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 computationWed, 13 Jan 2010 12:47:10 -0700
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/Jan/13/t1263412237rm3c0yfuqgr38ny.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 14:05:00 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=72161, Retrieved Fri, 03 May 2024 14:05:00 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W52
Estimated Impact156

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2010-01-13 19:47:10] [d7e29fbdd9c070952bc7bcf8a141229f] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
104,28
104,33
104,46
104,46
104,5
104,61
104,66
104,66
105,03
105,32
105,52
105,67
105,71
105,81
106
106,02
106,19
106,22
106,34
106,42
106,84
107,23
107,42
107,63
107,69
107,81
107,92
108,06
108,21
108,44
108,55
108,66
109,23
109,7
109,94
110,13
110,39
110,46
110,67
110,89
110,98
111,12
111,33
111,43
111,87
112,22
112,47
112,64
112,84
113,03
113,09
113,27
113,44
113,51
113,66
113,62
114,01
114,55
114,77
114,87
115,11
115,09
115,24
115,27
115,41
115,59
115,6
115,68
116,2
116,55
116,73
117,04
117,12
117,28
117,48
117,66
117,92
118,12
118,17
118,39

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=72161&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=72161&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=72161&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
1104.28NANA0.165923611111111NA
2104.33NANA0.0749236111111083NA
3104.46NANA0.0340069444444448NA
4104.46NANA-0.0346597222222276NA
5104.5NANA-0.0776597222222198NA
6104.61NANA-0.135826388888882NA
7104.66104.645590277778104.85125-0.205659722222220.0144097222222541
8104.66104.642173611111104.9725-0.3303263888888840.0178263888888921
9105.03105.044756944444105.098333333333-0.0535763888888856-0.0147569444444429
10105.32105.401256944444105.22750.173756944444443-0.0812569444444478
11105.52105.557923611111105.3629166666670.195006944444440-0.0379236111111112
12105.67105.694506944444105.5004166666670.194090277777772-0.0245069444444255
13105.71105.803423611111105.63750.165923611111111-0.0934236111111062
14105.81105.855756944444105.7808333333330.0749236111111083-0.0457569444444346
15106105.963590277778105.9295833333330.03400694444444480.0364097222222313
16106.02106.049923611111106.084583333333-0.0346597222222276-0.0299236111111156
17106.19106.165673611111106.243333333333-0.07765972222221980.0243263888889231
18106.22106.268340277778106.404166666667-0.135826388888882-0.0483402777777684
19106.34106.362673611111106.568333333333-0.20565972222222-0.0226736111110881
20106.42106.403840277778106.734166666667-0.3303263888888840.0161597222222269
21106.84106.843923611111106.8975-0.0535763888888856-0.00392361111111938
22107.23107.236256944444107.06250.173756944444443-0.00625694444445912
23107.42107.426673611111107.2316666666670.195006944444440-0.0066736111111112
24107.63107.602423611111107.4083333333330.1940902777777720.0275763888888889
25107.69107.758840277778107.5929166666670.165923611111111-0.068840277777781
26107.81107.853256944444107.7783333333330.0749236111111083-0.0432569444444368
27107.92108.005256944444107.971250.0340069444444448-0.0852569444444384
28108.06108.139090277778108.17375-0.0346597222222276-0.0790902777777518
29108.21108.304006944444108.381666666667-0.0776597222222198-0.0940069444444305
30108.44108.455006944444108.590833333333-0.135826388888882-0.0150069444444227
31108.55108.601840277778108.8075-0.20565972222222-0.0518402777777567
32108.66108.700090277778109.030416666667-0.330326388888884-0.040090277777793
33109.23109.201840277778109.255416666667-0.05357638888888560.0281597222222416
34109.7109.661673611111109.4879166666670.1737569444444430.0383263888889047
35109.94109.916256944444109.721250.1950069444444400.0237430555555562
36110.13110.142423611111109.9483333333330.194090277777772-0.0124236111111031
