非条件异方差一般不会对回归结果产生影响。

在多元线性回归中，如果模型结果无效，可能的原因包括以下几个方面：

A: **多重共线性**
- **分析**：多重共线性指的是自变量之间存在强相关关系。这会导致回归系数不稳定，使得模型难以准确估计每个自变量的影响，从而影响预测结果。

B: **条件异方差**
- **分析**：异方差指的是误差项在不同的观测下不具有相同的方差。当异方差存在时，模型的假设被违反，导致估计量的标准误差不准确，进而影响推断结果。

D: **序列相关**
- **分析**：序列相关（自相关）通常发生在时间序列数据中，指的是误差项之间存在相关性。这会导致估计量的效率下降和标准误差的偏差。

**正确答案：A, B, D**

C: **非条件异方差**
- 这个选项并不是统计学中常见的术语或问题，可能是对“异方差”的另一种错误表达。因此，它不被认为是多元线性回归模型结果无效的原因。

对于这些问题，可以采取以下措施进行诊断和矫正：
- 多重共线性：可以通过去除或合并相关性高的变量，或使用主成分分析（PCA）来解决。
- 条件异方差：可以使用加权最小二乘法（WLS）或异方差稳健标准误差来校正。
- 序列相关：在时间序列数据中可以使用自回归模型或加入滞后变量来解决。

通过识别和解决这些问题，可以提高多元线性回归模型的有效性和预测性能。