在多元线性回归分析中，线性关系检验的原假设是关于回归系数的假设。具体到这个问题，线性关系检验通常是指F检验，其原假设是所有的回归系数都等于零。也就是说，没有任何自变量对因变量有显著的线性影响。

因此，正确答案是：

**A: 回归系数全为0**

### 专业分析：

- **原假设 (\(H_0\))**：假设模型中所有自变量的回归系数均为零，即没有自变量对因变量产生影响。这意味着模型不可用来解释因变量的变异。

- **备择假设 (\(H_1\))**：是假设至少有一个自变量的回归系数不为零，即至少有一个自变量对因变量有显著影响。

- **检测方法**：
- **F检验**：用于检验整体回归模型的显著性。通过计算F统计量并与临界值比较，判断是否拒绝原假设。如果F统计量大于临界值，通常会拒绝原假设，认为模型中至少有一个回归系数不为零。

- **意义**：如果假设被拒绝，表明至少有一个自变量与因变量之间存在显著的线性关系，模型对数据是有解释力的。

通过这样的分析，可以方便地理解多元线性回归中如何检验线性关系，进而评估模型的有效性。