FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationSat, 11 Dec 2010 12:17:32 +0000
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/Dec/11/t12920702259gfo09zbh7o75ug.htm/, Retrieved Mon, 06 May 2024 11:55:47 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=108092, Retrieved Mon, 06 May 2024 11:55:47 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact126

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Classical Decomposition] [Opgave 9; Opdrach...] [2010-12-10 14:51:31] [07e3bd7de496d4bb901bc9a984612f8a]
-   PD    [Classical Decomposition] [Opgave9; Opdracht...] [2010-12-11 12:17:32] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
13,81
13,9
13,91
13,94
13,96
14,01
14,01
14,06
14,09
14,13
14,12
14,13
14,14
14,16
14,21
14,26
14,29
14,32
14,33
14,39
14,48
14,44
14,46
14,48
14,53
14,58
14,62
14,62
14,61
14,65
14,68
14,7
14,78
14,84
14,89
14,89
15,13
15,25
15,33
15,36
15,4
15,4
15,41
15,47
15,54
15,55
15,59
15,65
15,75
15,86
15,89
15,94
15,93
15,95
15,99
15,99
16,06
16,08
16,07
16,11
16,15
16,18
16,3
16,42
16,49
16,5
16,58
16,64
16,66
16,81
16,91
16,92
16,95
17,11
17,16
17,16
17,27
17,34
17,39
17,43
17,45
17,5
17,56
17,65

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=108092&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=108092&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=108092&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
113.81NANA-0.0121412037037041NA
213.9NANA0.0226504629629629NA
313.91NANA0.0375810185185185NA
413.94NANA0.0325115740740751NA
513.96NANA0.0235532407407401NA
614.01NANA0.00355324074074146NA
714.0114.004386574074114.0195833333333-0.01519675925926100.00561342592592418
814.0614.026539351851914.0441666666667-0.01762731481481410.0334606481481483
914.0914.065011574074114.0675-0.002488425925925930.0249884259259225
1014.1314.085914351851914.0933333333333-0.007418981481482040.0440856481481475
1114.1214.099317129629614.1204166666667-0.0210995370370370.0206828703703685
1214.1314.103206018518514.1470833333333-0.04387731481481390.0267939814814824
1314.1414.161192129629614.1733333333333-0.0121412037037041-0.0211921296296271
1414.1614.223067129629614.20041666666670.0226504629629629-0.0630671296296281
1514.2114.267997685185214.23041666666670.0375810185185185-0.0579976851851818
1614.2614.292094907407414.25958333333330.0325115740740751-0.0320949074074051
1714.2914.310219907407414.28666666666670.0235532407407401-0.0202199074074052
1814.3214.318969907407414.31541666666670.003553240740741460.00103009259259501
1914.3314.331053240740714.34625-0.0151967592592610-0.00105324074073998
2014.3914.362372685185214.38-0.01762731481481410.0276273148148167
2114.4814.412094907407414.4145833333333-0.002488425925925930.0679050925925946
2214.4414.439247685185214.4466666666667-0.007418981481482040.000752314814816302
2314.4614.453900462963014.475-0.0210995370370370.00609953703703781
2414.4814.458206018518514.5020833333333-0.04387731481481390.0217939814814834
2514.5314.518275462963014.5304166666667-0.01214120370370410.0117245370370362
2614.5814.580567129629614.55791666666670.0226504629629629-0.000567129629629903
2714.6214.620914351851914.58333333333330.0375810185185185-0.000914351851852402
2814.6214.645011574074114.61250.0325115740740751-0.0250115740740746
2914.6114.670636574074114.64708333333330.0235532407407401-0.060636574074076
3014.6514.685636574074114.68208333333330.00355324074074146-0.0356365740740738
3114.6814.708969907407414.7241666666667-0.0151967592592610-0.0289699074074043
3214.714.759456018518514.7770833333333-0.0176273148148141-0.0594560185185191
3314.7814.832094907407414.8345833333333-0.00248842592592593-0.0520949074074046
3414.8414.887581018518514.895-0.00741898148148204-0.0475810185185157
3514.8914.937650462963014.95875-0.021099537037037-0.0476504629629613
3614.8914.979039351851815.0229166666667-0.0438773148148139-0.0890393518518486
3715.1315.072442129629615.0845833333333-0.01214120370370410.0575578703703741
3815.2515.169733796296315.14708333333330.02265046296296290.0802662037037027
3915.3315.248414351851815.21083333333330.03758101851851850.0815856481481525
4015.3615.304594907407415.27208333333330.03251157407407510.0554050925925917
4115.415.354386574074115.33083333333330.02355324074074010.0456134259259269
4215.415.395219907407415.39166666666670.003553240740741460.00478009259259338
4315.4115.433969907407415.4491666666667-0.0151967592592610-0.0239699074074053
4415.4715.482789351851915.5004166666667-0.0176273148148141-0.0127893518518523
4515.5415.546678240740715.5491666666667-0.00248842592592593-0.0066782407407402
4615.5515.589247685185215.5966666666667-0.00741898148148204-0.0392476851851811
