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本文主要就二维次序统计量（Xr，n，Ys，n）的性质展开研究。 一方面，本文研究了(Xr，n，Ys，n)的渐近性:设（X1，Y1），（X2，Y2），…独立同分布，Xi～ F(x)且Yi～ G(y)，同时，U1，U2～U(0，1)，则有，当n→∞时，(X[nU1]n，Y[nU2]，n)几乎处处收敛到(F-1(U1)，G-1(U2))。对任意的x和y都有|P（X[nU1]，n≤x，Y[nU2]，n≤y）-P(F-1(U1)≤x，G-1(U2)≤y)|=O（√ln n/√n）;特别地，当(U1，U2)和(X1，Y1)，（X2，Y2），…独立时，有max x,y|P（X[nU1]，n≤x，Y[nU2],n≤y）-P(F-1(U1)≤x，G-1(U2)≤y)|≤1/√n+6/n.利用以上结论，我们推广了[16]中的定理5，证明了去掉“H(x，y)是PQD”的条件，该定理仍然成立，同时给出了收敛速度。并且，本文还通过R软件模拟了二维次序统计量(X[nU1],n，Y[nU2]，n)的经验分布函数与P(F-1(U1)≤x，G-1(U2)≤y)随着n的变化随之引起的误差变化趋势。此外，文中还给出了三种特殊情况下，无论n为何值，(X[nU1],n，Y[nU2]，n)与(F-1(U1)，G-1(U2))同分布。 另一方面，本文就TP2性质进行了讨论:当多维随机变量(Z1，Z2，…，Zn)分布函数是MTP2的，那么令ξi=maxk∈Ti Zk，则（ξ1，ξ2，…，ξm）的分布函数满足MTP2性质;当多维随机变量（Z1，Z2，…，Zn）的生存函数是MTP2的，那么令ξi=mink∈TZk，则（ξ1，ξ2，…，ξm）的生存函数满足MTP2性质。同时，本文讨论了一些特殊情况下，（Xr，n，Ys，n）分布函数的TP2和RR2性质。此外，本章还指明Marshall和Olkin二维指数族的生存函数以及FGM模型的分布函数是TP2的;同时给出了两种特殊情况下（Xr，n，Ys，n）联合分布函数的计算。