37110.39110.341756944444110.1758333333330.1659236111111110.0482430555555595
38110.46110.482006944444110.4070833333330.0749236111111083-0.0220069444444420
39110.67110.666506944444110.63250.03400694444444480.00349305555556612
40110.89110.812840277778110.8475-0.03465972222222760.077159722222234
41110.98110.980256944444111.057916666667-0.0776597222222198-0.000256944444430474
42111.12111.132090277778111.267916666667-0.135826388888882-0.0120902777777587
43111.33111.268923611111111.474583333333-0.205659722222220.0610763888888926
44111.43111.353423611111111.68375-0.3303263888888840.0765763888888813
45111.87111.838090277778111.891666666667-0.05357638888888560.031909722222224
46112.22112.265423611111112.0916666666670.173756944444443-0.0454236111111328
47112.47112.488340277778112.2933333333330.195006944444440-0.0183402777777957
48112.64112.689506944444112.4954166666670.194090277777772-0.0495069444444596
49112.84112.858006944444112.6920833333330.165923611111111-0.0180069444444371
50113.03112.955340277778112.8804166666670.07492361111110830.0746597222222363
51113.09113.094840277778113.0608333333330.0340069444444448-0.00484027777777385
52113.27113.212423611111113.247083333333-0.03465972222222760.0575763888888901
53113.44113.362340277778113.44-0.07765972222221980.077659722222208
54113.51113.492923611111113.62875-0.1358263888888820.0170763888888956
55113.66113.610590277778113.81625-0.205659722222220.0494097222222223
56113.62113.666340277778113.996666666667-0.330326388888884-0.0463402777777731
57114.01114.118506944444114.172083333333-0.0535763888888856-0.108506944444429
58114.55114.518756944444114.3450.1737569444444430.0312430555555636
59114.77114.705423611111114.5104166666670.1950069444444400.064576388888895
60114.87114.873256944444114.6791666666670.194090277777772-0.0032569444444448
61115.11115.012590277778114.8466666666670.1659236111111110.097409722222224
62115.09115.088256944444115.0133333333330.07492361111110830.00174305555556487
63115.24115.224423611111115.1904166666670.03400694444444480.0155763888888885
64115.27115.330340277778115.365-0.0346597222222276-0.060340277777783
65115.41115.452340277778115.53-0.0776597222222198-0.0423402777777966
66115.59115.566256944444115.702083333333-0.1358263888888820.023743055555542
67115.6115.670590277778115.87625-0.20565972222222-0.0705902777777965
68115.68115.720923611111116.05125-0.330326388888884-0.0409236111111113
69116.2116.182256944444116.235833333333-0.05357638888888560.0177430555555418
70116.55116.602506944444116.428750.173756944444443-0.0525069444444455
71116.73116.827923611111116.6329166666670.195006944444440-0.0979236111110993
72117.04117.037006944444116.8429166666670.1940902777777720.00299305555556373
73117.12NA117.055416666667NANA
74117.28NA117.275416666667NANA
75117.48NANANANA
76117.66NANANANA
77117.92NANANANA
78118.12NANANANA
79118.17NANANANA
80118.39NANANANA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 104.28 & NA & NA & 0.165923611111111 & NA \tabularnewline
2 & 104.33 & NA & NA & 0.0749236111111083 & NA \tabularnewline
3 & 104.46 & NA & NA & 0.0340069444444448 & NA \tabularnewline
4 & 104.46 & NA & NA & -0.0346597222222276 & NA \tabularnewline
5 & 104.5 & NA & NA & -0.0776597222222198 & NA \tabularnewline
6 & 104.61 & NA & NA & -0.135826388888882 & NA \tabularnewline
7 & 104.66 & 104.645590277778 & 104.85125 & -0.20565972222222 & 0.0144097222222541 \tabularnewline
8 & 104.66 & 104.642173611111 & 104.9725 & -0.330326388888884 & 0.0178263888888921 \tabularnewline
9 & 105.03 & 105.044756944444 & 105.098333333333 & -0.0535763888888856 & -0.0147569444444429 \tabularnewline
10 & 105.32 & 105.401256944444 & 105.2275 & 0.173756944444443 & -0.0812569444444478 \tabularnewline
11 & 105.52 & 105.557923611111 & 105.362916666667 & 0.195006944444440 & -0.0379236111111112 \tabularnewline
12 & 105.67 & 105.694506944444 & 105.500416666667 & 0.194090277777772 & -0.0245069444444255 \tabularnewline
