下列有关线性回归的说法中，不正确的是 A. 线性回归分析就是由样本点去寻找一条贴近这些点的直线 B. 通过回归方程及其回归系数可以估计和预测变量的取值和变化趋势 C. 线性回归直线方程最能代 D.任何一组观测值都能得到具有代表意义的回归直线方程

步骤 1：理解线性回归的概念
线性回归是一种统计方法，用于建立两个变量之间的关系，其中一个变量（因变量）依赖于另一个变量（自变量）。线性回归分析的目标是找到一条直线，这条直线最能代表样本点的分布，即最小化所有样本点到这条直线的垂直距离的平方和。

步骤 2：分析选项A
选项A描述了线性回归分析的基本目标，即通过样本点寻找一条贴近这些点的直线。这是正确的，因为线性回归分析的核心就是找到一条直线，这条直线能够最好地拟合样本点。

步骤 3：分析选项B
选项B指出，通过回归方程及其回归系数可以估计和预测变量的取值和变化趋势。这是正确的，因为回归方程提供了自变量和因变量之间的关系，回归系数则表示了自变量对因变量的影响程度。

步骤 4：分析选项C
选项C提到线性回归直线方程最能代表样本点的分布。这是正确的，因为线性回归的目标就是找到一条直线，这条直线能够最好地拟合样本点，即最小化所有样本点到这条直线的垂直距离的平方和。

步骤 5：分析选项D
选项D声称任何一组观测值都能得到具有代表意义的回归直线方程。这是不正确的，因为如果观测值之间没有线性关系，或者观测值的分布非常离散，那么得到的回归直线可能没有实际意义，不能很好地代表样本点的分布。