在多元線性回歸中，t檢驗用于檢驗每個回歸系數(shù)是否顯著。其原假設(shè)通常是指對應(yīng)單個回歸系數(shù)在總體中是否等于零。這是在分析中非常重要的一步，用來判斷一個特定的自變量對因變量是否具有顯著影響。

- **正確答案**：A: 對應(yīng)單個回歸系數(shù)等于0

### 專業(yè)分析

1. **原假設(shè) (H0)**:
- 在t檢驗中，原假設(shè)是每個回歸系數(shù) \(\beta_i = 0\)。這意味著自變量 \(X_i\) 對因變量 \(Y\) 沒有影響，即在模型中可以刪除這個變量而不影響模型擬合的優(yōu)度。

2. **備擇假設(shè) (H1)**:
- 備擇假設(shè)是 \(\beta_i \neq 0\)，這表明自變量 \(X_i\) 對因變量 \(Y\) 有顯著影響。

3. **t檢驗統(tǒng)計量**:
- 計算每個系數(shù)的t值，并與t分布的臨界值比較。t值計算方式如下：
\[
t = \frac{\hat{\beta_i} - 0}{SE(\hat{\beta_i})}
\]
這里，\(\hat{\beta_i}\) 是估計的回歸系數(shù)，\(SE(\hat{\beta_i})\) 是其標(biāo)準(zhǔn)誤。

4. **決策標(biāo)準(zhǔn)**:
- 如果計算出的t值的絕對值大于臨界值（通?；谶x擇的顯著性水平，如0.05），則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為 \(\beta_i\) 顯著不為零。

5. **結(jié)果解讀**:
- 如果拒絕原假設(shè)，則說明對應(yīng)的自變量在模型中是有意義的，它對因變量有顯著影響。
- 如果不能拒絕原假設(shè)，通常表示該自變量對模型沒有顯著貢獻(xiàn)。

通過上述分析，可以清楚地理解t檢驗中的原假設(shè)在多元線性回歸分析中的作用和重要性。