其他模型 miscmodels¶

statsmodels.miscmodels 包含尚未归入其他类别的模型类，或者是尚未完善且很可能会发生变化的基本实现。其中一些模型是为通用最大似然框架编写的示例，还有一些可能是基于一般矩方法的。

此类别中的模型已针对基本情况进行了检查，但可能比完整实现更容易受到数值问题的影响。例如，count.Poisson 仅使用通用最大似然框架添加，标准误差基于 Hessian 的数值评估，而 discretemod.Poisson 使用解析梯度和 Hessian，将更加精确，特别是在存在强多重共线性的情况下。 另一方面，通过子类化 GenericLikelihoodModel，可以轻松添加新模型，另一个例子可以在零膨胀泊松模型 miscmodels.count 中看到。

计数模型 count¶

具有t分布误差的线性模型¶

这是一个类，展示了仅通过指定对数似然方法就可以定义一个新模型。所有结果统计数据都继承自通用似然模型和结果类。对于一个简单的情况，结果已经与R进行了核对。