ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ (лат. discrimino, diseriminatum различать, разделять) — раздел многомерного статистического анализа, занимающийся разработкой и исследованием задачи различения, призванной определить, какой из нескольких возможных генеральных совокупностей принадлежит объект, случайно взятый из одной из них. Предполагается, что характеристики этих совокупностей заранее известны или могут быть определены по так называемым обучающим выборкам, взятым из каждой совокупности. В результате Д. а. строится «решающее правило», согласно которому все пространство признаков разбивается некоторыми дискриминантными функциями на зоны и попадание точки, соответствующей распознаваемому объекту, в одну из этих зон вызывает отнесение объекта к соответствующей совокупности. Выбор правила дискриминации производится в соответствии с некоторым задаваемым принципом оптимальности, напр., с требованием минимизации убытков от неправильного опознания. Если совокупностей всего две, то можно построить такую комбинацию исходных признаков, что она будет разделять наблюдения, относящиеся к обеим совокупностям, с наименьшими потерями. Подавляющая часть результатов Д. а. получена в предположении, что все рассматриваемые совокупности имеют нормальное распределение признаков, хотя существуют и непараметрические методы дискриминации, не требующие точных знаний вида распределения.