Modelo LOGIT: Ejemplo Numérico (IV)

Como se mencionó, el coeficiente de pendiente de 0.0787 da el cambio en el algoritmo ponderado de la razón de probabilidades de poseer una casa por unidad de incremento en el ingreso ponderado. También se ha visto que [el antilog de 0.0787 menos uno] multiplicado por 100 da el cambio porcentual en las probabilidades ponderadas por un incremento unitario en el ingreso ponderado.. Es posible calcular el cambio en la probabilidad misma de poseer una casa por cambio unitario en el ingreso? Como se mencionó en la nota de pie de página 18, eso depende no solamente del β2 estimado, sino también del nivel de la probabilidad a partir del cual se calcula la probabilidad. Para ilustrar, supóngase que se desea medir el cambio en la probabilidad de poseer una casa empezando en el nivel de ingreso de US$20,000. Entonces, de la nota de pie de página 18, se obtiene el cambio en la probabilidad por un incremento unitario en el ingreso del nivel 20 (miles) es β2