4715.5915.621817129629615.6429166666667-0.021099537037037-0.0318171296296281
4815.6515.644039351851815.6879166666667-0.04387731481481390.005960648148152
4915.7515.722858796296315.735-0.01214120370370410.0271412037037049
5015.8615.803483796296315.78083333333330.02265046296296290.0565162037037048
5115.8915.861747685185215.82416666666670.03758101851851850.0282523148148162
5215.9415.900428240740715.86791666666670.03251157407407510.0395717592592586
5315.9315.933553240740715.910.0235532407407401-0.00355324074074126
5415.9515.952719907407415.94916666666670.00355324074074146-0.00271990740741046
5515.9915.969803240740715.985-0.01519675925926100.0201967592592585
5615.9915.997372685185216.015-0.0176273148148141-0.00737268518518164
5716.0616.042928240740716.0454166666667-0.002488425925925930.0170717592592560
5816.0816.075081018518516.0825-0.007418981481482040.00491898148148096
5916.0716.104733796296316.1258333333333-0.021099537037037-0.0347337962962939
6016.1116.128206018518516.1720833333333-0.0438773148148139-0.0182060185185193
6116.1516.207442129629616.2195833333333-0.0121412037037041-0.0574421296296315
6216.1816.293900462963016.271250.0226504629629629-0.113900462962963
6316.316.360914351851916.32333333333330.0375810185185185-0.0609143518518493
6416.4216.411261574074116.378750.03251157407407510.00873842592593022
6516.4916.467719907407416.44416666666670.02355324074074010.0222800925925952
6616.516.516469907407416.51291666666670.00355324074074146-0.0164699074074051
6716.5816.564803240740716.58-0.01519675925926100.0151967592592612
6816.6416.634456018518516.6520833333333-0.01762731481481410.00554398148148039
6916.6616.724178240740716.7266666666667-0.00248842592592593-0.0641782407407376
7016.8116.785914351851916.7933333333333-0.007418981481482040.0240856481481480
7116.9116.835567129629616.8566666666667-0.0210995370370370.074432870370373
7216.9216.880289351851916.9241666666667-0.04387731481481390.0397106481481480
7316.9516.980775462963016.9929166666667-0.0121412037037041-0.0307754629629642
7417.1117.082233796296317.05958333333330.02265046296296290.0277662037037061
7517.1617.162997685185217.12541666666670.0375810185185185-0.00299768518518917
7617.1617.219594907407417.18708333333330.0325115740740751-0.0595949074074049
7717.2717.266469907407417.24291666666670.02355324074074010.00353009259259451
7817.3417.303969907407417.30041666666670.003553240740741460.0360300925925934
7917.39NANA-0.0151967592592610NA
8017.43NANA-0.0176273148148141NA
8117.45NANA-0.00248842592592593NA
8217.5NANA-0.00741898148148204NA
8317.56NANA-0.021099537037037NA
8417.65NANA-0.0438773148148139NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 13.81 & NA & NA & -0.0121412037037041 & NA \tabularnewline
2 & 13.9 & NA & NA & 0.0226504629629629 & NA \tabularnewline
3 & 13.91 & NA & NA & 0.0375810185185185 & NA \tabularnewline
4 & 13.94 & NA & NA & 0.0325115740740751 & NA \tabularnewline
5 & 13.96 & NA & NA & 0.0235532407407401 & NA \tabularnewline
6 & 14.01 & NA & NA & 0.00355324074074146 & NA \tabularnewline
7 & 14.01 & 14.0043865740741 & 14.0195833333333 & -0.0151967592592610 & 0.00561342592592418 \tabularnewline
8 & 14.06 & 14.0265393518519 & 14.0441666666667 & -0.0176273148148141 & 0.0334606481481483 \tabularnewline
9 & 14.09 & 14.0650115740741 & 14.0675 & -0.00248842592592593 & 0.0249884259259225 \tabularnewline
10 & 14.13 & 14.0859143518519 & 14.0933333333333 & -0.00741898148148204 & 0.0440856481481475 \tabularnewline
11 & 14.12 & 14.0993171296296 & 14.1204166666667 & -0.021099537037037 & 0.0206828703703685 \tabularnewline
12 & 14.13 & 14.1032060185185 & 14.1470833333333 & -0.0438773148148139 & 0.0267939814814824 \tabularnewline
13 & 14.14 & 14.1611921296296 & 14.1733333333333 & -0.0121412037037041 & -0.0211921296296271 \tabularnewline
14 & 14.16 & 14.2230671296296 & 14.2004166666667 & 0.0226504629629629 & -0.0630671296296281 \tabularnewline
15 & 14.21 & 14.2679976851852 & 14.2304166666667 & 0.0375810185185185 & -0.0579976851851818 \tabularnewline
16 & 14.26 & 14.2920949074074 & 14.2595833333333 & 0.0325115740740751 & -0.0320949074074051 \tabularnewline
17 & 14.29 & 14.3102199074074 & 14.2866666666667 & 0.0235532407407401 & -0.0202199074074052 \tabularnewline
18 & 14.32 & 14.3189699074074 & 14.3154166666667 & 0.00355324074074146 & 0.00103009259259501 \tabularnewline
19 & 14.33 & 14.3310532407407 & 14.34625 & -0.0151967592592610 & -0.00105324074073998 \tabularnewline
20 & 14.39 & 14.3623726851852 & 14.38 & -0.0176273148148141 & 0.0276273148148167 \tabularnewline
21 & 14.48 & 14.4120949074074 & 14.4145833333333 & -0.00248842592592593 & 0.0679050925925946 \tabularnewline
