如果两
随机变量相互独立，则联合密度函数等来于边缘密度函数的乘积，即f(x,y)=f(x)f(y)。
如果两随机变量是不独立的，那是无法求的。
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。这种差自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。
扩展资料：
以二维情形为例，设（X，Y）是二维随机变量，x，y是任意实数，
二元函数：F(x,y)=P({X≤x∩Y≤y})=P(X≤x,Y≤y)，被称二bai维随机变量(X，Y)的
分布函数。
随机矢量X的性质不仅由单个随机变量X1，X2，…，Xn的性质所决定，而且还应由这些随机变量的相du互关系所决定。
将二维随机变量（X，Y）看成是平面上随机点的坐标，分布函数F（x，y）在（x，y）处的函数值就是随机点（X，Y）落在如图以（x，y）为顶点zhi而位于该点左下方的无穷矩形区域内的概率。
参考dao资料来源：百度百科——联合分布函数
参考资料来源：百度百科——边缘分布函
如果两随机变量相互独立,则联合密度函数等于边缘密度函数的乘积,若没有相互独立的条件就必须另给条件,否则无法计算,因为无法由边缘分布确定联合分布
如果两随机变量相互独立，则联合密度函数等于边缘密度函数的乘积，即f(x,y)=f(x)f(y)。
如果两随机变量是不独立的，那是无法求的。
边缘密度函数是指边缘分布函数，定义是：如果二维随机变量X,Y的分布函数F{x，y}为已知，那么随机变量x，y的分布函数Fx{x}和Fy{y}分别由F{x，y}求得。则Fx{x}和Fy{y}为分布函数F{x，y}的边缘分布函数。
联合密度函数是指联合分布函数，定义：随机变量X和Y的联合分布函数是设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。