今もし、二つのピクセルの値の確率変数が、相互に独立だとしたら、先の同時確率は簡単に求めることができる。同様に、状態2の場合は、第1ピクセルが1で第2ピクセルは0であるからとなる。一般に、と書けば、すべての状態を表していることになる。Classifierに他ならない。独立性がなく、二つのピクセルの値の間に相関がある場合はどうなるだろうか。それを以下で考えてみよう。あるから、それらの状態の同時確率と、この状態の確率(周辺確率と呼んでもいい)との関係は次のようになる。(括弧つきの数字は、式の番号)(1)は、二番目のピクセル(確率変数)が1になる確率であり、それは次のようになる。この時、状態の同時確率と共分散の間には次のような関係が成立する。(3)私と同じくらいの理解力の人間では、上の式を見てすぐには理解できないと思うので、少し説明しよう。この状態が現れる確率をかけたものである。今、(3)式をvの項が4つあると見て、一番最初の項をみてください。なったものなのである。他の三つの項も、分散の定義に沿っていることは、お分かりになるだろう。