线性回归分析的原理是对因变量y的总体变异进行分解,最可能出现()A. SS残=SS回B. SS总=SS回C. SS总=SS回+SS残D. SS总 >SS残E. SS残=SS总

步骤 1：理解线性回归分析的原理
线性回归分析是一种统计方法，用于研究一个或多个自变量（X）与一个因变量（Y）之间的关系。其目的是通过建立一个线性模型来预测因变量的值。在回归分析中，因变量的总体变异可以分解为由自变量解释的部分（回归平方和，SS回）和不能由自变量解释的部分（残差平方和，SS残）。

步骤 2：理解SS总、SS回和SS残的含义
- SS总（总平方和）：表示因变量Y的总变异，即所有观测值与平均值的差的平方和。
- SS回（回归平方和）：表示由自变量解释的因变量Y的变异部分，即回归线上的预测值与平均值的差的平方和。
- SS残（残差平方和）：表示不能由自变量解释的因变量Y的变异部分，即观测值与回归线上的预测值的差的平方和。

步骤 3：分析选项
A. SS残=SS回：这表示残差平方和等于回归平方和，这在大多数情况下是不可能的，因为回归平方和通常大于残差平方和。
B. SS总=SS回：这表示总平方和等于回归平方和，这意味着自变量可以完全解释因变量的变异，这在大多数情况下是不可能的。
C. SS总=SS回+SS残：这表示总平方和等于回归平方和加上残差平方和，这是线性回归分析的基本原理，表示因变量的总变异可以分解为由自变量解释的部分和不能由自变量解释的部分。
D. SS总 >SS残：这表示总平方和大于残差平方和，这是可能的，但不是线性回归分析的基本原理。
E. SS残=SS总：这表示残差平方和等于总平方和，这意味着自变量不能解释因变量的任何变异，这在大多数情况下是不可能的。