中の一部の値が分かったときに、残りの確率変数が従う分布(条件付き分布)について理解するのが目標です。値が分かった部分:$\overrightarrow{x}_b$まだ分からない部分:$\overrightarrow{x}_a$として、$\overrightarrow{x}=\begin{pmatrix}\overrightarrow{x}_a\\\overrightarrow{x}_b\end{pmatrix}$のように分割して書きます。b}=\Sigma_{aa}-\Sigma_{ab}\Sigma_{bb}^{-1}\Sigma_{ab}^{\top}$※多次元のガウス分布は平均と分散共分散行列が分かれば一意に定まります。具体的な計算は下記の参考文献を参照してください。b}=\overrightarrow{\mu}_a+\Sigma_{ab}\Sigma_{bb}^{-1}(\overrightarrow{x}_b-\overrightarrow{\mu}_b)$について考察してみます。ときは、全く補正されません。離れれば離れるほど(つまり値が予想外であればあるほど)補正の量は大きくなります。値についての情報を得ることはできません。b}=\Sigma_{aa}-\Sigma_{ab}\Sigma_{bb}^{-1}\Sigma_{ab}^{\top}$について考察してみます。