Marginalization
多変数の関数や確率分布から、注目しない変数を積分(または平均)して消し去り、注目する変数だけの関数に変換する操作。部分依存関数では、注目変数X_S以外のX_Cの分布で期待値を取ることで、X_Sだけの効果を取り出す。条件付き期待値との違いは、X_CをX_Sと独立な分布で平均する点にある。
「X_Cを周辺化(平均化)して消し去り、X_Sだけの関数として振る舞いを取り出す操作」
「周辺化(部分依存)と条件付け(条件付き期待値)の根本的な違い」