ΕΡΓΑΙΑ Εθηίκεζε αμίαο κεηαπώιεζεο ζπηηηώλ κε αλάιπζε δεδνκέλωλ. Παιεάο Δπζηξάηηνο

Σχετικά έγγραφα
PENGARUHKEPEMIMPINANINSTRUKSIONAL KEPALASEKOLAHDAN MOTIVASI BERPRESTASI GURU TERHADAP KINERJA MENGAJAR GURU SD NEGERI DI KOTA SUKABUMI

Λυμένες Ασκήσεις για το μάθημα:

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 6 ο

Άσκηση 11. Δίνονται οι παρακάτω παρατηρήσεις:

LAMPIRAN. Lampiran I Daftar sampel Perusahaan No. Kode Nama Perusahaan. 1. AGRO PT Bank Rakyat Indonesia AgroniagaTbk.

ΔPersediaan = Persediaan t+1 - Persediaan t

Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές. Εργαστήριο Γεωργίας. Viola adorata

Αν οι προϋποθέσεις αυτές δεν ισχύουν, τότε ανατρέχουµε σε µη παραµετρικό τεστ.

+ ε βελτιώνει ουσιαστικά το προηγούμενο (β 3 = 0;) 2. Εξετάστε ποιο από τα παρακάτω τρία μοντέλα:

1. Ιστόγραμμα. Προκειμένου να αλλάξουμε το εύρος των bins κάνουμε διπλό κλικ οπουδήποτε στο ιστόγραμμα και μετά

Lampiran 1 Output SPSS MODEL I

ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. ΜΑΘΗΜΑ 11 Συµπερασµατολογία για την επίδραση πολλών µεταβλητών σε µια ποσοτική (Πολλαπλή Παλινδρόµηση)

1. Hasil Pengukuran Kadar TNF-α. DATA PENGAMATAN ABSORBANSI STANDAR TNF α PADA PANJANG GELOMBANG 450 nm

$ι ιι η ι ι!η ηι ι ANOVA. To ANOVA ι ι ι η η η ιη (Analysis of Variance). * ι! ι ι ι ι ι η ιη. ;, ι ι ι! η ιι ηιη ι ι!η ι η η ιη ι ι η ι η.

ο),,),--,ο< $ι ιι!η ι ηι ι ιι ιι t (t-test): ι ι η ι ι. $ι ι η ι ι ι 2 x s ι ι η η ιη ι η η SE x

Για να ελέγξουµε αν η κατανοµή µιας µεταβλητής είναι συµβατή µε την κανονική εφαρµόζουµε το test Kolmogorov-Smirnov.

Μάθηµα εύτερο-τρίτο- Βασικά Ζητήµατα στο Απλό Γραµµικό Υπόδειγµα Ακαδηµαϊκό Έτος

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης

ΒΟΗΘΗΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ SPSS

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης

τατιστική στην Εκπαίδευση II

Απλή Ευθύγραµµη Συµµεταβολή

Μαντζούνη, Πιπερίγκου, Χατζή. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο

ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΥ ΣΧΕ ΙΑΣΜΟΥ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ

Η βιτρίνα των καταστημάτων ως εργαλείο δημοσίων σχέσεων. Ονοματεπώνυμο: Ειρήνη Πορτάλιου Σειρά: 8 η Επιβλέπουσα: Αν. Καθηγήτρια : Βεντούρα Ζωή

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δύο εξαρτημένων δειγμάτων, που δεν ακολουθούν την κανονική κατανομή (Wilcoxon test)

ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ και ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. ΜΑΘΗΜΑ 12 Συµπερασµατολογία για την επίδραση πολλών µεταβλητών σε µια ποσοτική (Πολλαπλή Παλινδρόµηση) [µέρος 2ο]

ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 7. Παλινδρόµηση

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.Θ.

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΚΑΙ ΕΛΕΓΧΟΣ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ

ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ,

Ασκήσεις Εξετάσεων. Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στη. Διοίκηση των Επιχειρήσεων

519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ; c (07.07) , , 2008

Εισαγωγή στην Ανάλυση Διακύμανσης

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Προϋποθέσεις : ! Και οι δύο µεταβλητές να κατανέµονται κανονικά και να έχουν επιλεγεί τυχαία.

Α. Μπατσίδης Πρόχειρες βοηθητικές διδακτικές σημειώσεις

NI it (dalam jutaan rupiah)

Biostatistics for Health Sciences Review Sheet

ΠΡΟΒΛΗΜΑ ΑΥΤΟΣΥΣΧΕΤΙΣΤΩΝ ΣΦΑΛΜΑΤΩΝ

Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows Σελίδα:

Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review

Προσοµοίωση Εξέτασης στο µάθηµα του Γεωργικού Πειραµατισµού

τατιςτική ςτην Εκπαίδευςη II

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ+ΠΑΤΡΩΝ+ Τμήμα+Διοίκησης+Επιχειρήσεων+

Δείγμα (μεγάλο) από οποιαδήποτε κατανομή

Ερμηνεία αποτελεσμάτων Ανάλυση διακύμανσης κατά ένα παράγοντα

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.

6.4. LOGLINEAR (MANOVA) 121

ΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΚΑΙ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS)

Το στατιστικό κριτήριο που μας επιτρέπει να. μιας ή πολλών άλλων γνωστών μεταβλητών. Η σχέση ανάμεσα στις μεταβλητές που μελετώνται

FORMULAS FOR STATISTICS 1

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης

ΕΡΕΥΝΑ ΑΓΟΡΑΣ ΣΕ ΞΕΝΟΔΟΧΕΙΑ ΤΗΣ ΚΡΗΤΗΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΑΠΌ ΣΑΛΟΥΣΤΡΟΥ ΑΝΤΙΓΟΝΗ ΣΥΓΛΕΤΟΥ ΕΛΕΝΗ

Βοήθημα Εξετάσεων. Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στη Διοίκηση των Επιχειρήσεων

Άσκηση 2. i β. 1 ου έτους (Υ i )

Π Ο Λ Ι Τ Ι Κ Α Κ Α Ι Σ Τ Ρ Α Τ Ι Ω Τ Ι Κ Α Γ Ε Γ Ο Ν Ο Τ Α

Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS

ι η ιι η η ι η η η ι ιη () ι η η η ιη Pearson r ι η!η ιι η η η ι ιηη. $ιη ηι ι η " ι η ι (ι) ι. 6 ι- ι ι ι η ι ι ι η η,!ι!ι ι η η, ι ι!

Πρακτικές Θετικής Οργανωσιακής Αλλαγής και οι στάσεις των εργαζομένων απέναντι στην αλλαγή

ΤΣΑΛΤΑ ΜΑΡΙΑ Α.Μ: 1946 ΠΑΥΛΕΛΛΗ ΛΟΥΙΖΑ Α.Μ: 2342 ΤΣΑΪΛΑΚΗ ΦΑΝΗ Α.Μ: Οικονομετρικά. Εργαστήριο 15/05/11

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ «ΦΡΟΝΤΙ Α ΣΤΟ ΣΑΚΧΑΡΩ Η ΙΑΒΗΤΗ» 2 ο Μάθηµα

ΣΤΟΧΟΙ ΤΗΣ ΕΝΟΤΗΤΑΣ ΒΑΣΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΜΗ ΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΩΝ ΕΛΕΓΧΩΝ

Άσκηση 10, σελ Για τη μεταβλητή x (άτυπος όγκος) έχουμε: x censored_x 1 F 3 F 3 F 4 F 10 F 13 F 13 F 16 F 16 F 24 F 26 F 27 F 28 F

Εργαστήριο στατιστικής Στατιστικό πακέτο S.P.S.S.

ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 6. Συσχέτιση

ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 8. Ανάλυση διασποράς (ANOVA)

Τίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων

Μονοπαραγοντική Ανάλυση Διακύμανσης Ανεξάρτητων Δειγμάτων

Aquinas College. Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET

Εισαγωγή στη Στατιστική Επεξεργασία Δεδομένων με το SPSS for Windows

Supplementary Appendix

ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ

Περιγραφή των εργαλείων ρουτινών του στατιστικού

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.

1991 US Social Survey.sav

ΗΥ-SPSS Statistical Package for Social Sciences 6 ο ΜΑΘΗΜΑ. ΧΑΡΑΛΑΜΠΟΣ ΑΘ. ΚΡΟΜΜΥΔΑΣ Διδάσκων Τ.Ε.Φ.Α.Α., Π.Θ.

Άσκηση 1. Πληθυσμός (Χ i1 )

Σύγκριση Συνδυασµένων Παραγόντων

Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies

Στόχος µαθήµατος: ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. 1. Απλή γραµµική παλινδρόµηση. 1.2 Παράδειγµα 6 (συνέχεια)

Allied signal) (Jack Welch) % ػبذ الرحوي السؼذ هجلت ػالن السؼىد ت ق اش األداء الوؤسس و ه هج ت األداء الوتىازى ص 63

Μη Παραμετρικοί Έλεγχοι & Η Δοκιμασία Χ 2

SECTION II: PROBABILITY MODELS

Έλεγχος για τις παραμέτρους θέσης δύο πληθυσμών με ανεξάρτητα δείγματα

ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης

Τίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων


Έλεγχος για τις παραμέτρους θέσης δύο πληθυσμών με εξαρτημένα δείγματα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 11 ο. Minerals (select) Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows Σελίδα: Human Apple Mango Orange Water-

Μη Παραµετρικοί Έλεγχοι

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.

Szabolcs Sofalvi, M.S., D-ABFT-FT Cleveland, Ohio

Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων II. Γραμμική Παλινδρόμηση με το S.P.S.S.

! # % & # ( ) +, . + / ! + & 56789! 4 6::; # < = ? 1 1 ( , 2, ::Α

Transcript:

ΕΡΓΑΙΑ Εθηίκεζε αμίαο κεηαπώιεζεο ζπηηηώλ κε αλάιπζε δεδνκέλωλ Παιεάο Δπζηξάηηνο ΑΘΗΝΑ 2014 1

ΠΔΡΙΔΥΟΜΔΝΑ 1) Δηζαγσγή 2) Πεξηγξαθηθή Αλάιπζε 3) ρέζεηο Μεηαβιεηώλ αλά 2 4) Πξνβιεπηηθά / Δξκελεπηηθά Μνληέια 5) πκπεξάζκαηα θαη πδήηεζε 2

Κεθάιαην 1 ν :Εηζαγωγή η ε λ ε ξ γ α ζ ί α α π η ή κ α ο έ ρ νπ λ δ νζ ε ί η α δ ε δ νκ έ λ α 8 κ ε η α β ι ε η ώ λ γ η α 11 7 ζ π ί η η α. θ ν π όο η ε ο ε ξ γ α ζ ί α ο ε ί λ α η ε ε θ η ί κ ε ζ ε η ε ο α μ ί α ο κ ε η α π ώ ι ε ζ ε ο η σ λ ζ π η η η ώ λ β ά ζ ε η η σ λ ά ι ι σ λ 7 ρ α ξ α θ η ε ξ η ζ η η θ ώ λ η νπ ο όπ σ ο ε ί λ α η ε ε ι η θ ί α, ε ζ έ ζ ε θ α η η ν κ έ γ ε ζ όο η νπ ο π ξ ν θ ε η κ έ λ νπ λ α ε θ η η κ ή ζ νπ κ ε α λ θ α η θ α η ά π όζ ν ε θ α ζ ε κ ί α α π ό α π η έ ο ε π ε ξ ε ά δ ε η η ε λ α μ ί α η ν π ο. Δ π ί ζ ε ο ε λ δ η α θ ε ξ όκ α ζ η ε λ α ε μ ε η ά ζ νπ κ ε θ α η η π ρ όλ α θ ξ α ί ε ο η η κ έ ο ( ou t l i e r s ) ε θ όζ νλ ε ε μα ί ξ ε ζ ή η νπ ο α π ό η ε λ α λ ά ιπ ζ ε κ π νξ ε ί λ α κ α ο δ ώ ζ ε η π η ν α μ η ό π η ζ η α α π νη ε ι έ ζ κ α η α. Γη α η ε λ α λ ά ιπ ζ ή κ α ο ζ α ρ ξ ε ζ η κ νπ ν η ή ζ νπ κ ε η ν ζ η α η η ζ η η θ ό π α θ έ η ν S P S S. 3

