Rapporto tra certificazione energetica e valore di mercato full edition by Angeliki Maria (Marilina) Toli

POLITECNICO DI TORINO Corso di Laurea in SCIENZE DELL'ARCHITETTURA Luglio 2013

Il contributo della certiﬁcazione energetica al valore di mercato: Analisi e riﬂessioni a partire dal caso torinese.

Relatrice: Marta-Carla Bottero Marina Bravi

Candidata: Angeliki-Maria Toli

SOMMARIO 3.3.3.1 CAMPIONE 1: CALCOLO 3.3.3.2 CAMPIONE 1: DISCUSSIONE DEI RISULTATI 1. LA CERTIFICAZIONE ENERGETICA 3.3.3.3 CAMPIONE 2: CALCOLO 1.1 INQUADRAMENTO 3.3.3.4 CAMPIONE 2: DISCUSSIONE DEI RISULTATI 1.2 CERTIFICATO A.C.E. 3.3.3.5 RELAZIONE TRA GLI ELEMENTI 1.3 LEGISLAZIONE DI RIFERIMENTO 3.3.4 INCERTEZZE SULLA AFFIDABILITA’ DEI PROCESSI 1.4 CASO PIEMONTESE DI STIMA 1.5 LA CLASSE ENERGETICA A 3.4 SISTEMA GENERALE DI STIMA(S.G.S) 2. IMPOSTANDO LA STIMA 3.4.1 LA STIMA 2.1 INTRODUZIONE ALLA IMPOSTAZIONE 3.4.2 PROCEDURA DI CALCOLO 2.2 MERCATO IMMOBILIARE: LA OFFERTA 3.4.3 CALCOLO 2.3 DEFINIZIONE DEL SEGMENTO DI MERCATO 3.4.4 DISCUSSIONE DEI RISULTATI 2.4 PARAMETRI PRESI IN CONSIDERAZIONE 3.4.5 RELAZIONE TRA GLI ELEMENTI 3. LE STIME CONFRONTO TRA I VALORI DELLE STIME 3.1 DETERMINAZIONE DELLE PROCEDURE UTILIZZATE 3.5 E I VALORI DEL MERCATO 3.2 LE PROCEDURE DI STIMA USATE CONCLUSIONI 3.3 LA REGRESSIONE MULTIPLA ALLEGATO 1: CAMPIONE INIZIALE 3.3.1 DEFINIZIONE ALLEGATO 2: DATI OUTPUT DEL PROGRAMMA SPSS 3.3.2 MODELLI DI REGRESSIONE MULTIPLA ALLEGATO 3: FOGLI CALCOLO DELLA S.G.S. 3.3.3 PROCEDURA DI CALCOLO 01

INTRODUZIONE In un mondo che, spinto dalla necessità, diventa sempre più verde, l’architettura non solo segue ma dirige questo chitettura è la scienza che disciplina essi. Così nasce il biverso il verde, inteso come sostenibilità, individuato nella classe energetica.

mercato e la composizione di un campione il più omogeneo possibile, proseguendo con le due stime pluriparametriche eseguite e concluendo attraverso la discussione dei risultati forniti. Questi risultati sono l’esito di una delle prime ricerche riguardo il contributo della classe energetica al valore di stata resa di recente obbligatoria e possono servire come

quanto esso è sostenibile. Regolata da legislazioni internazionali, europee, nazionali e regionali, la classe energetica immobiliare apportando dei cambiamenti all’interno di esso. Questa tesi, motivata dall’evoluzione verso la sostenibilità, valuta il cambiamento sopra menzionato per il caso torinequadro legislativo, attraverso l’uso di stime pluriparametriche, s’intende sintetizzare il quadro immobiliare di Torino, dal punto di vista sostenibile. Il percorso delle stime parte

fornendo ai potenziali acquirenti e locatari un’informazione oggettiva riguardo la prestazione energetica dell’immobile. In un panorama che considera la progettazione di nuovi ti positivi sul valore di mercato degli immobili, incentivando tica e spingendo la loro eliminazione. 03

LA CERTIFICAZIONE ENERGETICA

1.1 INQUADRAMENTO la prestazione o rendimento energno annuo di energia necessaria per soddisfare i servizi di climatizzazione invernale ed estiva, riscaldamento dell’acqua per uso domestico, ventilazione e illuminazione secondo utilizzi standard. Questo dipendente dalle caratteristiche di localizzazione, posizione, isolamento termico e dotazione

alcune raccomandazioni per migliorare tale rendimento. Il rendimento da un indicatore fondamentale chiamato indice di prestazione energetica annua per la climatizzazione invernale (misurato in kWh/m2 o in kWh/m3),

fronto con le prestazioni energetiche B) e grazie alle informazioni riportate tica (ACE), l’utente è in grado di compiere una scelta più consapevole. -nel caso di nuova costruzione di un

-nel caso di compravendita di un intero immobile o di singola unità immo-

lavori. introdotta dalla Direttiva Comunitaria 2002/91/CE sul rendimento energetico nell’edilizia come strumento di informazione e trasparenza del mercato immobiliare, con l’obiettivo di orientare costruttori, proprietari e inquilini a prevista dei connessi vantaggi economici e ambientali.

-nel caso di locazione di un intero immobile o di singole unità immobiliari. zione energetica, nei casi di nuova costruzionee di ristrutturazione degli 05

1.2 CERTIFICATO A.C.E. di dieci anni. La valutazione e il controllo vengono effetutai tramitte l’Agenzia regionale per la protezione ambientale (A.R.P.A.) attraverso l’impiego di due software, l’“Edilclima – -

di dati quali: • contesto di installazione (città, centro storico, periferia, campagna), • spessori delle pareti, tipo di copertura, caratteristiche dei serramenti (tipo di vetro e di telaio) , • presenza di un impianto di ventilazione, • caratteristiche dell’impianto di riscaldamento (tipo di generatore e di combustibile utilizzato). 06

FONTE: sito della Regione Lombardia, 2013

1.3 LEGISLAZIONE DI RIFERIMENTO Secondo la DIRETTIVA 2010/31/UE del Parlamento Europeo in ragione della rilevanza dei consumi del settore civile sui consumi energetici totali, che gli Stati membri provvedano ticipazione di tale obbligo, a partire dal 31 dicembre 2018,

energetica, il cui fabbisogno energetico molto basso o quada fonti rinnovabili, compresa l’energia da fonti rinnovabili Inoltre il D.LGS. 192/2005, articolo 6, comma 1 quater, del d.lgs. 192/2005 s.m.i. (a decorrere dal 1° luglio 2007), impore che “tutti i contratti, nuovi o rinnovati, relativi alla ge-

un soggetto pubblico, debbono prevedere la predisposiFIGURA 1.2: Quadro legislativo. FONTE: Mutani G., 2012

o dell’unità immobiliare interessati entro i primi sei mesi di 07

1.4 CASO PIEMONTESE La Regione Piemonte ha realizzato, con il supporto di gionale dei soggetti abilitati al rilascio dell’Attestato di Cerraccolta degli attestati trasmessi dai professionisti. Il servizio SICEE risponde all’esigenza di fornire i primi strumenti essenziali per un’attuazione tempestiva della normativa in vigore dal 1° ottobre 2009 recante gli aspetti metodologici

nell’elenco oltre 6.800. Il volume degli immobili censiti con destinazione d’uso residenziale (E.1) assomma a circa 94 milioni di metri cubi, circa il 15% della volumetria esistente

netto salto prestazionale legato all’introduzione delle normative più severe dell’ultimo ventennio. 08

FONTE: sito della Regione Piemonte, consultato il 30/03/2013.

dal 1901 al 1920

dal 1921 al 1945

dal 1946 al 1960

dal 1961 al 1975

dal 1976 al 1990

dal 1991 al 2005

In particolare si nota comâ&#x20AC;&#x2122;Ă¨ variata la classe energetica nei diversi periodi riferiti alla data di costruzione: nel detgetiche principali erano le classi G-NC mentre sono quasi assenti le classi

classi energetiche piĂš frequenti sono migliori, infatti si nota come sono diminuite le classi energetiche inferiori (E, F, G) mentre sono aumentate nettamente le classi energetiche superiori costruzione.

za energetica. 09

1.5 LA CLASSE ENERGETICA A Classe A è sinonimo di qualità superiore indipendentemente da quale sia il settore a cui ci si riferisce. In ambiviene attribuita sostanzialmente in base al consumo energetico ovvero sulla base del combustibile consumato annualmente per ogni meUna casa in Classe energetica A deve rispettare innanzitutto principi di bioediliziia e risparmio energetico già in fase di costruzione, che permetcio alle caratteristiche dell’ambiente (orientamento, esposizione, utilizzo di risorse naturali presenti in loco). Un altro aspetto determinante è rappresentato dalla riduzione al minimo delle dispersioni energe10

tiche attraverso lo sfruttamento delle fonti di calore come il sole o come le apparecchiature elettriche presenti all’interno dell’involucro. La creazione di schermature naturali attraverso alberi o zone verdi permette di ridurre l’apporto di calore e di conseguenza abbattere i costi di raffreddamento dell’abitazione. I consumi, per una casa in Classe A, mc di gas al metro quadrato all’anno. Si ritiene comunque necessario spedelle variazioni determinate delle varie caratteristiche dell’immobile. L’indicazione della classe energetica i consumi per il riscaldamento e il raffreddamento dell’abitazione misurati

in kWh/mq. Si va da un valore minimo di 15 kWh/ mq anno (casa passiva) ad un valore massimo di 160 kWh/mq anno. Per chi deve acquistare casa la classe enerin una minore spesa energetica e in un incremento di valore dell’immobile.

IMPOSTANDO LA STIMA

2.1 INTRODUZIONE ALLA IMPOSTAZIONE -

dell’azione delle forze di tipo permanente note nell’istante (2.2)

immobiliare, occore fare riferimento al valore di mercato. Il valore di mercato rappresenta il più probabile prezzo in il bene oggetto di stima viene liberamente venduto in un mercato competitivo nel quale un compratore e venditore sono liberamente informati e agiscono con prudenza, nel proprio interesse e senza costrizioni.(2.1) stima, quelle dirette e quelle indirette. Il procedimento diretto è utilizzabile se è possibile disporre di prezzi relativi a transazioni di beni analoghi mentre quello indiretto in caso di scarsa numerosità dei dati presenti. In questa ricerca sono utilizzate procedure di stima di tipo diretto rispettando il “Principio di Permanenza delle CondiOgni operazione economica si svolge “in base alle condisi sa prevedere circa l’evoluzione della situazione a seguito

“Il Valore di Mercato è l’importo stimato al quale l’immobile verrebbe venduto alla data della valutazione in un’operazione svolta tra un venditore e un acquirente consenzienti, alle normali condizioni di mercato, dopo un’adeguata promozione commerciale, nell’ambito della quale le parti hanno agito con cognizione di causa, con prudenza e senza alcuna costrizione.”(2.3)

(2.1)

Simonotti M.,Fondamenti di metodologia estimativa, Liguori editore, 1989. (2.2) Del Giudice V., Dispense del Corso di Economia ed Estimo Civile,2011. (2.3) Banca d’Italia, circ. 263/2006, sez. IV p. 1.

La regione Piemonte ha una popolazione di 4.437.429 abitanti. E’ suddivisa in 8 province: Alessandria, Asti, Biella, Cuneo, Novara, Torino, Verbano-Cusio-Ossola, Vercelli. Dal punto di vista immobiliare rappresenta circa il 7% di tutti gli annunci immobiliari presenti tra le regioni monitorate da mercato-immobiliare.info. Nella regione Piemonte nel suo complesso sono presenti al momento 139.664 immobili in vendi circa 41 annunci per mille abitanti. La provincia di Torino si trova nella regione Piemonte ed ha una popolazione di 2.312.249 abitanti. Nell’intera provincia sono presenti oltre 72.452 immobili in vendita e ca 44 annunci per mille abitanti. Il prezzo medio degli appartamenti in vendita è di circa il 8% inferiore alla quotazione media regionale, pari a 1.950 €/m². Il maggior numero di annunci immobiliari è pubblicato nel comune di Torino (45%). Torino è il capoluogo dell’omonima provincia. Ha 12

una popolazione di 908.263 abitanti. In totale sono presenti in città 46.367 annunci immobiliari, di cui 27.460 in dice complessivo di 51 annunci per mille abitanti. Il prezzo medio degli appartamenti in vendita (2.250 €/m²) è di circa il 15% superiore alla quotazione media regionale, pari a 1.950 €/m² ed è anche di circa il 6% superiore alla quotazione media provinciale (2.100 €/m²). In città le quotazioni immobiliari più economiche per gli appartamenti sono relative alla zona Falchera (1.300 €/m²), mentre raggiunge le quotazioni più elevate la zona Gran Madre (3.300 €/m²).La ricerca per comporre il campione degli immobili oggetti di comparazione è stata completata nel Marzo del 2013. Secondo il sito immobiliare.it “nel corso del mese di Marzo il prezzo richiesto per immobili in vendita nella città di Torino è stato maggiore nel quartiere Centro storico, Quadrilatero Romano, Repubblica, Giardini Reali, con € 3.739 per metro quadro.

Al contrario, l’area in cui è stato rilevato il prezzo di richiesta più basso è Barriera Milano, con una media di € (2.4)

In questo contesto si è effetuata la ricerca di immobili che appartengono nella categoria: Residenziale, Nuova Costruzione, Appartamento. La tipologia edilizia scelta è ‘Abitazioni di tipo Signorile’: Unità immobiliari appartenenti a fabbricati ubicati in zone di pregio con caratteristiche costruttive, tecnologiche e di dei fabbricati di tipo residenziale.(2.5) Per creare il campione la ricerca è stata

Un’analisi svolta dal sito Immobiliare.it rivela che solo il 5% degli annunci immobiliari riporta la classe energetica. Questo dato sottolinea l’incertezza in tema di annunci im(2.4)

immobiliare.it, consultato il 03/04/2013 dossier.net/guida/immobili02.html, consultato il 10/03/2013. (2.5)

2.3 DEFINIZIONE DEL SEGMENTO DI MERCATO Per comporre un campione omogeneo si deve partire dal paramentro più importante secondo l’OMI (Osservatorio del Mercato Immobiliare localizzazione. Seguendo questa logica l’indagine inizia prima con appartamenti di classe A (elemento più raro, commento C.1) e successivamente con le altre classi, in tutta la città di Torino, per creare una mappa dove viene col-

Gli immobili in offerta sono collocati sulla mappa di Torino dove viene sovrapposizionato il disegno con la diViene scelta la municipalità 1 come riferimento per individuare la zona del campione, ed in particolare i segmenti: 17, 17bis, 31, 32, 33, 34, 35. Procedendo si sovrapposiziona il disegno della Divisione delle Microzone Catastali dezone 31-San Paolo, 32-Pozzo Strada,

“L’ipotesi di base dell’OMI è che il fattore posizionale sia quello maggiormente esplicativo delle differenze di valore tra le varie unità immobiliari, in particolare di quelle a destinazione residenziale. Si ritiene pertanto che al ria è utile suddividere il territorio in porzioni che esprimano livelli omogenei di mercato, in funzione delle caratteristiche comuni (urbanistiche, socio- economiche, di dotazioni di servizi, ecc.). Pertanto ogni territorio comunale è segmentato in una o più zone omoge-

“Le microzone catastali rappresentano gli ambiti territoriali istituzionalmente rimi catastali e sono state deliberate dai comuni ai sensi del Decreto del Presidente della Repubblica del 23 marzo 1998, n. 138. La scelta di univocità tra zona OMI e microzona catastale è dipesa dall’opportunità di mantenere un sistema di riferimento dell’Osservatorio coerente con quello catastale.”(2.7)

comparto omogeneo del mercato immobiliare locale, nel quale si registra una sostanziale uniformità di apprezzamento per condizioni economiche e socio-ambientali.”(2.6)

C.1: dall’analisi effettuata da Immobiliare.it, emerge che circa l’80% degli immobili italiani appartiene alla classe energetica F. Inoltre, tra gli annunci immobiliari che riportano l’indice di prestazione energetica, la metà sono relativi agli immobili di nuova costruzione e quindi realizzati seguendo la nuova normativa.

(2.6)

OMI, 2013

(2.7)

OMI, 2013

FIGURA 2.1: Collocazione degli immobili sulla mappa catastale di Torino.

FIGURA 2.2: Collocazione degli immobili sulla mappa di suddivisione delle MunicipalitĂ di Torino.

FIGURA 2.3: Collocazione degli immobili sulla mappa di suddivi-

principali individuate nell’allegato 1 sono tre: 1. da 50 a 85 mq: bilocali-trilocali, 2. da 105 a 136 mq: quadrilocali, 3. da 150 a 180 mq: più di cinque locali. Secondo una ricerca condotta da Tecnocasa nel mese di Maggio 2012 il trilocale risulta essere l’immobile più venduto nelle principali città italiane. Nelle principali città italiane, il 35,3% di chi ha comprato casa ha scelto un appartamento di tre locali, mentre i bilocali (al secondo posto) rappresentano la soluzione ideale per il 30,6% degli acquirenti. L’aumento della metratura comporta una diminuzione del numero degli aspiranti proprietari: i quadrilocali sono stati scelti dal 21,7% dei compratori, mentre appena il 7,8% ha potuto permettersi una casa di cinque locali. Nei capoluoghi di regione la preferenza per il trilocale aumenta ancor più, raggiugendo il 49,2% degli acquisti. Indirizzato su risultati simili, un’articolo pubblicato sulla Cronaca di Torino afferma che i “ sessanta metri quadrati sono la dimensione più richiesta, colpa della crisi e (2.8)

Mentre “un grande appartamento ha da sempre un valore che risulta inferiore rispetto a soluzioni più piccole ma con le medesime caratteristiche (zona, tipologia di stabile, piano). Il prezzo di acquisto di un appartamento di grandi dimensioni sconta quindi un valore inferiore rispetto a un appartamento di metratura inferiore collocato nello stesso (2.9)

Richiamando questi fatti viene scelta la prima categoria deme rappresenta gli immobili più richiesti. ZONA

PREZZO/MQ

%degli annunci

San Paolo

2.300

Pozzo Strada

2.150

Cit Turin

2.350

Cenisia

2.400

Media

2.272

TORINO

2.250

100%

TABELLA 2.1: tabella riassuntiva delle transazioni immobiliali. (2.8) (2.9)

2.4 PARAMETRI PRESI IN CONSIDERAZIONE A seconda della stima utilizzata e i requisiti di essa, vengono composti due diversi campioni dal punto di vista del ratteristiche degli immobili a confronto.

le nominali, ordinali, intervallari e cardinali . Le caratteristiche quantitative prese in considerazione sono tre: la metratura, il piano, la distanza da Porta Nuova. Le qualitative, invece valutano la qualità, associando essa ad un valore numerico, e sono quattro:

o condizionarlo in modo particolare, come: il piano, la distanza da Porta Nuova e la presenza della metropolitana. te anche come estrinseche siccome dipendono sia dall’inL’ultimo criterio di divisione delle variabili comprende quattro categorie delle quali vengono utilizzate le prime tre. Le variabili nominali che rappresentano categorie:

presenza della metropolitana. Le caratteristiche intrinseche descrivono l’immobile al suo

le variabili ordinali che esprimono unicamente un ordine gerarchico:

quattro elementi del campione:

e quelle intervallari che consentono l’operazione dell’addizione e della sottrazione: il prezzo, la metratura, la distanza da Porta Nuova.

esposizione. 18

Le sette caratteristiche soprammenzionate vengono misurate secondo certe procedure e facendo certe premesse. 1.la metratura viene calcolata facendo riferimento al metro quadro commerciale (m2 2.il piano misurato dal livellozzero, attribuendo 0 al piano terra, 1 al primo

B, 3 alla classe C, 2 alla classe D e 1 alle classi E, F, G che sono rappresentate dallo stesso numero siccome

to da una scala numerica partendo da 1 per descrivere la qualitĂ piĂš bassa e

misurazioni sono state effetuate prendendo come riferimento un qualsiasi

4.alla classe energetica Ă¨ stata attribuita una scala numerica al posto della scala alfabetica, dove 5 si riferisce alla classe A, 4 alla classe

5.la doppia esposizione indicata dal numero 1 (presenza) o il numero 0 (as6.la distanza da Porta Nuova, calcolata in minuti, attraverso il sito della gtt e

7.la presenza della metropolitana nelle vicinanze di ogni immobile. In caso affermativo si usa 1, mentre in caso negativo si usa 0.

Parametri per definizione di un segmento di mercato: localizzazione:

Microzone 31,32,39, area semicentro

destinazione dâ&#x20AC;&#x2122;uso:

Residenziale

tipo di contratto:

Compravendita

tipologia immobiliare:

Nuovo

tipologia edilizia:

Edificio Signorile

dimensione:

da 55 a 85mq

TABELLA 2.2: Scheda riassuntiva: Individuazione del segmento di mercato.

