Suponha que a variável dependente Y seja categórica do tipo binário: pertencer à População 1 ou pertencer à População 2. Sabe-se que o vetor aleatório   tem distribuição normal bivariada com vetor de médias dado por   matriz de covariâncias dada por  sendo  Suponha, ainda, que pertencer à População 1 significa ter a distribuição de X₁ e que pertencer à População 2 significa ter a distribuição de X₂ . De posse de um novo elemento amostral x₀ que não se sabe a qual população pertence (População 1 ou População 2), pode-se usar a análise discriminante para sua classificação. Diante do exposto, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.

( ) Com base no princípio da máxima verossimilhança, uma regra de classificação pode ser definida a partir da razão de verossimilhança entre as duas populações, a qual, neste caso, fica dada por:


( ) Com base no valor observado para a função discriminante dada pela razão de verossimilhança apropriada, denotada por λ(x₀ ), deve-se classificar o elemento x₀ como pertencente à População 1 se λ(x₀) > 0 e, caso contrário, como pertencente à População 2.
( ) Se, em vez de termos Cov (X₁,X₂ ) = 0, tivéssemos Cov (X₁,X₂ ) = σ₁₂, com σ₁₂ ≠ 0, então a função discriminante baseada na razão de verossimilhança irá depender de p, o parâmetro que representa a correlação linear entre as variáveis X₁ e X₂.

A sequência está correta em