In [268]:
%pylab inline
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'
import astropy.io.ascii as aa
import gzip
from matplotlib.colors import LogNorm
import pickle
import plotutils.autocorr as ac
import plotutils.plotutils as pu
import pystan
import scipy.integrate as sig
import scipy.interpolate as si
import scipy.stats as ss
import seaborn
Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
WARNING: pylab import has clobbered these variables: ['f']
`%matplotlib` prevents importing * from pylab and numpy
In [2]:
seaborn.set_style('ticks')
In [96]:
def myimshow(x, y, z, *args, **kwargs):
imshow(z.T, origin='lower', extent=(x[0], x[-1], y[0], y[-1]), *args, **kwargs)
In [101]:
def interp_extend(x, y, xlow=0, xhigh=100, *args, **kwargs):
xs = concatenate(([xlow], x, [xhigh]))
ys = concatenate(([y[0]], y, [y[-1]]))
return si.interp1d(xs, ys, *args, **kwargs)
In [3]:
kois = aa.read('/Users/farr/Documents/Research/KepHackWeek/data/dr24_koi.csv')
kois
Out[3]:
<Table masked=True length=7470>
kepid kepoi_name kepler_name ra ra_err ra_str dec dec_err dec_str koi_gmag koi_gmag_err koi_rmag koi_rmag_err koi_imag koi_imag_err koi_zmag koi_zmag_err koi_jmag koi_jmag_err koi_hmag koi_hmag_err koi_kmag koi_kmag_err koi_kepmag koi_kepmag_err koi_delivname koi_vet_stat koi_quarters koi_disposition koi_pdisposition koi_count koi_num_transits koi_max_sngle_ev koi_max_mult_ev koi_bin_oedp_sig koi_limbdark_mod koi_ldm_coeff4 koi_ldm_coeff3 koi_ldm_coeff2 koi_ldm_coeff1 koi_trans_mod koi_model_snr koi_model_dof koi_model_chisq koi_time0bk koi_time0bk_err1 koi_time0bk_err2 koi_eccen koi_eccen_err1 koi_eccen_err2 koi_longp koi_longp_err1 koi_longp_err2 koi_prad koi_prad_err1 koi_prad_err2 koi_sma koi_sma_err1 koi_sma_err2 koi_impact koi_impact_err1 koi_impact_err2 koi_duration koi_duration_err1 koi_duration_err2 koi_ingress koi_ingress_err1 koi_ingress_err2 koi_depth koi_depth_err1 koi_depth_err2 koi_period koi_period_err1 koi_period_err2 koi_ror koi_ror_err1 koi_ror_err2 koi_dor koi_dor_err1 koi_dor_err2 koi_incl koi_incl_err1 koi_incl_err2 koi_teq koi_teq_err1 koi_teq_err2 koi_steff koi_steff_err1 koi_steff_err2 koi_slogg koi_slogg_err1 koi_slogg_err2 koi_smet koi_smet_err1 koi_smet_err2 koi_srad koi_srad_err1 koi_srad_err2 koi_smass koi_smass_err1 koi_smass_err2 koi_sage koi_sage_err1 koi_sage_err2 koi_sparprov koi_fwm_stat_sig koi_fwm_sra koi_fwm_sra_err koi_fwm_sdec koi_fwm_sdec_err koi_fwm_srao koi_fwm_srao_err koi_fwm_sdeco koi_fwm_sdeco_err koi_fwm_prao koi_fwm_prao_err koi_fwm_pdeco koi_fwm_pdeco_err koi_dicco_mra koi_dicco_mra_err koi_dicco_mdec koi_dicco_mdec_err koi_dicco_msky koi_dicco_msky_err koi_dicco_fra koi_dicco_fra_err koi_dicco_fdec koi_dicco_fdec_err koi_dicco_fsky koi_dicco_fsky_err koi_dikco_mra koi_dikco_mra_err koi_dikco_mdec koi_dikco_mdec_err koi_dikco_msky koi_dikco_msky_err koi_dikco_fra koi_dikco_fra_err koi_dikco_fdec koi_dikco_fdec_err koi_dikco_fsky koi_dikco_fsky_err koi_comment koi_vet_date koi_tce_plnt_num koi_tce_delivname koi_datalink_dvs koi_disp_prov koi_parm_prov koi_time0 koi_time0_err1 koi_time0_err2 koi_datalink_dvr koi_fpflag_nt koi_fpflag_ss koi_fpflag_co koi_fpflag_ec koi_insol koi_insol_err1 koi_insol_err2 koi_srho koi_srho_err1 koi_srho_err2 koi_fittype int64 str9 str14 float64 float64 str12 float64 float64 str12 float64 int64 float64 int64 float64 int64 float64 int64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 int64 str15 str4 float64 str14 str14 int64 int64 float64 float64 int64 str33 float64 float64 float64 float64 str34 float64 int64 int64 float64 float64 float64 int64 int64 int64 int64 int64 int64 float64 float64 float64 float64 int64 int64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 int64 int64 int64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 int64 int64 float64 int64 int64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 int64 int64 int64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 int64 int64 int64 str14 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 int64 int64 int64 int64 int64 int64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 int64 int64 int64 int64 int64 int64 str225 str10 int64 str15 str64 str15 str15 float64 float64 float64 str60 int64 int64 int64 int64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 str4 7697568 K01829.01 -- 296.52243 0.0 19h46m05.38s 43.363369 0.0 +43d21m48.1s 16.591 -- 15.841 -- 15.62 -- 15.448 -- 14.437 0.029 14.033 0.031 13.865 0.049 15.911 -- q1_q17_dr24_koi Done 1.11111111111e+30 CANDIDATE CANDIDATE 2 57 12.036085 50.30746 -- Claret (2011 A&A 529 75) ATLAS LS 0.0 0.0 0.2223 0.4689 Mandel and Agol (2002 ApJ 580 171) 60.5 -- -- 138.63416 0.00119 -0.00119 0 -- -- -- -- -- 23.37 8.48 -1.93 0.1499 -- -- 1.1845 0.5157 -0.1152 2.6837 0.0633 -0.0633 -- -- -- 3390.3 71.2 -71.2 22.84151055 3.352e-05 -3.352e-05 0.260388 0.504439 -0.100065 28.03 6.5 -6.5 87.66 -- -- 556.0 -- -- 5383.0 184.0 -150.0 4.543 0.038 -0.231 -- -- -- 0.822 0.298 -0.068 0.861 0.096 -0.08 -- -- -- stellar_q1_q16 0.0 19.7681529 5.6e-06 43.363403 6.1e-05 -0.36 0.22 0.12 0.22 0.00138 0.00087 -0.0006 0.001 0.16 0.1 -0.12 0.11 0.2 0.12 -- -- -- -- -- -- 0.11 0.11 -0.26 0.11 0.28 0.12 -- -- -- -- -- -- -- 2015-09-24 1 q1_q17_dr24_tce 007/007697/007697568/dv/kplr007697568-001-20141002224145_dvs.pdf q1_q17_dr24_koi q1_q17_dr24_koi 2454971.634 0.00119 -0.00119 007/007697/007697568/dv/kplr007697568-20141002224145_dvr.pdf 0 0 0 0 22.6 25.39 -5.62 0.79816 0.18483 -0.05489 MCMC 5730445 K02189.01 -- 298.074738 0.0 19h52m17.94s 40.94899 0.0 +40d56m56.4s 16.079 -- 15.187 -- 14.9 -- 14.742 -- 13.646 0.04 13.114 0.043 13.02 0.044 15.253 -- q1_q17_dr24_koi Done 1.11111111111e+28 CANDIDATE CANDIDATE 1 30 7.503015 26.079973 -- Claret (2011 A&A 529 75) ATLAS LS 0.0 0.0 0.1544 0.5664 Mandel and Agol (2002 ApJ 580 171) 30.6 -- -- 137.57172 0.00262 -0.00262 0 -- -- -- -- -- 3.38 5.42 -0.32 0.1854 -- -- 0.2845 0.1944 -0.2845 1.887 0.104 -0.104 -- -- -- 1852.7 76.2 -76.2 33.35855228 9.369e-05 -9.369e-05 0.038761 0.001522 -0.001631 134.9 30.2 -30.2 89.95 -- -- 459.0 -- -- 5009.0 198.0 -148.0 4.515 0.067 -0.788 -- -- -- 0.799 1.279 -0.076 0.763 0.176 -0.059 -- -- -- stellar_q1_q16 0.013 19.8716711 8e-06 40.948995 9.2e-05 0.86 0.32 0.02 0.33 0.00071 0.00064 0.00045 0.0007 -0.4 0.2 -0.32 0.24 0.51 0.21 -- -- -- -- -- -- -0.05 0.21 -0.19 0.22 0.2 0.22 -- -- -- -- -- -- -- 2015-09-24 1 q1_q17_dr24_tce 005/005730/005730445/dv/kplr005730445-001-20141002224145_dvs.pdf q1_q17_dr24_koi q1_q17_dr24_koi 2454970.572 0.00262 -0.00262 005/005730/005730445/dv/kplr005730445-20141002224145_dvr.pdf 0 0 0 0 10.46 72.19 -2.86 41.76558 9.33283 -13.30358 MCMC 8733497 K03527.01 -- 282.000885 0.0 18h48m00.21s 44.96077 0.0 +44d57m38.8s 14.557 -- 14.009 -- 13.852 -- 13.771 -- 12.888 0.024 12.527 0.029 12.474 0.028 14.063 -- q1_q17_dr24_koi Done 1.11111111111e+31 CANDIDATE CANDIDATE 1 16 2109.4941 4750.9688 -- Claret (2011 A&A 529 75) ATLAS LS 0.0 0.0 0.281 0.3711 Mandel and Agol (2002 ApJ 580 171) 3954.2 -- -- 188.1257888 3e-05 -3e-05 0 -- -- -- -- -- 48.14 19.56 -3.62 0.3356 -- -- 0.7156 0.0189 -0.0168 5.11819 0.00258 -0.00258 -- -- -- 240672.0 113.0 -113.0 76.819845615 2.678e-06 -2.678e-06 0.561529 0.011881 -0.009649 159.14 1.2 -1.2 89.95 -- -- 382.0 -- -- 5668.0 153.0 -143.0 4.579 0.032 -0.261 -- -- -- 0.785 0.319 -0.059 0.855 0.098 -0.085 -- -- -- stellar_q1_q16 0.0 18.800057909 5.9e-08 44.9607791 5.3e-07 -0.0531 0.0023 0.0327 0.0019 -0.04 0.12 0.08 0.18 0.008 0.067 -0.023 0.067 0.024 0.067 -- -- -- -- -- -- 0.024 0.079 0.102 0.071 0.105 0.071 -- -- -- -- -- -- -- 2015-09-24 1 q1_q17_dr24_tce 008/008733/008733497/dv/kplr008733497-001-20141002224145_dvs.pdf q1_q17_dr24_koi q1_q17_dr24_koi 2455021.126 3e-05 -3e-05 008/008733/008733497/dv/kplr008733497-20141002224145_dvr.pdf 0 0 0 0 5.05 6.07 -1.15 12.91996 0.09689 -0.09168 MCMC 4255422 K03528.01 -- 289.697052 0.0 19h18m47.29s 39.371639 0.0 +39d22m17.9s 13.12 -- 12.667 -- 12.555 -- -- -- 11.182 0.027 10.938 0.03 10.842 0.02 12.724 -- q1_q17_dr24_koi Done 1.11111111111e+31 CANDIDATE CANDIDATE 1 8 1791.0913 3652.878 -- Claret (2011 A&A 529 75) ATLAS LS 0.0 0.0 0.2952 0.3171 Mandel and Agol (2002 ApJ 580 171) 6518.5 -- -- 141.5761544 5.29e-05 -5.29e-05 0 -- -- -- -- -- 114.44 49.28 -55.05 0.59 -- -- 1.0962 0.0174 -0.0377 13.6481 0.00316 -0.00316 -- -- -- 67215.1 15.8 -15.8 165.40575209 1.042e-05 -1.042e-05 0.479611 0.016573 -0.026886 92.017 0.524 -0.524 89.38 -- -- 515.0 -- -- 6061.0 200.0 -194.0 3.759 0.491 -0.228 -- -- -- 2.185 0.941 -1.051 0.999 0.239 -0.192 -- -- -- stellar_q1_q16 0.0 19.313137818 4.2e-08 39.3716893 5.9e-07 0.0425 0.0018 0.1739 0.0021 0.0006 0.006 0.0005 0.0077 -0.011 0.067 0.002 0.067 0.012 0.067 -- -- -- -- -- -- -0.007 0.068 0.146 0.069 0.146 0.069 -- -- -- -- -- -- -- 2015-09-24 1 q1_q17_dr24_tce 004/004255/004255422/dv/kplr004255422-001-20141002224145_dvs.pdf q1_q17_dr24_koi q1_q17_dr24_koi 2454974.576 5.29e-05 -5.29e-05 004/004255/004255422/dv/kplr004255422-20141002224145_dvr.pdf 0 0 0 0 16.56 22.05 -12.64 0.53872 0.00307 -0.00689 MCMC 9837544 K03529.01 -- 294.486389 0.0 19h37m56.73s 46.676151 0.0 +46d40m34.1s 15.943 -- 15.105 -- 14.834 -- 14.681 -- 13.709 0.025 13.138 0.028 13.114 0.034 15.167 -- q1_q17_dr24_koi Done 1.11111111111e+28 FALSE POSITIVE FALSE POSITIVE 1 0 1972.8928 5965.767 -- Claret (2011 A&A 529 75) ATLAS LS 0.0 0.0 0.1669 0.5528 Mandel and Agol (2002 ApJ 580 171) 1148.3 -- -- 172.907226 0.000108 -0.000108 0 -- -- -- -- -- 56.06 49.32 -5.72 0.3107 -- -- 0.5237 0.025 -0.0156 6.39948 0.0057 -0.0057 -- -- -- 372197.0 310.0 -310.0 71.661932781 8.834e-06 -8.834e-06 0.622978 0.011297 -0.009512 131.42 1.5 -1.5 89.95 -- -- 365.0 -- -- 5075.0 207.0 -156.0 4.497 0.078 -0.606 -- -- -- 0.824 0.725 -0.084 0.777 0.137 -0.061 -- -- -- stellar_q1_q16 -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- SIG_SEC_IN_ALT_MODEL_SHIFT---OTHER_TCE_AT_SAME_PERIOD_DIFF_EPOCH---FIT_FAILED 2015-09-24 1 q1_q17_dr24_tce 009/009837/009837544/dv/kplr009837544-001-20141002224145_dvs.pdf q1_q17_dr24_koi q1_q17_dr24_koi 2455005.907 0.000108 -0.000108 009/009837/009837544/dv/kplr009837544-20141002224145_dvr.pdf 0 1 0 0 4.18 13.13 -1.21 8.36067 0.09617 -0.0626 MCMC 7877824 K03530.01 -- 286.288452 0.0 19h05m09.23s 43.614342 0.0 +43d36m51.6s 16.179 -- 15.567 -- 15.423 -- 15.353 -- 14.35 0.033 14.004 0.053 13.939 0.058 15.65 -- q1_q17_dr24_koi Done 1.11111111111e+28 FALSE POSITIVE FALSE POSITIVE 1 0 1598.896 9495.494 -- Claret (2011 A&A 529 75) ATLAS LS 0.0 0.0 0.263 0.4037 Mandel and Agol (2002 ApJ 580 171) 626.5 -- -- 136.026492 0.000132 -0.000132 0 -- -- -- -- -- 68.92 25.36 -5.1 0.0882 -- -- 0.379 0.0076 -0.0055 6.43013 0.0061 -0.0061 -- -- -- 501762.0 465.0 -465.0 9.449426831 1.428e-06 -1.428e-06 0.697426 0.003533 -0.001858 18.6036 0.0967 -0.0967 88.81 -- -- 813.0 -- -- 5754.0 177.0 -196.0 4.534 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11.985193 -- Claret (2011 A&A 529 75) ATLAS LS 0.0 0.0 0.2852 0.365 Mandel and Agol (2002 ApJ 580 171) 15.0 -- -- 132.69144 0.00369 -0.00369 0 -- -- -- -- -- 1.93 0.77 -0.17 0.0644 -- -- 0.0224 0.4224 -0.0224 1.641 0.109 -0.109 -- -- -- 384.1 29.9 -29.9 5.70071153 2.47e-05 -2.47e-05 0.017928 0.001126 -0.000655 27.02 4.0 -4.0 89.95 -- -- 1034.0 -- -- 5993.0 167.0 -227.0 4.489 0.041 -0.288 -- -- -- 0.986 0.393 -0.089 1.093 0.189 -0.148 -- -- -- stellar_q1_q16 0.0 19.194409 2.5e-05 42.43801 0.00028 -0.6 1.0 2.55 1.0 0.00018 0.00033 -0.00083 0.00033 0.22 0.64 -0.12 0.34 0.25 0.64 -- -- -- -- -- -- 0.03 0.64 -0.2 0.34 0.21 0.63 -- -- -- -- -- -- -- 2015-09-24 2 q1_q17_dr24_tce 006/006936/006936909/dv/kplr006936909-002-20141002224145_dvs.pdf q1_q17_dr24_koi q1_q17_dr24_koi 2454965.691 0.00369 -0.00369 006/006936/006936909/dv/kplr006936909-20141002224145_dvr.pdf 0 0 0 0 270.62 320.24 -78.7 11.48591 1.68549 -5.04815 MCMC 6962977 K01364.01 Kepler-292 f 295.766144 0.0 19h43m03.87s 42.424278 0.0 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-- -- -- -- -- -- -- 2015-09-24 1 q1_q17_dr24_tce 006/006962/006962977/dv/kplr006962977-001-20141002224145_dvs.pdf q1_q17_dr24_koi q1_q17_dr24_koi 2455014.91 0.00283 -0.00283 006/006962/006962977/dv/kplr006962977-20141002224145_dvr.pdf 0 0 0 0 140.85 164.7 -37.64 2.04738 0.15064 -0.65992 MCMC 6962977 K01364.03 Kepler-292 e 295.766144 0.0 19h43m03.87s 42.424278 0.0 +42d25m27.4s 16.626 -- 15.89 -- 15.669 -- 15.526 -- 14.537 0.028 14.077 0.034 13.97 0.057 15.956 -- q1_q17_dr24_koi Done 1.10111111111e+30 CONFIRMED CANDIDATE 5 97 5.547557 22.083183 -- Claret (2011 A&A 529 75) ATLAS LS 0.0 0.0 0.2316 0.4564 Mandel and Agol (2002 ApJ 580 171) 26.1 -- -- 178.97201 0.00414 -0.00414 0 -- -- -- -- -- 2.86 1.1 -0.27 0.0997 -- -- 0.7932 0.1113 -0.5492 3.937 0.115 -0.115 -- -- -- 795.2 32.2 -32.2 11.978822 5.722e-05 -5.722e-05 0.028641 0.002836 -0.00317 15.25 7.2 -7.2 87.09 -- -- 737.0 -- -- 5513.0 175.0 -151.0 4.479 0.062 -0.259 -- -- -- 0.915 0.351 -0.087 0.921 0.092 -0.072 -- -- -- stellar_q1_q16 0.007 19.717754 1.5e-05 42.42404 0.00016 0.46 0.58 -0.85 0.57 -0.00028 0.00042 0.00061 0.00042 -0.09 0.39 -0.18 0.57 0.21 0.54 -- -- -- -- -- -- -0.05 0.38 -0.19 0.63 0.2 0.63 -- -- -- -- -- -- -- 2015-09-24 2 q1_q17_dr24_tce 006/006962/006962977/dv/kplr006962977-002-20141002224145_dvs.pdf q1_q17_dr24_koi q1_q17_dr24_koi 2455011.972 0.00414 -0.00414 006/006962/006962977/dv/kplr006962977-20141002224145_dvr.pdf 0 0 0 0 69.63 81.42 -18.6 0.46761 1.3253 -0.03856 MCMC 11512246 K00168.01 Kepler-23 c 294.218933 0.0 19h36m52.54s 49.479221 0.0 +49d28m45.2s 13.89 -- 13.43 -- 13.244 -- 13.216 -- 12.353 0.021 12.047 0.017 11.998 0.019 13.438 -- q1_q17_dr24_koi Done 1.11111111111e+31 CONFIRMED CANDIDATE 3 125 9.169369 65.01795 -- Claret (2011 A&A 529 75) ATLAS LS 0.0 0.0 0.2752 0.3789 Mandel and Agol (2002 ApJ 580 171) 95.2 -- -- 133.28637 0.00142 -0.00142 0 -- -- -- -- -- 3.15 0.1 -0.09 0.0977 -- -- 0.1274 0.2642 -0.1274 6.0648 0.0611 -0.0611 -- -- -- 419.3 4.8 -4.8 10.74242766 1.85e-05 -1.85e-05 0.018664 0.000332 -0.00022 13.689 0.362 -0.362 89.38 -- -- 1023.0 -- -- 5828.0 100.0 -100.0 4.09 0.019 -0.019 -- -- -- 1.548 0.048 -0.048 1.078 0.077 -0.077 -- -- -- stellar_q1_q16 0.001 19.6145913 5.3e-06 49.479341 4.9e-05 -0.14 0.19 0.44 0.18 0.000103 7.4e-05 -8.8e-05 7.1e-05 -0.07 0.14 0.07 0.13 0.1 0.13 -- -- -- -- -- -- 0.0 0.16 0.2 0.14 0.2 0.15 -- -- -- -- -- -- -- 2015-09-24 1 q1_q17_dr24_tce 011/011512/011512246/dv/kplr011512246-001-20141002224145_dvs.pdf q1_q17_dr24_koi q1_q17_dr24_koi 2454966.286 0.00142 -0.00142 011/011512/011512246/dv/kplr011512246-20141002224145_dvr.pdf 0 0 0 0 259.2 35.73 -32.1 0.42049 0.01113 -0.12131 MCMC 6962977 K01364.04 Kepler-292 c 295.766144 0.0 19h43m03.87s 42.424278 0.0 +42d25m27.4s 16.626 -- 15.89 -- 15.669 -- 15.526 -- 14.537 0.028 14.077 0.034 13.97 0.057 15.956 -- q1_q17_dr24_koi Done 1.10111111111e+30 CONFIRMED CANDIDATE 5 295 3.9047432 16.348024 -- Claret (2011 A&A 529 75) ATLAS LS 0.0 0.0 0.2316 0.4564 Mandel and Agol (2002 ApJ 580 171) 19.1 -- -- 169.78362 0.00427 -0.00427 0 -- -- -- -- -- 1.79 0.69 -0.17 0.0457 -- -- 0.2143 0.2594 -0.2141 2.524 0.117 -0.117 -- -- -- 390.5 22.0 -22.0 3.71545391 1.934e-05 -1.934e-05 0.017903 0.000789 -0.000659 11.21 2.6 -2.6 88.81 -- -- 1088.0 -- -- 5513.0 175.0 -151.0 4.479 0.062 -0.259 -- -- -- 0.915 0.351 -0.087 0.921 0.092 -0.072 -- -- -- stellar_q1_q16 0.26 19.717762 2.1e-05 42.42435 0.00022 0.76 0.82 0.23 0.79 -0.00024 0.00029 -8e-05 0.00028 -0.32 0.3 0.37 0.49 0.49 0.42 -- -- -- -- -- -- -0.23 0.32 0.51 0.47 0.56 0.45 -- -- -- -- -- -- -- 2015-09-24 4 q1_q17_dr24_tce 006/006962/006962977/dv/kplr006962977-004-20141002224145_dvs.pdf q1_q17_dr24_koi q1_q17_dr24_koi 2455002.784 0.00427 -0.00427 006/006962/006962977/dv/kplr006962977-20141002224145_dvr.pdf 0 0 0 0 331.41 387.51 -88.56 1.92887 0.45577 -0.67998 MCMC
In [192]:
pbins = loadtxt('pbins.dat.gz')
rbins = loadtxt('rbins.dat.gz')
In [171]:
geff = loadtxt('g-integrated-eff.dat.gz')
gids = geff[:,0]
geff = geff[:,1:].reshape((geff.shape[0], pbins.shape[0]-1, rbins.shape[0]-1))
gids = set([int(round(gid)) for gid in gids])
In [6]:
candidates = kois[kois['koi_pdisposition']=='CANDIDATE']
candidates = candidates[candidates['koi_max_mult_ev'] > 15]
candidates = candidates[(candidates['koi_period'] >= pbins[0]) & (candidates['koi_period'] < pbins[-1])]
