C选项的情况说明残差的均值不是常数0，但这与方差齐性无关，故不选。D选项无法从残差图看出，也与方差齐性无关。故选AB
在回归分析中，方差齐性（也称为同方差性）假设是指误差项的方差在所有解释变量的取值范围内保持恒定。如果方差齐性假设不满足，通常称为异方差性。
在利用残差图进行回归统计诊断时，残差图的横坐标是因变量的拟合值，纵坐标是学生化内残差。我们通过观察残差图的形态来判断方差齐性的假设是否满足。
以下是对各选项的分析：
- A: 残差图中残差随着因变量拟合值的增大而减小。这种情况表明残差的方差随着拟合值的增大而减小，存在异方差性。
- B: 残差图中残差随着因变量拟合值的增大而增大。这种情况表明残差的方差随着拟合值的增大而增大，存在异方差性。
- C: 残差图中的所有点没有呈现任何有规律的趋势。这种情况通常表明残差的方差在整个拟合值范围内是恒定的，满足方差齐性的假设。
- D: 残差之间具有一定相关性。残差之间的相关性通常与自相关性相关，可能涉及时间序列数据等问题，但不直接说明方差齐性问题。
因此，正确答案是：
A: 残差图中残差随着因变量拟合值的增大而减小
B: 残差图中残差随着因变量拟合值的增大而增大
这两个选项都说明模型不满足方差齐性的假设。