22 & 14.44 & 14.4392476851852 & 14.4466666666667 & -0.00741898148148204 & 0.000752314814816302 \tabularnewline
23 & 14.46 & 14.4539004629630 & 14.475 & -0.021099537037037 & 0.00609953703703781 \tabularnewline
24 & 14.48 & 14.4582060185185 & 14.5020833333333 & -0.0438773148148139 & 0.0217939814814834 \tabularnewline
25 & 14.53 & 14.5182754629630 & 14.5304166666667 & -0.0121412037037041 & 0.0117245370370362 \tabularnewline
26 & 14.58 & 14.5805671296296 & 14.5579166666667 & 0.0226504629629629 & -0.000567129629629903 \tabularnewline
27 & 14.62 & 14.6209143518519 & 14.5833333333333 & 0.0375810185185185 & -0.000914351851852402 \tabularnewline
28 & 14.62 & 14.6450115740741 & 14.6125 & 0.0325115740740751 & -0.0250115740740746 \tabularnewline
29 & 14.61 & 14.6706365740741 & 14.6470833333333 & 0.0235532407407401 & -0.060636574074076 \tabularnewline
30 & 14.65 & 14.6856365740741 & 14.6820833333333 & 0.00355324074074146 & -0.0356365740740738 \tabularnewline
31 & 14.68 & 14.7089699074074 & 14.7241666666667 & -0.0151967592592610 & -0.0289699074074043 \tabularnewline
32 & 14.7 & 14.7594560185185 & 14.7770833333333 & -0.0176273148148141 & -0.0594560185185191 \tabularnewline
33 & 14.78 & 14.8320949074074 & 14.8345833333333 & -0.00248842592592593 & -0.0520949074074046 \tabularnewline
34 & 14.84 & 14.8875810185185 & 14.895 & -0.00741898148148204 & -0.0475810185185157 \tabularnewline
35 & 14.89 & 14.9376504629630 & 14.95875 & -0.021099537037037 & -0.0476504629629613 \tabularnewline
36 & 14.89 & 14.9790393518518 & 15.0229166666667 & -0.0438773148148139 & -0.0890393518518486 \tabularnewline
37 & 15.13 & 15.0724421296296 & 15.0845833333333 & -0.0121412037037041 & 0.0575578703703741 \tabularnewline
38 & 15.25 & 15.1697337962963 & 15.1470833333333 & 0.0226504629629629 & 0.0802662037037027 \tabularnewline
39 & 15.33 & 15.2484143518518 & 15.2108333333333 & 0.0375810185185185 & 0.0815856481481525 \tabularnewline
40 & 15.36 & 15.3045949074074 & 15.2720833333333 & 0.0325115740740751 & 0.0554050925925917 \tabularnewline
41 & 15.4 & 15.3543865740741 & 15.3308333333333 & 0.0235532407407401 & 0.0456134259259269 \tabularnewline
42 & 15.4 & 15.3952199074074 & 15.3916666666667 & 0.00355324074074146 & 0.00478009259259338 \tabularnewline
43 & 15.41 & 15.4339699074074 & 15.4491666666667 & -0.0151967592592610 & -0.0239699074074053 \tabularnewline
44 & 15.47 & 15.4827893518519 & 15.5004166666667 & -0.0176273148148141 & -0.0127893518518523 \tabularnewline
45 & 15.54 & 15.5466782407407 & 15.5491666666667 & -0.00248842592592593 & -0.0066782407407402 \tabularnewline
46 & 15.55 & 15.5892476851852 & 15.5966666666667 & -0.00741898148148204 & -0.0392476851851811 \tabularnewline
47 & 15.59 & 15.6218171296296 & 15.6429166666667 & -0.021099537037037 & -0.0318171296296281 \tabularnewline
48 & 15.65 & 15.6440393518518 & 15.6879166666667 & -0.0438773148148139 & 0.005960648148152 \tabularnewline
49 & 15.75 & 15.7228587962963 & 15.735 & -0.0121412037037041 & 0.0271412037037049 \tabularnewline
50 & 15.86 & 15.8034837962963 & 15.7808333333333 & 0.0226504629629629 & 0.0565162037037048 \tabularnewline
51 & 15.89 & 15.8617476851852 & 15.8241666666667 & 0.0375810185185185 & 0.0282523148148162 \tabularnewline
52 & 15.94 & 15.9004282407407 & 15.8679166666667 & 0.0325115740740751 & 0.0395717592592586 \tabularnewline
53 & 15.93 & 15.9335532407407 & 15.91 & 0.0235532407407401 & -0.00355324074074126 \tabularnewline
54 & 15.95 & 15.9527199074074 & 15.9491666666667 & 0.00355324074074146 & -0.00271990740741046 \tabularnewline
55 & 15.99 & 15.9698032407407 & 15.985 & -0.0151967592592610 & 0.0201967592592585 \tabularnewline
56 & 15.99 & 15.9973726851852 & 16.015 & -0.0176273148148141 & -0.00737268518518164 \tabularnewline
57 & 16.06 & 16.0429282407407 & 16.0454166666667 & -0.00248842592592593 & 0.0170717592592560 \tabularnewline
58 & 16.08 & 16.0750810185185 & 16.0825 & -0.00741898148148204 & 0.00491898148148096 \tabularnewline
59 & 16.07 & 16.1047337962963 & 16.1258333333333 & -0.021099537037037 & -0.0347337962962939 \tabularnewline
60 & 16.11 & 16.1282060185185 & 16.1720833333333 & -0.0438773148148139 & -0.0182060185185193 \tabularnewline
61 & 16.15 & 16.2074421296296 & 16.2195833333333 & -0.0121412037037041 & -0.0574421296296315 \tabularnewline
62 & 16.18 & 16.2939004629630 & 16.27125 & 0.0226504629629629 & -0.113900462962963 \tabularnewline
63 & 16.3 & 16.3609143518519 & 16.3233333333333 & 0.0375810185185185 & -0.0609143518518493 \tabularnewline
64 & 16.42 & 16.4112615740741 & 16.37875 & 0.0325115740740751 & 0.00873842592593022 \tabularnewline