In [7]:
pobs = []
robs = []
drobs = []
for c in candidates:
if c['kepid'] in gids:
pobs.append(c['koi_period'])
robs.append(c['koi_prad'])
drobs.append(c['koi_prad_err1'] - c['koi_prad_err2'])
pobs = array(pobs)
robs = array(robs)
drobs = array(drobs)
sel = (~np.isnan(pobs)) & (~np.isnan(robs)) & (~np.isnan(drobs))
pobs = pobs[sel]
robs = robs[sel]
drobs = drobs[sel]
sel = (pobs > 0) & (robs > 0) & (drobs > 0)
pobs = pobs[sel]
robs = robs[sel]
drobs = drobs[sel]
/Users/farr/Library/Enthought/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site-packages/numpy/ma/core.py:3900: UserWarning: Warning: converting a masked element to nan.
warnings.warn("Warning: converting a masked element to nan.")
In [8]:
rmin = 0.0
rmax = 100.0
In [9]:
PS, RS = meshgrid(pbins, rbins, indexing='ij')
pcolormesh(PS, RS, sum(geff, axis=0), norm=LogNorm())
errorbar(pobs, robs, drobs, fmt='.')
colorbar()
xscale('log')
yscale('log')
axis(xmin=pbins[0], xmax=pbins[-1], ymin=rbins[0], ymax=rbins[-1])
xlabel(r'$P$ (day)')
ylabel(r'$R$ ($R_\oplus$)')
Out[9]:
<matplotlib.text.Text at 0x1166b1c10>
In [10]:
data = {'nobs': robs.shape[0],
'nps': pbins.shape[0]-1,
'nrs': rbins.shape[0]-1,
'pbins': pbins,
'rbins': rbins,
'pobs': pobs,
'robs': robs,
'drobs': drobs,
'alphas': sum(geff, axis=0),
'rmin': 0.01,
'rmax': 100.0}
In [13]:
fit = pystan.stan(file='binned.stan', data=data)
In [14]:
fit
Out[14]:
Inference for Stan model: anon_model_71208a8d43fc2c45c15569aa0f11119b.
4 chains, each with iter=2000; warmup=1000; thin=1;
post-warmup draws per chain=1000, total post-warmup draws=4000.
mean se_mean sd 2.5% 25% 50% 75% 97.5% n_eff Rhat
rawrate[0,0] -0.36 0.02 0.74 -1.84 -0.84 -0.35 0.16 1.04 1092.0 1.0
rawrate[1,0] 0.3 0.03 0.96 -1.61 -0.35 0.31 0.96 2.19 1334.0 1.0
rawrate[2,0] 0.08 0.03 1.0 -1.92 -0.61 0.1 0.77 2.01 1334.0 1.0
rawrate[3,0] -0.06 0.03 0.95 -1.98 -0.7 -0.05 0.59 1.84 1334.0 1.0
rawrate[4,0] -0.01 0.03 0.98 -1.98 -0.65-7.2e-3 0.63 1.91 1334.0 1.0
rawrate[0,1] 0.37 0.02 0.79 -1.12 -0.17 0.33 0.89 1.97 1189.0 1.0
rawrate[1,1] -0.06 0.02 0.88 -1.8 -0.65 -0.06 0.53 1.66 1334.0 1.0
rawrate[2,1] 0.12 0.03 0.96 -1.83 -0.53 0.11 0.78 1.97 1334.0 1.0
rawrate[3,1] -0.1 0.03 0.95 -1.97 -0.74 -0.09 0.55 1.76 1334.0 1.0
rawrate[4,1] -0.03 0.03 0.96 -1.95 -0.67 -0.03 0.61 1.81 1334.0 1.0
rawrate[0,2] 1.42 0.02 0.74 -0.05 0.93 1.41 1.91 2.91 1028.0 1.0
rawrate[1,2] 0.5 0.02 0.68 -0.84 0.06 0.53 0.96 1.84 1207.0 1.0
rawrate[2,2] -0.18 0.02 0.83 -1.87 -0.72 -0.17 0.38 1.48 1334.0 1.0
rawrate[3,2] -0.1 0.03 0.94 -1.97 -0.7 -0.1 0.53 1.74 1334.0 1.0
rawrate[4,2] -0.09 0.03 0.97 -1.98 -0.74 -0.09 0.55 1.78 1334.0 1.0
rawrate[0,3] -0.21 0.02 0.65 -1.52 -0.64 -0.2 0.24 1.01 1053.0 1.0
rawrate[1,3] 0.44 0.02 0.59 -0.73 0.05 0.44 0.83 1.59 1094.0 1.0
rawrate[2,3] 0.71 0.02 0.6 -0.44 0.31 0.71 1.09 1.91 1081.0 1.0
rawrate[3,3] 0.46 0.02 0.67 -0.88 0.03 0.48 0.91 1.72 1232.0 1.0
rawrate[4,3] -0.4 0.02 0.79 -1.98 -0.94 -0.39 0.15 1.12 1334.0 1.0
rawrate[0,4] -1.51 0.02 0.69 -2.96 -1.95 -1.49 -1.03 -0.22 1174.0 1.0
rawrate[1,4] -0.66 0.02 0.88 -2.36 -1.25 -0.69 -0.08 1.13 1334.0 1.0
rawrate[2,4] -0.15 0.02 0.91 -1.93 -0.75 -0.17 0.45 1.64 1334.0 1.0
rawrate[3,4] 0.73 0.02 0.85 -0.99 0.18 0.75 1.27 2.42 1334.0 1.0
rawrate[4,4] -0.32 0.02 0.79 -1.9 -0.85 -0.31 0.2 1.2 1334.0 1.0
rawrate[0,5] -0.46 0.02 0.81 -2.08 -0.99 -0.45 0.1 1.12 1207.0 1.0
rawrate[1,5] 0.31 0.03 0.93 -1.5 -0.32 0.32 0.92 2.18 1334.0 1.0
rawrate[2,5] 0.41 0.03 0.92 -1.41 -0.2 0.43 1.04 2.17 1334.0 1.0
rawrate[3,5] 0.56 0.03 0.96 -1.35 -0.08 0.54 1.21 2.46 1334.0 1.0
rawrate[4,5] 0.46 0.03 0.96 -1.53 -0.16 0.48 1.12 2.33 1334.0 1.0
rawrate[0,6] -0.09 0.02 0.85 -1.74 -0.67 -0.09 0.48 1.63 1155.0 1.0
rawrate[1,6] 0.21 0.02 0.86 -1.51 -0.36 0.21 0.78 1.89 1334.0 1.0
rawrate[2,6] 0.02 0.03 0.94 -1.81 -0.6 0.04 0.64 1.9 1334.0 1.0
rawrate[3,6] 0.39 0.03 1.01 -1.62 -0.28 0.41 1.05 2.34 1334.0 1.0
rawrate[4,6] -0.18 0.03 0.97 -2.11 -0.84 -0.19 0.47 1.71 1334.0 1.0
rawrate[0,7] 0.13 0.02 0.82 -1.52 -0.42 0.12 0.68 1.75 1334.0 1.0
rawrate[1,7] 0.68 0.02 0.82 -0.97 0.14 0.69 1.23 2.28 1334.0 1.0
rawrate[2,7] -0.02 0.02 0.91 -1.84 -0.63 -0.02 0.6 1.71 1334.0 1.0
rawrate[3,7] -0.16 0.03 0.98 -2.11 -0.81 -0.14 0.5 1.82 1334.0 1.0
rawrate[4,7] -0.23 0.03 0.97 -2.19 -0.87 -0.22 0.43 1.68 1334.0 1.0
dndlnpdlnr_ca 1.98 9.5e-3 0.35 1.35 1.73 1.96 2.2 2.73 1334.0 1.0
mu -3.54 0.04 1.32 -6.41 -4.28 -3.54 -2.79 -0.74 875.0 1.0
sigma 2.16 0.03 0.83 1.07 1.6 1.99 2.53 4.22 813.0 1.0
wn_frac 0.05 4.8e-3 0.14 0.01 0.01 0.02 0.05 0.28 841.0 1.0
metric[0,0] 0.23 7.4e-3 0.21 0.03 0.1 0.17 0.3 0.82 809.0 1.0
metric[1,0] -0.37 0.01 0.35 -1.11 -0.56 -0.36 -0.16 0.3 835.0 1.0
metric[0,1] -0.37 0.01 0.35 -1.11 -0.56 -0.36 -0.16 0.3 835.0 1.0
metric[1,1] 3.41 0.04 1.44 1.37 2.37 3.17 4.13 6.95 1097.0 1.0
dndlnpdlnr[0,0] 0.03 1.1e-3 0.04 5.5e-4 5.8e-3 0.02 0.04 0.14 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[1,0] 0.05 2.2e-3 0.08 5.3e-4 6.4e-3 0.02 0.06 0.27 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[2,0] 0.08 5.8e-3 0.21 5.2e-4 7.1e-3 0.02 0.07 0.53 1307.0 1.0
dndlnpdlnr[3,0] 0.13 0.01 0.42 4.3e-4 7.6e-3 0.03 0.1 0.94 1302.0 1.0
dndlnpdlnr[4,0] 0.24 0.04 1.3 3.0e-4 7.1e-3 0.03 0.11 1.64 1283.0 1.0
dndlnpdlnr[0,1] 0.03 7.1e-4 0.02 3.6e-3 0.02 0.03 0.05 0.1 1223.0 1.0
dndlnpdlnr[1,1] 0.03 6.7e-4 0.02 3.6e-3 0.01 0.03 0.04 0.09 1334.0 1.0
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cov[18,1] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[19,1] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[20,1] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
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cov[25,1] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
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cov[33,1] 3.06 0.15 4.01 0.11 0.87 1.85 3.65 13.58 742.0 1.0
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cov[2,2] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[3,2] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[4,2] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[5,2] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
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cov[10,2] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
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cov[23,2] 0.15 0.02 0.6 4.6e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.16 743.0 1.0
cov[24,2] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[25,2] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[26,2] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[27,2] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[28,2] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[29,2] 1.4 0.1 2.5 0.01 0.21 0.58 1.53 8.03 673.0 1.0
cov[30,2] 0.56 0.05 1.4 4.2e-4 0.03 0.13 0.47 3.91 683.0 1.0
cov[31,2] 0.19 0.03 0.72 4.4e-6 2.0e-3 0.02 0.1 1.57 720.0 1.0
cov[32,2] 0.83 0.06 1.72 4.3e-3 0.09 0.28 0.82 4.98 774.0 1.0
cov[33,2] 1.85 0.1 2.89 0.04 0.38 0.94 2.1 9.15 760.0 1.0
cov[34,2] 3.06 0.15 4.01 0.11 0.87 1.85 3.65 13.58 742.0 1.0
cov[35,2] 3.52 0.17 4.49 0.12 1.0 2.18 4.32 15.35 704.0 1.0
cov[36,2] 2.76 0.15 3.98 0.04 0.6 1.5 3.35 13.24 669.0 1.0
cov[37,2] 1.54 0.11 2.8 4.8e-3 0.18 0.61 1.71 8.99 659.0 1.0
cov[38,2] 0.67 0.06 1.63 1.8e-4 0.03 0.15 0.57 4.79 668.0 1.0
cov[39,2] 0.25 0.03 0.85 2.4e-6 2.1e-3 0.02 0.13 2.05 701.0 1.0
cov[0,3] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[1,3] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[2,3] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[3,3] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[4,3] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[5,3] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[6,3] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[7,3] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[8,3] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[9,3] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[10,3] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[11,3] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[12,3] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[13,3] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[14,3] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[15,3] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[16,3] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[17,3] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[18,3] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[19,3] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[20,3] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[21,3] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[22,3] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[23,3] 0.45 0.04 1.18 5.1e-4 0.03 0.11 0.37 3.04 700.0 1.0
cov[24,3] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[25,3] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[26,3] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[27,3] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[28,3] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[29,3] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[30,3] 1.4 0.1 2.5 0.01 0.21 0.58 1.53 8.03 673.0 1.0
cov[31,3] 0.56 0.05 1.4 4.2e-4 0.03 0.13 0.47 3.91 683.0 1.0
cov[32,3] 0.3 0.03 0.87 1.4e-4 9.8e-3 0.05 0.23 2.23 794.0 1.0
cov[33,3] 0.83 0.06 1.72 4.3e-3 0.09 0.28 0.82 4.98 774.0 1.0
cov[34,3] 1.85 0.1 2.89 0.04 0.38 0.94 2.1 9.15 760.0 1.0
cov[35,3] 3.06 0.15 4.01 0.11 0.87 1.85 3.65 13.58 742.0 1.0
cov[36,3] 3.52 0.17 4.49 0.12 1.0 2.18 4.32 15.35 704.0 1.0
cov[37,3] 2.76 0.15 3.98 0.04 0.6 1.5 3.35 13.24 669.0 1.0
cov[38,3] 1.54 0.11 2.8 4.8e-3 0.18 0.61 1.71 8.99 659.0 1.0
cov[39,3] 0.67 0.06 1.63 1.8e-4 0.03 0.15 0.57 4.79 668.0 1.0
cov[0,4] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[1,4] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[2,4] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[3,4] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[4,4] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[5,4] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[6,4] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[7,4] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[8,4] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[9,4] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[10,4] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[11,4] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[12,4] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[13,4] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[14,4] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[15,4] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[16,4] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[17,4] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[18,4] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[19,4] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[20,4] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[21,4] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[22,4] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[23,4] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[24,4] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[25,4] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[26,4] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[27,4] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[28,4] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[29,4] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[30,4] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[31,4] 1.4 0.1 2.5 0.01 0.21 0.58 1.53 8.03 673.0 1.0
cov[32,4] 0.1 0.01 0.4 1.3e-6 5.5e-4 5.5e-3 0.04 0.81 863.0 1.0
cov[33,4] 0.3 0.03 0.87 1.4e-4 9.8e-3 0.05 0.23 2.23 794.0 1.0
cov[34,4] 0.83 0.06 1.72 4.3e-3 0.09 0.28 0.82 4.98 774.0 1.0
cov[35,4] 1.85 0.1 2.89 0.04 0.38 0.94 2.1 9.15 760.0 1.0
cov[36,4] 3.06 0.15 4.01 0.11 0.87 1.85 3.65 13.58 742.0 1.0
cov[37,4] 3.52 0.17 4.49 0.12 1.0 2.18 4.32 15.35 704.0 1.0
cov[38,4] 2.76 0.15 3.98 0.04 0.6 1.5 3.35 13.24 669.0 1.0
cov[39,4] 1.54 0.11 2.8 4.8e-3 0.18 0.61 1.71 8.99 659.0 1.0
cov[0,5] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[1,5] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[2,5] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[3,5] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[4,5] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[5,5] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[6,5] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[7,5] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[8,5] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[9,5] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[10,5] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[11,5] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[12,5] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[13,5] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[14,5] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[15,5] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[16,5] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[17,5] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[18,5] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[19,5] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[20,5] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[21,5] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[22,5] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[23,5] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[24,5] 0.04 6.8e-3 0.21 3.5e-8 4.7e-5 8.4e-4 9.7e-3 0.34 937.0 1.0
cov[25,5] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[26,5] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[27,5] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[28,5] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[29,5] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[30,5] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[31,5] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[32,5] 0.03 5.7e-3 0.18 4.1e-9 1.5e-5 3.7e-4 5.4e-3 0.24 974.0 1.0
cov[33,5] 0.1 0.01 0.4 1.3e-6 5.5e-4 5.5e-3 0.04 0.81 863.0 1.0
cov[34,5] 0.3 0.03 0.87 1.4e-4 9.8e-3 0.05 0.23 2.23 794.0 1.0
cov[35,5] 0.83 0.06 1.72 4.3e-3 0.09 0.28 0.82 4.98 774.0 1.0
cov[36,5] 1.85 0.1 2.89 0.04 0.38 0.94 2.1 9.15 760.0 1.0
cov[37,5] 3.06 0.15 4.01 0.11 0.87 1.85 3.65 13.58 742.0 1.0
cov[38,5] 3.52 0.17 4.49 0.12 1.0 2.18 4.32 15.35 704.0 1.0
cov[39,5] 2.76 0.15 3.98 0.04 0.6 1.5 3.35 13.24 669.0 1.0
cov[0,6] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[1,6] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[2,6] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[3,6] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[4,6] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[5,6] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[6,6] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[7,6] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[8,6] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[9,6] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[10,6] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[11,6] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[12,6] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[13,6] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[14,6] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[15,6] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[16,6] 0.01 3.5e-3 0.112.2e-10 2.4e-6 8.3e-5 1.6e-3 0.1 1008.0 1.0
cov[17,6] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[18,6] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[19,6] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[20,6] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[21,6] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[22,6] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[23,6] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[24,6] 0.01 2.9e-3 0.093.8e-11 7.7e-7 3.5e-5 8.9e-4 0.08 1051.0 1.0
cov[25,6] 0.04 6.8e-3 0.21 3.5e-8 4.7e-5 8.4e-4 9.7e-3 0.34 937.0 1.0
