雨丰是小兔
按路径view=〉residual tests=〉white heteroskedasticity（no cross terms or cross terms），进入White检验。此检验为一个方程回归后的操作结果，回归方程操作后，点view-residual test-heteroskedasticity test-white即可进行。
一一欧巴桑
怀特检验用于检验异方差性。根据查询相关公开信息，怀特检验是2016年公布的管理科学技术名词，定义为一种异方差检验方法。ARCH检验则是检验残差是否存在自回归异方差结构。
飘飘飞雪
White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(5) = Prob > chi2 = 以此为例，异方差检验，就是数据scatter出来呈现扇形像风扇吹出去的一样。这里统计量的卡方值为，接受原假设的概率为，通常情况下为5%的显著水平下来判断，你的模型也是5，表现在chi2(5)，所以检验结果是我们不能拒绝原假设Ha: unrestricted heteroskedasticity，及误差方差相等，所以判定模型不存在异方差性。Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test --------------------------------------------------- Source | chi2 df p---------------------+----------------------------- Heteroskedasticity | 5 Skewness | 2 Kurtosis | 1 Total | 8 这一块就是针对上面检验的个描述性统计Durbin-Watson d-statistic( 3, 10) = 检验检验的是序列相关，两列变量是否呈现伴随的趋势，可以想象为DNA双螺旋线，（3,10）为DW临界值的上限du与下限dl，in this case, 上限为10，下限为3，判断是否序列相关遵从以下条件：0
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