Dati(1,1).t.glar_norm.mod(p,n).Mgl n=100 n=300 n=500 Sparsità: 60.8696% NaN% 69.5652% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 0.49687 0.42167 0.74686 NaN NaN NaN 0.91672 0.0698 0.99306 2 0.22898 0.64619 0.40552 NaN NaN NaN 0.83246 0.14042 0.97193 3 0.28327 0.60069 0.48629 NaN NaN NaN 0.74611 0.21278 0.93554 4 0.2502 0.6284 0.4378 NaN NaN NaN 0.65734 0.28718 0.88258 5 0.18399 0.68389 0.33412 NaN NaN NaN 0.55487 0.37306 0.80186 6 0.19736 0.67269 0.35576 NaN NaN NaN 0.44072 0.46873 0.68721 7 0.2442 0.63343 0.42876 NaN NaN NaN 0.3251 0.56563 0.54451 8 0.1365 0.72369 0.25437 NaN NaN NaN 0.21901 0.65454 0.39006 9 -0.14926 0.96318 -0.32079 NaN NaN NaN 0.095583 0.75798 0.18203 10 -0.097958 0.92019 -0.20551 NaN NaN NaN -0.039908 0.87154 -0.081408 11 -0.008546 0.84525 -0.017165 NaN NaN NaN -0.17213 0.98235 -0.37388 12 -0.062076 0.89012 -0.12801 NaN NaN NaN -0.29876 1.0885 -0.68677 13 -0.050088 0.88007 -0.10268 NaN NaN NaN -0.42604 1.1951 -1.0336 14 0.022911 0.81889 0.045297 NaN NaN NaN -0.55213 1.3008 -1.4091 15 -0.015218 0.85084 -0.030668 NaN NaN NaN -0.67093 1.4004 -1.792 16 -0.11269 0.93254 -0.23809 NaN NaN NaN -0.77415 1.4869 -2.1476 17 -0.1606 0.97269 -0.34699 NaN NaN NaN -0.87279 1.5696 -2.5073 18 -0.020721 0.85546 -0.041871 NaN NaN NaN -0.96697 1.6485 -2.869 19 -0.026303 0.86013 -0.053298 NaN NaN NaN -1.0472 1.7157 -3.1909 20 -0.054072 0.88341 -0.11107 NaN NaN NaN -1.1106 1.7688 -3.4545 21 0.021763 0.81985 0.043051 NaN NaN NaN -1.1633 1.8131 -3.68 22 0.009849 0.82984 0.019601 NaN NaN NaN -1.2055 1.8484 -3.8643 23 -0.08391 0.90841 -0.17486 NaN NaN NaN -1.233 1.8715 -3.9863 24 -0.051326 0.88111 -0.10529 NaN NaN NaN -1.2418 1.8788 -4.0254 25 0.01593 0.82474 0.031607 NaN NaN NaN -1.2382 1.8758 -4.0097 26 0.025245 0.81693 0.049853 NaN NaN NaN -1.2253 1.865 -3.9521 27 -0.029059 0.86244 -0.058962 NaN NaN NaN -1.2003 1.844 -3.8413 28 0.018917 0.82224 0.037476 NaN NaN NaN -1.1626 1.8125 -3.6769 29 0.049608 0.79651 0.096756 NaN NaN NaN -1.1184 1.7754 -3.4877 30 -0.058666 0.88726 -0.12077 NaN NaN NaN -1.0711 1.7358 -3.2896 Spar_sim -25.9763 22.6086 -726.7213 NaN NaN NaN -15043.0146 12608.2343 -226322372.9088 Dati(1,2).t.glar_norm.mod(p,n).Mgl n=100 n=300 n=500 Sparsità: 82.6087% 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 0.32759 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% 69.5652% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 0.66631 0.30473 0.88865 NaN NaN NaN 0.94567 0.049619 0.99705 2 0.56376 0.39839 0.80969 NaN NaN NaN 0.9066 0.085291 0.99128 3 0.58938 0.37498 0.8314 NaN NaN NaN 0.87416 0.11492 0.98416 4 0.5724 0.39049 0.81716 NaN NaN NaN 0.85087 0.13619 0.97776 5 0.49235 0.46359 0.74229 NaN NaN NaN 0.83679 0.14905 0.97336 6 0.32375 0.61756 0.54269 NaN NaN NaN 0.8269 0.15808 0.97004 7 0.2695 0.66711 0.46637 NaN NaN NaN 0.81704 0.16708 0.96653 8 0.2865 0.65158 0.49091 NaN NaN NaN 0.80815 0.1752 0.96319 9 0.25519 0.68018 0.44525 NaN NaN NaN 0.7995 0.1831 0.9598 10 0.1729 0.75533 0.3159 NaN NaN NaN 