在回归分析中，正确的定义是：

**B: 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量。**

### 分析：
1. **解释变量（自变量）**：
- 通常被认为是非随机变量。它们是模型中给定的或控制的变量，用于解释或预测被解释变量的变化。
- 在许多回归应用中，自变量是由实验设计或事先确定的，因此被视为固定的。

2. **被解释变量（因变量）**：
- 是随机变量。它代表了我们感兴趣的结果变量，其变化可能受多个因素的影响，包括解释变量。
- 因变量的值在模型之外受到随机因素的影响，这就是为什么它通常是随机的。

### 实例说明：
- 例如，在一项研究中，研究人员希望研究肥料用量（解释变量）对农作物产量（被解释变量）的影响。肥料用量是由研究人员控制的，因此是非随机的，而农作物产量会受到多种因素的影响，是随机的。

这种区分是经典线性回归模型中的一项基本假设，用来确保模型结果的有效性和解释性。