由以上回归可得X1,X3,X4拟合优度较好，因此在X1的基础上引入X4,做回归：
再引入X3做回归
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X3未通过t检验，故只要X1.X4解释变量。 2.异方差检验 White检验:
将原始回归的参差平方与X1，X4及其平方项作辅助回归（去掉交叉项），得：
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怀特统计量nR=23*0.579=13.317，大于5%显著水平下自由度为5的X^2分布的临界值，因此，拒接同方差假设，存在异方差。 3.异方差的修正：
在此用加权最小二乘法（WLS）对原模型进行修正，结果如下
2
R^2拟合优度好，异方差消除
消除异方差后的方程为Y=-2.959858+0.838896X1+0.404521X2
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4.序列相关性检验
利用拉格朗日乘数进行检验
存在二阶序列相关 利用广义差分法进行补救
模型表明已经消除自相关，因此最终方程为
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