（多选题）线性回归方程的应用是A 描述两个变量间的依存关系B 进行预测C 进行逆估计D 获得准确度更高的参考值范围E 描述两个变量间的互依关系

线性回归方程是一种统计学方法，用于分析两个或多个变量之间的关系。它主要用于预测和描述变量间的线性关系。以下是线性回归方程应用的详细解释：

A：描述两个变量间的依存关系，线性回归可以用来描述一个因变量和一个或多个自变量之间的线性关系。

B：进行预测，线性回归模型的一个主要应用是预测。给定自变量的值，可以使用回归方程来预测因变量的值。

C：进行逆估计，逆估计通常指的是在回归分析中，当因变量和自变量的角色互换时的估计。

D：获得准确度更高的参考值范围，线性回归模型可以通过置信区间来提供预测值的参考范围，这些区间给出了预测值的不确定性范围。

E：描述两个变量间的互依关系，在统计学中，互依关系可能包括非线性关系，而线性回归特别关注线性关系。

线性回归方程的应用主要包括描述两个变量间的依存关系（A），进行预测（B），以及在某些情况下提供预测值的参考范围（D）。选项C和E虽然在某些情况下可能相关，但它们不是线性回归方程的主要应用。

因此，对于这个问题，正确的选项应该是 A、B 和 D。