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以Gumbel-logistic模型和阿基米德Copula族中的Gumbeb-Hougard Copula模型为例研究了不同相关性描述方法和边际分布型式对多变量联合概率的影响。拟舍优度检验结果表明，基于变量秩相关系数构建的Copula函数模型优于基于变量的线性相关关系而建立的其他各类模型，如Gumbel—logistic模型等，其原因在于秩相关系数既可以度量变量的线性关系，又可以度量变量间非线性的相关关系，而线性相关系数仅能度量变量之间的线性相关关系。边际分布的优劣影响了联合概率分布模型结果的准确性，边际