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问题背景：
对中国储蓄存款总额（Y，亿元）与GDP（亿元）两个变量进行一元线性回归，检验并消除异方差。

White检验是通过一个辅助回归式进行异方差检验。用残差平方对原回归式中的各解释变量、解释变量的平方项、交叉积项进行OLS回归。其零假设和备择假设是：
H0：不存在异方差
H1：存在异方差。
在Eviews中操作如下：
先建立一个方程，然后选择view里面的异方差检验，再选择怀特检验

统计量很显著，拒绝原假设，表明存在异方差

用加权最小二乘处理，过程如下

其中weight series是权重序列，一般是一个自变量序列
type是异方差形式，有四种，规则如下

若weighting series写1/x时，上述两种情形应分别选择inverse std. deviation和inverse variance.
scalling是权重，average 表示所有权重加起来为T
eviews default 表示所有权重的平方根加起来为T
输出结果如下

其中weighted statistics是加权后的模型，unweighted是最开始的模型。再进行white检验查看是否已经消除了异方差。

除上述四种异方差形式外，还可以尝试取对数或自己设置其他异方差形式。经过我艰难的尝试，结果如下。

可以看到此时卡方统计量的p值为0.0694>0.05，不能拒绝原假设，说明异方差已消除。