【主要内容】 本書は、１）既に判別分析を利用している読者は、強力で簡単な最適線形判別関数で見直そう。特に、判別分析の成果の実際利用者は、新手法に置き換えることで格段の改善が図れる。すぐに利用できるプログラムも本書や文献で公開した。２）判別分析は重回帰分析と並び統計学で重要だが、解説書は少ない。判別分析には多くの問題があり、利用者はしっくりこないまま統計ソフトでの実際の応用問題の解決してきた。そこで、比較検証のため４種類の実データとそこから作成したBootstrap標本を用い、既存の統計的判別手法との比較をした。判別分析の導入解説書としても最適。本書の構成：判別分析と数理計画法の基本的な知識を解説。数理計画法を用いて開発した7個の判別手法と、SVM を紹介。学生データのようなHaar 条件を満たさないデータで生じる判別分析の問題点を紹介。4種の実データの誤分類数をMNMと比較。 これで判別超平面上のケースの扱いを放置してきたことの問題点が明らか。149組の判別モデルで改定IPLP -OLDF が改定IP -OLDFより計算速度が速いことと得られた誤分類数がMNM の良い近似値であることを示す。
【主要目次】 第１章 判別分析の世界 第２章 数理計画法による判別分析の12年 第３章 最適線形判別関数とＳＶＭの秘密 第４章 ＬＩＮＧＯによる誤文類数の検証 第５章 フィッシャーの判別分析を越えて 付録Ａ ＬＩＮＧＯのプログラム 付録Ｂ JMPによるLDFとロジスティック回帰の100重交差検証法 付録Ｃ 最適線形判別関数を応用したい読者へのメッセージ