Interpretación Logit Multinomial

Efecto del ingreso sobre el tipo de vivienda de residencia

1. Recuerden que la regresión logística (tanto la multinomial, como la binaria u ordenada) utiliza la estimación de máxima verosimilitud que es un procedimiento iterativo.

2. La primera iteración (Iteration 0) es el logaritmo de verosimilitud del modelo "nulo“, es decir, un modelo sin predictores. En la siguiente iteración, el(los) predictor(es) está(n) incluidos en el modelo.

3. En cada iteración, el log likelihood aumenta porque el objetivo es maximizar la probabilidad de ocurrencia. Cuando la diferencia entre iteraciones sucesivas es muy pequeña, se dice que el modelo "converge", la iteración se detiene y se muestran los resultados .

Coeficientes de la regresión

O Las estimaciones de los parámetros se realizan en función al grupo de referencia (en este ejemplo, la referencia o base es “tener una casa independiente”).

O La interpretación estándar del logit multinomial es que para un incremento en la variable predictora (en este ejemplo, el ingreso), se espera que la probabilidad de determinado nivel (por ejemplo tener un departamento en un edificio) con respecto al grupo de referencia se incremente o disminuya manteniendo las demás variables del modelo constantes.

Coeficientes de la regresión

O Así, según el modelo analizado, un incremento en el ingreso aumenta la probabilidad de que vivir en un departamento frente a una casa independiente.

O Un incremento en el ingreso disminuye la probabilidad de que habitar en una vivienda en casa de vencindad frente a una casa independiente.