65 & 16.49 & 16.4677199074074 & 16.4441666666667 & 0.0235532407407401 & 0.0222800925925952 \tabularnewline
66 & 16.5 & 16.5164699074074 & 16.5129166666667 & 0.00355324074074146 & -0.0164699074074051 \tabularnewline
67 & 16.58 & 16.5648032407407 & 16.58 & -0.0151967592592610 & 0.0151967592592612 \tabularnewline
68 & 16.64 & 16.6344560185185 & 16.6520833333333 & -0.0176273148148141 & 0.00554398148148039 \tabularnewline
69 & 16.66 & 16.7241782407407 & 16.7266666666667 & -0.00248842592592593 & -0.0641782407407376 \tabularnewline
70 & 16.81 & 16.7859143518519 & 16.7933333333333 & -0.00741898148148204 & 0.0240856481481480 \tabularnewline
71 & 16.91 & 16.8355671296296 & 16.8566666666667 & -0.021099537037037 & 0.074432870370373 \tabularnewline
72 & 16.92 & 16.8802893518519 & 16.9241666666667 & -0.0438773148148139 & 0.0397106481481480 \tabularnewline
73 & 16.95 & 16.9807754629630 & 16.9929166666667 & -0.0121412037037041 & -0.0307754629629642 \tabularnewline
74 & 17.11 & 17.0822337962963 & 17.0595833333333 & 0.0226504629629629 & 0.0277662037037061 \tabularnewline
75 & 17.16 & 17.1629976851852 & 17.1254166666667 & 0.0375810185185185 & -0.00299768518518917 \tabularnewline
76 & 17.16 & 17.2195949074074 & 17.1870833333333 & 0.0325115740740751 & -0.0595949074074049 \tabularnewline
77 & 17.27 & 17.2664699074074 & 17.2429166666667 & 0.0235532407407401 & 0.00353009259259451 \tabularnewline
78 & 17.34 & 17.3039699074074 & 17.3004166666667 & 0.00355324074074146 & 0.0360300925925934 \tabularnewline
79 & 17.39 & NA & NA & -0.0151967592592610 & NA \tabularnewline
80 & 17.43 & NA & NA & -0.0176273148148141 & NA \tabularnewline
81 & 17.45 & NA & NA & -0.00248842592592593 & NA \tabularnewline
82 & 17.5 & NA & NA & -0.00741898148148204 & NA \tabularnewline
83 & 17.56 & NA & NA & -0.021099537037037 & NA \tabularnewline
84 & 17.65 & NA & NA & -0.0438773148148139 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=108092&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Classical Decomposition by Moving Averages[/C][/ROW]
[ROW][C]t[/C][C]Observations[/C][C]Fit[/C][C]Trend[/C][C]Seasonal[/C][C]Random[/C][/ROW]
[ROW][C]1[/C][C]13.81[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0121412037037041[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]13.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0226504629629629[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]13.91[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0375810185185185[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]13.94[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0325115740740751[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]13.96[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0235532407407401[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]14.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00355324074074146[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]14.01[/C][C]14.0043865740741[/C][C]14.0195833333333[/C][C]-0.0151967592592610[/C][C]0.00561342592592418[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]14.06[/C][C]14.0265393518519[/C][C]14.0441666666667[/C][C]-0.0176273148148141[/C][C]0.0334606481481483[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]14.09[/C][C]14.0650115740741[/C][C]14.0675[/C][C]-0.00248842592592593[/C][C]0.0249884259259225[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]14.13[/C][C]14.0859143518519[/C][C]14.0933333333333[/C][C]-0.00741898148148204[/C][C]0.0440856481481475[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]14.12[/C][C]14.0993171296296[/C][C]14.1204166666667[/C][C]-0.021099537037037[/C][C]0.0206828703703685[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]14.13[/C][C]14.1032060185185[/C][C]14.1470833333333[/C][C]-0.0438773148148139[/C][C]0.0267939814814824[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]14.14[/C][C]14.1611921296296[/C][C]14.1733333333333[/C][C]-0.0121412037037041[/C][C]-0.0211921296296271[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]14.16[/C][C]14.2230671296296[/C][C]14.2004166666667[/C][C]0.0226504629629629[/C][C]-0.0630671296296281[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]14.21[/C][C]14.2679976851852[/C][C]14.2304166666667[/C][C]0.0375810185185185[/C][C]-0.0579976851851818[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]14.26[/C][C]14.2920949074074[/C][C]14.2595833333333[/C][C]0.0325115740740751[/C][C]-0.0320949074074051[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]14.29[/C][C]14.3102199074074[/C][C]14.2866666666667[/C][C]0.0235532407407401[/C][C]-0.0202199074074052[