采用最小平方法拟合的回归方程，要求满足的条件是（）。A. 因变量实际值与其估计值的离差总和为0B. 因变量实际值与其平均值的离差总和为0C. 因变量实际值与其估计值的离差平方和最小D. 因变量实际值与其平均值的离差平方和最小

最小平方法（最小二乘法）的核心思想是通过最小化实际观测值与模型预测值之间的平方差之和来确定回归方程的参数。

• 关键点：
  1. 平方差之和最小是该方法的直接目标，而非简单的离差总和。
  2. 选项C直接对应这一核心思想，而其他选项或涉及无关概念（如平均值离差）或混淆了结果性质（如残差总和为0是计算结果，非条件）。

选项分析

• 选项A：因变量实际值与估计值的离差总和为0。

  • 这是残差特性（残差均值为0），但并非最小平方法的拟合条件，而是计算后的必然结果。

• 选项B：因变量实际值与平均值的离差总和为0。

  • 此项描述的是数据本身的性质，与拟合过程无关。

• 选项C：因变量实际值与估计值的离差平方和最小。

  • 正确。最小平方法通过最小化$\sum (y_i - \hat{y}_i)^2$确定回归系数，这是方法的定义。

• 选项D：因变量实际值与平均值的离差平方和最小。

  • 此项描述的是总离差平方和，是数据固有属性，与拟合无关。