В модели линейного тренда случайная компонента обычно предполагается как нормально распределенная. Это связано с тем, что нормальное распределение обладает рядом удобных свойств, которые делают его подходящим для анализа данных в статистике.

Теперь давайте разберем предложенные варианты:

• a. Стьюдента - Распределение Стьюдента используется, когда у нас есть небольшие выборки и неизвестная дисперсия, но в контексте линейного тренда оно не является стандартным выбором для случайной компоненты.
• b. Нормальное с математическим ожиданием 0 - Это правильный ответ, так как в большинстве случаев предполагается, что случайная ошибка (или компонент) имеет нормальное распределение с математическим ожиданием 0, что означает, что ошибки распределены симметрично вокруг истинного значения.
• c. Стандартное нормальное - Стандартное нормальное распределение - это частный случай нормального распределения с математическим ожиданием 0 и дисперсией 1, но в контексте линейного тренда это не обязательно. Важно, чтобы ошибка была нормально распределена, но не обязательно стандартно.
• d. Нормальное с математическим ожиданием 1 - Это не является стандартным предположением в линейной регрессии, так как ошибки должны быть распределены вокруг 0, а не 1.

Таким образом, наиболее корректный ответ на ваш вопрос - b. Нормальное с математическим ожиданием 0.