如何建立回归模型并选择似然函数？

如何解决如何建立回归模型并选择似然函数？

我正在尝试使用泊松回归来模拟运动。对于这个泊松回归，我有一个给定的 log(lambda) 线性组合，它是不同变量的总和。其中两个变量是常数，另外两个是取决于主队和客队的向量。我尝试使用 statsmodels GenericLikelihoodModel 并根据 log(lambda)=a + b + c + d 确定似然函数。这产生了不令人满意的结果，一个问题是当我使用 fit.summary() 时，除了 Coeff 之外的所有其他值都是 nan。另一个问题是我不知道如何修复似然函数，使其变为 log(lambda)=a_i + b_j + c + d。

真的希望听到有人的来信！如果有任何不清楚的地方，请告诉我。