LE STIME

3.1 DETERMINAZIONE DELLE PROCEDURE UTILIZZATE tica al valore di mercato nel caso torinese.

3.2 LE PROCEDURE DI STIMA USATE A causa dell’evoluzione del mercato immobiliare, la sensibilità estimativa ha avvertito la necessità di far dipendere più correttamente il valore degli immobili dalle diverse caratteristiche qualitative-quantitative compresenti nel bene oggetto di stima, e quindi far ricorso alle stime pluriparametriche. I procedimenti pluriparametrici consentono di: risolvere il problema della differenziazione dei beni immobiliari, misurare le caratteristiche quali-quantitative, sintetizzare in maniera puntuale il principio comparative e rispecchiare adeguatamente le varie forme di apprezzamento. Consentono inoltre di porre in relazione il valore di mercato di un bene (y) con le caratteristiche tipiche del bene stesso (x1, x2, x3, ....,xn). 21

Consentono inoltre di porre in relazione il valore di mercato di un bene (y) con le caratteristiche tipiche del bene stesso (x1, x2, x3, ....,xn).

Limiti applicativi: •Composizione del campione, legata alla numerosità dei dati ed alla presenza di fenomeni di collinearità tra le varia-

Vantaggi:

•Scarsa mancanza di raccolte dati sistematiche relative al mercato immobiliare (prezzi e caratteristiche delle unità im-

•I prezzi marginali delle determinanti del prezzo di mercato consentono di separare gli effetti delle singole variabili sulla •Il valore di stima del bene con caratteristiche note, viene 22

e private. Dalle procedure pluriparametriche viene utilizzata la Regressione Multipla.

3.3 LA REGRESSIONE MULTIPLA 3.3.1 DEFINIZIONE utilizzata: per la stima di qualsiasi tipo di immobile (anche quelli dotati di particolari valenze storico-architettoniche e per la stima dei prezzi marginali delle caratteristiche immototale e lo studio delle interrelazioni tra le variabili. La procedura è composta da quattro passaggi: -

dello.

La regressione multipla presenta notevoli vantaggi come logico e alla fondatezza concettuale (siccome i modelli di regressione sono basati su relazioni del tipo causa-effetto), nalizzare le variabili qualitative (panorama, affacci, inquinamento, stato di manutenzione, qualità storico-architettonica e ambientale) e nello stimare dei relativi prezzi marginali. D’altronde presenta alcuni punti deboli come la necessità di disporre di un numero cospicuo di dati (il problema maggiore affrontato in questa ricerca) e la possibile esclusione di dati rilevanti dal campione estimativo o,viceversa, inclusione di unità immobiliari aventi basso o nullo grado di similarità. 23

3.3.2 MODELLI DI REGRESSIONE MULTIPLA Quando il prezzo di compravendita di un immobile non zionato dalla variabilità di più caratteristiche immobiliari, il modello da utilizzare è quello della regressione multipla, la cui relazione funzionale, a differenza di quella relativa alla

la seguente forma matriciale:

iperpiano detto piano di regressione: vettore degli errori stocastici, legato alla natura non deterministica del modello.

Nelle applicazioni relative al mercato immobiliare, si utilizza il modello di regressione con termine costante (b0 si vuole ottenere una misura econometrica dei prezzi e dei modello passante per l’origine quando si vogliono conoscere i prezzi e i redditi marginali impliciti (in questo caso il modello di regressione si ricollega al sistema di ripartizione). 24

Nei problemi estimativi, la variabile stocastica e viene generalmente omessa. Del Giudice V., Dispense del Corso di Economia ed Estimo Civile,2011.

3.3.3 PROCEDURA DI CALCOLO: cata attraverso l’utilizzo del programma IBM SPSS Statistics che ha prodotto I risultati presenti nelle tabelle sottoriportate. I fogli di calcolo sono presenti nell’allegato n.2. Il campione di ricerca iniziale compredeva soltanto 32 ele-

Borgo San Paolo, Pozzo Strada, Cit Turin, Cenisia. A causa dei requisiti della regressione, il campione doveva essere allargato. Per questo motivo sono stati inizialmente aggiunti vramenzionate, creando un campione di 52 elementi. Viene creata per descrivere la posizione dell’immobile. Si tratta di una variabile qualitativa che presenta valore pari a 1 per indicare il posizionamento dell’immobile nell’area iniziale, o 0 per indicare che esso si trova fuori delle microzone 31,32 e 39. In più è di tipo estrinsecho e nominale. Mentre le informazioni disponibili aumentano, le diverse stime dovrebbero tendere verso il valore vero e avvicinarsi il più possibile al valore espresso dal mercato ma che, tuttavia, non può coincidere con esso. (prezzo di vendita più probabile)(3.1)

(3.1)

M.Bravi and L.Rondoni, Tests of the Linear Models in a New System Approach in Estimate Theory, Mathl. Comput. Modelling 30,1999

FIGURA 3.4: Collocazione immobili sulla mappa castale. TABELLA 3.1: Campione di 52 immobili

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N.

CODICE

NUMERO

PIANO

METRO

LOCAL.

PREZZO

240,000

206,000

290,000

287,000

185,000

273,000

145,000

275,000

168,000

224,000

202,500

182,000

215,500

179,500

126,500

135,000

219,500

240,000

275,000

164,000

240,000

215,000

286,000

249,500

300,000

195,000

268,500

215,000

139,000

300,000

279,500

160,000

210,000

135,000

270,000

155,000

233,500

270,000

230,000

250,000

189,000

240,000

245,000

198,000

205,000

302,000

195,000

165,000

139,000

179,000

197,000

235,000

285,000

3.3.3.1 CAMPIONE 1 : CALCOLO Il campione di 53 elementi utilizzato (tabella 3.1) viene elaborato in relazione a nove parametri riportati nella tabella 3.2. Introducento le variabili nel programma, attraverso il commando Analize->Regression->Linear, viene creato il foglio di calcolo riportato nell’allegato n.3. dai cui risultati

Tramite diverse prove di calcolo sullo stesso campione è stato deciso di procedere con il calcolo forzando la regressione a passare dall’origine del sistema cartesiano, siccome nelle prove la costante risultava negativa, quindi non Come viene indicato dal programma di calcolo nell’allegato n.3 “Per la regressione attraverso l’origine, R quadrato misura la proporzione della variabilità nella variabile dipendente passante per l’origine, spiegata dalla regressione. Questo

Come conseguenza, da questo modello possono essere ELEMENTI DEL CAMPIONE

MISURA

TIPO DI VARIABILE

CODICE

NUMERO MQ

PIANO

FINITURE

CLASS.EN.

DOPPIA.ESP.

MIN.daP.N.

minuti

METRO

LOCAL.

PREZZO

TABELLA 3.2: Elementi del campione.

3.3.3.2 CAMPIONE 1: DISCUSSIONE DEI RISULTATI: getica e distanza da P.N., sono signirisulta inferiore di 0,05. Il valore corrispondente alla classe energetica è stato calcolato pari a 0,001, risultato cativa alla determinazione del valore di mercato di un immobile. Dal punto di vista monetario, il contributo di que-

classe dell’immobile (esprimendo la gierarchia alfabetica in gerarchia numerica, dove A corrisponde a 5, B a 4, C a 3 ,D a 2 e E, F, G a 1) con il valore 9.015,655.

Model

R Squareb

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

,997a

993

992

20309,4109271

Model R R Squareb Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Model 1 Sum of Squares df Mean Square F Sig. TABELLA Model R R Squareb Adjusted R Square Std. 20309,4109271 Error of the Estimate 1 3.3: Model Summary ,997a 993 992 Regression 2654043986140,686 8 331755498267,586 804,310 ,000c 1 ,997a 993 20309,4109271 Residual 18561247749,315 45 412472172,207 992 Model 1 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Total 2672605233890,001d 53 Regression 2654043986140,686 8 331755498267,586 804,310 ,000c Model 1 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Residual 18561247749,315 45 412472172,207 Regression 2654043986140,686 8 331755498267,586 804,310 ,000c Standardized Total 2672605233890,001d 53 Residual 18561247749,315 45 412472172,207 Unstandardized Coefficients Coefficients Model t Sig. Total 1 2672605233890,001d 53 Std. Error Beta TABELLA 3.4: ANOVAB a,b Standardized MQ 2532,556 237,178 , 869 10,678 , 000 Unstandardized Coefficients Coefficients Model 1 t Sig. Standardized PIANO 3189,612 1810,523 , 039 1,762 , 085 Unstandardized Coefficients B Std. Error Beta Coefficients Model 1 t FINITURE 7067,117 2979,810 , 111 2,372 , Sig. 220 MQ 2532,556 237,178 ,Beta 869 10,678 , 000 B Std. Error CLASSE_EN 9015,655 2618,336 , 156 3,443 , 001 PIANO 3189,612 1810,523 ,, 039 1,762 ,, 085 MQ 2532,556 237,178 869 10,678 000 FINITURE PIANO CLASSE_EN FINITURE

7067,117 3189,612 9015,655 7067,117

2979,810 1810,523 2618,336 2979,810

,, 111 039 ,, 156 111

2,372 1,762 3,443 2,372

,, 220 085 ,, 001 220

CLASSE_EN

9015,655

2618,336

, 156

3,443

, 001

ZONE: San Paolo, Pozzo Strada, Spina1-Marmolada 30

ZONE: Aurora

FIGURA 3.5: Collocazione degli immobili presenti alla tabella 3.6, sulla mappa catastale di Torino.

CODICE

NUMERO

PIANO

CLASSE.EN

LOCAL.

70 CODICE 71

38 NUMERO 39

90 MQ 90

2 PIANO 1

5 CLASSE.EN 5

1 LOCAL. 0

270,000 PREZZO 230,000

240,000

71 4

40 1

95 64

250,000 240,000

206,000

72 8

41 2

48 52

189,000 206,000

42 3

90 80

240,000 290,000

PREZZO

290,000

73 8

287,000

74 8

43 4

80 85

245,000 287,000

185,000

75 11

44 5

75 65

198,000 185,000

45 6

66 91

205,000 273,000

273,000

76 14

145,000

76 26

46 7

94 65

302,000 145,000

275,000

77 27

47 8

75 85

195,000 275,000

48 9

58 65

165,000 168,000

168,000

78 29

224,000

78 29

49 10

86 83

235,000 224,000

202,500

79 30

50 11

92 80

285,000 202,500

51 12

55 63

139,000 182,000

182,000

81 36

215,500

82 37

52 13

80 75

179,000 215,500

179,500

83 39

53 14

83 75

197,000 179,500

54 15

65 60

163,000 126,500

126,500

84 41

135,000

85 42

55 16

63 60

173,000 135,000

219,500

86 43

56 17

55 84

150,000 219,500

57 18

58 75

139,000 240,000

240,000

87 44

275,000

88 45

58 19

75 81

169,000 275,000

164,000

89 46

59 20

60 62

165,000 164,000

60 21

73 72

230,000 240,000

240,000

90 47

215,000

91 49

61 22

60 80

145,000 215,000

286,000

92 50

62 23

46 87

150,000 286,000

63 24

62 80

155,000 249,500

249,500

93 52

300,000

94 55

64 25

68 95

187,400 300,000

195,000

95 56

65 26

53 77

137,000 195,000

66 27

74 90

174,000 268,500

268,500

96 57

215,000

97 59

67 28

94 80

202,100 215,000

139,000

98 60

68 29

88 55

223,400 139,000

300,000

99 61

69 30

95 90

242,500 300,000

279,500

100 62

70 31

57 90

128,400 279,500

160,000

101 5

71 32

57 65

130,500 160,000

210,000

102 5

72 33

94 85

202,100 210,000

135,000

103 65

73 34

92 55

208,300 135,000

270,000

104 66

74 35

85 87

181,600 270,000

155,000

105 68

75 36

75 60

160,000 155,000

233,500

106 69

76 37

71 72

145,000 233,500

270,000

107 70

77 38

94 90

239,000 270,000

230,000

108 71

78 39

55 90

129,000 230,000

68 69

TABELLA 3.6: campione di 80 immobili.

3.3.3.3 CAMPIONE 2: CALCOLO Come è stato già citato, uno dei problemi più importanti che presenta la regressione, è la richiesta di un elevato numero di casi studio. Per soddisfare questa richiesta, sono stati aggiunti, 27 nuovi elementi nel campione, situati nel quartiere Aurora. Un numero di casi più alto preso in considerazione ze. Partendo da un campione di 80 immobili (tabella 3.6) viene eseguita la stessa procedura di calcolo che presenta i risultati portati nelle prossime tabelle (3.6, 3.7, 3.8). E’ stata è stata introdotta una nuova zona d’interesse, che viene zione diventa ordinale invece che nominale. 33

3.3.3.4 CAMPIONE 2: DISCUSSIONE DEI RISULTATI Model 1

Model 1 Model 1 TABELLA Model 3.7: 1 Regression

Analizzando lâ&#x20AC;&#x2122;insieme di dati inseriti, tutte le variabili prese in considerazione per effetuare questa stima risultano

Residual Model 1 Total Regression Model 1 Residual Regression Total Residual Model Total 1

TABELLA 3.8:

corrispondente minore di 0,05. Il coefprima stima, presentando un valore Sig. pari a 0,000 . In questo caso, il tiplicando la classe corrispondente al valore 13.860,724. 34

(Constant) Model 1 MQ Model PIANO1 (Constant) CLASSE_EN MQ (Constant)

R Squareb

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

,862a

744

734

26966,65402

R Sum of Squares Model Summary R ,862a 160366326875,684 ,862a 55267232624,316 Sum of Squares 215633559500,000 160366326875,684 Sum of Squares 55267232624,316 160366326875,684

Adjusted R Square Std. Error of the Estimate R Squareb df Mean Square F Sig. R Squareb Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 744 734 26966,65402 3 53455442291,895 73,509 ,000b 744 26966,65402 76 727200429,267 734 df Mean Square F Sig. 79 3 53455442291,895 73,509 ,000b df Mean Square F Sig. 76 727200429,267 3 53455442291,895 73,509 ,000b Standardized 215633559500,000 79 55267232624,316 76 727200429,267 Unstandardized Coefficients Coefficients t Sig. 215633559500,000 79 B Std. Error Beta ANOVA a Standardized -48382,380 17447,393 -2,773 , 007 Unstandardized Coefficients Coefficients t Sig. Standardized 2616,997 221,846 713.00 11,796 , 000 Unstandardized Coefficients B Std. Error Beta Coefficients t 3822,991 1791,871 127.00 2,134 , Sig. 036 -48382,380 17447,393 -2,773 , 007 B Std. Error Beta 13860,724 2608,401 318.00 5,314 , 000 2616,997 221,846 713.00 11,796 ,, 000 -48382,380 17447,393 -2,773 007

PIANO MQ CLASSE_EN PIANO

3822,991 2616,997 13860,724 3822,991

1791,871 221,846 2608,401 1791,871

127.00 713.00 318.00 127.00

2,134 11,796 5,314 2,134

,, 036 000 ,, 000 036

CLASSE_EN

13860,724

2608,401

318.00

5,314

, 000

CLASSE ENERGETICA CLASSE ENERGETICA CLASSE 1 ENERGETICA 1 2

3.3.3.5 RELAZIONE TRA GLI ELEMENTI

1 2 3 2 3 4 3 4 5 4 5 5 TABELLA

Tramitte l’utilizzo del software SPSS, è stato possibile produre delle relazioni tra gli elementi che costruiscono la stima (tabella 3.10, 3.11, 3.12). Analizzando il prezzo medio corrispondente ad ogni classe corrispondente alla classe energetica più bassa (valore 1 corrispondente alle classi E,F e G) (157.000€), mentre quello più alto si presenta con classe energetica B(229.479€). Per quanto riguarda la relazione con il prezzo unitario il valore minimo si presenta per gli immobili di classe D (2.441€), mentre il prezzo al metro quadro massimo per gli immobili di classe A (3.079€). E’ anche notevole la differenza del prezzo medio corrispondente ad ogni zona presa in considerazione. Il campione originale (valore 0) presenta il prezzo massimo (220.500€) mentre la zona Aurora quello più basso (187.752€).

3.10:

CLASSE ENERGETICA CLASSE ENERGETICA CLASSE 1 ENERGETICA 1 2 1 2 3 2 3 4 3 4 5 4 5 5

PREZZO PREZZO PREZZO Minimum

Mean Mean 157000,00 Mean 157000,00 167850,00 157000,00 167850,00 190310,53 167850,00 190310,53 229479,17

Minimum 126500,00 Minimum 126500,00 135000,00 126500,00 135000,00 128400,00

190310,53 229479,17 225222,73 229479,17 225222,73 225222,73 Relazione

300000,00 325000,00 290000,00 137000,00 325000,00 150000,00 290000,00 150000,00 energetica 290000,00 classe e

135000,00 128400,00 137000,00 128400,00 137000,00 150000,00

tra

Standard Deviation Standard Deviation Standard 25241,34 Deviation 25241,34 27580,24

Maximum Maximum 185000,00 Maximum 185000,00 215000,00 185000,00 215000,00 300000,00 215000,00 300000,00 325000,00

25241,34 27580,24 49264,34 27580,24 49264,34 55758,11 49264,34 55758,11 42816,84 55758,11 42816,84 42816,84 prezzo.

Mean Mean 2491,69 Mean 2491,69 2440,70 2491,69 2440,70 2517,97

PREZZO_UNITARIO PREZZO_UNITARIO PREZZO_UNITARIO Minimum Maximum Minimum Maximum 2108,33 2846,15 Minimum Maximum 2108,33 2846,15 2133,33 2687,50 2108,33 2846,15 2133,33 2687,50 2136,47 3333,33

2440,70 2517,97 2828,13 2517,97 2828,13 3079,37

2133,33 2136,47 2042,25 2136,47 2042,25 2373,49

2687,50 3333,33 3333,33 3333,33 3961,54

270,16 175,28 333,86 175,28 333,86 362,79 333,86 362,79 458,26

2828,13 3079,37 3079,37

2042,25 2373,49 2373,49

3333,33 3961,54 3961,54

362,79 458,26 458,26

Standard Deviation Standard Deviation Standard 270,16 Deviation 270,16 175,28

TABELLA 3.11: Relazione tra classePREZZO e prezzo unitario. LOCALIZZAZIONE LOCALIZZAZIONE LOCALIZZA0 ZIONE 0 1 0 1 2 1 2 2

Mean Mean 220500,00 Mean 220500,00 218242,86 220500,00 218242,86 182751,85 218242,86 182751,85 182751,85

PREZZO PREZZO Maximum Minimum Minimum Maximum 139000,00 302000,00 Minimum Maximum 139000,00 302000,00 126500,00 300000,00 139000,00 302000,00 126500,00 300000,00 128400,00 325000,00 126500,00 300000,00 128400,00 325000,00 128400,00

325000,00

Standard Deviation Standard Deviation Standard 46753,74 Deviation 46753,74 52365,29 46753,74 52365,29 48700,49 52365,29 48700,49 48700,49

TABELLA 3.12: Relazione tra localizzazione e classe.

zata da diversi fattori. Si manifestano spesso incertezze sul campione dei immobli siccome “il mercato italiano, è spesso caratterizzato da scarsa disponibilità di dati e, in considerazione della scarsa informazione, gli esperti sono costretti a operare sulla base di campioni molto limitati di unità di confronto. Una tradizione ben radicata basata su metodi deterministici che (si presumono) in grado di eseguire correttamente anche con risorse limitate è quindi afgiunta se sono soddisfatte due condizioni: 1.l’unità oggetto di indagine (soggetto) viene confrontata con le altre unità che determinano i prezzi di vendita di tali unità sono state (3.2)

Altre incertezze relative il caso in esame riguardano il nu36

mero ridotto di immobili che costituiscono il campione. Le Altre incertezze relative il caso in esame riguardano il numero ridotto di immobili che costituiscono il campione. Le ultime sono affrontate con i proseguimenti sovrascritti. guita attraverso l’uso di un diverso tipo di stima. In questo caso viene scelto il Sistema Generale di Stima (S.G.S.). bilità è il più importante da prendere in considerazione, in quanto assicura un corretto processo decisionale.”(3.3) (3.2)

M.Bravi and L.Rondoni, Tests of the Linear Models in a New System Approach in Estimate Theory, Mathl. Comput. Modelling 30,1999 (3.3) R. Roscelli and N. Bellomo, A new system approach in estimate theory: Deterministic approach and uncertainty measures, Mathl. Comput. Modelling 25 (5), 1997.

