36. 某研究人員欲使用線性迴歸模型( Linear Regression Model)分析變數 Y 與 X 之間的關係，但發現 Y 的分佈明顯右偏，且其變異數隨 X 的增大而增加。為滿足模型假設並提升配適效果，下列哪一種前處理方法最為合適？
(A)對 X 進行標準化(Standardization)；
(B)對 Y 進行 Box–Cox 轉換(Box–Cox Transformation)；
(C)對資料進行一次差分(First Differencing)；
(D)將 Y 中變異較大的樣本移除

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統計： A(4), B(15), C(4), D(0), E(0) #3773839

詳解 (共 1 筆)

#7637361

 

答案是 (B) 對 Y 進行 Box-Cox 轉換（Box-Cox Transformation）。

這題關鍵字有兩個：

  1. Y 的分布明顯右偏（Right Skewed）

  2. Y 的變異數隨 X 增加而增加

這兩個問題都是線性迴歸很常見的違反假設情況。

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