求解样本回归方程利用的是最小二乘法的原理A. 对B. 错

考查要点：本题主要考查学生对回归分析基本原理的理解，特别是最小二乘法在样本回归方程中的应用。

解题核心思路：
明确最小二乘法的定义及其在回归分析中的作用。最小二乘法的核心是通过最小化预测值与实际值的残差平方和来确定回归系数，这是建立样本回归方程的基础方法。

破题关键点：

• 回忆最小二乘法的数学本质：通过平方和最小化实现参数估计。
• 理解样本回归方程的求解过程必然依赖这一原理。

最小二乘法是回归分析中广泛使用的方法，其核心思想是：

1. 定义残差：对于每个样本点，实际观测值 $y_i$ 与回归方程预测值 $\hat{y}_i$ 的差称为残差，即 $e_i = y_i - \hat{y}_i$。
2. 平方和最小化：将所有残差的平方相加，得到残差平方和 $S = \sum_{i=1}^n e_i^2$，通过求导并令导数为零，找到使 $S$ 最小的回归系数。

样本回归方程的求解过程正是基于上述步骤，因此题目中的描述正确。