在统计学中，BP检验（）是1979年由和提出的方法，用来检验线性回归模型中是否存在异方差的问题。另外，和韦斯伯格在1983年独立地提出了类似的方法。异方差的存在意味着模型的方差与自变量是相关的。设回归模型为对其进行回归可以得到一组残差formula_2。普通最小二乘法要求方差与自变量无关，这时方差可以由残差平方和的平均值估计得到。但如果这个前提不成立，例如方差与自变量线性相关，就可以通过下列辅助回归，即残差平方对自变量进行回归检验出来：这就是BP检验的一个情形。它实质上是卡方检验，检验统计量渐进