Κεθάιαην 2 ν :Πεξηγξαθηθή Αλάιπζε Ξ ε θ η λ ώ λ η α ο η ε λ α λ ά ιπ ζ ή κ α ο ζ α π π νι νγ ί ζ νπ κ ε η α β α ζ η θ ά π ε ξ η γ ξ α θ η θ ά κ έ η ξ α γ η α θ ά ζ ε κ ε η α β ι ε η ή. Θ α π ξ έ π ε η όκ σ ο λ α ζ ε κ ε η σ ζ ε ί όη η γ η α δ ύ ν κ ε η α β ι ε η έ ο έ ρ νπ κ ε θ α η ά γ λ σ ζ η ε ο η η κ έ ο ( m i s s i n g va l u e s ) η η ο νπ νί ε ο δ ε λ ε ί κ α ζ η ε ζ ε ζ έ ζ ε λ α γ λ σ ξ ί δνπ κ ε θ α η δ ε λ ζ α κ π νξ έ ζ νπ κ ε λ α η η ο ζ π κ π ε ξ η ι ά β νπ κ ε ζ η ε λ α λ ά ιπ ζ ή κ α ο. Π ξ νθ ύ π η ε η ν π α ξ α θ ά η σ π ί λ α θ α ο. Descriptive Statistics N Range Minimum Maximum Mean Variance price 117 1610,00 540,00 2150,00 1062,7350 144732,300 sqft 117 2913,00 837,00 3750,00 1653,8547 274285,574 age 68 52 1 53 14,97 160,507 feats 117 8 0 8 3,53 1,975 tax 107 1542,00 223,00 1765,00 793,4860 94975,082 Valid N (listwise) 66 1 Μ έ ζ ε η η κ ή, δ η α θ ύ κ α λ ζ ε θ α η ε ύ ξ νο γ η α η η ο κ ε η α β ι ε η έ ο. Υ ξ ε ζ η κ νπ νη ή ζ α κ ε κ όλ ν η η ο 5 κ ε η α β ι ε η έ ο α θ νύ ν η π π όι ν η π ε ο όλ η α ο θ α η ε γ νξ η θ έ ο ς ε π δ νκ ε η α β ι ε η έ ο ( d u m m y va r i a bl e s ) έ π α η ξ λ α λ κ όλ ν η η ο η η κ έ ο 0 θ α η 1. Α π ό η νλ π ί λ α θ α π α ξ α η ε ξ νύ κ ε όη η ε η η κ ή ( p r i c e ), η α η ε η ξ α γ σ λ η θ ά ( s q ft ) θ α η ν θ όξ νο ( tax) π α ξ νπ ζ η ά δ νπ λ α ξ θ ε η ά κ ε γ ά ι ε δ η α θ ύ κ α λ ζ ε. Θ α ή η α λ ε μ ί ζ νπ ρ ξ ή ζ η κ ν λ α β ξ νύ κ ε η η ο α θ ξ α ί ε ο η η κ έ ο η νπ ο. Γ η α η ν ζ θ νπ ό α π η ό ζ α ρ ξ ε ζ η κ νπ νη ή ζ νπ κ ε η ν η ζ η όγ ξ α κ κ α ( h i s t og r a m ) 1. 4

Κεθάιαην 3 ν :ρέζεηο Μεηαβιεηώλ αλά 2 η ε ζ π λ έ ρ ε η α η ε ο α λ ά ιπ ζ ή ο κ α ο ζ α ε μ ε η ά ζ νπ κ ε η η ο α λ ά δ ύ ν ζ ρ έ ζ ε η ο κ ε η α μ ύ η σ λ κ ε η α β ι ε η ώ λ κ α ο 2. Έ ρ νπ κ ε νρ η ώ ε π νκ έ λ σ ο όι νη ν η π η ζ α λ νί ζ π λ δ π α ζ κ νί ε ί λ α η 2 8. Α π ό α π η νύ ο έ ρ ε η λ όε κ α λ α ε μ ε η α ζ η νύ λ νη π α ξ α θ ά η σ : Σ η κ ή θ α η θ α ζ ε κ ί α α π ό η η ο π π όι ν η π ε ο. Φ όξ νο θ α η θ α ζ ε κ ί α α π ό η η ο π π ό ι νη π ε ο. Ο π ί λ α θ α ο ζ π ζ ρ ε η ί ζ ε σ λ ( π ί λ α θ α ο 4 η νπ π α ξ α ξ η ή κ α η νο ) κ α ο δ ί λ ε η η α π α ξ α θ ά η σ : Τ ς ε ι ή ζ π ζ ρ έ η η ζ ε η ε ο η η κ ή ο κ ε η ε λ έ θ ηα ζ ε, η α ρ α ξ α θ η ε ξ η ζ η η θ ά ( f e a t s ), η ν α λ η ν ζ π ί η η ε ί λ α η γ σ λ η α θ ό θ α η η ν θ όξ ν. Υ α κ ε ι ή ζ π ζ ρ έ η η ζ ε η ε ο η η κ ή ο κ ε η ε λ ε ιη θ ί α, η ν α λ έ ρ ε η μα λ α π νπ ι ε ζ ε ί θ α η η ε λ π ε ξ η νρ ή π νπ β ξ ί ζ θ ε η α η. Τ ς ε ι ή ζ π ζ ρ έ η η ζ ε η νπ θ όξ νπ κ ε η ε λ η η κ ή, η ε λ έ θ η α ζ ε, η α ρ α ξ α θ η ε ξ η ζ η η θ ά θ α η η ν α λ η ν ζ π ί η η ε ί λ α η γ σ λ η α θό. Υ α κ ε ι ή ζ π ζ ρ έ η η ζ ε η νπ θ όξ νπ κ ε η ε λ ε ιη θ ί α, η ν α λ έ ρ ε η μα λ α π νπ ι ε ζ ε ί θ α η η ε λ π ε ξ η νρ ή π νπ β ξ ί ζ θ ε η α η. Σ η ο ζ ρ έ ζ ε η ο α π η έ ο κ π νξ νύ κ ε λ α η η ο δ νύ κ ε θ α η δ η α γ ξ α κ κ α η η θ ά ρ ξ ε ζ η κ νπ νη ώ λ η α ο η ν δ η ά γ ξ α κ κ α δ η α ζ π νξ ώ λ ( s c a t t e r p l ot ). 3 Ό π σ ο α λ α κ έ λ ακ ε η α δ ε π γ ά ξ η α κ ε η α β ι ε η ώ λ π νπ ζ ύ κ θ σ λ α κ ε η νλ π ί λ α θ α 4 έ ρ νπ λ π ς ε ι ό δ ε ί θ η ε ζ π ζ ρ έ η η ζ ε ο η νπ P e a r s on ( ε δ ώ κ ε γ α ι ύ η ε ξ ν η νπ 0, 5) π ξ νζ ε γ γ ί δ νπ λ η ε λ ε η θ όλ α κ ί α ο ε π ζ ε ί α ο ζ η ν α λ η ί ζ η ν η ρ ν γ ξ ά θ ε κ α ε λ ώ γ η α η η ο π π ό ι νη π ε ο π α ξ α η ε ξ ε ί η α η έ λ α < < λ έ θ νο > > ζ ε κ ε ί σ λ ( ό π σ ο γ η α η η ο κ ε η α β ι ε η έ ο f e a t s θ α η s q ft ). Π ξ έ π ε η ε π ί ζ ε ο λ α ζ ε κ ε η σ ζ ε ί όη η ζ ε θ α λ έ λ α δ η ά γ ξ α κ κ α δ ε λ π α ξ α η ε ξ νύ λ η α η α θ ξ α ί ε ο π α ξ α η ε ξ ή ζ ε η ο. Ό ζ ν γ η α η η ο η ξ ε η ο ς ε π δ νκ ε η α β ι ε η έ ο ε π ε η δ ή π α ί ξ λ νπ λ κ όλ ν δ ύ ν η η κ έ ο ζ α ρ ξ ε ζ η κ νπ νη ή ζ νπ κ ε η ν δ η ά γ ξ α κ κ α π ι α η ζ ί νπ α π νι ή μ ε σ λ γ η α λ α δ νύ κ ε α λ π α ξ νπ ζ η ά δνπ λ δ η α θ νξ νπ ν ί ε ζ ε 4. Α π ό η α δ η α γ ξ ά κ κ α η ά κ α ο π α ξ α η ε ξ ή ζ ε θ ε ζ ε κ α λ η η θ ή δ η α θ νξ νπ ν ί ε ζ ε η ε ο η η κ ή ο θ α η η νπ θ όξ νπ κ όλ ν όζ νλ α θ ν ξ ά η α γ σ λ η α θ ά ζ π ί η η α. Ο η ά ι ι ε ο δ ύ ν κ ε η α β ι ε η έ ο ( r e s a l e θ α η a r e a ) δ ε λ δ ε ί ρ λ νπ λ λ α η η ο ε π ε ξ ε ά δνπ λ π ν ιύ. Α π ό η η ο π α ξ α π ά λ σ ζ ρ έ ζ ε η ο κ α ο έ ρ ε η δε η ε ζ ε ί λ α ε μ ε η ά ζ νπ κ ε ι ε π η νκ ε ξ έ ζ η ε ξ α α π η ή κ ε η α μύ η η κ ή ο θ α η π ε ξ η νρ ή ο. Γη α η ν ζ θ ν π ό α π η ό ζ α θ ά λ νπ κ ε έ λ α λ έ ι ε γ ρ ν γ η α λ α η ν δ η α π η ζ η ώ ζ νπ κ ε. Θ α π ξ έ π ε η όκ σ ο λ α π ξ νε γ ε ζ ε ί έ λ α ο δ ε ύ η ε ξ ν ο γ η α λ α δ νύ κ ε α λ ε δ η α θ νξ ά η σ λ κ έ ζ σ λ γ η α η η ο δ ύ ν π ε ξ η νρ έ ο α θνι νπ ζ ε ί η ε λ θ α λ νλ η θ ή θ α η α λ νκ ή. Υ ξ ε ζ η κ νπ ν η ώ λ η α ο η νπ ο ε ι έ γ ρ νπο S h a pi r o - Wi l k θ α η K ol m og or o v - S m i r n ov θ α η νξ ί δνλ η α ο ε π ί π ε δ ν ζ ε κ α λ η η θόη ε η α ο 5 % π α ί ξ λ νπ κ ε η α π α ξ α θ ά η σ : 5

Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk area Statistic df Sig. Statistic df Sig. price 0,176 39,004,855 39,000 1,138 78,001,863 78,000 a. Lilliefors Significance Correction 2 Έ ι ε γ ρ νο K ol m og or o v - S mi r n o v θ α η S h a p i r o - W ilk γ η α η νλ έ ι ε ρ γ ν θ α λ νλ η θ ό η ε η α ο η ε ο η η κ ή ο η ωλ ζ π η η η ώλ. Σν S i g. ζ ύ κ θ σ λ α θ α η κ ε η νπ ο δ ύ ν ε ι έ γ ρνπ ο ε ί λ α η ζ ρ ε δ όλ 0 θ α η γ η α η α δ ύ ν δ ε ί γ κ α η α θ ά η η η ν ν π νί ν κ α ο θ ά λ ε η λ α α π νξ ξ ί ς νπ κ ε η ε λ π π όζ ε ζ ε π ε ξ ί θ α λ νλ η θ όη ε η α ο η σ λ δ ε δ νκ έ λ σ λ κ α ο. Θ α ρ ξ ε ζ η κ νπ ν η ή ζ νπ κ ε ε π νκ έ λ σ ο η νλ κ ε π α ξ α κ ε η ξ η θ ό έ ι ε γ ρ ν η νπ Wi l c ox on ν νπ ν ί νο δ ε λ π ξ νϋ π νζ έ η ε η θ α λ νλ η θ όη ε η α η σ λ δ ε δ νκ έ λ σ λ. Σ ν ε π ί π ε δ ν ζ ε κ α λ η η θ όη ε η α ο ζ α η ν νξ ί ζ νπ κ ε π ά ι η ζ η ν 5 %. Ο έ ι ε γ ρ νο κ α ο δ ί λ ε η η α π α ξ α θ ά η σ : Ranks area N Mean Rank Sum of Ranks price 0 39 51,81 2020,50 1 78 62,60 4882,50 Total 117 Test Statistics a price Mann-Whitney U 1240,500 Wilcoxon W 2020,500 Z -1,622 Asymp. Sig. (2-tailed),105 a. Grouping Variable: area 3 Έ ι ε γ ρ νο η ζ όη ε η α ο κ έ ζ ωλ γ η α η η ο η η κ έ ο η ωλ ζ π η η η ώλ κ ε η α μ ύ η ωλ δ ύ ν π ε ξ η νρ ώλ. Α θ νύ η ν A s y m p. S i g. ( 2 - t a i l e d ) ε ί λ α η 0, 1 0 5 ( νπ όη ε κ ε γ α ι ύ η ε ξ ν η νπ 0. 0 5 ) δ ε λ α π νξ ξ ί π η νπ κ ε η ε λ π π ό ζ ε ζ ε π ε ξ ί η ζ όη ε η α ο η σ λ κ έ ζ σ λ. Δ μ ά ι ι νπ θ α η α π ό η ν δ η ά γ ξ α κ κ α b ox p l ot η ν νπ ν ί ν π α ξ α ζ έ η νπ κ ε ζ η ε ζ π λ έ ρ ε η α ( π ί λ α θ α ο 6 η νπ π α ξ α ξ η ή κ α η νο ) δ ε λ π α ξ α η ε ξ ε ί η α η ζ ε κ α λ η η θ ή δ η α θ νξ ά. 6

