Метод анализа, позволяющий предсказать принадлежность наблюдений объектов к тому или иному классу зависимостей, называется дискриминантным анализом. Дискриминантный анализ является статистическим методом, который используется для классификации и прогнозирования. Он основывается на анализе различий между несколькими группами объектов, таких как пациенты с разными заболеваниями или потребители с определенным поведением. Метод позволяет строить математическую модель, которая разделяет объекты на различные классы на основе набора входных переменных. Дискриминантный анализ может использоваться как для категориальных (например, пол или тип заболевания), так и для непрерывных (например, возраст или доход) переменных. Он учитывает структуру данных и находит наиболее значимые переменные, которые разделяют классы. Эти переменные могут быть использованы для предсказания принадлежности объектов к определенным классам. Примером применения дискриминантного анализа может быть классификация пациентов на основе клинических признаков и лабораторных показателей для определения диагноза или прогнозирование спроса на продукт на основе данных о покупателях. Другие варианты ответов, такие как деревья решений, категориальная регрессия и дисперсионный анализ, также используются для анализа зависимостей и классификации, но они имеют свои особенности и применяются в других ситуациях. Деревья решений представляют собой графическую модель, основанную на иерархическом разделении данных. Категориальная регрессия используется для предсказания и классификации при наличии категориальной зависимой переменной. Дисперсионный анализ, или ANOVA, используется для анализа различий между группами с помощью средних значений и дисперсии.