Непараметрические методы оценивания в стохастических системах обладают, безусловно, большей общностью, по сравнению с методами параметрического оценивания. В последних предполагается наличие априорной информации, которая, в конечном итоге, предполагает известность числа оцениваемых параметров и собственно структуры системы. В непараметрических методах наличие такой информации не требуется. Цель: разработать методы непараметрического оценивания мер зависимости для более чем четырех случайных процессов. Результаты: В статье вводится мера зависимости, связывающая k пар случайных процессов. Такая мера, основанная на использовании условных математических ожиданий процессов, может рассматриваться как дальнейшее обобщение дисперсионных функций. Сходимость с вероятностью 1 непараметрических оценок такой меры выводится с использованием выборочных данных. Эти оценки используются для построения выборочных аналогов некоторых нелинейных мер стохастической зависимости случайных процессов, в частности, для получения состоятельной меры зависимости в смысле Колмогорова – то есть меры, обращающейся в нуль тогда и только тогда, когда данные случайные процессы стохастически независимы. Как прямое следствие, из полученных результатов будет непосредственно следовать состоятельность меры зависимости в смысле Реньи – то есть меры, удовлетворяющей соответствующим аксиомам Реньи. Практическая значимость: Разработанные методы, позволяющие оценивать меры зависимости с вероятностью 1, не требуют какой-либо априорной информации о системе, за исключением стационарности, эргодичности случайных процессов, и могут применятся для построения входо-выходных отображений нелинейных систем без предъявления каких-либо специальных требований к системе.