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在概率论和统计学中，bivariate gamma distribution（二元伽马分布）是一种用于描述两个随机变量联合分布的连续概率分布。
二元伽马分布是单变量伽马分布的扩展版本，常用于建模两个正相关的随机变量。它通常被用来描述某些自然现象或经济数据中的相互关系，比如两个不同风险事件的损失量。
二元伽马分布的联合概率密度函数可以表示为：
f(x,y) = [x^{k1-1} y^{k2-1} e^{-(x+y)/θ}] / [θ^{k1+k2} Γ(k1)Γ(k2)]
其中，k1 和 k2 是形状参数，θ 是尺度参数，Γ 是伽马函数。
二元伽马分布与多元伽马分布、正态分布等有密切联系。它是对多变量分布的一种扩展形式，尤其适用于非负随机变量的建模。
如果你正在学习统计学或相关领域，建议从基础的概率分布入手，逐步了解多变量分布的概念和应用。