duration的系數(shù)為-0.2487，這意味著隨著duration的增加，客戶流失的對數(shù)幾率是減少的，與選項A相反。P值（P>|z|）遠小于0.05，表示在統(tǒng)計上duration與客戶流失顯著相關，因此選項B也不正確；偽R平方值0.3657只提供了模型擬合度的一個度量，而不是變量強度的直接指標；LLR p-value（似然比檢驗的P值）非常小，遠小于任何常用的顯著性水平（例如0.05或0.01），這表明模型中的解釋變量（至少有一個）對預測因變量是顯著的。

根據(jù)邏輯回歸模型結果圖和常見的統(tǒng)計解釋，以下是對選項的分析：

A: duration的系數(shù)表明，隨著duration的增加，客戶流失（churn）的概率增加。
- 這個說法需要具體查看duration的系數(shù)（Coefficient）。如果系數(shù)為正，說明duration增加會增加流失概率；如果系數(shù)為負，說明duration增加會減少流失概率。但單憑描述無法確定，需要查看具體系數(shù)值。

B: duration的P值大于0.05，這表明duration對客戶流失（churn）的預測不顯著。
- P值（通常標記為Pr(>|z|)）用于檢驗變量的顯著性。如果P值大于0.05，通常認為該變量對模型的解釋力不顯著。因此，這個說法在統(tǒng)計意義上是正確的。

C: 模型的偽R平方值表明變量duration對churn的解釋力非常強。
- 偽R平方（Pseudo R-squared）值用于衡量模型的解釋力，但它通常不會像線性回歸中的R平方那樣直接解釋解釋力的強弱。需要具體查看偽R平方的值才能確定是否解釋力強。

D: LLR p-value表明，模型中至少有一個解釋變量對預測因變量是顯著的。
- 似然比檢驗（LLR p-value）用于檢驗整個模型的顯著性。如果LLR p-value小于0.05，通常認為模型中至少有一個變量是顯著的。因此，這個說法在統(tǒng)計意義上是正確的。

綜上所述，正確答案是：
B: duration的P值大于0.05，這表明duration對客戶流失（churn）的預測不顯著。
D: LLR p-value表明，模型中至少有一個解釋變量對預測因變量是顯著的。

這兩個選項在統(tǒng)計解釋上是正確的。