本题考查线性回归分析相关知识。线性回归分析中，目标是残差最小化。残差平方和是关于参数的函数，为了求残差极小值，令残差关于参数的偏导数为零，会得到残差和为零，即残差均值为零。因此本题选A。

正确答案是A: 残差均值总是为零。

专业分析：

在线性回归分析中，残差（Residuals）是指实际观测值与回归模型预测值之间的差异。即，对于每一个观测值 \( y_i \)，残差 \( e_i \) 可以表示为：
\[ e_i = y_i - \hat{y}_i \]
其中，\( \hat{y}_i \) 是根据回归模型预测的 \( y_i \) 值。

线性回归模型通过最小化残差平方和（即最小二乘法）来拟合数据。一个重要的性质是，拟合后的残差的均值为零。这是因为回归模型中的估计参数（截距和斜率）是通过最小化残差平方和来确定的，这样可以确保残差的总和为零。

数学上，可以表示为：
\[ \sum_{i=1}^{n} e_i = 0 \]
因此，残差的均值也为零：
\[ \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} e_i = 0 \]

所以，选项A是正确的。