cov[26,6] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[27,6] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[28,6] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[29,6] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[30,6] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[31,6] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[32,6] 8.6e-3 2.5e-3 0.084.7e-12 2.2e-7 1.4e-5 4.6e-4 0.06 1086.0 1.0
cov[33,6] 0.03 5.7e-3 0.18 4.1e-9 1.5e-5 3.7e-4 5.4e-3 0.24 974.0 1.0
cov[34,6] 0.1 0.01 0.4 1.3e-6 5.5e-4 5.5e-3 0.04 0.81 863.0 1.0
cov[35,6] 0.3 0.03 0.87 1.4e-4 9.8e-3 0.05 0.23 2.23 794.0 1.0
cov[36,6] 0.83 0.06 1.72 4.3e-3 0.09 0.28 0.82 4.98 774.0 1.0
cov[37,6] 1.85 0.1 2.89 0.04 0.38 0.94 2.1 9.15 760.0 1.0
cov[38,6] 3.06 0.15 4.01 0.11 0.87 1.85 3.65 13.58 742.0 1.0
cov[39,6] 3.52 0.17 4.49 0.12 1.0 2.18 4.32 15.35 704.0 1.0
cov[0,7] 8.1e-3 2.6e-3 0.081.8e-12 1.8e-7 1.1e-5 3.6e-4 0.04 980.0 1.0
cov[1,7] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[2,7] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[3,7] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[4,7] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[5,7] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[6,7] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[7,7] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[8,7] 5.9e-3 1.9e-3 0.064.7e-13 6.8e-8 5.3e-6 2.1e-4 0.03 1060.0 1.0
cov[9,7] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[10,7] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[11,7] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[12,7] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[13,7] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[14,7] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[15,7] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[16,7] 4.4e-3 1.5e-3 0.059.4e-14 2.1e-8 2.3e-6 1.1e-4 0.02 1111.0 1.0
cov[17,7] 0.01 3.5e-3 0.112.2e-10 2.4e-6 8.3e-5 1.6e-3 0.1 1008.0 1.0
cov[18,7] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[19,7] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[20,7] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[21,7] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[22,7] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[23,7] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[24,7] 3.4e-3 1.3e-3 0.041.3e-14 6.0e-9 9.4e-7 5.8e-5 0.01 1139.0 1.0
cov[25,7] 0.01 2.9e-3 0.093.8e-11 7.7e-7 3.5e-5 8.9e-4 0.08 1051.0 1.0
cov[26,7] 0.04 6.8e-3 0.21 3.5e-8 4.7e-5 8.4e-4 9.7e-3 0.34 937.0 1.0
cov[27,7] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[28,7] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[29,7] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[30,7] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[31,7] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[32,7] 2.7e-3 1.2e-3 0.041.7e-15 1.6e-9 3.1e-7 2.7e-5 0.01 1159.0 1.0
cov[33,7] 8.6e-3 2.5e-3 0.084.7e-12 2.2e-7 1.4e-5 4.6e-4 0.06 1086.0 1.0
cov[34,7] 0.03 5.7e-3 0.18 4.1e-9 1.5e-5 3.7e-4 5.4e-3 0.24 974.0 1.0
cov[35,7] 0.1 0.01 0.4 1.3e-6 5.5e-4 5.5e-3 0.04 0.81 863.0 1.0
cov[36,7] 0.3 0.03 0.87 1.4e-4 9.8e-3 0.05 0.23 2.23 794.0 1.0
cov[37,7] 0.83 0.06 1.72 4.3e-3 0.09 0.28 0.82 4.98 774.0 1.0
cov[38,7] 1.85 0.1 2.89 0.04 0.38 0.94 2.1 9.15 760.0 1.0
cov[39,7] 3.06 0.15 4.01 0.11 0.87 1.85 3.65 13.58 742.0 1.0
cov[0,8] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[1,8] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[2,8] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[3,8] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[4,8] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[5,8] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[6,8] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[7,8] 5.9e-3 1.9e-3 0.064.7e-13 6.8e-8 5.3e-6 2.1e-4 0.03 1060.0 1.0
cov[8,8] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[9,8] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[10,8] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[11,8] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[12,8] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[13,8] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[14,8] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[15,8] 8.1e-3 2.6e-3 0.081.8e-12 1.8e-7 1.1e-5 3.6e-4 0.04 980.0 1.0
cov[16,8] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[17,8] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[18,8] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[19,8] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[20,8] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[21,8] 0.11 0.02 0.48 3.7e-6 1.1e-3 8.7e-3 0.05 0.86 771.0 1.0
cov[22,8] 0.04 8.0e-3 0.23 8.6e-9 2.8e-5 5.5e-4 6.9e-3 0.25 846.0 1.0
cov[23,8] 0.01 3.7e-3 0.115.9e-12 3.9e-7 2.1e-5 5.9e-4 0.06 912.0 1.0
cov[24,8] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[25,8] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[26,8] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[27,8] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[28,8] 0.45 0.04 1.18 5.1e-4 0.03 0.11 0.37 3.04 700.0 1.0
cov[29,8] 0.15 0.02 0.6 4.6e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.16 743.0 1.0
cov[30,8] 0.05 0.01 0.3 1.6e-8 4.7e-5 8.8e-4 0.01 0.38 812.0 1.0
cov[31,8] 0.02 5.2e-3 0.151.5e-11 7.3e-7 3.6e-5 9.3e-4 0.09 867.0 1.0
cov[32,8] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[33,8] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[34,8] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[35,8] 1.4 0.1 2.5 0.01 0.21 0.58 1.53 8.03 673.0 1.0
cov[36,8] 0.56 0.05 1.4 4.2e-4 0.03 0.13 0.47 3.91 683.0 1.0
cov[37,8] 0.19 0.03 0.72 4.4e-6 2.0e-3 0.02 0.1 1.57 720.0 1.0
cov[38,8] 0.06 0.01 0.37 1.4e-8 6.9e-5 1.3e-3 0.01 0.53 786.0 1.0
cov[39,8] 0.02 6.8e-3 0.21.5e-11 1.3e-6 5.8e-5 1.4e-3 0.14 841.0 1.0
cov[0,9] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[1,9] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[2,9] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[3,9] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[4,9] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[5,9] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[6,9] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[7,9] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[8,9] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[9,9] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[10,9] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[11,9] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[12,9] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
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cov[19,9] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
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cov[26,9] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[27,9] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[28,9] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
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cov[33,9] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[34,9] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[35,9] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[36,9] 1.4 0.1 2.5 0.01 0.21 0.58 1.53 8.03 673.0 1.0
cov[37,9] 0.56 0.05 1.4 4.2e-4 0.03 0.13 0.47 3.91 683.0 1.0
cov[38,9] 0.19 0.03 0.72 4.4e-6 2.0e-3 0.02 0.1 1.57 720.0 1.0
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cov[2,10] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
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cov[4,10] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[5,10] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
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cov[9,10] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[10,10] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[11,10] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
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cov[33,10] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[34,10] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[35,10] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[36,10] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[37,10] 1.4 0.1 2.5 0.01 0.21 0.58 1.53 8.03 673.0 1.0
cov[38,10] 0.56 0.05 1.4 4.2e-4 0.03 0.13 0.47 3.91 683.0 1.0
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cov[13,11] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
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cov[29,11] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[30,11] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[31,11] 0.45 0.04 1.18 5.1e-4 0.03 0.11 0.37 3.04 700.0 1.0
cov[32,11] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[33,11] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[34,11] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[35,11] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[36,11] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[37,11] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[38,11] 1.4 0.1 2.5 0.01 0.21 0.58 1.53 8.03 673.0 1.0
cov[39,11] 0.56 0.05 1.4 4.2e-4 0.03 0.13 0.47 3.91 683.0 1.0
cov[0,12] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[1,12] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[2,12] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[3,12] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[4,12] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[5,12] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[6,12] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[7,12] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
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cov[9,12] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[10,12] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[11,12] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[12,12] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[13,12] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[14,12] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[15,12] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[16,12] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[17,12] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[18,12] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[19,12] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[20,12] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[21,12] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[22,12] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[23,12] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[24,12] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[25,12] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[26,12] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[27,12] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[28,12] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[29,12] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[30,12] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[31,12] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[32,12] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[33,12] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[34,12] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[35,12] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[36,12] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[37,12] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[38,12] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[39,12] 1.4 0.1 2.5 0.01 0.21 0.58 1.53 8.03 673.0 1.0
cov[0,13] 0.11 0.02 0.48 3.7e-6 1.1e-3 8.7e-3 0.05 0.86 771.0 1.0
cov[1,13] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[2,13] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[3,13] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[4,13] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[5,13] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[6,13] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[7,13] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[8,13] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[9,13] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[10,13] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[11,13] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[12,13] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[13,13] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[14,13] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[15,13] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[16,13] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[17,13] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[18,13] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[19,13] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[20,13] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[21,13] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[22,13] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[23,13] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[24,13] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[25,13] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[26,13] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[27,13] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[28,13] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[29,13] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[30,13] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[31,13] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[32,13] 0.04 6.8e-3 0.21 3.5e-8 4.7e-5 8.4e-4 9.7e-3 0.34 937.0 1.0
cov[33,13] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[34,13] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[35,13] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[36,13] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[37,13] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[38,13] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[39,13] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[0,14] 0.04 8.0e-3 0.23 8.6e-9 2.8e-5 5.5e-4 6.9e-3 0.25 846.0 1.0
cov[1,14] 0.11 0.02 0.48 3.7e-6 1.1e-3 8.7e-3 0.05 0.86 771.0 1.0
cov[2,14] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[3,14] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[4,14] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[5,14] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[6,14] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[7,14] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[8,14] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[9,14] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[10,14] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[11,14] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[12,14] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[13,14] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[14,14] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[15,14] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[16,14] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[17,14] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[18,14] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[19,14] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[20,14] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[21,14] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[22,14] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[23,14] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[24,14] 0.01 3.5e-3 0.112.2e-10 2.4e-6 8.3e-5 1.6e-3 0.1 1008.0 1.0
cov[25,14] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[26,14] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[27,14] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[28,14] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[29,14] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[30,14] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[31,14] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[32,14] 0.01 2.9e-3 0.093.8e-11 7.7e-7 3.5e-5 8.9e-4 0.08 1051.0 1.0
cov[33,14] 0.04 6.8e-3 0.21 3.5e-8 4.7e-5 8.4e-4 9.7e-3 0.34 937.0 1.0
cov[34,14] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[35,14] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[36,14] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[37,14] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[38,14] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[39,14] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[0,15] 0.01 3.7e-3 0.115.9e-12 3.9e-7 2.1e-5 5.9e-4 0.06 912.0 1.0
