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        Special results for L1 models
        Uses the Spector data and a script to generate the baseline results
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        Results generated with:
            data = sm.datasets.spector.load()
            data.exog = sm.add_constant(data.exog, prepend=True)
            alpha = 3 * np.array([0, 1, 1, 1])
            res2 = sm.Logit(data.endog, data.exog).fit_regularized(
                method="l1", alpha=alpha, disp=0, trim_mode='size',
                size_trim_tol=1e-5, acc=1e-10, maxiter=1000)
        g<¸^.iÀç        g“n� ÕÃ?goR¨ÙM"Àg!-¥™´Jî?g‹Q:·½°¿gh'½NnØ?gƒ}…#œ@gEùìVÇ¼?é   gÑI´E@g,êÛÀî‚F@gýÅ…fKŒ@g+Ò/×ÃSÒ¿gu9á±á‰?©
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        Results generated with
            params = np.zeros((3, 4))
            alphas = np.array(
                    [[0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
                        [0.4, 0.4, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 1, 1]])
            model = sm.Logit(data.endog, data.exog)
            for i in range(3):
                alpha = alphas[i, :]
                res2 = model.fit_regularized(method="l1", alpha=alpha,
                                             disp=0, acc=1e-10,
                                             maxiter=1000, trim_mode='off')
                params[i, :] = res2.params
            print(params)
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        Results generated with
            data = sm.datasets.spector.load()
            data.exog = sm.add_constant(data.exog, prepend=True)
            alpha = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 10])
            res2 = sm.Probit(data.endog, data.exog).fit_regularized(
                method="l1", alpha=alpha, disp=0, trim_mode='auto',
                auto_trim_tol=0.02, acc=1e-10, maxiter=1000)
        gØ7ƒ|žÀgÑ‹Á ô?g"'á|ÉJ¨?r7   gÑdÚ­á"Àg=˜V;qæõ¿güÝž”£?g5óý7£´@g‡*%™ç¸¿gÔ(‹ì˜È?gn0²Ky @gX•·Îã?góqm¨ç²?é   gÆëXÊ+3C@gZ‘~fE@g/H~í.ö@g]“EÌ²ê¿gc©?¾z±¿gy£ƒØ?g¥” Êi‘¿gSìGUv?r9   r<   r   r   r   Úprobit9  s$    
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        Results generated with
            anes_data = sm.datasets.anes96.load()
            anes_exog = anes_data.exog
            anes_exog = sm.add_constant(anes_exog, prepend=False)
            mlogit_mod = sm.MNLogit(anes_data.endog, anes_exog)

            alpha = 10 * np.ones((mlogit_mod.J - 1, mlogit_mod.K))
            alpha[-1, :] = 0
            mlogit_l1_res = mlogit_mod.fit_regularized(
            method='l1', alpha=alpha, trim_mode='auto', auto_trim_tol=0.02,
            acc=1e-10)
        gq¬î$iP?gèêØRQ®¿g,ñ¡Àz¯¿gÔQ'´k¨¿g.uŸß½ª¿g/üž`¸¿r7   gB6Ø"P ?g-�‹–nØ¾?gœôV¸ ê?gq¶�²‹í?gÂ>ðçÊù?gË…Ê¿–W–¿gâq‚˜[”¿gýð:4�€¿g
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    Results are from Stata 11
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