R语言异方差检验的代码

在R语言中，异方差性检验通常用于回归分析中，以检查残差是否随着解释变量的不同而变化。常用的方法包括White检验、Breusch-Pagan-Godfrey (BPG) 检验和Cook-Weisberg's Heteroskedasticity Test。以下是一些常用的R包和函数来进行异方差性检验：

1. **White检验**：
使用`lmtest`包中的`het_white()`函数，如：

   library(lmtest)
   model <- lm(formula, data)  # 假设你已经有了一个模型
   white_test <- het_white(model)

2. **Breusch-Pagan-Godfrey (BPG) 检验**：
还是使用`lmtest`包，`het_bpg()`函数：

   bpg_test <- het_bpg(model)

3. **Cook-Weisberg's Heteroskedasticity Test**：
这个测试涉及到计算每个观测值对总残差平方和的影响，`car`包提供了相关函数`vcovHC()`，可以设置参数`type = "HC0"`（其中0表示Cook-Weisberg方法）：

   library(car)
   cook_test <- cooks.distance(model)

然后你可以对这些值进行显著性检验，比如使用`t.test()`。

在执行完上述检验后，通常会得到一个p值，如果p值小于预设的显著性水平（如0.05），则拒绝原假设（即认为存在异方差性）。如果p值较大，那么通常假设数据没有严重的异方差问题。