cov[1,15] 0.04 8.0e-3 0.23 8.6e-9 2.8e-5 5.5e-4 6.9e-3 0.25 846.0 1.0
cov[2,15] 0.11 0.02 0.48 3.7e-6 1.1e-3 8.7e-3 0.05 0.86 771.0 1.0
cov[3,15] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[4,15] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[5,15] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[6,15] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[7,15] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[8,15] 8.1e-3 2.6e-3 0.081.8e-12 1.8e-7 1.1e-5 3.6e-4 0.04 980.0 1.0
cov[9,15] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[10,15] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[11,15] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[12,15] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[13,15] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[14,15] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[15,15] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[16,15] 5.9e-3 1.9e-3 0.064.7e-13 6.8e-8 5.3e-6 2.1e-4 0.03 1060.0 1.0
cov[17,15] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[18,15] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[19,15] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[20,15] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[21,15] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[22,15] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[23,15] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[24,15] 4.4e-3 1.5e-3 0.059.4e-14 2.1e-8 2.3e-6 1.1e-4 0.02 1111.0 1.0
cov[25,15] 0.01 3.5e-3 0.112.2e-10 2.4e-6 8.3e-5 1.6e-3 0.1 1008.0 1.0
cov[26,15] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[27,15] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[28,15] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[29,15] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[30,15] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[31,15] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[32,15] 3.4e-3 1.3e-3 0.041.3e-14 6.0e-9 9.4e-7 5.8e-5 0.01 1139.0 1.0
cov[33,15] 0.01 2.9e-3 0.093.8e-11 7.7e-7 3.5e-5 8.9e-4 0.08 1051.0 1.0
cov[34,15] 0.04 6.8e-3 0.21 3.5e-8 4.7e-5 8.4e-4 9.7e-3 0.34 937.0 1.0
cov[35,15] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[36,15] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[37,15] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[38,15] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[39,15] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[0,16] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[1,16] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[2,16] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[3,16] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[4,16] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[5,16] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[6,16] 0.01 3.5e-3 0.112.2e-10 2.4e-6 8.3e-5 1.6e-3 0.1 1008.0 1.0
cov[7,16] 4.4e-3 1.5e-3 0.059.4e-14 2.1e-8 2.3e-6 1.1e-4 0.02 1111.0 1.0
cov[8,16] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[9,16] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[10,16] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[11,16] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[12,16] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[13,16] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[14,16] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[15,16] 5.9e-3 1.9e-3 0.064.7e-13 6.8e-8 5.3e-6 2.1e-4 0.03 1060.0 1.0
cov[16,16] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[17,16] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[18,16] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[19,16] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[20,16] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[21,16] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[22,16] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[23,16] 8.1e-3 2.6e-3 0.081.8e-12 1.8e-7 1.1e-5 3.6e-4 0.04 980.0 1.0
cov[24,16] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[25,16] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[26,16] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[27,16] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[28,16] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[29,16] 0.11 0.02 0.48 3.7e-6 1.1e-3 8.7e-3 0.05 0.86 771.0 1.0
cov[30,16] 0.04 8.0e-3 0.23 8.6e-9 2.8e-5 5.5e-4 6.9e-3 0.25 846.0 1.0
cov[31,16] 0.01 3.7e-3 0.115.9e-12 3.9e-7 2.1e-5 5.9e-4 0.06 912.0 1.0
cov[32,16] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[33,16] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[34,16] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[35,16] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[36,16] 0.45 0.04 1.18 5.1e-4 0.03 0.11 0.37 3.04 700.0 1.0
cov[37,16] 0.15 0.02 0.6 4.6e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.16 743.0 1.0
cov[38,16] 0.05 0.01 0.3 1.6e-8 4.7e-5 8.8e-4 0.01 0.38 812.0 1.0
cov[39,16] 0.02 5.2e-3 0.151.5e-11 7.3e-7 3.6e-5 9.3e-4 0.09 867.0 1.0
cov[0,17] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[1,17] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[2,17] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[3,17] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[4,17] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[5,17] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[6,17] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[7,17] 0.01 3.5e-3 0.112.2e-10 2.4e-6 8.3e-5 1.6e-3 0.1 1008.0 1.0
cov[8,17] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[9,17] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[10,17] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[11,17] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[12,17] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[13,17] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[14,17] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[15,17] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[16,17] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[17,17] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[18,17] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[19,17] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[20,17] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[21,17] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[22,17] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[23,17] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[24,17] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[25,17] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[26,17] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[27,17] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[28,17] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[29,17] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[30,17] 0.11 0.02 0.48 3.7e-6 1.1e-3 8.7e-3 0.05 0.86 771.0 1.0
cov[31,17] 0.04 8.0e-3 0.23 8.6e-9 2.8e-5 5.5e-4 6.9e-3 0.25 846.0 1.0
cov[32,17] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[33,17] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[34,17] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[35,17] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[36,17] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[37,17] 0.45 0.04 1.18 5.1e-4 0.03 0.11 0.37 3.04 700.0 1.0
cov[38,17] 0.15 0.02 0.6 4.6e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.16 743.0 1.0
cov[39,17] 0.05 0.01 0.3 1.6e-8 4.7e-5 8.8e-4 0.01 0.38 812.0 1.0
cov[0,18] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[1,18] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[2,18] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[3,18] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[4,18] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[5,18] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[6,18] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[7,18] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[8,18] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[9,18] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[10,18] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[11,18] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[12,18] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[13,18] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[14,18] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[15,18] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[16,18] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[17,18] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[18,18] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[19,18] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[20,18] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[21,18] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[22,18] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[23,18] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[24,18] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[25,18] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[26,18] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[27,18] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[28,18] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[29,18] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[30,18] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[31,18] 0.11 0.02 0.48 3.7e-6 1.1e-3 8.7e-3 0.05 0.86 771.0 1.0
cov[32,18] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[33,18] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[34,18] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[35,18] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[36,18] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[37,18] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[38,18] 0.45 0.04 1.18 5.1e-4 0.03 0.11 0.37 3.04 700.0 1.0
cov[39,18] 0.15 0.02 0.6 4.6e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.16 743.0 1.0
cov[0,19] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[1,19] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[2,19] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[3,19] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
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cov[23,21] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[24,21] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
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cov[36,21] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[37,21] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[38,21] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[39,21] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[0,22] 0.05 0.01 0.3 1.6e-8 4.7e-5 8.8e-4 0.01 0.38 812.0 1.0
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cov[3,22] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[4,22] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[5,22] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[6,22] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[7,22] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[8,22] 0.04 8.0e-3 0.23 8.6e-9 2.8e-5 5.5e-4 6.9e-3 0.25 846.0 1.0
cov[9,22] 0.11 0.02 0.48 3.7e-6 1.1e-3 8.7e-3 0.05 0.86 771.0 1.0
cov[10,22] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[11,22] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[12,22] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[13,22] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[14,22] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[15,22] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[16,22] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[17,22] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[18,22] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[19,22] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[20,22] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[21,22] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[22,22] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[23,22] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[24,22] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[25,22] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[26,22] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[27,22] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[28,22] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[29,22] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[30,22] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[31,22] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[32,22] 0.01 3.5e-3 0.112.2e-10 2.4e-6 8.3e-5 1.6e-3 0.1 1008.0 1.0
cov[33,22] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[34,22] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[35,22] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[36,22] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[37,22] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[38,22] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[39,22] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[0,23] 0.02 5.2e-3 0.151.5e-11 7.3e-7 3.6e-5 9.3e-4 0.09 867.0 1.0
cov[1,23] 0.05 0.01 0.3 1.6e-8 4.7e-5 8.8e-4 0.01 0.38 812.0 1.0
cov[2,23] 0.15 0.02 0.6 4.6e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.16 743.0 1.0
cov[3,23] 0.45 0.04 1.18 5.1e-4 0.03 0.11 0.37 3.04 700.0 1.0
cov[4,23] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[5,23] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[6,23] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[7,23] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[8,23] 0.01 3.7e-3 0.115.9e-12 3.9e-7 2.1e-5 5.9e-4 0.06 912.0 1.0
cov[9,23] 0.04 8.0e-3 0.23 8.6e-9 2.8e-5 5.5e-4 6.9e-3 0.25 846.0 1.0
cov[10,23] 0.11 0.02 0.48 3.7e-6 1.1e-3 8.7e-3 0.05 0.86 771.0 1.0
cov[11,23] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[12,23] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[13,23] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[14,23] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[15,23] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[16,23] 8.1e-3 2.6e-3 0.081.8e-12 1.8e-7 1.1e-5 3.6e-4 0.04 980.0 1.0
cov[17,23] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[18,23] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[19,23] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[20,23] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[21,23] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[22,23] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[23,23] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[24,23] 5.9e-3 1.9e-3 0.064.7e-13 6.8e-8 5.3e-6 2.1e-4 0.03 1060.0 1.0
cov[25,23] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[26,23] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[27,23] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[28,23] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[29,23] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[30,23] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[31,23] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[32,23] 4.4e-3 1.5e-3 0.059.4e-14 2.1e-8 2.3e-6 1.1e-4 0.02 1111.0 1.0
cov[33,23] 0.01 3.5e-3 0.112.2e-10 2.4e-6 8.3e-5 1.6e-3 0.1 1008.0 1.0
cov[34,23] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[35,23] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[36,23] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[37,23] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[38,23] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[39,23] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[0,24] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[1,24] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[2,24] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[3,24] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[4,24] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[5,24] 0.04 6.8e-3 0.21 3.5e-8 4.7e-5 8.4e-4 9.7e-3 0.34 937.0 1.0
cov[6,24] 0.01 2.9e-3 0.093.8e-11 7.7e-7 3.5e-5 8.9e-4 0.08 1051.0 1.0
cov[7,24] 3.4e-3 1.3e-3 0.041.3e-14 6.0e-9 9.4e-7 5.8e-5 0.01 1139.0 1.0
cov[8,24] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[9,24] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[10,24] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[11,24] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[12,24] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[13,24] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[14,24] 0.01 3.5e-3 0.112.2e-10 2.4e-6 8.3e-5 1.6e-3 0.1 1008.0 1.0