4 B ox p l ot γ η α η ε λ η η κ ή θ α η η ε λ π ε ξ η ν ρ ή. π λ ε π ώ ο ε ί λ α η ε ύ ι νγ ν λ α π π νζ έ ζ νπ κ ε όη η ε π ε ξ η νρ ή ζ η ε λ νπ ν ί α β ξ ί ζ θ ε η α η η ν ζ π ί η η δ ε λ ε π ε ξ ε ά δ ε η, ζ ε κ α λ η η θ ά η νπ ι ά ρ η ζ η νλ, η ε λ α μ ί α η νπ. 7

Κεθάιαην 4 ν :Πξνβιεπηηθά/Εξκελεπηηθά Μνληέια η ν θ ε θ ά ι α η ν α π η ό ζ α ε θ α ξ κ όζ νπ κ ε κ νλ η έ ι α γ η α λ α κ ε η ξ ή ζ νπ κ ε η ν β α ζ κ ό π νπ νη κ ε η α β ι ε η έ ο ε π ε ξ ε ά δ νλ η α η ε κ ί α α π ό η ε λ ά ι ι ε. Θ α ζ η α ζ νύ κ ε ζ ε δ ύ ν α π ό α π η ά. Α π η ό η ε ο η η κ ή ο ζ ε ζ ρ έ ζ ε κ ε η η ο π π όι ν η π ε ο κ ε η α β ι ε η έ ο θ α η α π η ό η νπ θ όξ νπ ζ ε ζ ρ έ ζ ε κ ε η η ο η η κ έ ο. Γη α η ν π ξ ώ η ν κ νλ η έ ι ν ζ α ρ ξ ε ζ η κ νπ ν η ή ζ νπ κ ε η ε δ η α δ η θ α ζ ί α η ε ο π ν ι ι α π ι ή ο π α ιη λ δ ξ όκ ε ζ ε ο δ ε ι α δ ή η ε ρ ξ ή ζ ε π ν ι ι ώ λ κ ε η α β ι ε η ώ λ γ η α η ε λ π ξ ό β ι ε ς ε / π π ν ι νγ η ζ κ ό κ ί α ο ( η ε ο η η κ ή ο η σ λ ζ π η η η ώ λ ). Σν π ξ ώ η ν π ξ ά γ κ α π νπ ζ α π ξ έ π ε η λ α ε ι έ γ μνπ κ ε όκ σ ο ε ί λ α η ε ε μάξ η ε ζ ε κ ε η α μ ύ η σ λ κ ε η α β ι ε η ώ λ π έ ξ α λ η ε ο η η κ ή ο α θ νύ α λ ζ π κ π ε ξ η ι ά β νπ κ ε δύ ν η ζ ρ π ξ ά ε μα ξ η ε κ έ λ ε ο ζ η ν ί δ η ν κ νλ η έ ι ν ζ α α ι ι ν η ώ ζ νπ λ η ε λ όι ε ε η θ όλ α π νπ ζ α κ α ο δ ί λ ε η α π η ό γ η α η ε λ π ξ ό β ι ε ς ή κ α ο. Α π ό η ν λ π ί λ α θ α 4 η νπ π α ξ α ξ η ή κ α η νο π α ξ α η ε ξ νύ κ ε όη η ε κ όλ ε η ζ ρ π ξ ή ζ ρ έ ζ ε π νπ π π ά ξ ρ ε η γ η α η η ο κ ε η α β ι ε η έ ο π έ ξ α λ η ε ο η η κ ή ο ( p r i c e ) έ γ θ ε η η α η ζ η ν θ όξ ν κ ε η ε λ έ θ η α ζ ε όπ νπ ν ζ π λ η ε ι ε ζ η ή ο η νπ P e a r s on ε ί λ α η 0, 8 5 9. Δ π ί ζ ε ο η ν δ η ά γ ξ α κ κ α δ η α ζ π νξ ώ λ η νπ ο π α ξ α θ ά η σ π ξ νζ ε γ γ ί δ ε η α ξ θ ε η ά η ε λ ε π ζ ε ί α κ ε ε μα ί ξ ε ζ ε η ε δ ε μ η ά < < νπ ξ ά > > ζ η ε λ νπ ν ί α νη π α ξ α η ε ξ ή ζ ε η ο κ α ο θ α ί λ ε η α η λ α έ ρ νπ λ κ ε γ α ιύ η ε ξ ε δ η α θ ύ κ α λ ζ ε. Μ ε η ν π ξ ά ζ η λ ν ρ ξ ώ κ α θ α ί λ ε η α η ε ε π ζ ε ί α ε ι α ρ ί ζ η σ λ η ε η ξ α γ ώ λσ λ ε νπ νί α κ α ο ε π η η ξ έ π ε η λ α θ ά λ νπ κ ε η η ο π ξ νβ ι έ ς ε η ο η ε ο κ ί α ο κ ε η α β ι ε η ή ο κ έ ζ σ η εο ά ι ι ε ο. 5 Δ η ά γ ξ α κ κ α δ η α ζ π ν ξ ώλ η νπ θ ό ξ νπ η ωλ ζ π η η η ώλ κ ε η ε λ έ θ η α ζ ή η νπ ο. 8

Κά η η α μ η νζ ε κ ε ί σ η ν π νπ β ι έ π νπ κ ε ζ η ν δ η ά γ ξ α κ κ α ε ί λ α η ε ύ π α ξ μ ε κ ί α ο κ όλ ν α θ ξ α ί α ο π α ξ α η ή ξ ε ζ ε ο η ε λ νπ ν ί α έ ρ νπ κ ε ζ ε κ ε η ώ ζ ε η κ ε θόθ θ η λ ν. Π ξ ό θ ε η η α η γ η α έ λ α ζ π ί η η κ ε π νιύ κ ε γ α ιύ η ε ξ ε έ θ η α ζ ε α π ό η α π π ό ι νη π α. Αλ ην ε μα η ξ έ ζ νπ κ ε ζ α π ά ξ νπ κ ε η ν π α ξ α θ ά η σ δ η ά γ ξ α κ κ α : 6 Δ η ά γ ξ α κ κ α δ η α ζ π ν ξ ά ο η νπ θ ό ξ νπ θ α η η ε ο έ θ η α ζ ε ο ρ ωξ ί ο α θ ξ α ί ε ο π α ξ α η ε ξ ή ζ ε η ο. Μ ε η ε λ α θ α ί ξ ε ζ ε π νπ θ ά λ α κ ε π α ξ α η ε ξ νύ κ ε όη η η ν R 2, δ ε ι α δ ή ν ζ π λ η ε ι ε ζ η ή ο ζ πζ ρ έ η η ζ ε ο ησ λ δ ύ ν κ ε η α β ι ε η ώ λ, α π μ ή ζ ε θ ε ζ ε κ α λ η η θ ά α π ό 0, 7 3 7 ζ ε 0, 7 8. Η ε π ζ ε ί α κ α ο όκ σ ο δ ε λ ά ι ι α μ ε ζ ε κ α λ η η θ ά θ ι ί ζ ε. 9

Θ α μ ε θ η λ ή ζ νπ κ ε κ ε έ λ α κ νλ η έ ι ν γ ξ α κ κ η θ ή ο π α ιη λ δ ξ όκ ε ζ ε ο ρ σ ξ ί ο ζ η α ζ ε ξ ό όξ ν γ η α η ε λ α μ ί α. Α π ό η ν S P S S π α ί ξ λ νπ κ ε η α π α ξ α θ ά η σ : Model Summary Model R R Square b Square Adjusted R Std. Error of the Estimate 1,993 a,985,984 158,65627 a. Predictors: tax, resale, cor, age, area, feats, sqft b. For regression through the origin (the no-intercept model), R Square measures the proportion of the variability in the dependent variable about the origin explained by regression. This CANNOT be compared to R Square for models which include an intercept. Coefficients a,b Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 sqft,363,095,535 3,820,000 age,219 1,806,004,121,904 feats 14,685 14,712,050,998,322 area -28,410 45,641 -,018 -,622,536 cor 156,246 49,596,062 3,150,003 resale -62,003 47,397 -,024-1,308,196 tax,530,155,398 3,427,001 a. Dependent Variable: price b. Linear Regression through the Origin 7 Μ νλ η έ ι ν γ ξ α κ κ η θ ή ο π α ι η λ δ ξ όκ ε ζ ε ο η ε ο α μ ί α ο κ ε η η ο π π όι ν η π ε ο 7 κ ε η α β ι ε η έ ο. Α π ό η α α π νη ε ι έ ζ κ α η α π α ί ξ λ νπ κ ε η ν π α ξ α θ ά η σ κ νλ η έ ι ν: p r i c e = 0, 3 6 3 * s q ft + 0, 2 1 9 * a g e + 1 4, 6 8 5 * f e a t s - 2 8, 4 1 0 * a r e a + 1 5 6, 2 4 6 * c or - 6 2, 0 0 3 * r e s a l e + 0, 5 3 0 * t a x Ο ζ π λ η ε ι ε ζ η ή ο π νπ β ξ ί ζ θ ε η α η κ π ξ νζ η ά α π ό θ ά ζ ε κ ε η α β ι ε η ή κ α ο δ ε ί ρ λ ε η θ α η ά π όζ ν α π η ή ε π ε ξ ε ά δ ε η η ε λ α μ ί α. Γη α πα ξ ά δ ε η γ κ α η ν α λ η ν ζ π ί η η ε ί λ α η γ σ λ η α θό ( κ ε η α β ι ε η ή c or ) δ ε ί ρ λ ε η λ α αζ θ ε ί κ ε γ α ιύ η ε ξ ε ε π ί δ ξ α ζ ε α π ό η ν α λ έ ρ ε η μα λ α π νπ ι ε ζ ε ί ( r e s a l e ) α θ νύ νη ζ π λ η ε ι ε ζ η έ ο η νπ ο ε ί λ α η 1 5 6, 2 4 6 θ α η - 2 8, 4 1 0 α λ η ί ζ η νη ρ α. Α π η ό π ά ι η ζ ε κ α ί λ ε η όη η η α ζ π ί η η α π νπ έ ρ νπ λ μα λ α π νπ ι ε ζ ε ί ( θ α η ε π νκ έ λ σ ο έ ρ νπ λ r e s a l e =1) α λ α κ έ λ ε η α η λ α έ ρ νπ λ κ η θ ξ όη ε ξ ε α μ ί α α π ό η α π π όι ν η π α ε λ ώ α π η ά π νπ ε ί λ α η γ σ λ η α θ ά ( νπ όη ε c or = 1 ) 10

