在邏輯回歸模型中，常用的統(tǒng)計(jì)量用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合效果和變量的顯著性。我們來分析選項(xiàng)：

A. **WALD統(tǒng)計(jì)量**：
- 用于檢驗(yàn)單個(gè)自變量的系數(shù)是否為零，即是否具有統(tǒng)計(jì)顯著性。WALD統(tǒng)計(jì)量不適用于檢驗(yàn)整個(gè)模型所有變量的整體解釋力。

B. **F統(tǒng)計(jì)量**：
- 通常用于線性回歸模型中，用于檢驗(yàn)回歸模型中所有自變量的系數(shù)是否同時(shí)為零（即整體模型顯著性）。但是，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量通常不用于邏輯回歸模型。

C. **似然比統(tǒng)計(jì)量**：
- 主要用于邏輯回歸和廣義線性模型中，評(píng)估模型的擬合優(yōu)度。通過比較嵌套模型（完整模型與簡(jiǎn)化模型），來判斷是否增加了自變量能夠顯著提高模型的擬合效果。

D. **評(píng)分統(tǒng)計(jì)量（Score test）**：
- 也是用于邏輯回歸的一個(gè)方法，可以用來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭械膮?shù)是否顯著。它和似然比統(tǒng)計(jì)量的結(jié)論通常是一致的。

綜上所述，**B: F統(tǒng)計(jì)量** 是不適用于檢驗(yàn)邏輯回歸模型的整體變量解釋力度的指標(biāo)。邏輯回歸模型通常使用似然比統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)整個(gè)模型的擬合優(yōu)度，而不是F統(tǒng)計(jì)量。