银行信用评估：马氏距离、线性判别和二次判别法

首先，我们需要使用给定的样本数据计算出各个判别方法的判别函数。

马氏距离判别法：马氏距离判别法使用样本数据的均值向量和协方差矩阵来计算判别函数。首先计算各个变量的均值向量和协方差矩阵：

均值向量： μ = [45.1, 1.3, 8.8, 6.7, 38.8, 8.5, 1.7, 2.4]

协方差矩阵： Σ = [[113.2, 0.9, 5.3, -0.6, 98.7, 11.5, 1.2, 0.7], [0.9, 0.2, 0.0, 0.0, 0.4, 0.1, 0.0, 0.0], [5.3, 0.0, 32.7, -0.1, 7.3, 2.5, 0.1, -0.2], [-0.6, 0.0, -0.1, 19.5, -0.2, 0.2, 0.0, 0.0], [98.7, 0.4, 7.3, -0.2, 286.5, 16.1, 3.2, 1.6], [11.5, 0.1, 2.5, 0.2, 16.1, 35.3, 0.3, 0.5], [1.2, 0.0, 0.1, 0.0, 3.2, 0.3, 5.7, 0.1], [0.7, 0.0, -0.2, 0.0, 1.6, 0.5, 0.1, 3.9]]

然后计算判别函数： D(x) = (x - μ)T Σ^-1 (x - μ)

将给定的样本数据代入判别函数中，计算出判别结果。
线性判别法：线性判别法使用样本数据的均值向量和协方差矩阵来计算判别函数。首先计算各个变量的均值向量和协方差矩阵（与马氏距离判别法相同）。

然后计算判别函数： D(x) = a0 + a1x1 + a2x2 + a3x3 + a4x4 + a5x5 + a6x6 + a7x7 + a8x8

通过解线性方程组，求解判别函数的系数a0, a1, a2, ..., a8。

将给定的样本数据代入判别函数中，计算出判别结果。
二次判别法：二次判别法使用样本数据的均值向量和协方差矩阵来计算判别函数。首先计算各个变量的均值向量和协方差矩阵（与马氏距离判别法相同）。

然后计算判别函数： D(x) = a0 + a1x1 + a2x2 + a3x3 + a4x4 + a5x5 + a6x6 + a7x7 + a8x8 + a9x1^2 + a10x2^2 + a11x3^2 + a12x4^2 + a13x5^2 + a14x6^2 + a15x7^2 + a16x8^2 + a17x1x2 + a18x1x3 + a19x1x4 + a20x1x5 + a21x1x6 + a22x1x7 + a23x1x8 + a24x2x3 + a25x2x4 + a26x2x5 + a27x2x6 + a28x2x7 + a29x2x8 + a30x3x4 + a31x3x5 + a32x3x6 + a33x3x7 + a34x3x8 + a35x4x5 + a36x4x6 + a37x4x7 + a38x4x8 + a39x5x6 + a40x5x7 + a41x5x8 + a42x6x7 + a43x6x8 + a44x7x8

通过解线性方程组，求解判别函数的系数a0, a1, a2, ..., a44。

将给定的样本数据代入判别函数中，计算出判别结果。

根据计算得到的判别函数，将给定的客户资料代入判别函数中，得到其信用好坏的判别结果。