如何进行stata中的异方差检验操作及其分析，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

回归分析诊断中的异方差检验是重要的内容之一，它有多种检验方法，包括图示法、BP检验、怀特检验等，这里介绍如何使用stata进行BP检验、怀特检验，并对结果如何进行分析与判断。

这里选取美国波士顿房贷数据作为示例，其样本有506个，数据展示如下：

这里建立如下回归模型：

用stata进行估计，代码为：

regress lprice lnox ldist rooms stratio

结果为：

首先进行BP检验：

根据stata估计结果，采用BP检验来判断方程是否存在异方差，B-P检验的基础原理就是通过辅助回归的R^2,来检验是否存在异方差的情况。

首先默认以拟合值y_hat来检验，代码为：

estat hettest,iid

这里边iid：表示扰动项独立同分布（不加默认是正态分布）

得到结果：

结果表明，在给定α=0.05的情况下,BP检验的卡方统计量chi2（1）=127.21，对应p值为0.000<0.05，拒绝方程不存在异方差的原假设，说明方程存在异方差。

还可以对某些解释变量进行辅助回归，命令如下：

estat hettest lnox ldist rooms stratio, iid

得到结果：

在给定α=0.05的情况下,BP检验的卡方统计量chi2（4）=69.87，对应p值为0.000<0.05，拒绝方程不存在异方差的原假设，说明方程存在异方差。

接下来是怀特检验：

根据stata估计结果，采用怀特检验来判断方程是否存在异方差，代码为：

estat imtest,white

得到结果：

在给定α=0.05的情况下,BP检验的卡方统计量chi2（14）=143.98，对应p值为0.000<0.05，拒绝方程不存在异方差的原假设，说明方程存在异方差。

以上是BP检验、怀特检验的基本形式，还可以根据自己的需求，在上述命令的基础上，进行改进，得到想要的结果。