怀特检验用于检验回归模型是否存在异方差性。以下是解读怀特检验结果的关键步骤和要点：
卡方统计量（Chi-square statistic）
该统计量衡量残差平方和与残差平方和的平均值之间的差异是否显著。
卡方统计量值越大，表明异方差性问题可能越严重。
P值（P-value）
P值表示在零假设（即数据满足同方差性）下，观察到的卡方统计量或更极端值出现的概率。
如果P值小于显著性水平（通常是0.05），则拒绝零假设，认为存在异方差性。
自由度（Degrees of Freedom）
自由度通常与回归模型中使用的滞后项数有关，影响卡方统计量的分布。
显著性水平
通常设定为0.05，但可以根据研究需要调整。
拒绝原假设
如果p值小于显著性水平，拒绝原假设，认为存在异方差性。
如果p值大于显著性水平，不能拒绝原假设，认为同方差。
OBS*R-squared
如果OBS*R-squared大于卡方分布的临界值，也表明拒绝原假设，即存在异方差。
解读怀特检验结果时，应关注以上要点，并根据具体情况进行分析。