Taxas de erro de regras de classificação não-Bayes e a robustez da função discriminante linear de Fisher

Chamamos de procedimento de classificação não-Bayes se ele não convergir para o procedimento de classificação de Bayes. Uma expansão assintótica é encontrada para a taxa de erro esperada de tal regra de classificação. Isso é usado para comparar as estimativas da regra discriminante linear de Fisher, F, e da regra discriminante quadrática, Q, sob desvios da suposição de matrizes de variância igual. Encontrou-se que F é bastante robusta a desvios da suposição de variâncias iguais.