13 & 105.71 & 105.803423611111 & 105.6375 & 0.165923611111111 & -0.0934236111111062 \tabularnewline
14 & 105.81 & 105.855756944444 & 105.780833333333 & 0.0749236111111083 & -0.0457569444444346 \tabularnewline
15 & 106 & 105.963590277778 & 105.929583333333 & 0.0340069444444448 & 0.0364097222222313 \tabularnewline
16 & 106.02 & 106.049923611111 & 106.084583333333 & -0.0346597222222276 & -0.0299236111111156 \tabularnewline
17 & 106.19 & 106.165673611111 & 106.243333333333 & -0.0776597222222198 & 0.0243263888889231 \tabularnewline
18 & 106.22 & 106.268340277778 & 106.404166666667 & -0.135826388888882 & -0.0483402777777684 \tabularnewline
19 & 106.34 & 106.362673611111 & 106.568333333333 & -0.20565972222222 & -0.0226736111110881 \tabularnewline
20 & 106.42 & 106.403840277778 & 106.734166666667 & -0.330326388888884 & 0.0161597222222269 \tabularnewline
21 & 106.84 & 106.843923611111 & 106.8975 & -0.0535763888888856 & -0.00392361111111938 \tabularnewline
22 & 107.23 & 107.236256944444 & 107.0625 & 0.173756944444443 & -0.00625694444445912 \tabularnewline
23 & 107.42 & 107.426673611111 & 107.231666666667 & 0.195006944444440 & -0.0066736111111112 \tabularnewline
24 & 107.63 & 107.602423611111 & 107.408333333333 & 0.194090277777772 & 0.0275763888888889 \tabularnewline
25 & 107.69 & 107.758840277778 & 107.592916666667 & 0.165923611111111 & -0.068840277777781 \tabularnewline
26 & 107.81 & 107.853256944444 & 107.778333333333 & 0.0749236111111083 & -0.0432569444444368 \tabularnewline
27 & 107.92 & 108.005256944444 & 107.97125 & 0.0340069444444448 & -0.0852569444444384 \tabularnewline
28 & 108.06 & 108.139090277778 & 108.17375 & -0.0346597222222276 & -0.0790902777777518 \tabularnewline
29 & 108.21 & 108.304006944444 & 108.381666666667 & -0.0776597222222198 & -0.0940069444444305 \tabularnewline
30 & 108.44 & 108.455006944444 & 108.590833333333 & -0.135826388888882 & -0.0150069444444227 \tabularnewline
31 & 108.55 & 108.601840277778 & 108.8075 & -0.20565972222222 & -0.0518402777777567 \tabularnewline
32 & 108.66 & 108.700090277778 & 109.030416666667 & -0.330326388888884 & -0.040090277777793 \tabularnewline
33 & 109.23 & 109.201840277778 & 109.255416666667 & -0.0535763888888856 & 0.0281597222222416 \tabularnewline
34 & 109.7 & 109.661673611111 & 109.487916666667 & 0.173756944444443 & 0.0383263888889047 \tabularnewline
35 & 109.94 & 109.916256944444 & 109.72125 & 0.195006944444440 & 0.0237430555555562 \tabularnewline
36 & 110.13 & 110.142423611111 & 109.948333333333 & 0.194090277777772 & -0.0124236111111031 \tabularnewline
37 & 110.39 & 110.341756944444 & 110.175833333333 & 0.165923611111111 & 0.0482430555555595 \tabularnewline
38 & 110.46 & 110.482006944444 & 110.407083333333 & 0.0749236111111083 & -0.0220069444444420 \tabularnewline
39 & 110.67 & 110.666506944444 & 110.6325 & 0.0340069444444448 & 0.00349305555556612 \tabularnewline
40 & 110.89 & 110.812840277778 & 110.8475 & -0.0346597222222276 & 0.077159722222234 \tabularnewline
41 & 110.98 & 110.980256944444 & 111.057916666667 & -0.0776597222222198 & -0.000256944444430474 \tabularnewline
42 & 111.12 & 111.132090277778 & 111.267916666667 & -0.135826388888882 & -0.0120902777777587 \tabularnewline
43 & 111.33 & 111.268923611111 & 111.474583333333 & -0.20565972222222 & 0.0610763888888926 \tabularnewline
44 & 111.43 & 111.353423611111 & 111.68375 & -0.330326388888884 & 0.0765763888888813 \tabularnewline
45 & 111.87 & 111.838090277778 & 111.891666666667 & -0.0535763888888856 & 0.031909722222224 \tabularnewline
46 & 112.22 & 112.265423611111 & 112.091666666667 & 0.173756944444443 & -0.0454236111111328 \tabularnewline
47 & 112.47 & 112.488340277778 & 112.293333333333 & 0.195006944444440 & -0.0183402777777957 \tabularnewline
48 & 112.64 & 112.689506944444 & 112.495416666667 & 0.194090277777772 & -0.0495069444444596 \tabularnewline
