某商学研究生院的招生官员利用指标――大学期间平均成绩GPA和研究生管理能力考试GMAT的成绩，将申请者分为三类：接受，不接受，待定。表1中给出了三类申请者的GPA与GMAT成绩：
| GPA（x1） | GMAT（x2） | 接受 | GPA（x1） | GMAT（x2） | 不接受 | GPA（x1） | GMAT（x2） | 待定 |
2.96 | 596 | 1 | 2.54 | 446 | 2 | 2.86 | 494 | 3 |
3.14 | 473 | 1 | 2.43 | 425 | 2 | 2.85 | 496 | 3 |
3.22 | 482 | 1 | 2.2 | 474 | 2 | 3.14 | 419 | 3 |
3.29 | 527 | 1 | 2.36 | 531 | 2 | 3.28 | 371 | 3 |
3.69 | 505 | 1 | 2.57 | 542 | 2 | 2.89 | 447 | 3 |
3.46 | 693 | 1 | 2.35 | 406 | 2 | 3.15 | 313 | 3 |
3.03 | 626 | 1 | 2.51 | 412 | 2 | 3.5 | 402 | 3 |
3.19 | 663 | 1 | 2.51 | 458 | 2 | 2.89 | 485 | 3 |
3.63 | 447 | 1 | 2.36 | 399 | 2 | 2.8 | 444 | 3 |
3.59 | 588 | 1 | 2.36 | 482 | 2 | 3.13 | 416 | 3 |
3.3 | 563 | 1 | 2.66 | 420 | 2 | 3.01 | 471 | 3 |
3.4 | 553 | 1 | 2.68 | 414 | 2 | 2.79 | 490 | 3 |
3.5 | 572 | 1 | 2.48 | 533 | 2 | 2.89 | 431 | 3 |
3.78 | 591 | 1 | 2.46 | 509 | 2 | 2.91 | 446 | 3 |
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（1）对表1中的数据作散点图，不同的类用不同的颜色标识；
（2）用lda函数做判别分析，即在协方差矩阵相等的情形下作判别分析；
（3）用qda函数做判别分析，即在协方差矩阵不相等的情形下作判别分析；
（4）比较方法（2）和方法（3）的误判率；
（5）现有一新申请者的GPA为3.21，GMAT成绩为497。请将该观测在（1）的散点图中标出，并分别用方法（2）和方法（3）将其归类？你认为哪一种方法更合适？
（6）观察（1）的散点图中第三类的观测点有无异常值？若有，将该异常值剔除后再对新申请者判别归类，结果有无变化？
望各位大神给解答一下，尤其是（1），画散点图该怎么写程序？
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