ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ. Εαρινό εξάµηνο ακαδηµαϊκού έτους 2003-2004 ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. Εργασία 4 - Ενδεικτική λύση



Σχετικά έγγραφα
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

Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS

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

Πολλαπλή παλινδρόµηση. Μάθηµα 3 ο

2. ΧΡΗΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΠΑΚΕΤΩΝ ΣΤΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

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

Εργασία. στα. Γενικευμένα Γραμμικά Μοντέλα

) = a ο αριθµός των µηχανών n ο αριθµός των δειγµάτων που παίρνω από κάθε µηχανή

Προσοµοίωση Εξέτασης στο µάθηµα του Γεωργικού Πειραµατισµού

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

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΜΕΛΕΤΗ ΑΠΟ ΟΣΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΤΥΧΙΑΣ ΗΜΕΡΗΣΙΩΝ ΗΜΟΣΙΩΝ ΚΑΙ Ι ΙΩΤΙΚΩΝ ΛΥΚΕΙΩΝ ΕΙΣΑΓΩΓΗ

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

ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟ ΒΙΝΤΕΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο

ΕΚΤΙΜΗΤΙΚΗ: ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ

Επαγωγική Στατιστική. Εισαγωγή Βασικές έννοιες

Μεθοδολογία της Έρευνας και Εφαρμοσμένη Στατιστική

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5 ΤΟ ΠΛΕΟΝΕΚΤΗΜΑ ΤΩΝ ΥΠΟΨΗΦΙΩΝ ΠΑΛΑΙΟΤΕΡΩΝ ΕΤΩΝ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΠΑΡΑΓΟΝΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΩΝ ΒΑΘΜΟΛΟΓΙΩΝ ΟΙ ΣΥΝΙΣΤΩΣΕΣ ΤΗΣ ΜΑΘΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙ ΟΣΗΣ

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΕΙΣΑΓΩΓΗ. Μη Παραµετρική Στατιστική, Κ. Πετρόπουλος. Τµήµα Μαθηµατικών, Πανεπιστήµιο Πατρών

ειγµατοληπτική κατανοµή

Στόχος µαθήµατος: ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. 1. Πολλαπλή γραµµική παλινδρόµηση. 1.2 Παράδειγµα 7 (συνέχεια)

Μαντζούνη, Πιπερίγκου, Χατζή. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο

ΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΚΑΙ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

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

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

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Κεφάλαιο 13. Εισαγωγή στην. Η Ανάλυση ιακύµανσης

ΕΛΕΓΧΟΙ ΠΡΟΣΑΡΜΟΓΗΣ & ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ

Ερωτήσεις κατανόησης στην Οικονομετρία (Με έντονα μαύρα γράμματα είναι οι σωστές απαντήσεις)

ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 7. Παλινδρόµηση

Ανάλυση ιασποράς (Analysis of Variance, ANOVA)

Γενικευμένα Γραμμικά Μοντέλα (GLM) Επισκόπηση

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

Στατιστική και Θεωρία Πιθανοτήτων (ΓΓ04) ΑΝΤΩΝΙΟΣ ΧΡ. ΜΠΟΥΡΑΣ Εαρινό Εξάμηνο

Άσκηση 11. Δίνονται οι παρακάτω παρατηρήσεις:

ΘΕΜΑΤΑ Α : ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ - ΛΥΣΕΙΣ

Στατιστική για Πολιτικούς Μηχανικούς Λυμένες ασκήσεις μέρους Β

F είναι ίσος µε ν. i ÏÅÖÅ ( ) h 3,f 3.

