W tym podejściu opisowym obiekt przydzielany jest do tej klasy, dla której funkcja dyskryminacyjna osiąga największą wartość.
Zaletą klasycznej analizy dyskryminacyjnej jest prostota jak i wysoka skuteczność na homogenicznych danych, wadą natomiast nieprzenośność i brak skuteczności na niehomogenicznych danych.
Używane są również w podobnych celach m.in. drzewa klasyfikacyjne, klasyfikatory bayesowskie, metoda najbliższych sąsiadów, maszyny wektorów podpierających (SVM).
Przykład zastosowania Bank chce wiedzieć, czy dany klient składający wniosek o kredyt rokuje nadzieje na to, że go spłaci, czy nie. Zmienna zależna ma charakter jakościowy (kredyt zostanie albo nie zostanie spłacony), zmiennymi niezależnymi mogą być: dochody rodziny, majątek rodziny, liczba lat przepracowanych u obecnego pracodawcy, itp..
Kategoria:Klasyfikacja statystyczna Kategoria:Analiza ekonomiczna