Dati(1,1).t.glar_norm.mod(p,n).Mgls n=100 n=300 n=500 Sparsità: 0% NaN% 86.9565% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 -0.099619 0.92158 -0.20916 NaN NaN NaN 0.73923 0.21855 0.932 2 -0.10073 0.92251 -0.21162 NaN NaN NaN 0.33296 0.55904 0.55506 3 -0.088258 0.91206 -0.18431 NaN NaN NaN -0.18188 0.99052 -0.39684 4 -0.08311 0.90774 -0.17313 NaN NaN NaN -0.82469 1.5293 -2.3295 5 -0.12137 0.93981 -0.25747 NaN NaN NaN -1.625 2.2 -5.8905 6 -0.11128 0.93135 -0.23494 NaN NaN NaN -2.6591 3.0667 -12.3891 7 -0.09915 0.92119 -0.20813 NaN NaN NaN -3.9786 4.1725 -23.7863 8 -0.097944 0.92018 -0.20548 NaN NaN NaN -5.6714 5.5912 -43.5074 9 -0.15359 0.96681 -0.33076 NaN NaN NaN -8.0288 7.5669 -80.5189 10 -0.153 0.96632 -0.32942 NaN NaN NaN -11.2745 10.2871 -149.6624 11 -0.14086 0.95614 -0.30156 NaN NaN NaN -15.5858 13.9004 -274.0888 12 -0.13596 0.95204 -0.29041 NaN NaN NaN -21.226 18.6274 -492.9948 13 -0.16734 0.97834 -0.36269 NaN NaN NaN -28.5755 24.7869 -873.7116 14 -0.15515 0.96812 -0.33438 NaN NaN NaN -38.1935 32.8476 -1535.1275 15 -0.1359 0.95199 -0.29027 NaN NaN NaN -50.7839 43.3995 -2680.5699 16 -0.13216 0.94885 -0.28178 NaN NaN NaN -67.2739 57.2196 -4660.3208 17 -0.17963 0.98864 -0.39153 NaN NaN NaN -89.0068 75.4338 -8100.2197 18 -0.17845 0.98765 -0.38874 NaN NaN NaN -117.7329 99.5089 -14096.5106 19 -0.16064 0.97272 -0.34709 NaN NaN NaN -155.6263 131.2669 -24530.7862 20 -0.15144 0.96501 -0.32581 NaN NaN NaN -205.4946 173.061 -42639.0209 21 -0.1775 0.98685 -0.3865 NaN NaN NaN -271.0332 227.9882 -74001.0621 22 -0.15826 0.97073 -0.34158 NaN NaN NaN -357.1776 300.185 -128290.217 23 -0.13505 0.95128 -0.28834 NaN NaN NaN -470.4127 395.0862 -222228.9795 24 -0.12521 0.94303 -0.2661 NaN NaN NaN -619.2872 519.8563 -384755.1798 25 -0.16928 0.97996 -0.36722 NaN NaN NaN -815.1024 683.967 -666022.0466 26 -0.16681 0.97789 -0.36144 NaN NaN NaN -1072.7883 899.931 -1153020.3142 27 -0.1606 0.97268 -0.34698 NaN NaN NaN -1411.904 1184.1404 -1996296.6996 28 -0.14918 0.96312 -0.32062 NaN NaN NaN -1858.0794 1558.0754 -3456175.1591 29 -0.16816 0.97902 -0.36459 NaN NaN NaN -2444.9894 2049.9586 -5982863.214 30 -0.15529 0.96824 -0.3347 NaN NaN NaN -3216.9353 2696.9186 -10355106.805 Spar_sim -0.13914 0.9547 -0.29764 NaN NaN NaN -451045181501027760000000000000000000000000000000000000000000000000000 378016341853230580000000000000000000000000000000000000000000000000000 -203441755755295150000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 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 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 29 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 30 -0.40554 1.3186 -0.97553 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Spar_sim -0.40787 1.3208 -0.98209 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% 86.9565% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 -0.92226 1.7554 -2.6951 NaN NaN NaN 0.94609 0.049228 0.99709 2 -2.8687 3.533 -13.9672 NaN NaN NaN 0.91121 0.081089 0.99212 3 -2.9924 3.6459 -14.9391 NaN NaN NaN 0.88393 0.10599 0.98653 4 -3.4117 4.0288 -18.4631 NaN NaN NaN 0.86275 0.12534 0.98116 5 -5.8461 6.252 -45.8688 NaN NaN NaN 0.8491 0.13781 0.97723 6 -9.4394 9.5335 -107.9817 NaN NaN NaN 0.84018 0.14595 