对于线性回归,在因变量的总离差平方和中,如果残差平方和所占比例越大,那么两个变量之间( )。A. 相关程度越大B. 相关程度越小C. 完全相关D. 完全不相关

步骤 1：理解总离差平方和
总离差平方和（Total Sum of Squares, TSS）是因变量观测值与其均值之差的平方和，它反映了因变量的总变异程度。
步骤 2：理解残差平方和
残差平方和（Residual Sum of Squares, RSS）是因变量观测值与回归预测值之差的平方和，它反映了回归模型未能解释的变异程度。
步骤 3：理解决定系数
决定系数（Coefficient of Determination, R²）是回归平方和（Explained Sum of Squares, ESS）与总离差平方和（TSS）的比值，它反映了回归模型解释因变量变异的程度。R² = ESS / TSS = 1 - RSS / TSS。
步骤 4：分析残差平方和所占比例
如果残差平方和所占比例越大，即 RSS / TSS 越大，那么决定系数 R² = 1 - RSS / TSS 越小，说明回归模型解释因变量变异的能力越弱，即两个变量之间的相关程度越小。