二维正态分布就像画两个变量的身高体重表，横轴是身高，竖轴是体重，所有数据点都像葡萄串一样分布。中间那个ρ是相关系数，表示身高和体重怎么变。比如ρ0.8说明身高涨1厘米，体重就跟着涨2斤，像孪生兄弟；要是ρ-0.5，身高涨1厘米，体重反而掉半斤，像反着长的竹子。

为什么这么解释呢？二维正态分布能帮我们算两个事件同时发生的概率，比如考试和复习时间。根据前年某中学调查，数学成绩和复习时长ρ0.72，说明多复习10小时，平均提分15分。但语文成绩和刷题量ρ0.31，说明刷题对语文帮助不大。ρ越接近1，两个变量越像连体婴；越接近-1，越像跷跷板两端。像身高和脚长ρ0.95，像冰淇淋和太阳辐射ρ-0.68，都是靠大数据算出来的。要是ρ突然变0，就像左手和右手，根本不搭界。