Применяется, если есть априорные предположения о зависимости дисперсии ошибок от значения одной из объясняющих переменных вида с неизвестным параметром σ.
Нулевая гипотеза H0:
Альтернативная гипотеза H1:
Для проведения теста выборка упорядочивается по возрастанию xj. После этого отбрасывается r центральных наблюдений. Получается две выборки, в каждой из них по (n-r)/2 наблюдений.
Проводится оценка модели регрессии отдельно для каждой выборки.
Рассчитывается F-статистика:
Рассчитывается критическое значение распределения Фишера: Fкр=F(α, n1-m, n2-m).
Если F > Fкр, то H0 отвергается.
Если F < Fкр, то H0 принимается при данном уровне значимости.