Μη Παραµετρικοί Έλεγχοι

Ύλη 1 ης Εβδομάδας. Σχέσεις Μεταβλητών ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ. Σχέση μεταξύ Μεταβλητών Παραδείγματα. 2 η Διάλεξη

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΧΡΗΣΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΜΟΝΤΕΛΩΝ ΚΑΙ ΓΡΑΜΜΙΚΗΣ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗΣ

Πολλαπλή παλινδρόμηση (Multivariate regression)

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο )

Θεωρία Πιθανοτήτων & Στατιστική

ΜΑΘΗΜΑ 3ο. Υποδείγματα μιας εξίσωσης

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΠΟΛΙΤΙΚΟΥΣ ΜΗΧΑΝΙΚΟΥΣ ΜΕΡΟΣ Β

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ

Ελένη Κανδηλώρου Αναπλ. Καθηγήτρια. Γραμμικά Μοντέλα. Λύσεις Ασκήσεων

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 7 ο ΜΕΘΟ ΟΛΟΓΙΑ ΤΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ

Ποιο από τα δύο τµήµατα είχε καλύτερη επίδοση; επ. Κωνσταντίνος Π. Χρήστου

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 8. Συνεχείς Κατανομές Πιθανοτήτων Η Κανονική Κατανομή

= p 20 1 p p Το σημείο στο οποίο μηδενίζεται η παραπάνω μερική παράγωγος είναι

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS)

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΤΟ PASW ΜΕ ΜΙΑ ΜΑΤΙΑ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ: Η ΜΕΣΗ ΤΙΜΗ ΚΑΙ Η ΔΙΑΜΕΣΟΣ... 29

Ζημιοκατανομές και Θεωρία Ακραίων Τιμών

Κεφάλαιο 5. Οι δείκτες διασποράς

Κατανοµές. Η κατανοµή (distribution) µιας µεταβλητής (variable) φαίνεται από το σχήµα του ιστογράµµατος (histogram).

Λογιστική Παλινδρόµηση

ΠΟΣΟΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΙI (ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ) (ΟΔΕ 2116)

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS)

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ. ΜΑΘΗΜΑ 4ο

Μεθοδολογία των επιστημών του Ανθρώπου : Στατιστική Εργαστήριο 6 :

Does anemia contribute to end-organ dysfunction in ICU patients Statistical Analysis

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

Πίνακας 1. Επίπεδα PRAME mrna (αντίγραφα/ κύτταρα) σε άτοµα σε διαφορετικές φάσεις της CML. n Ελάχιστη-µέγιστη

ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ..Π.Μ.Σ. Μαθηµατικά των Υπολογιστών και των Αποφάσεων. Πάτρα, 27 Ιανουαρίου 2011

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 6 ο

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Βιολέττα Δάλλα. Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΜΕΡΟΣ ΠΡΩΤΟ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ 13 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ 15 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑΣ 19

Θεωρία Πιθανοτήτων & Στατιστική

Γ ΤΑΞΗ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΚΑΙ ΕΠΑΛ (ΟΜΑ Α Β )

Εισαγωγή στη μεθοδολογία της Εκπαιδευτικής Έρευνας

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ & ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙ ΕΙΑΣ 2012 ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ

Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows Σελίδα:

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

Νίκος Πανταζής Βιοστατιστικός, PhD ΕΔΙΠ Ιατρικής Σχολής ΕΚΠΑ Εργαστήριο Υγιεινής, Επιδημιολογίας & Ιατρικής Στατιστικής

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

Στατιστικοί Έλεγχοι Υποθέσεων. Σαλαντή Γεωργία Εργαστήριο Υγιεινής και Επιδημιολογίας Ιατρική Σχολή

Μάστερ στην Εφαρµοσµένη Στατιστική

Είδαµε στο προηγούµενο κεφάλαιο ότι, όταν τα δεδοµένα που χρησιµοποιούνται σε ένα υπόδειγµα, δεν προέρχονται από στάσιµες χρονικές σειρές έχουµε το

Κεφάλαιο 16. Σύγκριση συχνοτήτων κατηγοριών: το στατιστικό κριτήριο χ 2. Προϋποθέσεις για τη χρήση του τεστ. ιαφορές ή συσχέτιση.

