로지스틱 플랫폼에서 로지스틱 확률도는 모형 적합을 나타냅니다. 그림 오른쪽의 세로 축은 Y 변수의 각 수준에 대한 관측값 수에 비례하여 분할됩니다. 그림에 Y 변수의 한 수준을 제외한 모든 수준에 대한 곡선이 있습니다. 곡선은 Y 변수의 해당 수준까지 누적된 예측 확률입니다. 그림 왼쪽의 세로 축은 확률 척도를 사용합니다. 특정 수준에 대한 예측 확률은 해당 수준의 곡선과 수준 아래 곡선 사이의 세로 거리로 측정됩니다.
로지스틱 그림에서 점은 데이터 테이블의 관측값을 나타냅니다. 각 점의 가로 위치는 해당 점에 대한 연속형 X 변수의 값에 따라 결정됩니다. 각 점의 세로 위치는 해당 점에 대한 범주형 Y 변수의 값에 따라 결정됩니다. 각 점은 해당 수준에 대한 곡선과 다음 하위 곡선 사이의 세로 위치에 무작위로 배치됩니다. 이렇게 점을 세로로 지터링하면 점들이 가장 조밀한 곳을 보다 쉽게 확인할 수 있지만 이 경우 세로 위치가 세로 축의 값과 똑바로 일치하지 않습니다. 고정된 난수 시드값이 사용되므로 세로 위치는 동일한 모형을 여러 번 적합시켜도 달라지지 않습니다.