這個單詞特別長，它的中文名叫做異方差，它是怎麼來的呢？細細道來。
我們使用最小二乘法的時候有乙個基本假定，其他變數對於模型的影響是常數
u ，比如在模型 y=
β0+β
1x+u
裡面我們假定除了
x 以外，其他影響
y的東西都是常數，合起來就是
u . 在這個假設下最小二乘法能夠順利進行，也能保障無偏性和一致性。
但是實際中人們發現，這個
u在資料的不同分組中的方差不一樣，這就說明了我們認定為常數的
u 其實在變化，這就不滿足假設，最小二乘法因此不能保證無偏性和一致性。
eviews當中可以檢驗模型的異方差。
在eviews 裡面先直接操作最小二乘法：
ls y c x接著看f統計的p值。
我們這次檢驗的假設是異方差不存在，f統計的p值（在0到1之間，是概率）大說明此假設顯著，即異方差確實不存在，反之如果f的p值小的話，那異方差存在的概率就非常大。
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基於python的異方差檢驗 講講異方差的檢驗
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