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΥΗΣΕΩΝ ΚΑΙ ΝΕΟΓΝΩΝ

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΜΠΣ Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

( x) (( ) ( )) ( ) ( ) ψ = 0 (1)

ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΜΕΣΩΝ ΤΙΜΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΛΟΓΙΩΝ ΔΥΟ

Πίνακας κατανοµής συχνοτήτων και αθροιστικών συχνοτήτων. Σχετ.

Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

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

3. Κατανομές πιθανότητας

Οι δείκτες διασποράς. Ένα παράδειγµα εργασίας

Λυμένες Ασκήσεις για το μάθημα:

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ & ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙ ΕΙΑΣ 2010 ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ

1.α ιαγνωστικοί Έλεγχοι. 2.α Ευαισθησία και Ειδικότητα (εισαγωγικές έννοιες) ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. Πολύ σηµαντικό το θεώρηµα του Bayes:

Ενότητα 3 η : Περιγραφική Στατιστική Ι. Πίνακες και Γραφικές παραστάσεις. Δημήτριος Σταμοβλάσης Φιλοσοφίας Παιδαγωγικής

Διακριτικές Συναρτήσεις

Transcript:

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ Εαρινό εξάµηνο ακαδηµαϊκού έτους 34 ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ 5 Μαΐου 4 Εργασία 4 - Ενδεικτική λύση Το κείµενο απευθύνεται στους φοιτητές και αιτιολογεί και περιγράφει τα βήµατα µίας ενδεδειγµένης λύσης της εργασίας. Οι εργασίες των φοιτητών θα πρέπει επιπλέον να έχουν τη µορφή αναφοράς. Θεωρώντας ότι όλα τα άτοµα που έχουν τον ίδιο συνδυασµό τιµών πίεσης και χοληστερόλης έχουν την ίδια πιθανότητα να εµφανίσουν καρδιακό νόσηµα, έχουµε να κάνουµε µε διωνυµικά δεδοµένα τα οποία µπορούν να αναλυθούν µε χρήση γενικευµένου γραµµικού µοντέλου. Γι αυτό καταρχήν εξετάζουµε διαγράµµατα των παρατηρούµενων ποσοστών εµφάνισης νοσήµατος και δειγµατικών logits έναντι των τιµών πίεσης και χοληστερόλης.

.3 sample prop... 3 4 5 6 7 8 9 pressure.3 sample prop... 5 cholesterol 3

sample logits -3-4 -5 3 4 5 pressure 6 7 8 9 sample logits -3-4 -5 5 cholesterol 3 Στα διαγράµµατα των δειγµατικών logits παρατηρείται γραµµικότητα στη σχέση τους µε τις ανεξάρτητες µεταβλητές. Για να είµαστε σίγουροι σαν πρώτο µοντέλο που θα εξετάσουµε θα πάρουµε αυτό που ως ανεξάρτητες περιλαµβάνει εκτός πίεσης και χοληστερόλης, το γινόµενο τους και τα τετράγωνα τους.