0.97446 7 -12.6215 12.4394 -184.5461 NaN NaN NaN 0.83175 0.15365 0.97169 8 -15.1734 14.7699 -260.5792 NaN NaN NaN 0.82482 0.15998 0.96931 9 -18.9919 18.257 -398.6762 NaN NaN NaN 0.81789 0.1663 0.96684 10 -25.7193 24.4006 -712.9219 NaN NaN NaN 0.81179 0.17187 0.96458 11 -34.3084 32.2443 -1245.6842 NaN NaN NaN 0.80738 0.17591 0.9629 12 -43.0941 40.2676 -1943.2907 NaN NaN NaN 0.80418 0.17883 0.96165 13 -53.0813 49.3881 -2923.7859 NaN NaN NaN 0.80171 0.18108 0.96068 14 -67.0913 62.1823 -4635.4285 NaN NaN NaN 0.79969 0.18292 0.95988 15 -86.3715 79.7893 -7632.7729 NaN NaN NaN 0.79793 0.18453 0.95917 16 -109.8186 101.2017 -12279.763 NaN NaN NaN 0.79642 0.18591 0.95856 17 -137.0414 126.0621 -19054.4373 NaN NaN NaN 0.79522 0.18701 0.95807 18 -170.8425 156.9298 -29528.8289 NaN NaN NaN 0.79424 0.1879 0.95766 19 -215.2698 197.5017 -46771.6309 NaN NaN NaN 0.79347 0.1886 0.95735 20 -272.2002 249.4917 -74637.3387 NaN NaN NaN 0.79287 0.18915 0.9571 21 -341.9499 313.1884 -117613.6405 NaN NaN NaN 0.7924 0.18958 0.9569 22 -427.2691 391.1035 -183413.386 NaN NaN NaN 0.79206 0.1899 0.95676 23 -534.7886 489.2924 -287068.4029 NaN NaN NaN 0.79184 0.19009 0.95667 24 -671.8908 614.4968 -452781.0443 NaN NaN NaN 0.79169 0.19023 0.95661 25 -844.1033 771.7646 -714198.6218 NaN NaN NaN 0.79157 0.19034 0.95656 26 -1057.5362 966.6756 -1120497.8104 NaN NaN NaN 0.79148 0.19042 0.95652 27 -1323.3126 1209.3878 -1753802.9444 NaN NaN NaN 0.79141 0.19049 0.95649 28 -1657.8186 1514.865 -2751678.1339 NaN NaN NaN 0.79135 0.19055 0.95646 29 -2079.1531 1899.6358 -4327035.9706 NaN NaN NaN 0.79129 0.1906 0.95644 30 -2606.2702 2381.0093 -6797856.8735 NaN NaN NaN 0.79124 0.19065 0.95642 Spar_sim -214938701126277510000000000000000000000000000000000000000 196286153492933330000000000000000000000000000000000000000 -46198645241851251000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 NaN NaN NaN 0.78817 0.19344 0.95513 Dati(1,4).t.glar_norm.mod(p,n).Mgls n=100 n=300 n=500 Sparsità: 95.6522% NaN% NaN% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 29 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 30 0.6326 0.32768 0.86502 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Spar_sim 0.63193 0.32829 0.86452 NaN NaN NaN NaN NaN NaN Dati(1,5).t.glar_norm.mod(p,n).Mgls n=100 n=300 n=500 Sparsità: NaN% NaN% 0% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.92721 0.068536 0.9947 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.89881 0.095272 0.98976 3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.87222 0.12031 0.98367 4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.84609 0.14491 0.97631 5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.81346 0.17564 0.9652 6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.78159 0.20564 0.9523 7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.75178 0.23371 0.93838 8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.72196 0.26178 0.92269 9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.68804 0.29372 0.90268 10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.65667 0.32325 0.88213 11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.62758 0.35064 0.86131 12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.5994 0.37718 