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Acerca das variáveis aleatórias multidimensionais, julgue os próximos itens.
Considere que um vetor aleatório siga a distribuição normal bidimensional cuja densidade é expressa por \(f(x) = \frac{1}{2\pi\sqrt{|\Sigma|}} \exp \left\{ -\frac{1}{2} (x - \mu)'\Sigma^{-1}(x - \mu) ight\}\), em que \(\Sigma = egin{pmatrix} \sigma_1^2 & \lambda \ \lambda & \sigma_2^2 \end{pmatrix}\) é a matriz de covariância. Nesse caso, se as variáveis que compõem o vetor aleatório forem independentes, a função de densidade poderá ser representada como o produto das funções de densidade de duas distribuições normais unidimensionais.