Тест Голдфелда-КвандтаПредположим, что стандартное отклонение Все n наблюдений упорядочиваем по величине X. После этого всю упорядоченную выборку разбиваем на три подвыборки размерностей k, Оцениваем отдельные регрессии для первой подвыборки (k первых наблюдений) и для третьей подвыборки (k последних наблюдений). Если предположение о пропорциональности дисперсий отклонений значениям X верно, то дисперсия регрессии по k первой подвыборке (сумма квадратов отклонений Для сравнения соответствующих дисперсий строим следующую F-статистику:
Здесь Если Тест Голдфелда-Квандта может быть использован при предположении об обратной пропорциональности между
|
пропорционально значению 
, т.е. 
, i = 1, 2,…, n. Предполагается, что 
имеет нормальное распределение и автокорреляция остатков отсутствует. Тест Голдфелда-Квандта состоит в следующем:
, k соответственно.
) будет существенно меньше дисперсии регрессии по третьей подвыборке n суммы квадратов отклонений 
).
число степеней свободы выборочных дисперсий (m – количество объясняющих переменных в уравнении регрессии). При сделанных предположениях относительно случайных отклонений построенная F-статистика имеет распределение Фишера с числами степеней свободы 
.
, то гипотеза об отсутствии гетероскедастичности отклоняется (здесь α;– выбранный уровень значимости).
и значениями объясняющей переменной. При этом статистика Фишера примет вид: 
.
