在分析线性回归模型的假设前提条件时，我们通常关注以下几项关键假设：

1. **线性关系**：
- 因变量 \(Y\) 与自变量 \(X\) 之间应存在线性关系。这是线性回归的基本假设。

2. **误差项的独立性**：
- 假定误差项之间相互独立，即残差之间独立。这通常与数据的采样方式相关。

3. **误差项的期望为零**：
- 对于每个自变量值，误差项的期望应为零。

4. **误差项与自变量之间不相关**：
- 误差项与自变量之间应不相关，这被称为正交假定。

5. **误差项的方差齐性（同方差性）**：
- 误差项对于所有的自变量值应该具有相同的方差。

6. **误差项的正态性**（对用于推断的影响）：
- 误差项（残差）通常假定服从正态分布，这对于置信区间估计和显著性检验尤为重要。

通过对比题目中的选项，可以得出以下结论：

- A: 因变量与自变量间的存在线性关系（正确假设）
- B: 符合正交假定，即误差项与自变量不相关，其期望为0（正确假设）
- C: 满足独立同分布的假设，即残差间相互独立，要求方差齐性（部分正确，强调独立性和同方差性）
- D: 残差服从标准正态分布（错误描述，残差需要服从正态分布但不要求是标准正态分布，标准正态分布是均值为0和方差为1的分布，通常只有在特定推断条件下需要标准化）

因此，**正确答案是 D**，因为误差项只需要服从正态分布而非标准正态分布。