U prvom poglavlju ovog rada objašnjeni su osnovni pojmovi vezani za logističku regresiju kao i razlike između linearne te logističke regresije. Detaljno je definiran pojam logit funkcije kao i metoda maksimalne vjerodostojnosti kojom se procjenjuju parametri modela. Navedeno je nekoliko testova za testiranje značajnosti koeficijenata te kako se može dobiti procjena pouzdanih intervala za vrijednosti koeficijenata. Objašnjen je pojam omjera izgleda koji je temeljan za razumijevanje interpretacije parametara modela. Zatim je rečeno što ako nisu svi podaci dostupni. Po koracima je naveden postupak koji se najčešće slijedi kako bismo na kraju dobili odgovarajući model te je detaljno opisana stepwise metoda odabira varijabli koje će se nalaziti u modelu. Navedeni su i načini kako možemo usporediti dva modela te kako možemo procijeniti adekvatnost modela. U drugom poglavlju ovog rada prikazani su rezultati dobiveni provođenjem opisanih koraka za odabir varijabli koje će biti u modelu na dva primjera iz područja medicine. Pritom je korišten programski jezik R. U oba primjera kao konačan rezultat dobiveni su modeli koji su prema iznosu površine ispod ROC krivulje ocijenjeni odličnima. U primjeru o srčanom zatajenju dobiveno je da vjerojatnost smrti ovisi o vremenu praćenja pacijenta, o njegovoj dobi, te o vrijednostima kreatinina u krvi i ejekcijske frakcije. Vjerojatnost preživljavanja osoba koje imaju hepatocelularni karcinom može se modelirati u ovisnosti o dobi pacijenta, o tome ima li simptome karcinoma, o statusu njegovog općeg tjelesnog stanja, o tome je li bio i/ili je trenutno zaražen hepatitisom C te o vrijednostima hemoglobina i enzima alkalne fosfataze kao i o vrijednostima njihove međusobne interakcije.