我该如何解释布劳奇-帕根检验的结果？

在其中，R我可以使用程序包的ncvTest功能对异方差进行Breusch-Pagan测试car。Breusch-Pagan检验是卡方检验的一种。

我如何解释这些结果：

> require(car)
> set.seed(100)
> x1 = runif(100, -1, 1)
> x2 = runif(100, -1, 1)
> ncvTest(lm(x1 ~ x2))
Non-constant Variance Score Test 
Variance formula: ~ fitted.values 
Chisquare = 0.2343406    Df = 1     p = 0.6283239 
> y1 = cumsum(runif(100, -1, 1))
> y2 = runif(100, -1, 1)
> ncvTest(lm(y1 ~ y2))
Non-constant Variance Score Test 
Variance formula: ~ fitted.values 
Chisquare = 1.191635    Df = 1     p = 0.2750001 

您是在询问这些结果，还是更普遍地进行布勒希-帕根检验？对于这些特定的测试，请参阅@mpiktas的答案。广义上讲，BP测试询问是否可以使用一组预测变量来预测回归的平方残差。这些预测变量可能与原始回归的预测变量相同。BP测试的White测试版本包括原始回归中的所有预测变量，以及它们的平方和针对平方残差的回归中的相互作用。如果使用一组协变量可以预测平方残差，则估计的平方残差以及残差方差（其原因是残差的平均值为0）在各个单位之间似乎是变化的，这就是异方差或非异方差的定义。 -恒定方差

ncvTest报告的第一次应用表明它没有异方差。第二个没有意义，因为您的相关随机变量是随机游动。Breusch-Pagan检验是渐近的，因此我怀疑它不能轻易应用于随机行走。我不认为有针对随机游走的异方差性测试，因为非平稳性比异方差性存在更多的问题，因此在前者的存在下对后者进行测试是不切实际的。