摘要： 判别分析是三大多元统计分析方法之一，在许多领域都有广泛的应用。通常认为距离判别、Fisher判别和Bayes判别是三种不同的判别分析方法，本文的研究表明，距离判别与Bayes判别是两种实质的判别方法，前者实际依据的是百分位点或置信区间，后者实际依据的是概率。而著名的Fisher判别，只是依据方差分析的思想，对判别变量进行线性变换，然后用于距离判别，其实不能算是一种实质的判别方法。本文将Fisher变换与Bayes判别结合起来，即先做Fisher变换，再利用概率最大原则做Bayes判别，得到一种新的判别途径，可进一步提高判别效率。理论与实证分析表明，基于Fisher变换的Bayes判别，适用场合广泛，判别效率最高。