49 & 112.84 & 112.858006944444 & 112.692083333333 & 0.165923611111111 & -0.0180069444444371 \tabularnewline
50 & 113.03 & 112.955340277778 & 112.880416666667 & 0.0749236111111083 & 0.0746597222222363 \tabularnewline
51 & 113.09 & 113.094840277778 & 113.060833333333 & 0.0340069444444448 & -0.00484027777777385 \tabularnewline
52 & 113.27 & 113.212423611111 & 113.247083333333 & -0.0346597222222276 & 0.0575763888888901 \tabularnewline
53 & 113.44 & 113.362340277778 & 113.44 & -0.0776597222222198 & 0.077659722222208 \tabularnewline
54 & 113.51 & 113.492923611111 & 113.62875 & -0.135826388888882 & 0.0170763888888956 \tabularnewline
55 & 113.66 & 113.610590277778 & 113.81625 & -0.20565972222222 & 0.0494097222222223 \tabularnewline
56 & 113.62 & 113.666340277778 & 113.996666666667 & -0.330326388888884 & -0.0463402777777731 \tabularnewline
57 & 114.01 & 114.118506944444 & 114.172083333333 & -0.0535763888888856 & -0.108506944444429 \tabularnewline
58 & 114.55 & 114.518756944444 & 114.345 & 0.173756944444443 & 0.0312430555555636 \tabularnewline
59 & 114.77 & 114.705423611111 & 114.510416666667 & 0.195006944444440 & 0.064576388888895 \tabularnewline
60 & 114.87 & 114.873256944444 & 114.679166666667 & 0.194090277777772 & -0.0032569444444448 \tabularnewline
61 & 115.11 & 115.012590277778 & 114.846666666667 & 0.165923611111111 & 0.097409722222224 \tabularnewline
62 & 115.09 & 115.088256944444 & 115.013333333333 & 0.0749236111111083 & 0.00174305555556487 \tabularnewline
63 & 115.24 & 115.224423611111 & 115.190416666667 & 0.0340069444444448 & 0.0155763888888885 \tabularnewline
64 & 115.27 & 115.330340277778 & 115.365 & -0.0346597222222276 & -0.060340277777783 \tabularnewline
65 & 115.41 & 115.452340277778 & 115.53 & -0.0776597222222198 & -0.0423402777777966 \tabularnewline
66 & 115.59 & 115.566256944444 & 115.702083333333 & -0.135826388888882 & 0.023743055555542 \tabularnewline
67 & 115.6 & 115.670590277778 & 115.87625 & -0.20565972222222 & -0.0705902777777965 \tabularnewline
68 & 115.68 & 115.720923611111 & 116.05125 & -0.330326388888884 & -0.0409236111111113 \tabularnewline
69 & 116.2 & 116.182256944444 & 116.235833333333 & -0.0535763888888856 & 0.0177430555555418 \tabularnewline
70 & 116.55 & 116.602506944444 & 116.42875 & 0.173756944444443 & -0.0525069444444455 \tabularnewline
71 & 116.73 & 116.827923611111 & 116.632916666667 & 0.195006944444440 & -0.0979236111110993 \tabularnewline
72 & 117.04 & 117.037006944444 & 116.842916666667 & 0.194090277777772 & 0.00299305555556373 \tabularnewline
73 & 117.12 & NA & 117.055416666667 & NA & NA \tabularnewline
74 & 117.28 & NA & 117.275416666667 & NA & NA \tabularnewline
75 & 117.48 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
76 & 117.66 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
77 & 117.92 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
78 & 118.12 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
79 & 118.17 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
80 & 118.39 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=72161&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]104.28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.165923611111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]104.33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0749236111111083[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]104.46[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0340069444444448[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]104.46[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0346597222222276[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]104.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0776597222222198[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]104.