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]14.32[/C][C]14.3189699074074[/C][C]14.3154166666667[/C][C]0.00355324074074146[/C][C]0.00103009259259501[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]14.33[/C][C]14.3310532407407[/C][C]14.34625[/C][C]-0.0151967592592610[/C][C]-0.00105324074073998[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]14.39[/C][C]14.3623726851852[/C][C]14.38[/C][C]-0.0176273148148141[/C][C]0.0276273148148167[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]14.48[/C][C]14.4120949074074[/C][C]14.4145833333333[/C][C]-0.00248842592592593[/C][C]0.0679050925925946[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]14.44[/C][C]14.4392476851852[/C][C]14.4466666666667[/C][C]-0.00741898148148204[/C][C]0.000752314814816302[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]14.46[/C][C]14.4539004629630[/C][C]14.475[/C][C]-0.021099537037037[/C][C]0.00609953703703781[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]14.48[/C][C]14.4582060185185[/C][C]14.5020833333333[/C][C]-0.0438773148148139[/C][C]0.0217939814814834[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]14.53[/C][C]14.5182754629630[/C][C]14.5304166666667[/C][C]-0.0121412037037041[/C][C]0.0117245370370362[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]14.58[/C][C]14.5805671296296[/C][C]14.5579166666667[/C][C]0.0226504629629629[/C][C]-0.000567129629629903[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]14.62[/C][C]14.6209143518519[/C][C]14.5833333333333[/C][C]0.0375810185185185[/C][C]-0.000914351851852402[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]14.62[/C][C]14.6450115740741[/C][C]14.6125[/C][C]0.0325115740740751[/C][C]-0.0250115740740746[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]14.61[/C][C]14.6706365740741[/C][C]14.6470833333333[/C][C]0.0235532407407401[/C][C]-0.060636574074076[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]14.65[/C][C]14.6856365740741[/C][C]14.6820833333333[/C][C]0.00355324074074146[/C][C]-0.0356365740740738[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]14.68[/C][C]14.7089699074074[/C][C]14.7241666666667[/C][C]-0.0151967592592610[/C][C]-0.0289699074074043[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]14.7[/C][C]14.7594560185185[/C][C]14.7770833333333[/C][C]-0.0176273148148141[/C][C]-0.0594560185185191[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]14.78[/C][C]14.8320949074074[/C][C]14.8345833333333[/C][C]-0.00248842592592593[/C][C]-0.0520949074074046[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]14.84[/C][C]14.8875810185185[/C][C]14.895[/C][C]-0.00741898148148204[/C][C]-0.0475810185185157[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]14.89[/C][C]14.9376504629630[/C][C]14.95875[/C][C]-0.021099537037037[/C][C]-0.0476504629629613[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]14.89[/C][C]14.9790393518518[/C][C]15.0229166666667[/C][C]-0.0438773148148139[/C][C]-0.0890393518518486[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]15.13[/C][C]15.0724421296296[/C][C]15.0845833333333[/C][C]-0.0121412037037041[/C][C]0.0575578703703741[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]15.25[/C][C]15.1697337962963[/C][C]15.1470833333333[/C][C]0.0226504629629629[/C][C]0.0802662037037027[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]15.33[/C][C]15.2484143518518[/C][C]15.2108333333333[/C][C]0.0375810185185185[/C][C]0.0815856481481525[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]15.36[/C][C]15.3045949074074[/C][C]15.2720833333333[/C][C]0.0325115740740751[/C][C]0.0554050925925917[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]15.4[/C][C]15.3543865740741[/C][C]15.3308333333333[/C][C]0.0235532407407401[/C][C]0.0456134259259269[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]15.4[/C][C]15.3952199074074[/C][C]15.3916666666667[/C][C]0.00355324074074146[/C][C]0.00478009259259338[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]15.41[/C][C]15.4339699074074[/C][C]15.4491666666667[/C][C]-0.0151967592592610[/C][C]-0.0239699074074053[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]15.47[/C][C]15.4827893518519[/C][C]15.5004166666667[/C][C]-0.0176273148148141[/C][C]-0.0127893518518523[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]15.54[/C][C]15.5466782407407[/C][C]15.5491666666667[/C][C]-0.00248842592592593[/C][C]-0.0066782407407402[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]15.55[/C][C]15.5892476851852[/C][C]15.5966666666667[/C][C]-0.00741898148148204[/C][C]-0.0392476851851811[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]15.59[/C][C]15.6218171296