考研统计模型主要涵盖以下几种：
线性回归模型：
用于拟合数据集中存在线性关系的变量之间的函数关系，例如销售价格与销售额之间的关系。
逻辑回归模型：
用于拟合二分类数据（例如：是或否、1或0），例如预测一个人是否购买一件商品。
决策树模型：
用于将数据集分成多个类别或子集，根据变量的不同取值进行分类，例如：基于收入水平将客户分为高收入和低收入。
随机森林模型：
由多个决策树构成，用于处理高维数据集，提高模型的准确性和稳定性。
支持向量机模型：
用于分类和回归问题，通过找到数据集中的最大间隔超平面来进行分类，例如：在二维平面上将不同国家之间的数据进行分类。
贝叶斯网络模型：
用于表示变量之间的条件关系，例如：在医学诊断中，根据症状推断疾病类型。
神经网络模型：
由多层神经元组成的网络，通过学习输入和输出之间的映射来进行分类和回归，例如：图像分类、语音识别。
时间序列模型：
用于分析按时间顺序排列的数据，预测未来数据，例如：股票价格预测、气象预报。
非参数统计模型：
不依赖于特定的概率分布假设，可以适应各种数据类型和分布形态，例如：核密度估计、K近邻算法。
广义线性模型：
扩展了线性回归模型，允许因变量遵循非正态分布，例如：泊松回归、逻辑回归。
混合模型：
结合了线性模型和非线性模型的元素，适用于更复杂的数据结构，例如：线性混合效应模型、非线性混合效应模型。
中介效应模型：
用于分析变量之间的间接关系，例如：上司的归因研究中的中介变量。
这些模型在考研中可能会涉及，具体使用哪个模型取决于研究问题和数据类型。建议根据实际需求和数据特点选择合适的统计模型。