僅根據線性迴歸模型顯示的殘差圖，該模型最可能存在什麼問題？

殘差圖中殘差的分佈隨著預測值的增加而呈現扇形或漏斗狀，這表明殘差的變異數不是恆定的，即存在異質變異（heteroscedasticity）。線性迴歸模型的一個關鍵假設是殘差應具有恆定的變異數（同質變異）。當存在異質變異時，模型的標準誤估計會不準確，導致信賴區間和假設檢定失效，因此線性迴歸模型不適用。 選項「線性迴歸不適用，因為資料包含離群值」：雖然離群值會影響模型，但殘差圖中的異質變異模式與離群值問題不同。 選項「線性迴歸適用，因為殘差的平均值為零」：殘差平均值為零是線性迴歸的一個特性，但這本身並不能保證模型適用，尤其是在存在異質變異的情況下。 選項「線性迴歸適用，因為殘差呈現恆定變異數」：這與圖中顯示的異質變異情況相矛盾。