总体回归函数给出了对应于每一个解释变量[1]取值的被解释变量的值。A. 对B. 错

总体回归函数（PRF）的核心作用是描述被解释变量的条件期望与解释变量之间的关系，而非直接给出被解释变量的具体数值。题目中的表述忽略了“期望值”这一关键概念，错误地将PRF等同于确定性的函数关系，因此答案为B。

总体回归函数的定义式为：
$E(Y|X) = \beta_0 + \beta_1 X$
其中：

• $E(Y|X)$ 表示在给定解释变量$X$的条件下，被解释变量$Y$的期望值。
• $\beta_0$ 和 $\beta_1$ 是总体回归函数的参数。

关键辨析：

• 题目中的描述错误地认为PRF直接给出被解释变量的具体值，而实际上PRF反映的是被解释变量的条件均值，而非具体观测值。
• 被解释变量的实际观测值会受到随机误差项的影响，因此PRF无法精确预测单个观测值，只能描述其期望规律。