本文研究指数分布的二元推广,即二元指数分布,给出了常用二元指数分布步加试验的统计分析,并借助copula函数导出了两个新的二元指数分布。首先,研究了MOBVE分布在TFR模型和CE模型下步加试验的参数估计问题。对于TFR模型,分两种情况进行了讨论,给出了参数的极大似然估计,并通过大量的Monte-Carlo模拟考察了估计的精度；对于CE模型,给出了参数的极大似然估计和阿伦尼斯模型下的数值示例。其次,基于Farlie-Gumber-Morgenstern型copula函数导出了一种新型的二元指数分布,即FGMBVE型二元指数分布。给出了FGMBVE型二元指数分布的定义和产生原理,分析了该分布的主要性质,并且在串联系统中分两种情形讨论了该分布参数的矩估计和极大似然估计。最后,基于Cuadras-Auge型copula函数导出了另一种新型的二元指数分布,即CABVE型二元指数分布。给出了CABVE型二元指数分布的定义和产生原理,分析了该分布的主要性质,并且在串联系统中分两种情形讨论了该分布参数的矩估计和极大似然估计。