El producto de dos (independiente) Gaussiano variables aleatorias no es necesariamente una variable aleatoria Gaussiana! (Ver aquí).
Aquí están algunos de los resultados:
Deje $X:=(X_1,\ldots,X_n) \sim N(\mu,C)$ conjunto normal.
- Vamos $b \in \mathbb{R}^m$, $A \in \mathbb{R}^{m \times n}$. Entonces $$Y:=(Y_1,\ldots,Y_m) := A \cdot X+b$$ is normal, precisely $$Y \sim N(b+A \cdot \mu, A \cdot C \cdot A^T)$$
- (Caso especial de 1.) $$Y:=\ell^T \cdot X = \sum_{i=1}^n \ell_i \cdot X_i$$ is normal where $\ell \in \mathbb{R}^n$ arbritary, precisely $$Y \sim N(\ell^T \cdot \mu, \ell^T \cdot C \cdot \ell)$$ In particular ($n=2$): $a \cdot X_1 + b \cdot X_2$ is normal for all $a,b \in \mathbb{R}$.
Ahora vamos a $X,Y$ normal e independiente de las variables aleatorias. A continuación, $(X,Y)$ es una variable aleatoria normal (lo que se puede aplicar 1. y 2. a $(X_1,X_2):=(X,Y)$).
Puesto que usted pidió, en particular, para las funciones de $f: \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}$: Vamos a $$f(x,y) := a \cdot x + b \cdot y + c \qquad (a,b,c \in \mathbb{R})$$ then $f(X,Y)$ es Gaussiano.