Линейный дискриминант Фишера основан на следующих предположениях:

• Многомерная нормальность. 23 Независимые переменные должны быть нормальными для каждого уровня группирующей переменной. 2
• Однородность дисперсии/ковариации (гомоскедастичность). 23 Различия между групповыми переменными должны быть одинаковы на разных уровнях предикторов. 2
• Независимость. 23 Объекты предполагаются случайно распределёнными, и оценка по одной переменной для объекта должна быть независима от оценки по другой переменной. 3

Кроме того, для работы линейного дискриминанта Фишера необходимо, чтобы обучающая выборка удовлетворяла следующим гипотезам: классы распределены по нормальному закону, а матрицы ковариаций классов равны. 4