Dati(1,1).t.glar_norm.mod(p,n).Mgls n=100 n=300 n=500 Sparsità: 0% NaN% NaN% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 -0.39302 1.1675 -0.94051 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 -0.40597 1.1783 -0.97676 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 -0.40507 1.1776 -0.97422 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4 -0.44489 1.2109 -1.0877 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5 -0.42555 1.1947 -1.0322 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6 -0.41459 1.1856 -1.0011 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 -0.42836 1.1971 -1.0402 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 -0.39966 1.173 -0.95906 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9 -0.66328 1.394 -1.7665 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10 -0.6383 1.373 -1.684 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11 -0.59907 1.3402 -1.557 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12 -0.60574 1.3458 -1.5784 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13 -0.53016 1.2824 -1.3414 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14 -0.47804 1.2387 -1.1846 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15 -0.42383 1.1933 -1.0273 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16 -0.37753 1.1545 -0.89759 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17 -0.5707 1.3164 -1.4671 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18 -0.48521 1.2447 -1.2058 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19 -0.43904 1.206 -1.0708 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20 -0.36199 1.1415 -0.85501 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21 -0.28191 1.0744 -0.6433 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22 -0.2736 1.0674 -0.62205 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23 -0.2469 1.045 -0.55477 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24 -0.17957 0.98858 -0.39138 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25 -0.3549 1.1355 -0.83575 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26 -0.27624 1.0696 -0.6288 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27 -0.26336 1.0588 -0.59608 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28 -0.19675 1.003 -0.43221 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 29 -0.095401 0.91804 -0.1999 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 30 -0.093465 0.91642 -0.19567 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Spar_sim -0.13914 0.9547 -0.29764 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Dati(1,2).t.glar_norm.mod(p,n).Mgls n=100 n=300 n=500 Sparsità: 91.3043% NaN% NaN% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 -0.39047 1.3044 -0.9334 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 -0.39199 1.3059 -0.93764 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 -0.39435 1.3081 -0.94421 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4 -0.39558 1.3092 -0.94765 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5 -0.40787 1.3208 -0.98209 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6 -0.40851 1.3214 -0.98391 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 -0.41063 1.3233 -0.98987 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 -0.4115 1.3242 -0.99232 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9 -0.42218 1.3342 -1.0226 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10 -0.42104 1.3331 -1.0193 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11 -0.41992 1.3321 -1.0162 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12 -0.41861 1.3308 -1.0124 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13 -0.42708 1.3388 -1.0366 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14 -0.42719 1.3389 -1.0369 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15 -0.42647 1.3382 -1.0348 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16 -0.42676 1.3385 -1.0357 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17 -0.4343 1.3456 -1.0572 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18 -0.43264 1.344 -1.0525 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19 -0.42853 1.3401 -1.0407 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20 -0.4279 1.3396 -1.0389 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21 -0.4338 1.3451 -1.0558 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22 -0.43281 1.3442 -1.0529 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23 -0.42922 1.3408 -1.0427 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24 -0.42762 1.3393 -1.0381 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25 -0.43267 1.344 -1.0525 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26 -0.4281 1.3397 -1.0395 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27 -0.42703 1.3387 -1.0364 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28 -0.42698 1.3387 -1.0363 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 29 -0.42723 1.3389 -1.037 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 30 -0.42711 1.3388 -1.0366 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Spar_sim -0.42933 1.3409 -1.043 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Dati(1,3).t.glar_norm.mod(p,n).Mgls n=100 n=300 n=500 Sparsità: 82.6087% NaN% NaN% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 -0.92226 1.7554 -2.6951 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 -2.8687 3.533 -13.9672 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 -2.9924 3.6459 -14.9391 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4 -3.4117 4.0288 -18.4631 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5 -5.8461 6.252 -45.8688 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6 -9.4394 9.5335 -107.9817 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 -12.6215 12.4394 -184.5461 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 -15.1734 14.7699 -260.5792 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9 -18.9919 18.257 -398.6762 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10 -25.7193 24.4006 -712.9219 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11 -34.3084 32.2443 -1245.6842 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12 -43.0941 40.2676 -1943.2907 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13 -53.0813 49.3881 -2923.7859 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14 -67.0913 62.1823 -4635.4285 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15 -86.3715 79.7893 -7632.7729 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16 -109.8186 101.2017 -12279.763 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17 -137.0414 126.0621 -19054.4373 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18 -170.8425 156.9298 -29528.829 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19 -215.2698 197.5017 -46771.6309 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20 -272.2002 249.4917 -74637.3388 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21 -341.9499 313.1884 -117613.6406 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22 -427.2691 391.1035 -183413.3863 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23 -534.7886 489.2924 -287068.4034 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24 -671.8908 614.4968 -452781.0451 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25 -844.1033 771.7646 -714198.6231 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26 -1057.5362 966.6756 -1120497.8125 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27 -1323.3126 1209.3878 -1753802.9479 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28 -1657.8186 1514.865 -2751678.1396 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 29 -2079.1531 1899.6358 -4327035.9798 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 30 -2606.2702 2381.0093 -6797856.8886 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Spar_sim -214938706063538980000000000000000000000000000000000000000 196286158001735450000000000000000000000000000000000000000 -46198647364268430000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Dati(1,4).t.glar_norm.mod(p,n).Mgls n=100 n=300 n=500 Sparsità: 95.6522% NaN% 91.3043% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.91355 0.077102 0.99253 2 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.8714 0.1147 0.98346 3 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.8505 0.13334 0.97765 4 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.84942 0.1343 0.97733 5 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.84369 0.13942 0.97557 6 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.83308 0.14888 0.97214 7 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.82182 0.15892 0.96825 8 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.81558 0.16449 0.96599 9 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.81276 0.167 0.96494 10 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.81073 0.16881 0.96418 11 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.80808 0.17117 0.96317 12 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.80546 0.17351 0.96215 13 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.80365 0.17513 0.96145 14 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.8026 0.17607 0.96103 15 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.80187 0.17671 0.96074 16 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.80116 0.17734 0.96046 17 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.80047 0.17796 0.96019 18 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.79994 0.17844 0.95998 19 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.79958 0.17876 0.95983 20 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.79934 0.17897 0.95974 21 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.79915 0.17914 0.95966 22 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.79898 0.17929 0.95959 23 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.79884 0.17941 0.95954 24 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.79875 0.1795 0.9595 25 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.79867 0.17956 0.95947 26 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.79862 0.17961 0.95945 27 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.79857 0.17965 0.95943 28 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.79854 0.17968 0.95941 29 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.79852 0.1797 0.9594 30 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN 0.7985 0.17972 0.9594 Spar_sim 0.63193 0.32829 0.86452 NaN NaN NaN 0.79809 0.18009 0.95923 Dati(1,5).t.glar_norm.mod(p,n).Mgls 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).Mgls