线性回归模型意味着模型变量是线性的。

线性回归模型中的“线性”特指模型中的回归系数（参数）是线性组合，而非变量之间的关系必须是线性。即使解释变量或被解释变量经过非线性变换（如平方、对数等），只要模型参数保持线性组合，仍属于线性回归模型。因此，题目中的表述混淆了变量关系与参数形式，属于错误理解。

关键概念辨析：

1. 线性回归的“线性”定义：
   线性回归模型的形式为 $y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \dots + \beta_k x_k + \epsilon$，其中 $\beta_0, \beta_1, \dots, \beta_k$ 是回归系数，它们的组合是线性的（即仅涉及加法与标量乘法）。
   变量 $x_i$ 和 $y$ 可以是非线性关系，例如通过数据变换（如 $x_i^2$ 或 $\ln x_i$）引入模型，但模型参数仍保持线性。

2. 常见误区：
   误认为线性回归要求变量之间必须呈现线性关系（如散点图呈直线分布）。实际上，通过变量变换，线性回归可以拟合非线性关系。

举例说明：

• 模型 $y = \beta_0 + \beta_1 x^2 + \epsilon$ 是线性回归模型，因为 $\beta_0$ 和 $\beta_1$ 是线性组合，尽管变量 $x$ 被平方。
• 模型 $y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 \ln x_2 + \epsilon$ 也属于线性回归，参数形式仍为线性。