E(U)=E(X)+E(Y)=0 ,E(V)=E(X)-E(Y)=0
D(U)=D(X)+D(Y)=2 ,D(V)=D(X)+D(-Y)=2
Cov(U,V)=E(UV)-E(U)E(V)=E(X^2-Y^2)=0
p(UV)=Cov(U,V)/(σ1σ2)=0,所以相互独立
所以f(u,v)=N2(0,2),也就是二维正态分布函数,σ=2.
E(U)=E(X)+E(Y)=0 ,E(V)=E(X)-E(Y)=0
D(U)=D(X)+D(Y)=2 ,D(V)=D(X)+D(-Y)=2
Cov(U,V)=E(UV)-E(U)E(V)=E(X^2-Y^2)=0
p(UV)=Cov(U,V)/(σ1σ2)=0,所以相互独立
所以f(u,v)=N2(0,2),也就是二维正态分布函数,σ=2.