在多元线性回归中，若某个自变量的系数为负，说明:A. 该自变量与因变量之间没有线性关系B. 该自变量与其他自变量存在多重共线性C. 该自变量对因变量有负向影响D. 该自变量对因变量有正向影响

本题考查多元线性回归中自变量系数的含义。解题思路是明确多元线性回归模型的基本形式，然后根据自变量系数的正负来判断其对因变量的影响。

多元线性回归模型的一般形式为：$y = \beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_nx_n+\epsilon$，其中$y$是因变量，$x_1,x_2,\cdots,x_n$是自变量，$\beta_0$是截距项，$\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_n$是各自变量的系数，$\epsilon$是随机误差项。

在这个模型中，自变量$x_i$的系数$\beta_i$表示在其他自变量保持不变的情况下，$x_i$每增加一个单位，因变量$y$的平均变化量。

当某个自变量的系数$\beta_i\lt0$时，意味着在其他自变量不变的情况下，该自变量每增加一个单位，因变量$y$会平均减少$\vert\beta_i\vert$个单位，即该自变量对因变量有负向影响。

选项A：若自变量与因变量之间没有线性关系，那么该自变量的系数应该为$0$，而不是负数，所以A选项错误。

选项B：自变量系数的正负与自变量之间是否存在多重共线性并无直接关联，多重共线性主要影响系数的估计精度和显著性检验，所以B选项错误。

选项D：系数为负表示负向影响，而不是正向影响，所以D选项错误相相矛盾，错误。