Mesure et analyse de la pauvreté non monétaire chez les enfants:le cas du Cameroun

4.1.2 Présentation du modèle

Les variables ainsi définies, nous pouvons construire un modèle logistique dichotomique admettant comme variable expliquée la probabilité d'apparition de l'événement : « l'individu est pauvre». Ainsi, on postule le modèle suivant :

Où la fonction désigne la fonction logistique,

Avec , la variable explicative qui prend la valeur 1 si l'enfant est pauvre et 0 sinon., le vecteur des caractéristiques sociodémographiques de l'enfant, de son ménage de résidence et de son environnement. est le vecteur des paramètres du modèle. Les valeurs numériques de ses composantes associées aux variables explicatives n'ont pas d'interprétation économique directe en raison du problème de la normalisation de la variable résiduelle. Cependant, leur signe est la seule information réelle directement utilisable. Ce signe indiquera dans le cas précis de notre modèle si la variable associée à ce paramètre influence à la hausse ou à la baisse la probabilité qu'un enfant soit pauvre.

Pour compléter l'analyse, il est possible de calculer les effets marginaux mesurant la sensibilité de la probabilité qu'un enfant soit pauvre par rapport aux variations dans les variables explicatives.