6.1.d Les tests statistiques

Le Test de White (White, 1980, pp. 817-838) est mobilisé pour les diagnostics d’hétéroscédasticité et est basé sur une loi du khi-deux. L’absence d’autocorrélation des erreurs est une autre hypothèse importante que nous vérifions. Ce problème est fréquemment rencontré dans des séries temporelles mais il peut aussi être présent dans le cas de données spatialisées. Un test de Durbin-Watson est dés lors mené pour savoir s’il n’existe pas une corrélation entre les résidus de deux observations successives (autocorrélation d’ordre 1). Une valeur proche de deux indique une absence d’autocorrélation (Confais, Le Guen, 2006, p. 301).