Στα διαγράµµατα δεν ήταν ανάγκη να κεντροποιήσουµε τις ανεξάρτητες µεταβλητές. Τις κεντροποιούµε όµως πριν την εισαγωγή τους στο µοντέλο γιατί αλλιώς αυτές και τα τετράγωνά τους θα παρουσιάζουν µεγάλη συσχέτιση. Κεντροποίηση επιτυγχάνεται µε το να αφαιρεθεί από κάθε τιµή τους ο µέσος τους. Η εκτίµηση του πρώτου µοντέλου δίνει τα εξής αποτελέσµατα: Logistic Regression Table Odds 95% CI Predictor Coef SE Coef Z P Ratio Lower Upper Constant.5984.99 3.6. pres_cen.9895.575 3.77....3 chol_cen.55.3857 3.89.... pres_cho -.879.467 -.6.549... pres_sq.57.87.5.84... chol_sq -.357.7 -.3.76... Log-Likelihood = -3.668 Test that all slopes are zero: G = 4.43; DF = 5; P-Value =. Goodness-of-Fit Tests Method Chi-Square DF P Pearson 54.9 5.37 Deviance 63.39 5. Το µοντέλο δεν έχει κακή προσαρµογή. Επίσης εξετάζοντας τα διαγνωστικά του (διαγράµµατα καταλοίπων deviance έναντι των ανεξαρτήτων και των εκτιµηµένων logits, leverage, normal probability plot τυποποιηµένων καταλοίπων και αποστάσεις Cook) δεν διαπιστώσαµε σηµαντικό πρόβληµα. Η Κανονικότητα οριακά απορρίπτεται αλλά όπως είπαµε δεν µας απασχολεί ιδιαίτερα. Στη συνέχεια εξετάζουµε αν τα τετράγωνα και το γινόµενο µπορούν να φύγουν από το µοντέλο. Το µοντέλο χωρίς αυτά έχει deviance 63.565. η διαφορά των deviance είναι.56, τιµή µη σηµαντική αν θεωρηθεί ότι προέρχεται από κατανοµή χ µε 3 βαθµούς ελευθερίας. Τα αποτελέσµατα εκτίµησης του νέου µοντέλου είναι: Logistic Regression Table Odds 95% CI Predictor Coef SE Coef Z P Ratio Lower Upper Constant.64.46.8. pres_cen.9375.4865 3.98....3 chol_cen.448.334 4.37.... Log-Likelihood = -3.93 Test that all slopes are zero: G = 39.77; DF = ; P-Value =. Goodness-of-Fit Tests Method Chi-Square DF P Pearson 55.693 53.374 Deviance 63.565 53.5

ιατηρήσαµε την κεντροποίηση των ανεξάρτήτων για να υπάρχει συγκρισιµότητα µε το πληρέστερο µοντέλο. Και αυτό το µοντέλο έχει καλή προσαρµογή. Στη συνέχεια παρουσιάζουµε τα διαγνωστικά του (εξετάσαµε αν κάθε µία από τις δύο ανεξάρτητες µπορεί να φύγει αλλά αποδείχθηκε ότι πρέπει να παραµείνουν και οι δύο). 3 dev res final 3 4 5 pressure 6 7 8 9 3 dev res final 5 cholesterol 3

3 dev res final -4-3 fitted logits full Όλα τα διαγράµµατα καταλοίπων είναι εντάξει. Εµφανίζεται ένα κατάλοιπο που βρίσκεται περισσότερο από δύο τυπικές αποκλίσεις µακριά από το µηδέν αλλά αυτό δεν είναι απίθανο σε 56 παρατηρήσεις. Ο έλεγχος Κανονικότητας των τυποποιηµένων καταλοίπων δίνει Normal Probability Plot Probability.999.99.95.8.5..5.. Average: -.496 StDev:.7749 N: 56 stand dev re W-test for Normality R:.9794 P-Value (approx):.587

Άρα και ο έλεγχος της Κανονικότητας δεν δείχνει κάτι παράξενο. Σχετικά µε το leverage υπάρχουν 4 παρατηρήσεις µε leverage µεγαλύτερο από το όριο (*3/56=.7) αλλά η τιµή του είναι πολύ κοντά σε αυτό. Εξάλλου οι αποστάσεις Cook όλων των σηµείων είναι πολύ µικρότερες από τη διάµεσο της κατανοµής F µε 3 και 53 βαθµούς ελευθερίας. Η διάµεσος είναι.7989 και η µεγαλύτερη απόσταση Cook είναι.4. Τελικά καταλήξαµε σε ένα µοντέλο το οποίο µας οδηγεί στα εξής συµπεράσµατα: ) Αύξηση της πίεσης κατά µία µονάδα αυξάνει τα odds του να πάθει κάποιος καρδιακό κατά %. ) Αύξηση του επιπέδου χοληστερόλης κατά µία µονάδα αυξάνει τα odds του να πάθει κάποιος καρδιακό κατά %.