如本维基百科页面所解释的，如果两个随机变量 X 和 Y 不相关且联合正态分布，则它们在统计上是独立的。

我知道如何检查 X 和 Y 是否相关，但不知道如何检查它们是否联合正态分布。我几乎不知道任何统计数据（我在几周前了解到什么是正态分布），所以一些解释性答案（可能还有一些教程链接）会很有帮助。

所以我的问题是：对两个信号进行了有限次数的 N 次采样，如何检查这两个信号样本是否联合正态分布？

例如：下图显示了两个信号 s1 和 s2 的估计联合分布，其中：

x=0.2:0.2:34;
s1 = x*sawtooth(x); %Sawtooth
s2 = randn(size(x,2)); %Gaussian

使用此2D Kernel Density Estimator估计联合 pdf 。

从图像中，很容易看出关节 pdf 具有大致以原点为中心的山丘形状。我相信这表明它们实际上是共同正态分布的。但是，我想要一种数学检查方法。有什么公式可以用吗？

谢谢你。