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.135826388888882[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]104.66[/C][C]104.645590277778[/C][C]104.85125[/C][C]-0.20565972222222[/C][C]0.0144097222222541[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]104.66[/C][C]104.642173611111[/C][C]104.9725[/C][C]-0.330326388888884[/C][C]0.0178263888888921[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]105.03[/C][C]105.044756944444[/C][C]105.098333333333[/C][C]-0.0535763888888856[/C][C]-0.0147569444444429[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]105.32[/C][C]105.401256944444[/C][C]105.2275[/C][C]0.173756944444443[/C][C]-0.0812569444444478[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]105.52[/C][C]105.557923611111[/C][C]105.362916666667[/C][C]0.195006944444440[/C][C]-0.0379236111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]105.67[/C][C]105.694506944444[/C][C]105.500416666667[/C][C]0.194090277777772[/C][C]-0.0245069444444255[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]105.71[/C][C]105.803423611111[/C][C]105.6375[/C][C]0.165923611111111[/C][C]-0.0934236111111062[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]105.81[/C][C]105.855756944444[/C][C]105.780833333333[/C][C]0.0749236111111083[/C][C]-0.0457569444444346[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]106[/C][C]105.963590277778[/C][C]105.929583333333[/C][C]0.0340069444444448[/C][C]0.0364097222222313[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]106.02[/C][C]106.049923611111[/C][C]106.084583333333[/C][C]-0.0346597222222276[/C][C]-0.0299236111111156[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]106.19[/C][C]106.165673611111[/C][C]106.243333333333[/C][C]-0.0776597222222198[/C][C]0.0243263888889231[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]106.22[/C][C]106.268340277778[/C][C]106.404166666667[/C][C]-0.135826388888882[/C][C]-0.0483402777777684[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]106.34[/C][C]106.362673611111[/C][C]106.568333333333[/C][C]-0.20565972222222[/C][C]-0.0226736111110881[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]106.42[/C][C]106.403840277778[/C][C]106.734166666667[/C][C]-0.330326388888884[/C][C]0.0161597222222269[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]106.84[/C][C]106.843923611111[/C][C]106.8975[/C][C]-0.0535763888888856[/C][C]-0.00392361111111938[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]107.23[/C][C]107.236256944444[/C][C]107.0625[/C][C]0.173756944444443[/C][C]-0.00625694444445912[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]107.42[/C][C]107.426673611111[/C][C]107.231666666667[/C][C]0.195006944444440[/C][C]-0.0066736111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]107.63[/C][C]107.602423611111[/C][C]107.408333333333[/C][C]0.194090277777772[/C][C]0.0275763888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]107.69[/C][C]107.758840277778[/C][C]107.592916666667[/C][C]0.165923611111111[/C][C]-0.068840277777781[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]107.81[/C][C]107.853256944444[/C][C]107.778333333333[/C][C]0.0749236111111083[/C][C]-0.0432569444444368[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]107.92[/C][C]108.005256944444[/C][C]107.97125[/C][C]0.0340069444444448[/C][C]-0.0852569444444384[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]108.06[/C][C]108.139090277778[/C][C]108.17375[/C][C]-0.0346597222222276[/C][C]-0.0790902777777518[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]108.21[/C][C]108.304006944444[/C][C]108.381666666667[/C][C]-0.0776597222222198[/C][C]-0.0940069444444305[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]108.44[/C][C]108.455006944444[/C][C]108.590833333333[/C][C]-0.135826388888882[/C][C]-0.0150069444444227[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]108.55[/C][C]108.601840277778[/C][C]