用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察点距直线的( )A. 纵向距离之和最小B. 纵向距离的平方和最小C. 垂直距离之和最小D. 垂直距离的平方和最小E. 纵向距离之和最大

步骤 1：理解最小二乘法
最小二乘法是一种数学优化技术，用于找到最佳拟合直线，使得所有数据点到直线的垂直距离的平方和最小。在回归分析中，我们通常关注的是因变量（y）对自变量（x）的预测，因此我们关注的是y方向上的距离，即纵向距离。

步骤 2：确定最小二乘法的目标
最小二乘法的目标是找到一条直线，使得所有数据点到这条直线的纵向距离的平方和最小。这可以确保直线尽可能地接近所有的数据点，从而提供一个最佳的拟合。

步骤 3：选择正确的选项
根据最小二乘法的定义，我们选择使得纵向距离的平方和最小的选项。因此，正确答案是B选项。