ロジスティック回帰は、カテゴリカルな応答変数（Y）の水準の確率を1つまたは複数の効果（X）の関数としてモデル化します。「モデルのあてはめ」プラットフォームでは、ロジスティック回帰モデルのあてはめに2種類の手法が用意されています。どちらの手法を使用するかは、応答列の尺度（名義尺度または順序尺度）によって決まります。
ロジスティック回帰モデルのあてはめの詳細については、Walker and Duncan（1967）、Nelson（1976）、Harrell（1986）、McCullagh and Nelder（1989）を参照してください。
応答変数が名義尺度の場合には、多水準のロジスティック関数に、線形モデルが最尤法によってあてはめられます。このモデルでは、応答の水準のうち1つを除くすべてが、指定のX効果の値におけるその応答水準の確率を表したロジスティック曲線によってモデル化されます。最後の応答水準の確率は、1からその他の応答水準の確率の和を引いた値です。その結果、X効果のすべての値において、応答水準の予測確率の和は1になります。
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罰則付きロジスティック回帰モデルをあてはめて変数選択を行いたい場合には、「モデルのあてはめ」起動ダイアログの「手法」にて［一般化回帰］を選んでください。詳細については、