ζ α έ ρ νπ λ κ ε γ α ιύ η ε ξ ε. η ν M od e l S u m m a r y η ν R 2 κ α ο δ ε ί ρ λ ε η η ν π νζ νζ η ό η ε ο κ ε η α β ι ε η ή ο pr i c e π νπ ε μ ε γ ε ί η α η α π ό η ν κ νλ η έ ι ν δ ε ι α δ ή π όζ ν θ α ι ά π ξ νζ α ξ κ όδ ε η α η α π η ό ζ η α δ ε δ νκ έ λ α κ α ο. Μ ε 0, 9 8 5 ζ εκ α ί λ ε η όη η ε π ξ νζ α ξ κ νγ ή ε ί λ α η α ξ θ ε η ά θ α ι ή. Π α ξ όι α α π η ά όπ σ ο π ξ να λ α θ έ ξ α κ ε ν θ ό ξ νο θ α η ε έ θ η α ζ ε έ ρ νπ λ κ ε γ ά ι ε ζ π ζ ρ έ η η ζ ε κ ε η α μ ύ η νπ ο. Α π η ό ζ ε κ α ί λ ε η όη η α λ κ ί α ε μ α π η ώ λ ε μα η ξ ε ζ ε ί α π ό η ν κ νλ η έ ι ν δ ε λ ζ α ε π ε ξ ε ά ζ ε η ζ εκ α λ η η θ ά η α α π νη ε ι έ ζ κ α η ά κ α ο. Γη α π α ξ ά δ ε η γ κ α α λ η ξ έ μνπ κ ε μα λ ά η ε λ π α ξ α π ά λ σ π α ιη λ δ ξ όκ ε ζ ε ζ η ν S P S S α ι ι ά α π η ή η ε θ νξ ά δ ε λ ζ π κ π ε ξ η ι ά β νπ κ ε η ε λ έ θ η α ζ ε ζ α π ά ξ νπ κ ε : Model Summary Model R R Square b Square Adjusted R Std. Error of the Estimate 1,991 a,982,980 175,70813 a. Predictors: tax, resale, cor, age, area, feats b. For regression through the origin (the no-intercept model), R Square measures the proportion of the variability in the dependent variable about the origin explained by regression. This CANNOT be compared to R Square for models which include an intercept. Coefficients a,b Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 age 4,076 1,659,065 2,457,017 feats 38,171 14,802,129 2,579,012 area -35,377 50,506 -,023 -,700,486 cor 176,192 54,621,070 3,226,002 resale -32,319 51,781 -,012 -,624,535 tax 1,073,067,805 15,960,000 a. Dependent Variable: price b. Linear Regression through the Origin 8 Γ ξ α κ κ η θ ή π α ι η λ δ ξ όκ ε ζ ε η ε ο α μ ί α κ ε η η ο π π όι ν η π ε ο κ ε η α β ι ε η έ ο ε θ η όο η ε ο έ θ η α ζ ε ο. Π α ξ α η ε ξ νύ κ ε όη η κ ε η ε λ α θ α ί ξ ε ζ ε η ε ο κ ε η α β ι ε η ή ο έ θ η α ζ ε ( s q ft ) η ν R 2 κ ε η ώ ζ ε θ ε ε ι ά ρ η ζ η α α π ό 0, 9 8 5 ζ ε 0, 9 8 2. Α π η ό ή η α λ α λ α κ ε λ όκ ε λ ν α θ νύ ε η ζ ρ π ξ ή ζ ρ έ ζ ε κ ε η α μ ύ θ όξ νπ θ α η έ θ η α ζ ε ο η η ο έ θ α λ ε λ α δ ί λ νπ λ ζ ρ ε δ όλ η ε λ ί δ η α π ι ε ξ νθ νξ ί α γ η α η ε λ α μ ί α. Δ π ε η δ ή θ α η ά ι ι ε ο κ ε η α β ι ε η έ ο κ π νξ ε ί λ α π α ξ νπ ζ η ά δνπ λ η ν ί δ η ν π ξ όβ ι ε κ α ί ζ σ ο ζ α ή η α λ θ α ιύ η ε ξ ν λ α 11

ρ ξ ε ζ η κ νπ νη ή ζ νπ κ ε κ ί α δ η α δ η θ α ζ ί α π ξ όζ ζ ε ζ ε ο ή α θ α ί ξ ε ζ ε ο κ ε η α β ι ε η ώ λ ζ η ν κ νλ η έ ι ν κ α ο π ξ νθ ε η κ έ λ νπ λ α θ α η α ι ή μνπ κ ε κ ε όζ ν ι η γ όη ε ξ ε ο κ ε η α β ι ε η έ ο γ ί λ ε η α η α π ν θ ε ύ γ νλ η α ο έ η ζ η η η ο α ι ι ε ι ε π η δ ξ ά ζ ε η ο η νπ ο. Μ ί α α π ό α π η έ ο η η ο κ ε ζ όδ νπ ο π νπ ζ α ε θ α ξ κ όζ νπ κ ε ε ί λ α η α π η ή η εο for wa r d β ά ζ ε η η ε ο νπ νί α ο ζ η ν κ νλ η έ ι ν ε η ζ ά γ ν λ η α η δ η α δ νρ η θ ά ν η κ ε η α β ι ε η έ ο π νπ ε ί λ α η ζ η α η η ζ η η θ ά ζ ε κ α λ η η θ έ ο 5. Σν η ε ι η θ ό κ α ο κ νλ η έ ι ν δ η α κ νξ θ ώ λ ε η α η σ ο ε μή ο : p r i c e = 0, 3 7 1 * s q ft + 0, 5 4 5 * tax + 1 6 0, 9 5 4 * c o r ύ κ θ σ λ α κ ε α π η ό β ι έ π νπ κ ε όη η κ ε γ α ι ύ η ε ξ ε ε π ί δ ξ α ζ ε ζ η ε λ α μ ί α η σ λ ζ π η η η ώ λ έ ρ ε η η ν α λ ε ί λ α η γ σ λ η α θ ά όπ σ ο κ π νξ νύ κ ε ε π ί ζ ε ο λ α π α ξ α η ε ξ ή ζ νπ κ ε θ α η α π ό η νλ π ί λ α θ α 7 η νπ π α ξ α ξ η ή κ α η νο όπ νπ η α γ σ λ η α θ ά ζ π ί η η α έ ρ νπ λ θ α λ ε ξ ά κ ε γ α ι ύ η ε ξ ε α μ ί α α π ό η α π π όι ν η π α. Ο η π π όι ν η π ε ο η έ ζ ζ ε ξ η ο κ ε η α β ι ε η έ ο δ ε λ ή η α λ ζ η α η η ζ η η θ ά ζ ε κ α λ η η θ έ ο θ α η γ η α π η ό δ ε λ ε η ζ ή ρ ζ ε ζ α λ ζ η ν κ νλ η έ ι ν κ α ο. Θ α π ξ έ π ε η η ώ ξ α λ α ε ι έ γ μ νπ κ ε θ α η α λ η ζ ρ ύ νπ λ νη π ξ νϋ π νζ έ ζ ε η ο η νπ κ νλ η έ ι νπ 6. η ε ζ π λ έ ρ ε η α ζ α θ α η α ζ θ ε π ά ζ νπ κ ε έ λ α κ νλ η έ ι ν π νπ ζ α κ α ο π π νι νγ ί δ ε η η ε ζ ρ έ ζ ε θ όξ νπ θ α η α μ ί α ο. Α π η ή η ε θ νξ ά ζ α ρ ξ ε ζ η κ νπ νη ή ζ νπ κ ε η ε λ α π ι ή π α ι η λ δ ξ όκ ε ζ ε κ ε ζ η α ζ ε ξ ά έ ρ νλ η α ο λ α θ ά λ νπ κ ε κ όλ ν κ ε δ ύ ν κ ε η α β ι ε η έ ο. Ό π σ ο θ α η ζ η ν π ξ νε γ νύ κ ε λ ν ζ α π ξ έ π ε η λ α ε ι έ γ μνπ κ ε η η ο π ξ νϋ π ν ζ έ ζ ε η ο η νπ 7. Βι έ π νπ κ ε ι ν η π όλ όη η νη π ξ νϋ π ν ζ έ ζ ε η ο η ζ ρ ύ νπ λ θ α η ε π νκ έ λ σ ο η ν κ νλ η έ ι ν tax = 0, 7 3 3 * p r i c e ε ί λ α η θ α η ά ι ι ε ι ν γ η α η ε λ π ε ξ η γ ξ α θ ή η ε ο ζ ρ έ ζ ε ο κ ε η α μ ύ θ όξ νπ θ α η α μ ί α ο η σ λ ζ π η η η ώ λ. Σέ ι νο ζ α π π νι νγ ί ζ νπ κ ε η ε λ α μ ί α π νπ έ ρ ε η έ λ α κ έ ζ ν ( ζ π λ ε ζ η ζ κ έ λ ν) ζ π ί η η κ έ ζ σ η νπ κ νλ η έ ι νπ π νπ β γ ά ι α κ ε ζ έ η νλ η α ο θ ά ζ ε κ ε η α β ι ε η ή ί ζ ε κ ε η ε κ έ ζ ε η η κ ή η ε ο ( π ί λ α θ α ο 1 ). Σν α π νη έ ι ε ζ κ α ε ί λ α η 1083,049 ρ η ιη ά δ ε ο δ ν ι ά ξ η α. 12

Κεθάιαην 5 ν :πκπεξάζκαηα θαη πδήηεζε η ν η ε ι ε π η α ί ν θ ε θ ά ι α η ν ζ α ζ π λ νς ί ζ νπ κ ε η α ζ π κ π ε ξ ά ζ κ α η ά κ α ο α π ό η α π ξ νε γ νύ κ ε λ α π ξ ν θ ε η κ έ λ νπ λ α β γ ά ι νπ κ ε κ ί α η ε ιη θ ή ε η θ ό λ α γ η α η α δ ε δ νκ έ λ α κ α ο θ α η η ε λ α λ ά ιπ ζ ε π νπ θ ά λ α κ ε. Π ξ έ π ε η λα π π ε λ ζ π κ ί ζ νπ κ ε β έ β α η α όη η η α m i s s i n g va l u e s δ ε λ ι ή θ ζ ε θ α λ π π ό ς η λ. Α ξ ρ η θ ά κ ί α ζ ύ λ η νκ ε α λ α θ νξ ά ζ η η ο ζ π ζ ρ ε η ί ζ ε η ο : Τ ς ε ι ή ζ π ζ ρ έ η η ζ ε η ε ο η η κ ή ο κ ε η ε λ έ θ ηα ζ ε, η α ρ α ξ α θ η ε ξ η ζ η η θ ά ( f e a t s ), η ν α λ η ν ζ π ί η η ε ί λ α η γ σ λ η α θ ό θ α η η ν θ όξ ν. Υ α κ ε ι ή ζ π ζ ρ έ η η ζ ε η ε ο η η κ ή ο κ ε η ε λ ε ιη θ ί α, η ν α λ έ ρ ε η μα λ α π νπ ι ε ζ ε ί θ α η η ε λ π ε ξ η νρ ή π νπ β ξ ί ζ θ ε η α η. Τ ς ε ι ή ζ π ζ ρ έ η η ζ ε η νπ θ όξ νπ κ ε η ε λ η η κ ή, η ε λ έ θ η α ζ ε, η α ρ α ξ α θ η ε ξ η ζ η η θ ά θ α η η ν α λ η ν ζ π ί η η ε ί λ α η γ σ λ η α θό. Υ α κ ε ι ή ζ π ζ ρ έ η η ζ ε η νπ θ όξ νπ κ ε η ε λ ε ιη θ ί α, η ν α λ έ ρ ε η μα λ α π νπ ι ε ζ ε ί θ α η η ε λ π ε ξ η νρ ή π νπ β ξ ί ζ θ ε η α η. Ό ζ ν γ η α η α δ ύ ν κ νλ η έ ι α π ξ ν β ι έ ς ε σ λ π νπ κ α ο δε η ή ζ ε θ α λ β ξ ή θ α κ ε : 1 ) Γη α η ν κ νλ η έ ι ν η ε ο η η κ ή ο κ ε η η ο π π όι νη π ε ο : p r i c e = 0, 3 7 1 * s q ft + 0, 5 4 5 * tax + 1 6 0, 9 5 4 * c o r 2 ) Γη α η ν κ νλ η έ ι ν η νπ θ όξ νπ κ ε η ε λ η η κ ή : tax = 0, 7 3 3 * p r i c e Κα η η α δ ύ ν κ νλ η έ ι α η ε ξ νύ λ η η ο π ξ νϋ π νζ έ ζ ε η ο π νπ π ξ να λ α θ έ ξ α κ ε νπ όη ε κ π νξ νύ λ λ α ρ ξ ε ζ η κ νπ ν η ε ζ νύ λ γ η α νξ ζ έ ο π ξ νβ ι έ ς ε η ο. Ό ζ ν γ η α η α ou t l i e r s β ξ ή θ α κ ε κ όλ ν έ λ α ζ η νλ π ί λ α θ α 5 θ α η α θ α η ξ ώ λ η α ο η ν ( π ί λ α θ α ο 6 ) π α ξ α η ε ξ ή ζ α κ ε ζ ε κ α λ η η θ ή β ε ι η ί σ ζ ε η νπ ζ π λ η ε ι ε ζ η ή ζ π ζ ρ έ η η ζ ε ο. Π α ξ όι α α π η ά δ ε λ θ ξ ί λ α κ ε α π α ξ α ί η ε η ε η ε λ α θ α ί ξ ε ζ ή η νπ α π ό η ν κ νλ η έ ι ν. Ω ο η ε ι ε π η α ί ν α π νη έ ι ε ζ κ α π π ν ι νγ ί ζ α κ ε η ε λ α μ ί α π νπ έ ρ ε η έ λ α κ έ ζ ν ( ζ π λ ε ζ η ζ κ έ λ ν) ζ π ί η η κ έ ζ σ η νπ κ νλ η έ ι νπ π ν π β γ ά ι α κ ε θ α η η ε β ξ ή θ α κ ε ί ζ ε κ ε 1 0 8 3, 049 ρ η ιη ά δ ε ο δ νι ά ξ η α. Έ η ζ η νι νθ ι ε ξ ώ ζ α κ ε η ε λ α λ ά ιπ ζ ε η σ λ δ ε δ νκ έ λ σ λ κ α ο. Φ πζ η θ ά ζ η α ζ ή θ α κ ε θ π ξ ί σ ο ζ η α ζ ε κ ε ί α π νπ κ α ο ε ί ρ αλ νξ η ζ η ε ί α π ό η α δε η νύ κ ε λ ά κ α ο π ξ νζ έ ρ νλ η α ο λ α β ξ νύ κ ε η η ο α θ ξ η β ε ί ο ζ ρ έ ζ ε ηο π νπ ζ π λ δ έ νπ λ η η ο κ ε η α β ι ε η έ ο κ α ο θ α η λ α θ ά λ νπ κ ε α μ η όπ η ζ η ε ο π ξ ν β ι έ ς ε η ο κ ε α π η έ ο. 13

