拟合优度检验是Logistic回归分析过程中不可缺少的一部分，如果模型拟合的效果好，说明所得出的结论更加符合事实；如果模型拟合的不好，预测值与实际值差别较大，说明得出的结论是不可靠的。()

（名词解析） 拟合优度检验 Logistic回归分析可以计算相对危险度。 下面的哪个检验属于拟合优度检验( ) 拟合优度检验和F检验是没有区别的。（ ） 评价回归直线方程拟合优度如何的指标有（）。 评价回归直线方程拟合优度如何的指标有（ ） 说明回归方程拟合优度的统计量主要是 说明回归方程拟合优度的统计量主要是（） 回归方程的拟合优度的判定系数R2为( )。 下列关于多元线性回归方程的拟合优度的说法，正确的是（） 多重线性回归相比较，以下说法正确的是（ ）。: Logistic回归回归系数和模型的假设检验不可采用方差分析 Logistic回归的反应变量必须是分类变量 Logistic回归的自变量既可以是分类变量，也可以是定量变量 Logistic回归系数的估计方法采用最大似然估计 Logistic回归要求反应变量与自变量之间存在非线性关系 拟合优度检验常用判定实际分布是否符合（）、（）、（）和（）。 多元线性回归中，可决系数是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。 拟合优度检验和方程显著性检验之间的联系为( )。 拟合优度检验与方程显著性检验的区别与联系。 在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？ 残差图、均方误差（MSE）、拟合优度（R^2）都可以用来评价回归模型的拟合效果。   最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（）。 最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（） 拟合优度R2的值越大，说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。