3.4 SISTEMA GENERALE DI STIMA (S.G.S.) 3.4.1 LA STIMA Applicata per la stima di immobili dotati di particolari valenze storico-architettoniche e ambientali. La S.G.S. è la stima dei prezzi e dei redditi marginali delle caratteristiche immobiliari, un procedimento di tipo diretto, composto da quattro fasi. parazione per ciascun immobile del campione 4.la risoluzione del sistema costituito dalle funzioni di comparazione di ogni immobile (determinazione dei prezzi

marginali e del valore di stima). I vantaggi che presenta sono strettamente correlati a questa ricerca e riguardano la particolare predisposizione di questo tipo di stima ad analizzare le variabili qualitative: panorama, affacci, inquinamento, stato di manutenzione, qualità storico-architettonica ed ambientale, a stimarne i relativi prezzi marginali e la possibilità di pervenire ad un risultato di stima anche in presenza di un numero ridotto di dati. Questo, tuttavia, comporta anche uno svantaggio in quanto il numero di rilevazioni di confronto disponibili dovrebbe essere tale da consentire la

risoluzione matematica del sistema, senza che questo risulti sottodimensionato. “La procedura può essere applicata a tutti i tipi di immobili urbani, quando esistono transazioni di mercato recenti che presentino prezzi congrui. La sola costrizione è che il numero delle caratteristiche prese in considerazione sia inferiore al numero dei beni inseriti nel campione.”(3.3)

(3.3)

Marta Bottero, Dispense del corso

Le variazioni di prezzo presentate dagli immobili sono conseguenza e funzione delle differenze tra gli ammontari delle caratteristiche da questi possedute. Il sistema di stima si impianta a partire dalla generica funzione di comparazione, espressione delle diverse modalitĂ di presentazione dei caratteri comuni per le diverse unitĂ costituenti il campione. In riferimento a due immobili generici di indici j e k, la differenza tra i relativi prezzi Pj e Pk Ă¨ rappresentata dalla combinazione lineare delle differenze tra gli ammontari xi delle rispettive caratteristiche, ossia:

o in forma matriciale:

Supponendo di disporre di un campione di m elementi di confronto (di seguito indicati con lâ&#x20AC;&#x2122;indice j =1...m) e di aver individuato n caratteristiche immobiliari utili alla comparazione, il metodo consiste nella impostazione di un sistema di m equazioni (una funzione di comparazione per ogni imdi n prezzi marginali e di un valore di stima).

con: Del Giudice V., Dispense del Corso di Economia ed Estimo Civile,2011.

TABELLA 3.14: Campione degli immobili della SGS.

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N.

CODICE

NUMERO

PIANO

METRO

LOCAL.

PREZZO

240,000

206,000

290,000

287,000

185,000

273,000

145,000

275,000

168,000

224,000

202,500

182,000

215,500

179,500

126,500

135,000

219,500

275,000

164,000

240,000

215,000

286,000

249,500

195,000

268,500

215,000

139,000

300,000

279,500

135,000

270,000

155,000

39233,500

270,000

195,000

3.4.2 PROCEDURA DI CALCOLO

3.4.4 DISCUSSIONE DEI RISULTATI

L’obbiettivo della procedura utilizzata è di monetizzare il contributo della classe energetica al valore di mercato prendendo in considerazione il campione descrito dalla tabella 3.14 che comprende gli immobili collocati soltanto nelle mi-

Viene costruita una tabella riassuntiva (3.15), che contiene, il prezzo unitario risultante della procedura di comparazione ed il contributo monetario della classe energetica e delle sere seguite diverse operazioni di analisi e comparazione dei dati. Si parte con la costruzione dell’andamento del contributo in

1-Marmolada ovvero le zone Borgo San Paolo, Pozzo Strada, Cit Turin, Cenisia. Sono state effetute numerose procedure utilizzando diversi campioni, costruiti da multiple combinazioni degli elementi presenti nella tabella 3.13, prendendo in considerazione 7 diversi immobili oggetto di stima.

3.4.3 CALCOLO effectuate 26 procedure di calcolo. La stima viene calcolata tramite il software Excel e I risultati vengono analizzati usando il software SPSS ed il software Numbers. 40

ogni procedura seguita, presentando un valore medio pari a 133,7. Inoltre, è nota la grande differenza tra il valore miniterminazione del valore medio. Risulta evidente come que-

relativi all’immobile 14 (più basso) e l’immobile 24 (più alto). Si prosegue analizzando i risultati prodotti dalle 24 stime eseguite, inizialmente tramite gli elementi aggiornati sovra-

delle 24 stime.

CLASSE ENERGETICA CLASSE 187.89 ENERGETICA CLASSEUntitledPREZZO CLASSE 2 271.47 187.89 IMM Untitled RISULTANTE ENER 3 114.35 Untitled 2 271.47 5 Untitled 2756.11 187.89 4 145.09 Untitled 3 114.35 Untitled 5 114.35 5 3491.96 271.47 Untitled 4 145.09 108.31 4 Untitled 3332.83 114.35 114.35 Untitled 5 7 1224.89 108.31 4 Untitled 3139.98 145.09 8 231.05 7 1224.89 Untitled 3332.83 9 -175.87 4 Untitled 114.35 Untitled 8 231.05 Untitled 10 -870.16 4 3798.99 108.31 Untitled 9 -175.87 31.13 5 Untitled 7769.84 1224.89 -870.16 Untitled 10 12 4.46 31.13 5 Untitled 2971.07 231.05 13 161.34 Untitled 12 4.46 -1167.03 4 14 3751.89 -175.87 Untitled 13 161.34 Untitled 4914.18 15 30.25 4 14 -870.16 -1167.03 -372.87 5 Untitled 1375.66 31.13 30.25 Untitled 15 17 149.32 -372.87 5 Untitled 3032.74 4.46 18 262.17 Untitled 17 149.32 19 15.72 5 Untitled 3077.45 161.34 Untitled 262.17 Untitled 18 20 -128.39 5 Untitled 1450.33 -1167.03 19 15.72 260.41 5 Untitled 3397.88 30.25 -128.39 Untitled 20 22 217.7 260.41 4 Untitled 3471.81 -372.87 23 87.78 Untitled 22 217.7 1246.55 4 24 3989.56 149.32 Untitled 87.78 Untitled 23 25 764.97 5 24 2564.66 262.17 1246.55 561.49 1 Untitled 1102.28 15.72 25 764.97 561.49 1 1437.26 -128.39

SGS

IMMOBILE

5276.79

260.41

2643.15

217.70

2627.32

87.78

2393.33

1246.55

2393.33

764.97

2145.76

561.49

1500 1125 1500 750 1125 375 750 0 375 -375 0 -750 -375 -1125 -750 -1500 -1125 -1500

Untitled 9 Untitled 13

Untitled 25

Untitled 9 Untitled 13

17 CLASSE ENERGETICA

Untitled 25

CLASSE ENERGETICA FIGURA 3.1: Andamento dei valori relativi alla classe energetica. (software: Numbers)

CLASSE ENER

Mean

Minimum

Maximum

Standard Deviation

133,7067

-1167,0260

1246,5544

500,3549

Standard TABELLA 3.16: Analisi le S.G.S.(software Mean dati di tutte Minimum Maximum SPSS).

Deviation

CLASSE ENER

141,5353

-870,1557

1224,8855

380,3357

TABELLA 3.15: Tabella riassuntiva dei risultati delle S.G.S..

1500 1125 1500 750

1125 375 7500 -375 375 -750 0 -1125 -375 -1500 -750

-1125

Untitled 9 Untitled 13 Mean

Untitled 25

CLASSE ENERGETICA Minimum

Untitled 9 Untitled 13

Maximum

Standard Deviation

FIGURA 3.2: Andamento dei valori relativi alla classe energetica. CLASSE ENER 133,7067 -1167,0260 1246,5544 500,3549 corrispondente alle 24 stime (software: Numbers). CLASSE ENERGETICA

CLASSE ENER

Mean

Minimum

Maximum

Standard Deviation

141,5353

-870,1557

1224,8855

380,3357

TABELLA 3.17: Analisi dati di 24 delle S.G.S. (software SPSS).

FIGURA 3.3: La distribuzione normale (gaussiana) corrispondente alla classe energetica (software: SPSS).

CLASSE IMMOBILE CLASSE IMMOBILE 1

3.4.5 RELAZIONE TRA GLI ELEMENTI Succesivamente vengono elaborati i dati che riguardano le diverse stime. Dalla relazione tra prezzo unitario e la classe energetica degli immobili considerati come oggetti di stima, è evidente la differenza tra la classe più bassa (E, F, G) e le classi più alte (A,B). Il prezzo unitario medio in consideesame che presentano classe energetica B (tabella 3.18), mentre il prezzo unitario medio (relativo ad ogni singolo ima 4.407,7€/mq), (tabella 3.19), di classe A che presenta il contributo relativo alla classe energetica, più alto (439,4), (tabella 3.20).

PREZZO_UNITARIO CLASSE IMMOBILE

Mean

Minimum

Maximum

Standard Deviation

2497,1237

1102,2802

5276,7861

1479,6349

3597,2456

2643,1548

4914,1792

635,1952

3381,9309

1375,6555

7769,8435

1758,3482

TABELLA 3.18: Relazione tra il prezzo unitario e la classe enerPREZZO_UNITARIO getica dell’immobile corrispondente. IMMOBILE

Mean

Minimum

Maximum

Standard Deviation

4407,6901

2971,0733

7769,8435

2252,8659

2605,4429

1102,2802

5276,7861

2319,5063

14 45 5

PREZZO_UNITARIO PREZZO_UNITARIO Mean Mean 2497,1237 2497,1237 3597,2456

Minimum Minimum 1102,2802 1102,2802 2643,1548

Maximum Maximum 5276,7861 5276,7861 4914,1792

3597,2456 3381,9309 3381,9309

2643,1548 1375,6555 1375,6555

4914,1792 7769,8435 7769,8435

PREZZO_UNITARIO PREZZO_UNITARIO IMMOBILE IMMOBILE 4 4 11

Mean Mean 4407,6901 4407,6901 2605,4429

Minimum Minimum 2971,0733 2971,0733 1102,2802

Maximum Maximum 7769,8435 7769,8435 5276,7861

11 29 29 37

2605,4429 2512,6276 2512,6276 3268,5454

1102,2802 1375,6555 1375,6555 3139,9845

5276,7861 3077,4514 3077,4514 3332,8259

37 39 39 45

3268,5454 2388,8046 2388,8046 2756,1070

3139,9845 2145,7612 2145,7612 2756,1070

3332,8259 2627,3193 2627,3193 2756,1070

45 66 66

2756,1070 3761,5957 3761,5957

2756,1070 2643,1548 2643,1548

2756,1070 4914,1792 4914,1792

Standard Deviation Standard Deviation 1479,6349 1479,6349 635,1952 635,1952 1758,3482 1758,3482

Standard Deviation Standard Deviation 2252,8659 2252,8659 2319,5063 2319,5063 792,6657 792,6657 111,3370 111,3370 240,8110 240,8110 . . 737,1288 737,1288

TABELLA 3.19: Relazione tra il prezzo unitario e immobile. CLASSE ENERGETICA CLASSE ENERGETICA IMMOBILE IMMOBILE 4 4 11

Mean Mean 4 4 11

Minimum Minimum 439,4143 439,4143 49,2475

Maximum Maximum 30,2547 30,2547 -128,3861

11 29 29 37

49,2475 114,7748 114,7748 124,5959

-128,3861 4,4604 4,4604 114,3469

37 39 39 45

124,5959 471,4115 471,4115 187,8868

114,3469 87,7768 87,7768 187,8868

45 66 66

187,8868 -157,2601 -157,2601

187,8868 -870,1557 -870,1557

Standard Deviation Standard Deviation 1224,8855 1224,8855 260,4108 260,4108 262,1723 262,1723 145,0939 145,0939 764,9656 764,9656 187,8868 187,8868 217,7003 217,7003

TABELLA 3.20: Relazione tra la classe energetica e l’immobile corrispondente.

3.5 CONFRONTO TRA I VALORI DELLE STIME E I VALORI È’ interessante confrontare i prezzi unitari corrispondenti agli immobili oggetto della stima S.G.S. con i prezzi unitari presenti nel mercato immobiliare. dalla tabella 3.21. Le informazioni rilevate dimostrano che la S.G.S. provoca una notevole sovrastima per quanto riguarda gli immobili 4 e 66, entrambi di classe energetica alta. Il valore unitario stimato risulta abbastanza simile per il resto dei casi in esame con unica eccezione l’immobile 45 che è sta-

PREZZO_UNITARIO IMMOBILE

S.G.S.

MERCATO 3376,4705

4407,6901

2605,4429

2531,25

2512,6276

2527,2727

3268,5454

3243,0555

2388,8046

2555,5555

2756,1070

3106,0606

3761,5957

3103,4483

TABELLA 3.21: Relazione tra il prezzo unitario stimato e il prezzo unitario presente al mercato.

CONCLUSIONI Pëtr Kropotkin ha detto che “La scienza non fa veri progressi se non quando una verità nuova trova un ambiente pronto (C.1) L’enunciazione della classe energetica è stato un grande passo in avanti per la scienza dell’arportato dei cambiamenti nella progettazione architettonica che da vita al mercato immobiliare. La ricerca è stata effedelle prime analisi riguardo alla classe energetica dal momercato immobiliare. Tramite due procedure di stima pluriparametriche, la regressione e il Sistema Generale di Stima, viene individuato e monetizzato il suo contributo al valore di mercato. Da entrambe le stime risulta che la classe energetica ha in effetti

avrà un prezzo di acquisto più alto rispetto uno che appartiene ad una classe bassa (D,E,F,G). Questo risultato è cio ad alte prestazioni energetiche. La differenza di prezzo sarà poi ricompensata dal risparmio sulle spese energetiche, infatti una costruzione basata sull’ecoedilizia permette di raggiungere consumi inferiori ai 30 kWh/mq, mentre il consumo di una costruzione di classe media si aggira intorno ai 150-200 kWh/mq.(C.2) Nonostante l’aspetto economico, la realizzazione o l’acquisto di una casa ad alte prestazioni determina un passo in avanti verso il progresso e l’innova-

(1)

Pëtr Kropotkin, Memorie di un rivoluzionario, 1899. Azienda immobiliare Progedil Case S.r.l., http://www.progedil90.it, consultato il 13/07/2013.

(2)

Come è stato dimostrato, un immobile di classe alta (A, B)

BIBLIOGRAFIA 1.Simonotti M.,Fondamenti di metodologia estimativa, Liguori editore, 1989. 2.Gabrielli L., Lami I., Lombardi P. ,Il valore di mercato. Note di lavoro per la stima di un immobile urbano, CELID, 2011. 3.Del Giudice V., Dispense del Corso di Economia ed Estimo Civile,2011. 4.Brischetto M., Estimo. Manuale per ingegneri e architetti, Esculapio-Progetto Leonardo, 2011.

ARTICOLI Torino, 18/03/2012. ilsole24ore.com, sezione: Casa24, 25/03/2013.

DOCUMENTI UFFICIALI 1.Regione Piemonte – Direzione Ambiente – Settore Poli-

a.a.2011/2012.

revistato il 08/04/2010. 2.Città di Torino, “ALLEGATO ENERGETICO – AMBIENTA-

1.Bravi M., Rondoni L., “Tests of the Linear Models in a New

3.Banca d’Italia, circ. 263/2006, sez. IV p. 1.

Mathematical and Computer Modelling 30, pg.139-148, 1999. 2.Roscelli R. and Bellomo N., “A new system approach in estimate theory: Deterministic approach and uncertainty

LEGISLAZIONE

l-11, 1997.

1.Direttiva Comunitaria 2002/91/CE relativa al rendimento energetico nell’edilizia. 2.D.C. 2010/31/UE, aggiornamento della 2002/91/CE. 3.D.LGS. 192/2005, applicazione della D.C. 2002/91/CE. 47

SITOGRAFIA cazione.htm, consultato il 18/04/2013. 2.www.oict.polito.it, consultato il 12/04/2013. 3.http://www.sistemapiemonte.it/ambiente/sicee/, consultato il 18/04/2013. va-versione-sicee/, consultato il 18/04/2013. 5.http://www.comune.torino.it/regolamenti, consultato il 18/04/2013. 6.http://www.certificazioni-energetiche.it/normativa-piemonte.html, consultato il 03/05/2013. sultato il 03/05/2013. 8.http://www.Immobiliare.it, sezione â&#x20AC;&#x2DC;Mappa dei prezzi di richiesta degli immobili nel comune di Torinoâ&#x20AC;&#x2122;, consultato il 03/04/2013. 9.http://www.dossier.net/guida/immobili02.html, consultato il 10/03/2013. 10.http://www.progedil90.it/case-nuove-costruzioni-classe-energetica, consultato il 10/07/2013. 48

ALLEGATO 1 Campione iniziale da cui è stato stabilito il segmento di mercato.

CODICE

CLASSE

INDIRIZZO

PREZZO

PREZZO/MQ

PIANO

VIA CAPRIE 18

240000

3750.0

CORSO FERRUCCI 100

206000

3961.5

CORSO FERRUCCI 100

290000

3625.0

CORSO FERRUCCI 100

287000

3376.5

CORSO ROSSELLI 128

190000

2923.1

CORSO VITTORIO/VIA CESANA

273000

3000.0

VIA LANCIA 8

395000

5129.9

VIA MOROZZO 19

145000

2230.8

TERRA

VIA MOCCHIE 8

275000

3235.3

VIA ISSIGLIO 70

168000

2584.6

VIA ISSIGLIO 70

224000

2698.8

VIA ISONZO 123

243000

3037.5

VIA ISSIGLIO 38

182000

2888.9

VIA REVELLO 22

256000

3413.3

VIA CHIOMONTE

260000

3466.7

VIA ISSIGLIO 46

167000

2783.3

VIA LIMONE 5

135000

2250.0

VIA POLONGHERA 27

260000

3095.2

VIA BARDONECCHIA 136

240000

3200.0

230000

2948.7

LARGO SAN PAOLO 123

275000

3089.9

VIA TOLMINO 16

164000

2645.2

terra

240000

3333.3

terra

VIA ISONZO

215000

2687.5

CORSO VITTORIO 200

286000

3287.4

VIA MONGINEVRO

249000

2766.7

VIA MONGINEVRO

176000

2983.1

CORSO MEDITERRANEO 69

320000

5423.7

VIA VALDALINO

300000

3157.9

VIA MONGINEVRO

195000

2532.5

CORSO TRAPANI

309000

3433.3

VIA ROSSANA 13

215000

2687.5

VIA BEAULARD

139000

2527.3

VIA NINO BIXIO

310000

3444.4

49 2

VIA BUSSOLENO

320000

3555.6

3 4

ALLEGATO 2 Dati output del programma IBM SPSS Statistics. Regression Regression

[DataSet1] C:\Users\Administrator\Desktop\REGR. prova 1\REGRESSIONE PROVA 1.sav

Notes Notes Output Created Output Created Comments Comments

Variables Entered/Removed 11-JUL-2013 19:22:19 11-JUL-2013 19:22:19

Data Data

Input Input

Missing Value Handling Missing Value Handling

Active Dataset Active Dataset Filter Filter Weight Weight Split File Split File N of Rows in Working Data N of Rows in Working Data File File Definition of Missing Definition of Missing Cases Used Cases Used

Syntax Syntax

Resources Resources

Processor Time Processor Time Elapsed Time Elapsed Time Memory Required Memory Required Additional Memory Required Additional Memory Required for Residual Plots for Residual Plots

C:\Users\Administrator\Deskt C:\Users\Administrator\Deskt op\REGR. prova op\REGR. prova 1\REGRESSIONE PROVA 1\REGRESSIONE PROVA 1.sav 1.sav DataSet1 DataSet1 <none> <none> <none> <none> <none> <none> 90 90 User-defined missing values User-defined missing values are treated as missing. are treated as missing. Statistics are based on cases Statistics are based on cases with no missing values for with no missing values for any variable used. any variable used. REGRESSION REGRESSION /MISSING LISTWISE /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA OUTS R ANOVA /CRITERIA=PIN(.05) /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) POUT(.10) /ORIGIN /ORIGIN /DEPENDENT PREZZO /DEPENDENT PREZZO /METHOD=ENTER MQ /METHOD=ENTER MQ PIANO FINITURE PIANO FINITURE CLASSE_EN DOPP.ESP CLASSE_EN DOPP.ESP MIN.daP.N METRO MIN.daP.N METRO LOCALIZZAZIONE. LOCALIZZAZIONE. 00:00:00,02 00:00:00,02 00:00:00,02 00:00:00,02 4068 bytes 4068 bytes 0 bytes 0 bytes

Model

Variables

Entered

Removed

a,b

Method

LOCALIZZAZIO NE, METRO, PIANO, 1

MIN.daP.N.,

. Enter

DOPP.ESP, CLASSE_EN, FINITURE, MQ

a. Dependent Variable: PREZZO b. Linear Regression through the Origin c. All requested variables entered.

Model Summary Model

,997

R Square a

Adjusted R

Std. Error of the

Square

Estimate

,993

,992

20309,4109271

a. Predictors: LOCALIZZAZIONE, METRO, PIANO, MIN.daP.N., DOPP.ESP, CLASSE_EN, FINITURE, MQ 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.

