Dati(1,1).t.glar_norm.mod(p,n).Mgl n=100 n=300 n=500 Sparsità: 86.9565% NaN% NaN% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 0.49687 0.42167 0.74686 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 0.22898 0.64619 0.40552 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 0.28327 0.60069 0.48629 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4 0.2502 0.6284 0.4378 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5 0.18399 0.68389 0.33412 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6 0.19736 0.67269 0.35577 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 0.2442 0.63343 0.42876 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 0.1365 0.72369 0.25438 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9 -0.14926 0.96318 -0.32079 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10 -0.097957 0.92019 -0.20551 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11 -0.0085455 0.84525 -0.017164 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12 -0.062076 0.89011 -0.128 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13 -0.050087 0.88007 -0.10268 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14 0.022912 0.81889 0.045298 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15 -0.015217 0.85084 -0.030666 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16 -0.11269 0.93254 -0.23809 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17 -0.1606 0.97269 -0.34699 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18 -0.02072 0.85546 -0.04187 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19 -0.026303 0.86013 -0.053297 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20 -0.054071 0.88341 -0.11107 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21 0.021763 0.81985 0.043053 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22 0.0098496 0.82983 0.019602 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23 -0.08391 0.90841 -0.17486 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24 -0.051325 0.8811 -0.10528 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25 0.015931 0.82474 0.031608 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26 0.025246 0.81693 0.049854 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27 -0.029058 0.86244 -0.058961 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28 0.018917 0.82224 0.037477 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 29 0.049609 0.79651 0.096757 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 30 -0.058666 0.88726 -0.12077 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Spar_sim -25.976 22.6083 -726.7066 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Dati(1,2).t.glar_norm.mod(p,n).Mgl n=100 n=300 n=500 Sparsità: 4.3478% NaN% NaN% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 29 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 30 0.33134 0.62729 0.55289 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Spar_sim 0.3276 0.6308 0.54787 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Dati(1,3).t.glar_norm.mod(p,n).Mgl n=100 n=300 n=500 Sparsità: 65.2174% NaN% NaN% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 0.66631 0.30473 0.88865 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 0.56376 0.39839 0.80969 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 0.58938 0.37498 0.8314 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4 0.5724 0.39049 0.81716 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5 0.49235 0.46359 0.74229 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6 0.32375 0.61756 0.54269 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 0.2695 0.66711 0.46637 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 0.2865 0.65158 0.49091 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9 0.25519 0.68018 0.44525 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10 0.1729 0.75533 0.3159 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11 0.081919 0.83841 0.15713 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12 0.057573 0.86064 0.11183 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13 0.059994 0.85843 0.11639 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14 0.022819 0.89238 0.045118 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15 -0.041974 0.95155 -0.08571 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16 -0.09174 0.997 -0.1919 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17 -0.10348 1.0077 -0.21766 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18 -0.11137 1.0149 -0.23514 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19 -0.14656 1.0471 -0.31461 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20 -0.19174 1.0883 -0.42025 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21 -0.21877 1.113 -0.48539 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22 -0.22659 1.1201 -0.50453 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23 -0.23952 1.132 -0.53641 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24 -0.26873 1.1586 -0.60967 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25 -0.2982 1.1855 -0.68533 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26 -0.31335 1.1994 -0.72489 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27 -0.32054 1.2059 -0.74382 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28 -0.33458 1.2188 -0.78111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 29 -0.35682 1.2391 -0.84095 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 30 -0.37542 1.2561 -0.89177 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Spar_sim -0.60801 1.4685 -1.5857 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Dati(1,4).t.glar_norm.mod(p,n).Mgl n=100 n=300 n=500 Sparsità: 91.3043% NaN% 82.6087% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.92799 0.064222 0.99482 2 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.89123 0.097012 0.98817 3 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.86568 0.1198 0.98196 4 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.85147 0.13247 0.97794 5 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.83722 0.14518 0.9735 6 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.82525 0.15586 0.96946 7 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.81549 0.16456 0.96596 8 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.80855 0.17075 0.96335 9 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.80267 0.176 0.96106 10 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.79797 0.18019 0.95919 11 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.79428 0.18348 0.95768 12 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.79146 0.186 0.95651 13 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.78929 0.18793 0.9556 14 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.78758 