1.对整个模型进行检验：似然比检验（likelihood ratio test)，统计量为G
2.对单个回归系数进行检验：Wald Χ2(chi square，不是埃克斯二)，统计量Wald Χ2服从卡方分布。
具体参考相关书籍
Logistic回归是分类资料回归分析的一种，而且是最基础的一种。Logistic回归应用广泛、关注度较高，在医学研究、市场研究等方面比较流行。下图是CNKI学术搜索给出的学术关注度，可见其被广泛关注应用程度和时间序列的关系。
Logistic回归主要应用领域
1、影响因素、危险因素分析
主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，也即影响因素分析。包括从多个可疑影响因素中筛选出具有显著影响的因素变量，还包括仅考察某单一因素是否为影响某一事件发生与否的因素。
2、预测是否发生、发生的概率
如果已经建立了logistic回归模型，则可以根据模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大。
3、判别、分类
实际上跟预测有些类似，也是根据logistic模型，判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大，也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。
Logistic回归案例一枚：
http://www.datasoldier.net/post/logistic.html
可看的详情。
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