关于线性回归的基本假设，以下是正确的选项和分析：

### 正确答案

- **B: 基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布**
- **C: 在违背基本假设时，普通最小二乘法估计量不再是最佳线性无偏估计量（BLUE）**

### 分析

#### A: 基本假设包括随机干扰项是均值为0，方差为1的标准正态分布

- **错误**。线性回归假设误差项的均值为0，但对方差没有要求为1。一般假设是同方差，即方差为常数（未必为1），而不是标准正态分布。

#### B: 基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布

- **正确**。线性回归模型假设误差项的均值为0，并且具有相同的方差（同方差性），且通常假定误差项服从正态分布。

#### C: 在违背基本假设时，普通最小二乘法估计量不再是最佳线性无偏估计量（BLUE）

- **正确**。如果线性回归模型的基本假设被违背（如存在异方差性或自相关性），普通最小二乘法估计量不再是最佳线性无偏估计（BLUE），虽然它可能仍然是线性无偏的。

#### D: 在违背基本假设时，模型不再可以估计

- **错误**。即使基本假设被违背，回归模型仍然可以进行估计，但估计量可能不具有效率，即不是BLUE。我们可以使用其他方法（如加权最小二乘法、广义最小二乘法等）来改进估计结果。

通过理解这些基本概念，您可以更好地掌握线性回归模型的应用和限制。