在邏輯回歸中，常用的篩選變量的方法包括：

A: **Wald檢驗**
B: **似然比檢驗**

**專業(yè)分析：**

- **Wald檢驗**：用于檢驗每個回歸系數(shù)是否顯著為零。通過計算Wald統(tǒng)計量，可以判斷某個自變量是否在模型中有顯著貢獻。

- **似然比檢驗**：比較包含該變量的模型與不包含該變量的模型的擬合優(yōu)度。若加入該變量后模型的似然函數(shù)顯著提高，則該變量被認(rèn)為在模型中是重要的。

- **F檢驗**：主要用于線性回歸而非邏輯回歸。它用于比較嵌套模型之間的優(yōu)劣程度，但在邏輯回歸中并不常用。

- **主觀判斷**：雖然在實踐中可能會根據(jù)專業(yè)知識和研究背景進行主觀判斷，但這不是一種統(tǒng)計檢驗方法。

因此，正確答案是A和B，即Wald檢驗和似然比檢驗是邏輯回歸中常用的篩選變量的方法。