Fix two review-flagged defects and complete the 边际分布 glossary wave

lectures/inventory_q.md

@@ -491,7 +491,7 @@ $$
 
 这个标量作为 $q_t(x, a)$ 的目标值的一部分进入更新。
 
-经理在时间 $t+1 *实际采取* 哪个动作是一个单独的决策。
+经理在时间 $t+1$ *实际采取* 哪个动作是一个单独的决策。
 
 简而言之，$\max$ 起的是寻找最优的作用；它并不规定经理实际采取的动作。
 

lectures/lake_model.md

@@ -517,7 +517,7 @@ P = \left(
     \right)
 $$
 
-令 $\psi_t$ 表示劳动者在 $t$ 时刻就业/失业状态的{ref}`边际分布 <mc_md>`。
+令 $\psi_t$ 表示劳动者在 $t$ 时刻就业/失业状态的{ref}`边缘分布 <mc_md>`。
 
 像往常一样，我们将其视为行向量。
 

lectures/likelihood_ratio_process.md

@@ -1586,7 +1586,7 @@ def analyze_markov_chains(P_f, P_g, rng,
         plt.axhline(y=0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.5)
         plt.xlabel(r'$T$')
         plt.ylabel(r'$\log L_T$')
-        plt.title('马尔可夫链似然比(本质 = f)')
+        plt.title('马尔可夫链似然比(自然 = f)')
         plt.legend()
         plt.show()
 

lectures/multi_hyper.md

@@ -426,7 +426,7 @@ for i in range(c):
 plt.show()
 ```
 
-对角线图使用直方图绘制每个$k_i$的边际分布。
+对角线图使用直方图绘制每个$k_i$的边缘分布。
 
 注意超几何分布与近似正态分布之间存在显著差异。