下列不是一元线性回归的基本假定。 ()()-|||-A随机误差项c具有零均值、同方差和不序列相关性-|||-B随机误差项c与解释变量x之间不相关-|||-C E服从零均值、同方差、零协方差的正态分布-|||-DX与Y独立

本题考查一元线性回归模型的基本假定。核心在于识别选项中与基本假定相悖的内容。关键点包括：

1. 误差项的性质：零均值、同方差、无自相关；
2. 误差项与解释变量的关系：必须不相关；
3. 变量间关系：模型要求被解释变量与解释变量存在依赖关系，而非独立。

选项分析

A. 随机误差项具有零均值、同方差和无序列相关性

正确。这是Gauss-Markov定理的核心假定，确保普通最小二乘法（OLS）估计量无偏且方差最小。

B. 随机误差项与解释变量X不相关

正确。若相关，OLS估计量将有偏，导致模型失效。

C. ε服从零均值、同方差、零协方差的正态分布

正确。正态性假定主要用于小样本统计推断（如t检验），但并非Gauss-Markov定理的必要条件。

D. X与Y独立

错误。回归模型要求Y依赖于X，若独立则X无法解释Y的变化，违背模型基本逻辑。