Παξάξηεκα Εξγαζίαο Παιεάο Δπζηξάηηνο 14

1 Π α ξ α ζ έ η νπ κ ε ε δ ώ η α η ζ η νγ ξ ά κ κ α η α γ η α η ε λ α μ ί α, η ε λ έ θ η α ζ ε θ α η η ν θ όξ ν η σ λ ζ π η η η ώ λ. Η θ α κ π ύ ι ε π νπ ζ π κ π ε ξ η ι ά β α κ ε ε ί λ α η α π η ή η ε ο θ α λ νλ η θ ή ο θ α η α λ νκ ή ο κ ε κ έ ζ ε η η κ ή θ α η δ η α θ ύ κ α λ ζ ε απ ηή η σ λ π α ξ α η ε ξ ή ζ ε ώ λ κ α ο. Έ η ζ η π α ί ξ λ νπ κ ε κ ί α ε η θ όλ α γ η α η ν θ α η ά π όζ ν η α δ ε δ νκ έ λ α κ α ο ε ί λ α η θ α λ νλ η θ ά θ α η α λ ε κ ε κ έ λ α. 9 Ι ζ η όγ ξ α κ κ α γ η α η ε λ α μ ί α. Π α ξ α η ε ξ νύ κ ε κ ί α ε ι α θ ξ ά δ ε μ η ά α ζ π κ κ ε η ξ ί α ε θ όζ νλ έ λ α κ έ ξ νο η σ λ η η κ ώ λ ε ί λ α η ζ π γ θ ε λ η ξ σ κ έ λ ν ζ η ε δ ε μ η ά «νπ ξ ά» η νπ δ η α γ ξ ά κ κ α η νο. 15

10 Ι ζ η όγ ξ α κ κ α γ η α η ε λ έ θ η α ζ ε Κ η ε δ ώ π π ά ξ ρ ε η κ ί α δ ε μ η ά α ζ π κ κ ε η ξ ί α π α ξ όκ νη α κ ε α π η ή η νπ π ί λ α θ α 1 κ ε α ξ θ ε η έ ο η η κ έ ο λ α θ α η α λ έ κ νλ η α η δ ε μ η ά η σ λ π π ν ι νί π σ λ. 16

11 Ι ζ η όγ ξ α κ κ α γ η α η ν θ ό ξ ν Η θ α η α λ νκ ή η σ λ π α ξ α η ε ξ ή ζ ε ώ λ κ α ο θ α ί λ ε η α η λ α ε ί λ α η α ξ θ ε η ά ζ π κ κ ε η ξ η θ ή ζ ε α λ η ί ζ ε ζ ε κ ε η νπ ο δ ύ ν π ξ νε γ νύ κ ε λ νπ ο π ί λ α θ ε ο. Δ π ί ζ ε ο δ ε ί ρ λ ε η λ α α θ νι νπ ζ ε ί α ξ θ ε η ά π η ζ η ά η ε λ θ α λ ν λ η θ ή θ α κ π ύ ι ε. 17

2 price Pearson Correlation Correlations price age sqft resale feats area cor tax 1 -,169,845 ** -,079,420 **,168,555 **,876 ** Sig. (2-tailed),169,000,395,000,070,000,000 N 117 68 117 117 117 117 117 107 age Pearson Correlation -,169 1 -,040,136 -,188,227 -,012 -,292 * Sig. (2-tailed),169,748,267,125,063,924,017 N 68 68 68 68 68 68 68 66 sqft Pearson Correlation,845 ** -,040 1,041,395 **,145,520 **,859 ** Sig. (2-tailed),000,748,664,000,119,000,000 N 117 68 117 117 117 117 117 107 resale Pearson Correlation -,079,136,041 1 -,042 -,077 -,004 -,060 Sig. (2-tailed),395,267,664,656,407,966,539 N 117 68 117 117 117 117 117 107 feats Pearson Correlation,420 ** -,188,395 ** -,042 1,190 *,242 **,442 ** Sig. (2-tailed),000,125,000,656,040,009,000 N 117 68 117 117 117 117 117 107 area Pearson Correlation,168,227,145 -,077,190 * 1,043,197 * Sig. (2-tailed),070,063,119,407,040,645,042 N 117 68 117 117 117 117 117 107 cor Pearson Correlation,555 ** -,012,520 ** -,004,242 **,043 1,470 ** Sig. (2-tailed),000,924,000,966,009,645,000 N 117 68 117 117 117 117 117 107 tax Pearson Correlation,876 ** -,292 *,859 ** -,060,442 **,197 *,470 ** 1 Sig. (2-tailed),000,017,000,539,000,042,000 N 107 66 107 107 107 107 107 107 18

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). 12 Π ί λ α θ α ο α λ ά 2 ζ π ζ ρ ε η ί ζ ε ωλ γ η α η η ο 8 κ ε η α β ι ε η έ ο. Κ ά ζ ε θ ε ι ί η νπ π ί λ α θ α 4 κ α ο δ ε ί ρ λ ε η γ η α η η ο δ ύ ν κ ε η α β ι ε η έ ο ( α π η ή η ε ο γ ξ α κ κ ή ο θ α η α π η ή η ε ο ζ η ή ι ε ο ζ η ε λ νπ ν ί α β ξ ί ζ θ ε η α η ) η ν ζ π λ η ε ι ε ζ η ή ζ π ζ ρ έ η η ζ ε ο η νπ P e a r s on. Κ ε ι η ά π νπ έ ρ νπ λ π ς ε ι ό ζ π λ η ε ι ε ζ η ή i. e. θ νλ η ά ζ η ε κ νλ ά δ α π π νδ ε ι ώ λ νπ λ π ς ε ι ή ζ ε η η θ ή ζ π ζ ρ έ η η ζ ε θ α η α π η ά κ ε ζ π λ η ε ι ε ζ η ή θ νλ η ά ζ η ν 0 π π νδ ε ι ώ λ νπ λ ρ α κ ε ι ή ή θ α η κ ε δ ε λ η θ ή ζ π ζ ρ έ η η ζ ε. Μ ε θ ό θ θ η λ ν ρ ξ ώ κ α έ ρ νπ κ ε π π νγ ξ α κ κ ί ζ ε η η η ο ζ ρ έ ζ ε η ο π νπ έ ρ νπ λ λ όε κ α λ α ε μ ε η ά ζ νπ κ ε. Ο α ξ η ζ κ όο η ε ο γ ξ α κ κ ή ο S i g. ( 2 - t a i l e d ) κ α ο δ ε ί ρ λ ε η α λ ε ζ ρ έ ζ ε α π η ή ε ί λ α η ζ η α η η ζ η η θ ά ζ ε κ α λ η η θ ή. π γ θ ε θ ξ η κ έ λ α α λ ν α ξ η ζ κ όο α π η όο ε ί λ α η κ η θ ξ όη ε ξ νο α π ό η ν ε π ί π ε δ ν ζ ε κ α λ η η θ όη ε η α ο ( ε δ ώ 0, 0 5 ), η όη ε ε ζ ρ έ ζ ε ε ί λ α η ζ η α η η ζ η η θ ά ζ ε κ α λ η η θ ή, δ η α θ νξ ε η η θ ά δ ε λ ε ί λ α η. Δ ί λ α η π ξ ν θ α λ έ ο όη η όζ ν π η ν π ς ε ι όο ε ί λ α η ν ζ π λ η ε ι ε ζ η ή ο η νπ P e a r s on η όζ ν π η ν ρ α κ ε ι ή ζ α ε ί λ α η ε η η κ ή η νπ S i g. (2- t a i l e d ). 3 Έ λ α ο π ί λ α θ α ο κ ε όι α η α δ η α γ ξ ά κ κ α η α δ η α ζ π νξ ώ λ θ α ί λ ε η α η π α ξ α θ ά η σ. Ο η κ ε η α β ι ε η έ ο π νπ π α ξ νπ ζ η ά δ νπ λ π ς ε ι ή ζ π ζ ρ έ η η ζ ε έ ρ νπ λ δ η ά γ ξ α κ κ α π νπ κ νη ά δ ε η κ ε ε π ζ ε ί α. Έ λ α π α ξ ά δ ε η γ κ α θ α λ ε ξ ή ο ζ π ζ ρ έ η η ζ ε ο ε ί λ α η α π η ό η ε ο η η κ ή ο ( p r i c e ) θ α η η νπ κ ε γ έ ζ νπ ο ( s q ft ). Γ ε λ ζ π κ π ε ξ η ι ά β α κ ε η η ο η ξ ε η ο ς ε π δ νκ ε η α β ι ε η έ ο κ α ο α θ νύ έ ρ νπ λ κ όλ ν δ ύ ν η η κ έ ο. Γ η α π η έ ο ζ α ρ ξ ε ζ η κ νπ νη ή ζ νπ κ ε η ν δ η ά γ ξ α κ κ α π ι α η ζ ί ν π α π ν ι ή μ ε σ λ ( b ox p l ot ) ζ η ε ζ π λ έ ρ ε η α. 19

13 Π ί λ α θ α ο δ η α γ ξ α κ κ ά η ωλ δ η α ζ π ν ξ ά ο γ η α 5 κ ε η α β ι ε η έ ο. 20

