一元线性回归分析中，只包含几个自变量和几个因变量()A. 2个自变量，2个因变量B. 1个自变量，2个因变量C. 2个自变量，1个因变量D. 1个自变量，1个因变量

本题考查一元线性回归分析的基本概念。解题思路是明确一元线性回归分析的定义，根据定义来确定自变量和因变量的个数。

一元线性回归分析是研究两个变量之间线性关系的统计方法。在这个模型中，我们试图通过一个自变量来预测一个因变量的值。

设自变量为 $x$，因变量为 $y$，一元线性回归方程的一般形式为 $\hat{y} = \beta_0+\beta_1x+\epsilon$，其中 $\hat{y}$ 是因变量 $y$ 的预测值，$\beta_0$ 是截距项，$\beta_1$ 是斜率项，$\epsilon$ 是随机误差项。从这个方程可以清晰地看到，只有一个自变量 $x$ 对因变量 $y$ 产生影响，即只包含 1 个自变量和 1 个因变量。