在多元线性回归模型中，如果某个自变量对其他所有自变量的判定系数（也即是 \( R^2 \) 值）接近于1，这表明该自变量与其他自变量之间存在非常强的线性关系。此种现象通常称为“多重共线性”。

**正确答案**：C:多重共线性

**专业分析**：

- **多重共线性**：
- 当多重共线性存在时，意味着自变量之间存在高度相关性，导致回归模型中难以分辨各自变量对因变量的独立贡献。
- 多重共线性会导致回归系数的不稳定性和标准误的增大，从而使得对系数的统计检验失去意义。
- 常用的检测方法包括计算方差膨胀因子（VIF）以及观察特征值分解。

- **其他选项解释**：
- **A: 异方差性**：指的是误差项的方差不恒定，与自变量有关系，常见于残差图的扩展或收缩形态。
- **B: 序列相关性**：通常在时间序列数据中出现，指的是误差项之间存在相关性。
- **D: 内生性**：指的是模型中存在自变量与误差项相关联，可能由于遗漏变量、反向因果关系等问题造成。

通过这样的分析，我们可以清晰地得出：当某个自变量对其余所有自变量的判定系数接近1时，主要指示模型中存在多重共线性问题。