异方差现象经常存在于社会、经济、生物等各个领域中.当线性模型中同方差假定不满足,也就是随机误差项的各方差不相等时.称为异方差性.具有异方差性的线性模型,称其为异方差模型.异方差会对模型的检验及预测产生很大的影响,因此对于异方差模型来说,如何处理异方差性是一个很重要的问题,而随机误差项的协方差阵估计则是重中之重.试验设计方法是在工业、农业生产及工程设计中常用的试验方法,可以提高生产量;优化产品质量;降低生产成本.而试验设计中最核心的使用工具就是正交表.正交表具有整齐可比性、均勻分散等优良统计性质.运用正交表估计异方差模型的协方差阵是近年来新提出的一种优良的估计方法.但其也有些许弊端,已有方法中弊端包括因变量选取与实际数矩阵没有相互联系及容差选取过于单一,没有根据数据本身特点进行选择.因此本文对正交表估计异方差协方差阵这一方法作出了些许修正,以让该方法更为合理有效.本文分为四章:第一章:绪论.主要介绍了研究目的和意义.异方差的相关知识与国内外主要研究现状,并指出了本文的主要研究内容.第二章:异方差协方差阵估计.主要介绍了原有的异方差估计方法:异方差一致协方差阵估计,及运用正交表估计协方差阵的方法,并指出了已有的正交表估计协方差阵的不足之处.第三章:基于正交表异方差估计的改进.主要介绍了正交表的相关知识,估计方法的准备知识,改进后的正交表估计异方差协方差阵的方法,并进行了丰富的模拟实验与实例分析.第四章:总结与展望.总结了本文的主要研究内容,并指出了未来的研究方向.