108.8075[/C][C]-0.20565972222222[/C][C]-0.0518402777777567[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]108.66[/C][C]108.700090277778[/C][C]109.030416666667[/C][C]-0.330326388888884[/C][C]-0.040090277777793[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]109.23[/C][C]109.201840277778[/C][C]109.255416666667[/C][C]-0.0535763888888856[/C][C]0.0281597222222416[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]109.7[/C][C]109.661673611111[/C][C]109.487916666667[/C][C]0.173756944444443[/C][C]0.0383263888889047[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]109.94[/C][C]109.916256944444[/C][C]109.72125[/C][C]0.195006944444440[/C][C]0.0237430555555562[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]110.13[/C][C]110.142423611111[/C][C]109.948333333333[/C][C]0.194090277777772[/C][C]-0.0124236111111031[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]110.39[/C][C]110.341756944444[/C][C]110.175833333333[/C][C]0.165923611111111[/C][C]0.0482430555555595[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]110.46[/C][C]110.482006944444[/C][C]110.407083333333[/C][C]0.0749236111111083[/C][C]-0.0220069444444420[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]110.67[/C][C]110.666506944444[/C][C]110.6325[/C][C]0.0340069444444448[/C][C]0.00349305555556612[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]110.89[/C][C]110.812840277778[/C][C]110.8475[/C][C]-0.0346597222222276[/C][C]0.077159722222234[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]110.98[/C][C]110.980256944444[/C][C]111.057916666667[/C][C]-0.0776597222222198[/C][C]-0.000256944444430474[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]111.12[/C][C]111.132090277778[/C][C]111.267916666667[/C][C]-0.135826388888882[/C][C]-0.0120902777777587[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]111.33[/C][C]111.268923611111[/C][C]111.474583333333[/C][C]-0.20565972222222[/C][C]0.0610763888888926[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]111.43[/C][C]111.353423611111[/C][C]111.68375[/C][C]-0.330326388888884[/C][C]0.0765763888888813[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]111.87[/C][C]111.838090277778[/C][C]111.891666666667[/C][C]-0.0535763888888856[/C][C]0.031909722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]112.22[/C][C]112.265423611111[/C][C]112.091666666667[/C][C]0.173756944444443[/C][C]-0.0454236111111328[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]112.47[/C][C]112.488340277778[/C][C]112.293333333333[/C][C]0.195006944444440[/C][C]-0.0183402777777957[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]112.64[/C][C]112.689506944444[/C][C]112.495416666667[/C][C]0.194090277777772[/C][C]-0.0495069444444596[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]112.84[/C][C]112.858006944444[/C][C]112.692083333333[/C][C]0.165923611111111[/C][C]-0.0180069444444371[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]113.03[/C][C]112.955340277778[/C][C]112.880416666667[/C][C]0.0749236111111083[/C][C]0.0746597222222363[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]113.09[/C][C]113.094840277778[/C][C]113.060833333333[/C][C]0.0340069444444448[/C][C]-0.00484027777777385[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]113.27[/C][C]113.212423611111[/C][C]113.247083333333[/C][C]-0.0346597222222276[/C][C]0.0575763888888901[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]113.44[/C][C]113.362340277778[/C][C]113.44[/C][C]-0.0776597222222198[/C][C]0.077659722222208[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]113.51[/C][C]113.492923611111[/C][C]113.62875[/C][C]-0.135826388888882[/C][C]0.0170763888888956[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]113.66[/C][C]113.610590277778[/C][C]113.81625[/C][C]-0.20565972222222[/C][C]0.0494097222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]113.62[/C