cov[15,24] 4.4e-3 1.5e-3 0.059.4e-14 2.1e-8 2.3e-6 1.1e-4 0.02 1111.0 1.0
cov[16,24] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[17,24] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[18,24] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[19,24] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[20,24] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[21,24] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[22,24] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[23,24] 5.9e-3 1.9e-3 0.064.7e-13 6.8e-8 5.3e-6 2.1e-4 0.03 1060.0 1.0
cov[24,24] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[25,24] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[26,24] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[27,24] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[28,24] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[29,24] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[30,24] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[31,24] 8.1e-3 2.6e-3 0.081.8e-12 1.8e-7 1.1e-5 3.6e-4 0.04 980.0 1.0
cov[32,24] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[33,24] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[34,24] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[35,24] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[36,24] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[37,24] 0.11 0.02 0.48 3.7e-6 1.1e-3 8.7e-3 0.05 0.86 771.0 1.0
cov[38,24] 0.04 8.0e-3 0.23 8.6e-9 2.8e-5 5.5e-4 6.9e-3 0.25 846.0 1.0
cov[39,24] 0.01 3.7e-3 0.115.9e-12 3.9e-7 2.1e-5 5.9e-4 0.06 912.0 1.0
cov[0,25] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[1,25] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[2,25] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[3,25] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[4,25] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[5,25] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[6,25] 0.04 6.8e-3 0.21 3.5e-8 4.7e-5 8.4e-4 9.7e-3 0.34 937.0 1.0
cov[7,25] 0.01 2.9e-3 0.093.8e-11 7.7e-7 3.5e-5 8.9e-4 0.08 1051.0 1.0
cov[8,25] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[9,25] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[10,25] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[11,25] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[12,25] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[13,25] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[14,25] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[15,25] 0.01 3.5e-3 0.112.2e-10 2.4e-6 8.3e-5 1.6e-3 0.1 1008.0 1.0
cov[16,25] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[17,25] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[18,25] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[19,25] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[20,25] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[21,25] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[22,25] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[23,25] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[24,25] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[25,25] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[26,25] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[27,25] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[28,25] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[29,25] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[30,25] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[31,25] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[32,25] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[33,25] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[34,25] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[35,25] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[36,25] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[37,25] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[38,25] 0.11 0.02 0.48 3.7e-6 1.1e-3 8.7e-3 0.05 0.86 771.0 1.0
cov[39,25] 0.04 8.0e-3 0.23 8.6e-9 2.8e-5 5.5e-4 6.9e-3 0.25 846.0 1.0
cov[0,26] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[1,26] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[2,26] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[3,26] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[4,26] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[5,26] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[6,26] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[7,26] 0.04 6.8e-3 0.21 3.5e-8 4.7e-5 8.4e-4 9.7e-3 0.34 937.0 1.0
cov[8,26] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[9,26] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[10,26] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[11,26] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[12,26] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[13,26] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[14,26] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[15,26] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[16,26] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[17,26] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[18,26] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[19,26] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[20,26] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[21,26] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[22,26] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[23,26] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[24,26] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[25,26] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[26,26] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[27,26] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[28,26] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[29,26] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[30,26] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
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cov[33,26] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[34,26] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[35,26] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[36,26] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[37,26] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[38,26] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
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cov[0,27] 1.4 0.1 2.5 0.01 0.21 0.58 1.53 8.03 673.0 1.0
cov[1,27] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[2,27] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[3,27] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[4,27] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[5,27] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[6,27] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[7,27] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[8,27] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[9,27] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[10,27] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[11,27] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[12,27] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[13,27] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[14,27] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[15,27] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[16,27] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[17,27] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[18,27] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[19,27] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[20,27] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[21,27] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[22,27] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
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cov[28,27] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[29,27] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[30,27] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
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cov[32,27] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[33,27] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[34,27] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
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cov[36,27] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[37,27] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[38,27] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[39,27] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
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cov[2,28] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[3,28] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
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cov[5,28] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[6,28] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[7,28] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[8,28] 0.45 0.04 1.18 5.1e-4 0.03 0.11 0.37 3.04 700.0 1.0
cov[9,28] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[10,28] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[11,28] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[12,28] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[13,28] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[14,28] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[15,28] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[16,28] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[17,28] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[18,28] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[19,28] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[20,28] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[21,28] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[22,28] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[23,28] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[24,28] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[25,28] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[26,28] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[27,28] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[28,28] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[29,28] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[30,28] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[31,28] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[32,28] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[33,28] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[34,28] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[35,28] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[36,28] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[37,28] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[38,28] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[39,28] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[0,29] 0.19 0.03 0.72 4.4e-6 2.0e-3 0.02 0.1 1.57 720.0 1.0
cov[1,29] 0.56 0.05 1.4 4.2e-4 0.03 0.13 0.47 3.91 683.0 1.0
cov[2,29] 1.4 0.1 2.5 0.01 0.21 0.58 1.53 8.03 673.0 1.0
cov[3,29] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[4,29] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[5,29] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[6,29] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[7,29] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[8,29] 0.15 0.02 0.6 4.6e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.16 743.0 1.0
cov[9,29] 0.45 0.04 1.18 5.1e-4 0.03 0.11 0.37 3.04 700.0 1.0
cov[10,29] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[11,29] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[12,29] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[13,29] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[14,29] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[15,29] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[16,29] 0.11 0.02 0.48 3.7e-6 1.1e-3 8.7e-3 0.05 0.86 771.0 1.0
cov[17,29] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[18,29] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[19,29] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[20,29] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[21,29] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[22,29] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[23,29] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[24,29] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[25,29] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[26,29] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[27,29] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[28,29] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[29,29] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[30,29] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[31,29] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[32,29] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[33,29] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[34,29] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[35,29] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[36,29] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[37,29] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[38,29] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[39,29] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[0,30] 0.06 0.01 0.37 1.4e-8 6.9e-5 1.3e-3 0.01 0.53 786.0 1.0
cov[1,30] 0.19 0.03 0.72 4.4e-6 2.0e-3 0.02 0.1 1.57 720.0 1.0
cov[2,30] 0.56 0.05 1.4 4.2e-4 0.03 0.13 0.47 3.91 683.0 1.0
cov[3,30] 1.4 0.1 2.5 0.01 0.21 0.58 1.53 8.03 673.0 1.0
cov[4,30] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[5,30] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[6,30] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[7,30] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[8,30] 0.05 0.01 0.3 1.6e-8 4.7e-5 8.8e-4 0.01 0.38 812.0 1.0
cov[9,30] 0.15 0.02 0.6 4.6e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.16 743.0 1.0
cov[10,30] 0.45 0.04 1.18 5.1e-4 0.03 0.11 0.37 3.04 700.0 1.0
cov[11,30] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[12,30] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[13,30] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[14,30] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[15,30] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[16,30] 0.04 8.0e-3 0.23 8.6e-9 2.8e-5 5.5e-4 6.9e-3 0.25 846.0 1.0
cov[17,30] 0.11 0.02 0.48 3.7e-6 1.1e-3 8.7e-3 0.05 0.86 771.0 1.0
cov[18,30] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[19,30] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[20,30] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[21,30] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[22,30] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[23,30] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[24,30] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[25,30] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[26,30] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[27,30] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[28,30] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[29,30] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[30,30] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[31,30] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[32,30] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[33,30] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[34,30] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[35,30] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[36,30] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[37,30] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[38,30] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[39,30] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[0,31] 0.02 6.8e-3 0.21.5e-11 1.3e-6 5.8e-5 1.4e-3 0.14 841.0 1.0
cov[1,31] 0.06 0.01 0.37 1.4e-8 6.9e-5 1.3e-3 0.01 0.53 786.0 1.0
cov[2,31] 0.19 0.03 0.72 4.4e-6 2.0e-3 0.02 0.1 1.57 720.0 1.0
cov[3,31] 0.56 0.05 1.4 4.2e-4 0.03 0.13 0.47 3.91 683.0 1.0
cov[4,31] 1.4 0.1 2.5 0.01 0.21 0.58 1.53 8.03 673.0 1.0
