用于计量资料两类判别分析方法错误的是(）A. Fisher判别B. 最大似然判别C. Bayes线性判别D. 二值回归判别E. 二分类logistic回归

步骤 1：理解判别分析方法
判别分析是一种统计方法，用于根据一组变量（特征）将观测值分类到预定义的类别中。在计量资料的两类判别分析中，我们通常使用Fisher判别、Bayes线性判别、二值回归判别和二分类logistic回归等方法。

步骤 2：分析选项
A. Fisher判别：Fisher判别是一种经典的判别分析方法，通过最大化类间距离和最小化类内距离来实现分类。
B. 最大似然判别：最大似然判别是一种基于概率的判别方法，通过计算观测值属于各个类别的概率来实现分类。
C. Bayes线性判别：Bayes线性判别是一种基于贝叶斯定理的判别方法，通过计算后验概率来实现分类。
D. 二值回归判别：二值回归判别是一种基于回归分析的判别方法，通过建立回归模型来预测观测值属于各个类别的概率。
E. 二分类logistic回归：二分类logistic回归是一种基于logistic回归的判别方法，通过建立logistic回归模型来预测观测值属于各个类别的概率。

步骤 3：确定错误选项
在上述选项中，Fisher判别、Bayes线性判别、二值回归判别和二分类logistic回归都是常用的判别分析方法。而最大似然判别虽然也是一种判别方法，但在计量资料的两类判别分析中，通常不使用最大似然判别方法。