ANOVA Model

Sum of Squares Regression

Residual

Total

2654043986140 ,686 18561247749,3 15 2672605233890

a. Dependent Variable: PREZZO

,001

a,b

Mean Square 8

331755498267, 586 412472172,207

F 804,310

Sig. ,000

Model

Sum of Squares Regression

Residual

Total

2654043986140

,686 18561247749,3

Sig.

804,310

586

,000

412472172,207

Custom Tables Notes

2672605233890 ,001

Mean Square 331755498267,

Output Created Custom Tables

11-JUL-2013 19:31:31

Comments a. Dependent Variable: PREZZO

Notes C:\Users\Administrator\Deskt 11-JUL-2013 19:31:31 op\REGR. prova

Output Created

b. Linear Regression through the Origin

Comments

c. Predictors: LOCALIZZAZIONE, METRO, PIANO, MIN.daP.N., DOPP.ESP, CLASSE_EN,

Data

FINITURE, MQ d. This total sum of squares is not corrected for the constant because the constant is zero for

Input

regression through the origin.

Input Coefficients Model

a,b

Unstandardized Coefficients

Standardized

Sig.

Coefficients B

Std. Error

Weight Active Dataset Split File Filter N of Rows in Working Data Weight File Split File

237,178

,869

10,678

,000

PIANO

3189,612

1810,523

,039

1,762

,085

FINITURE

7067,117

2979,810

,111

2,372

,022

CLASSE_EN

9015,655

2618,336

,156

3,443

,001

DOPP.ESP

13020,984

7793,122

,052

1,671

,102

MIN.daP.N.

-1909,071

437,517

-,229

-4,363

,000

7442,176

6706,480

,021

1,110

,273

-1426,457

6479,980

-,005

-,220

,827

a. Dependent Variable: PREZZO

Syntax

b. Linear Regression through the Origin

COMPUTE V12=PREZZO / MQ. EXECUTE. * Custom Tables. CTABLES /VLABELS VARIABLES=CLASSE_EN PREZZO_UNITARIO DISPLAY=LABEL /TABLE CLASSE_EN [COUNT F40.0] BY PREZZO_UNITARIO /CATEGORIES VARIABLES=CLASSE_EN PREZZO_UNITARIO ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=EXCLUDE.

Resources

<none> CTABLES 90

VARIABLES=CLASSE_EN CTABLES PREZZO DISPLAY=LABEL /VLABELS /TABLE CLASSE_EN BY VARIABLES=CLASSE_EN PREZZO [MEAN, MINIMUM, PREZZO DISPLAY=LABEL MAXIMUM, STDDEV] /TABLE CLASSE_EN BY /CATEGORIES PREZZO [MEAN, MINIMUM, VARIABLES=CLASSE_EN MAXIMUM, STDDEV] ORDER=A KEY=VALUE /CATEGORIES EMPTY=EXCLUD VARIABLES=CLASSE_EN 00:00:00,00 ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=EXCLUD00:00:00,00

Syntax

Resources

<none>

/VLABELS

File

2532,556

LOCALIZZAZIONE

Filter

N of Rows in Working Data

Beta

METRO

Data Active Dataset

1\REGRESSIONE PROVA C:\Users\Administrator\Deskt 1.sav op\REGR. prova DataSet1 1\REGRESSIONE PROVA <none> 1.sav <none> DataSet1 <none> <none>

Processor Time Elapsed Time Processor Time

00:00:00,00

Elapsed Time

00:00:00,00 PREZZO Mean

Minimum

Maximum PREZZO

CLASSE_EN

Standard Deviation

157000,0000 Mean

126500,0000 Minimum

185000,0000 Maximum

25241,3351 Standard

177300,0000

135000,0000

215000,0000

37502,6666 Deviation

3 1

208000,0000 157000,0000

135000,0000 126500,0000

300000,0000 185000,0000

56370,5850 25241,3351

4 2

236184,2089 177300,0000

160000,0000 135000,0000

302000,0000 215000,0000

48688,4103 37502,6666

5 3

236531,2500 208000,0000

168000,0000 135000,0000

290000,0000 300000,0000

34597,4319 56370,5850

236184,2089

160000,0000

302000,0000

48688,4103

236531,2500

168000,0000

290000,0000

34597,4319

Regression

Variables Entered/Removed

Output Created

12-JUL-2013 14:00:39

Comments C:\Users\Administrator\Deskt Data

op\REGRESSIONE\80 IMMOBILI\80 IMMOBILI.sav

Input

Active Dataset

DataSet1

Filter

<none>

Weight

<none>

Split File

<none>

N of Rows in Working Data

File Definition of Missing Missing Value Handling

User-defined missing values are treated as missing. Statistics are based on cases

Cases Used

with no missing values for any variable used. REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA /CRITERIA=PIN(.05)

Syntax

POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT PREZZO /METHOD=ENTER MQ PIANO CLASSE_ENERG.

Resources

Processor Time

00:00:00,03

Elapsed Time

00:00:00,03

Memory Required Additional Memory Required for Residual Plots

52 [DataSet1]

Variables Entered/Removed Variables Variables a Method Variables Entered/Removed Model Variables Variables Method Entered Removed Model Variables Variables Method Entered Removed CLASSE_ENER Entered Removed 1 . Enter b CLASSE_ENER G, PIANO, MQ CLASSE_ENERb 1 . Enter 1 . Enter G, PIANO, MQb G, PIANO, MQ a. Dependent Variable: PREZZO Model

Notes

2028 bytes 0 bytes

C:\Users\Administrator\Desktop\REGRESSIONE\80 IMMOBILI\80 IMMOBILI.sav

a. All Dependent Variable: PREZZO b. requested variables entered. a. Dependent Variable: PREZZO b. All requested variables entered. b. All requested variables entered. Model Summary Model Summary R Square Adjusted R Std. Error of the Model Summary R Square Adjusted Std.Estimate Error of the Square R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,744 ,734 26966,65402 Square Estimate a 1 ,862a ,744 ,734 26966,65402 1 ,862 ,744 ,734 26966,65402 a. Predictors: (Constant), CLASSE_ENERG, PIANO, MQ Model

Model Model 1

R R a ,862

a. Predictors: (Constant), CLASSE_ENERG, PIANO, MQ a. Predictors: (Constant), CLASSE_ENERG, PIANO, MQ a ANOVA Model

Sum of Squares

Model Model

Sum of Squares 160366326875, Sum of Squares Regression 160366326875, 684 160366326875, Regression Regression 684 55267232624,3 684 1 Residual 55267232624,3 16 55267232624,3 1 Residual 1 Residual 16 215633559500, 16 Total 215633559500, 000 215633559500, Total Total 000 000 a. Dependent Variable: PREZZO

ANOVA df a ANOVA df df 3 3 3 76 76 76 79

Mean Square Mean Square 53455442291,8 Mean Square 53455442291,8 95 53455442291,8 95 95 727200429,267

Sig.

F F 73,509

Sig. b Sig. ,000

73,509 73,509

,000b ,000

727200429,267 727200429,267

79 79

a. Predictors: Dependent (Constant), Variable: PREZZO b. CLASSE_ENERG, PIANO, MQ a. Dependent Variable: PREZZO b. Predictors: (Constant), CLASSE_ENERG, PIANO, MQ b. Predictors: (Constant), CLASSE_ENERG, PIANO, MQ a Coefficients a

Coefficients Unstandardized Coefficients a Coefficients Unstandardized Coefficients Unstandardized Coefficients B Std. Error

Model Model Model

B -48382,380 B (Constant) -48382,380 MQ 2616,997 (Constant) -48382,380 1 MQ 2616,997 PIANO 3822,991 MQ 2616,997 1 1 PIANO 3822,991 CLASSE_ENERG 13860,724 PIANO 3822,991 CLASSE_ENERG 13860,724 CLASSE_ENERG 13860,724 a. Dependent Variable: PREZZO (Constant)

a. Dependent Variable: PREZZO a. Dependent Variable: PREZZO

Std. Error 17447,393 Std. Error 17447,393 221,846 17447,393 221,846 1791,871 221,846 1791,871 2608,401 1791,871 2608,401 2608,401

Standardized

Sig.

Standardized Coefficients Standardized Coefficients Beta Coefficients Beta Beta ,713

Sig. Sig.

,713 ,127 ,713 ,127 ,318 ,127 ,318 ,318

-2,773

,007

-2,773 11,796 -2,773 11,796 2,134 11,796 2,134 5,314 2,134 5,314 5,314

,007 ,000 ,007 ,000 ,036 ,000 ,036 ,000 ,036 ,000 ,000

* Custom Tables. CTABLES /VLABELS VARIABLES=CLASSE_EN PREZZO DISPLAY=LABEL /TABLE CLASSE_EN BY PREZZO [MEAN, MINIMUM, MAXIMUM, STDDEV] /CATEGORIES VARIABLES=CLASSE_EN ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=EXCLUDE.

Custom Tables

Notes Output Created

12-JUL-2013 14:01:37

Output Created

Notes

11-JUL-2013 22:01:19

Comments Output Created

Notes

11-JUL-2013 22:01:19 C:\Users\Administrator\Deskt 11-JUL-2013 22:01:19 op\SGS.sav C:\Users\Administrator\Deskt DataSet1 op\SGS.sav C:\Users\Administrator\Deskt <none> DataSet1 op\SGS.sav <none> <none> DataSet1 <none> <none> <none>

Comments Output CreatedData

Comments C:\Users\Administrator\Deskt Data

Comments

op\REGRESSIONE\80 IMMOBILI\80 IMMOBILI.sav

Active Dataset

DataSet1

Filter

<none>

Weight

<none>

Split File

<none>

Input Input Input

N of Rows in Working Data

Data Dataset Active Filter Data Active Dataset Weight Filter Active Dataset Split File Weight Filter N of Rows in Working Data Split File Weight File N of Rows Split File in Working Data File N of Rows in Working Data

File

VARIABLES=CLASSE_EN

Syntax

PREZZO DISPLAY=LABEL

Syntax

/TABLE CLASSE_EN BY Syntax

PREZZO [MEAN, MINIMUM, MAXIMUM, STDDEV]

Resources Resources

/CATEGORIES VARIABLES=CLASSE_EN ORDER=A KEY=VALUE

Resources

Elapsed Time Processor Time

00:00:00,01 00:00:00,02

Processor Time

Time 00:00:00,01 [DataSet1] Elapsed C:\Users\Administrator\Desktop\SGS.sav

[DataSet1] C:\Users\Administrator\Desktop\SGS.sav

EMPTY=EXCLUDE. Processor Time

00:00:00,03

Elapsed Time

00:00:00,03

[DataSet1] C:\Users\Administrator\Desktop\SGS.sav

PREZZO

Mean

[DataSet1] C:\Users\Administrator\Desktop\REGRESSIONE\80 IMMOBILI\80 Mean Minimum Maximum Standard IMMOBILI.sav Deviation

CLASSE_EN

<none> CTABLES

Elapsed Time Processor Time

Syntax

/VLABELS

/VLABELS 28 CTABLES VARIABLES=CLASS_EENE /VLABELS CTABLES R DISPLAY=LABEL VARIABLES=CLASS_EENE /VLABELS /TABLE CLASS_EENER R DISPLAY=LABEL VARIABLES=CLASS_EENE [MEAN, MINIMUM, CLASS_EENER R/TABLE DISPLAY=LABEL MAXIMUM, STDDEV]. [MEAN, MINIMUM, /TABLE CLASS_EENER 00:00:00,02 MAXIMUM, STDDEV]. [MEAN, MINIMUM, 00:00:00,01 00:00:00,02 MAXIMUM, STDDEV].

File

CTABLES

Resources

Notes

Custom Tables

Input

Custom Tables

157000,00

126500,00

185000,00

25241,34

167850,00

135000,00

215000,00

27580,24

190310,53

128400,00

300000,00

49264,34

229479,17

137000,00

325000,00

55758,11

225222,73

150000,00

290000,00

42816,84

* Custom Tables. CTABLES /VLABELS VARIABLES=CLASSE_EN PREZZO_UNITARIO DISPLAY=LABEL /TABLE CLASSE_EN [C] BY PREZZO_UNITARIO [MEAN, MINIMUM, MAXIMUM, STDDEV] /CATEGORIES VARIABLES=CLASSE_EN ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=EXCLUDE.

Minimum

Maximum

Standard

CLASSE ENER

Mean 133,7067 Mean

Minimum -1167,0260 Minimum

Maximum 1246,5544 Maximum

Deviation Standard 500,3549 Deviation Standard

CLASSE ENER

133,7067

-1167,0260

1246,5544

500,3549 Deviation

* Custom Tables. CLASSE ENER 133,7067 -1167,0260 1246,5544 500,3549 CTABLES * /VLABELS Custom Tables. VARIABLES=CLASSE_IMM PREZZO_UNITARIO DISPLAY=LABEL CTABLES /TABLE CLASSE_IMM BY PREZZO_UNITARIO [MEAN, MINIMUM, MAXIMUM, STDDEV] * /VLABELS Custom Tables. VARIABLES=CLASSE_IMM PREZZO_UNITARIO DISPLAY=LABEL /CATEGORIES VARIABLES=CLASSE_IMM ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=EXCLUDE. CTABLES /TABLE CLASSE_IMM BY PREZZO_UNITARIO [MEAN, MINIMUM, MAXIMUM, STDDEV] /VLABELS VARIABLES=CLASSE_IMM PREZZO_UNITARIO DISPLAY=LABEL /CATEGORIES VARIABLES=CLASSE_IMM ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=EXCLUDE. /TABLE CLASSE_IMM BY PREZZO_UNITARIO [MEAN, MINIMUM, MAXIMUM, STDDEV] /CATEGORIES VARIABLES=CLASSE_IMM ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=EXCLUDE.

Custom Tables

Output Created

Notes Output Created

11-JUL-2013 22:45:14

Comments

op\SGS\24\SGS 24.sav

Active Dataset

DataSet1

Filter

<none>

Weight

<none>

Split File

<none>

Input

N of Rows in Working Data

File

11-JUL-2013 22:46:00 C:\Users\Administrator\Deskt

Active Data Dataset Input

Filter Active Dataset Weight Filter Split File Weight N of Rows in Working Data Split File File N of Rows in Working Data File

CTABLES /VLABELS VARIABLES=CLASS_EENE R DISPLAY=LABEL

Syntax

/TABLE BY CLASS_EENER [MEAN,

Syntax

MINIMUM, MAXIMUM, STDDEV]. Resources

Processor Time

00:00:00,00

Elapsed Time

00:00:00,00

[DataSet1] C:\Users\Administrator\Desktop\SGS\24\SGS 24.sav

Resources Resources

11-JUL-2013 22:46:00

Notes

Comments Output Created Data Comments

C:\Users\Administrator\Deskt

Data

Input

Notes

Custom Tables

Processor Time Elapsed Time Processor Time

op\SGS\24\SGS 24.sav C:\Users\Administrator\Deskt DataSet1 op\SGS\24\SGS 24.sav <none> DataSet1 <none> <none> <none> <none> <none>

CTABLES

/VLABELS CTABLES VARIABLES=CLASSE_IMM /VLABELS PREZZO_UNITARIO VARIABLES=CLASSE_IMM DISPLAY=LABEL PREZZO_UNITARIO /TABLE CLASSE_IMM BY DISPLAY=LABEL PREZZO_UNITARIO /TABLE CLASSE_IMM BY [MEAN, MINIMUM, PREZZO_UNITARIO MAXIMUM, STDDEV] [MEAN, MINIMUM, /CATEGORIES MAXIMUM, STDDEV] VARIABLES=CLASSE_IMM /CATEGORIES ORDER=A KEY=VALUE VARIABLES=CLASSE_IMM EMPTY=EXCLUDE. ORDER=A KEY=VALUE 00:00:00,02 EMPTY=EXCLUDE. 00:00:00,01 00:00:00,02

Elapsed Time

00:00:00,01

PREZZO UNITARIO Mean

CLASSE ENER Mean

Minimum

Maximum

Mean

Standard

-870,1557

1224,8855

380,3357

* Custom Tables. CTABLES /VLABELS VARIABLES=CLASSE_IMM PREZZO_UNITARIO DISPLAY=LABEL /TABLE CLASSE_IMM BY PREZZO_UNITARIO [MEAN, MINIMUM, MAXIMUM, STDDEV] /CATEGORIES VARIABLES=CLASSE_IMM ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=EXCLUDE.

Standard

Minimum

Deviation Standard

Maximum

2497,1237

1102,2802

5276,7861

1479,6349 Deviation

CLASSE IMM

4 1

3597,2456 2497,1237

2643,1548 1102,2802

4914,1792 5276,7861

635,1952 1479,6349

CLASSE IMM

5 4

3381,9309 3597,2456

1375,6555 2643,1548

7769,8435 4914,1792

1758,3482 635,1952

3381,9309

1375,6555

7769,8435

1758,3482

Deviation 141,5353

Minimum Maximum PREZZO UNITARIO

* Custom Tables. CTABLES * Custom Tables. /VLABELS VARIABLES=IMMOBILE PREZZO_UNITARIO DISPLAY=LABEL CTABLES /TABLE IMMOBILE BY PREZZO_UNITARIO [S][MEAN, MINIMUM, MAXIMUM, STDDEV] /VLABELS VARIABLES=IMMOBILE PREZZO_UNITARIO DISPLAY=LABEL /TABLE IMMOBILE BY PREZZO_UNITARIO [S][MEAN, MINIMUM, MAXIMUM, STDDEV]

Custom Table Notes Output Created

11-JUL-2013 22:46:19

Custom Comments Table

CustomTables Tables Custom Notes

Data Output Created

op\SGS\24\SGS 24.sav 11-JUL-2013 22:46:19

Active Dataset

DataSet1

Input

Filter Data Weight

C:\Users\Administrator\Deskt <none>

Active Dataset Split File

DataSet1 <none>

Filter N of Rows in Working Data

<none>

Weight File Split File

<none>

/VLABELS

Processor Time Elapsed Time

00:00:00,02 VARIABLES=IMMOBILE

Syntax

Processor Time

00:00:00,02

Elapsed Time

00:00:00,02

IMMOBILE

Data Data

C:\Users\Administrator\Deskt C:\Users\Administrator\Deskt op\SGS\24\SGS24.sav 24.sav op\SGS\24\SGS

ActiveDataset Dataset Active Filter Filter

DataSet1 DataSet1 <none> <none>

Weight Weight SplitFile File Split

<none> <none> <none> <none> 26 26 CTABLES CTABLES /VLABELS /VLABELS VARIABLES=IMMOBILE VARIABLES=IMMOBILE CLASS_EENER CLASS_EENER DISPLAY=LABEL DISPLAY=LABEL /TABLEIMMOBILE IMMOBILE[C] [C]BY BY /TABLE

Syntax Syntax

CLASS_EENER[MEAN, [MEAN, CLASS_EENER MINIMUM,MAXIMUM, MAXIMUM, MINIMUM, STDDEV] STDDEV] /CATEGORIES /CATEGORIES VARIABLES=IMMOBILE VARIABLES=IMMOBILE ORDER=AKEY=VALUE KEY=VALUE ORDER=A

Resources Resources

ProcessorTime Time Processor

EMPTY=EXCLUDE. EMPTY=EXCLUDE. 00:00:00,00 00:00:00,00

ElapsedTime Time Elapsed

00:00:00,02 00:00:00,02

Maximum

Standard

CLASSE ENER [DataSet1] C:\Users\Administrator\Desktop\SGS\24\SGS C:\Users\Administrator\Desktop\SGS\24\SGS 24.sa 24.sa [DataSet1] Mean Minimum Maximum Standard

PREZZO UNITARIO

Deviation

PREZZO UNITARIO Mean

11-JUL-201322:46:50 22:46:50 11-JUL-2013

RowsininWorking WorkingData Data NNofofRows File File

VARIABLES=IMMOBILE CTABLES PREZZO_UNITARIO /VLABELS DISPLAY=LABEL VARIABLES=IMMOBILE /TABLE IMMOBILE BY PREZZO_UNITARIO PREZZO_UNITARIO DISPLAY=LABEL [S][MEAN, MINIMUM, /TABLE IMMOBILE BY MAXIMUM, STDDEV] PREZZO_UNITARIO /CATEGORIES [S][MEAN, MINIMUM, VARIABLES=IMMOBILE MAXIMUM, STDDEV] 00:00:00,02 /CATEGORIES

Syntax

IMMOBILE

Input Input

<none> CTABLES

File

Resources

OutputCreated Created Output Comments Comments

op\SGS\24\SGS 24.sav <none>

N of Rows in Working Data

Resources

Notes Notes

C:\Users\Administrator\Deskt

Comments

Input

Custom Tables. Tables. ** Custom CTABLES CTABLES /VLABELS VARIABLES=IMMOBILE VARIABLES=IMMOBILE CLASS_EENER CLASS_EENER DISPLAY=LABEL DISPLAY=LABEL /VLABELS /TABLE IMMOBILE IMMOBILE [C] [C] BY BY CLASS_EENER CLASS_EENER [MEAN, [MEAN, MINIMUM, MINIMUM, MAXIMUM, MAXIMUM, STDDEV] STDDEV] /TABLE /CATEGORIES VARIABLES=IMMOBILE VARIABLES=IMMOBILE ORDER=A ORDER=A KEY=VALUE KEY=VALUE EMPTY=EXCLUDE EMPTY=EXCLUDE /CATEGORIES

Minimum

Mean 4407,6901

Minimum 2971,0733

Maximum 7769,8435

11 4 29 11 37 29 39 37 45 39 66 45

2605,4429 4407,6901 2512,6276 2605,4429 3268,5454 2512,6276 2388,8046 3268,5454 2756,1070 2388,8046 3761,5957 2756,1070

1102,2802 2971,0733 1375,6555 1102,2802 3139,9845 1375,6555 2145,7612 3139,9845 2756,1070 2145,7612 2643,1548 2756,1070

5276,7861 7769,8435 3077,4514 5276,7861 3332,8259 3077,4514 2627,3193 3332,8259 2756,1070 2627,3193 4914,1792 2756,1070

Standard 2252,8659 Deviation 2319,5063 2252,8659 792,6657 2319,5063 111,3370 792,6657 240,8110 111,3370 . 240,8110 737,1288 .

