在最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）中，我们通常是为了找到一条最佳拟合直线，使得观测数据点到该直线的距离之和最小。具体来说，最小二乘法用于估计线性回归模型中的参数。

给定一个线性回归模型：

\[ Y = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon \]

其中：
- \( Y \) 是因变量，也称为响应变量。
- \( X \) 是自变量，也称为解释变量。
- \(\beta_0\) 是截距（intercept）。
- \(\beta_1\) 是斜率（slope）。
- \(\epsilon\) 是误差项。

在这个模型中，最小二乘法的目的是估计参数 \(\beta_0\) 和 \(\beta_1\)。因此，参数值（包括截距和斜率）是我们需要估计的未知信息。

从问题所给的选项来看：
- A: 参数值
- C: 截距

这两个选项都是最小二乘法估计中的未知信息。其中参数值（A）是广义上所有未知参数的集合，包括截距。因此，A: 参数值 是更准确的答案。

总结：
- **正确答案：A: 参数值**

### 专业分析
最小二乘法的核心在于，通过最小化实际观察值和估计值之间的平方误差和，来获得回归方程中的最佳拟合参数。为了实现这一点，需要从数据中估计出回归方程中的所有参数值（即截距和斜率）。在应用最小二乘法时，Y值和X值通常是已知的观测数据，而参数值(\(\beta_0, \beta_1\))则是我们试图通过最小化误差来估计的。