如果殘差的期望不等于0，而等于其他的某個(gè)常數(shù)，那么這個(gè)常數(shù)就應(yīng)該出現(xiàn)在多元線性回歸的常數(shù)項(xiàng)內(nèi)。

正確答案是：A: 這個(gè)常數(shù)應(yīng)該包含在常數(shù)項(xiàng)

### 專業(yè)分析：

在多元線性回歸模型中，模型通常被表示為：

\[ y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \ldots + \beta_n x_n + \varepsilon \]

其中，\(\varepsilon\) 是殘差項(xiàng)，表示實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間的差異。理論上，殘差的期望值應(yīng)該是0，即：

\[ E(\varepsilon) = 0 \]

如果殘差不等于0，而是一個(gè)常數(shù)\(c\)，那么我們可以調(diào)整模型中的常數(shù)項(xiàng)\(\beta_0\)來(lái)吸收這個(gè)常數(shù)。具體如下：

1. **調(diào)整常數(shù)項(xiàng)**：
- 將常數(shù)項(xiàng)從殘差中提取并加到\(\beta_0\)上，使得新的模型可以被表達(dá)為：
\[ y = (\beta_0 + c) + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \ldots + \beta_n x_n + \varepsilon' \]
其中\(zhòng)(\varepsilon' = \varepsilon - c\)，其期望值\(E(\varepsilon') = 0\)。

2. **模型有效性**：
- 通過(guò)這個(gè)調(diào)整，模型仍然有效，因?yàn)槲覀円呀?jīng)將非零均值的影響包含在模型的常數(shù)項(xiàng)中，確保了調(diào)整后的殘差的均值為0。

總之，當(dāng)殘差為一個(gè)常數(shù)時(shí)，應(yīng)將此常數(shù)合并到模型中的常數(shù)項(xiàng)，以保持模型的假設(shè)和有效性。