lr chi2是卡方統計量。
卡方統計量可用於檢驗類別變量之間的獨立性或確定關聯性。
例如，如果有壹個按投票者性別分類的選舉結果的雙因子表，卡方統計量可幫助確定投票是否獨立於投票者的性別，或者在投票與性別之間是否存在關聯。如果與卡方統計量相關聯的p值小於選定的a水平，檢驗將拒絕兩個變量彼此獨立的原假設。
也可用於確定某個統計模型是否能夠充分擬合數據。
例如，Logistic回歸將計算卡方統計量以評估模型的擬合情況。如果與卡方統計量相關聯的p值小於選定的a水平，檢驗將拒絕模型與數據相擬合的原假設。
另壹個示例是“基本統計量”菜單中的用於Poisson數據的擬合優度檢驗，它使用卡方統計量來確定數據是否服從Poisson分布。如果數據為離散數據，則可以報告每個類別對卡方值的貢獻，從而量化每個類別差異對總卡方值有多大影響。
例如，如果壹個擬合優度檢驗拒絕了原假設，則這個結果是因為所有類別與預期稍有差異還是因為有壹個類別與其預期極大不同導致的？假設您預期壹盒蠟筆中包含壹根藍色、壹根紅色以及壹根綠色的蠟筆，但實際上它包含壹根藍色和兩根綠色的蠟筆，而沒有紅色的蠟筆。
“綠色”和“紅色”類別與預期不符，但“藍色”相符。因此，“藍色”並不影響所生成的卡方值；數據中的所有差異均來自“綠色”和“紅色”類別。
擴展資料：
卡方檢驗的用途
卡方檢驗最常見的用途就是考察某無序分類變量各水平在兩組或多組間的分布是否壹致實際上，除了這個用途之外．卡方檢驗還有更廣泛的應用。具體而言，其用途主要包括以下幾個方面：
1、檢驗某個連續變量的分布是否與某種理論分布相壹致。如是否符合正態分布、是否服從均勻分布、是否服從Poisson分布等。
2、檢驗某個分類變量各類的出現概率是否等於指定概率。如在36選7的彩票抽獎中，每個數字出現的概率是否各為1／36；擲硬幣時，正反兩面出現的概率是否均為0．5。
3、檢驗某兩個分類變量是否相互獨立。如吸煙(二分類變量：是、否)是否與呼吸道疾病(二分類變量：是、否)有關；產品原料種類(多分類變量)是否與產品合格(二分類變量)有關。
4、檢驗控制某種或某幾種分類因素的作用以後，另兩個分類變量是否相互獨立。如在上例中，控制性別、年齡因素影響以後，吸煙是否和呼吸道疾病有關；控制產品加工工藝的影響後，產品原料類別是否與產品合格有關。
5、檢驗某兩種方法的結果是否壹致。如采用兩種診斷方法對同壹批人進行診斷，其診斷結果是否壹致；采用兩種方法對客戶進行價值類別預測，預測結果是否壹致。
百度百科-卡方統計量