Com a análise discriminante quadrática, não existe pressuposição de que os grupos possuem matrizes de covariância iguais. Assim como na análise discriminante linear, uma observação é classificada no grupo com a menor distância quadrada. Entretanto, a distância quadrada não simplifica para uma função linear, por isso o nome análise discriminante quadrática.
Ao contrário da distância linear, a distância quadrática não é simétrica. Em outras palavras, a função discriminante quadrática do grupo i avaliado com a média do grupo j não é igual à função discriminante quadrática de grupo j avaliado com a média do grupo i. Nos resultados, a distância quadrática é chamada distância quadrada generalizada. Se o determinante da matriz de covariância de grupo amostral for menor que um, a distância quadrada generalizada pode ser negativa.
O Minitab calcula as distâncias Mahalanobis usando matrizes de covariância de classe individual. O Minitab não calcula uma função discriminante quadrática.
Use uma análise linear quando for pressuposto que as matrizes de covariância são iguais para todos os grupos. Use uma análise quadrática quando for pressuposto que as matrizes de covariância não são iguais para todos os grupos.