3761,5957

2643,1548

4914,1792

737,1288

IMMOBILE

439,4143

30,2547

1224,8855

534,1657

49,2475

-128,3861

260,4108

196,5552

114,7748

4,4604

262,1723

119,8050

124,5959

114,3469

145,0939

17,7518

471,4115

87,7768

764,9656

347,4652

187,8868

-157,2601

-870,1557

217,7003

414,7697

* Custom Tables. CTABLES /VLABELS VARIABLES=FINITURE DISPLAY=LABEL /TABLE BY FINITURE [MEAN, MINIMUM, MAXIMUM, STDDEV].

GGraph Notes Output Created

11-JUL-2013 23:24:22

Comments Data

Input

C:\Users\Administrator\Deskt op\SGS\24\SGS 24.sav

Active Dataset

DataSet1

Filter

<none>

Weight

<none>

Split File

<none>

N of Rows in Working Data

File GGRAPH /GRAPHDATASET NAME="graphdataset"

VARIABLES=CLASS_EENE R[LEVEL=ratio] MISSING=LISTWISE REPORTMISSING=NO /GRAPHSPEC SOURCE=VIZTEMPLATE(N AME="Histogram with Syntax

Normal Distribution"[LOCATION=LO CAL] MAPPING( "color"="CLASS_EENER"[D ATASET="graphdataset"] "x"="CLASS_EENER"[DATA SET="graphdataset"])) VIZSTYLESHEET="Gray"[L OCATION=LOCAL] DEFAULTTEMPLATE=NO.

Resources

Processor Time

00:00:00,13

Elapsed Time

00:00:00,16

56 [DataSet1] C:\Users\Administrator\Desktop\SGS\24\SGS 24.sav

ALLEGATO 3 Fogli di calcolo relativi alla procedura di stima S.G.S.. FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 1

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 2

CAMPIONE:

CODICE 45 8 27 29 30 37 39 43 49

NUMERO X 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 81 80 85 83 80 75 75 84 80

PIANO 1 6 1 2 1 2 1 4 4

FINITURE 4 5 4 3 2 3 4 2 3

1 2 3 4 5 6 7 8

80 85 83 80 75 75 84 80

6 1 2 1 2 1 4 4

5 4 3 2 3 4 2 3

PIANO 5 0 1 0 1 0 3 3

FINITURE 1 0 -1 -2 -1 0 -2 -1

CLASSE.EN DOPP.ESP 5 1 5 1 4 1 5 1 2 0 4 1 1 1 3 1 2 0

MIN.daP.N. 32 17 20 30 28 20 21 20 29

METRO 0 0 1 0 0 1 0 0 0

PREZZO UNIT. X 3625.0 3235.3 2698.8 2531.3 2873.3 2393.3 2613.1 2687.5

17 20 30 28 20 21 20 29

0 1 0 0 1 0 0 0

3625.0 3235.3 2698.8 2531.3 2873.3 2393.3 2613.1 2687.5

MIN.daP.N. -15 -12 -2 -4 -12 -11 -12 -3

METRO 0 1 0 0 1 0 0 0

CODICE 4 8 11 14 26 27 29 30 36

CALCOLO: 8 27 29 30 37 39 43 49

NUMERO X 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 64 52 65 91 65 85 65 80 63

PIANO 1 5 2 2 0 1 1 1 1

1 2 3 4 5 6 7 8

52 65 91 65 85 65 80 63

5 2 2 0 1 1 1 1

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 4 5 1 20 5 5 1 17 4 1 0 23 3 4 1 20 2 3 0 32 4 4 1 20 3 5 1 30 2 2 0 28 4 4 1 27

METRO PREZZO UNIT. 1 3750 0 3961.5385 0 2846.2 1 3000.0 0 2230.7692 1 3235.3 0 2584.6 0 2531.25 0 2888.9

CALCOLO:

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 8 1 -1 27 2 4 29 3 2 30 4 -1 37 5 -6 39 6 -6 43 7 3 49 8 -1

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 8 1 -1 5 1 27 1 4 0 0 29 1 2 1 -1 30 1 -1 0 -2 37 1 -6 1 -1 39 1 -6 0 0 43 1 3 3 -2 49 1 -1 3 -1

5 4 5 2 4 1 3 2

1 1 1 0 1 1 1 0

CLASSE.EN DOPP.ESP 0 0 -1 0 0 0 -3 -1 -1 0 -4 0 -2 0 -3 -1

8 11 14 26 27 29 30 36

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 8 1 -12 11 2 1 14 3 27 26 4 1 27 5 21 29 6 1 30 7 16 36 8 -1 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

0 -1 0 -3 -1 -4 -2 -3

0 0 0 -1 0 0 0 -1

-15 -12 -2 -4 -12 -11 -12 -3

0 1 0 0 1 0 0 0

3625.0 3235.3 2698.8 2531.3 2873.3 2393.3 2613.1 2687.5

5 4 3 2 4 3 2 4

PIANO 4 1 1 -1 0 0 0 0

5 1 4 3 4 5 2 4

1 0 1 0 1 1 0 1

17 23 20 32 20 30 28 27

0 0 1 0 1 0 0 0

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 1 0 0 -3 0 -4 -1 3 -1 -1 0 0 -2 -2 -1 12 0 -1 0 0 -1 0 0 10 -2 -3 -1 8 0 -1 0 7

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 8 1 -12 4 1 11 1 1 1 0 14 1 27 1 -1 26 1 1 -1 -2 27 1 21 0 0 29 1 1 0 -1 30 1 16 0 -2 36 1 -1 0 0

3961.5 2846.2 3000.0 2230.8 3235.3 2584.6 2531.3 2888.9

METRO -1 -1 0 -1 0 -1 -1 -1 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

0 -4 -1 -2 -1 0 -3 -1

0 -1 0 -1 0 0 -1 0

-3 3 0 12 0 10 8 7

-1 -1 0 -1 0 -1 -1 -1

3961.5 2846.2 3000.0 2230.8 3235.3 2584.6 2531.3 2888.9

MATRICE INVERSA 0.0644728 -0.01544661 -0.02350571 0.13096038 0.20550705 -0.5567495 -0.06044325 -0.52249832

0.074546676 0.075889859 -0.05842848 0.182672935 -0.07488247 -0.11249161 -0.00738751 0.458361316

1.190732035 -0.00402955 -0.02787105 0.012424446 0.107958361 0.56128274 0.071188717 -0.21239087

-0.03089322 -0.01343183 -0.25957018 -0.12525185 0.27652787 -1.21239087 -0.09603761 -0.79130289

-0.0745467 -0.0758899 0.05842848 -0.1826729 0.07488247 0.11249161 0.00738751 0.54163868

0.25520484 -0.0194762 -0.0513768 0.14338482 -0.1865346 0.50453324 0.01074547 -0.2348892

-0.5104097 0.03895232 0.10275353 -0.2867696 -0.1269308 0.49093351 -0.0214909 -0.0302216

0.03089322 0.01343183 0.25957018 0.12525185 -0.2765279 0.21239087 0.09603761 0.79130289

MATRICE INVERSA 0.6 0.0 -0.3 -0.4 0.3 -0.3 -0.2 -1.0

-1.4 0.1 1.3 1.6 -0.3 -1.2 0.6 2.9

1.2 -0.1 0.0 -1.7 -1.0 3.3 -0.2 1.2

2.4 -0.1 -0.8 -1.5 -0.2 1.0 -0.4 0.2

-0.2 0.1 0.0 1.7 1.0 -3.3 0.2 -0.2

-3.4 0.2 2.3 3.5 0.7 -3.9 1.1 3.6

-1.0 0.1 -0.5 -0.1 0.5 -0.9 -0.2 -3.1

2.7 -0.2 -2.0 -3.1 -1.0 5.2 -0.9 -3.6

VETTORE DI STIMA 2756.10698 17.8721657 4.52559315 187.764721 187.886788 -551.838993 -45.0915002 54.4872641

2756.106977 17.87216567 4.525593145 187.7647207 187.8867878 -551.838993 -45.0915002 54.48726405

2756.10698 17.8721657 4.52559315 187.764721 187.886788 -551.838993 -45.0915002 54.4872641

2756.10698 17.8721657 4.52559315 187.764721 187.886788 -551.83899 -45.0915 54.4872641

VETTORE DI STIMA 3491.959 0.7049738 -333.6111 -94.08719 271.46937 -208.8876 -223.7467 -1235.331

3491.959 0.7049738 -333.6111 -94.08719 271.46937 -208.8876 -223.7467 -1235.331

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 3

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 4

CAMPIONE: CODICE 37 39 41 42 43 45 46 47 49

CAMPIONE: NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 75 75 60 60 84 81 62 72 80

PIANO 2 1 1 2 4 1 0 0 4

1 2 3 4 5 6 7 8

75 60 60 84 81 62 72 80

1 1 2 4 1 0 0 4

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 3 4 1 20 4 1 1 21 2 1 1 27 2 2 1 27 2 3 1 20 4 5 1 32 5 4 0 28 4 4 1 20 3 2 0 29

METRO PREZZO UNIT. 1 x 0 2393.3 0 2108.3 0 2250.0 0 2613.1 0 3395.1 0 2645.2 1 3333.3 0 2687.5

CODICE 37 39 41 42 27 29 30 36 49

CALCOLO: 39 41 42 43 45 46 47 49

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 75 75 60 60 85 65 80 63 80

PIANO 2 1 1 2 1 1 1 1 4

1 2 3 4 5 6 7 8

75 60 60 85 65 80 63 80

1 1 2 1 1 1 1 4

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 3 4 1 20 4 1 1 21 2 1 1 27 2 2 1 27 4 4 1 20 3 5 1 30 2 2 0 28 4 4 1 27 3 2 0 29

METRO PREZZO UNIT. 1 2873.3333 0 2393.3 0 2108.3 0 2250.0 1 3235.3 0 2584.6 0 2531.3 0 2888.9 0 2687.5

CALCOLO:

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 39 1 0 41 2 -15 42 3 -15 43 4 9 45 5 6 46 6 -13 47 7 -3 49 8 5

PIANO -1 -1 0 2 -1 -2 -2 2

4 2 2 2 4 5 4 3

1 1 2 3 5 4 4 2

1 1 1 1 1 0 1 0

21 27 27 20 32 28 20 29

0 0 0 0 0 0 1 0

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 1 -3 0 1 -1 -3 0 7 -1 -2 0 7 -1 -1 0 0 1 1 0 12 2 0 -1 8 1 0 0 0 0 -2 -1 9

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 8 1 0 -1 1 27 1 -15 -1 -1 29 1 -15 0 -1 30 1 9 2 -1 37 1 6 -1 1 39 1 -13 -2 2 43 1 -3 -2 1 49 1 5 2 0

2393.3 2108.3 2250.0 2613.1 3395.1 2645.2 3333.3 2687.5

39 41 42 27 29 30 36 49

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 39 1 -6 41 2 -21 42 3 -21 27 4 4 29 5 -16 30 6 -1 36 7 -18 49 8 -1

METRO -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

-3 -3 -2 -1 1 0 0 -2

0 0 0 0 0 -1 0 -1

1 7 7 0 12 8 0 9

-1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1

2393.3 2108.3 2250.0 2613.1 3395.1 2645.2 3333.3 2687.5

PIANO -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 2

4 2 2 4 3 2 4 3

1 1 2 4 5 2 4 2

1 1 1 1 1 0 1 0

21 27 27 20 30 28 27 29

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 1 -3 0 1 -1 -3 0 7 -1 -2 0 7 1 0 0 0 0 1 0 10 -1 -2 -1 8 1 0 0 7 0 -2 -1 9

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 39 1 -6 -1 1 41 1 -21 -1 -1 42 1 -21 0 -1 27 1 4 -1 1 29 1 -16 -1 0 30 1 -1 -1 -1 36 1 -18 -1 1 49 1 -1 2 0

0 0 0 1 0 0 0 0

METRO -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

-3 -3 -2 0 1 -2 0 -2

0 0 0 0 0 -1 0 -1

1 7 7 0 10 8 7 9

-1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1

MATRICE INVERSA -0.155008 -0.010599 0.2209857 0.5651828 -0.220986 0.7856386 -0.004769 -0.152623

-0.516693 0.0757817 -0.930048 -1.116057 -0.069952 -1.492316 -0.015898 -0.508744

0.6534181 -0.109168 0.9761526 0.9713831 0.0238474 1.8420774 0.0508744 0.6279809

0.1065183 0.0243773 -0.208267 -0.449921 0.2082671 -0.556969 -0.08903 -0.848967

-0.088235 0.0196078 -0.058824 0.0294118 0.0588235 0.4215686 0.0588235 -0.117647

-0.256757 -0.009009 -0.162162 -0.094595 0.1621622 -0.707207 -0.054054 -0.72973

1 0 0 0 0 0 0 1

0.2567568 0.009009 0.1621622 0.0945946 -0.162162 -0.292793 0.0540541 0.7297297

MATRICE INVERSA -0.152778 0.0555556 0.0277778 -0.041667 -0.027778 1.0416667 -0.041667 -1.513889

-0.901042 0.0208333 -0.302083 0.515625 -0.697917 1.109375 0.390625 2.2760417

1.453125 -0.0625 0.40625 -0.796875 0.59375 -1.078125 -0.421875 -1.578125

1 0 0 0 0 0 0 1

-0.255208 0.1041667 -0.010417 -0.171875 0.0104167 2.296875 0.203125 -0.869792

0.1510417 -0.020833 -0.197917 -0.265625 0.1979167 -1.359375 -0.140625 -0.526042

-0.144097 -0.118056 -0.121528 0.4947917 0.1215278 -2.369792 -0.130208 0.6857639

-0.151042 0.0208333 0.1979167 0.265625 -0.197917 0.359375 0.140625 0.5260417

VETTORE DI STIMA 3332.8259 19.430007 27.319748 113.43695 114.34692 196.95125 38.887335 721.45635

3332.8259 19.430007 27.319748 113.43695 114.34692 196.95125 38.887335 721.45635

VETTORE DI STIMA 3139.9845 -32.30183 -3.427224 221.08969 145.09389 -978.4174 -54.55802 675.13941

3139.9845 -32.30183 -3.427224 221.08969 145.09389 -978.4174 -54.55802 675.13941

2393.3 2108.3 2250.0 3235.3 2584.6 2531.3 2888.9 2687.5

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 6

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 5

CAMPIONE:

CAMPIONE: CODICE 37 39 41 42 43 45 46 47 49

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 75 75 60 60 84 81 62 72 80

PIANO 2 1 1 2 4 1 0 0 4

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 3 4 1 20 4 1 1 21 2 1 1 27 2 2 1 27 2 3 1 20 4 5 1 32 5 4 0 28 4 4 1 20 3 2 0 29

CODICE 66 68 69 70 77 60 61 62 65

METRO PREZZO UNIT. 1 x 0 2393.3 0 2108.3 0 2250.0 0 2613.1 0 3395.1 0 2645.2 1 3333.3 0 2687.5

MQ 87 60 72 90 75 55 90 90 55

PIANO 3 1 3 2 6 3 8 0 4

1 2 3 4 5 6 7 8

60 72 90 75 55 90 90 55

1 3 2 6 3 8 0 4

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 5 4 1 22 3 1 1 28 3 5 1 23 4 5 1 20 3 2 0 22 2 1 1 18 3 3 1 17 4 4 1 17 2 3 0 28

METRO PREZZO UNIT. 1 x 0 2583.3 0 3243.1 1 3000.0 1 2600.0 1 2527.3 0 3333.3 1 3105.6 0 2454.5

CALCOLO:

CALCOLO: 39 41 42 43 45 46 47 49

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

1 2 3 4 5 6 7 8

75 60 60 84 81 62 72 80

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 39 1 0 41 2 -15 42 3 -15 43 4 9 45 5 6 46 6 -13 47 7 -3 49 8 5

1 1 2 4 1 0 0 4

PIANO -1 -1 0 2 -1 -2 -2 2

4 2 2 2 4 5 4 3

1 1 2 3 5 4 4 2

1 1 1 1 1 0 1 0

21 27 27 20 32 28 20 29

0 0 0 0 0 0 1 0

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 1 -3 0 1 -1 -3 0 7 -1 -2 0 7 -1 -1 0 0 1 1 0 12 2 0 -1 8 1 0 0 0 0 -2 -1 9

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 39 1 0 -1 1 41 1 -15 -1 -1 42 1 -15 0 -1 43 1 9 2 -1 45 1 6 -1 1 46 1 -13 -2 2 47 1 -3 -2 1 49 1 5 2 0

68 69 70 77 60 61 62 65

2393.3 2108.3 2250.0 2613.1 3395.1 2645.2 3333.3 2687.5

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 68 1 -27 69 2 -15 70 3 3 77 4 -12 60 5 -32 61 6 3 62 7 3 65 8 -32

METRO -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

-3 -3 -2 -1 1 0 0 -2

0 0 0 0 0 -1 0 -1

1 7 7 0 12 8 0 9

-1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1

2393.3 2108.3 2250.0 2613.1 3395.1 2645.2 3333.3 2687.5

PIANO -2 0 -1 3 0 5 -3 1

3 3 4 3 2 3 4 2

1 5 5 2 1 3 4 3

1 1 1 0 1 1 1 0

28 23 20 22 18 17 17 28

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. -2 -3 0 6 -2 1 0 1 -1 1 0 -2 -2 -2 -1 0 -3 -3 0 -4 -2 -1 0 -5 -1 0 0 -5 -3 -1 -1 6

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 68 1 -27 -2 -2 69 1 -15 0 -2 70 1 3 -1 -1 77 1 -12 3 -2 60 1 -32 0 -3 61 1 3 5 -2 62 1 3 -3 -1 65 1 -32 1 -3

0 0 1 1 1 0 1 0

2583.3 3243.1 3000.0 2600.0 2527.3 3333.3 3105.6 2454.5

METRO -1 -1 0 0 0 -1 0 -1 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

-3 1 1 -2 -3 -1 0 -1

0 0 0 -1 0 0 0 -1

6 1 -2 0 -4 -5 -5 6

-1 -1 0 0 0 -1 0 -1

MATRICE INVERSA -0.155008 -0.010599 0.2209857 0.5651828 -0.220986 0.7856386 -0.004769 -0.152623

-0.516693 0.0757817 -0.930048 -1.116057 -0.069952 -1.492316 -0.015898 -0.508744

0.6534181 -0.109168 0.9761526 0.9713831 0.0238474 1.8420774 0.0508744 0.6279809

0.1065183 0.0243773 -0.208267 -0.449921 0.2082671 -0.556969 -0.08903 -0.848967

-0.088235 0.0196078 -0.058824 0.0294118 0.0588235 0.4215686 0.0588235 -0.117647

-0.256757 -0.009009 -0.162162 -0.094595 0.1621622 -0.707207 -0.054054 -0.72973

1 0 0 0 0 0 0 1

0.2567568 0.009009 0.1621622 0.0945946 -0.162162 -0.292793 0.0540541 0.7297297

MATRICE INVERSA 0.5882353 -1.34E-17 1.156E-17 0.2941176 -0.176471 0.3529412 0.0588235 -0.117647

3.128268 -0.194444 0.2777778 3.1821895 0.3267974 -0.723039 -0.294118 -1.286765

-1.234477 0.1388889 -0.055556 -2.41585 0.0522876 1.6593137 0.3529412 1.9191176

2.6727941 -0.5 -1.043709 0.061683 -2.672794 -0.125 2.591E-17 0.0694444 -0.013889 0.125 0.25 -3.7E-17 -0.027778 -0.194444 -0.25 2.4301471 -0.5 -1.04616 0.4857026 -2.430147 0.0294118 -4.92E-17 -0.120915 -0.081699 -0.029412 -0.996324 0.5 0.3737745 -1.16299 -0.003676 -0.176471 4.758E-17 0.0588235 -0.176471 0.1764706 -0.459559 0.5 -0.055147 -0.959559 0.4595588

