【たじげんぶんぷ (multivariate distribution)】
n {\displaystyle n\,} 個の実数値確率変数 X 1 , … , X n {\displaystyle X_{1},\ldots ,X_{n}\,} を確率ベクトル X = ( X 1 , … , X n ) {\displaystyle {\boldsymbol {X}}=(X_{1},\ldots ,X_{n})\,} と考えたときの R n {\displaystyle \mathbf {R} ^{n}\,} 上の分布. F ( x 1 , … , x n ) = P ( X 1 ≤ x 1 , … , X n ≤ x n ) {\displaystyle F(x_{1},\ldots ,x_{n})=\mathrm {P} (X_{1}\leq x_{1},\ldots ,X_{n}\leq x_{n})\,} を多次元確率分布関数と呼ぶ. この多次元分布を X 1 , … , X n {\displaystyle X_{1},\ldots ,X_{n}\,} の同時分布とも呼ぶ. これに対して X i {\displaystyle X_{i}\,} の分布 F i ( x ) = P ( X i ≤ x ) {\displaystyle F_{i}(x)=P(X_{i}\leq x)\,} を X i {\displaystyle X_{i}\,} の周辺分布と呼ぶ.
個の実数値確率変数 
を確率ベクトル
と考えたときの 
上の分布. 
を多次元確率分布関数と呼ぶ. この多次元分布を の同時分布とも呼ぶ. これに対して 
の分布 
を の周辺分布と呼ぶ.