以下哪项在残差分析中检测到非线性关系的问题?A. 一个圆锥形模式B. 一个拱形模式C. 一个随机模式D. 一个增长模式E. 一个减少模式

步骤 1：理解残差分析
残差分析是回归分析中用来检查模型假设是否成立的一种方法。残差是观测值与模型预测值之间的差异。通过分析残差，可以检测模型是否存在系统性偏差，如非线性关系、异方差性等。

步骤 2：识别非线性关系的模式
在残差图中，如果残差呈现出某种系统性模式，如拱形、圆锥形等，这可能表明模型未能捕捉到数据中的非线性关系。随机模式则表明残差是随机分布的，没有系统性偏差。

步骤 3：分析选项
A. 一个圆锥形模式：这表明残差随着预测值的增加而增加或减少，可能表明存在异方差性。
B. 一个拱形模式：这表明残差在预测值的某些范围内呈现出系统性偏差，可能表明存在非线性关系。
C. 一个随机模式：这表明残差是随机分布的，没有系统性偏差。
D. 一个增长模式：这表明残差随着预测值的增加而增加，可能表明存在异方差性。
E. 一个减少模式：这表明残差随着预测值的增加而减少，可能表明存在异方差性。