对于变量$Y$和变量$x$的成对样本观测数据，用一元线性回归模型$ \begin{cases}Y = bx + a + {\rm e} \\ E({\rm e}) = 0,D({\rm e}) = \sigma^{2} \end{cases}$得到经验回归模型$\hat{y} =\hat{b}x +\hat a$，对应的残差如下图所示，模型误差$(\qquad)$．

满足一元线性回归模型的所有假设

不满足一元线性回归模型的$E(\\rm e) = 0$的假设

不满足一元线性回归模型的$D(\\rm e) = \\sigma^{2}$假设

不满足一元线性回归模型的$E(\\rm e) = 0$和$D(\\rm e) = \\sigma^{2}$的假设

用一元线性回归模型$\begin{cases}Y = bx + a + {\rm e} \\ E({\rm e}) = 0,D(\rm e) = \sigma^{2} \end{cases}\ $得到经验回归模型$\hat{y} =\hat{b}x +\hat a$，根据对应的残差图，残差的均值$E(\rm e) = 0$可能成立，但明显残差的$x$轴上方的数据更分散，$D(\rm e) = \sigma^{2}$不满足一元线性回归模型，正确的只有$\rm C$．

故选：$\rm C$