步骤 1：确定二维正态分布的参数
二维正态分布的联合概率密度函数需要知道两个变量的方差、协方差以及均值。题目中给出了方差和相关系数，但没有给出均值，因此我们假设均值为0，即E(X)=0, E(Y)=0。方差分别为DX=16和DY=25，相关系数ρ=0.6。

步骤 2：计算协方差
协方差Cov(X,Y)可以通过相关系数ρ和标准差σ1、σ2计算得到。已知ρ=Cov(X,Y)/(σ1σ2)，其中σ1=√DX=4，σ2=√DY=5。因此，Cov(X,Y)=ρσ1σ2=0.6×4×5=12。

步骤 3：计算联合概率密度函数
二维正态分布的联合概率密度函数为：
\[f(x,y)=\frac{1}{2\pi\sigma_1\sigma_2\sqrt{1-\rho^2}}\exp\left(-\frac{1}{2(1-\rho^2)}\left[\frac{(x-\mu_x)^2}{\sigma_1^2}-\frac{2\rho(x-\mu_x)(y-\mu_y)}{\sigma_1\sigma_2}+\frac{(y-\mu_y)^2}{\sigma_2^2}\right]\right)\]
代入已知的参数值，得到：
\[f(x,y)=\frac{1}{2\pi×4×5×\sqrt{1-0.6^2}}\exp\left(-\frac{1}{2(1-0.6^2)}\left[\frac{x^2}{16}-\frac{2×0.6×x×y}{4×5}+\frac{y^2}{25}\right]\right)\]
\[f(x,y)=\frac{1}{40\pi×0.8}\exp\left(-\frac{1}{2×0.64}\left[\frac{x^2}{16}-\frac{3xy}{50}+\frac{y^2}{25}\right]\right)\]
\[f(x,y)=\frac{1}{32\pi}\exp\left(-\frac{25}{32}\left[\frac{x^2}{16}-\frac{3xy}{50}+\frac{y^2}{25}\right]\right)\]