本題考查多元線性回歸模型中判定系數(shù)概念。判定系數(shù)R2是指回歸平方和占總離差平方和的比重，因此本題選C。

判定系數(shù) \( R^2 \) 是用于統(tǒng)計(jì)模型中評(píng)估模型擬合優(yōu)度的一個(gè)指標(biāo)。它反映了自變量對(duì)因變量的解釋程度。具體地，判定系數(shù) \( R^2 \) 表示模型解釋的總變異在總變異中的比例。

在給出的選項(xiàng)中，正確答案是：

C: 回歸平方和占總離差平方和的比重

### 專業(yè)分析：

1. **總離差平方和（Total Sum of Squares, SST）**：它表示因變量 \( Y \) 的總變異，是 \( Y \) 值與其均值之間的離差平方和。公式為：
\[
SST = \sum_{i=1}^{n} (Y_i - \bar{Y})^2
\]

2. **回歸平方和（Regression Sum of Squares, SSR）**：它表示回歸模型解釋的變異，是預(yù)測(cè)值與因變量均值之間的離差平方和。公式為：
\[
SSR = \sum_{i=1}^{n} (\hat{Y}_i - \bar{Y})^2
\]

3. **殘差平方和（Residual Sum of Squares, SSE）**：它表示模型未能解釋的變異，是實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間的離差平方和。公式為：
\[
SSE = \sum_{i=1}^{n} (Y_i - \hat{Y}_i)^2
\]

判定系數(shù) \( R^2 \) 的計(jì)算公式為：
\[
R^2 = \frac{SSR}{SST} = 1 - \frac{SSE}{SST}
\]

因此，判定系數(shù) \( R^2 \) 是回歸平方和占總離差平方和的比重，反映了模型解釋的變異在總變異中的比例。值越接近1，說明模型的擬合效果越好。