以下关于线性回归模型的说法，错误的是: A. 线性回归模型假设因变量和自变量之间存在线性关系B. 最小二乘法是常用的线性回归模型参数估计方法C. 线性回归模型只能处理一个自变量的情况D. 残差分析可用于检验线性回归模型的合理性

本题考查对线性回归模型基本概念的理解，重点在于区分正确描述与错误描述。解题关键在于掌握以下几点：

1. 线性回归模型的假设：因变量与自变量之间的线性关系；
2. 参数估计方法：最小二乘法的作用；
3. 自变量数量：简单线性回归与多元线性回归的区别；
4. 残差分析的意义：验证模型合理性。

错误选项的核心在于对自变量数量的误解，需明确线性回归模型既支持单一自变量（简单线性回归），也支持多个自变量（多元线性回归）。

选项分析

A. 线性回归模型假设因变量和自变量之间存在线性关系

正确。线性回归模型的核心假设是因变量与自变量之间存在线性关系，通常表示为 $y = \beta_0 + \beta_1x + \varepsilon$。

B. 最小二乘法是常用的线性回归模型参数估计方法

正确。最小二乘法通过最小化残差平方和来估计回归系数 $\beta_0$ 和 $\beta_1$，是经典且广泛应用的方法。

C. 线性回归模型只能处理一个自变量的情况

错误。线性回归分为简单线性回归（单自变量）和多元线性回归（多自变量）。例如，多元线性回归模型可表示为 $y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \dots + \beta_nx_n + \varepsilon$，因此该说法错误。

D. 残差分析可用于检验线性回归模型的合理性

正确。残差分析用于验证模型假设（如正态性、方差齐性等），若残差分布异常则提示模型可能不合理。