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异方差性是指随机误差项ui。 v a r ( u i ) = s i g m a 2 var(u_{i})=sigma^{2} var(ui)=sigma2表明是同方差性，也就是说相对于回归线被解释变量所有观测值的分散程度相同。 v a r ( u i ) = s i g m a i 2 var(u_{i})=sigma_{i}^{2} var(ui)=sigmai2表明是存在异方差性，异方差性指的是被解释变量观测值的分散程度是随解释变量的变化而变化 的。 不存在异方差性则模型有效。 检验方法: 检验方法1：图示检验法 残差的平方不随解释变量而变化，则表明随机误差项不存在异方差，否则存在异方差。检验方法2：Goldfeld-Quandt检验（F检验） 适用于大样本。检验方法3：White检验（卡方检验） 适用于大样本 不仅可以检验出是否存在异方差，还可以检验出是哪个变量引起的异方差。 nR^2>卡方临界值，则拒绝原假设，表明存在异方差。检验方法4：ARCH检验（卡方检验） 针对时间序列的异方差检验 （n-p)R^2>卡方临界值，则拒绝原假设，表明存在异方差。检验方法5：Glejser检验（卡方检验） 适用于大样本 做残差的绝对值对解释变量的回归 a b s ( e i ) = F ( X i ) abs(e_{i})=F(X_{i}) abs(ei)=F(Xi) F(X_{i}）的形式有 b e t a X i + v i ； a l p h a + b e t a X i + v i ； b e t a / X i + v i ; b e t a / s q r t ( X i ) + v i ; betaX_{i}+v_{i}；alpha+betaX_{i}+v_{i}；beta/X_{i}+v_{i};beta/sqrt(X_{i})+v_{i}; betaXi+vi；alpha+betaXi+vi；beta/Xi+vi;beta/sqrt(Xi)+vi; 根据R方，F，t等信息判断。若beta显著的不为0，则认为存在异方差性。补救措施: 补救措施1：对模型变换法补救措施2：加权最小二乘法WLS补救措施3：模型的对数变换 对解释变量和被解释变量分别做对数变化。 |
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