其他模型 miscmodels¶

statsmodels.miscmodels 包含模型类，这些类尚未归入任何其他类别，或者是一些尚未完善的简单实现，并且很可能会发生变化。其中一些模型是作为通用最大似然框架的示例编写的，还有一些模型可能是基于广义矩估计的。

此类别的模型已经过基本情况的检查，但可能比完整实现更容易出现数值问题。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，并且会更加精确，尤其是在存在强多重共线性的时候。另一方面，通过子类化 GenericLikelihoodModel，很容易添加新模型，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，它表明只需指定对数似然函数的方法就可以定义一个新的模型。所有结果统计信息都继承自通用似然模型和结果类。结果已针对简单情况针对 R 进行过检查。