变量X小于等于x的概率。
通过求FX（x）和FY（y），可以得到关于X和Y的边缘分布律。
例如，对于二维随机变量（X,Y）的联合分布律为P{X=xi,Y=yj}=pij，则关于X的边缘分布律为P{X=xi} = Σ P{X=xi,Y=yj} for all y。
建议
选择合适的方法：根据具体问题的特点和数据类型选择合适的计算方法。
注意独立性：如果随机变量X和Y是相互独立的，那么它们的联合分布律可以表示为各自分布律的乘积，即P（X=xi,Y=yj） = P（X=xi） * P（Y=yj），这样可以简化边缘分布律的计算。
希望这些方法能帮助你更好地理解和计算边缘分布律。