En estadística la prueba de White es la prueba más general para detectar la heteroscedasticidad en los modelos de regresión lineal. Fue nombrada así en honor a uno de los grandes teóricos del campo como Halbert White, que hizo grandes avances en su investigación de 1980.^[1]​^[2]​ No precisa de una especificación concreta de la heteroscedasticidad bajo la alternativa.

Contrasta:

${\displaystyle H_{0}:\sigma _{i}^{2}=\sigma ^{2))$ para todo i

${\displaystyle H_{1}:}$ No se verifica ${\displaystyle H_{0))$

Para efectuar este contraste se plantea el modelo de regresión lineal múltiple que trata de explicar los residuos al cuadrado en función de las variables explicativas y los productos cruzados de las mismas.

En situaciones de homocedasticidad se cumple que: ${\displaystyle nR^{2))$ sigue una distribución ji-cuadrado con k-1 grados de libertad, siendo k el número de variables explicativas incluidas en el modelo

En Stata el test se produce con la función whitetst. También en el programa de EViews.