296[/C][C]15.6429166666667[/C][C]-0.021099537037037[/C][C]-0.0318171296296281[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]15.65[/C][C]15.6440393518518[/C][C]15.6879166666667[/C][C]-0.0438773148148139[/C][C]0.005960648148152[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]15.75[/C][C]15.7228587962963[/C][C]15.735[/C][C]-0.0121412037037041[/C][C]0.0271412037037049[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]15.86[/C][C]15.8034837962963[/C][C]15.7808333333333[/C][C]0.0226504629629629[/C][C]0.0565162037037048[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]15.89[/C][C]15.8617476851852[/C][C]15.8241666666667[/C][C]0.0375810185185185[/C][C]0.0282523148148162[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]15.94[/C][C]15.9004282407407[/C][C]15.8679166666667[/C][C]0.0325115740740751[/C][C]0.0395717592592586[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]15.93[/C][C]15.9335532407407[/C][C]15.91[/C][C]0.0235532407407401[/C][C]-0.00355324074074126[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]15.95[/C][C]15.9527199074074[/C][C]15.9491666666667[/C][C]0.00355324074074146[/C][C]-0.00271990740741046[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]15.99[/C][C]15.9698032407407[/C][C]15.985[/C][C]-0.0151967592592610[/C][C]0.0201967592592585[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]15.99[/C][C]15.9973726851852[/C][C]16.015[/C][C]-0.0176273148148141[/C][C]-0.00737268518518164[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]16.06[/C][C]16.0429282407407[/C][C]16.0454166666667[/C][C]-0.00248842592592593[/C][C]0.0170717592592560[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]16.08[/C][C]16.0750810185185[/C][C]16.0825[/C][C]-0.00741898148148204[/C][C]0.00491898148148096[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]16.07[/C][C]16.1047337962963[/C][C]16.1258333333333[/C][C]-0.021099537037037[/C][C]-0.0347337962962939[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]16.11[/C][C]16.1282060185185[/C][C]16.1720833333333[/C][C]-0.0438773148148139[/C][C]-0.0182060185185193[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]16.15[/C][C]16.2074421296296[/C][C]16.2195833333333[/C][C]-0.0121412037037041[/C][C]-0.0574421296296315[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]16.18[/C][C]16.2939004629630[/C][C]16.27125[/C][C]0.0226504629629629[/C][C]-0.113900462962963[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]16.3[/C][C]16.3609143518519[/C][C]16.3233333333333[/C][C]0.0375810185185185[/C][C]-0.0609143518518493[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]16.42[/C][C]16.4112615740741[/C][C]16.37875[/C][C]0.0325115740740751[/C][C]0.00873842592593022[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]16.49[/C][C]16.4677199074074[/C][C]16.4441666666667[/C][C]0.0235532407407401[/C][C]0.0222800925925952[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]16.5[/C][C]16.5164699074074[/C][C]16.5129166666667[/C][C]0.00355324074074146[/C][C]-0.0164699074074051[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]16.58[/C][C]16.5648032407407[/C][C]16.58[/C][C]-0.0151967592592610[/C][C]0.0151967592592612[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]16.64[/C][C]16.6344560185185[/C][C]16.6520833333333[/C][C]-0.0176273148148141[/C][C]0.00554398148148039[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]16.66[/C][C]16.7241782407407[/C][C]16.7266666666667[/C][C]-0.00248842592592593[/C][C]-0.0641782407407376[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]16.81[/C][C]16.7859143518519[/C][C]16.7933333333333[/C][C]-0.00741898148148204[/C][C]0.0240856481481480[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]16.91[/C][C]16.8355671296296[/C][C]16.8566666666667[/C][C]-0.021099537037037[/C][C]0.074432870370373[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]16.92[/C][C]16.8802893518519[/C][C]16.9241666666667[/C][C]-0.0438773148148139[/C][C]0.0397106481481480[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]16.95[/C][C]16.9807754629630[/C][C]16.9929166666667[/C][C]-0.0121412037037041[/C][C]-0.0307754629629642[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]17.11[/C][C]17.0822337962963[/C][C]17.0595833333333[/C][C]0.0226504629629629[/C][C]0.0277662037037061[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]17.16[/C][C]17.1629976851852[/C][C]17.1254166666667[/C][C]0.0375810185185185[/C][C]-0.00299768518518917[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]17.16[/C][C]17.2195949074074[/C][C]17.1870833333333[/C][C]0.0325115740740751[/C][C]-0.0595949074074049[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]17.27[/C][C]17.2664699074074[/C][C]17.2429166666667[/C][C]0.0235532407407401[/C][C]0.00353009259259451[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]17.34[/C][C]17.3039699074074[/C][C]17.3004166666667[/C][C]0.00355324074074146[/C][C]0.0360300925925934[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]17.39[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0151967592592610[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]17.