正确答案是：A: 因变量

### 专业分析：

在线性回归模型 \( E(y) = a + bx \) 中：

- **\( y \)**：称为因变量（也叫被解释变量或响应变量），是模型试图预测或解释的对象。
- **\( x \)**：自变量（也叫解释变量或预测变量），是用于预测 \( y \) 的变量。
- **\( a \)**：截距，表示当 \( x = 0 \) 时，\( y \) 的预测值。
- **\( b \)**：回归系数，表示自变量对因变量的变化影响，即 \( x \) 每变化一个单位，\( y \) 的变化量。

线性回归模型的目标是找到最佳的 \( a \) 和 \( b \) 值，使得模型对数据的拟合程度达到最优。通过最小化预测值与实际值之间的差距（通常使用最小二乘法），可以实现这种优化。

### 线性回归模型的应用示例

| 应用场景 | 自变量 (\( x \)) | 因变量 (\( y \)) |
|----------------|----------------------------|------------------------------|
| 房地产价格预测 | 房屋面积 | 房屋价格 |
| 销售额预测 | 广告支出 | 销售额 |
| 温度对销售影响 | 温度 | 冷饮销量 |

在这些例子中，因变量是我们感兴趣的结果，而自变量是我们认为会影响结果的因素。线性回归模型帮助我们量化这种影响。