检验二维正态分布得先画散点图看是否椭圆对称，椭圆的话可能符合条件。接着算相关系数和协方差矩阵，用统计软件做检验。比如样本量50以上，相关系数0.7左右，协方差矩阵对角线数大于0，非对角线数绝对值小于对角线数一半，可能符合二维正态分布。

为什么是这个答案呢？二维正态分布要求两个变量同时正态且线性相关，所以先画散点图直观判断形状。比如用50个样本测试，散点图显示椭圆分布，相关系数0.72，协方差矩阵里对角线数3.2和2.8，非对角线数1.5和1.4，确实满足非对角线数绝对值小于对角线数一半的条件。统计软件做K-S检验显示p值0.12，大于0.05说明符合正态性。但要注意样本量少的话容易出错，比如30个样本时p值可能变成0.08，这时候得再测一轮。协方差矩阵里的数代表变量间线性关系，如果接近0说明不相关，但二维正态分布要求即使不相关也不一定独立，所以得同时看两个变量都正态。就像用10组数据测试，相关系数0.3，协方差矩阵非对角线数0.5，虽然相关系数不高，但两个变量的边缘分布都是正态的，这时候还是算二维正态分布。