iPAS 考題解析
Y 變數右偏且變異數隨 X 增加，做線性迴歸前應做什麼前處理？
中級 大數據處理分析與應用
難度：進階 ★★★★
考試範圍定位
- 考試等級
- 中級能力鑑定
- 考試科目
- 大數據處理分析與應用
- 知識主題
- 大數據在人工智慧之應用
- 能力指標
- 大數據在鑑別式 AI 中的應用（L22402）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「大數據處理分析與應用」科目中的「大數據在人工智慧之應用」範疇， 對應的能力指標為「大數據在鑑別式 AI 中的應用」，涵蓋大數據應用於預測、分類等鑑別式任務等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
Y 變數右偏且變異數隨 X 增加，做線性迴歸前應做什麼前處理？
- A. 對 X 做標準化
- B. 對 Y 做 Box-Cox 轉換 ✓ 正確答案
- C. 對 Y 做一次差分
- D. 移除高變異數的樣本
詳細解析
正確答案：B. 對 Y 做 Box-Cox 轉換
Box-Cox 轉換能把右偏的分佈轉成近似常態，同時穩定變異數（讓變異數不隨 X 改變）。是解決非常態和異質變異數的標準做法。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. 對 X 做標準化 （不正確）
X 標準化（Standardization）不能解決 Y 的偏態和異質變異數問題
C. 對 Y 做一次差分 （不正確）
一次差分用於消除時間序列的趨勢，不是解決偏態
D. 移除高變異數的樣本 （不正確）
移除樣本會損失資訊，不是正確的前處理方式
延伸學習
本題尚未連結特定術語，你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度，需要理解概念之間的關聯與應用情境，不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」，建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計，很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異，需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」，嘗試向別人解釋這道題的解題思路，能講清楚就代表真正理解了。
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iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自中級考試範圍，需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 iPAS AI 應用規劃師中級考試。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。