如果随机变量Z是由几个相互独立的参数X1，X2…，Xn构成，那么它的分布改如何表示呢？

1. 代数法

随机变量Z由参数X1，X2…，Xn构成，Z=f(X1，X2…，Xn)，且这些参数均为服从正态分布的随机变量，求Z的分布。

首先确定Z的均值和标准差。如果每一随机变量Xi（i=1,2…，n）的变异系数均小于0.1，则单一函数的均值和标准差足够接近正态分布。

代数法综合的步骤为，先综合两个变量，再与下个变量综合，以此类推直至综合完所有变量。

2. 矩法

（1）一维随机变量 设y=f(x)。将f(x)用泰勒展开式在X=u处展开

R是余项

略去E(R)

可以得到Y的均值和方差分别为

（2）多维随机变量。设y=f(x1,x2,…,xn)

省略推导过程，多维随机变量Y的均值和方差分别为

3. 蒙特卡罗法

蒙特卡洛法也称为统计模拟试验法，通过对随机变量抽样从而估计和描述函数的统计量，进而确定其分布。类似于上文中获得样本数据后对样本数据的处理。

1）构造概率模型；

2）定义随机变量；

3）通过模拟获得子样；

4）统计计算，得到概率分布与数字特征。