R语言中white.test的用法

在R语言中，`white.test()`函数可以用于对线性回归模型的残差进行异方差性检验。具体用法如下：

white.test(model, data)

其中，`model`是已经拟合好的线性回归模型，`data`是模型所用的数据。函数返回一个含有异方差性检验结果的列表。

例如，以下代码展示了如何对线性回归模型的残差进行异方差性检验：

# 载入数据
data(mtcars)

# 拟合线性回归模型
model <- lm(mpg ~ wt + hp, data = mtcars)

# 对残差进行异方差性检验
white.test(model, data = mtcars)

需要注意的是，`white.test()`函数的前提是线性回归模型的假设成立，即模型的残差服从正态分布且具有恒定的方差。如果这些假设不成立，那么异方差性检验结果可能会失效。