在回归变量 Y 关于预测变量 X 的回归分析中,若以 x 为横坐标, y 为纵 坐标,绘散点图,最小二乘原则是指()A. 各点到直线的垂直距离的和最小B. 各点到直线的纵向距离的平方和最小C. 各点到直线的垂直距离的平方和最小D. 各点到 x 轴的纵向距离的平方和最小

步骤 1：理解最小二乘原则
最小二乘原则是回归分析中的一种方法，其目的是找到一条直线，使得所有数据点到这条直线的纵向距离的平方和最小。纵向距离是指数据点到直线在y轴方向上的距离。

步骤 2：分析选项
A. 各点到直线的垂直距离的和最小：垂直距离是指数据点到直线的最短距离，这并不是最小二乘原则的目标。
B. 各点到直线的纵向距离的平方和最小：这是最小二乘原则的目标，即找到一条直线，使得所有数据点到这条直线的纵向距离的平方和最小。
C. 各点到直线的垂直距离的平方和最小：垂直距离的平方和并不是最小二乘原则的目标。
D. 各点到 x 轴的纵向距离的平方和最小：这是指数据点到x轴的距离，而不是到回归直线的距离，因此也不是最小二乘原则的目标。

步骤 3：选择正确答案
根据最小二乘原则的定义，正确答案是B选项，即各点到直线的纵向距离的平方和最小。