生成的モデル
したがって、同時確率分布のモデルは、ラベル分布のモデル(ただしラベルの相対的な頻度を含まない)よりも情報量が多いが、比較的小さな違いであり、両者が常に区別されているわけではない。
同時確率分布のモデル P ( X , Y ) {\displaystyle P(X,Y)} があれば、個々の変数の分布は周辺分布 P ( X ) = ∑ y P ( X , Y = y ) {\displaystyle P(X)=\sum _{y}P(X,Y=y)} と P ( Y ) = ∫ x P ( Y , X = x ) {\displaystyle P(Y)=\int _{x}P(Y,X=x)} として計算できる(X は連続、したがって積分、 Y は離散、したがって累積和)。どちらの条件付き分布でも、条件付き確率の定義より求めることができる: P ( X ∣ Y ) = P ( X , Y ) / P ( Y ) {\displaystyle P(X\mid Y)=P(X,Y)/P(Y)} と P ( Y ∣ X ) = P ( X , Y ) / P ( X ) {\displaystyle P(Y\mid X)=P(X,Y)/P(X)} 。