[单选] 逐步回归分析中，当模型中引入新的自变量，则()A. 总平方和增大，残差平方和减小B. 回归平方和增大，残差平方和减小C. 回归平方和变化不确定，但残差平方和减小D. 回归平方和与残差平方和均增大E. 总平方和不变，回归平方和减小

步骤 1：理解逐步回归分析
逐步回归分析是一种统计方法，用于确定哪些自变量对因变量有显著影响。在逐步回归中，自变量被逐个引入模型，以观察它们对模型的贡献。
步骤 2：引入新的自变量对回归平方和的影响
当模型中引入新的自变量时，如果该自变量对因变量有显著影响，那么回归平方和（SSR）会增大，因为模型解释了更多的变异。
步骤 3：引入新的自变量对残差平方和的影响
当模型中引入新的自变量时，残差平方和（SSE）会减小，因为模型解释了更多的变异，从而减少了未解释的变异。
步骤 4：总平方和的变化
总平方和（SST）是因变量的总变异，它不随模型中自变量的增加而变化。因此，总平方和不变。