Vamos analisar cada afirmativa: I. A distribuição a priori dificulta o conhecimento do investigador, que não saberá definir o problema. Falso, a distribuição a priori é uma ferramenta que pode ajudar a definir o problema, não dificultá-lo. II. Havendo a mesma verossimilhança com divergentes escolhas de priori, terá resultados diferentes. Verdadeiro, isso é uma característica importante da análise bayesiana, onde diferentes distribuições a priori podem levar a resultados diferentes, mesmo com a mesma verossimilhança. III. A definição do espaço paramétrico e a condução a uma posteriori integrável tem relação com a priori. Verdadeiro, a escolha da distribuição a priori influencia a definição do espaço paramétrico e a posteriori. IV. Não é admitido que a priori seja particionada em estágios ao ser feita uma modelagem hierárquica. Falso, a priori pode ser particionada em estágios em modelagens hierárquicas. Com base nas análises, as afirmativas verdadeiras são II e III. Portanto, a alternativa que contém os itens verdadeiros é: não há uma alternativa correta listada. Você precisa verificar as opções disponíveis.