Θ α π ά ξ νπ κ ε δ ύ ν δ η α γ ξ ά κ κ α η α γ η α θ ά ζ ε κ ί α α π ό η η ο η ξ ε η ο ς ε π δ νκ ε η α β ι ε η έ ο. Έ λ α γ η α η ε λ η η κ ή θ α η έ λ α γ η α η ν θ όξ ν. Θ α μ ε θ η λ ή ζ νπ κ ε α π ό η ε λ η η κ ή. 4 14 B ox p l ot γ η α η ε λ η η κ ή θ α η η ε λ π ε ξ η ν ρ ή. η ν δ η ά γ ξ α κ κ α α π η ό γ η α η η ο δ ύ ν π ε ξ η νρ έ ο ( 0 θ α η 1 ) έ ρ νπ κ ε έ λ α π α ξ α ι ι ε ι όγ ξ α κ κ ν ζ ρ ή κ α κ ε δ ύ ν α π νι ή μ ε η ο ( π ά λ σ θ α η θ ά η σ ). Σα π ά λ σ θ α η θ ά η σ ά θ ξ α η νπ π α ξ α ι ι ε ι νγ ξ ά κ κ νπ κ α ο δ ε ί ρ λ νπ λ η ν η ξ ί η ν θ α η π ξ ώ η ν η ε η α ξ η ε κ όξ η ν α λ η ί ζ η νη ρ α ε λ ώ ε νξ η δόλ η η α γ ξ α κ κ ή κ έ ζ α ζ ε α π η ό κ α ο δ ε ί ρ λ ε η η ε δ η ά κ ε ζ ν. Δ λ νι ί γ ν η ο η ν γ ξ ά θ ε κ α α π η ό κ α ο δ ε ί ρ λ ε η η ν ε ύ ξ νο ζ η ν νπ νί ν θ α η α λ έ κ νλ η α η ν η π α ξ α η ε ξ ή ζ ε η ο κ α ο. Βι έ π νπ κ ε ε δ ώ όη η ε π ε ξ η νρ ή 1 ( θ α ιύ η ε ξ ν ζ ε κ ε ί ν ζ ύ κ θ σ λ α κ ε η α δ ε δ νκ έ λ α κ α ο ) π α ξ νπ ζ η ά δ ε η κ ε γ α ιύ η ε ξ ε ο η η κ έ ο α π ό η ε λ π ε ξ η νρ ή 0. Π α ξ όι α α π η ά ε δ η ά κ ε ζ νο θ α ζ ώ ο θ α η η ν ε ύ ξ νο δ ε λ θ α ί λ ε η α η λ α δ η α θ έ ξ νπ λ π νιύ. Ο η η η κ έ ο π νπ ε κ θ α λ ί δνλ η α η κ ε η ε κ νξ θ ή θνπ θ ί δ α ο ε ί λ α η η α ou t l i e r s. 21

15 B ox p l ot γ η α η ε λ η η κ ή θ α η η ν α λ η ν ζ π ί η η ε ί λ α η γ ωλ η α θ ό. Π α ξ α η ε ξ νύ κ ε κ ί α θ α λ ε ξ ή α ύ μ ε ζ ε η ε ο η η κ ή ο ζ η α γ σ λ η α θ ά ζ π ί η η α α π ό η α π π ό ι νη π α η όζ ν ζ η ε δ η ά κ ε ζ ν όζ ν θ α η ζ η ν ε ύ ξ νο. Α μ ί δ ε η ε π ί ζ ε ο λ α ζ ε κ ε η σ ζ ε ί ε ύ π α ξ μ ε α θ ξ α ί σ λ η η κ ώ λ κ όλ ν ζ η α κ ε γ σ λ η α θά ζ π ί η η α. 22

16 B ox p l ot γ η α η ε λ η η κ ή θ α η η ν α λ η ν ζ π ί η η έ ρ ε η μ α λ α π νπ ι ε ζ ε ί. Δ δώ δε θ α ί λ ε η α η λ α π π ά ξ ρ ε η ζ εκ α λ η η θ ή δ η α θ νξ ν π νί ε ζ ε η ε ο η η κ ή ο κ ε η α μ ύ η σ λ δ ύ ν α π η ώ λ θ α η εγ νξ η ώ λ. Η κ όλ ε α ι ι α γ ή έ γ θ ε η η α η ζ η ν ε ύ ξ νο θ α η ζ η η ο α θ ξ α ί ε ο π α ξ α η ε ξ ή ζ ε η ο η ε ο π ξ ώ η ε ο ρ σ ξ ί ο ό κ σ ο α π η έ ο λ α η ε λ ε π ε ξ ε ά δ νπ λ ζ ε κ α λ η η θ ά. 23

Γη α η νπ ο θ όξ νπ ο έ ρ νπ κ ε η α π α ξ α ά η σ : 17 B ox p l ot γ η α η νλ θ ό ξ ν θ α η η ε λ π ε ξ η ν ρ ή. η ν δ η ά γ ξ α κ κ α δ ε λ θ α ί λ ε η α η ζ ε κ α λ η η θ ή δηαθ νξ νπ ν ί ε ζ ε η ν θ όξ νπ κ ε η α μ ύ η σ λ δ ύ ν π ε ξ η νρώ λ. η ε λ a r e a 1 νη η η κ έ ο δ ε ί ρ λ νπ λ ε ι α θ ξ ά κ όλ ν π η ν α π μ ε κ έ λ ε ο. 24

18 B ox p l ot γ η α η νλ θ ό ξ ν θ α η η ν α λ η ν ζ π ί η η ε ί λ α η γ ωλ η α θ ό. Δ δ ώ π α ξ α η ε ξ νύ κ ε κ ί α θ α λ ε ξ ή α ύ μ εζ ε η νπ θ όξ νπ όη α λ η ν ζ π ί η η ε ί λ α η γ σ λ η α θό. 25

19 B ox p l ot γ η α η νλ θ όξ ν θ α η η ν α λ η ν ζ π ί η η έ ρ ε η μ α λ α π νπ ι ε ζ ε ί. Ό π σ ο θ α η ζ η νλ π ί λ α θ α 9 δ ε λ θ α ί λ ε η α η ζ ε κ α λ η η θ ή δ η α θ νξ νπ ν ί ε ζ ε η ν θ όξ νπ κ ε η α μ ύ η σ λ δ ύ ν θ α η ε γ νξ η ώ λ π α ξ ά κ όλ ν κ ί α κ η θ ξ ή α ύ μ ε ζ ε η νπ ε ύ ξ νπ ο θ α η η ε ο δ η α κ έ ζ νπ γ η α η α ζ π ί η η α π νπ δ ε λ έ ρ νπ λ μα λ α π νπ ι ε ζ ε ί. 26

Σα α π νη ε ι έ ζ κ α η α π νπ π α ί ξ λ νπ κ ε ε ί λ α η η α α θό ι νπ ζ α : 5 Variables Entered/Removed a,b Variables Variables Model Entered Removed Method 1 sqft. Forward (Criterion: Probability-of-Fto-enter <=,050) 2 tax. Forward (Criterion: Probability-of-Fto-enter <=,050) 3 cor. Forward (Criterion: Probability-of-Fto-enter <=,050) a. Dependent Variable: price b. Linear Regression through the Origin Model Summary Model R R Square b Square Adjusted R Std. Error of the Estimate 1,988 a,977,976 189,66555 2,991 c,982,981 169,30391 3,992 d,984,984 157,67831 a. Predictors: sqft b. For regression through the origin (the no-intercept model), R Square measures the proportion of the variability in the dependent variable about the origin explained by regression. This CANNOT be compared to R Square for models which include an intercept. c. Predictors: sqft, tax d. Predictors: sqft, tax, cor 27

Coefficients a,b Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 sqft,670,013,988 52,307,000 2 sqft,384,069,566 5,549,000 tax,570,136,428 4,192,000 3 sqft,371,065,547 5,742,000 tax,545,127,409 4,296,000 cor 160,954 49,010,064 3,284,002 a. Dependent Variable: price b. Linear Regression through the Origin 20 Γ ξ α κ κ η θ ή π α ι η λ δ ξ όκ ε ζ ε γ η α η ε λ α μ ί α κ ε η ε κ έ ζ νδ ν s t e p w i s e. Ο η κ ε η α β ι ε η έ ο π νπ π ξ νζ η έ ζ ε θ α λ ζ η ν κ ν λ η έ ι ν ε ί λ α η δ η α δ νρ η θ ά ε έ θ η α ζ ε ( s q ft ), ν θ όξ νο ( tax) θ α η η ν α λ η ν ζ π ί η η ε ί λ α η γ σ λ η α θ ό ( c or ). Σ ν κ νλ η έ ι ν κ α ο δ η α κ νξ θ ώ λ ε η α η σ ο ε μ ή ο : p r i c e = 0, 3 7 1 * s q ft + 0, 5 4 5 * tax + 1 6 0, 9 5 4 * c o r κε R 2 = 0, 9 8 4 η ν νπ ν ί ν π π νδ ε ι ώ λ ε η α ξ θ ε η ά θ α ι ή π ξ νζ α ξ κ νγ ή Δ ξ κ ε λ ε ί α : Η α μ ί α ε λ όο ζ π η η η νύ π νπ ε ί λ α η γ σ λ η α θ ό ε ί λ α η θ α η ά κ έ ζ ν ό ξ ν π ξ νζ α π μ ε κ έ λ ε θ α η ά 1 6 0, 9 5 4 α π ό έ λ α π νπ δ ε λ ε ί λ α η π π ν ζ έ η σ λ η α ο όη η έ ρ νπ λ η ε λ ί δ η α έ θ η α ζ ε θ α η η νλ ί δ η ν θ όξ ν. Α λ η ί ζ η νη ρ α γ η α η η ο ά ι ι ε ο δ ύ ν κ ε η α β ι ε η έ ο κ α ο έ ρ νπ κ ε : Η δ η α θ νξ ά η ε ο α μ ί α ο κ ε η α μ ύ δ ύ ν ζ π η η η ώ λ π νπ έ ρ νπ λ ί δ η ν θ όξ ν θ α η ί δ η ν c or ( δ ε ι α δ ή ε ί η ε ε ί λ α η θ α η η α δ ύ ν γ σ λ η α θ ά ε ί η ε δ ε λ ε ί λ α η ) α ι ι ά δ η α θ έ ξ νπ λ θ α η ά 1 ζ η ε λ έ θ η α ζ ε α λ α κ έ λ ε η α η λ α ε ί λ α η 0. 3 7 1. Σ έ ι νο α λ ζ π γ θ ξ ί λ νπ κ ε δ ύ ν ζ π ί η η α κ ε η ν ί δ η ν c or θ α η η ε λ ί δ η α έ θ η α ζ ε α ι ι ά π νπ δ η α θ έ ξ νπ λ θ α η ά κ ί α κ νλ ά δ α ζ η ν θ όξ ν α λ α κ έ λ νπ κ ε δ η α θ νξ ά θ α η ά 0. 5 4 5 ζ η η ο α μ ί ε ο η νπ ο. Ο η π ξ νϋ π ν ζ έ ζ ε η ο η η ο νπ νί ε ο ζ α π ξ έ π ε η λ α ε ι έ γ μ νπ κ ε ε ί λ α η : 1 ) Η θ α λ νλ η θ ό η ε η α η σ λ θ α η α ι νί π σ λ. 2 ) Η α λ ε μ α ξ η ε ζ ί α η σ λ θ α η α ι ν ί π σ λ. 3 ) Η νκ νζ θ ε δ α ζ η η θ όη ε η α η σ λ θ α η α ι ν ί π σ λ. 4 ) Η γ ξ α κ κ η θ όη ε η α κ ε η α μ ύ η σ λ κ ε η α β ι ε η ώ λ η νπ κ νλ η έ ι νπ. 6 Σ α θ α η ά ι νη π α ε ί λ α η ε δ η α θ νξ ά η ε ο π ξ νβ ι ε π όκ ε λ ε ο η η κ ή ο η ε ο α μ ί α ο η σ λ ζ π η η η ώ λ ζ ύ κ θ σ λ α κ ε η ν κ νλ η έ ι ν α π ό η ε λ π ξ α γ κ α η η θ ή ( κ ε η α β ι ε η ή p r i c e ). 28

