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到现在为止，我们只讨论了一维随机变量及其分布。
但有些随机现象用一个随机变量来描述还不够，
而需要用几个随机变量来描述。;对于这样的多个随机变量，首先要将其作为一个整体（称为多维随机变量，例如(X,Y)）研究其统计规律，其次还要讨论构成这个多维随机变量的各个随机变量（例如X,Y）的统计规律，并进一步讨论各随机变量间相互影响的情况.
这些问题就是本章要讨论的主要内容，我们重点讨论二维随机变量，相应结论不难推广到n维随机变量.
在本章的最后还将给出关于二维随机变量函数分布的一些结果.;第三章多维随机变量及其分布;3.1.二维随机变量及其分布
3.1.1.二维随机变量及其分布函数
3.1.2.二维离散型随机变量及其分布律
3.1.3.二维连续型随机变量及其概率密度
3.1.4.两个重要的二维连续型随机变量
——1.均匀分布
——2.二维正态分布
3.2.边缘分布与随机变量的独立性
3.3.条件分布
3.4.两个随机变量函数的分布
3.5.n维随机变量;3.1.1.二维随机变量及其分布函数;;分布函数：函数值的几何解释;二维随机变量;二维随机变量;随机点落在矩形域;;;;右连续性;单调性、有界性、右连续性，一维随机变量也具备。仅仅满足这3条性质，并不足以表明这个二元函数是某个二维随机变量的分布函数。下面看一个反例。;3.1.二维随机变量及其分布
3.1.1.二维随机变量及其分布函数
3.1.2.二维离散型随机变量及其分布律
3.1.3.二维连续型随机变量及其概率密度
3.1.4.两个重要的二维连续型随机变量
——1.均匀分布
——2.二维正态分布
3.2.边缘分布与随机变量的独立性
3.3.条件分布
3.4.两个随机变量函数的分布
3.5.n维随机变量;;;;;3.1.二维随机变量及其分布
3.1.1.二维随机变量及其分布函数
3.1.2.二维离散型随机变量及其分布律
3.1.3.二维连续型随机变量及其概率密度
3.1.4.两个重要的二维连续型随机变量
——1.均匀分布
——2.二维正态分布
3.2.边缘分布与随机变量的独立性
3.3.条件分布
3.4.两个随机变量函数的分布
3.5.n维随机变量;;3.1.3.二维连续型随机变量及其概率密度;3.1.3.二维连续型随机变量及其概率密度;;;3.1.二维随机变量及其分布
3.1.1.二维随机变量及??分布函数
3.1.2.二维离散型随机变量及其分布律
3.1.3.二维连续型随机变量及其概率密度
3.1.4.两个重要的二维连续型随机变量
——1.均匀分布
——2.二维正态分布
3.2.边缘分布与随机变量的独立性
3.3.条件分布
3.4.两个随机变量函数的分布
3.5.n维随机变量;下面我们介绍两个常见的二维分布：;;1.二维均匀分布;ABCD为长方形，AB=2，BC=1，O为AB的中点，在长;ABCD为长方形，AB=2，BC=1，O为AB的中点，在长;;2.二维正态分布;多维正态分布是一种重要的分布，它在概率论、数理统计、随机过程中都占有重要地位。
有关一般的n维正态分布的定义及许多重要性质，我们将在后面陆续介绍。;3.1.二维随机变量及其分布
3.2.边缘分布与随机变量的独立性
3.2.1.边缘分布
——1.二维随机变量的边缘分布函数
——2.二维离散型随机变量的边缘分布律
——3.二维连续型随机变量的边缘概率密度
3.2.2.两个随机变量的独立性
——1.两个随机变量的独立性
——2.两个离散型随机变量独立的等价条件
——3.两个连续型随机变量独立的等价条件
3.3.条件分布
3.4.两个随机变量函数的分布
3.5.n维随机变量;;;2.二维离散型随机变量的边缘分布律;;;;;3.1.二维随机变量及其分布
3.2.边缘分布与随机变量的独立性
3.2.1.边缘分布
——1.二维随机变量的边缘分布函数
——2.二维离散型随机变量的边缘分布律
——3.二维连续型随机变量的边缘概率密度
3.2.2.两个随机变量的独立性
——1.两个随机变量的独立性
——2.两个离散型随机变量独立的等价条件
——3.两个连续型随机变量独立的等价条件
3.3.条件分布
3.4.两个随机变量函数的分布
3.5.n维随机变量;3.2.2.两个随机变量的独立性;;2.两个离散型随机变量独立的等价条件;;3.两个连续型随机变量独立的等价条件;设证明;设证明;?;?;;3.1.二维随机变量及其分布
3.2.边缘分布与随机变量的独立性
3.3.条件分布
3.3.1.二维离散型随机变量的条件分布律
3.3.2.二维连续型随机变量的条件概率密度
3.4.两个随机变量函数的分布
3.5.n维随机变量;在第一章中，我们介绍了
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