计算边缘密度函数的基本步骤如下：
1. 确定随机变量的取值范围。
2. 对联合概率密度函数（如果已知）进行积分，以得到边缘概率密度函数。
对于二维随机变量（X, Y），边缘概率密度函数 \（ f_X（x） \） 可以通过对联合概率密度函数 \（ f（x, y） \） 在 Y 方向上积分得到，即：
\[ f_X（x） = \int f（x, y） \, dy \]
类似地，对于 X 的边缘概率密度函数 \（ f_Y（y） \），可以通过对联合概率密度函数在 X 方向上积分得到，即：
\[ f_Y（y） = \int f（x, y） \, dx \]
3. 积分的结果就是边缘概率密度函数。
边缘概率密度函数表示随机变量在某一特定取值点附近的可能性，它用于计算随机变量的期望值、方差等统计量，并可以用于建立单维随机变量的概率模型。
需要注意的是，边缘概率密度函数并不受个别点概率密度取值的影响，它只与随机变量在其取值范围内的整体分布有关