Las ecuaciones diferenciales estocásticas y las teorías de Copula son temas importantes que tienen muchas ventajas para aplicaciones en casi todas las disciplinas. Muchos estudios en silvicultura recopilan datos longitudinales, multidimensionales y discretos para los cuales la cantidad de medición de variables individuales no coincide. Por ejemplo, durante experimentos de muestreo, se miden los diámetros de todos los árboles, las alturas de aproximadamente el 10% de los árboles, y la altura de la base de la copa y el ancho de la copa para un número significativamente menor de árboles. En este estudio, para estimar dependencias de cinco dimensiones, se utilizó un enfoque de copula normal, donde la dinámica de las variables individuales de los árboles (diámetro, área potencialmente disponible, altura, altura de la base de la copa y ancho de la copa) se describe mediante una ecuación diferencial estocástica con parámetros de efectos mixtos. Se utilizó el método de máxima verosimilitud aproximada para obtener estimaciones de parámetros de las ecuaciones diferenciales estocásticas presentadas, y los parámetros de dependencia de la copula normal se estimaron utilizando el método de máxima verosimilitud pseudo. Este estudio introdujo el índice de información de interacción multidimensional normalizado basado en entropía diferencial para capturar dependencias entre variables de estado. Utilizando funciones de densidad de probabilidad tipo copula condicionales, se derivaron las ecuaciones en forma exacta que definen los vínculos entre el diámetro, el área potencialmente disponible, la altura, la altura de la base de la copa y el ancho de la copa. Todos los resultados se implementaron en el sistema de álgebra simbólica MAPLE.