思维导图：
学习目标：
要学习二维随机变量及联合分布，我会按照以下步骤进行：
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了解基本概念：首先要了解二维随机变量的概念，即同时包含两个随机变量的变量。还要了解二维随机变量的取值范围以及联合概率密度函数和联合分布函数的定义。
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学习联合分布函数的性质：联合分布函数是联合概率密度函数的累积分布函数，掌握它的性质可以帮助我们更好地理解二维随机变量的联合分布情况。
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掌握边缘分布：了解如何通过联合分布来得到每个随机变量的边缘分布，即单个随机变量的概率分布函数。
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理解条件分布：通过联合分布函数和边缘分布函数，学习如何计算给定一个随机变量的条件下另一个随机变量的分布。
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掌握二维随机变量的期望和方差：学习如何计算二维随机变量的期望和方差，这是分析随机变量之间关系的重要工具。
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学习协方差和相关系数：协方差和相关系数是用来衡量二维随机变量之间关系强度的重要指标，掌握它们的计算方法及其意义。
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了解常见的二维随机变量分布：学习常见的二维随机变量分布，如正态分布、二项分布等，以及它们的性质和特点。
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应用：通过习题和实例练习，加深对二维随机变量及联合分布的理解和应用。
以上是我学习二维随机变量及联合分布的步骤和思路，每个人的学习方法和风格可能不同，可以根据自己的情况做出调整和改进。
总结：
二维随机变量及联合分布律的重点、难点和易错点如下：
重点：
- 二维随机变量的定义及其性质。
- 联合分布函数的定义及其性质。
- 边缘分布的定义及其计算方法。
- 条件分布的定义及其计算方法。
- 独立性的定义及其判定方法。
- 二维随机变量的数学期望、方差和协方差的定义及其计算方法。
难点：
- 对于一些复杂的二维随机变量，如何确定其联合分布函数和分布律，以及计算相应的边缘分布和条件分布。
- 在计算二维随机变量的数学期望、方差和协方差时，需要注意使用正确的公式和技巧，以及合理的简化计算步骤。
- 在判定二维随机变量的独立性时，需要注意使用正确的方法，避免常见的错误和误判。
易错点：
- 在计算联合分布函数和分布律时，容易出现计算错误或漏算的情况。
- 在计算条件分布时，容易忘记归一化或者使用错误的计算公式。
- 在计算二维随机变量的数学期望、方差和协方差时，容易漏掉一些项或者出现计算错误。
- 在判定二维随机变量的独立性时，容易受到随机变量之间的相关性干扰，需要注意使用正确的方法和技巧进行判定。
