Определение1. Двумерная случайная величина
называется распределённой по двумерному нормальному закону, если её совместная плотность распределения имеет вид:
, где
,
,
– математические ожидания случайных величин Х и У,
,
– средние квадратические отклонения случайных величин Х и У,
– коэффициент корреляции случайных величин Х и У.
Замечание 1. Используя формулы § 22, можно убедиться, что каждый из законов распределения случайных величин Х и У является нормальным с параметрами соответственно
,
.
Замечание 2. Согласно § 22, условные плотности вероятности случайных величин Х и У имеют вид:
, 
Можно убедиться в том, что каждый из условных законов распределения случайных величин Х и У является нормальным с условным математическим ожиданием и условной дисперсией, определяемыми по формулам:
,
,
,
.
Из приведённых формул следует, что
1) линии регрессии
и
нормально распределённых случайных величин представляют собой прямые линии, т.е. нормальные регрессии У по Х и Х по У всегда линейны;
2) условные дисперсии
и
постоянны и не зависят от значений
или
.
Теорема 1. Для нормально распределённых случайных величин понятия некоррелированность и независимость равносильны.
Доказательство. 1) Необходимость. Пусть случайные величины Х и У распределены нормально и некоррелированы. Тогда
, и их совместная плотность распределения имеет вид:
. По необходимому и достаточному условию независимости случайных величин, величины Х и У независимы.
2) Достаточность. Если случайные величины независимы, то их корреляционный момент равен нулю, следовательно, они некоррелированы.
Замечание 3. Поверхность двумерного нормального распределения называют «палаткой Гаусса». Сечения этой поверхности плоскостями
и
имеют форму нормальных кривых с центрами, лежащими на линии регрессии У по Х и Х по У, и со средними квадратическими отклонениями, равными
и
. Сечение поверхности нормального распределения плоскостью
(
), представляет собой эллипс, называемый эллипсом рассеяния:
, где
. Центр эллипса находится в точке
, а его оси образуют с осью Ох углы α и
, где α определяется из условия
.