Η η ζ ρ ύ ο η νπ ο ε ί λ α η π νι ύ ζ ε κ α λ η η θ ή γ η α η ί α λ π α ξ α β η ά δ νλ η α η π π ά ξ ρ ε η κ ε γ ά ι ε π η ζ α λ όη ε η α λ α π ά ξ νπ κ ε α λ α θ ξ η β ή α π νη ε ι έ ζ κ α η α. Ξ ε θ η λ ώ λ η α ο α π ό η ε λ θ α λ νλ η θ ό η ε η α η σ λ θ α η α ι ν ί π σ λ ζ α θ ν η η ά μ νπ κ ε η ν η ζ η όγ ξ α κ κ ά η νπ ο θ α η ζ α θ ά λ νπ κ ε θ α η η νλ θ α η ά ι ι ε ι ν έ ι ε γ ρ ν θ α λ νλ η θ όη ε η α ο. Σ α θ α η ά ι νη π α ζ α η α π α ξ νπ ζ η ά ζ νπ κ ε κ ε κ ί α θ α η λ νύ ξ γ η α κ ε η α β ι ε η ή η ε λ r e s i d ua l ε ν π νί α ζ α ε ί λ α η ε δ η α θ νξ ά κ ε η α μ ύ η ε ο π ξ α γ κ α η η θ ή ο α μ ί α ο η σ λ ζ π η η η ώ λ ( κ ε η α β ι ε η ή p r i c e ) θ α η η ε ο π ξ νβ ι ε π όκ ε λ ε ο α π ό η ν κ νλ η έ ι ν α μ ί α ο η νπ ο ( κ ε η α β ι ε η ή p r i c e h a t ). Θ α η ε λ π π νι νγ ί ζ νπ κ ε σ ο ε μ ήο : p r i c e h a t = 0, 3 7 1 * s q f t + 0, 5 4 5 * tax + 1 6 0, 9 5 4 * c or Έ ρ νπ κ ε ι νη π ό λ η ν η ζ η όγ ξ α κ κ α : r e s i d ua l = p r i c e p r i c e h a t 21 Ι ζ η όγ ξ α κ κ α η ωλ θ α η α ι νί π ωλ η νπ κ νλ η έ ι νπ η ε ο α μ ί α ο κ ε η ν θ ό ξ ν, η ε λ έ θ η α ζ ε θ α η η ν α λ η ν ζ π ί η η ε ί λ α η γ ωλ η α θ ό. Βι έ π νπ κ ε όη η η α θ α η ά ι ν η π α α θ ν ι νπ ζ νύ λ α ξ θ ε η ά π η ζ η ά η ε λ θ α λ νλ η θ ή θ α κ π ύ ι ε. Γ η α η ε ζ π λ έ ρ ε η α ζ α θ ά λ νπ κ ε θ α η η νλ έ ι ε γ ρ ν θ α λ νλ η θ όη ε η α ο K ol m og or o v - S m i r n ov ν ν π νί νο κ α ο δ ί λ ε η η α π α ξ α θ ά η σ : 29

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test residual N 107 Normal Parameters a,,b Mean 9,7600 Std. Deviation 173,11814 Most Extreme Differences Absolute,111 Positive,082 Negative -,111 Kolmogorov-Smirnov Z 1,148 Asymp. Sig. (2-tailed),143 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. 22 Έ ι ε γ ρ νο θ α λ νλ η θ ό η ε η α ο K ol m og or o v - S m i r n o v γ η α η α θ α η ά ι νη π α η ε ο π α ι η λ δ ξ όκ ε ζ ε ο η ε ο α μ ί α ο κ ε η ε λ έ θ η α ζ ε, η ν θ ό ξ ν θ α η η ν α λ η ν ζ π ί η η ε ί λ α η γ ωλ η α θ ό. Σν Asymp. Sig. (2-tailed) ε ί λ α η 0, 1 4 3 ά ξ α κ ε γ α ι ύ η ε ξ ν η νπ 0, 0 5 ν π όη ε δ ε λ α π νξ ξ ί π η νπ κ ε η ε λ π π όζ ε ζ ε π ε ξ ί θ α λ νλ η θ όη ε η α ο η σ λ θ α η α ι νί π σ λ. Γ η α η ε λ α λ ε μ α ξ η ε ζ ί α ζ α ρ ξ ε ζ η κ νπ ν η ή ζ νπ κ ε η νλ δ ε ί θ η ε D u r bi n - W a t s on Model Summary e,f Model R R Square b Square Adjusted R Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1,988 a,977,976 189,66555 2,991 c,982,981 169,30391 3,992 d,984,984 157,67831 1,801 a. Predictors: sqft b. For regression through the origin (the no-intercept model), R Square measures the proportion of the variability in the dependent variable about the origin explained by regression. This CANNOT be compared to R Square for models which include an intercept. c. Predictors: sqft, tax d. Predictors: sqft, tax, cor e. Dependent Variable: price f. Linear Regression through the Origin 23 Δ ε ί θ η ε ο D ur b i n - W a t s o n η ε ο π α ι η λ δ ξ όκ ε ζ ε ο η ε ο η η κ ή ο κ ε η ν θ όξ ν, η ε λ έ θ η α ζ ε θ α η η ν α λ η ν ζ π ί η η ε ί λ α η γ ωλ η α θ ό. 30

η νλ π α ξ α π ά λ σ π ί λ α θ α η α 3 κ νλ η έ ι α ε ί λ α η α π η ά π νπ π ή ξ α κ ε δ η α δ νρ η θ ά κ ε η ε λ κ έ ζ νδ ν f or wa r d θ α η κ α ο ε λ δ η α θ έ ξ ε η η ν η ξ ί η ν ( m od e l 3 ) ζ η ν νπ ν ί ν θ α η θ α η α ι ή μ α κ ε. Γ η α η ν κ νλ η έ ι ν α π η ό β ι έ π νπ κ ε όη η ν δ ε ί θ η ε ο η νπ D u r bi n - W a t s on ε ί λ α η 1, 8 0 1 δ ε ι α δ ή α ξ θ ε η ά θ νλ η ά ζ η ν 2 π ξ ά γ κ α π νπ π π νζ η ε ξ ί δ ε η ζ ε κ ε γ ά ι ν β α ζ κ ό όη η η α θ α η ά ι ν η π ά κ α ο ε ί λ α η α λ ε μ ά ξ η ε η α. Γ η α λ α ε ι έ γ μ νπ κ ε η ώ ξ α η ε λ νκ νζ θ ε δ α ζ η η θ όη ε η α ζ α π ξ έ π ε η λ α π ά ξ νπ κ ε η ε λ α λ ά ι π ζ ε δ η α θ ύ κ α λ ζ ε ο ρ σ ξ ί δ νλ η α ο η η ο π α ξ α η ε ξ ή ζ ε η ο κ α ο ζ ε νκ ά δ ε ο. Γ η α ι έ γ νπ κ ε ν η νκ ά δ ε ο α π η έ ο λ α γ ί λ νπ λ β ά ζ ε η η ε ο κ ε η α β ι ε η ή ο f e a t s δ ί λ νλ η ά ο κ α ο 9 νκ ά δ ε ο. residual Test of Homogeneity of Variances Levene Statistic df1 df2 Sig.,607 6 98,724 24 Έ ι ε γ ρ νο η νπ L e ve n e γ η α η ε λ η ζ ό η ε η α / νκ νζ θ ε δ α ζ η η θ όη ε η α η ωλ δ η α θ π κ ά λ ζ ε ωλ. Σ ν Sig. ε ί λ α η 0, 7 2 4, κ ε γ α ι ύ η ε ξ ν η νπ 0, 0 5, ά ξ α δ ε λ α π νξ ξ ί π η νπ κ ε η ε λ π π όζ ε ζ ε π ε ξ ί νκ νζ θ ε δ α ζ η η θ όη ε η α ο η σ λ δ η α θ π κ ά λ ζ ε σ λ. Σ έ ι νο γ η α η ε γ ξ α κ κ η θ όη ε η α κ ε η α μ ύ η ε ο πξ ν β ι ε π όκ ε λ ε ο θ α η π ξ α γ κ α η η θ ή ο α μ ί α ο η σ λ ζ π η η η ώ λ ζ α α ξ θ ε ζ η νύ κ ε ζ η ν δ η ά γ ξ α κ κ α δ η α ζ π νξ ώ λ η νπ ο. 25 Δ η ά γ ξ α κ κ α δ η α ζ π ν ξ ώλ κ ε η α μ ύ π ξ νβ ι ε π ό κ ε λ ε ο θ α η π ξ α γ κ α η η θ ή ο α μ ί α ο η ωλ ζ π η η η ώλ. 31

Η α ξ θ ε η ά π η ζ η ή π ξ νζ έ γ γ η ζ ε η ε ο ε π ζ ε ί α ο η νπ δ η α γ ξ ά κ κ α η νο κ α ο δ ί λ ε η η ε λ ε η θ όλ α π ν ι ύ θ α ι ή ο γ ξ α κ κ η θ όη ε η α ο α π ό η ν κ νλ η έ ι ν κ α ο. Μ ε η ε λ α π ι ή π α ι η λ δ ξ όκ ε ζ ε π α ί ξ λ νπ κ ε η α π α ξ α θ ά η σ : 7 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,876 a,767,765 149,53329 a. Predictors: (Constant), price Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 36,344 43,237,841,402 price,703,038,876 18,581,000 a. Dependent Variable: tax 26 Γ ξ α κ κ η θ ή π α ι η λ δ ξ όκ ε ζ ε η νπ θ όξ νπ η ωλ ζ π η η η ώλ ζ ε ζ ρ έ ζ ε κ ε η ε λ η η κ ή η νπ ο. Σν R 2 ε ί λ α η 0, 7 6 7 θ α η η ν κ νλ η έ ι ν κ α ο δ η α κ νξ θ ώ λ ε η α η σ ο ε μ ή ο : Έ ρ νπ κ ε ι νη π όλ η α π α ξ α θ ά η σ : tax = 3 6, 3 4 4 + 0, 7 0 3 * pr i c e 1) Α ύ μ ε ζ ε η ε ο η η κ ή ο θ α η ά κ ί α κ νλ ά δ α ζ π λ ε π ά γ ε η α η ζ η ε λ α ύ μ ε ζ ε η νπ θ όξ νπ θ α η ά 0, 7 0 3. 2 ) Έ λ α ζ π ί η η κ ε κ ε δ ε λ η θ ή η η κ ή ζ α έ ρ ε η θ όξ ν ί ζ ν κ ε 3 6, 3 4 4. Α π η ό όκ σ ο δ ε λ έ ρ ε η λ όε κ α α θ νύ θ α λ έ λ α α π ό η α ζ π ί η η α κ α ο δ ε λ έ ρ ε η κ ε δ ε λ η θ ή α μ ί α. Δ π νκ έ λ σ ο ζ α ή η α λ ί ζ σ ο π η ν ι νγ η θ ό λ α μα λ α π ά ξ νπ κ ε η ν κ νλ η έ ι ν α ι ι ά ρ σ ξ ί ο ζ η α ζ ε ξ ά. Έ η ζ η έ ρ νπ κ ε : Model Summary Model R R Square b Square Adjusted R Std. Error of the Estimate 1,985 a,969,969 149,32617 a. Predictors: price 32

