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用White调整对回归系数进行T检验。此调整用于当残差或者因变量（两者等价）存在异方差性但不存在自相关性时，利用OLS回归后对回归系数的协方差矩阵进行White调整计算，得到每个系数White调整后的标准误，再进行T检验。公式如下QWhite=1Ti=1Tei2XiXi'
其中e为残差序列，Xi为X第i行的转置
之后代入下式计算出回归系数的协方差矩阵，它的对角元即为每个系数的方差Covβ*=X'X-1X'σ2ΩXX'X-1=TX'X-1QWhiteX'X-1
Regress_TTest_White
简述
用White调整对回归系数进行T检验。此调整用于当残差或者因变量（两者等价）存在异方差性但不存在自相关性时，利用OLS回归后对回归系数的协方差矩阵进行White调整计算，得到每个系数White调整后的标准误，再进行T检验。公式如下QWhite=1Ti=1Tei2XiXi'
其中e为残差序列，Xi为X第i行的转置
之后代入下式计算出回归系数的协方差矩阵，它的对角元即为每个系数的方差Covβ*=X'X-1X'σ2ΩXX'X-1=TX'X-1QWhiteX'X-1
定义
Regress_TTest_White(x:Array;a:Array;u:Array;alpha:Real;constant:Boolean;V_OLS:Array):Array
参数
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| x | Array | 二维数字数组, 自变量，不需要包含全1列 |
| a | Array | 一维数字数组，回归系数, 有常数项回归时，a 为 常数项系数 union 自变量系数,
无常数项回归时，a 为 自变量系数 |
| u | Array | 一维数字数组，残差序列，一维数字数组 |
| alpha | Real | 实数，显著性水平，应为0到1之间的值，默认0.05 |
| constant | Boolean | 布尔型，回归是否包含常数项，默认为’True’，包含常数项 |
| V_OLS | Array | 二维数字数组，回归系数协方差矩阵，中间计算变量，无返回，但后续可以直接调用 |
| 返回 | Array | 数据表, T检验结果 |
- 范例Y:=array(0.001,0.564,0.193,0.809,0.585,0.48,0.35,0.896,0.823,0.747);
X:= array(
(0.174,0.859),
(0.711,0.514),
(0.304,0.015),
(0.091,0.364),
(0.147,0.166),
(0.989,0.446),
(0.119,0.005),
(0.009,0.378),
(0.532,0.571),
(0.602,0.607));
coe := Regress_CMLS(y,x,u,true,x0,Y0); //最小二乘回归
return Regress_TTest_White(x,coe,u,0.05,True,V_OLS);
//返回：
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