正确答案是 D: 无法确定x是否是y的原因。

### 专业分析

线性回归模型的建立主要用于描述变量之间的统计关系，而不是因果关系。具体分析如下：

1. **线性回归模型简介**：
- 线性回归模型 \( E(y) = ax + b \) 描述的是因变量 \( y \) 与自变量 \( x \) 之间的线性关系。这里，\( a \) 是回归系数，表示自变量对因变量的影响程度；\( b \) 是截距。
- 通过样本数据拟合，可以预测因变量的期望值。

2. **因果关系与相关关系**：
- **相关关系**：线性回归可以揭示 \( x \) 和 \( y \) 在统计上的相关性。即当 \( x \) 变化时，\( y \) 也随之变化。
- **因果关系**：相关并不意味着因果。即使 \( x \) 和 \( y \) 之间存在强相关性，也不能单凭回归模型确认 \( x \) 是 \( y \) 的原因。

3. **因果关系的确定需要更多信息**：
- 实验设计：通过控制实验变量，可以更准确地判断因果关系。
- 先验知识：了解变量间关系的领域知识可以提供更多关于因果性的线索。
- 算法与模型：因果推断模型，例如使用工具变量法或随机对照试验（RCT），可以在某些条件下评估因果性。

因此，仅凭 E(y) = ax + b 的线性回归模型，我们无法确定 \( x \) 是否是 \( y \) 的原因。更多的具体背景和数据分析方法需要结合起来才能对因果关系进行判断。