逻辑回归模型拟合优度检验方法

逻辑回归模型拟合优度检验方法通常使用的是拟合优度指标和偏差检验方法。拟合优度指标常用的有对数似然函数和似然比检验，偏差检验方法则包括Hosmer-Lemeshow检验和Pearson检验。

对数似然函数是评估模型拟合优度的一种方法，它衡量了模型对样本数据的拟合程度。对数似然函数的值越大，说明模型拟合效果越好。似然比检验则是通过比较完整模型和简化模型的对数似然函数值来判断模型是否拟合良好。如果两个模型的对数似然函数值之间没有显著差异，则说明简化模型拟合效果与完整模型相当。

Hosmer-Lemeshow检验和Pearson检验则是通过计算观测值与预测值之间的偏差来评估模型拟合优度。Hosmer-Lemeshow检验将样本数据分成若干组，然后计算每组中观测值与预测值之间的偏差，并计算出总体偏差。如果总体偏差较小，则说明模型拟合效果较好。Pearson检验则是计算观测值与预测值之间的卡方统计量，并根据卡方统计量的大小来评估模型拟合效果。