VETTORE DI STIMA 3332.8259 19.430007 27.319748 113.43695 114.34692 196.95125 38.887335 721.45635

3332.8259 19.430007 27.319748 113.43695 114.34692 196.95125 38.887335 721.45635

VETTORE DI STIMA 3798.9865 -43.76052 74.095118 943.28797 108.30858 -156.795 -120.6848 -686.6134

3798.9865 -43.76052 74.095118 943.28797 108.30858 -156.795 -120.6848 -686.6134

2583.3 3243.1 3000.0 2600.0 2527.3 3333.3 3105.6 2454.5

3798.9865 -43.76052 74.095118 943.28797 108.30858 -156.795 -120.6848 -686.6134

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 7

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 8

CAMPIONE:

CODICE 4 11 14 26 41 42 43 66 68

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 64 65 91 65 60 60 84 87 60

PIANO 1 2 2 0 1 2 4 3 1

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 4 5 1 20 4 1 0 23 3 4 1 20 2 3 0 32 2 1 1 27 2 2 1 27 2 3 1 20 5 4 1 22 3 1 1 28

METRO PREZZO UNIT. 1 x 0 2846.2 1 3000.0 0 2230.8 0 2108.3 0 2250.0 0 2613.1 1 3103.4 0 2583.3

CODICE 4 66 68 69 70 56 57 59 60

CALCOLO: 11 14 26 41 42 43 66 68

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 64 87 60 72 90 77 90 80 55

PIANO 1 3 1 3 2 3 4 4 3

1 2 3 4 5 6 7 8

87 60 72 90 77 90 80 55

3 1 3 2 3 4 4 3

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 4 5 1 20 5 4 1 22 3 1 1 28 3 5 1 23 4 5 1 20 2 4 0 33 2 4 1 21 4 3 1 22 2 1 1 18

METRO PREZZO UNIT. 1 x 1 3103.4 0 2583.3 0 3243.1 1 3000.0 0 2532.5 0 2983.3 0 2687.5 1 2527.3

CALCOLO: 3 4 5 15 16 17 35 36

65 91 65 60 60 84 87 60

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 11 1 1 14 2 27 26 3 1 41 4 -4 42 5 -4 43 6 20 66 7 23 68 8 -4

2 2 0 1 2 4 3 1

PIANO 1 1 -1 0 1 3 2 0

4 3 2 2 2 2 5 3

1 4 3 1 2 3 4 1

0 1 0 1 1 1 1 1

23 20 32 27 27 20 22 28

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 0 -4 -1 3 -1 -1 0 0 -2 -2 -1 12 -2 -4 0 7 -2 -3 0 7 -2 -2 0 0 1 -1 0 2 -1 -4 0 8

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 11 1 1 1 0 14 1 27 1 -1 26 1 1 -1 -2 41 1 -4 0 -2 42 1 -4 1 -2 43 1 20 3 -2 66 1 23 2 1 68 1 -4 0 -1

0 1 0 0 0 0 1 0

2846.2 3000.0 2230.8 2108.3 2250.0 2613.1 3103.4 2583.3

66 68 69 70 56 57 59 60

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 66 1 23 68 2 -4 69 3 8 70 4 26 56 5 13 57 6 26 59 7 16 60 8 -9

METRO -1 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

-4 -1 -2 -4 -3 -2 -1 -4

-1 0 -1 0 0 0 0 0

3 0 12 7 7 0 2 8

-1 0 -1 -1 -1 -1 0 -1

2846.2 3000.0 2230.8 2108.3 2250.0 2613.1 3103.4 2583.3

PIANO 2 0 2 1 2 3 3 2

5 3 3 4 2 2 4 2

4 1 5 5 4 4 3 1

1 1 1 1 0 1 1 1

22 28 23 20 33 21 22 18

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 1 -1 0 2 -1 -4 0 8 -1 0 0 3 0 0 0 0 -2 -1 -1 13 -2 -1 0 1 0 -2 0 2 -2 -4 0 -2

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 66 1 23 2 1 68 1 -4 0 -1 69 1 8 2 -1 70 1 26 1 0 56 1 13 2 -2 57 1 26 3 -2 59 1 16 3 0 60 1 -9 2 -2

1 0 0 1 0 0 0 1

METRO 0 -1 -1 0 -1 -1 -1 0 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

-1 -4 0 0 -1 -1 -2 -4

0 0 0 0 -1 0 0 0

2 8 3 0 13 1 2 -2

0 -1 -1 0 -1 -1 -1 0

MATRICE INVERSA 1.3928571 -0.035714 -0.142857 0.1428571 0.1428571 -0.464286 -0.142857 -0.321429

6.5255102 -0.086735 -1.346939 0.4897959 1.3469388 1.1581633 -0.489796 -2.923469

-1.392857 0.0357143 0.1428571 -0.142857 -0.142857 -0.535714 0.1428571 0.3214286

-15.09694 0.2295918 2.9183673 -2.061224 -3.918367 -3.30102 1.0612245 10.209184

7.877551 -0.183673 -0.734694 0.4489796 1.7346939 1.0408163 -0.44898 -2.367347

-2.045918 0.0561224 0.2244898 -0.081633 -0.22449 0.0153061 0.0816327 -0.637755

-5.52551 0.0867347 1.3469388 -0.489796 -1.346939 -1.158163 0.4897959 3.9234694

9.2653061 -0.102041 -2.408163 1.6938776 2.4081633 3.244898 -0.693878 -8.204082

MATRICE INVERSA -0.538159 -0.002293 0.5977727 -0.12021 0.0805765 3.0088438 0.2980675 1.6534556

-0.022928 0.007206 -0.164428 -0.05077 -0.110383 0.8293482 0.0632165 -0.053718

0.8512938 -0.038978 0.1621356 -0.043564 0.3698002 1.1503439 0.0671471 0.1087455

1.217491 0.01736 -0.66885 0.1958729 -0.038651 -2.638388 -0.256797 -0.947593

0 0 0 0 0 -1 0 0

-1.003931 0.0298067 0.2289551 -0.437275 -0.047494 1.8850311 0.1251228 0.505077

0.175565 0.0019653 -0.226662 0.5316083 -0.211923 -2.864723 -0.255486 -1.560105

0.3206682 -0.015067 0.0710776 -0.075663 -0.041926 -0.370455 -0.041271 0.2941369

VETTORE DI STIMA 7769.8435 -59.16679 -1083.219 864.23577 1224.8855 1168.5413 -389.2358 -3454.487

7769.8435 -59.16679 -1083.219 864.23577 1224.8855 1168.5413 -389.2358 -3454.487

VETTORE DI STIMA 2971.0733 -6.701821 203.174 -124.9412 231.04748 1751.7604 118.07877 559.92878

2971.0733 -6.701821 203.174 -124.9412 231.04748 1751.7604 118.07877 559.92878

3103.4 2583.3 3243.1 3000.0 2532.5 2983.3 2687.5 2527.3

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 9

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 10

CAMPIONE:

CODICE 66 11 14 26 27 45 46 47 49

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 87 65 91 65 85 81 62 72 80

PIANO 3 2 2 0 1 1 0 0 4

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 5 4 1 22 4 1 0 23 3 4 1 20 2 3 0 32 4 4 1 20 4 5 1 32 5 4 0 28 4 4 1 20 3 2 0 29

METRO PREZZO UNIT. 1 x 0 2846.2 1 3000.0 0 2230.8 1 3235.3 0 3395.1 0 2645.2 1 3333.3 0 2687.5

CODICE 66 56 57 59 60 70 49 30 14

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 87 77 90 80 55 90 80 80 91

PIANO 3 3 4 4 3 2 4 1 2

1 2 3 4 5 6 7 8

77 90 80 90 90 80 80 91

3 4 4 0 2 4 1 2

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 5 4 1 22 2 4 0 33 2 4 1 21 4 3 1 22 2 1 1 18 4 5 1 20 3 2 0 29 2 2 0 28 3 4 1 20

METRO PREZZO UNIT. Column1 1 x 0 2532.5 0 2983.3 0 2687.5 1 2527.3 1 3000.0 0 2687.5 0 2531.3 1 3000.0

Column2

CALCOLO: CALCOLO: 11 14 26 27 45 46 47 49

1 2 3 4 5 6 7 8

65 91 65 85 81 62 72 80

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 11 1 -22 14 2 4 26 3 -22 27 4 -2 45 5 -6 46 6 -25 47 7 -15 49 8 -7

2 2 0 1 1 0 0 4

PIANO -1 -1 -3 -2 -2 -3 -3 1

4 3 2 4 4 5 4 3

1 4 3 4 5 4 4 2

0 1 0 1 1 0 1 0

23 20 32 20 32 28 20 29

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. -1 -3 -1 1 -2 0 0 -2 -3 -1 -1 10 -1 0 0 -2 -1 1 0 10 0 0 -1 6 -1 0 0 -2 -2 -2 -1 7

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 11 1 -22 -1 -1 14 1 4 -1 -2 26 1 -22 -3 -3 27 1 -2 -2 -1 45 1 -6 -2 -1 46 1 -25 -3 0 47 1 -15 -3 -1 49 1 -7 1 -2

0 1 0 1 0 0 1 0

56 57 59 62 70 49 30 14

2846.2 3000.0 2230.8 3235.3 3395.1 2645.2 3333.3 2687.5

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 56 1 -10 57 2 3 59 3 -7 60 4 3 70 5 3 49 6 -7 30 7 -7 14 8 4

METRO -1 0 -1 0 -1 -1 0 -1 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

-3 0 -1 0 1 0 0 -2

-1 0 -1 0 0 -1 0 -1

1 -2 10 -2 10 6 -2 7

-1 0 -1 0 -1 -1 0 -1

2846.2 3000.0 2230.8 3235.3 3395.1 2645.2 3333.3 2687.5

PIANO 0 1 1 -3 -1 1 -2 -1

2 2 4 4 4 3 2 3

4 4 3 4 5 2 2 4

0 1 1 1 1 0 0 1

33 21 22 17 20 29 28 20

0 0 0 1 1 0 0 1

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. -3 0 -1 11 -3 0 0 -1 -1 -1 0 0 -1 0 0 -5 -1 1 0 -2 -2 -2 -1 7 -3 -2 -1 6 -2 0 0 -2

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 56 1 -10 0 -3 57 1 3 1 -3 59 1 -7 1 -1 60 1 3 -3 -1 70 1 3 -1 -1 49 1 -7 1 -2 30 1 -7 -2 -3 14 1 4 -1 -2

0 0 -1 0 1 -2 -2 0

2532.5 2983.3 2687.5 3105.6 3000.0 2687.5 2531.3 3000.0

METRO -1 -1 -1 0 0 -1 -1 0 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

-1 0 0 0 0 -1 -1 0

11 -1 0 -5 -2 7 6 -2

-1 -1 -1 0 0 -1 -1 0

2532.5 2983.3 2687.5 2527.3 3000.0 2687.5 2531.3 3000.0

MATRICE INVERSA -0.653704 0.012963 -0.168519 -0.090741 -0.192593 0.5277778 -0.125926 -1.755556

-1.022222 -0.022222 0.2888889 -0.844444 1.0444444 -0.333333 -0.355556 -3.133333

-0.642593 0.0240741 -0.312963 -0.168519 -0.214815 -0.305556 0.0518519 0.3111111

1.1444444 0.1444444 -0.877778 0.9888889 -1.288889 -0.833333 0.3111111 2.8666667

0 0 0 0 0 1 0 -1

-0.005556 -0.005556 0.0722222 0.0388889 0.5111111 -1.083333 -0.088889 -0.533333

0.8777778 -0.122222 0.5888889 -0.144444 0.2444444 1.1666667 0.0444444 1.2666667

1.3018519 -0.031481 0.4092593 0.2203704 -0.103704 -0.138889 0.162963 1.9777778

MATRICE INVERSA -2.65 -0.65 1.05 -2 1.35 -7.4 -1.15 3.6

-1.075 -0.075 0.275 -0.5 0.425 -2.2 -0.325 -0.2

1.075 0.075 -0.275 0.5 -0.425 3.2 0.325 -0.8

-5.175 -1.175 1.975 -3.5 2.325 -15.8 -2.425 6.2

6.375 1.375 -2.375 4.5 -2.125 16 2.625 -8

-1.35 -0.35 0.95 -1 0.65 -6.6 -0.85 2.4

4 1 -2 3 -2 13 2 -6

-0.2 -0.2 0.4 -1 -0.2 -0.2 -0.2 2.8

VETTORE DI STIMA 3751.8881 -15.45734 102.90626 245.45631 -175.8693 1169.5297 48.119901 303.63128

3751.8881 -15.45734 102.90626 245.45631 -175.8693 1169.5297 48.119901 303.63128

VETTORE DI STIMA 4914.1792 477.78817 -702.5664 1347.9439 -870.1557 5934.2486 916.00525 -2298.193

4914.1792 477.78817 -702.5664 1347.9439 -870.1557 5934.2486 916.00525 -2298.193

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 11

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 12

CAMPIONE:

CODICE 29 77 60 11 56 47 49 50 52

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 65 75 55 65 77 72 80 87 80

PIANO 1 6 3 2 3 0 4 2 3

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 3 5 1 30 3 2 0 22 2 1 1 18 4 1 0 23 2 4 0 33 4 4 1 20 3 2 0 29 5 4 1 20 4 3 1 22

CODICE 29 11 47 4 8 26 36 68 46

METRO PREZZO UNIT. 0 2584.6154 1 2600.0 1 2527.3 0 2846.2 0 2532.5 1 3333.3 0 2687.5 1 3287.4 0 3118.8

1 2 3 4 5 6 7 8

75 55 65 77 72 80 87 80

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 77 1 10 60 2 -10 11 3 0 56 4 12 47 5 7 49 6 15 50 7 22 52 8 15

6 3 2 3 0 4 2 3

PIANO 5 2 1 2 -1 3 1 2

3 2 4 2 4 3 5 4

2 1 1 4 4 2 4 3

0 1 0 0 1 0 1 1

22 18 23 33 20 29 20 22

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 0 -3 -1 -8 -1 -4 0 -12 1 -4 -1 -7 -1 -1 -1 3 1 -1 0 -10 0 -3 -1 -1 2 -1 0 -10 1 -2 0 -8

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 77 1 10 5 0 60 1 -10 2 -1 11 1 0 1 1 56 1 12 2 -1 47 1 7 -1 1 49 1 15 3 0 50 1 22 1 2 52 1 15 2 1

1 1 0 0 1 0 1 0

11 47 4 8 26 36 68 46

2600.0 2527.3 2846.2 2532.5 3333.3 2687.5 3287.4 3118.8

PIANO 1 2 0 1 5 0 1 1 0

1 2 3 4 5 6 7 8

65 72 64 52 65 63 60 62

2 0 1 5 0 1 1 0

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 11 1 0 47 2 7 4 3 -1 8 4 -13 26 5 0 36 6 -2 68 7 -5 46 8 -3

METRO 1 1 0 0 1 0 1 0 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

-3 -4 -4 -1 -1 -3 -1 -2

-1 0 -1 -1 0 -1 0 0

-8 -12 -7 3 -10 -1 -10 -8

1 1 0 0 1 0 1 0

MATRICE INVERSA -1.9008 0.064 -0.0896 -0.7808 0.272 -1.72 -0.3056 -0.64

2.1888 -0.104 0.3456 0.8688 -0.192 1.92 0.3216 1.04

2.6144 -0.152 0.4128 1.4544 0.104 0.96 0.3008 0.52

4.64 -0.2 0.68 1.64 0.4 2 0.48 1

-5.6912 0.296 -1.2144 -3.0112 0.008 -4.08 -0.8384 -1.96

-5.3536 0.288 -1.0032 -2.3136 -0.776 -2.24 -0.4752 -0.88

5.4032 -0.256 0.9584 2.9232 -0.088 3.88 0.8224 2.56

-0.9008 0.064 -0.0896 -0.7808 0.272 -0.72 -0.3056 -1.64

VETTORE DI STIMA 1375.6555 83.158194 -335.502 -622.3459 31.12996 -932.9511 -231.4164 -620.62 #N/A

1375.6555 83.158194 -335.502 -622.3459 31.12996 -932.9511 -231.4164 -620.62 #N/A

MQ 65 65 72 64 52 65 63 60 62

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 3 5 1 30 4 1 0 23 4 4 1 20 4 5 1 20 5 5 1 17 2 3 0 32 4 4 1 27 3 1 1 28 5 4 0 28

METRO PREZZO UNIT. 0 2584.6154 0 2846.2 1 3333.3 1 3750.0 0 3961.5 0 2230.8 0 2888.9 0 2583.3 0 2645.2

CALCOLO:

CALCOLO: 77 60 11 56 47 49 50 52

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

2600.0 2527.3 2846.2 2532.5 3333.3 2687.5 3287.4 3118.8

PIANO 1 -1 0 4 -1 0 0 -1

4 4 4 5 2 4 3 5

1 4 5 5 3 4 1 4

0 1 1 1 0 1 1 0

23 20 20 17 32 27 28 28

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 1 -4 -1 -7 1 -1 0 -10 1 0 0 -10 2 0 0 -13 -1 -2 -1 2 1 -1 0 -3 0 -4 0 -2 2 -1 -1 -2

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 11 1 0 1 1 47 1 7 -1 1 4 1 -1 0 1 8 1 -13 4 2 26 1 0 -1 -1 36 1 -2 0 1 68 1 -5 0 0 46 1 -3 -1 2

0 1 1 0 0 0 0 0

2846.2 3333.3 3750.0 3961.5 2230.8 2888.9 2583.3 2645.2

METRO 0 1 1 0 0 0 0 0 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

-4 -1 0 0 -2 -1 -4 -1

-1 0 0 0 -1 0 0 -1

-7 -10 -10 -13 2 -3 -2 -2

0 1 1 0 0 0 0 0

MATRICE INVERSA 0.6323529 0.1617647 1.6029412 0.9705882 -0.308824 -0.264706 0.5294118 3.8529412

-1.22549 -0.127451 -2.323529 -1.431373 0.3039216 0.1176471 -0.901961 -6.490196

1.2254902 0.127451 2.3235294 1.4313725 -0.303922 -0.117647 0.9019608 7.4901961

-0.622549 -0.112745 -1.132353 -0.843137 0.2303922 -0.088235 -0.490196 -3.54902

0.1911765 -0.044118 -0.573529 -0.764706 0.2205882 -0.382353 -0.235294 -1.823529

2.4509804 0.254902 2.1470588 1.3627451 -0.107843 0.7647059 0.8039216 4.4803922

-0.828431 -0.142157 -1.014706 -0.519608 -0.122549 0.3235294 -0.313725 -1.931373

-0.823529 -0.117647 -1.029412 -0.205882 0.0882353 -0.352941 -0.294118 -2.029412

VETTORE DI STIMA 3032.7409 26.400917 623.41365 362.75253 4.4603518 106.44634 149.78078 1878.7153

3032.7409 26.400917 623.41365 362.75253 4.4603518 106.44634 149.78078 1878.7153

2846.2 3333.3 3750.0 3961.5 2230.8 2888.9 2583.3 2645.2

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 13

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 14

CAMPIONE:

CODICE 29 41 42 68 60 65 4 8 26

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 65 60 60 60 55 55 64 52 65

PIANO 1 1 2 1 3 4 1 5 0

1 2 3 4 5 6 7 8

60 60 60 55 55 64 52 65

1 2 1 3 4 1 5 0

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 3 5 1 30 2 1 1 27 2 2 1 27 3 1 1 28 2 1 1 18 2 3 0 28 4 5 1 20 5 5 1 17 2 3 0 32

METRO PREZZO UNIT. 0 2584.6154 0 2108.3 0 2250.0 0 2583.3 1 2527.3 0 2454.5 1 3750.0 0 3961.5 0 2230.8

CODICE 4 29 11 47 68 60 65 8 42

CALCOLO: 41 42 68 60 65 4 8 26

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 64 65 65 72 60 55 55 52 60

PIANO 1 1 2 0 1 3 4 5 2

1 2 3 4 5 6 7 8

65 65 72 60 55 55 52 60

1 2 0 1 3 4 5 2

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 4 5 1 20 3 5 1 30 4 1 0 23 4 4 1 20 3 1 1 28 2 1 1 18 2 3 0 28 5 5 1 17 2 2 1 27

METRO PREZZO UNIT. 1 x 0 2584.6 0 2846.2 1 3333.3 0 2583.3 1 2527.3 0 2454.5 0 3961.5 0 2250.0

CALCOLO:

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 41 1 -5 42 2 -5 68 3 -5 60 4 -10 65 5 -10 4 6 -1 8 7 -13 26 8 0

