二维正态分布为N(u1,u2,σ1^2,σ1^2,ρ)
u1：X的期望，本题中为0
u2：Y的期望，本题中为0
σ1^2：X的方差，本题中为3
σ1^2：Y的方差，本题中为4
ρ：X,Y的相关系数，本题中为-1/4。
扩展资料：
相同的边缘分布可构成不同的联合分布，这反映出两个分量的结合方式不同，相依程度不同。这种差异在各自的边缘分布中没有表现。
因而必须考察其联合分布。对于n>2的高维情形，（1，…，5n）的任何k维子向量（5，...，）的分布作为k维边缘分布。可用类似二维的方法求出多维情形的边缘分布。
f(x，y)=1/1.5兀(e^-1/1.5)
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