基本假设是ε的方差 都是相同的，期望为0。

线性回归模型的基本假设主要包括以下几点：

1. **误差项的期望为零**：
误差项 \(\varepsilon\) 的期望值 \(E(\varepsilon)\) 应该等于 0，即 \(E(\varepsilon) = 0\)。

2. **误差项的方差恒定（同方差性）**：
误差项 \(\varepsilon\) 的方差为常数，即 \(Var(\varepsilon) = \sigma^2\)，而不是特定等于 1。

3. **误差项相互独立**：
误差项之间应该是相互独立的，即 \(Cov(\varepsilon_i, \varepsilon_j) = 0\) （对于 \(i \neq j\)）。

4. **误差项服从正态分布**：
在经典线性回归中，通常假设误差项 \(\varepsilon\) 服从正态分布 \(N(0, \sigma^2)\)，这对于参数的置信区间和假设检验特别重要。

因此，结合上述假设，选项分析如下：

- A: 误差项ε的期望等于1（错误，期望应为0）
- B: 误差项ε的方差等于1（错误，方差应为常数 \(\sigma^2\)）
- C: 误差项ε相互独立（正确）
- D: 误差项ε服从正态分布（正确）

所以，正确答案是 C 和 D。