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本论文主要研究基于连接函数(Copula)的随机向量间的相依性度量的构造，统计推断和应用.相依性一直是统计研究中的热点问题，Copula因具有独特功能而得到广泛的关注和深入的研究，它是从概率意义出发分析随机变量间的相依性，我们通过Copula组合来构造随机向量间的相依性度量，体现各种由概率定义的相依性，使得随机向量的相依性研究也能够在Copula的帮助下，克服某些原有线性相关刻画相依结构的不适应性.我们提出了基于Copula的数值度量指标和函数度量指标，这些度量指标关于随机向量的严格递增变换具有不变性.在二元变量情形，数值指标与Spearman的ρ相关系数是一致的.函数指标可应用到随机向量相依性问题研究中，尾单调性和象限相关性都是其性质.对于这些相依指标，基于经验Copula函数，本文给出了相应的非参数估计，并讨论了大样本性质.