ε~N(0,σ2) 考察线性回归的统计假设。

在一元线性回归分析中，模型假定通常包括以下几个主要假设：

1. **线性关系**：自变量 \( x \) 与因变量 \( y \) 之间具有线性关系。这对应于选项 A，是正确的假设。

2. **误差项的期望值**：误差项 \( \varepsilon \) 是一个期望值为 0 的随机变量。这对应于选项 B，也是正确的假设。

3. **同方差性（Homoscedasticity）**：误差项 \( \varepsilon \) 的方差 \( \sigma^2 \) 是相同的，即误差项具有恒定的方差。这对应于选项 C，也是正确的假设。

4. **误差项的分布**：误差项 \( \varepsilon \) 通常被假定为正态分布，但它不需要服从标准正态分布（即均值为 0，方差为 1 的正态分布）。这意味着 D 是错误的假设，因为标准正态分布的要求过于严格。

分析：

- **标准正态分布** 指的是均值为 0 且方差为 1 的正态分布。在回归模型中，通常假定误差项服从某个正态分布即可，而不要求特定的标准正态分布。

因此，描述错误的选项是 **D**。