Neste trabalho, consideramos três problemas de caracterização de sequências de variáveis aleatórias (ou vetores) permutáveis. Apresentamos, primeiramente, teoremas do tipo de De Finetti (formas finita e infinita) para algumas distribuições uniformes bivariadas dependentes de um único parâmetro. Estes resultados fornecem uma representação preditivista, no sentido de De Finetti, para os modelos paramétricos bivariados. Na sequência, caracterizamos vetores aleatórios cujas densidades de probabilidade podem ser expressas como função do mínimo e do máximo ou do máximo das somas das componentes. Provamos que independência e específicas condições de simetria caracterizam modelos uniformes conhecidos (discretos e contínuos, univariados e bivariados). Finalmente, introduzimos uma nova versão do modelo de urna de Pólya-Eggenberger, considerando uma distribuição de probabilidade para a composição inicial da urna, isto é, para os números de bolas brancas e pretas inicialmente na urna. Determinamos também quando um processo permutável com valores em {0,1} pode ser bem aproximado por um adequado processo de Pólya com configuração inicial desconhecida

not available