A MIXL é um pacote de software de aplicação para análise estatística de dados multivariados, como demografia, comportamento de compras, demanda, elasticidade de demanda, sistemas de informação geográfica etc. Ele usa a função transversal para encaixar uma variável multivariada com a ajuda de um kernel. Pode ser usado para fazer vários tipos de estatísticas, como sobrevivência, kaplan-meier, correlação, inclinação, curva normal, árvore binomial, mínimos quadrados e estimativa máxima de verossimilhança. A própria mixl é uma família de núcleos que são baseados na fórmula transversal ponderada C e na função de distribuição de lognormaMal. O modelo misto ou não normal (mixl) também se tornou popular em muitos campos, particularmente em finanças, economia de saúde, marketing e setor industrial. Em todas as aplicações deste modelo, é assumida a distribuição normal multivariada da demanda do consumidor ter uma distribuição normal de LogNormal (MVN) monotônica.
Pode ser usado em uma ampla variedade de técnicas de modelagem, como análise de diferença finita, análise de decisão ideal, especificação, análise de decisão e previsão, dados do painel, análise de séries temporais, árvores de decisão, redes e redes neurais, teoria econômica, otimização, ciências da decisão A principal fraqueza dos modelos MIXL é que eles não conseguem atender a algumas questões específicas, como altos dados de preços não normais e componentes de tempo não paramétrico de alta frequência. Outra questão sobre sua usabilidade é que ele não suporta tempo a transformação de dados, que é um aspecto importante da análise científica. Também fornece apenas funções básicas, como análise demográfica e previsão.
A principal fraqueza do MIXL é que ele não fornece qualquer solução para o problema central da inferência estatística e estimativa, que é a estimativa das estimativas de parâmetros de dados observados. Devido a essas deficiências, foi encontrado difícil usar a MIXL na maioria das aplicações modernas. Nos últimos anos, vários indicadores de probabilidade foram desenvolvidos para resolver problemas semelhantes aos da MIXL. Esses indicadores de probabilidade probabilística permitem a geração automática de padrões de tráfego nacionais e locais, contagem de censos e estimativas populacionais de dados discretos de probabilidade de tempo e eventos.