【判断题】总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值。A. 对B. 错

总体回归函数（PRF）的核心作用是描述因变量的条件均值（期望值）与自变量之间的关系，而非直接给出因变量的具体实际值。题目中的表述忽略了随机误差项的影响，错误地将总体回归函数等同于因变量的确定性值，因此判断为错误。

总体回归函数的形式通常写作：
$E(Y|X=x) = \beta_0 + \beta_1 x$
其中：

• $E(Y|X=x)$ 表示在自变量 $X=x$ 时，因变量 $Y$ 的条件期望。
• $\beta_0, \beta_1$ 是回归系数，描述了期望值随自变量的变化规律。

关键区别：

• 总体回归函数提供的是平均趋势，即期望值，而非具体观测值。
• 实际观测值 $Y$ 会围绕回归线波动，因为存在随机误差项 $\epsilon$（即 $Y = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon$）。

题目中“给出对应于每一个自变量的因变量的值”混淆了期望值与实际值，因此判断为错误。