cov[5,31] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[6,31] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[7,31] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[8,31] 0.02 5.2e-3 0.151.5e-11 7.3e-7 3.6e-5 9.3e-4 0.09 867.0 1.0
cov[9,31] 0.05 0.01 0.3 1.6e-8 4.7e-5 8.8e-4 0.01 0.38 812.0 1.0
cov[10,31] 0.15 0.02 0.6 4.6e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.16 743.0 1.0
cov[11,31] 0.45 0.04 1.18 5.1e-4 0.03 0.11 0.37 3.04 700.0 1.0
cov[12,31] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[13,31] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[14,31] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[15,31] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[16,31] 0.01 3.7e-3 0.115.9e-12 3.9e-7 2.1e-5 5.9e-4 0.06 912.0 1.0
cov[17,31] 0.04 8.0e-3 0.23 8.6e-9 2.8e-5 5.5e-4 6.9e-3 0.25 846.0 1.0
cov[18,31] 0.11 0.02 0.48 3.7e-6 1.1e-3 8.7e-3 0.05 0.86 771.0 1.0
cov[19,31] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[20,31] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[21,31] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[22,31] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[23,31] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[24,31] 8.1e-3 2.6e-3 0.081.8e-12 1.8e-7 1.1e-5 3.6e-4 0.04 980.0 1.0
cov[25,31] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[26,31] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[27,31] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[28,31] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[29,31] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[30,31] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[31,31] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[32,31] 5.9e-3 1.9e-3 0.064.7e-13 6.8e-8 5.3e-6 2.1e-4 0.03 1060.0 1.0
cov[33,31] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[34,31] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[35,31] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[36,31] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[37,31] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[38,31] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[39,31] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[0,32] 3.06 0.15 4.01 0.11 0.87 1.85 3.65 13.58 742.0 1.0
cov[1,32] 1.85 0.1 2.89 0.04 0.38 0.94 2.1 9.15 760.0 1.0
cov[2,32] 0.83 0.06 1.72 4.3e-3 0.09 0.28 0.82 4.98 774.0 1.0
cov[3,32] 0.3 0.03 0.87 1.4e-4 9.8e-3 0.05 0.23 2.23 794.0 1.0
cov[4,32] 0.1 0.01 0.4 1.3e-6 5.5e-4 5.5e-3 0.04 0.81 863.0 1.0
cov[5,32] 0.03 5.7e-3 0.18 4.1e-9 1.5e-5 3.7e-4 5.4e-3 0.24 974.0 1.0
cov[6,32] 8.6e-3 2.5e-3 0.084.7e-12 2.2e-7 1.4e-5 4.6e-4 0.06 1086.0 1.0
cov[7,32] 2.7e-3 1.2e-3 0.041.7e-15 1.6e-9 3.1e-7 2.7e-5 0.01 1159.0 1.0
cov[8,32] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[9,32] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[10,32] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[11,32] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[12,32] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[13,32] 0.04 6.8e-3 0.21 3.5e-8 4.7e-5 8.4e-4 9.7e-3 0.34 937.0 1.0
cov[14,32] 0.01 2.9e-3 0.093.8e-11 7.7e-7 3.5e-5 8.9e-4 0.08 1051.0 1.0
cov[15,32] 3.4e-3 1.3e-3 0.041.3e-14 6.0e-9 9.4e-7 5.8e-5 0.01 1139.0 1.0
cov[16,32] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[17,32] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[18,32] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[19,32] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[20,32] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[21,32] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[22,32] 0.01 3.5e-3 0.112.2e-10 2.4e-6 8.3e-5 1.6e-3 0.1 1008.0 1.0
cov[23,32] 4.4e-3 1.5e-3 0.059.4e-14 2.1e-8 2.3e-6 1.1e-4 0.02 1111.0 1.0
cov[24,32] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[25,32] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[26,32] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[27,32] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[28,32] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[29,32] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[30,32] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[31,32] 5.9e-3 1.9e-3 0.064.7e-13 6.8e-8 5.3e-6 2.1e-4 0.03 1060.0 1.0
cov[32,32] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[33,32] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[34,32] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[35,32] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[36,32] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[37,32] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[38,32] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[39,32] 8.1e-3 2.6e-3 0.081.8e-12 1.8e-7 1.1e-5 3.6e-4 0.04 980.0 1.0
cov[0,33] 3.52 0.17 4.49 0.12 1.0 2.18 4.32 15.35 704.0 1.0
cov[1,33] 3.06 0.15 4.01 0.11 0.87 1.85 3.65 13.58 742.0 1.0
cov[2,33] 1.85 0.1 2.89 0.04 0.38 0.94 2.1 9.15 760.0 1.0
cov[3,33] 0.83 0.06 1.72 4.3e-3 0.09 0.28 0.82 4.98 774.0 1.0
cov[4,33] 0.3 0.03 0.87 1.4e-4 9.8e-3 0.05 0.23 2.23 794.0 1.0
cov[5,33] 0.1 0.01 0.4 1.3e-6 5.5e-4 5.5e-3 0.04 0.81 863.0 1.0
cov[6,33] 0.03 5.7e-3 0.18 4.1e-9 1.5e-5 3.7e-4 5.4e-3 0.24 974.0 1.0
cov[7,33] 8.6e-3 2.5e-3 0.084.7e-12 2.2e-7 1.4e-5 4.6e-4 0.06 1086.0 1.0
cov[8,33] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[9,33] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[10,33] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[11,33] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[12,33] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[13,33] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[14,33] 0.04 6.8e-3 0.21 3.5e-8 4.7e-5 8.4e-4 9.7e-3 0.34 937.0 1.0
cov[15,33] 0.01 2.9e-3 0.093.8e-11 7.7e-7 3.5e-5 8.9e-4 0.08 1051.0 1.0
cov[16,33] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[17,33] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[18,33] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[19,33] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[20,33] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[21,33] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[22,33] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[23,33] 0.01 3.5e-3 0.112.2e-10 2.4e-6 8.3e-5 1.6e-3 0.1 1008.0 1.0
cov[24,33] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[25,33] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[26,33] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[27,33] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[28,33] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[29,33] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[30,33] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[31,33] 0.02 4.4e-3 0.1410.0e-10 6.6e-6 1.7e-4 2.8e-3 0.14 953.0 1.0
cov[32,33] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[33,33] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[34,33] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[35,33] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[36,33] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[37,33] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[38,33] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[39,33] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[0,34] 2.76 0.15 3.98 0.04 0.6 1.5 3.35 13.24 669.0 1.0
cov[1,34] 3.52 0.17 4.49 0.12 1.0 2.18 4.32 15.35 704.0 1.0
cov[2,34] 3.06 0.15 4.01 0.11 0.87 1.85 3.65 13.58 742.0 1.0
cov[3,34] 1.85 0.1 2.89 0.04 0.38 0.94 2.1 9.15 760.0 1.0
cov[4,34] 0.83 0.06 1.72 4.3e-3 0.09 0.28 0.82 4.98 774.0 1.0
cov[5,34] 0.3 0.03 0.87 1.4e-4 9.8e-3 0.05 0.23 2.23 794.0 1.0
cov[6,34] 0.1 0.01 0.4 1.3e-6 5.5e-4 5.5e-3 0.04 0.81 863.0 1.0
cov[7,34] 0.03 5.7e-3 0.18 4.1e-9 1.5e-5 3.7e-4 5.4e-3 0.24 974.0 1.0
cov[8,34] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[9,34] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[10,34] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[11,34] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[12,34] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[13,34] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[14,34] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[15,34] 0.04 6.8e-3 0.21 3.5e-8 4.7e-5 8.4e-4 9.7e-3 0.34 937.0 1.0
cov[16,34] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[17,34] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[18,34] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[19,34] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[20,34] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[21,34] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[22,34] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[23,34] 0.05 8.3e-3 0.25 1.5e-7 1.3e-4 1.7e-3 0.02 0.41 893.0 1.0
cov[24,34] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[25,34] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[26,34] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[27,34] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[28,34] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[29,34] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[30,34] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
cov[31,34] 0.07 0.01 0.3 6.2e-7 3.0e-4 3.2e-3 0.03 0.52 847.0 1.0
cov[32,34] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[33,34] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[34,34] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[35,34] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[36,34] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[37,34] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[38,34] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[39,34] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[0,35] 1.54 0.11 2.8 4.8e-3 0.18 0.61 1.71 8.99 659.0 1.0
cov[1,35] 2.76 0.15 3.98 0.04 0.6 1.5 3.35 13.24 669.0 1.0
cov[2,35] 3.52 0.17 4.49 0.12 1.0 2.18 4.32 15.35 704.0 1.0
cov[3,35] 3.06 0.15 4.01 0.11 0.87 1.85 3.65 13.58 742.0 1.0
cov[4,35] 1.85 0.1 2.89 0.04 0.38 0.94 2.1 9.15 760.0 1.0
cov[5,35] 0.83 0.06 1.72 4.3e-3 0.09 0.28 0.82 4.98 774.0 1.0
cov[6,35] 0.3 0.03 0.87 1.4e-4 9.8e-3 0.05 0.23 2.23 794.0 1.0
cov[7,35] 0.1 0.01 0.4 1.3e-6 5.5e-4 5.5e-3 0.04 0.81 863.0 1.0
cov[8,35] 1.4 0.1 2.5 0.01 0.21 0.58 1.53 8.03 673.0 1.0
cov[9,35] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[10,35] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[11,35] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[12,35] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[13,35] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[14,35] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
cov[15,35] 0.13 0.02 0.47 8.3e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.03 832.0 1.0
cov[16,35] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[17,35] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[18,35] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[19,35] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
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cov[21,35] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[22,35] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[23,35] 0.17 0.02 0.56 3.4e-5 3.5e-3 0.02 0.11 1.28 802.0 1.0
cov[24,35] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[25,35] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[26,35] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[27,35] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[28,35] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[29,35] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[30,35] 0.69 0.05 1.41 6.8e-3 0.09 0.26 0.7 4.0 746.0 1.0
cov[31,35] 0.22 0.02 0.67 1.2e-4 7.3e-3 0.04 0.16 1.59 773.0 1.0
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cov[34,35] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[35,35] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[36,35] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[37,35] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[38,35] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[39,35] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[0,36] 0.67 0.06 1.63 1.8e-4 0.03 0.15 0.57 4.79 668.0 1.0
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cov[11,36] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
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cov[13,36] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[14,36] 1.11 0.07 1.98 0.02 0.18 0.47 1.18 6.19 767.0 1.0
cov[15,36] 0.4 0.04 1.02 6.9e-4 0.02 0.09 0.35 2.76 777.0 1.0
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cov[17,36] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[18,36] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[19,36] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[20,36] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[21,36] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[22,36] 1.45 0.08 2.27 0.06 0.33 0.73 1.62 7.14 759.0 1.0
cov[23,36] 0.53 0.04 1.2 2.6e-3 0.05 0.16 0.51 3.28 762.0 1.0
cov[24,36] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
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cov[26,36] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
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cov[28,36] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
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cov[38,36] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[39,36] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[0,37] 0.25 0.03 0.85 2.4e-6 2.1e-3 0.02 0.13 2.05 701.0 1.0
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cov[2,37] 1.54 0.11 2.8 4.8e-3 0.18 0.61 1.71 8.99 659.0 1.0
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cov[11,37] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
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cov[27,37] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[28,37] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[29,37] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[30,37] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[31,37] 1.83 0.09 2.58 0.12 0.52 1.03 2.1 8.33 748.0 1.0
cov[32,37] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
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cov[35,37] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[36,37] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[37,37] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[38,37] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[39,37] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[0,38] 0.08 0.02 0.44 9.4e-9 8.6e-5 1.7e-3 0.02 0.73 765.0 1.0
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cov[12,38] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[13,38] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[14,38] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[15,38] 2.42 0.12 3.24 0.15 0.7 1.43 2.82 10.88 759.0 1.0
cov[16,38] 0.05 0.01 0.3 1.6e-8 4.7e-5 8.8e-4 0.01 0.38 812.0 1.0
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cov[18,38] 0.45 0.04 1.18 5.1e-4 0.03 0.11 0.37 3.04 700.0 1.0
cov[19,38] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[20,38] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[21,38] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[22,38] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[23,38] 3.08 0.13 3.59 0.37 1.11 2.0 3.6 12.53 757.0 1.0
cov[24,38] 0.04 8.0e-3 0.23 8.6e-9 2.8e-5 5.5e-4 6.9e-3 0.25 846.0 1.0
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cov[28,38] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[29,38] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[30,38] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[31,38] 3.73 0.14 3.92 0.6 1.54 2.57 4.4 13.75 753.0 1.0
cov[32,38] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[33,38] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[34,38] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[35,38] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[36,38] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[37,38] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[38,38] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
cov[39,38] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[0,39] 0.03 8.3e-3 0.241.4e-11 1.7e-6 8.4e-5 2.2e-3 0.19 828.0 1.0
