用matlab可以制作二维正态分布密度函数的图像。 本文简要介绍了二维正态分布及其性质，并给出了使用matlab的作图步骤。
大多数现象服从二维正态分布。 例如，某年龄段kndhb的身高和腿长、某种昆虫的触角长和翅膀长、成年男性的身高和体重等。
二维正态分布概率密度函数的解析表达式如下。
在某些地方
很明显，二维正态分布有五个参数。
二维正态分布的边缘分布是一维正态分布。 其中
最后一个参数r表示x和y的相关系数。
如果(x，y )服从二维正态分布，则x，y是不相关的和x，y是独立的是等价的。 但是，请注意，如果x和y不是独立的，则(x，y )不一定遵循二维正态分布，即使r=0。
在matlab中创建二维正态分布密度函数图像的步骤如下。
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u=[ 1，2 ]； d=[ 1，2 ]； r=0.3； %给定5个参数值，u为期望向量，d为标准差向量，r为相关系数x=u(1)-3 ) d )1) 33600.05:u )1)3) d )1)； %为x的3倍标准偏差范围y=u(2)-3 ) d )2) :0.05:u(2)2)3) d )2)； %给出三倍于y的标准差范围[X，y]=meshgrid(x，y )； 以%x为行且y为列的矩阵part1=(2*pi*d )1) d )2) sqrt(1-r^2) ) ^((-1 )； part2=-1/(2* )1-r^2)； partx=(x-u(1) ).^2./d(1)1) ^2； party=(y-u )2).)2./d )2) 2； partxy=2*r.*(x-u(1) ).* (y-u )2) )/) d )1) d )2) )； z=part1*exp(part2* ) partx-partxyparty )； 计算%密度函数值mesh(x，y，z )
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执行结果：
一般的n维正态分布的定义如下。
二维正态分布也可以用一般正态分布的形式书写。 其中协方差矩阵如下
协方差矩阵行列式：
协方差矩阵逆矩阵：
代入n维正态分布密度函数的通式，即可得到二维正态分布密度函数的解析表达式。