0.79188 0.19006 0.95668 11 0.081919 0.83841 0.15713 NaN NaN NaN 0.78576 0.19565 0.9541 12 0.057573 0.86064 0.11183 NaN NaN NaN 0.78069 0.20028 0.9519 13 0.059994 0.85843 0.11639 NaN NaN NaN 0.77624 0.20434 0.94993 14 0.022819 0.89238 0.045118 NaN NaN NaN 0.77219 0.20804 0.9481 15 -0.041974 0.95155 -0.08571 NaN NaN NaN 0.76845 0.21146 0.94638 16 -0.09174 0.997 -0.1919 NaN NaN NaN 0.76512 0.21449 0.94483 17 -0.10348 1.0077 -0.21766 NaN NaN NaN 0.76226 0.21711 0.94348 18 -0.11137 1.0149 -0.23514 NaN NaN NaN 0.75975 0.2194 0.94228 19 -0.14656 1.0471 -0.31461 NaN NaN NaN 0.75751 0.22145 0.9412 20 -0.19174 1.0883 -0.42025 NaN NaN NaN 0.75548 0.2233 0.94021 21 -0.21877 1.113 -0.48539 NaN NaN NaN 0.75367 0.22495 0.93932 22 -0.22659 1.1201 -0.50453 NaN NaN NaN 0.75207 0.22641 0.93853 23 -0.23952 1.132 -0.53641 NaN NaN NaN 0.7507 0.22767 0.93785 24 -0.26873 1.1586 -0.60967 NaN NaN NaN 0.74949 0.22877 0.93725 25 -0.2982 1.1855 -0.68533 NaN NaN NaN 0.74843 0.22974 0.93671 26 -0.31335 1.1994 -0.72489 NaN NaN NaN 0.74751 0.23058 0.93625 27 -0.32054 1.2059 -0.74382 NaN NaN NaN 0.74669 0.23132 0.93584 28 -0.33458 1.2188 -0.78111 NaN NaN NaN 0.74596 0.23199 0.93546 29 -0.35682 1.2391 -0.84095 NaN NaN NaN 0.74532 0.23258 0.93514 30 -0.37542 1.2561 -0.89177 NaN NaN NaN 0.74475 0.2331 0.93485 Spar_sim -0.60801 1.4685 -1.5857 NaN NaN NaN 0.73837 0.23892 0.93155 Dati(1,4).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 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 29 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 30 0.58698 0.36837 0.82942 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Spar_sim 0.58457 0.37053 0.82742 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Dati(1,5).t.glar_norm.mod(p,n).Mgl n=100 n=300 n=500 Sparsità: NaN% NaN% 73.913% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.93615 0.060118 0.99592 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.91913 0.076145 0.99346 3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.90406 0.09033 0.9908 4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.88779 0.10565 0.98741 5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.86504 0.12706 0.98179 6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.84421 0.14668 0.97573 7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.82415 0.16557 0.96908 8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.80275 0.18572 0.96109 9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.77714 0.20982 0.95034 10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.75384 0.23177 0.93941 11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.73317 0.25123 0.9288 12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.71243 0.27076 0.9173 13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.68968 0.29217 0.9037 14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.66756 0.313 0.88948 15 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.6487 0.33075 0.87659 16 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.62958 