以下关于多元线性回归模型的描述,说法正确的是() A. 多元线性回归模型的因变量有多个B. 多元线性回归模型的自变量是单个C. 可以采用最小二乘法估计多元线性回归的参数D. 多元线性回归无法包括截距项

步骤 1：理解多元线性回归模型的定义
多元线性回归模型是一种统计学方法，用于预测一个因变量（Y）与多个自变量（X1, X2, ..., Xn）之间的线性关系。模型的一般形式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε，其中β0是截距项，β1, β2, ..., βn是回归系数，ε是误差项。
步骤 2：分析选项A
选项A说多元线性回归模型的因变量有多个，这是不正确的。多元线性回归模型只有一个因变量，但有多个自变量。
步骤 3：分析选项B
选项B说多元线性回归模型的自变量是单个，这是不正确的。多元线性回归模型有多个自变量。
步骤 4：分析选项C
选项C说可以采用最小二乘法估计多元线性回归的参数，这是正确的。最小二乘法是一种常用的参数估计方法，通过最小化预测值与实际值之间的平方误差和来估计回归系数。
步骤 5：分析选项D
选项D说多元线性回归无法包括截距项，这是不正确的。多元线性回归模型可以包括截距项，即β0。