y ˆt 272 .3635 0.755125 xt t (1.705713 )(32.38690 )
R 2 0.983129 ������ 2 = 0.982192
2.检验是否存在异方差性 White 检验：ls y c x 在方程窗口中 Views---Residual Diagnostics---Heteroskedasticity Tests---White Heteroskedasticity Test: White Prob. F-statistic 14.63595 F(2,17) 0.0002 0.0018 0.0618 Prob. Obs*R-squared 12.65213 Chi-Square(2) Scaled explained Prob. SS 5.568079 Chi-Square(2)
编号：05 异方差性的检验和消除 中国城镇居民人均可支配收入与消费性支出(单位：元) 地区 可支配收入 x 消费性支出 y 地区 可支配收入 x 消费性支出 y 北 京 10349.69 天 津 8140.50 河 北 5661.16 山 西 4724.11 内蒙古 5129.05 辽 宁 5357.79 吉 林 4810.00 黑龙江 4912.88 上 海 11718.01 江 苏 6800.23 1.线性模型：ls y c x 8493.49 6121.04 4348.47 3941.87 3927.75 4356.06 4020.87 3824.44 8868.19 5323.18 浙 山 河 湖 湖 广 陕 甘 青 新 江 东 南 北 南 东 西 肃 海 疆 9279.16 6489.97 4766.26 5524.54 6218.73 9761.57 5124.24 4916.25 5169.96 5644.86 7020.22 5022.00 3830.71 4644.50 5218.79 8016.91 4276.67 4126.47 4185.73 4422.93
2 20.05 （2） 5.99 ，即对应的 p 值小于 取α =0.05，n 为样本数量， nr =12.65213>
0.05，该截面模型存在异方差性。 3.消除异方差性 采用加权最小二乘法估计，取权数 w=1/x，
得如下回归方程：
y ˆ t 311 .18 0.748885 x t t (1.8777 )(26.4532 )
R 2 0.9749 ������ 2 = 0.973529
在方程窗口进行 white 检验

可知，用加权最小二乘法估计人均消费支出函数不存在异方差性。