cov[1,39] 0.08 0.02 0.44 9.4e-9 8.6e-5 1.7e-3 0.02 0.73 765.0 1.0
cov[2,39] 0.25 0.03 0.85 2.4e-6 2.1e-3 0.02 0.13 2.05 701.0 1.0
cov[3,39] 0.67 0.06 1.63 1.8e-4 0.03 0.15 0.57 4.79 668.0 1.0
cov[4,39] 1.54 0.11 2.8 4.8e-3 0.18 0.61 1.71 8.99 659.0 1.0
cov[5,39] 2.76 0.15 3.98 0.04 0.6 1.5 3.35 13.24 669.0 1.0
cov[6,39] 3.52 0.17 4.49 0.12 1.0 2.18 4.32 15.35 704.0 1.0
cov[7,39] 3.06 0.15 4.01 0.11 0.87 1.85 3.65 13.58 742.0 1.0
cov[8,39] 0.02 6.8e-3 0.21.5e-11 1.3e-6 5.8e-5 1.4e-3 0.14 841.0 1.0
cov[9,39] 0.06 0.01 0.37 1.4e-8 6.9e-5 1.3e-3 0.01 0.53 786.0 1.0
cov[10,39] 0.19 0.03 0.72 4.4e-6 2.0e-3 0.02 0.1 1.57 720.0 1.0
cov[11,39] 0.56 0.05 1.4 4.2e-4 0.03 0.13 0.47 3.91 683.0 1.0
cov[12,39] 1.4 0.1 2.5 0.01 0.21 0.58 1.53 8.03 673.0 1.0
cov[13,39] 2.78 0.14 3.77 0.11 0.77 1.61 3.29 12.57 681.0 1.0
cov[14,39] 3.98 0.17 4.56 0.34 1.44 2.61 4.74 15.92 710.0 1.0
cov[15,39] 3.79 0.16 4.32 0.38 1.4 2.5 4.5 14.93 744.0 1.0
cov[16,39] 0.02 5.2e-3 0.151.5e-11 7.3e-7 3.6e-5 9.3e-4 0.09 867.0 1.0
cov[17,39] 0.05 0.01 0.3 1.6e-8 4.7e-5 8.8e-4 0.01 0.38 812.0 1.0
cov[18,39] 0.15 0.02 0.6 4.6e-6 1.5e-3 0.01 0.07 1.16 743.0 1.0
cov[19,39] 0.45 0.04 1.18 5.1e-4 0.03 0.11 0.37 3.04 700.0 1.0
cov[20,39] 1.23 0.08 2.2 0.02 0.21 0.54 1.33 6.79 690.0 1.0
cov[21,39] 2.7 0.13 3.5 0.21 0.86 1.61 3.13 11.81 697.0 1.0
cov[22,39] 4.32 0.17 4.53 0.68 1.8 2.97 5.08 16.08 722.0 1.0
cov[23,39] 4.54 0.17 4.57 0.78 1.96 3.18 5.4 16.3 748.0 1.0
cov[24,39] 0.01 3.7e-3 0.115.9e-12 3.9e-7 2.1e-5 5.9e-4 0.06 912.0 1.0
cov[25,39] 0.04 8.0e-3 0.23 8.6e-9 2.8e-5 5.5e-4 6.9e-3 0.25 846.0 1.0
cov[26,39] 0.11 0.02 0.48 3.7e-6 1.1e-3 8.7e-3 0.05 0.86 771.0 1.0
cov[27,39] 0.36 0.04 0.99 5.0e-4 0.02 0.08 0.29 2.52 721.0 1.0
cov[28,39] 1.05 0.07 1.91 0.02 0.18 0.46 1.12 5.77 708.0 1.0
cov[29,39] 2.51 0.12 3.2 0.26 0.83 1.55 2.9 10.7 716.0 1.0
cov[30,39] 4.43 0.16 4.41 0.83 1.95 3.12 5.2 15.79 736.0 1.0
cov[31,39] 5.14 0.17 4.76 1.07 2.38 3.75 6.09 17.27 754.0 1.0
cov[32,39] 8.1e-3 2.6e-3 0.081.8e-12 1.8e-7 1.1e-5 3.6e-4 0.04 980.0 1.0
cov[33,39] 0.03 5.9e-3 0.18 3.1e-9 1.4e-5 3.2e-4 4.5e-3 0.19 895.0 1.0
cov[34,39] 0.09 0.01 0.38 1.7e-6 6.2e-4 5.6e-3 0.04 0.66 805.0 1.0
cov[35,39] 0.29 0.03 0.82 2.8e-4 0.01 0.06 0.23 1.97 745.0 1.0
cov[36,39] 0.87 0.06 1.65 0.01 0.13 0.36 0.89 4.79 728.0 1.0
cov[37,39] 2.21 0.11 2.89 0.2 0.71 1.31 2.55 9.4 733.0 1.0
cov[38,39] 4.23 0.15 4.21 0.79 1.87 3.01 4.99 14.9 747.0 1.0
cov[39,39] 5.57 0.18 4.92 1.25 2.72 4.15 6.6 18.27 759.0 1.0
lp__ 2191.6 0.26 6.14 2178.7 2187.6 2191.8 2195.9 2202.7 559.0 1.01
Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Tue Nov 3 21:37:07 2015.
For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size,
and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at
convergence, Rhat=1).
In [15]:
samples = fit.extract(permuted=True)
with gzip.open('stan-samples.pkl.gz', 'w') as out:
pickle.dump(samples, out)
In [16]:
pcolormesh(PS, RS, mean(samples['dndlnpdlnr'], axis=0), norm=LogNorm())
colorbar()
xscale('log')
yscale('log')
axis(xmin=pbins[0], xmax=pbins[-1], ymin=rbins[0], ymax=rbins[-1])
xlabel(r'$P$ (day)')
ylabel(r'$R$ ($R_\oplus$)')
Out[16]:
<matplotlib.text.Text at 0x11689ee50>
In [16]:
sel = (kois['koi_max_mult_ev'] >= 15) & (kois['koi_pdisposition'] == 'CANDIDATE')
sel = sel & array([k['kepid'] in gids for k in kois])
sel = sel & (kois['koi_prad'] > 0) & (kois['koi_period'] > 0) & (kois['koi_prad_err1'] > 0) & (kois['koi_prad_err2'] < 0)
candidates = kois[sel]
print len(candidates)
1172
In [204]:
pmin = np.min(candidates['koi_period'])
pmax = np.max(candidates['koi_period'])
pbins = exp(arange(log(pmin)-0.5, log(pmax)+0.5, 0.5))
print pbins
[ 3.17928872e-01 5.24176094e-01 8.64220276e-01 1.42485835e+00
2.34919427e+00 3.87316656e+00 6.38577210e+00 1.05283583e+01
1.73583283e+01 2.86190450e+01 4.71848283e+01 7.77946300e+01
1.28261661e+02 2.11467729e+02 3.48651343e+02 5.74828886e+02]
In [205]:
rbins = exp(arange(log(0.5)-0.5, log(20.0)+0.5, 0.5))
print rbins
[ 0.30326533 0.5 0.82436064 1.35914091 2.24084454
3.69452805 6.09124698 10.04276846 16.55772598 27.29907502]
In [186]:
PS, RS = meshgrid(pbins, rbins, indexing='ij')
In [27]:
stellar = aa.read('/Users/farr/Documents/Research/KepHackWeek/data/dr24_stellar.csv')
In [38]:
stellar
Out[38]:
<Table masked=True length=199757>
kepid tm_designation teff teff_err1 teff_err2 logg logg_err1 logg_err2 feh feh_err1 feh_err2 mass mass_err1 mass_err2 radius radius_err1 radius_err2 dens dens_err1 dens_err2 prov_sec kepmag nconfp nkoi ntce datalink_dvr st_delivname st_vet_date_str ra ra_str dec dec_str st_quarters teff_prov logg_prov feh_prov jmag jmag_err hmag hmag_err kmag kmag_err dutycycle dataspan mesthres01p5 mesthres02p0 mesthres02p5 mesthres03p0 mesthres03p5 mesthres04p5 mesthres05p0 mesthres06p0 mesthres07p5 mesthres09p0 mesthres10p5 mesthres12p0 mesthres12p5 mesthres15p0 rrmscdpp01p5 rrmscdpp02p0 rrmscdpp02p5 rrmscdpp03p0 rrmscdpp03p5 rrmscdpp04p5 rrmscdpp05p0 rrmscdpp06p0 rrmscdpp07p5 rrmscdpp09p0 rrmscdpp10p5 rrmscdpp12p0 rrmscdpp12p5 rrmscdpp15p0 int64 str25 int64 int64 int64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 str6 float64 int64 int64 int64 str60 str19 str10 float64 str12 float64 str12 int64 str5 str5 str5 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 float64 10022892 2MASS J19444068+4656575 4862 169 -136 4.559 0.03 -0.067 0.32 0.12 -0.25 0.83 0.07 -0.07 0.794 0.081 -0.049 2.347 0.3124 -0.523 DSEP 15.799 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 296.169525 19h44m40.69s 46.949329 +46d56m57.6s 11111101110111011 PHO1 KIC0 KIC0 14.19 0.028 13.633 0.03 13.544 0.042 0.6988 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 380.093 339.87 321.107 299.647 286.905 264.919 254.865 241.038 225.333 214.82 208.316 202.644 201.268 196.301 10022896 2MASS J19444107+4659087 6065 142 -231 4.452 0.045 -0.22 0.21 0.15 -0.35 1.16 0.17 -0.17 1.061 0.324 -0.106 1.37 0.3151 -0.7296 DSEP 15.767 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 296.171143 19h44m41.07s 46.98576 +46d59m08.7s 11111101110111011 PHO1 KIC0 KIC0 14.621 0.028 14.251 0.04 14.142 0.059 0.6989 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 358.858 316.941 296.307 273.004 258.306 229.677 217.581 200.543 182.927 169.778 159.763 151.308 148.843 137.387 10022908 2MASS J19444255+4659564 4848 151 -126 4.598 0.016 -0.072 0.34 0.12 -0.26 0.85 0.05 -0.08 0.769 0.064 -0.039 2.644 0.2472 -0.5611 DSEP 14.94 0 1 1 010/010022/010022908/dv/kplr010022908-20141002224145_dvr.pdf q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 296.177277 19h44m42.55s 46.99902 +46d59m56.5s 11111101110111011 PHO1 KIC0 KIC0 13.375 0.022 12.835 0.022 12.701 0.023 0.6986 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 219.254 196.482 186.19 172.92 164.882 149.918 143.66 134.247 124.355 116.9 112.088 108.182 107.503 102.807 10022925 2MASS J19444430+4658488 6343 140 -233 4.411 0.054 -0.322 0.07 0.17 -0.37 1.21 0.24 -0.2 1.137 0.621 -0.126 1.164 0.3162 -0.7985 DSEP 13.529 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 296.184601 19h44m44.30s 46.98024 +46d58m48.9s 11111101110111011 PHO1 KIC0 KIC0 12.529 0.021 12.21 0.019 12.156 0.021 0.6987 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 91.193 80.581 75.315 69.424 65.678 58.815 55.94 51.504 46.933 43.248 40.441 38.322 37.734 33.829 10022963 2MASS J19444620+4654451 5926 163 -182 4.519 0.033 -0.244 -0.12 0.22 -0.28 1.0 0.1 -0.12 0.913 0.299 -0.074 1.858 0.3207 -1.056 DSEP 15.216 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 296.192505 19h44m46.20s 46.91254 +46d54m45.1s 40140900696584 PHO1 KIC0 KIC0 14.049 0.022 13.735 0.025 13.622 0.042 0.5025 1387.849 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 246.163 218.16 203.832 186.738 176.192 157.518 149.833 138.901 126.629 116.842 108.69 102.806 101.392 93.646 10023002 2MASS J19444948+4657598 5823 142 -196 4.473 0.043 -0.292 0.36 0.08 -0.32 1.13 0.19 -0.16 1.02 0.42 -0.091 1.499 0.314 -0.952 DSEP 11.82 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 296.206177 19h44m49.48s 46.966629 +46d57m59.9s 11111101110111011 PHO1 KIC0 KIC0 10.647 0.021 10.32 0.018 10.258 0.015 0.6989 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 44.378 39.51 37.186 34.657 32.955 29.905 28.714 26.929 25.008 23.527 22.575 21.715 21.496 20.204 10023032 2MASS J19445209+4658077 4746 124 -122 2.828 0.37 -0.278 -0.02 0.23 -0.26 1.25 0.44 -0.27 7.127 2.865 -2.729 0.004853 0.01345 -0.002944 DSEP 13.625 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 296.217072 19h44m52.10s 46.968819 +46d58m07.7s 11100100010001000 PHO1 KIC0 KIC0 11.726 0.021 11.02 0.018 10.888 0.015 0.3646 1239.637 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 134.82 132.628 139.209 143.617 150.451 162.171 167.721 182.451 204.505 220.554 232.208 247.014 252.625 289.914 10023058 2MASS J19445445+4654164 6437 181 -232 4.439 0.051 -0.308 -0.32 0.22 -0.3 1.08 0.21 -0.13 1.042 0.492 -0.1 1.349 0.3293 -0.8945 DSEP 15.264 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 296.226868 19h44m54.45s 46.90456 +46d54m16.4s 11111101110111011 PHO1 KIC0 KIC0 14.155 0.023 13.829 0.028 13.797 0.043 0.6986 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 283.657 256.363 244.111 227.964 219.625 205.829 199.612 191.668 184.589 180.694 180.441 182.128 182.747 190.497 10023062 2MASS J19445492+4657487 6535 156 -255 4.348 0.061 -0.388 0.21 0.15 -0.41 1.34 0.24 -0.26 1.283 0.872 -0.184 0.8932 0.2881 -0.6753 DSEP 11.055 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 296.228882 19h44m54.93s 46.963531 +46d57m48.7s 11111101110111011 PHO1 KIC0 KIC0 10.143 0.021 9.94 0.018 9.908 0.014 0.6992 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 90.154 101.912 115.711 127.508 142.683 164.75 171.144 182.43 197.081 203.167 203.143 201.866 201.428 197.76 10023069 2MASS J19445564+4654324 6645 150 -237 4.24 0.129 -0.32 -0.16 0.23 -0.32 1.25 0.28 -0.21 1.401 0.796 -0.274 0.6401 0.423 -0.4437 DSEP 13.357 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 296.231842 19h44m55.64s 46.909012 +46d54m32.4s 11111101110111011 PHO1 KIC0 KIC0 12.368 0.021 12.169 0.019 12.081 0.019 0.699 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 128.836 122.916 123.579 121.58 122.168 121.983 121.694 121.939 123.329 123.603 122.971 122.605 122.566 120.441 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 9767072 2MASS J19211952+4632297 6063 165 -190 4.507 0.043 -0.299 -0.28 0.26 -0.3 0.98 0.12 -0.12 0.916 0.378 -0.082 1.804 0.3768 -1.161 DSEP 15.674 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 290.331329 19h21m19.52s 46.541599 +46d32m29.8s 40210710958665 PHO1 KIC0 KIC0 14.508 0.027 14.137 0.038 14.071 0.051 0.8758 1421.326 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 321.371 281.137 262.518 241.95 228.371 204.635 195.441 182.722 168.001 156.309 147.144 139.781 137.592 127.12 9767077 2MASS J19211960+4635336 6177 154 -211 4.462 0.047 -0.279 -0.12 0.2 -0.3 1.08 0.2 -0.14 1.011 0.399 -0.096 1.467 0.3399 -0.9082 DSEP 15.405 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 290.331696 19h21m19.61s 46.592682 +46d35m33.7s 11111111111111111 PHO1 KIC0 KIC0 14.265 0.045 13.902 0.051 13.88 0.051 0.8751 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 269.58 236.979 221.589 203.04 191.474 171.156 163.42 150.617 135.967 125.417 116.937 109.699 107.4 96.622 9767158 2MASS J19212905+4633372 4975 149 -136 4.657 0.03 -0.078 -0.4 0.3 -0.32 0.72 0.07 -0.08 0.659 0.087 -0.049 3.567 0.5275 -0.9357 DSEP 15.64 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 290.371063 19h21m29.06s 46.560341 +46d33m37.2s 11111111111111111 PHO1 KIC0 KIC0 14.127 0.027 13.622 0.027 13.525 0.036 0.875 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 329.108 293.092 278.709 259.048 246.643 224.929 216.207 204.395 190.037 181.109 173.391 169.299 168.742 164.68 9767202 2MASS J19213512+4630518 5941 160 -155 4.369 0.144 -0.244 -0.5 0.3 -0.26 0.84 0.13 -0.06 0.992 0.357 -0.16 1.212 0.7889 -0.7041 DSEP 14.031 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 290.396362 19h21m35.13s 46.514389 +46d30m51.8s 11111111111111111 PHO1 KIC0 KIC0 12.862 0.025 12.534 0.022 12.472 0.022 0.8749 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 116.634 102.637 95.619 87.727 82.873 74.369 70.977 65.713 59.906 55.482 52.268 49.484 48.666 44.411 9767222 2MASS J19213656+4630034 6434 145 -219 4.375 0.068 -0.35 -0.06 0.22 -0.34 1.18 0.27 -0.17 1.17 0.73 -0.139 1.041 0.3366 -0.751 DSEP 13.194 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 290.402374 19h21m36.57s 46.500961 +46d30m03.5s 11111111111111111 PHO1 KIC0 KIC0 12.274 0.023 11.997 0.021 11.953 0.017 0.8748 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 78.387 70.212 67.071 63.183 60.996 56.799 55.145 52.899 50.694 49.439 48.759 48.736 48.907 49.687 9767233 2MASS J19213850+4631484 6235 159 -181 4.374 0.12 -0.246 -0.6 0.28 -0.3 0.9 0.12 -0.09 1.024 0.349 -0.15 1.186 0.6365 -0.6827 DSEP 13.112 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 290.410431 19h21m38.50s 46.530109 +46d31m48.4s 11111111111111111 PHO1 KIC0 KIC0 12.12 0.025 11.833 0.021 11.765 0.017 0.8752 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 77.404 69.504 66.058 61.589 59.003 54.23 52.302 49.641 46.72 44.628 43.559 42.216 41.802 39.952 9767253 2MASS J19214124+4631294 3980 122 -78 4.703 0.06 -0.13 -0.2 0.4 -0.1 0.55 0.1 -0.05 0.549 0.12 -0.05 4.716 3.207 -3.207 DSEP2 15.868 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 290.421844 19h21m41.24s 46.52486 +46d31m29.5s 11111111111111111 PHO2 PHO2 PHO2 13.841 0.025 13.167 0.025 12.999 0.027 0.8751 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 381.041 337.905 317.146 293.131 276.912 248.919 237.586 220.983 201.758 187.914 177.235 169.337 166.96 157.117 9767287 2MASS J19214532+4635410 5911 157 -153 4.581 0.029 -0.223 -0.52 0.28 -0.28 0.88 0.09 -0.09 0.794 0.267 -0.057 2.466 0.3607 -1.359 DSEP 14.513 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 290.438873 19h21m45.33s 46.594742 +46d35m41.1s 11111111111111111 PHO1 KIC0 KIC0 13.404 0.021 13.085 0.027 13.022 0.027 0.875 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 152.907 134.889 126.301 116.357 110.071 99.282 94.732 88.245 80.98 74.994 70.566 66.911 65.86 61.202 9767307 2MASS J19214735+4630567 6164 158 -199 4.446 0.045 -0.306 -0.02 0.2 -0.3 1.11 0.23 -0.14 1.045 0.497 -0.095 1.37 0.3022 -0.9049 DSEP 15.111 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 290.447296 19h21m47.35s 46.51577 +46d30m56.8s 11111111111111111 PHO1 KIC0 KIC0 13.975 0.024 13.688 0.027 13.57 0.032 0.8752 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 246.572 216.48 201.97 184.825 173.419 155.078 146.97 135.199 121.922 111.885 104.964 99.453 97.727 88.974 9767315 2MASS J19214799+4630392 5204 169 -189 3.618 0.374 -0.289 0.06 0.24 -0.36 1.47 0.33 -0.51 3.117 1.38 -1.329 0.06837 0.2136 -0.04353 DSEP 13.867 0 0 0 -- q1_q17_dr24_stellar 2015-01-15 290.449951 19h21m47.99s 46.51091 +46d30m39.3s 11111111111111111 PHO1 KIC0 KIC0 12.319 0.021 11.859 0.021 11.758 0.016 0.8751 1459.789 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 137.581 122.817 116.003 107.241 101.681 91.647 87.602 81.192 74.164 68.808 64.668 61.644 60.811 56.47
In [200]:
def pdetect(ps, rs, star):
tdurs = array([1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.5, 5.0, 6.0, 7.5, 9.0, 10.5, 12.0, 12.5, 15.0])
labels = ['rrmscdpp{:02d}p{:d}'.format(int(round(modf(td)[1])), int(round(modf(td)[0]*10.0))) for td in tdurs]
cdpps = array([star[l] for l in labels])
cdpp = si.interp1d(tdurs, cdpps, fill_value=np.inf, bounds_error=False)
labels = ['mesthres{:02d}p{:d}'.format(int(round(modf(td)[1])), int(round(modf(td)[0]*10.0))) for td in tdurs]
mesths = array([star[l] for l in labels])
mesth = si.interp1d(tdurs, mesths, fill_value=np.inf, bounds_error=False)
smas = (star['mass']*square(ps/365.25))**(1.0/3.0) # AU
vels = 2.0*pi*smas / ps # AU / day
vels *= 8.96 # RSun / hr
trans_times = 2*star['radius'] / vels # hr
depths = square(rs * 6371.0 / 695500.0 / star['radius'])
ntrs = star['dataspan']*star['dutycycle']/ps
# 0.84 from Burke+ (2015)
snrs = 0.84*1e6*depths / cdpp(trans_times) * sqrt(ntrs)
x = snrs - 4.1 - (mesth(trans_times) - 7.1)
# Estimate the window function (taken from Foreman-Mackey's blog)
M = star['dataspan'] / ps
