8) Présentation et interprétation des
résultats d'un logit multinomial
Dans un modèle linéaire classique où la
variable continue y est expliquée par des variables

Les paramètres sont facilement interprétables.

Par exemple, si est continue, mesure l'effet, sur y, de
l'augmentation d'une unité de
Le paramètre nous renseigne à la fois sur le sens
de l'évolution
de y (Le signe de nous indique si y augmente ou diminue)
et sur son amplitude (mesurée
par la valeur de ).
42
Dans un logit multinomial, où c'est la probabilité
d'appartenance à une catégorie qui est
expliquée par les variables les paramètres sont
beaucoup plus difficiles à interpréter. Même la forme
linéaire (4) du modèle ne résout pas le
problème.
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