Analiza dyskryminacyjna działa poprzez wykorzystanie zmiennych predykcyjnych do utworzenia funkcji dyskryminacyjnej. Ta funkcja jest następnie używana do przewidywania grupy, do której należy nowa obserwacja. Na przykład, jeśli mamy dane dotyczące klientów banku, analiza dyskryminacyjna może pomóc w przewidywaniu, którzy klienci są bardziej skłonni do uzyskania kredytu na podstawie ich historii kredytowej, dochodów i innych zmiennych.
W analizie dyskryminacyjnej istnieją głównie dwa modele: liniowy i kwadratowy. Model liniowy jest używany, gdy grupy mają zbliżone macierze kowariancji, podczas gdy model kwadratowy jest stosowany, gdy macierze kowariancji różnią się między grupami. Model liniowy jest prostszy i często bardziej efektywny, ale model kwadratowy może być bardziej skuteczny w niektórych złożonych sytuacjach.
Analiza dyskryminacyjna znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach biznesu i nauki. W finansach może być używana do oceny ryzyka kredytowego, w marketingu do segmentacji klientów, a w medycynie do diagnozowania chorób na podstawie wyników badań. Jest również stosowana w uczeniu maszynowym do klasyfikacji i rozpoznawania wzorców.
