For any specific sample and exploratory or confirmatory hypothesis, optimal discriminant analysis (ODA) identifies the statistical model that yields maximum predictive accuracy, assesses the exact Type I error rate, and evaluates potential cross-generalizability. وعند التعامل مع أي عينة محددة وفرضية استكشافية أو تأكيدية يفيد تحليل النموذج الإحصائي الأمثل في تحديد النموذج الإحصائي الذي يحقق أعلى مستوى من الدقة في التنبؤ، ويقيم المعدل الدقيق لحدوث خطأ من النوع الأول، ويقيم إمكانية التعميم.
Linear discriminant analysis (LDA) is a generalization of Fisher's linear discriminant, a method used in statistics, pattern recognition and machine learning to find a linear combination of features that characterizes or separates two or more classes of objects or events. تحليل التمييز الخطي هو تعميم لتحليل التمييز لفيشر وهو طريقة تستخدم في الإحصاء والتعرف على الأنماط وتعلم الآلة لإيجاد تركيبة خطية من الصفات التي تصنف أو تفصل صنفان أو أكثر من الأشياء أو الأحداث.