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0176273148148141[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]17.45[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00248842592592593[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]17.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00741898148148204[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]17.56[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.021099537037037[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]17.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0438773148148139[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=108092&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=108092&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
113.81NANA-0.0121412037037041NA
213.9NANA0.0226504629629629NA
313.91NANA0.0375810185185185NA
413.94NANA0.0325115740740751NA
513.96NANA0.0235532407407401NA
614.01NANA0.00355324074074146NA
714.0114.004386574074114.0195833333333-0.01519675925926100.00561342592592418
814.0614.026539351851914.0441666666667-0.01762731481481410.0334606481481483
914.0914.065011574074114.0675-0.002488425925925930.0249884259259225
1014.1314.085914351851914.0933333333333-0.007418981481482040.0440856481481475
1114.1214.099317129629614.1204166666667-0.0210995370370370.0206828703703685
1214.1314.103206018518514.1470833333333-0.04387731481481390.0267939814814824
1314.1414.161192129629614.1733333333333-0.0121412037037041-0.0211921296296271
1414.1614.223067129629614.20041666666670.0226504629629629-0.0630671296296281
1514.2114.267997685185214.23041666666670.0375810185185185-0.0579976851851818
1614.2614.292094907407414.25958333333330.0325115740740751-0.0320949074074051
1714.2914.310219907407414.28666666666670.0235532407407401-0.0202199074074052
1814.3214.318969907407414.31541666666670.003553240740741460.00103009259259501
1914.3314.331053240740714.34625-0.0151967592592610-0.00105324074073998
2014.3914.362372685185214.38-0.01762731481481410.0276273148148167
2114.4814.412094907407414.4145833333333-0.002488425925925930.0679050925925946
2214.4414.439247685185214.4466666666667-0.007418981481482040.000752314814816302
2314.4614.453900462963014.475-0.0210995370370370.00609953703703781
2414.4814.458206018518514.5020833333333-0.04387731481481390.0217939814814834
2514.5314.518275462963014.5304166666667-0.01214120370370410.0117245370370362
2614.5814.580567129629614.55791666666670.0226504629629629-0.000567129629629903
2714.6214.620914351851914.58333333333330.0375810185185185-0.000914351851852402
2814.6214.645011574074114.61250.0325115740740751-0.0250115740740746
2914.6114.670636574074114.64708333333330.0235532407407401-0.060636574074076
3014.6514.685636574074114.68208333333330.00355324074074146-0.0356365740740738
3114.6814.708969907407414.7241666666667-0.0151967592592610-0.0289699074074043
3214.714.759456018518514.7770833333333-0.0176273148148141-0.0594560185185191
3314.7814.832094907407414.8345833333333-0.00248842592592593-0.0520949074074046
3414.8414.887581018518514.895-0.00741898148148204-0.0475810185185157
3514.8914.937650462963014.95875-0.021099537037037-0.0476504629629613
3614.8914.979039351851815.0229166666667-0.0438773148148139-0.0890393518518486
3715.1315.072442129629615.0845833333333-0.01214120370370410.0575578703703741
3815.2515.169733796296315.14708333333330.02265046296296290.0802662037037027
3915.3315.248414351851815.21083333333330.03758101851851850.0815856481481525
4015.3615.304594907407415.27208333333330.03251157407407510.0554050925925917
4115.415.354386574074115.33083333333330.02355324074074010.0456134259259269
4215.415.395219907407415.39166666666670.003553240740741460.00478009259259338
4315.4115.433969907407415.4491666666667-0.0151967592592610-0.0239699074074053
4415.4715.482789351851915.5004166666667-0.0176273148148141-0.0127893518518523
4515.5415.546678240740715.5491666666667-0.00248842592592593-0.0066782407407402
4615.5515.589247685185215.5966666666667-0.00741898148148204-0.0392476851851811
4715.5915.621817129629615.6429166666667-0.021099537037037-0.0318171296296281
4815.6515.644039351851815.6879166666667-0.04387731481481390.005960648148152