0.83952 13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.57058 0.40431 0.8156 14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.54231 0.43093 0.79052 15 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.51653 0.4552 0.76625 16 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.49112 0.47913 0.74104 17 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.46464 0.50406 0.71339 18 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.43955 0.52767 0.6859 19 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.41506 0.55074 0.65785 20 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.39125 0.57316 0.62942 21 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.36742 0.59559 0.59985 22 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.34407 0.61758 0.56975 23 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.32133 0.63898 0.53941 24 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.29974 0.65931 0.50963 25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.27812 0.67967 0.47889 26 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.25753 0.69905 0.44874 27 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.23761 0.71781 0.41877 28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.21817 0.73612 0.38874 29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.19928 0.7539 0.35884 30 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.18108 0.77103 0.32937 Spar_sim NaN NaN NaN NaN NaN NaN -0.058196 0.99632 -0.11978 Dati(1,6).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(1,7).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: NaN% 95.6522% NaN% fit rms cod fit rms cod fit rms cod 1 NaN NaN NaN 0.82155 0.17202 0.96815 NaN NaN NaN 2 NaN NaN NaN 0.68229 0.30626 0.89906 NaN NaN NaN 3 NaN NaN NaN 0.64304 0.3441 0.87258 NaN NaN NaN 4 NaN NaN NaN 0.57592 0.4088 0.82016 NaN NaN NaN 5 NaN NaN NaN 0.51671 0.46587 0.76643 NaN NaN NaN 6 NaN NaN NaN 0.48309 0.49829 0.7328 NaN NaN NaN 7 NaN NaN NaN 0.43672 0.54298 0.68272 NaN NaN NaN 8 NaN NaN NaN 0.40464 0.57391 0.64555 NaN NaN NaN 9 NaN NaN NaN 0.3868 0.5911 0.62399 NaN NaN NaN 10 NaN NaN NaN 0.36244 0.61459 0.59352 NaN NaN NaN 11 NaN NaN NaN 0.34449 0.6319 0.5703 NaN NaN NaN 12 NaN NaN NaN 0.33293 0.64304 0.55502 NaN NaN NaN 13 NaN NaN NaN 0.31946 0.65602 0.53686 NaN NaN NaN 14 NaN NaN NaN 0.30996 0.66517 0.52385 NaN NaN NaN 15 NaN NaN NaN 0.30324 0.67165 0.51453 NaN NaN NaN 16 NaN NaN NaN 0.29585 0.67878 0.50417 NaN NaN NaN 17 NaN NaN NaN 0.29058 0.68386 0.49673 NaN NaN NaN 18 NaN NaN NaN 0.28666 0.68764 0.49115 NaN NaN NaN 19 NaN NaN NaN 0.28265 0.6915 0.48541 NaN NaN NaN 20 NaN NaN NaN 0.2798 0.69426 0.48131 NaN NaN NaN 21 NaN NaN NaN 0.27756 0.69641 0.47808 NaN NaN NaN 22 NaN NaN NaN 0.2754 0.69849 0.47496 NaN NaN NaN 23 NaN NaN NaN 0.27386 0.69998 0.47272 NaN NaN NaN 24 NaN NaN NaN 0.27263 0.70116 0.47093 NaN NaN NaN 25 NaN NaN NaN 0.27148 0.70228 0.46925 NaN NaN NaN 26 NaN NaN NaN 0.27063 0.70309 0.46803 NaN NaN NaN 27 NaN NaN NaN 0.26994 0.70376 0.46701 NaN NaN NaN 28 NaN NaN NaN 0.2693 0.70437 0.46608 NaN NaN NaN 29 NaN NaN NaN 0.26882 0.70483 0.46538 NaN NaN NaN 30 NaN NaN NaN 0.26842 0.70522 0.46479 NaN NaN NaN Spar_sim NaN NaN NaN 0.2663 0.70727 0.46168 NaN NaN NaN