“最小二乘法”是构建回归方程的一个重要方法。A. 正确B. 错误

最小二乘法是统计学中用于估计回归模型参数的核心方法。其基本思想是通过最小化预测值与实际值之间误差的平方和，找到最佳拟合直线或曲线。在回归分析中，构建方程的关键步骤是确定自变量与因变量之间的关系，而最小二乘法正是实现这一目标的重要工具。因此，题目中的描述是正确的。

最小二乘法的作用是通过数学优化，使得所有数据点与拟合线之间的垂直距离平方和最小。具体步骤如下：

1. 假设模型形式：例如线性回归模型 $y = a + bx + \varepsilon$。
2. 建立误差函数：定义误差平方和 $S = \sum (y_i - (\hat{a} + \hat{b}x_i))^2$。
3. 求导求解：对 $\hat{a}$ 和 $\hat{b}$ 求偏导并令其为零，解得回归系数。
4. 构建方程：将解得的系数代入模型，得到最终的回归方程。

由于最小二乘法直接用于回归方程的参数估计，题目表述正确。