在最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）中，我們通常是為了找到一條最佳擬合直線，使得觀測數(shù)據(jù)點(diǎn)到該直線的距離之和最小。具體來說，最小二乘法用于估計(jì)線性回歸模型中的參數(shù)。

給定一個線性回歸模型：

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

其中：
- \( Y \) 是因變量，也稱為響應(yīng)變量。
- \( X \) 是自變量，也稱為解釋變量。
- \(\beta_0\) 是截距（intercept）。
- \(\beta_1\) 是斜率（slope）。
- \(\epsilon\) 是誤差項(xiàng)。

在這個模型中，最小二乘法的目的是估計(jì)參數(shù) \(\beta_0\) 和 \(\beta_1\)。因此，參數(shù)值（包括截距和斜率）是我們需要估計(jì)的未知信息。

從問題所給的選項(xiàng)來看：
- A: 參數(shù)值
- C: 截距

這兩個選項(xiàng)都是最小二乘法估計(jì)中的未知信息。其中參數(shù)值（A）是廣義上所有未知參數(shù)的集合，包括截距。因此，A: 參數(shù)值 是更準(zhǔn)確的答案。

總結(jié)：
- **正確答案：A: 參數(shù)值**

### 專業(yè)分析
最小二乘法的核心在于，通過最小化實(shí)際觀察值和估計(jì)值之間的平方誤差和，來獲得回歸方程中的最佳擬合參數(shù)。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，需要從數(shù)據(jù)中估計(jì)出回歸方程中的所有參數(shù)值（即截距和斜率）。在應(yīng)用最小二乘法時，Y值和X值通常是已知的觀測數(shù)據(jù)，而參數(shù)值(\(\beta_0, \beta_1\))則是我們試圖通過最小化誤差來估計(jì)的。