此为线性回归的定义。具体原因可参见代数学中关于线性空间的部分。

多元回归模型的"线性"是指对回归参数而言是线性的。正确答案是C: 回归参数。

专业分析：
多元回归模型的基本形式可以表示为：
\[ Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \ldots + \beta_n X_n + \epsilon \]

其中，\( Y \) 是被解释变量（因变量），\( X_1, X_2, \ldots, X_n \) 是解释变量（自变量），\( \beta_0, \beta_1, \beta_2, \ldots, \beta_n \) 是回归参数，\( \epsilon \) 是误差项（剩余项）。

在这个模型中，“线性”是指模型对回归参数 \( \beta_0, \beta_1, \beta_2, \ldots, \beta_n \) 是线性的。这意味着，每个回归参数与解释变量的乘积项在模型中是以线性形式出现的，即它们的指数都是1。即使解释变量之间的关系可能是非线性的（例如，平方项、交互项等），只要模型对回归参数是线性的，它仍然被称为线性回归模型。

因此，正确答案是C: 回归参数。