正確答案是：A: 因變量

### 專業(yè)分析：

在線性回歸模型 \( E(y) = a + bx \) 中：

- **\( y \)**：稱為因變量（也叫被解釋變量或響應變量），是模型試圖預測或解釋的對象。
- **\( x \)**：自變量（也叫解釋變量或預測變量），是用于預測 \( y \) 的變量。
- **\( a \)**：截距，表示當 \( x = 0 \) 時，\( y \) 的預測值。
- **\( b \)**：回歸系數，表示自變量對因變量的變化影響，即 \( x \) 每變化一個單位，\( y \) 的變化量。

線性回歸模型的目標是找到最佳的 \( a \) 和 \( b \) 值，使得模型對數據的擬合程度達到最優(yōu)。通過最小化預測值與實際值之間的差距（通常使用最小二乘法），可以實現這種優(yōu)化。

### 線性回歸模型的應用示例

| 應用場景 | 自變量 (\( x \)) | 因變量 (\( y \)) |
|----------------|----------------------------|------------------------------|
| 房地產價格預測 | 房屋面積 | 房屋價格 |
| 銷售額預測 | 廣告支出 | 銷售額 |
| 溫度對銷售影響 | 溫度 | 冷飲銷量 |

在這些例子中，因變量是我們感興趣的結果，而自變量是我們認為會影響結果的因素。線性回歸模型幫助我們量化這種影響。