求助，这个检验结果有没有异方差？急

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White Heteroskedasticity Test:
F-statistic	80.63509	Prob. F(2,101)		0.000000
Obs*R-squared	63.94970	Prob. Chi-Square(2)		0.000000
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Sample: 1 105
Included observations: 104
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-1011.666	560.9287	-1.803556	0.0743
X	19.63291	1.819448	10.79059	0.0000
X^2	-0.003983	0.000588	-6.772357	0.0000
R-squared	0.614901	Mean dependent var		2838.944
Adjusted R-squared	0.607275	S.D. dependent var		7618.713
S.E. of regression	4774.477	Akaike info criterion		19.80838
Sum squared resid	2.30E+09	Schwarz criterion		19.88466
Log likelihood	-1027.036	F-statistic		80.63509
Durbin-Watson stat	2.001203	Prob(F-statistic)		0.000000

另外，为什么用White 异方差校正的估计结果和普通最小二乘的参数结果一样？而只是标准差之类的不一样？

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关键词：异方差 有没有 observations coefficients coefficient 方差 检验 结果

从怀特检验的伴随概率看 是存在异方差的

至于楼主最后那个问题 White 异方差校正？没看懂 等高手来答 呵呵

White估计量就是用来校正异方差的，通过加权的方法，调整参数估计量的方差，和参数估计量本身没有关系