4915.7515.722858796296315.735-0.01214120370370410.0271412037037049
5015.8615.803483796296315.78083333333330.02265046296296290.0565162037037048
5115.8915.861747685185215.82416666666670.03758101851851850.0282523148148162
5215.9415.900428240740715.86791666666670.03251157407407510.0395717592592586
5315.9315.933553240740715.910.0235532407407401-0.00355324074074126
5415.9515.952719907407415.94916666666670.00355324074074146-0.00271990740741046
5515.9915.969803240740715.985-0.01519675925926100.0201967592592585
5615.9915.997372685185216.015-0.0176273148148141-0.00737268518518164
5716.0616.042928240740716.0454166666667-0.002488425925925930.0170717592592560
5816.0816.075081018518516.0825-0.007418981481482040.00491898148148096
5916.0716.104733796296316.1258333333333-0.021099537037037-0.0347337962962939
6016.1116.128206018518516.1720833333333-0.0438773148148139-0.0182060185185193
6116.1516.207442129629616.2195833333333-0.0121412037037041-0.0574421296296315
6216.1816.293900462963016.271250.0226504629629629-0.113900462962963
6316.316.360914351851916.32333333333330.0375810185185185-0.0609143518518493
6416.4216.411261574074116.378750.03251157407407510.00873842592593022
6516.4916.467719907407416.44416666666670.02355324074074010.0222800925925952
6616.516.516469907407416.51291666666670.00355324074074146-0.0164699074074051
6716.5816.564803240740716.58-0.01519675925926100.0151967592592612
6816.6416.634456018518516.6520833333333-0.01762731481481410.00554398148148039
6916.6616.724178240740716.7266666666667-0.00248842592592593-0.0641782407407376
7016.8116.785914351851916.7933333333333-0.007418981481482040.0240856481481480
7116.9116.835567129629616.8566666666667-0.0210995370370370.074432870370373
7216.9216.880289351851916.9241666666667-0.04387731481481390.0397106481481480
7316.9516.980775462963016.9929166666667-0.0121412037037041-0.0307754629629642
7417.1117.082233796296317.05958333333330.02265046296296290.0277662037037061
7517.1617.162997685185217.12541666666670.0375810185185185-0.00299768518518917
7617.1617.219594907407417.18708333333330.0325115740740751-0.0595949074074049
7717.2717.266469907407417.24291666666670.02355324074074010.00353009259259451
7817.3417.303969907407417.30041666666670.003553240740741460.0360300925925934
7917.39NANA-0.0151967592592610NA
8017.43NANA-0.0176273148148141NA
8117.45NANA-0.00248842592592593NA
8217.5NANA-0.00741898148148204NA
8317.56NANA-0.021099537037037NA
8417.65NANA-0.0438773148148139NA


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = additive ; par2 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = additive ; par2 = 12 ;
R code (references can be found in the software module):
par2 <- as.numeric(par2)
x <- ts(x,freq=par2)
m <- decompose(x,type=par1)
m$figure
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
mylagmax <- length(x)/2
bitmap(file='test2.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
acf(as.numeric(x),lag.max = mylagmax,main='Observed')
acf(as.numeric(m$trend),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Trend')
acf(as.numeric(m$seasonal),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Seasonal')
acf(as.numeric(m$random),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test3.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
spectrum(as.numeric(x),main='Observed')
spectrum(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
spectrum(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
spectrum(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test4.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
cpgram(as.numeric(x),main='Observed')
cpgram(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
cpgram(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
cpgram(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Classical Decomposition by Moving Averages',6,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'t',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Observations',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Fit',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Trend',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Seasonal',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Random',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(m$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
if (par1 == 'additive') a<-table.element(a,m$trend[i]+m$seasonal[i]) else a<-table.element(a,m$trend[i]*m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$trend[i])
a<-table.element(a,m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$random[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')