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Um procedimento básico da análise fatorial é o modelo ortogonal, que visa representar um vetor aleatório \(X = (X_1, \dots, X_p)^T\) na forma \(X - \mu = LF + \epsilon\), em que \(\mu = E(X)\), \(F = (F_1, \dots, F_m)^T\), com \(m < p\), é o vetor de fatores comuns, \(L\) é a \(p imes m\)-matriz de cargas fatoriais e \(\epsilon = (\epsilon_1, \dots, \epsilon_p)^T\) é o vetor de erros (o \(T\) sobrescrito ao vetor indica o vetor transposto).
Considerando essa informação, julgue os itens a seguir.
No modelo ortogonal, os seguintes pressupostos adicionais sobre os vetores aleatórios \(F\) e \(\epsilon\) são impostos: \(F\) e \(\epsilon\) são independentes; ambos têm expectância zero, e as covariâncias de \(F\) e \(\epsilon\) são a matriz unidade e uma matriz positiva definida qualquer, respectivamente.