n=100 n=300 n=500 Sparsità: 82.6087% NaN% 91.3043% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 0.7742 0.20504 0.94902 NaN NaN NaN 0.89585 0.094578 0.98915 2 0.54408 0.41402 0.79214 NaN NaN NaN 0.7968 0.18453 0.95871 3 0.22043 0.70792 0.39227 NaN NaN NaN 0.70995 0.26339 0.91587 4 -0.048957 0.95255 -0.10031 NaN NaN NaN 0.65356 0.3146 0.87998 5 -0.28883 1.1704 -0.66109 NaN NaN NaN 0.61273 0.35168 0.85002 6 -0.51645 1.3771 -1.2996 NaN NaN NaN 0.58685 0.37518 0.82931 7 -0.82585 1.658 -2.3337 NaN NaN NaN 0.56627 0.39387 0.81188 8 -1.2645 2.0564 -4.1281 NaN NaN NaN 0.54966 0.40895 0.79719 9 -1.8523 2.5902 -7.1358 NaN NaN NaN 0.5341 0.42308 0.78294 10 -2.5077 3.1853 -11.3038 NaN NaN NaN 0.52103 0.43495 0.77058 11 -3.2003 3.8142 -16.6421 NaN NaN NaN 0.50961 0.44532 0.75951 12 -3.9122 4.4608 -23.1301 NaN NaN NaN 0.5 0.45405 0.75 13 -4.7271 5.2008 -31.8001 NaN NaN NaN 0.49174 0.46154 0.74167 14 -5.7213 6.1035 -44.1756 NaN NaN NaN 0.4849 0.46775 0.73468 15 -6.9636 7.2317 -62.4189 NaN NaN NaN 0.47935 0.4728 0.72892 16 -8.4404 8.5727 -88.1208 NaN NaN NaN 0.47476 0.47696 0.72413 17 -10.1219 10.0997 -122.6972 NaN NaN NaN 0.4709 0.48047 0.72006 18 -11.9833 11.79 -167.5654 NaN NaN NaN 0.46768 0.48339 0.71664 19 -14.0843 13.6979 -226.5358 NaN NaN NaN 0.46507 0.48577 0.71385 20 -16.5262 15.9153 -306.1667 NaN NaN NaN 0.46293 0.4877 0.71156 21 -19.4351 18.5569 -416.5931 NaN NaN NaN 0.46102 0.48944 0.7095 22 -22.8849 21.6896 -569.4897 NaN NaN NaN 0.45929 0.49101 0.70763 23 -26.9064 25.3415 -777.7668 NaN NaN NaN 0.45779 0.49238 0.706 24 -31.514 29.5256 -1056.1602 NaN NaN NaN 0.4562 0.49382 0.70428 25 -36.7745 34.3026 -1425.9145 NaN NaN NaN 0.45436 0.49549 0.70228 26 -42.8328 39.8041 -1920.3156 NaN NaN NaN 0.45226 0.4974 0.69998 27 -49.8988 46.2206 -2589.6903 NaN NaN NaN 0.44981 0.49962 0.69729 28 -58.1733 53.7346 -3500.4813 NaN NaN NaN 0.44716 0.50202 0.69437 29 -67.8393 62.5122 -4737.8472 NaN NaN NaN 0.44436 0.50457 0.69127 30 -79.0427 72.6858 -6405.8265 NaN NaN NaN 0.44146 0.50721 0.68803 Spar_sim -4269224929720352600000000000000000000 3876834057140166100000000000000000000 -18226281500545744000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 NaN NaN NaN 0.39559 0.54886 0.63469 Dati(1,7).t.glar_norm.mod(p,n).Mgls n=100 n=300 n=500 Sparsità: 91.3043% NaN% NaN% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 29 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 30 0.76774 0.18769 0.94605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Spar_sim 0.76272 0.19175 0.9437 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Dati(1,8).t.glar_norm.mod(p,n).Mgls n=100 n=300 n=500 Sparsità: 0% NaN% NaN% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 0.65759 0.33008 0.88275 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 0.36542 0.61172 0.5973 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 -0.099791 1.0602 -0.20954 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4 -0.92701 1.8576 -2.7134 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5 -1.8468 2.7442 -7.1041 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6 -3.2433 4.0904 -17.0052 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 -5.2191 5.995 -37.6774 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 -7.7406 8.4257 -75.3989 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9 -11.3828 11.9366 -152.3333 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10 -16.3279 16.7036 -299.2572 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11 -22.9931 23.1286 -574.6685 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12 -32.3214 32.1208 -1109.3132 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13 -44.9877 44.3308 -2113.8679 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14 -62.3389 61.0568 -4010.8136 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15 -86.2953 84.15 -7619.4696 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16 -119.0068 115.6829 -14400.6236 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17 -163.9559 159.0126 -27209.4649 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18 -225.718 218.5494 -51400.058 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19 -310.3261 300.1091 -96922.9667 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20 -426.5793 412.1737 -182823.0982 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21 -586.1281 565.9739 -344718.4263 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22 -805.0034 776.9631 -649640.554 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23 -1105.5731 1066.7032 -1224502.9911 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24 -1518.0681 1464.3361 -2307567.017 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25 -2084.2004 2010.0705 -4348059.5182 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26 -2861.4026 2759.2701 -8193347.4636 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27 -3928.0669 3787.5025 -15437565.6568 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28 -5392.1157 5198.8016 -29085695.5209 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 29 -7401.7393 7136.0184 -54800548.0393 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 30 -10159.7999 9794.706 -103241852.7355 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Spar_sim -0.031665 0.99449 -0.064332 NaN NaN NaN NaN NaN NaN