在線性回歸中，我們通常采用最小二乘法來估計模型的參數(shù)，最常用的公式是普通最小二乘法（OLS）。給定數(shù)據(jù)矩陣 \( X \) 和目標變量向量 \( Y \)，線性回歸的參數(shù)估計公式為：

\[
\hat{\beta} = (X^T X)^{-1} X^T Y
\]

因此，選項 B 是正確的答案。

### 專業(yè)分析：

1. **推導(dǎo)過程**：
- 假設(shè)線性模型為 \( Y = X\beta + \epsilon \)，其中 \( \epsilon \) 是誤差項。
- 目標是最小化誤差平方和：\( \min_\beta ||Y - X\beta||^2 \)。
- 求解偏導(dǎo)數(shù)并設(shè)為零：\( X^T(X\beta - Y) = 0 \)。
- 解方程得到參數(shù)估計：\( \hat{\beta} = (X^T X)^{-1} X^T Y \)。

2. **其他選項分析**：
- **A**: \( (X^T X)^{-1} X Y \) 缺少一個轉(zhuǎn)置，應(yīng)該是 \( X^T Y \) 而不是 \( X Y \)。
- **C**: \( (X X^T)^{-1} X Y \) 使用了錯誤的矩陣 \( X X^T \)，其維度與需要的計算不匹配。
- **D**: \( X^T X Y \) 缺少逆矩陣運算，無法解決矩陣方程。

綜上所述，選項 B 是唯一的正確答案。