正确答案是：A: 0

### 专业分析：

在线性回归模型中，误差项（通常记为ε）的数学期望为0是一个基本假设。这个假设确保了模型的不偏性，即在多次重复采样中，模型的预测值与真实值的平均差异为零。具体分析如下：

1. **线性回归模型的表达式**：
\[
y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \ldots + \beta_n x_n + \epsilon
\]
其中，\( \epsilon \) 是误差项。

2. **误差项的期望**：
- 数学期望 \( E(\epsilon) = 0 \) 是线性回归的经典假设之一。这个假设意味着误差的平均值为零。
- 该假设的意义在于，误差项不系统地偏向某一方向，即模型的估计不会系统性地高估或低估真实值。

3. **模型不偏性**：
- 假设 \( E(\epsilon) = 0 \) 是为了确保估计的回归系数（如 \( \beta_0, \beta_1, \ldots, \beta_n \)）是不偏的。
- 不偏性意味着在大样本下，估计值的期望会等于真实值。

4. **违背假设的影响**：
- 如果 \( E(\epsilon) \neq 0 \)，则表明模型存在系统性误差，可能导致回归系数估计的偏差，影响预测的准确性。

综上所述，在线性回归模型中，误差项的数学期望被假设为0，这是确保模型准确性和可靠性的关键条件。