正确答案是：B: 自变量

### 专业分析

在线性回归模型中，表达式通常写为：

\[ E(y) = a + bx \]

- **\( y \)**：因变量（也称为响应变量、结果变量），是我们试图预测或解释的变量。

- **\( x \)**：自变量（也称为解释变量、预测变量、特征），是用来预测因变量的变量。在这个模型中，自变量是我们可以控制或观察然后用于解释因变量变化的因素。

- **\( a \)**：截距，它表示当自变量 \( x = 0 \) 时，因变量 \( y \) 的预测值。截距代表了回归线与纵轴的交点。

- **\( b \)**：回归系数（斜率），它表示自变量 \( x \) 每变化一个单位，因变量 \( y \) 的变化量。

### 线性回归的基本概念

在进行线性回归分析时，我们的主要目的是找到最佳拟合直线，通过最小化误差（通常是误差的平方和）来解释因变量与自变量之间的关系。回归系数 \( b \) 的正负号还可以帮助我们理解两者之间的关系是正相关还是负相关。

以下是一个简单的结构化信息示例：

| 项目 | 描述 |
|-----------|---------------------|
| 因变量 | \( y \) |
| 自变量 | \( x \) |
| 截距 | \( a \) |
| 回归系数 | \( b \) |

通过了解这些基础概念，线性回归模型可以帮助我们进行预测和分析数据之间的关系。