PIANO 0 1 0 2 3 0 4 -1

2 2 3 2 2 4 5 2

1 2 1 1 3 5 5 3

1 1 1 1 0 1 1 0

27 27 28 18 28 20 17 32

0 0 0 1 0 1 0 0

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. -1 -4 0 -3 -1 -3 0 -3 0 -4 0 -2 -1 -4 0 -12 -1 -2 -1 -2 1 0 0 -10 2 0 0 -13 -1 -2 -1 2

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 41 1 -5 0 -1 42 1 -5 1 -1 68 1 -5 0 0 60 1 -10 2 -1 65 1 -10 3 -1 4 1 -1 0 1 8 1 -13 4 2 26 1 0 -1 -1

2108.3 2250.0 2583.3 2527.3 2454.5 3750.0 3961.5 2230.8

29 11 47 68 60 65 8 42

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 29 1 1 11 2 1 47 3 8 68 4 -4 60 5 -9 65 6 -9 8 7 -12 42 8 -4

METRO 0 0 0 1 0 1 0 0 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

-4 -3 -4 -4 -2 0 0 -2

0 0 0 0 -1 0 0 -1

-3 -3 -2 -12 -2 -10 -13 2

0 0 0 1 0 1 0 0

MATRICE INVERSA

2108.3 2250.0 2583.3 2527.3 2454.5 3750.0 3961.5 2230.8

PIANO 0 1 -1 0 2 3 4 1

3 4 4 3 2 2 5 2

5 1 4 1 1 3 5 2

1 0 1 1 1 0 1 1

30 23 20 28 18 28 17 27

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. -1 0 0 10 0 -4 -1 3 0 -1 0 0 -1 -4 0 8 -2 -4 0 -2 -2 -2 -1 8 1 0 0 -3 -2 -3 0 7

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 29 1 1 0 -1 11 1 1 1 0 47 1 8 -1 0 68 1 -4 0 -1 60 1 -9 2 -2 65 1 -9 3 -2 8 1 -12 4 1 42 1 -4 1 -2

0 0 1 0 1 0 0 0

2584.6 2846.2 3333.3 2583.3 2527.3 2454.5 3961.5 2250.0

METRO -1 -1 0 -1 0 -1 -1 -1 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

0 -4 -1 -4 -4 -2 0 -3

0 -1 0 0 0 -1 0 0

10 3 0 8 -2 8 -3 7

-1 -1 0 -1 0 -1 -1 -1

2.2 -1.4 -3.1 -1.4 2.1 3.3 0.4 1.8

-0.133333 0.9333333 2.0666667 0.2666667 -1.066667 -0.866667 -0.266667 -1.866667

-0.466667 0.2666667 0.7333333 0.9333333 -0.733333 -0.533333 0.0666667 0.4666667

-1.633333 0.4333333 0.8166667 0.2666667 -0.816667 -1.616667 -0.266667 -0.866667

1.45 -0.65 -0.975 -0.4 0.975 1.675 0.4 2.3

1.6333333 -0.433333 -0.816667 -0.266667 0.8166667 1.6166667 0.2666667 1.8666667

-0.6 0.2 0.3 0.2 -0.3 -0.9 -0.2 -1.4

-1.45 0.65 0.975 0.4 -0.975 -2.675 -0.4 -2.3

MATRICE INVERSA 6.8181818 -1.909091 -12.45455 -5.727273 4 -14.09091 -2.727273 -17.63636

3.0454545 -0.939394 -6.386364 -2.984848 1.9166667 -7.643939 -1.484848 -9.757576

-3.545455 1.2727273 8.1363636 3.8181818 -2.5 9.2272727 1.8181818 12.090909

-2.045455 0.6060606 4.3863636 2.6515152 -1.583333 5.3106061 1.1515152 7.4242424

4.5454545 -1.272727 -8.136364 -3.818182 2.5 -9.227273 -1.818182 -11.09091

-3.045455 0.9393939 6.3863636 2.9848485 -1.916667 6.6439394 1.4848485 9.7575758

-0.590909 0.2121212 1.5227273 0.8030303 -0.416667 1.8712121 0.3030303 1.8484848

-4.181818 1.0909091 6.5454545 2.2727273 -2 7.9090909 1.2727273 7.3636364

VETTORE DI STIMA 3077.4514 -45.77312 -19.66977 436.18104 161.33644 185.13598 38.818959 578.78399

3077.4514 -45.77312 -19.66977 436.18104 161.33644 185.13598 38.818959 578.78399

VETTORE DI STIMA 1450.3338 584.28339 3958.2936 2250.6163 -1167.026 4497.5833 873.9846 5939.2315

1450.3338 584.28339 3958.2936 2250.6163 -1167.026 4497.5833 873.9846 5939.2315

2584.6 2846.2 3333.3 2583.3 2527.3 2454.5 3961.5 2250.0

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 15

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 16

CAMPIONE:

CODICE 4 46 47 49 26 36 68 41 42

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 64 62 72 80 65 63 60 60 60

PIANO 1 0 0 4 0 1 1 1 2

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 4 5 1 20 5 4 0 28 4 4 1 20 3 2 0 29 2 3 0 32 4 4 1 27 3 1 1 28 2 1 1 27 2 2 1 27

METRO PREZZO UNIT. 1 x 0 2645.2 1 3333.3 0 2687.5 0 2230.8 0 2888.9 0 2583.3 0 2108.3 0 2250.0

CODICE 66 14 43 45 27 30 49 50 52

CALCOLO: 46 47 49 26 36 68 41 42

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 87 91 84 81 85 80 80 87 80

PIANO 3 2 4 1 1 1 4 2 3

1 2 3 4 5 6 7 8

91 84 81 85 80 80 87 80

2 4 1 1 1 4 2 3

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 5 4 1 22 3 4 1 20 2 3 1 20 4 5 1 32 4 4 1 20 2 2 0 28 3 2 0 29 5 4 1 20 4 3 1 22

METRO PREZZO UNIT. 1 x 1 3000.0 0 2613.1 0 3395.1 1 3235.3 0 2531.3 0 2687.5 1 3287.4 0 3118.8

CALCOLO: 1 2 3 4 5 6 7 8

62 72 80 65 63 60 60 60

0 0 4 0 1 1 1 2

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 46 1 -2 47 2 8 49 3 16 26 4 1 36 5 -1 68 6 -4 41 7 -4 42 8 -4

PIANO -1 -1 3 -1 0 0 0 1

5 4 3 2 4 3 2 2

4 4 2 3 4 1 1 2

0 1 0 0 1 1 1 1

28 20 29 32 27 28 27 27

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 1 -1 -1 8 0 -1 0 0 -1 -3 -1 9 -2 -2 -1 12 0 -1 0 7 -1 -4 0 8 -2 -4 0 7 -2 -3 0 7

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 46 1 -2 -1 1 47 1 8 -1 0 49 1 16 3 -1 26 1 1 -1 -2 36 1 -1 0 0 68 1 -4 0 -1 41 1 -4 0 -2 42 1 -4 1 -2

0 1 0 0 0 0 0 0

2645.2 3333.3 2687.5 2230.8 2888.9 2583.3 2108.3 2250.0

14 43 45 27 30 49 50 52

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 14 1 4 43 2 -3 45 3 -6 27 4 -2 30 5 -7 49 6 -7 50 7 0 52 8 -7

METRO -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

-1 -1 -3 -2 -1 -4 -4 -3

-1 0 -1 -1 0 0 0 0

8 0 9 12 7 8 7 7

-1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1

2645.2 3333.3 2687.5 2230.8 2888.9 2583.3 2108.3 2250.0

PIANO -1 1 -2 -2 -2 1 -1 0

3 2 4 4 2 3 5 4

4 3 5 4 2 2 4 3

1 1 1 1 0 0 1 1

20 20 32 20 28 29 20 22

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. -2 0 0 -2 -3 -1 0 -2 -1 1 0 10 -1 0 0 -2 -3 -2 -1 6 -2 -2 -1 7 0 0 0 -2 -1 -1 0 0

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 14 1 4 -1 -2 43 1 -3 1 -3 45 1 -6 -2 -1 27 1 -2 -2 -1 30 1 -7 -2 -3 49 1 -7 1 -2 50 1 0 -1 0 52 1 -7 0 -1

1 0 0 1 0 0 1 0

METRO 0 -1 -1 0 -1 -1 0 -1 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

0 -1 1 0 -2 -2 0 -1

0 0 0 0 -1 -1 0 0

-2 -2 10 -2 6 7 -2 0

0 -1 -1 0 -1 -1 0 -1

MATRICE INVERSA 0.3760684 -0.047009 0.0384615 0.1282051 -0.038462 -0.991453 -0.128205 -0.435897

1 0 0 0 0 0 0 1

-0.324786 0.0405983 0.0576923 0.025641 -0.057692 -0.098291 -0.025641 -0.487179

-0.051282 0.0064103 -0.096154 -0.153846 0.0961538 0.0897436 0.1538462 0.9230769

-0.666667 0.0833333 -0.25 -1.12E-17 0.25 1.1666667 1.983E-17 -2

0.5299145 -0.066239 0.3269231 0.5897436 -0.326923 0.7393162 0.4102564 3.7948718

-2.162393 0.1452991 -0.846154 -0.487179 -0.153846 -0.299145 -0.512821 -5.74359

2.2991453 -0.162393 0.7692308 -0.102564 0.2307692 -0.606838 0.1025641 2.9487179

MATRICE INVERSA 0.8333333 0.1458333 -0.083333 -0.208333 -2.447917 5.78125 0.4583333 2.46875

-0.666667 4.17E-18 -0.041667 0 0.1666667 -8.34E-19 -0.083333 0 2.2708333 0.5 -4.9375 -0.5 -0.416667 2.502E-18 -2.5625 -0.5

0.3333333 -0.291667 0.1666667 -0.583333 -0.104167 1.4375 0.0833333 3.0625

-0.666667 0.0833333 -0.333333 0.1666667 0.4583333 -2.125 -0.166667 -1.875

0.6666667 -0.083333 0.3333333 -0.166667 -0.458333 1.125 0.1666667 1.875

-0.166667 0.1458333 -0.083333 0.7916667 2.5520833 -7.21875 -0.541667 -4.53125

0.6666667 0.0416667 -0.166667 0.0833333 -2.770833 6.4375 0.4166667 2.0625

VETTORE DI STIMA 3397.8845 9.639443 111.41194 330.43652 30.254727 597.67622 144.56348 1481.0457

3397.8845 9.639443 111.41194 330.43652 30.254727 597.67622 144.56348 1481.0457

VETTORE DI STIMA 3471.8085 -18.67321 -16.92313 106.33175 -372.8689 1385.6776 100.68765 750.30812

3471.8085 -18.67321 -16.92313 106.33175 -372.8689 1385.6776 100.68765 750.30812

3000.0 2613.1 3395.1 3235.3 2531.3 2687.5 3287.4 3118.8

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 17

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 18

CAMPIONE:

CODICE 66 56 47 43 45 57 77 8 49

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 87 77 72 84 81 90 75 80 80

PIANO 3 3 0 4 1 4 6 6 4

1 2 3 4 5 6 7 8

77 72 84 81 90 75 80 80

3 0 4 1 4 6 6 4

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 5 4 1 22 2 4 0 33 4 4 1 20 2 3 1 20 4 5 1 32 2 4 1 21 3 2 0 22 5 5 1 17 3 2 0 29

METRO PREZZO UNIT. 1 x 0 2532.5 1 3333.3 0 2613.1 0 3395.1 0 2983.3 1 2600.0 0 3625.0 0 2687.5

CODICE 29 46 47 49 26 60 65 8 42

MQ 65 62 72 80 65 55 55 52 60

PIANO 1 0 0 4 0 3 4 5 2

1 2 3 4 5 6 7 8

62 72 80 65 55 55 52 60

0 0 4 0 3 4 5 2

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 3 5 1 30 5 4 0 28 4 4 1 20 3 2 0 29 2 3 0 32 2 1 1 18 2 3 0 28 5 5 1 17 2 2 1 27

METRO PREZZO UNIT. 0 2584.6154 0 2645.2 1 3333.3 0 2687.5 0 2230.8 1 2527.3 0 2454.5 0 3961.5 0 2250.0

CALCOLO:

CALCOLO: 56 47 43 45 57 77 8 49

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 56 1 -10 47 2 -15 43 3 -3 45 4 -6 57 5 3 77 6 -12 8 7 -7 49 8 -7

PIANO 0 -3 1 -2 1 3 3 1

2 4 2 4 2 3 5 3

4 4 3 5 4 2 5 2

0 1 1 1 1 0 1 0

33 20 20 32 21 22 17 29

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. -3 0 -1 11 -1 0 0 -2 -3 -1 0 -2 -1 1 0 10 -3 0 0 -1 -2 -2 -1 0 0 1 0 -5 -2 -2 -1 7

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 56 1 -10 0 -3 47 1 -15 -3 -1 43 1 -3 1 -3 45 1 -6 -2 -1 57 1 3 1 -3 77 1 -12 3 -2 8 1 -7 3 0 49 1 -7 1 -2

0 1 0 0 0 1 0 0

46 47 49 26 60 65 8 42

2532.5 3333.3 2613.1 3395.1 2983.3 2600.0 3625.0 2687.5

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 46 1 -3 47 2 7 49 3 15 26 4 0 60 5 -10 65 6 -10 8 7 -13 42 8 -5

METRO -1 0 -1 -1 -1 0 -1 -1 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

0 0 -1 1 0 -2 1 -2

-1 0 0 0 0 -1 0 -1

11 -2 -2 10 -1 0 -5 7

-1 0 -1 -1 -1 0 -1 -1

2532.5 3333.3 2613.1 3395.1 2983.3 2600.0 3625.0 2687.5

PIANO -1 -1 3 -1 2 3 4 1

5 4 3 2 2 2 5 2

4 4 2 3 1 3 5 2

0 1 0 0 1 0 1 1

28 20 29 32 18 28 17 27

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 2 -1 -1 -2 1 -1 0 -10 0 -3 -1 -1 -1 -2 -1 2 -1 -4 0 -12 -1 -2 -1 -2 2 0 0 -13 -1 -3 0 -3

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 46 1 -3 -1 2 47 1 7 -1 1 49 1 15 3 0 26 1 0 -1 -1 60 1 -10 2 -1 65 1 -10 3 -1 8 1 -13 4 2 42 1 -5 1 -1

0 1 0 0 1 0 0 0

2645.2 3333.3 2687.5 2230.8 2527.3 2454.5 3961.5 2250.0

METRO 0 1 0 0 1 0 0 0 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

-1 -1 -3 -2 -4 -2 0 -3

-1 0 -1 -1 0 -1 0 0

-2 -10 -1 2 -12 -2 -13 -3

0 1 0 0 1 0 0 0

MATRICE INVERSA -1.090674 -0.049354 -0.008034 -0.288953 0.3147776 -0.574175 -0.018651 -0.361263

0.2373027 0.0025825 -0.232138 0.0441894 0.0591105 -0.6967 -0.074605 -0.04505

-1.42439 -0.117073 0.1902439 -0.336585 -0.346341 1.9170732 0.0487805 -0.62439

0.8361549 -0.000574 0.1626973 0.1012912 -0.124247 1.3770445 0.1276901 0.5655667

1.4301291 0.1328551 -0.164419 0.051076 0.2631277 -1.285796 -0.060258 0.5713056

0.7626973 -0.002582 0.2321377 -0.044189 -0.05911 0.6967001 0.0746055 1.0450502

-0.079197 -0.017791 0.0436155 0.1400287 0.1483501 -0.311621 -0.041607 -0.467432

0.327977 0.0519369 -0.224103 0.333142 -0.255667 -1.122525 -0.055954 -0.683788

MATRICE INVERSA 0.1671624 -0.038073 0.0648424 0.579417 -0.212374 0.2676978 0.1600238 0.9726353

1.4479477 -0.00238 0.1915526 0.1612136 0.2992267 0.8917311 0.1975015 1.8732897

-0.443189 0.0368828 0.030934 0.0011898 -0.138013 -0.321832 -0.061273 -0.53599

-1.491672 0.0603807 -0.610648 -0.965794 0.0321237 -2.002677 -0.5116 -3.659726

-1.447948 0.0023795 -0.191553 -0.161214 -0.299227 -0.891731 -0.197501 -0.87329

1.7676978 -0.059191 0.5148721 0.3851874 0.3182629 1.0568114 0.4128495 3.2230815

-0.651398 0.0273647 -0.202855 -0.353956 0.0588935 -0.754908 -0.271267 -2.042832

1.651398 -0.027365 0.2028554 0.353956 -0.058894 1.7549078 0.2712671 1.0428316

VETTORE DI STIMA 3989.5572 40.4744 -75.77645 320.30283 149.32417 -262.7189 -21.93281 112.89526

3989.5572 40.4744 -75.77645 320.30283 149.32417 -262.7189 -21.93281 112.89526

VETTORE DI STIMA 2564.6625 32.740636 -36.57706 -149.0164 262.17226 -353.6032 -174.3727 -829.6291

2564.6625 32.740636 -36.57706 -149.0164 262.17226 -353.6032 -174.3727 -829.6291

2645.2 3333.3 2687.5 2230.8 2527.3 2454.5 3961.5 2250.0

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 19

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 20

CAMPIONE:

CODICE 11 36 37 39 26 77 41 42 68

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 65 63 75 75 65 75 60 60 60

PIANO 2 1 2 1 0 6 1 2 1

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 4 1 0 23 4 4 1 27 3 4 1 20 4 1 1 21 2 3 0 32 3 2 0 22 2 1 1 27 2 2 1 27 3 1 1 28

METRO PREZZO UNIT. 0 x 0 2888.9 1 2873.3 0 2393.3 0 2230.8 1 2600.0 0 2108.3 0 2250.0 0 2583.3

CODICE 11 46 47 49 26 36 37 39 41

CALCOLO: 36 37 39 26 77 41 42 68

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 65 62 72 80 65 63 75 75 60

PIANO 2 0 0 4 0 1 2 1 1

1 2 3 4 5 6 7 8

62 72 80 65 63 75 75 60

0 0 4 0 1 2 1 1

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 4 1 0 23 5 4 0 28 4 4 1 20 3 2 0 29 2 3 0 32 4 4 1 27 3 4 1 20 4 1 1 21 2 1 1 27

METRO PREZZO UNIT. 0 x 0 2645.2 1 3333.3 0 2687.5 0 2230.8 0 2888.9 1 2873.3 0 2393.3 0 2108.3

CALCOLO: 1 2 3 4 5 6 7 8

63 75 75 65 75 60 60 60

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 36 1 -2 37 2 10 39 3 10 26 4 0 77 5 10 41 6 -5 42 7 -5 68 8 -5

1 2 1 0 6 1 2 1

PIANO -1 0 -1 -2 4 -1 0 -1

4 3 4 2 3 2 2 3

4 4 1 3 2 1 2 1

1 1 1 0 0 1 1 1

27 20 21 32 22 27 27 28

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 0 3 1 4 -1 3 1 -3 0 0 1 -2 -2 2 0 9 -1 1 0 -1 -2 0 1 4 -2 1 1 4 -1 0 1 5

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 36 1 -2 -1 0 37 1 10 0 -1 39 1 10 -1 0 26 1 0 -2 -2 77 1 10 4 -1 41 1 -5 -1 -2 42 1 -5 0 -2 68 1 -5 -1 -1

0 1 0 0 1 0 0 0

2888.9 2873.3 2393.3 2230.8 2600.0 2108.3 2250.0 2583.3

46 47 49 26 36 37 39 41

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 46 1 -3 47 2 7 49 3 15 26 4 0 36 5 -2 37 6 10 39 7 10 41 8 -5

METRO 0 1 0 0 1 0 0 0 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

3 3 0 2 1 0 1 0

1 1 1 0 0 1 1 1

4 -3 -2 9 -1 4 4 5

0 1 0 0 1 0 0 0

2888.9 2873.3 2393.3 2230.8 2600.0 2108.3 2250.0 2583.3

PIANO -2 -2 2 -2 -1 0 -1 -1

5 4 3 2 4 3 4 2

4 4 2 3 4 4 1 1

0 1 0 0 1 1 1 1

28 20 29 32 27 20 21 27

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 1 3 0 5 0 3 1 -3 -1 1 0 6 -2 2 0 9 0 3 1 4 -1 3 1 -3 0 0 1 -2 -2 0 1 4

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 46 1 -3 -2 1 47 1 7 -2 0 49 1 15 2 -1 26 1 0 -2 -2 36 1 -2 -1 0 37 1 10 0 -1 39 1 10 -1 0 41 1 -5 -1 -2

