贝塔回归的DFFITs是用于识别离群值和影响点的统计量之一。下面是一个使用Python的statsmodels库来计算贝塔回归的DFFITs的示例代码：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 生成示例数据
np.random.seed(0)
n = 100
X = np.random.rand(n, 2)
X = sm.add_constant(X)
beta = np.array([1, 2, 3])
y = np.dot(X, beta) + np.random.normal(size=n)

# 拟合贝塔回归模型
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()

# 计算DFFITs
influence = results.get_influence()
dffits = influence.dffits

# 输出DFFITs
print(dffits)

在上面的示例中，我们首先生成了一个简单的线性回归模型的示例数据。然后使用statsmodels库的OLS函数来拟合线性回归模型，并通过get_influence()方法获取模型的影响统计量。最后，我们使用dffits属性获取贝塔回归的DFFITs。

请注意，上述示例仅用于说明如何计算贝塔回归的DFFITs。在实际应用中，您可能需要根据具体问题进行适当的调整和处理。