與一元線性回歸不同在于，多元線性回歸的原假設為所有自變量前的參數(shù)同時為0。

在多元線性回歸中，進行線性關系檢驗的目的是確定自變量（\(x_1, x_2, ..., x_n\)）對因變量（\(y\)）是否存在顯著的線性影響。為此，通常需要進行假設檢驗。

設定的原假設（\(H_0\)）和備擇假設（\(H_a\)）通常與模型系數(shù)相關。讓我們分析選項：

- **A: \(b_0 = b_1 = \cdots = b_n = 0\)**
這個假設意味著所有回歸系數(shù)，包括截距和斜率，都是零。這通常不是用于檢驗所有自變量的影響的原假設，因為截距（\(b_0\)）不等于零并不表示任何自變量對因變量有影響。

- **B: \(b_1 = b_2 = \cdots = b_n = 0\)**
該假設意味著所有自變量的系數(shù)為零，即自變量與因變量之間不存在線性關系。這是一個常見的原假設，用于檢驗模型中所有自變量是否對因變量有顯著影響。

- **C: \(b_0, b_1, \cdots, b_n\)中存在任意一個不為0**
這是一個備擇假設的表述形式，表明只要有一個系數(shù)不為零，就有線性關系。但是這不是一個原假設。

- **D: \(b_1, \cdots, b_n\)中存在任意一個不為0**
這也是一個備擇假設的表述形式，類似于C，但不包括截距項。用于表明至少一個自變量對因變量有顯著影響。

因此，答案是：**B: \(b_1 = b_2 = \cdots = b_n = 0\)**。這個假設用于檢驗所有自變量是否共同顯著影響因變量。通過檢驗這個假設，我們可以確定是否至少存在一個自變量對因變量有統(tǒng)計顯著影響。