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Considere as afirmativas abaixo.
I. Sabe-se que a variável aleatória contínua Z é a soma de k variáveis aleatórias independentes, todas com distribuição N (0, 1). Nessas condições Z tem distribuição qui-quadrado com k graus de liberdade.
II. Sabe-se que Y é uma variável aleatória com distribuição Gama com parâmetros α ≥ 1 e ß ≥ 0. Se ß = 2, e α = k/2, então Y tem distribuição qui-quadrado com k graus de liberdade.
III. Sabe-se que Z é uma variável aleatória N (0, 1) e que Y é uma qui-quadrado com 1 grau de liberdade. Nessas condições, a variável aleatória 
tem distribuição t de Student com 1 grau de liberdade.
Está correto o que se afirma APENAS em
I. A análise fatorial é um exemplo de técnica de interdependência, o que significa que nenhuma variável ou grupo de variáveis é definida como sendo dependente ou independente.
II. A análise de correlação canônica não é adequada se as variáveis independentes são quantitativas.
III. A análise discriminante múltipla é adequada se a única variável dependente for categórica.
IV. A análise de correspondência não é adequada para teste de hipóteses.
Está correto o que se afirma APENAS em
Se a função densidade de probabilidade da variável aleatória bidimensional contínua (X, Y) é dada por:
O valor de k é
Seja Z = (X, Y), uma variável aleatória com distribuição normal bivariada com vetor de médias 
e matriz de covariâncias 
Para uma amostra aleatória simples, com reposição, (Xi, Yi), i = 1,2, .., n da distribuição de Z, sejam 
O valor de n para que a diferença, em valor absoluto, entre 
e sua média seja inferior a 3, com probabilidade de 86,6%, é