f = star['dutycycle']
omf = 1 - f
pw = 1 - omf**M - M*f*omf**(M-1) - 0.5*M*(M-1)*f*f*omf**(M-2)
mask = (pw >= 0) & (M >= 2)
return ss.gamma.cdf(x, 4.65, scale=0.98)*pw*mask
In [201]:
def ptransit(ps, star):
smas = (star['mass']*square(ps/365.25))**(1.0/3.0) # AU
smas *= 215.1 # solar radii
ptr = (2*star['radius']) / (pi * smas)
ptr[ptr > 1.0] = 1.0
return ptr
In [202]:
pinterps = exp(linspace(log(pbins[0]), log(pbins[-1]), 100))
rinterps = exp(linspace(log(rbins[0]), log(rbins[-1]), 100))
PS, RS = meshgrid(pinterps, rinterps, indexing='ij')
my_geff = 0
gids = set([])
for s in stellar:
if s['logg'] >= 4.0 and s['dutycycle'] > 0.33 and s['kepmag'] > 5 and s['dataspan'] > 2*365.25 and s['teff'] >= 5300 and s['teff'] < 6000 and np.all(np.isfinite(s['mass'])):
my_geff += pdetect(PS, RS, s)*ptransit(PS, s)
gids = gids.union([s['kepid']])
In [203]:
pcolormesh(PS, RS, my_geff, norm=LogNorm())
xscale('log')
yscale('log')
colorbar()
Out[203]:
<matplotlib.colorbar.Colorbar instance at 0x1262d3950>
In [217]:
PS, RS = meshgrid(pinterps, rinterps, indexing='ij')
alphas = zeros((pbins.shape[0]-1, rbins.shape[0]-1))
for i in range(pbins.shape[0]-1):
for j in range(rbins.shape[0]-1):
pmin = pbins[i]
pmax = pbins[i+1]
rmin = rbins[j]
rmax = rbins[j+1]
sel = (PS >= pmin) & (PS < pmax) & (RS >= rmin) & (RS < rmax)
alphas[i,j] = np.mean(my_geff[sel])
In [222]:
PS, RS = meshgrid(pbins, rbins, indexing='ij')
alphas[alphas < 0.01] = 0.01
pcolormesh(PS, RS, alphas, norm=LogNorm())
colorbar()
xscale('log')
yscale('log')
errorbar(candidates['koi_period'], candidates['koi_prad'], 0.5*(candidates['koi_prad_err1']-candidates['koi_prad_err2']), fmt='.')
axis(xmin=np.min(PS), xmax=np.max(PS), ymin=np.min(RS), ymax=np.max(RS))
Out[222]:
(0.31792887209941134,
574.8288855359126,
0.30326532985631671,
27.299075016572118)
In [225]:
data = {'nobs': len(candidates),
'nps': len(pbins)-1,
'nrs': len(rbins)-1,
'pbins': pbins,
'rbins': rbins,
'pobs': candidates['koi_period'],
'robs': candidates['koi_prad'],
'drobs': 0.5*(candidates['koi_prad_err1'] - candidates['koi_prad_err2']),
'alphas': alphas,
'rmin': 0.1,
'rmax': 100}
In [258]:
fit = pystan.stan(file='binned.stan', data=data)
In [259]:
samples = fit.extract(permuted=True)
In [260]:
with gzip.open('stan-samples.pkl.gz', 'w') as out:
pickle.dump(samples, out)
In [266]:
fit
Out[266]:
Inference for Stan model: anon_model_d3207819ef9151c1460b7571fa6e9df3.
4 chains, each with iter=2000; warmup=1000; thin=1;
post-warmup draws per chain=1000, total post-warmup draws=4000.
mean se_mean sd 2.5% 25% 50% 75% 97.5% n_eff Rhat
rawrate[0,0] -0.86 0.02 0.73 -2.31 -1.36 -0.84 -0.37 0.52 1334.0 1.0
rawrate[1,0] 5.8e-3 0.02 0.9 -1.76 -0.59 -0.01 0.63 1.81 1334.0 1.0
rawrate[2,0] 0.04 0.03 0.93 -1.79 -0.59 0.03 0.69 1.83 1334.0 1.0
rawrate[3,0] 0.13 0.03 0.94 -1.71 -0.49 0.14 0.77 1.99 1334.0 1.0
rawrate[4,0] 0.1 0.03 0.98 -1.87 -0.57 0.12 0.77 2.05 1334.0 1.0
rawrate[5,0] 0.19 0.03 0.96 -1.68 -0.45 0.21 0.84 2.04 1334.0 1.0
rawrate[6,0] 0.24 0.03 0.97 -1.65 -0.42 0.25 0.89 2.18 1334.0 1.0
rawrate[7,0] 0.25 0.03 0.98 -1.66 -0.42 0.26 0.91 2.19 1334.0 1.0
rawrate[8,0] 0.13 0.03 0.95 -1.75 -0.52 0.12 0.79 1.98 1334.0 1.0
rawrate[9,0] 5.6e-3 0.03 0.98 -1.93 -0.63 -0.02 0.65 1.99 1334.0 1.0
rawrate[10,0] -3.6e-3 0.03 0.99 -1.98 -0.68 -0.01 0.67 1.95 1334.0 1.0
rawrate[11,0] -0.02 0.03 1.01 -2.01 -0.69 -0.02 0.67 2.01 1334.0 1.0
rawrate[12,0] 4.1e-3 0.03 1.01 -2.02 -0.65 0.01 0.67 2.03 1334.0 1.0
rawrate[13,0] -0.01 0.03 0.98 -1.92 -0.67 -0.02 0.65 1.91 1334.0 1.0
rawrate[14,0] -7.9e-3 0.03 1.0 -1.96 -0.7-8.0e-3 0.68 1.98 1334.0 1.0
rawrate[0,1] 0.12 0.02 0.71 -1.29 -0.37 0.12 0.6 1.48 1167.0 1.0
rawrate[1,1] 0.46 0.02 0.82 -1.12 -0.11 0.46 1.02 2.08 1334.0 1.0
rawrate[2,1] -0.03 0.03 0.93 -1.87 -0.63 -0.05 0.59 1.83 1334.0 1.0
rawrate[3,1] 0.48 0.02 0.88 -1.25 -0.13 0.48 1.09 2.17 1334.0 1.0
rawrate[4,1] 0.28 0.02 0.9 -1.5 -0.32 0.27 0.88 2.03 1334.0 1.0
rawrate[5,1] 0.04 0.03 0.92 -1.72 -0.58 0.03 0.66 1.86 1334.0 1.0
rawrate[6,1] 0.08 0.03 0.92 -1.74 -0.52 0.1 0.68 1.91 1334.0 1.0
rawrate[7,1] 0.11 0.03 0.94 -1.71 -0.53 0.12 0.76 1.94 1334.0 1.0
rawrate[8,1] 0.35 0.03 0.94 -1.49 -0.31 0.34 1.01 2.18 1334.0 1.0
rawrate[9,1] 0.09 0.03 0.97 -1.81 -0.57 0.09 0.76 2.01 1334.0 1.0
rawrate[10,1] 0.11 0.03 1.0 -1.84 -0.54 0.11 0.75 2.1 1334.0 1.0
rawrate[11,1] -6.1e-3 0.03 0.98 -1.93 -0.67 -0.01 0.64 1.94 1334.0 1.0
rawrate[12,1] 0.03 0.03 0.96 -1.89 -0.61 0.03 0.66 1.91 1334.0 1.0
rawrate[13,1] 0.03 0.03 0.99 -1.93 -0.65 0.03 0.7 1.91 1334.0 1.0
rawrate[14,1] -0.01 0.03 0.99 -1.94 -0.68 -0.02 0.64 2.02 1334.0 1.0
rawrate[0,2] -0.07 0.02 0.66 -1.38 -0.5 -0.06 0.38 1.16 1176.0 1.0
rawrate[1,2] 1.33 0.02 0.82 -0.26 0.78 1.32 1.86 2.96 1334.0 1.0
rawrate[2,2] 0.24 0.02 0.8 -1.31 -0.28 0.23 0.75 1.83 1334.0 1.0
rawrate[3,2] 0.04 0.02 0.75 -1.46 -0.49 0.04 0.56 1.47 1334.0 1.0
rawrate[4,2] 0.73 0.02 0.73 -0.69 0.25 0.71 1.21 2.19 1334.0 1.0
rawrate[5,2] -0.01 0.02 0.71 -1.44 -0.49 -0.02 0.47 1.41 1334.0 1.0
rawrate[6,2] 5.9e-3 0.02 0.76 -1.5 -0.51 0.01 0.52 1.47 1334.0 1.0
rawrate[7,2] -0.56 0.02 0.82 -2.17 -1.11 -0.56 -0.01 1.03 1334.0 1.0
rawrate[8,2] -0.27 0.02 0.88 -2.0 -0.86 -0.26 0.3 1.47 1334.0 1.0
rawrate[9,2] 0.15 0.02 0.9 -1.59 -0.44 0.15 0.73 1.94 1334.0 1.0
rawrate[10,2] 0.4 0.03 0.92 -1.41 -0.2 0.41 1.02 2.18 1334.0 1.0
rawrate[11,2] -0.02 0.03 0.99 -1.97 -0.71 -0.03 0.65 1.92 1334.0 1.0
rawrate[12,2] 0.08 0.03 0.97 -1.85 -0.57 0.08 0.75 1.94 1334.0 1.0
rawrate[13,2] 0.16 0.03 0.97 -1.77 -0.48 0.17 0.79 2.02 1334.0 1.0
rawrate[14,2] -0.02 0.03 0.98 -1.94 -0.7 -0.02 0.69 1.85 1334.0 1.0
rawrate[0,3] -1.19 0.02 0.72 -2.6 -1.66 -1.19 -0.71 0.2 1334.0 1.0
rawrate[1,3] 0.09 0.02 0.86 -1.56 -0.49 0.08 0.64 1.86 1334.0 1.0
rawrate[2,3] 0.29 0.02 0.9 -1.45 -0.31 0.26 0.92 2.07 1334.0 1.0
rawrate[3,3] 0.98 0.02 0.81 -0.56 0.42 0.99 1.53 2.58 1334.0 1.0
rawrate[4,3] 1.21 0.02 0.68 -0.13 0.75 1.21 1.66 2.61 1334.0 1.0
rawrate[5,3] 0.15 0.02 0.61 -1.04 -0.25 0.17 0.56 1.35 1334.0 1.0
rawrate[6,3] 0.32 0.02 0.57 -0.78 -0.06 0.31 0.7 1.43 1334.0 1.0
rawrate[7,3] 0.35 0.02 0.6 -0.84 -0.05 0.34 0.76 1.55 1334.0 1.0
rawrate[8,3] 0.25 0.02 0.65 -1.02 -0.2 0.26 0.68 1.53 1334.0 1.0
rawrate[9,3] 0.5 0.02 0.69 -0.82 0.02 0.5 0.96 1.89 1334.0 1.0
rawrate[10,3] 0.29 0.02 0.76 -1.2 -0.23 0.29 0.78 1.8 1334.0 1.0
rawrate[11,3] 0.18 0.02 0.83 -1.42 -0.38 0.17 0.74 1.81 1334.0 1.0
rawrate[12,3] -0.07 0.02 0.9 -1.89 -0.67 -0.06 0.56 1.66 1334.0 1.0
rawrate[13,3] 0.27 0.03 0.93 -1.54 -0.36 0.27 0.93 2.05 1334.0 1.0
rawrate[14,3] -0.04 0.03 0.99 -1.97 -0.72 -0.04 0.65 1.83 1334.0 1.0
rawrate[0,4] -0.97 0.02 0.8 -2.59 -1.51 -0.97 -0.43 0.55 1334.0 1.0
rawrate[1,4] 0.22 0.02 0.9 -1.54 -0.39 0.22 0.82 2.02 1334.0 1.0
rawrate[2,4] 0.5 0.02 0.9 -1.25 -0.1 0.49 1.11 2.21 1334.0 1.0
rawrate[3,4] 0.56 0.02 0.87 -1.14 -0.03 0.57 1.14 2.29 1334.0 1.0
rawrate[4,4] 0.32 0.02 0.84 -1.32 -0.26 0.29 0.89 1.99 1334.0 1.0
rawrate[5,4] 0.34 0.02 0.76 -1.12 -0.15 0.33 0.84 1.82 1334.0 1.0
rawrate[6,4] 0.91 0.02 0.68 -0.42 0.46 0.9 1.36 2.27 1334.0 1.0
rawrate[7,4] 1.24 0.02 0.6 0.06 0.82 1.24 1.64 2.43 1334.0 1.0
rawrate[8,4] 0.67 0.02 0.58 -0.47 0.28 0.66 1.06 1.81 1334.0 1.0
rawrate[9,4] 1.32 0.02 0.57 0.25 0.92 1.31 1.7 2.46 1334.0 1.0
rawrate[10,4] -0.18 0.02 0.61 -1.37 -0.59 -0.17 0.22 1.02 1334.0 1.0
rawrate[11,4] 0.73 0.02 0.64 -0.52 0.3 0.73 1.15 2.04 1334.0 1.0
rawrate[12,4] 0.06 0.02 0.72 -1.36 -0.41 0.07 0.53 1.46 1334.0 1.0
rawrate[13,4] -0.59 0.02 0.83 -2.22 -1.15 -0.58 -0.03 1.01 1334.0 1.0
rawrate[14,4] -0.13 0.03 0.94 -2.04 -0.74 -0.12 0.5 1.66 1334.0 1.0
rawrate[0,5] -0.89 0.02 0.8 -2.57 -1.41 -0.88 -0.34 0.63 1334.0 1.0
rawrate[1,5] 0.26 0.02 0.91 -1.46 -0.37 0.26 0.88 2.04 1334.0 1.0
rawrate[2,5] 0.28 0.02 0.91 -1.52 -0.34 0.28 0.89 2.05 1334.0 1.0
rawrate[3,5] 4.4e-3 0.02 0.9 -1.77 -0.6-1.6e-4 0.62 1.75 1334.0 1.0
rawrate[4,5] 0.52 0.02 0.89 -1.21 -0.07 0.51 1.1 2.3 1334.0 1.0
rawrate[5,5] -1.01 0.02 0.85 -2.63 -1.59 -1.03 -0.45 0.67 1334.0 1.0
rawrate[6,5] -0.24 0.02 0.82 -1.8 -0.81 -0.25 0.29 1.35 1334.0 1.0
rawrate[7,5] -0.41 0.02 0.8 -1.93 -0.97 -0.4 0.14 1.17 1334.0 1.0
rawrate[8,5] -0.45 0.02 0.83 -2.1 -1.0 -0.43 0.11 1.17 1334.0 1.0
rawrate[9,5] 0.24 0.02 0.84 -1.4 -0.32 0.24 0.81 1.86 1334.0 1.0
rawrate[10,5] 0.69 0.02 0.82 -0.92 0.15 0.68 1.25 2.33 1334.0 1.0
rawrate[11,5] 0.44 0.02 0.82 -1.15 -0.1 0.45 1.0 2.03 1334.0 1.0
rawrate[12,5] -0.47 0.02 0.79 -2.04 -0.97 -0.47 0.04 1.07 1334.0 1.0
rawrate[13,5] -0.34 0.02 0.86 -2.02 -0.93 -0.31 0.24 1.35 1334.0 1.0
rawrate[14,5] -0.18 0.02 0.89 -1.94 -0.75 -0.16 0.43 1.56 1334.0 1.0
rawrate[0,6] -1.02 0.02 0.83 -2.65 -1.56 -1.02 -0.44 0.57 1334.0 1.0
rawrate[1,6] 0.36 0.03 0.92 -1.48 -0.25 0.35 0.97 2.19 1334.0 1.0
rawrate[2,6] 0.47 0.02 0.9 -1.31 -0.12 0.47 1.08 2.21 1334.0 1.0
rawrate[3,6] 0.27 0.02 0.91 -1.54 -0.36 0.28 0.91 1.99 1334.0 1.0
rawrate[4,6] -0.41 0.02 0.88 -2.17 -0.98 -0.41 0.17 1.34 1334.0 1.0
rawrate[5,6] 0.16 0.02 0.85 -1.52 -0.42 0.17 0.74 1.82 1334.0 1.0
rawrate[6,6] -0.48 0.02 0.86 -2.22 -1.04 -0.47 0.09 1.2 1334.0 1.0
rawrate[7,6] 0.18 0.02 0.86 -1.46 -0.42 0.18 0.77 1.86 1334.0 1.0
rawrate[8,6] 0.51 0.02 0.87 -1.2 -0.06 0.51 1.09 2.25 1334.0 1.0
rawrate[9,6] 1.24 0.02 0.85 -0.47 0.66 1.24 1.82 2.91 1334.0 1.0
rawrate[10,6] 0.68 0.02 0.89 -1.04 0.07 0.65 1.28 2.41 1334.0 1.0
rawrate[11,6] 0.7 0.02 0.84 -0.96 0.13 0.68 1.27 2.35 1334.0 1.0
rawrate[12,6] 0.48 0.02 0.83 -1.17 -0.1 0.47 1.05 2.09 1334.0 1.0
rawrate[13,6] 0.81 0.02 0.86 -0.88 0.23 0.82 1.4 2.49 1334.0 1.0
rawrate[14,6] -0.12 0.03 0.92 -1.93 -0.73 -0.11 0.49 1.68 1334.0 1.0
rawrate[0,7] -0.73 0.02 0.79 -2.33 -1.25 -0.72 -0.2 0.79 1334.0 1.0
rawrate[1,7] 0.43 0.02 0.88 -1.3 -0.16 0.43 1.05 2.08 1334.0 1.0
rawrate[2,7] 0.53 0.02 0.88 -1.25 -0.04 0.53 1.1 2.3 1334.0 1.0
rawrate[3,7] 0.88 0.02 0.86 -0.81 0.29 0.88 1.47 2.6 1334.0 1.0
rawrate[4,7] 0.7 0.02 0.87 -1.0 0.11 0.69 1.31 2.4 1334.0 1.0
rawrate[5,7] -0.28 0.02 0.83 -1.87 -0.83 -0.29 0.26 1.39 1334.0 1.0
rawrate[6,7] -0.22 0.02 0.86 -1.86 -0.81 -0.22 0.36 1.48 1334.0 1.0
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dndlnpdlnr[12,5] 0.12 1.2e-3 0.04 0.05 0.09 0.12 0.15 0.22 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[13,5] 0.1 1.1e-3 0.04 0.03 0.07 0.1 0.12 0.2 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[14,5] 0.07 1.1e-3 0.04 0.02 0.04 0.06 0.09 0.17 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[0,6] 1.3e-4 4.7e-6 1.7e-4 4.9e-6 3.1e-5 7.5e-5 1.7e-4 5.9e-4 1334.0 nan
dndlnpdlnr[1,6] 1.8e-4 5.0e-6 1.8e-4 1.7e-5 6.3e-5 1.3e-4 2.4e-4 6.4e-4 1334.0 nan
dndlnpdlnr[2,6] 4.2e-4 7.8e-6 2.9e-4 7.3e-5 2.2e-4 3.6e-4 5.5e-4 1.2e-3 1334.0 nan
dndlnpdlnr[3,6] 1.3e-3 1.8e-5 6.5e-4 3.6e-4 8.0e-4 1.1e-3 1.6e-3 2.8e-3 1334.0 nan
dndlnpdlnr[4,6] 3.5e-3 4.0e-5 1.5e-3 1.2e-3 2.4e-3 3.3e-3 4.4e-3 6.9e-3 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[5,6] 8.4e-3 8.7e-5 3.2e-3 3.3e-3 6.1e-3 8.0e-3 0.01 0.02 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[6,6] 8.5e-3 9.2e-5 3.4e-3 3.3e-3 6.1e-3 8.0e-3 0.01 0.02 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[7,6] 8.2e-3 9.8e-5 3.6e-3 3.0e-3 5.6e-3 7.6e-3 0.01 0.02 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[8,6] 8.0e-3 1.0e-4 3.7e-3 2.7e-3 5.3e-3 7.5e-3 0.01 0.02 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[9,6] 0.01 1.8e-4 6.4e-3 4.7e-3 9.3e-3 0.01 0.02 0.03 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[10,6] 0.03 3.1e-4 0.01 9.5e-3 0.02 0.02 0.03 0.05 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[11,6] 0.06 6.4e-4 0.02 0.02 0.04 0.06 0.07 0.11 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[12,6] 0.1 9.9e-4 0.04 0.04 0.07 0.1 0.12 0.18 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[13,6] 0.14 1.4e-3 0.05 0.06 0.1 0.13 0.16 0.25 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[14,6] 0.09 1.3e-3 0.05 0.02 0.05 0.08 0.11 0.2 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[0,7] 1.7e-4 6.2e-6 2.3e-4 7.4e-6 4.3e-5 9.9e-5 2.1e-4 8.2e-4 1334.0 nan
dndlnpdlnr[1,7] 2.4e-4 5.8e-6 2.1e-4 2.5e-5 9.7e-5 1.8e-4 3.2e-4 8.0e-4 1334.0 nan
dndlnpdlnr[2,7] 5.5e-4 9.0e-6 3.3e-4 1.2e-4 3.1e-4 4.8e-4 7.1e-4 1.4e-3 1334.0 nan
dndlnpdlnr[3,7] 2.0e-3 2.4e-5 8.7e-4 7.0e-4 1.3e-3 1.8e-3 2.4e-3 4.1e-3 1334.0 nan
dndlnpdlnr[4,7] 5.9e-3 5.8e-5 2.1e-3 2.7e-3 4.4e-3 5.6e-3 7.1e-3 0.01 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[5,7] 9.3e-3 8.6e-5 3.1e-3 4.3e-3 7.0e-3 8.9e-3 0.01 0.02 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[6,7] 9.7e-3 9.6e-5 3.5e-3 4.2e-3 7.2e-3 9.3e-3 0.01 0.02 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[7,7] 0.01 1.2e-4 4.5e-3 4.7e-3 8.5e-3 0.01 0.01 0.02 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[8,7] 0.01 1.4e-4 5.0e-3 4.9e-3 8.9e-3 0.01 0.02 0.02 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[9,7] 0.02 2.1e-4 7.6e-3 6.9e-3 0.01 0.02 0.02 0.04 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[10,7] 0.02 2.5e-4 9.3e-3 7.5e-3 0.01 0.02 0.03 0.04 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[11,7] 0.03 3.3e-4 0.01 7.5e-3 0.02 0.02 0.03 0.05 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[12,7] 0.02 3.6e-4 0.01 5.8e-3 0.01 0.02 0.03 0.06 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[13,7] 0.02 3.9e-4 0.01 3.1e-3 0.01 0.02 0.03 0.06 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[14,7] 0.02 4.6e-4 0.02 1.2e-3 6.1e-3 0.01 0.02 0.06 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[0,8] 3.4e-4 1.5e-5 5.4e-4 5.3e-6 5.6e-5 1.6e-4 4.1e-4 1.7e-3 1334.0 nan
dndlnpdlnr[1,8] 3.2e-4 1.0e-5 3.7e-4 1.2e-5 8.2e-5 2.0e-4 4.1e-4 1.3e-3 1334.0 nan
dndlnpdlnr[2,8] 3.8e-4 8.8e-6 3.2e-4 2.9e-5 1.4e-4 2.9e-4 5.1e-4 1.2e-3 1334.0 nan
dndlnpdlnr[3,8] 6.6e-4 1.4e-5 4.9e-4 6.7e-5 3.0e-4 5.3e-4 8.8e-4 1.9e-3 1334.0 nan
dndlnpdlnr[4,8] 1.3e-3 2.6e-5 9.4e-4 1.6e-4 6.0e-4 1.0e-3 1.7e-3 3.8e-3 1334.0 nan
dndlnpdlnr[5,8] 1.9e-3 3.4e-5 1.2e-3 3.1e-4 1.0e-3 1.7e-3 2.5e-3 4.9e-3 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[6,8] 2.9e-3 4.6e-5 1.7e-3 5.9e-4 1.7e-3 2.6e-3 3.8e-3 6.9e-3 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[7,8] 5.5e-3 8.7e-5 3.2e-3 9.8e-4 3.2e-3 4.9e-3 7.2e-3 0.01 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[8,8] 8.5e-3 1.4e-4 5.0e-3 1.4e-3 4.9e-3 7.6e-3 0.01 0.02 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[9,8] 0.01 2.2e-4 7.9e-3 1.7e-3 6.8e-3 0.01 0.02 0.03 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[10,8] 0.01 1.9e-4 7.0e-3 1.2e-3 5.3e-3 8.9e-3 0.01 0.03 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[11,8] 8.3e-3 1.8e-4 6.6e-3 7.6e-4 3.6e-3 6.7e-3 0.01 0.03 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[12,8] 6.0e-3 1.6e-4 6.0e-3 3.2e-4 2.0e-3 4.2e-3 8.1e-3 0.02 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[13,8] 4.4e-3 1.5e-4 5.3e-3 1.1e-4 1.1e-3 2.6e-3 5.7e-3 0.02 1334.0 1.0
dndlnpdlnr[14,8] 4.0e-3 1.6e-4 5.9e-3 6.2e-5 6.5e-4 1.9e-3 4.8e-3 0.02 1334.0 1.0
lp__ 3921.6 0.36 9.75 3901.8 3915.3 3921.8 3928.3 3940.2 747.0 1.0
Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Thu Nov 5 03:25:21 2015.
For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size,
and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at
convergence, Rhat=1).
In [283]:
imax = -1
nmax = -np.inf
for p in samples['dndlnpdlnr']:
i = argmax(p)
n = p.flatten()[i]
if n > nmax:
imax = i
nmax = n
print imax, nmax
99 13.3203131698
In [307]:
plot(samples['dndlnpdlnr'][::10,11,0])
yscale('log')
print mean(samples['dndlnpdlnr'][:,11,0])
0.0714344472272
In [309]:
pu.plot_histogram_posterior(samples['dndlnpdlnr'][:,11,0], log=True)
In [301]:
(pbins[11], pbins[12]), (rbins[0], rbins[1])
Out[301]:
((77.79463003658914, 128.26166128757163),
(0.30326532985631671, 0.49999999999999994))
In [264]:
PS, RS = meshgrid(pbins, rbins, indexing='ij')
pcolormesh(PS, RS, mean(samples['dndlnpdlnr'][2000:,...], axis=0), norm=LogNorm())
colorbar()
xscale('log')
yscale('log')
axis(xmin=np.min(pbins), xmax=np.max(pbins), ymin=np.min(rbins), ymax=np.max(rbins))
Out[264]:
(0.31792887209941134,
574.8288855359126,
0.30326532985631671,
27.299075016572118)
In [265]:
mean(samples['metric'], axis=0)
Out[265]:
array([[ 0.3739297 , 0.01699073],
[ 0.01699073, 2.51380894]])
In [ ]:
Content source: farr/kepler-selection
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