没有这个假定

在一元线性回归分析中，通常有以下假定：

A. 因变量 \( y \) 与自变量 \( x \) 之间具有线性关系。这是线性回归的基本假设，即模型形式为 \( y = b_0 + b_1x + \epsilon \) 中，\( y \) 和 \( x \) 之间是线性关系。

B. 误差项 \( \epsilon \) 是一个期望值为0的随机变量。这意味着模型中未解释部分的平均值是0，这是一元线性回归的基本假设。

C. 误差项 \( \epsilon \) 的方差 \( \sigma^2 \) 都相同（同方差性或方差齐性）。这是假设误差项的方差是恒定的。

D. 因变量来自于正态总体。这一说法不正确。在一元线性回归的假设中，要求的是误差项 \( \epsilon \) 服从正态分布，而不是因变量 \( y \) 本身。

因此，描述错误的是D。正确的假设应该是误差项 \( \epsilon \) 来自于正态分布，而非因变量 \( y \)。