怀特检验（WhiteTest）是一种用于检测线性回归模型中是否存在异方差的统计方法。异方差性是指模型误差项的方差不是恒定的，这会影响模型的预测能力和参数估计的准确性。检验的具体步骤包括：首先，构建原假设（H0），即认为线性回归模型中不存在异方差，误差项的方差是恒定的。接着，收集相关的观测数据，这些数据可以来源于实验、调查或其它渠道。然后，构建线性回归模型，例如，模型形式为Y=β0+β1X+ε，其中Y是因变量，X是自变量，β0和β1是回归系数，ε是误差项。接下来，计算残差，即实际观测值与模型预测值之间的差异，这些差异用于后续分析。

计算残差平方和（RSS），即将所有残差的平方相加，得到一个总和。同时，计算回归系数平方和（ESS），即计算线性回归模型中各项系数的平方和。然后，根据RSS和ESS计算F统计量，公式为F=(RSS/ESS)/[(k-1)*(n-k)]，其中k表示自变量的数量，n表示观测数据的数量。接下来，查找对应的显著性水平，这取决于F统计量的值和自由度（df=k-1）。最后，根据F统计量的值与临界值的比较，作出结论。如果F统计量大于临界值，拒绝原假设，表明线性回归模型存在异方差；反之，如果F统计量小于临界值，则不能拒绝原假设，说明模型中不存在异方差。

值得注意的是，怀特检验只能用于检测是否存在异方差，而不能精确测量异方差的程度。如果需要进一步了解异方差的程度，可以考虑使用戈德菲尔德-匡特检验（Goldfeld-QuandtTest）或帕克检验（ParkTest），这些方法可以提供更详细的异方差分析结果。

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文章来源：天狐定制

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