記得幾年前，我剛踏入量化研究領域實習面試時，線性迴歸簡直是面試官的殺手鐧。那會兒，我緊張到背公式都卡殼，結果一場面試下來，被問得啞口無言。後來在華爾街打滾幾年，帶過無數實習生，才慢慢摸透這些問題的門道。今天，就來聊聊線性迴歸面試的高頻考點和實戰準備技巧，全是血淚教訓，希望能幫你少走彎路。

線性迴歸看似基礎，卻是量化模型的基石。面試官最愛從這裡下手，測試你的底子有多厚。舉個例子，他們常問：「簡單線性迴歸和多變量迴歸的區別在哪？實務中怎麼選？」這問題不光是考定義，更在探你對數據本質的理解。簡單說，單變量適合初探關聯性，但現實世界變數交錯，多變量才能捕捉真實因果。記得一次面試，我拿房價數據舉例：單用面積預測房價，忽略地段和年代，結果模型偏差超大。面試官點頭時，我才鬆口氣——關鍵在於解釋變數選擇的邏輯，不是機械背書。

假設檢定環節，絕對是高頻雷區。面試官總愛追問：「p值小於0.05代表什麼？如果殘差不符合同方差性，模型還可靠嗎？」這裡藏著陷阱。p值只是否定虛無假設的證據強度，不代表效應大小；異方差性會讓標準誤失真，導致檢定失效。我建議用視覺化工具如殘差圖快速診斷，實戰中常靠Python的statsmodels跑診斷測試。有一次，我分享用波士頓房價數據集的案例：發現殘差隨預測值擴大而擴散，立刻用加權最小平方法調整，面試官當場誇我問題解決力強。

多重共線性問題，幾乎每場必考。他們會丟情境題：「如果自變數間高度相關，VIF值超10，你怎麼辦？」別慌，這不是死局。先解釋VIF衡量變數冗余程度，過高會讓係數估計不穩；解法包括刪除相關變數、用主成分分析降維，或加正則化如Lasso。我遇過一個刁鑽問題：用金融數據預測股價，兩個變數（市盈率和殖利率）相關性達0.9。我提議先做相關性矩陣篩選，再結合領域知識優先保留關鍵指標，面試官眼睛一亮——這顯示你不只懂技術，還懂業務邏輯。

過擬合實務應對，是區分新手和老鳥的關鍵。面試中常問：「訓練集R平方高，測試集卻暴跌，你怎麼調？」別只說交叉驗證，要深入談偏差與變異權衡。我分享過一個教訓：曾用線性迴歸預測信用違約率，模型在訓練數據表現完美，但上線後崩盤。後來學會用正則化（如Ridge迴歸）壓制係數，或引入特徵工程減少噪聲。準備時，多玩Kaggle真實數據集，比如用Titanic資料預測生存率，練習從EDA到模型診斷的全流程，面試時才能對答如流。

實戰準備心法，我總結成三步：先紮牢理論，推薦《Introduction to Statistical Learning》這本神書，搭配Coursera吳恩達課程補強；再動手寫碼，用Python或R從零實現迴歸模型，面試官愛看代碼能力；最後模擬面試，找朋友輪流拷問，重點練解釋思路而非背答案。記住，面試是雙向對話——展現你如何思考問題，比完美答案更重要。量化這條路，挫折是常態，但每次跌倒都是升級的機會。