0 1 0 0 0 1 0 0

METRO 0 1 0 0 0 1 0 0 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

3 3 1 2 3 3 0 0

0 1 0 0 1 1 1 1

5 -3 6 9 4 -3 -2 4

0 1 0 0 0 1 0 0

MATRICE INVERSA 3.7055016 -0.23301 -0.275081 0.4368932 0.2750809 -2.524272 -0.436893 -0.550162

-1.679612 0.0776699 -0.019417 -0.145631 0.0194175 1.1747573 0.1456311 0.961165

-0.18123 0.0873786 0.0614887 -0.038835 -0.061489 0.4466019 0.038835 -0.877023

-0.679612 0.0776699 -0.019417 -0.145631 0.0194175 0.1747573 0.1456311 -0.038835

1.6796117 -0.07767 0.0194175 0.1456311 -0.019417 -1.174757 -0.145631 0.038835

9.6019417 -0.61165 -1.097087 0.2718447 0.0970874 -7.126214 -1.271845 -0.194175

-6.398058 0.3883495 0.9029126 -0.728155 0.0970874 4.8737864 0.7281553 -1.194175

-5.048544 0.2912621 0.4271845 0.2038835 -0.427184 4.1553398 0.7961165 1.8543689

MATRICE INVERSA 1.6569038 -0.066946 0.1317992 0.0627615 0.0251046 -1.148536 -0.146444 -0.290795

-1.242678 0.0502092 -0.223849 0.7029289 -0.518828 1.2364017 0.3598326 2.8430962

-0.121339 0.0251046 0.1380753 0.3514644 -0.259414 0.3682008 0.1799163 1.1715481

-0.535565 0.041841 -0.269874 -0.414226 0.2343096 -0.219665 -0.033473 -0.880753

-1.259414 0.0306834 0.0020921 0.0962343 0.2384937 1.1722455 0.1087866 -0.512552

1.2426778 -0.050209 0.2238494 -0.702929 0.5188285 -1.236402 -0.359833 -1.843096

0.4560669 0.0320781 -0.156904 -0.217573 0.1129707 -0.251743 -0.158996 -1.558577

0.8033473 -0.062762 0.1548117 0.1213389 -0.351464 0.0794979 0.0502092 1.0711297

VETTORE DI STIMA 1102.2802 67.130943 125.94875 266.00448 15.717921 1163.6835 208.99552 781.89749

1102.2802 67.130943 125.94875 266.00448 15.717921 1163.6835 208.99552 781.89749

VETTORE DI STIMA 1437.2623 39.912911 -28.37555 522.98763 -128.3861 981.78936 226.61149 1643.1331

1437.2623 39.912911 -28.37555 522.98763 -128.3861 981.78936 226.61149 1643.1331

2645.2 3333.3 2687.5 2230.8 2888.9 2873.3 2393.3 2108.3

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 21

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 22

CAMPIONE:

CODICE 11 30 52 59 47 68 60 4 29

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 65 80 80 80 72 60 55 64 65

PIANO 2 1 3 4 0 1 3 1 1

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 4 1 0 23 2 2 0 28 4 3 1 22 4 3 1 22 4 4 1 20 3 1 1 28 2 1 1 18 4 5 1 20 3 5 1 30

CODICE 66 52 59 30 50 43 45 57 14

METRO PREZZO UNIT. 0 x 0 2531.3 0 3118.8 0 2687.5 1 3333.3 0 2583.3 1 2527.3 1 3750.0 0 2584.6

MQ 87 80 80 80 87 84 81 90 91

PIANO 3 3 4 1 2 4 1 4 2

1 2 3 4 5 6 7 8

80 80 80 87 84 81 90 91

3 4 1 2 4 1 4 2

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 5 4 1 22 4 3 1 22 4 3 1 22 2 2 0 28 5 4 1 20 2 3 1 20 4 5 1 32 2 4 1 21 3 4 1 20

METRO PREZZO UNIT. 1 x 0 3118.8 0 2687.5 0 2531.3 1 3287.4 0 2613.1 0 3395.1 0 2983.3 1 3000.0

CALCOLO:

CALCOLO: 30 52 59 47 68 60 4 29

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

1 2 3 4 5 6 7 8

80 80 80 72 60 55 64 65

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 30 1 15 52 2 15 59 3 15 47 4 7 68 5 -5 60 6 -10 4 7 -1 29 8 0

1 3 4 0 1 3 1 1

PIANO -1 1 2 -2 -1 1 -1 -1

2 4 4 4 3 2 4 3

2 3 3 4 1 1 5 5

0 1 1 1 1 1 1 1

28 22 22 20 28 18 20 30

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. -2 1 0 5 0 2 1 -1 0 2 1 -1 0 3 1 -3 -1 0 1 5 -2 0 1 -5 0 4 1 -3 -1 4 1 7

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 30 1 15 -1 -2 52 1 15 1 0 59 1 15 2 0 47 1 7 -2 0 68 1 -5 -1 -1 60 1 -10 1 -2 4 1 -1 -1 0 29 1 0 -1 -1

0 0 0 1 0 1 1 0

52 59 30 50 43 45 57 14

2531.3 3118.8 2687.5 3333.3 2583.3 2527.3 3750.0 2584.6

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 52 1 -7 59 2 -7 30 3 -7 50 4 0 43 5 -3 45 6 -6 57 7 3 14 8 4

METRO 0 0 0 1 0 1 1 0 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

1 2 2 3 0 0 4 4

0 1 1 1 1 1 1 1

5 -1 -1 -3 5 -5 -3 7

0 0 0 1 0 1 1 0

2531.3 3118.8 2687.5 3333.3 2583.3 2527.3 3750.0 2584.6

PIANO 0 1 -2 -1 1 -2 1 -1

4 4 2 5 2 4 2 3

3 3 2 4 3 5 4 4

1 1 0 1 1 1 1 1

22 22 28 20 20 32 21 20

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. -1 -1 0 0 -1 -1 0 0 -3 -2 -1 6 0 0 0 -2 -3 -1 0 -2 -1 1 0 10 -3 0 0 -1 -2 0 0 -2

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 52 1 -7 0 -1 59 1 -7 1 -1 30 1 -7 -2 -3 50 1 0 -1 0 43 1 -3 1 -3 45 1 -6 -2 -1 57 1 3 1 -3 14 1 4 -1 -2

0 0 0 1 0 0 0 1

3118.8 2687.5 2531.3 3287.4 2613.1 3395.1 2983.3 3000.0

METRO -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 0 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

-1 -1 -2 0 -1 1 0 0

0 0 -1 0 0 0 0 0

0 0 6 -2 -2 10 -1 -2

-1 -1 -1 0 -1 -1 -1 0

3118.8 2687.5 2531.3 3287.4 2613.1 3395.1 2983.3 3000.0

MATRICE INVERSA

MATRICE INVERSA 1 8.231E-20 -5.14E-19 -5.59E-19 9.167E-19 -1 -2.57E-19 -5.14E-19

1.4827586 -0.068966 -1 -0.862069 0.4482759 -0.068966 -0.724138 -6.448276

-1.031034 0.0758621 1 0.8482759 -0.393103 0.2758621 0.5965517 5.1931034

-2.675862 0.0965517 -7.4E-17 -0.193103 -0.227586 1.8965517 0.2137931 2.4275862

1.4672414 -0.031034 -3.7E-17 0.562069 -0.248276 -0.431034 0.0741379 0.1482759

-0.774138 0.0034483 -3.7E-17 -0.506897 0.0275862 0.6034483 -0.063793 -0.127586

3.45 -0.1 0 0.7 0.2 -2.5 -0.15 -1.3

-1.918966 0.0241379 3.701E-17 -0.548276 0.1931034 1.2241379 0.0534483 0.1068966

-1 0.2727273 -1 0.5454545 -1.636364 3.5454545 0 -2.818182

2 0.1818182 1 0.3636364 -1.590909 1.8636364 0.5 1.9545455

6.274E-17 4.893E-18 4.163E-17 6.461E-18 -3.22E-17 -1 1.388E-17 5.425E-17

1.804E-16 -0.363636 2.22E-16 -0.227273 2.6818182 -5.227273 -0.5 0.0909091

-1 -0.545455 0 -1.090909 2.7727273 -3.590909 -0.5 1.1363636

-1.11E-16 -0.090909 -3.97E-17 -0.181818 0.5454545 -0.181818 1.452E-17 0.2727273

2.22E-16 0.1818182 1.188E-16 0.3636364 -0.090909 -0.636364 5.809E-17 -1.545455

1 0.3636364 -2.22E-16 0.2272727 -2.681818 5.2272727 0.5 0.9090909

VETTORE DI STIMA 5276.7861 -73.43823 -431.25 326.34907 260.41084 -1482.619 -336.5851 -2600.253

5276.7861 -73.43823 -431.25 326.34907 260.41084 -1482.619 -336.5851 -2600.253

VETTORE DI STIMA 2643.1548 43.168869 -431.25 230.0159 217.70033 133.41319 -106.4758 -1225.494

2643.1548 43.168869 -431.25 230.0159 217.70033 133.41319 -106.4758 -1225.494

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 23

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 24

CAMPIONE:

CODICE 39 37 26 77 47 49 59 45 56

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 75 75 65 75 72 80 80 81 77

PIANO 1 2 0 6 0 4 4 1 3

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 4 1 1 21 3 4 1 20 2 3 0 32 3 2 0 22 4 4 1 20 3 2 0 29 4 3 1 22 4 5 1 32 2 4 0 33

METRO PREZZO UNIT. 0 x 1 2873.3 0 2230.8 1 2600.0 1 3333.3 0 2687.5 0 2687.5 0 3395.1 0 2532.5

CODICE 39 43 45 57 37 39 47 56 29

CALCOLO: 37 26 77 47 49 59 45 56

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 75 84 81 90 75 75 72 77 65

PIANO 1 4 1 4 2 1 0 3 1

1 2 3 4 5 6 7 8

84 81 90 75 75 72 77 65

4 1 4 2 1 0 3 1

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 4 1 1 21 2 3 1 20 4 5 1 32 2 4 1 21 3 4 1 20 4 1 1 21 4 4 1 20 2 4 0 33 3 5 1 30

METRO PREZZO UNIT. 0 x 0 2613.1 0 3395.1 0 2983.3 1 2873.3 0 2393.3 1 3333.3 0 2532.5 0 2584.6

CALCOLO: 1 2 3 4 5 6 7 8

75 65 75 72 80 80 81 77

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 37 1 0 26 2 -10 77 3 0 47 4 -3 49 5 5 59 6 5 45 7 6 56 8 2

2 0 6 0 4 4 1 3

PIANO 1 -1 5 -1 3 3 0 2

3 2 3 4 3 4 4 2

4 3 2 4 2 3 5 4

1 0 0 1 0 1 1 0

20 32 22 20 29 22 32 33

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. -1 3 0 -1 -2 2 -1 11 -1 1 -1 1 0 3 0 -1 -1 1 -1 8 0 2 0 1 0 4 0 11 -2 3 -1 12

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 37 1 0 1 -1 26 1 -10 -1 -2 77 1 0 5 -1 47 1 -3 -1 0 49 1 5 3 -1 59 1 5 3 0 45 1 6 0 0 56 1 2 2 -2

1 0 1 1 0 0 0 0

2873.3 2230.8 2600.0 3333.3 2687.5 2687.5 3395.1 2532.5

43 45 57 37 39 47 56 29

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 43 1 9 45 2 6 57 3 15 37 4 0 39 5 0 47 6 -3 56 7 2 29 8 -10

METRO 1 0 1 1 0 0 0 0 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

3 2 1 3 1 2 4 3

0 -1 -1 0 -1 0 0 -1

-1 11 1 -1 8 1 11 12

1 0 1 1 0 0 0 0

2873.3 2230.8 2600.0 3333.3 2687.5 2687.5 3395.1 2532.5

PIANO 3 0 3 1 0 -1 2 0

2 4 2 3 4 4 2 3

3 5 4 4 1 4 4 5

1 1 1 1 1 1 0 1

20 32 21 20 21 20 33 30

0 0 0 1 0 1 0 0

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. -2 2 0 -1 0 4 0 11 -2 3 0 0 -1 3 0 -1 0 0 0 0 0 3 0 -1 -2 3 -1 12 -1 4 0 9

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 43 1 9 3 -2 45 1 6 0 0 57 1 15 3 -2 37 1 0 1 -1 39 1 0 0 0 47 1 -3 -1 0 56 1 2 2 -2 29 1 -10 0 -1

METRO 0 0 0 1 0 1 0 0 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

2 4 3 3 0 3 3 4

0 0 0 0 0 0 -1 0

-1 11 0 -1 0 -1 12 9

0 0 0 1 0 1 0 0

MATRICE INVERSA 0.9824561 0.0526316 -0.040936 -0.923977 -0.614035 2.2748538 0.1052632 1.0818713

0.7763158 -0.078947 0.0614035 -0.114035 -0.328947 1.0877193 0.0921053 0.127193

-0.557018 -0.078947 0.2836257 0.3304094 0.004386 0.3099415 0.0921053 0.6827485

-0.425439 0.0263158 -0.24269 0.5935673 0.6096491 -2.584795 -0.197368 -0.76462

1.5394737 0.1315789 -0.324561 -0.254386 -0.618421 -0.035088 0.0131579 0.3991228

0.3508772 -0.052632 0.1520468 0.1461988 0.2807018 -0.163743 -0.105263 -1.304094

0.0921053 -0.026316 0.1315789 0.1842105 -0.276316 1.4736842 0.1973684 0.9868421

-1.758772 0.0263158 -0.020468 0.0380117 0.9429825 -2.362573 -0.197368 -1.209064

MATRICE INVERSA -8.22E-15 -0.892308 10.2 17.723077 6.0769231 -19.27692 -1.723077 -12.43077

-1.44E-15 -0.169231 2.4 4.2923077 1.3076923 -3.707692 -0.292308 -2.323077

2.887E-15 0.6769231 -7.6 -13.16923 -4.230769 13.830769 1.1692308 8.2923077

1.665E-15 0.3230769 -3.4 -6.830769 -2.769231 9.1692308 0.8307692 6.7076923

1 0.2769231 -3.2 -5.569231 -2.230769 6.4307692 0.5692308 3.8923077

-2.33E-15 -0.323077 3.4 6.8307692 2.7692308 -9.169231 -0.830769 -5.707692

0 0 0 0 0 -1 0 0

0 0.1076923 -1.8 -3.276923 -0.923077 3.7230769 0.2769231 1.5692308

VETTORE DI STIMA 2627.3193 47.042056 -120.9333 359.25965 87.776776 -361.52 12.216634 475.09324

2627.3193 47.042056 -120.9333 359.25965 87.776776 -361.52 12.216634 475.09324

VETTORE DI STIMA 2393.3333 -94.24989 1381.4144 2940.0792 1246.5544 -3435.107 -310.8172 -2011.816

2393.3333 -94.24989 1381.4144 2940.0792 1246.5544 -3435.107 -310.8172 -2011.816

2613.1 3395.1 2983.3 2873.3 2393.3 3333.3 2532.5 2584.6

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 25

FOGLIO DI CALCOLO SGS NUMERO: 26

CAMPIONE:

CODICE 39 52 59 45 43 39 47 26 29

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

MQ 75 80 80 81 84 75 72 65 65

PIANO 1 3 4 1 4 1 0 0 1

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 4 1 1 21 4 3 1 22 4 3 1 22 4 5 1 32 2 3 1 20 4 1 1 21 4 4 1 20 2 3 0 32 3 5 1 30

CODICE 39 49 37 30 43 45 47 11 26

METRO PREZZO UNIT. 0 x 0 3118.8 0 2687.5 0 3395.1 0 2613.1 0 2393.3 1 3333.3 0 2230.8 0 2584.6

MQ 75 80 75 80 84 81 72 65 65

PIANO 1 4 2 1 4 1 0 2 0

1 2 3 4 5 6 7 8

80 75 80 84 81 72 65 65

4 2 1 4 1 0 2 0

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 4 1 1 21 3 2 0 29 3 4 1 20 2 2 0 28 2 3 1 20 4 5 1 32 4 4 1 20 4 1 0 23 2 3 0 32

METRO PREZZO UNIT. 0 x 0 2687.5 1 2873.3 0 2531.3 0 2613.1 0 3395.1 1 3333.3 0 2846.2 0 2230.8

CALCOLO:

CALCOLO: 52 59 45 43 39 47 26 29

NUMERO x 1 2 3 4 5 6 7 8

1 2 3 4 5 6 7 8

80 80 81 84 75 72 65 65

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 52 1 5 59 2 5 45 3 6 43 4 9 39 5 0 47 6 -3 26 7 -10 29 8 -10

3 4 1 4 1 0 0 1

PIANO 2 3 0 3 0 -1 -1 0

4 4 4 2 4 4 2 3

3 3 5 3 1 4 3 5

1 1 1 1 1 1 0 1

22 22 32 20 21 20 32 30

0 0 0 0 0 1 0 0

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. 0 2 0 1 0 2 0 1 0 4 0 11 -2 2 0 -1 0 0 0 0 0 3 0 -1 -2 2 -1 11 -1 4 0 9

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 52 1 5 2 0 59 1 5 3 0 45 1 6 0 0 43 1 9 3 -2 39 1 0 0 0 47 1 -3 -1 0 26 1 -10 -1 -2 29 1 -10 0 -1

49 37 30 43 45 47 11 26

3118.8 2687.5 3395.1 2613.1 2393.3 3333.3 2230.8 2584.6

MATRICE DELLE DIFFERENZE X MQ 49 1 5 37 2 0 30 3 5 52 4 9 59 5 6 47 6 -3 11 7 -10 26 8 -10

METRO 0 0 0 0 0 1 0 0 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

2 2 4 2 0 3 2 4

0 0 0 0 0 0 -1 0

1 1 11 -1 0 -1 11 9

0 0 0 0 0 1 0 0

3118.8 2687.5 3395.1 2613.1 2393.3 3333.3 2230.8 2584.6

PIANO 3 1 0 3 0 -1 1 -1

3 3 2 2 4 4 4 2

2 4 2 3 5 4 1 3

0 1 0 1 1 1 0 0

29 20 28 20 32 20 23 32

FINITURE CLASSE.EN DOPP.ESP MIN.daP.N. -1 1 -1 8 -1 3 0 -1 -2 1 -1 7 -2 2 0 -1 0 4 0 11 0 3 0 -1 0 0 -1 2 -2 2 -1 11

MATRICE DELLE DIFFERENZE PER CALCOLARE L'INVERSA X 49 1 5 3 -1 37 1 0 1 -1 30 1 5 0 -2 52 1 9 3 -2 59 1 6 0 0 47 1 -3 -1 0 11 1 -10 1 0 26 1 -10 -1 -2

0 1 0 0 0 1 0 0

2687.5 2873.3 2531.3 2613.1 3395.1 3333.3 2846.2 2230.8

METRO 0 1 0 0 0 1 0 0 VETTORE DEI PREZZI UNITARI

1 3 1 2 4 3 0 2

-1 0 -1 0 0 0 -1 -1

8 -1 7 -1 11 -1 2 11

0 1 0 0 0 1 0 0

MATRICE INVERSA 1.887E-15 0.0361446 -1 0.7228916 1.7349398 -4.493976 -0.650602 -6.746988

-8.88E-16 -0.051205 1 -0.024096 -1.082831 2.0331325 0.4216867 4.5165663

-4.16E-16 0.0481928 3.028E-16 -0.036145 -0.186747 0.6746988 0.1325301 0.8373494

-1.08E-16 0.0271084 3.785E-17 -0.457831 -0.073795 0.6295181 0.0120482 0.314759

1 -0.006024 3.028E-16 -0.120482 -0.539157 1.4156627 0.1084337 0.7078313

0 0 0 0 0 0 0 1

0 0 0 0 0 -1 0 0

-8.67E-17 -0.054217 5.046E-17 -0.084337 0.1475904 0.7409639 -0.024096 -0.629518

MATRICE INVERSA -15.03571 0.1130952 0.375 1.0892857 6.9285714 -18.22024 -1.214286 -6.25

24.535714 -0.196429 -0.125 -1.839286 -11.92857 30.803571 2.2142857 12.75

11.321429 -0.017857 -0.375 -0.803571 -5.357143 12.982143 0.9285714 5.25

-7.964286 0.0535714 0.125 0.4107143 4.0714286 -9.946429 -0.785714 -4.75

8.9642857 -0.053571 -0.125 -0.410714 -4.071429 10.946429 0.7857143 3.75

-24.53571 0.1964286 0.125 1.8392857 11.928571 -30.80357 -2.214286 -11.75

11.821429 -0.10119 -0.125 -0.553571 -5.357143 13.565476 0.9285714 4.75

-8.107143 0.0059524 0.125 0.2678571 3.7857143 -9.327381 -0.642857 -3.75

VETTORE DI STIMA 2393.3333 55.019883 -431.25 364.35608 764.96559 -1543.419 -217.1139 -1838.201

2393.3333 55.019883 -431.25 364.35608 764.96559 -1543.419 -217.1139 -1838.201

VETTORE DI STIMA 2145.7612 32.483366 -58.57514 440.29982 561.4922 -1300.45 -108.3244 -566.3539

2145.7612 32.483366 -58.57514 440.29982 561.4922 -1300.45 -108.3244 -566.3539

2687.5 2873.3 2531.3 2613.1 3395.1 3333.3 2846.2 2230.8