priori, że należy do klasy m.<br>W przypadku "roboczej" pojedynczej diagnozy w charakterze wzorców wykorzystujemy estymatory wektora &lt;gap&gt;, podając wektor parametrów &lt;gap&gt; Wtedy otrzymujemy wartość skalarną wskaźnika<br>&lt;gap&gt;<br>Przyporządkowanie w1 do odpowiedniego podprzedziału i określenie numeru klasy kończy proces diagnozy. Pewnym problemem jest zadanie oszacowania błędu , który jest funkcją średniokwadratowego błędu między wartościami: estymowanym &lt;gap&gt; i rzeczywistym &lt;gap&gt;<br><br>&lt;tit&gt;5.3. ANALIZA DYSKRYMINANCJI FISHERA&lt;/&gt;<br>&lt;tit&gt;5.3.1. Wprowadzenie&lt;/&gt;<br><br>Stosowanie analizy dyskryminancji jako bazy tworzenia reguł klasyfikacji modeli diagnostycznych ma sens w przypadku, gdy badane (diagnozowane) populacje obiektów mają stany (klasy) opisane przez wielowymiarowe rozkłady normalne o różnych wartościach średnich wektorów &lt;gap&gt; i wspólnej macierzy kowariancji &lt;gap&gt; (4.50). Jeśli