Наиболее популярным является тест Голдфелда-Квандта.
Данный тест используется для проверки следующего типа гетероскедастичности: когда среднее квадратическое отклонение случайной составляющей пропорционально значению признака-фактора в -м наблюдении. При этом делается предположение, что случайная составляющая распределена нормально.
Алгоритм-тест Голдфелда-Квандта приведен ниже.
Все наблюдения ; упорядочиваются по значению .
Оценивается регрессия: для первых наблюдений.
Оценивается регрессия: для последних наблюдений .
Рассчитывают суммы квадратов отклонений фактических значений признака-результата от его расчетных значений для обеих регрессий:
и .
Находят отношение сумм квадратов отклонений: (или ). В числителе должна быть наибольшая из сумм квадратов отклонений. Данное отношение имеет распределение со степенями свободы: и , где - число оцениваемых параметров в уравнении регрессии.
Если , то гетероскедастичность имеет место.
Если в модели более одного фактора, то наблюдения должны упорядочиваться по тому фактору, который, как предполагается, теснее связан с , и должно быть больше, чем .