Model Summary Model R R Square b Square Adjusted R Std. Error of the Estimate 1,985 a,969,969 149,32617 a. Predictors: price b. For regression through the origin (the no-intercept model), R Square measures the proportion of the variability in the dependent variable about the origin explained by regression. This CANNOT be compared to R Square for models which include an intercept. Coefficients a,b Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 price,733,013,985 58,024,000 a. Dependent Variable: tax b. Linear Regression through the Origin 27 Γ ξ α κ κ η θ ή π α ι η λ δ ξ όκ ε ζ ε η νπ θ όξ νπ ζ ε ζ ρ έ ζ ε κ ε η ε λ η η κ ή ρ ωξ ί ο ζ η α ζ ε ξ ά. Σν θ α η λ νύ ξ γ η ν κ νλ η έ ι ν ( ρ σ ξ ί ο π ι έ νλ η ε ζ η α ζ ε ξ ά ) ε ί λ α η η ν: tax = 0, 7 3 3 * p r i c e Ο π όη ε η ώ ξ α ε α ύ μ ε ζ ε η νπ θ όξ νπ θ α η ά κ ί α κ νλ ά δ α ζ π λ ε π ά γ ε η α η ζ η ε λ α ύ μ ε ζ ε η ε ο η η κ ή ο θ α η ά 0. 7 3 3 ε λ ώ η ν R 2 α π μ ή ζ ε θ ε ζ η ν 0, 9 6 9 δ ί λ νλ η α ο κ α ο η ε λ ε η θόλ α π νιύ η ζ ρ π ξ ή ο ζ ρ έ ζ ε ο η σ λ δ ύ ν α π ηώ λ κ ε η α β ι ε η ώ λ. Γ η α η ν γ ξ α κ κ η θ ό κ νλ η έ ι ν π νπ β γ ά ι α κ ε ζ α π ξ έ π ε η η ώ ξ α λ α ε ι έ γ μ νπ κ ε α λ η ε ξ νύ λ η α η νη π ξ νϋ π ν ζ έ ζ ε η ο η νπ. Ό π σ ο π ξ να λ α θ έ ξ α κ ε θ α η ζ η ν 6 γ η α η ν π ξ νε γ νύ κ ε λ ν κ νλ η έ ι ν, α π η έ ο ε ί λ α η ν η π α ξ α θ ά η σ : 1 ) Η θ α λ νλ η θ ό η ε η α η σ λ θ α η α ι νί π σ λ. 2 ) Η α λ ε μ α ξ η ε ζ ί α η σ λ θ α η α ι ν ί π σ λ. 3 ) Η νκ νζ θ ε δ α ζ η η θ όη ε η α η σ λ θ α η α ι ν ί π σ λ. 4 ) Η γ ξ α κ κ η θ όη ε η α κ ε η α μ ύ η σ λ κ ε η α β ι ε η ώ λ η νπ κ νλ η έ ι νπ. Γ η α η νλ έ ι ε γ ρ ν η ε ο θ α λ ν λ η θ όη ε η α ο ζ α π ά ξ νπ κ ε θ α η π ά ι η η ν η ζ η όγ ξ α κ κ α η σ λ θ α η α ι νί π σ λ θ α η η ν Q - Q P l ot η α νπ ν ί α κ α ο δ ε ί ρ λ νπ λ π όζ ν π η ζ η ά π ξ νζ ε γ γ ί δ νπ λ η ε λ θ α λ νλ η θ ή θ α η α λ νκ ή. Γ η α λ α γ ί λ ε η α π η ό ζ α π ξ έ π ε η λ α η α δ ε κ η νπ ξ γ ή ζ νπ κ ε κ ί α λ έ α κ ε η α β ι ε η ή π νπ ζ α η ε λ νλ νκ ά ζ νπ κ ε r e s i d u a l s. Α ξ ρ η θ ά ζ α νξ ί ζ νπ κ ε η ε κ ε η α β ι ε η ή t a x h a t = p r i c e * 0. 7 3 3 π νπ ε ί λ α η ν θ όξ νο π νπ κ α ο δ ί λ ε η η ν κ νλ η έ ι ν π νπ β ξ ή θ α κ ε κ ε η ε λ π α ι η λ δ ξ όκ ε ζ ε. Σ α 33

θ α η ά ι νη π α ε π νκ έ λ σ ο ζ α νξ η ζ η νύ λ κ ε η νλ η ύ π ν r e s i d u a l s = t a x h a t - t a x. Έ ρ νπ κ ε η α π α ξ α θ ά η σ : 28 Ι ζ η όγ ξ α κ κ α η ωλ θ α η α ι νί π ωλ η ε ο π α ι η λ δ ξ όκ ε ζ ε ο η νπ θ ό ξ νπ κ ε η ε λ α μ ί α η ωλ ζ π η η η ώλ. Σ ν η ζ η όγ ξ α κ κ α κ α ο δ ε ί ρ λ ε η α ξ θ ε η ά θ α ι ή π ξ νζ α ξ κ νγ ή η σ λ θ α η α ι νί π σ λ ζ η ε λ θ α λ νλ η θ ή θ α η α λ νκ ή ε ν π νί α ζ π κ β ν ι ί δ ε η α η κ ε η ε λ θ α κ π ύ ι ε η νπ δ η α γ ξ ά κ κ α η νο. Σ ν ε π όκ ε λ ν δ η ά γ ξ α κ κ α ε ί λ α η η ν Q - Q P l ot : 34

29 Q -Q P l ot γ η α η α θ α η ά ι νη π α η ε ο π α ι η λ δ ξ όκ ε ζ ε ο η νπ θ όξ νπ κ ε η ε λ α μ ί α. Κα η ζ ε α π η ό η ν δ η ά γ ξ α κ κ α π α ξ α η ε ξ νύ κ ε κ ί α α ξ θ ε η ά θ α ι ή π ξ νζ α ξ κ νγ ή η σ λ θ α η α ι νί π σ λ ζ η ε λ θ α λ νλ η θ ή θ α η α λ νκ ή ( δ ε ι α δ ή ζ η ε λ ε π ζ ε ί α π νπ έ ρ ε η ). Σέ ι νο ζ α θ ά λ νπ κ ε η νλ έ ι ε γ ρ ν η νπ K ol m og or o v - S m i r n ov γ η α η νλ έ ι ε γ ρ ν η ε ο θ α λ νλ η θ όη ε η α ο. Π α ί ξ λ νπ κ ε : Test of Normality Kolmogorov-Smirnov a Statistic df Sig. residuals,079 107,094 30 Έ ι ε γ ρ νο θ α λ νλ η θ ό η ε η α ο γ η α η ν κ νλ η έ ι ν η νπ θ όξ νπ κ ε η ε λ α μ ί α. Σν Sig. ε ί λ α η 0, 0 9 4 νπ όη ε κ ε γ α ιύ η ε ξ ν η νπ ε π η π έ δ νπ ζ ε κ α λ η η θ όη ε η α ο ( π νπ έ ρ νπ κ ε νξ ί ζ ε η ζ η ν 0, 0 5 ) ά ξ α δ ε λ α π νξ ξ ί π η νπ κ ε η ε λ π π όζ ε ζ ε π ε ξ ί η ε ο θ α λ νλ η θ όη ε η α ο η σ λ θ α η α ι νί π σ λ. Γη α η ε λ α λ ε μα ξ η ε ζ ί α η σ λ θ α η α ι ν ί π σ λ ζ α ρ ξ ε ζ η κ νπ νη ή ζ νπ κ ε η ν λ έ ι ε γ ρ ν D u r bi n - Wa t s on ν νπ νί νο κ α ο δ ί λ ε η : 35

Model Summary c,d Model R R Square b Square Adjusted R Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1,985 a,969,969 149,32617 1,566 a. Predictors: price b. For regression through the origin (the no-intercept model), R Square measures the proportion of the variability in the dependent variable about the origin explained by regression. This CANNOT be compared to R Square for models which include an intercept. c. Dependent Variable: tax d. Linear Regression through the Origin 31 Δ ε ί θ η ε ο D ur b i n - W a t s o n γ η α η ν κ νλ η έ ι ν η νπ θ όξ νπ θ α η η ε ο α μ ί α ο. Η η η κ ή η νπ δ ε ί θ η ε D u r bi n - W a t s on ε ί λ α η θ νλ η ά ζ η ν 2 π ξ ά γ κ α π νπ κ α ο θ ά λ ε η λ α α π νθ α λ ζ νύ κ ε η ε λ κ ε α π η νζ π ζ ρ έ η ηζ ε η σ λ θ α η α ι ν ί π σ λ δ ε ι α δ ή η ε λ α λ ε μ α ξ η ε ζ ί α η νπ ο. Μ π νξ νύ κ ε ε π ί ζ ε ο λ α π ά ξ νπ κ ε θ α η η ν δ η ά γ ξ α κ κ α δ η α ζ π νξ ώ λ η σ λ θ α η α ι νί π σ λ η ε ο π α ι η λ δ ξ όκ ε ζ ε ο : 36

32 Δ η ά γ ξ α κ κ α δ η α ζ π ν ξ ώλ η ωλ θ α η α ι νί π ωλ η ε ο π α ι η λ δ ξ όκ ε ζ ε ο η νπ θ ό ξ νπ κ ε η ε λ α μ ί α. Βι έ π νπ κ ε θ α η α π ό ε δ ώ έ λ α λέ θ νο ζ ε κ ε ί σ λ π νπ π π νζ η ε ξ ί δ ε η α θ όκ α π ε ξ η ζ ζ όη ε ξ ν η ε λ η π ρ α η ό η ε η α θ α η θ α η ε π έ θ η α ζ ε η ε λ α λ ε μα ξ η ε ζ ί α κ ε η α μ ύ η σ λ θ α η α ι νί π σ λ η ε ο π α ι η λ δ ξ όκ ε ζ ε ο. Γη α η ε λ νκ νζ θ ε δ α ζ η η θ όη ε η α η σ λ θ α η α ι ν ί π σ λ ζ α θ ά λ νπ κ ε η νλ έ ι ε γ ρ ν η ε ο η ζ όη ε η α ο δ η α θ π κ ά λ ζ ε σ λ ρ σ ξ ί δνλ η α ο η η ο η η κ έ ο ζ ε νκ ά δ ε ο. Κα η π ά ιη ζ α θ η η ά μνπ κ ε κ ί α νκ ά δ α γ η α θ ά ζ ε η η κ ή η ε ο κ ε η α β ι ε η ή ο f e a t s ε π νκ έ λ σ ο 9. Σα α π νη ε ι έ ζ κ α η α : residuals Test of Homogeneity of Variances Levene Statistic df1 df2 Sig. 1,245 6 98,290 33 Έ ι ε γ ρ νο η ζ ό η ε η α ο / νκ νζ θ ε δ α ζ η η θ όη ε η α ο η ωλ δ η α θ π κ ά λ ζ ε ωλ η ωλ θ α η α ι νί π ωλ η νπ κ νλ η έ ι νπ η νπ θ ό ξ νπ κ ε η ε λ α μ ί α. Σ ν Sig. ε ί λ α η π ς ε ι όη ε ξ ν η νπ ε π η π έ δ νπ ζ ε κ α λ η η θ όη ε η α ο ( π νπ ε ί λ α η 0, 0 5 ) νπ όη ε δ ε λ α π νξ ξ ί π η νπ κ ε η ε λ π π ό ζ ε ζ ε π ε ξ ί η ζ όη ε η α ο / νκ νζ θ ε δ α ζ η η θ όη ε η α ο η σ λ δ η α θ π κ ά λ ζ ε σ λ κ ε η α μ ύ η σ λ νκ ά δ σ λ ησ λ θα η α ι νί π σ λ. 37

ANOVA residuals Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 245719,372 8 30714,921 1,422,197 Within Groups 2116371,789 98 21595,630 Total 2362091,160 106 34 Π ί λ α θ α ο α λ ά ι π ζ ε ο δ η α θ ύ κ α λ ζ ε ο η ωλ θ α η α ι νί π ωλ η νπ κ νλ η έ ι νπ η νπ θ όξ νπ κ ε η ε λ α μ ί α. Ο π α ξ α π ά λ σ π ί λ α θ α ο κ α ο δ ί λ ε η η ν α π νη έ ι ε ζ κ α η νπ ε ι έ γ ρ νπ η ε ο η ζ όη ε η α ο η σ λ κ έ ζ σ λ κ ε η α μύ η σ λ νκ ά δ σ λ ησ λ θ α η α ι νί π σ λ. Μ ε Sig. ί ζ ν κ ε 0, 1 9 7 δ ε λ α π νξ ξ ί π η νπ κ ε η ε λ π π όζ ε ζ ε η ε ο η ζ όη ε η α ο η σ λ κ έ ζ σ λ. Η η ε ι ε π η α ί α π ξ νϋ π ό ζ ε ζ ε π νπ ζ α κ α ο α π α ζ ρ νι ή ζ ε η ε ί λ α η α π η ή η ε ο γ ξ α κ κ η θόη ε η α ο η σ λ κ ε η α β ι ε η ώ λ η νπ κ νλ η έ ι νπ δ ε ι α δ ή η νπ θ όξ νπ θ α η η ε ο α μ ί α ο η σ λ ζ π η η η ώ λ. Θ α με θ η λ ή ζ νπ κ ε κ ε έ λ α δ η ά γ ξ α κ κ α δ η α ζ π νξ ώ λ ( s c a t t e r p l ot ) η ν νπ ν ί ν θ α ί λ ε η α η π α ξ α θ ά η σ : 35 Δ η ά γ ξ α κ κ α δ η α ζ π ν ξ ώλ η νπ θ ό ξ νπ θ α η η ε ο η η κ ή ο η νπ θ όξ νπ π νπ π ξ νβ ι έ π ε η η ν κ νλ η έ ι ν. Π α ξ α η ε ξ νύ κ ε α ξ θ ε η ά θ α ι ή ζ πζ ρ έ η η ζ ε η σ λ δ ύ ν κ ε η α β ι ε η ώ λ κ αο π νπ π ξ νζ ε γ γ ί δ ε η η ε γ ξ α κ κ η θόη ε η α. 38