SPSS建logistic模型，得到下面结果，然后怎么分析啊？求大神解释啊！！！！！！！

迭代历史记录a,b,c
迭代        -2 对数似然值        系数
                Constant
步骤 0        1        27.526        -.200
        2        27.526        -.201
a. 模型中包括常量。
b. 初始 -2 对数似然值: 27.526
c. 因为参数估计的更改范围小于 .001，所以估计在迭代次数 2 处终止。



分类表a,b
        已观测        已预测
                Y        百分比校正
                0        1       
步骤 0        Y        0        11        0        100.0
                1        9        0        .0
        总计百分比                        55.0
a. 模型中包括常量。
b. 切割值为 .500



方程中的变量
        B        S.E,        Wals        df        Sig.        Exp (B)
步骤 0        常量        -.201        .449        .199        1        .655        .818


不在方程中的变量a
        得分        df        Sig.
步骤 0        变量        SUM        4.340        1        .037
                RATE        .161        1        .689
                TIME        2.850        1        .091
                CREDIT        1.636        1        .201
                NORMAL        .231        1        .631
                ADVANCE        1.242        1        .265
                EXPIRY        5.445        1        .020
a. 因冗余而未计算残差卡方。




块 1: 方法 = 输入



迭代历史记录a,b,c,d
迭代        -2 对数似然值        系数
                Constant        SUM        RATE        TIME        CREDIT        NORMAL
步骤 1        1        15.234        -2.106        .000        -.009        .203        .000        .000
        2        14.053        -2.813        .000        -.039        .284        .000        .001
        3        13.807        -3.144        .000        -.034        .306        .000        .001
        4        13.672        -3.527        .000        .013        .304        .000        .001
        5        13.473        -4.878        .000        .199        .292        .000        .001
        6        13.364        -5.720        .000        .267        .290        .000        .001
        7        13.362        -5.765        .000        .260        .291        .000        .001
        8        13.362        -5.765        .000        .260        .291        .000        .001

迭代历史记录a,b,c,d
迭代        系数
        ADVANCE        EXPIRY
步骤 1        1        -.003        .916
        2        -.004        1.185
        3        -.004        1.233
        4        -.004        1.171
        5        -.003        .923
        6        .002        .856
        7        .003        .867
        8        .003        .868


a. 方法： 输入
b. 模型中包括常量。
c. 初始 -2 对数似然值: 27.526
d. 因为参数估计的更改范围小于 .001，所以估计在迭代次数 8 处终止。



模型系数的综合检验
        卡方        df        Sig.
步骤 1        步骤        14.164        7        .048
        块        14.164        7        .048
        模型        14.164        7        .048


模型汇总
步骤        -2 对数似然值        Cox & Snell R 方        Nagelkerke R 方
1        13.362a        .507        .679
a. 因为参数估计的更改范围小于 .001，所以估计在迭代次数 8 处终止。



= Hosmer 和 Lemeshow 检验 =
步骤        卡方        df        Sig.
1        2.057        8        .979


Hosmer 和 Lemeshow 检验的随机性表
        Y = 0        Y = 1        总计
        已观测        期望值        已观测        期望值       
步骤 1        1        2        1.939        0        .061        2
        2        2        1.890        0        .110        2
        3        2        1.828        0        .172        2
        4        2        1.688        0        .312        2
        5        1        1.519        1        .481        2
        6        1        1.180        1        .820        2
        7        1        .686        1        1.314        2
        8        0        .214        2        1.786        2
        9        0        .056        2        1.944        2
        10        0        .000        2        2.000        2


分类表a
        已观测        已预测
                Y        百分比校正
                0        1       
步骤 1        Y        0        9        2        81.8
                1        2        7        77.8
        总计百分比                        80.0
a. 切割值为 .500



方程中的变量
        B        S.E,        Wals        df        Sig.        Exp (B)
步骤 1a        SUM        .000        .000        .556        1        .456        1.000
        RATE        .260        1.004        .067        1        .796        1.297
        TIME        .291        .202        2.080        1        .149        1.338
        CREDIT        .000        .000        .396        1        .529        1.000
        NORMAL        .001        .001        .831        1        .362        1.001
        ADVANCE        .003        .020        .017        1        .897        1.003
        EXPIRY        .868        1.157        .562        1        .453        2.381
        常量        -5.765        6.708        .739        1        .390        .003

方程中的变量
        EXP(B) 的 95% C.I.
        下限        上限
步骤 1a        SUM        1.000        1.000
        RATE        .181        9.278
        TIME        .901        1.989
        CREDIT        1.000        1.000
        NORMAL        .999        1.002
        ADVANCE        .964        1.042
        EXPIRY        .246        23.004
        常量               


a. 在步骤 1 中输入的变量: SUM, RATE, TIME, CREDIT, NORMAL, ADVANCE, EXPIRY.