本题考查多元线性回归模型相关知识。线性回归分析的前提假设包括Y的平均值能够准确地被由X组成的线性函数建模出来；解释变量和随机扰动项不存在线性关系；解释变量之间不存在线性关系（或强相关）；假设随机误差项是一个均值为0的正态分布；假设随机误差项的方差恒为2；误差是独立的。因此ABCD表述均正确。

线性回归分析的前提假设包括以下几个方面：

A: 解释变量之间不完全相关
B: 随机项满足正态分布
C: 解释变量与随机项不相关
D: 随机项序列不相关

正确答案是：A, B, C, D。

专业分析如下：

1. **解释变量之间不完全相关（A）**：这是指多重共线性问题。如果解释变量之间高度相关，会导致回归系数的不稳定，影响模型的解释能力。因此，解释变量之间不应存在完全的线性相关关系。

2. **随机项满足正态分布（B）**：在经典线性回归模型中，假设随机误差项服从正态分布。这一假设主要用于推导统计检验和置信区间的性质，尤其是在样本量较小时更为重要。

3. **解释变量与随机项不相关（C）**：这是指解释变量（自变量）与随机误差项之间不应存在相关性。如果相关，会导致估计量的偏差，影响模型的有效性。

4. **随机项序列不相关（D）**：这意味着随机误差项之间应当是独立的，不应存在自相关性。如果存在自相关，会影响估计量的效率，导致标准误的估计不准确。

综上所述，线性回归分析的前提假设包括以上所有选项。