0.18946 0.95488 15 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.78622 0.19067 0.9543 16 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.78515 0.19162 0.95384 17 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.78428 0.1924 0.95346 18 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.7836 0.19301 0.95317 19 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.78307 0.19348 0.95294 20 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.78266 0.19384 0.95276 21 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.78235 0.19412 0.95263 22 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.78211 0.19434 0.95252 23 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.78192 0.19451 0.95244 24 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.78177 0.19464 0.95238 25 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.78165 0.19474 0.95233 26 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.78156 0.19482 0.95229 27 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.7815 0.19489 0.95226 28 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.78144 0.19493 0.95223 29 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.7814 0.19497 0.95222 30 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN 0.78137 0.19499 0.9522 Spar_sim 0.58457 0.37053 0.82742 NaN NaN NaN 0.7809 0.19541 0.952 Dati(1,5).t.glar_norm.mod(p,n).Mgl n=100 n=300 n=500 Sparsità: NaN% NaN% NaN% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 30 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN Spar_sim NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN Dati(1,6).t.glar_norm.mod(p,n).Mgl n=100 n=300 n=500 Sparsità: 82.6087% NaN% 39.1304% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 0.81904 0.16432 0.96726 NaN NaN NaN 0.90671 0.084716 0.9913 2 0.64904 0.3187 0.87683 NaN NaN NaN 0.81338 0.16947 0.96517 3 0.42884 0.51866 0.67378 NaN NaN NaN 0.72395 0.25068 0.9238 4 0.25105 0.68011 0.43907 NaN NaN NaN 0.65285 0.31524 0.87949 5 0.10901 0.8091 0.20613 NaN NaN NaN 0.59357 0.36908 0.83481 6 -0.024279 0.93014 -0.049147 NaN NaN NaN 0.54446 0.41367 0.79248 7 -0.19034 1.0809 -0.41691 NaN NaN NaN 0.50328 0.45107 0.75327 8 -0.41682 1.2866 -1.0074 NaN NaN NaN 0.46878 0.4824 0.7178 9 -0.69964 1.5434 -1.8888 NaN NaN NaN 0.43832 0.51005 0.68452 10 -0.98948 1.8066 -2.958 NaN NaN NaN 0.41199 0.53396 0.65425 11 -1.2669 2.0585 -4.1388 NaN NaN NaN 0.38822 0.55555 0.62573 12 -1.5264 2.2942 -5.3829 NaN NaN NaN 0.36674 0.57506 0.59898 13 -1.8042 2.5465 -6.8638 NaN NaN NaN 0.34701 0.59298 0.5736 14 -2.1309 2.8431 -8.8023 NaN NaN NaN 0.32906 0.60928 0.54984 15 -2.5172 3.194 -11.371 NaN NaN NaN 0.313 0.62386 0.52803 16 -2.945 3.5824 -14.5632 NaN NaN NaN 0.29853 0.637 0.50794 17 -3.3869 3.9837 -18.2447 NaN NaN NaN 0.28549 0.64883 0.48948 18 -3.8291 4.3853 -22.3205 NaN NaN NaN 0.27388 0.65939 0.47274 19 -4.2886 4.8025 -26.9696 NaN NaN NaN 0.26366 0.66867 0.4578 20 -4.7937 5.2612 -32.5665 NaN NaN NaN 0.25474 0.67676 0.44459 21 -5.3682 5.7829 -39.5545 NaN NaN NaN 0.24684 0.68393 0.43275 22 -6.0125 6.3679 -48.1747 NaN NaN NaN 0.23997 0.69017 0.42235 23 -6.707 6.9987 -58.3982 NaN NaN NaN 0.23406 0.69554 0.41333 24 -7.4349 7.6596 -70.1468 NaN NaN NaN 0.22893 0.7002 0.40545 25 -8.1958 8.3506 -83.5629 NaN NaN NaN 0.22441 0.7043 0.39846 26 -9.0126 9.0923 -99.2515 NaN NaN NaN 0.22043 0.70792 0.39226 27 -9.9144 9.9112 -118.1232 NaN NaN NaN 0.2169 0.71112 0.38676 28 -10.9129 10.818 -140.9182 NaN NaN NaN 0.21383 0.71392 0.38193 29 -12.0069 11.8114 -168.1798 NaN NaN NaN 0.21113 0.71636 0.37769 30 -13.1811 12.8777 -200.1035 NaN NaN NaN 0.20879 0.71849 0.37398 Spar_sim -55830407993489555000 50698951377895375000 -3117034456719504400000000000000000000000 NaN NaN NaN 0.19369 0.7322 0.34987 Dati(1,7).t.glar_norm.mod(p,n).Mgl n=100 n=300 n=500 Sparsità: 91.3043% NaN% NaN% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 29 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 30 0.77675 0.18041 0.95016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Spar_sim 0.77228 0.18402 0.94814 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Dati(1,8).t.glar_norm.mod(p,n).Mgl n=100 n=300 n=500 Sparsità: 60.8696% NaN% NaN% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 0.69186 0.29704 0.90505 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 0.45059 0.52962 0.69815 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 0.16976 0.80032 0.31071 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4 -0.3371 1.2889 -0.78785 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5 -0.77241 1.7085 -2.1414 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6 -1.2802 2.198 -4.1991 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 -1.961 2.8543 -7.7676 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 -2.5756 3.4467 -11.7846 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9 -3.2974 4.1425 -17.4673 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10 -4.1551 4.9694 -25.5753 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11 -4.9628 5.748 -34.5552 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12 -5.9035 6.6547 -46.6576 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13 -6.9475 7.6612 -62.1632 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14 -7.9624 8.6395 -79.3243 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15 -9.1268 9.7619 -101.5516 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16 -10.3703 10.9606 -128.2841 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17 -11.6145 12.16 -158.1265 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18 -13.0224 13.5172 -195.6277 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19 -14.4977 14.9393 -239.1794 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20 -16.0102 16.3973 -288.3454 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21 -17.6985 18.0248 -348.6346 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22 -19.4518 19.7149 -417.2763 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23 -21.2813 21.4785 -495.457 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24 -23.2956 23.4203 -589.278 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25 -25.3804 25.4299 -694.9242 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26 -27.5809 27.5511 -815.8688 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27 -29.974 29.858 -958.3915 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28 -32.452 32.2467 -1118.0349 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 29 -35.0856 34.7854 -1301.1711 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 30 -37.9199 37.5176 -1513.7568 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Spar_sim -359331838659813 346385105000747.9 -129119370274642440000000000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN