随机误差[1]项满足条件零均值假设意味着:从平均意义上来看随机因素对被解释变量[2]的影响会相互抵消。A. 对B. 错

零均值假设是经典线性回归模型的基本假设之一，其核心含义是随机误差项的期望值为零。这一假设确保了回归模型的估计量在平均意义上无偏，即模型能够准确反映变量之间的平均关系。题目中的描述强调了“随机因素的影响相互抵消”，这正是零均值假设的直接体现：正误差与负误差在统计平均下相互抵消，避免系统性偏差。

零均值假设的数学表达为：
$E(\mu) = 0$
其中$\mu$为随机误差项。

1. 核心作用：保证回归系数的无偏性。若误差项均值不为零，回归结果会存在系统性偏差。
2. 实际意义：在总体中，随机因素对被解释变量$Y$的正向影响与负向影响平均后相互抵消，不会累积成固定方向的偏差。
3. 题目判断：题目描述与零均值假设的定义完全一致，因此正确。