利用直线回归估计X值所对应Y值的均数可信区间时,( )可以减小区间长度。A. 增加样本含量B. 令X值接近其均数C. 减小剩余标准差D. 减小可信度E. 以上都可以

步骤 1：理解回归估计的可信区间
回归估计的可信区间是基于回归方程对Y值进行预测时，所估计的Y值的均数的可信区间。这个区间长度与样本含量、X值与X均数的接近程度、剩余标准差以及可信度有关。

步骤 2：分析增加样本含量的影响
增加样本含量可以减小标准误，从而减小可信区间的长度。这是因为样本含量越大，估计的精度越高，可信区间的宽度越小。

步骤 3：分析X值接近其均数的影响
当X值接近其均数时，预测的Y值的方差会减小，从而减小可信区间的长度。这是因为X值越接近其均数，预测的Y值越稳定，可信区间的宽度越小。

步骤 4：分析减小剩余标准差的影响
剩余标准差是回归方程中未解释的变异部分，减小剩余标准差可以减小可信区间的长度。这是因为剩余标准差越小，回归方程的拟合度越高，可信区间的宽度越小。

步骤 5：分析减小可信度的影响
减小可信度可以减小可信区间的长度。这是因为可信度越小，可信区间的宽度越小。

步骤 6：综合分析
综合以上分析，增加样本含量、令X值接近其均数、减小剩余标准差以及减小可信度都可以减小可信区间的长度。因此，以上所有方法都可以减小可信区间的长度。