Logistic 回归中的统计量G是啥玩意儿啊?

引用MINITAB帮助文件中的一个例子:

Logistic 回归表



95%

置信

区间

自变量 系数 系数标准误 Z P 优势比 下限

Logit 1:(数学/自然科学)

常量 -1.12266 4.56425 -0.25 0.806

教育方法

演讲 -0.563115 0.937591 -0.60 0.548 0.57 0.09

年龄 0.124674 0.401079 0.31 0.756 1.13 0.52

Logit 2:(艺术/自然科学)

常量 -13.8485 7.24256 -1.91 0.056

教育方法

演讲 2.76992 1.37209 2.02 0.044 15.96 1.08

年龄 1.01354 0.584494 1.73 0.083 2.76 0.88









自变量 上限

Logit 1:(数学/自然科学)

常量

教育方法

演讲 3.58

年龄 2.49

Logit 2:(艺术/自然科学)

常量

教育方法

演讲 234.91

年龄 8.66





对数似然 = -26.446

检验所有斜率是否为零:G = 12.825，DF = 4，P 值 = 0.012





拟合优度检验



方法 卡方 自由度 P

Pearson 6.95295 10 0.730

偏差 7.88622 10 0.640



其中G=12.825,实在是不懂这个G是啥意思.
MINITAB帮助文件中的解释是:接下来显示的是极大似然迭代中最后一个对数似然以及统计量 G。G 是 Logistic 回归表中仅显示常量项和拟合模型的模型中 - 2 对数似然中的差异。G 是用于检验与预测变量关联的所有系数等于零对这些系数不都为零的原假设的检验统计量。G = 12.825 且 p 值为 0.012 表明当 a = 0.05 时，有证据足以证明至少有一个系数不为 0。
这个解释让我摸不着头脑了.在这里请教高手.