两个服从一维正态分布的随机变量的线性组合会是二维正态分布？？

不一定的，举例说明：

1、X是正态总体，所以X1、X2相互独立，相互独立的两个一维正态随机变量，是可以形成二维正态随机变量的；

2、(X1，X2)是二维正态随机变量了。后面都可以串起来了！

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

扩展资料：

由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。

为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。

正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ^2）。

μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。

参考资料来源：百度百科---正态分布

不一定的，你的那个题目我帮你理理思路：

（1）X是正态总体，所以X1、X2相互独立，

课本上有定理（这个结论很明显）：

相互独立的两个一维正态随机变量，是可以形成二维正态随机变量的；

（2）(X1，X2)是二维正态随机变量了，

后面都可以串起来了！