15.3基于改进流体扰动算法与灰狼优化的无人机三维航路规划简单情形对如下的线性回归模型ii i iii xii i Ne exy σσ σ ββ = = = ++= 2 2 2 10 )( ),0(~显然（i）不存在异方差，而（ii）和（iii）存在异方差。模拟出数据，然后分别用图形和怀特检验看是否能正确检验出异方差。 ===begin=== clear set obs 1000 gen x=uniform() gen u1=invnorm(uniform()) //同方差的误差结构gen u2=x^2invnorm(uniform()) //异方差的误差结构，u2i~N(0,xi 2 ) gen u3=xinvnorm(uniform()) //异方差的误差结构，u3i~N(0,xi) gen y1=1+5x+u1 gen y2=1+5x+u2 gen y3=1+5x+u3 reg y1 x rvpplot x //残差图,以残差为Y轴，以Y的拟合值^Y为X轴imtest,white //怀特检验，零假设为同方差reg y2 x rvpplot x //残差图，以残差为Y轴，以x为X轴imtest,white //怀特检验reg y3 x rvpplot x imtest,white *===end===多元情形二元线性回归模型