0.34876 0.86279 17 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.60861 0.36851 0.84681 18 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.59 0.38603 0.8319 19 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.57248 0.40253 0.81722 20 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.55508 0.41891 0.80204 21 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.53727 0.43567 0.78588 22 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.52024 0.45171 0.76983 23 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.50415 0.46685 0.75413 24 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.48885 0.48126 0.73873 25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.47312 0.49607 0.7224 26 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.45853 0.50981 0.70681 27 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.44463 0.52289 0.69157 28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.43085 0.53587 0.67606 29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.41728 0.54865 0.66044 30 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.40428 0.56088 0.64512 Spar_sim NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.11674 0.83161 0.21985 Dati(1,6).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(1,7).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: NaN% 82.6087% NaN% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 NaN NaN NaN 0.89922 0.097148 0.98984 NaN NaN NaN 2 NaN NaN NaN 0.82503 0.16866 0.96939 NaN NaN NaN 3 NaN NaN NaN 0.78307 0.20911 0.95294 NaN NaN NaN 4 NaN NaN NaN 0.73713 0.2534 0.9309 NaN NaN NaN 5 NaN NaN NaN 0.70493 0.28443 0.91294 NaN NaN NaN 6 NaN NaN NaN 0.68277 0.3058 0.89937 NaN NaN NaN 7 NaN NaN NaN 0.65955 0.32819 0.88409 NaN NaN NaN 8 NaN NaN NaN 0.64345 0.3437 0.87287 NaN NaN NaN 9 NaN NaN NaN 0.63114 0.35557 0.86394 NaN NaN NaN 10 NaN NaN NaN 0.61972 0.36658 0.85539 NaN NaN NaN 11 NaN NaN NaN 0.61189 0.37412 0.84937 NaN NaN NaN 12 NaN NaN NaN 0.60573 0.38006 0.84455 NaN NaN NaN 13 NaN NaN NaN 0.60029 0.38531 0.84023 NaN NaN NaN 14 NaN NaN NaN 0.59641 0.38905 0.83711 NaN NaN NaN 15 NaN NaN NaN 0.59328 0.39206 0.83458 NaN NaN NaN 16 NaN NaN NaN 0.5907 0.39455 0.83248 NaN NaN NaN 17 NaN NaN NaN 0.58882 0.39636 0.83093 NaN NaN NaN 18 NaN NaN NaN 0.5873 0.39783 0.82968 NaN NaN NaN 19 NaN NaN NaN 0.58608 0.39901 0.82867 NaN NaN NaN 20 NaN NaN NaN 0.58519 0.39987 0.82793 NaN NaN NaN 21 NaN NaN NaN 0.58449 0.40054 0.82735 NaN NaN NaN 22 NaN NaN NaN 0.58396 0.40105 0.82691 NaN NaN NaN 23 NaN NaN NaN 0.58357 0.40142 0.82659 NaN NaN NaN 24 NaN NaN NaN 0.58328 0.4017 0.82635 NaN NaN NaN 25 NaN NaN NaN 0.58307 0.40191 0.82617 NaN NaN NaN 26 NaN NaN NaN 0.58291 0.40207 0.82603 NaN NaN NaN 27 NaN NaN NaN 0.58278 0.40218 0.82593 NaN NaN NaN 28 NaN NaN NaN 0.58269 0.40227 0.82585 NaN NaN NaN 29 NaN NaN NaN 0.58262 0.40234 0.82579 NaN NaN NaN 30 NaN NaN NaN 0.58256 0.4024 0.82574 NaN NaN NaN Spar_sim NaN NaN NaN 0.58143 0.40349 0.8248 NaN NaN NaN