在多元線性回歸中，F(xiàn)檢驗用于檢驗模型的整體顯著性。具體來說，F(xiàn)檢驗的原假設（H0）是：所有回歸系數(shù)同時等于零。這意味著在假設成立的情況下，解釋變量對因變量沒有線性關系。

因此，正確答案是：
**A: 所有回歸系數(shù)都等于0**

### 專業(yè)分析：

- **原假設（H0）**：
\[
H_0: \beta_1 = \beta_2 = \cdots = \beta_k = 0
\]
這里，\(\beta_1, \beta_2, \ldots, \beta_k\) 是模型中的回歸系數(shù)。原假設認為，所有自變量對因變量的影響都不顯著。

- **備擇假設（H1）**：
\[
H_1: \text{至少一個} \ \beta_i \neq 0
\]
備擇假設表明，至少有一個自變量對因變量有顯著影響。

- **F統(tǒng)計量計算**：
F統(tǒng)計量用于比較模型中解釋變量的聯(lián)合效應與模型誤差，通過以下公式計算：
\[
F = \frac{\text{回歸均方}}{\text{殘差均方}} = \frac{(SSR/k)}{(SSE/(n-k-1))}
\]
其中，SSR是回歸平方和，SSE是誤差平方和，\(k\)是自變量的個數(shù)，\(n\)是樣本量。

- **決策規(guī)則**：
- 如果計算出的F值大于臨界值，則拒絕原假設，認為至少有一個回歸系數(shù)是顯著的。
- 否則，不拒絕原假設，認為解釋變量可能對因變量沒有顯著的線性影響。

通過F檢驗，我們可以判斷多元線性回歸模型的整體有效性，即檢驗自變量集合是否對因變量具有統(tǒng)計顯著性。