进行多元线性回归时，如果回归模型中存在多重共线性，则（）。A. 整个回归模型的线性关系不显著B. 肯定有一个回归系数通不过显著性检验C. 肯定导致某个回归系数的符号与预期的相反D. 可能导致某些回归系数通不过显著性检验

步骤 1：理解多重共线性的含义
多重共线性是指在多元线性回归模型中，自变量之间存在高度相关性。这种情况下，自变量之间的信息重叠，使得模型难以准确估计每个自变量对因变量的独立影响。

步骤 2：分析多重共线性对回归系数的影响
多重共线性会导致回归系数的估计值不稳定，即回归系数的估计值可能会因为数据的微小变化而发生较大波动。这种不稳定性可能导致某些回归系数的显著性检验结果不可靠，即某些回归系数可能通不过显著性检验。

步骤 3：分析多重共线性对回归模型整体的影响
多重共线性虽然会影响回归系数的估计和显著性检验，但并不一定影响整个回归模型的线性关系显著性。也就是说，即使存在多重共线性，整个回归模型的线性关系仍然可能显著。

步骤 4：分析多重共线性对回归系数符号的影响
多重共线性可能导致某些回归系数的符号与预期的相反，但这并不是必然的。多重共线性主要影响回归系数的估计值和显著性检验，而不是必然改变回归系数的符号。