R BPT测试结果与手工计算结果不同

我有一个模型“模型1”，它是一个线性概率模型。它衡量1993年前后工作的妇女是否有子女的机会。 所以模型1是-

Y = B0 + B1 mother + B2 after + B3 mother * after + epsilon

其中，如果妇女有孩子，则母亲=1。如果年份为1993年或之后，则之后=1。Y是一个虚拟变量，如果女性工作，它等于1。我运行了模型，得到了结果。 之后我做了一个BPT测试-

bptest(model1,studentize=TRUE)

studentized Breusch-Pagan test

data:  model1
BP = 20.764, df = 3, p-value = 0.0001178

但是，当我运行回归时-

residuals(squared) = B0 + B1 mother + B2 after + B3 after mother 

我没有得到与BP测试相同的F值。F值大到足以表明异方差性，但它与BP值不同。

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这是为什么？

从

lmtest:：bptest

得到的值不是F，而是LM=n*R^2的结果，其中R^2来自

残差^2=B0+B1母亲…