关于异方差的检测

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用estat hettest检测异方差，p值是0.0772，是不是说明在95%的置信区间不拒绝原假设，就是无异方差？


estat hettest

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
         Ho: Constant variance
         Variables: fitted values of lprice

         chi2(1)      =     3.12
         Prob > chi2  =   0.0772


而且我用残差平方和自变量的平方做回归，
reg uhatsq rooms baths larea age agesq y81

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =       321
-------------+----------------------------------   F(6, 314)       =      1.52
       Model |   .12660501         6  .021100835   Prob > F        =    0.1726
    Residual |  4.37313764       314   .01392719   R-squared       =    0.0281
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.0096
       Total |  4.49974265       320  .014061696   Root MSE        =    .11801

得到的这个F检测的p值和前边BP检测差很多，
再用LM statistic检测
scalar LM = e(r2)*e(N)

. scalar pvalue = chi2tail(e(df_m),LM)

. disp "Breusch-Pagan test: LM = " LM ", p-value = " pvalue
Breusch-Pagan test: LM = 9.0316739, p-value = .17180457
这个结果也和前面的结果不一样，但是和F检测倒不是差很多。
这是为什么呢？

代码是这样的：

reg lprice rooms baths larea age agesq y81
predict uhat, residual
gen uhatsq=uhat^2
reg uhatsq rooms baths larea age agesq y81
scalar LM = e(r2)*e(N)
scalar pvalue = chi2tail(e(df_m),LM)
disp "Breusch-Pagan test: LM = " LM ", p-value = " pvalue

求解答，谢谢大家。

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关键词：异方差 Variables statistic Residual constant

前面说错了，95%置信区间不拒绝原假设，无异方差。