在统计学和计量经济学中，异方差性是一个常见的问题。它指的是回归模型中的误差项具有不同的方差。这种现象会导致普通最小二乘法（OLS）估计量不再是最优线性无偏估计量（BLUE），从而影响假设检验的结果。
怀特检验是一种用于检测异方差性的方法。该方法由Halbert White提出，因此得名。怀特检验不需要事先假定异方差的具体形式，而是通过构建辅助回归模型来判断是否存在异方差。具体步骤如下：
1. 首先，使用OLS估计原回归模型，并获取残差。
2. 然后，将残差的平方作为因变量，原模型中的自变量及其平方项和交叉项作为解释变量，重新进行回归分析。
3. 最后，计算辅助回归模型的R²值，并利用卡方分布对其进行显著性检验。
如果辅助回归模型的R²值显著，则可以认为存在异方差性；反之，则认为不存在异方差性。需要注意的是，在实际应用过程中，由于怀特检验可能会受到多重共线性的影响，因此建议结合其他诊断工具一起使用。
本PPT课件详细介绍了异方差的概念、危害以及如何运用怀特检验来识别异方差。希望通过这份材料能够帮助大家更好地理解和掌握这一重要的统计技术。