][C]113.666340277778[/C][C]113.996666666667[/C][C]-0.330326388888884[/C][C]-0.0463402777777731[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]114.01[/C][C]114.118506944444[/C][C]114.172083333333[/C][C]-0.0535763888888856[/C][C]-0.108506944444429[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]114.55[/C][C]114.518756944444[/C][C]114.345[/C][C]0.173756944444443[/C][C]0.0312430555555636[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]114.77[/C][C]114.705423611111[/C][C]114.510416666667[/C][C]0.195006944444440[/C][C]0.064576388888895[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]114.87[/C][C]114.873256944444[/C][C]114.679166666667[/C][C]0.194090277777772[/C][C]-0.0032569444444448[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]115.11[/C][C]115.012590277778[/C][C]114.846666666667[/C][C]0.165923611111111[/C][C]0.097409722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]115.09[/C][C]115.088256944444[/C][C]115.013333333333[/C][C]0.0749236111111083[/C][C]0.00174305555556487[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]115.24[/C][C]115.224423611111[/C][C]115.190416666667[/C][C]0.0340069444444448[/C][C]0.0155763888888885[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]115.27[/C][C]115.330340277778[/C][C]115.365[/C][C]-0.0346597222222276[/C][C]-0.060340277777783[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]115.41[/C][C]115.452340277778[/C][C]115.53[/C][C]-0.0776597222222198[/C][C]-0.0423402777777966[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]115.59[/C][C]115.566256944444[/C][C]115.702083333333[/C][C]-0.135826388888882[/C][C]0.023743055555542[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]115.6[/C][C]115.670590277778[/C][C]115.87625[/C][C]-0.20565972222222[/C][C]-0.0705902777777965[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]115.68[/C][C]115.720923611111[/C][C]116.05125[/C][C]-0.330326388888884[/C][C]-0.0409236111111113[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]116.2[/C][C]116.182256944444[/C][C]116.235833333333[/C][C]-0.0535763888888856[/C][C]0.0177430555555418[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]116.55[/C][C]116.602506944444[/C][C]116.42875[/C][C]0.173756944444443[/C][C]-0.0525069444444455[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]116.73[/C][C]116.827923611111[/C][C]116.632916666667[/C][C]0.195006944444440[/C][C]-0.0979236111110993[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]117.04[/C][C]117.037006944444[/C][C]116.842916666667[/C][C]0.194090277777772[/C][C]0.00299305555556373[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]117.12[/C][C]NA[/C][C]117.055416666667[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]117.28[/C][C]NA[/C][C]117.275416666667[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]117.48[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]117.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]117.92[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]118.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]118.17[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]118.39[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=72161&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=72161&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
1104.28NANA0.165923611111111NA
2104.33NANA0.0749236111111083NA
3104.46NANA0.0340069444444448NA
4104.46NANA-0.0346597222222276NA
5104.5NANA-0.0776597222222198NA
6104.61NANA-0.135826388888882NA
7104.66104.645590277778104.85125-0.205659722222220.0144097222222541
8104.66104.642173611111104.9725-0.3303263888888840.0178263888888921
9105.03105.044756944444105.098333333333-0.0535763888888856-0.0147569444444429
10105.32105.401256944444105.22750.173756944444443-0.0812569444444478
11105.52105.557923611111105.3629166666670.195006944444440-0.0379236111111112
12105.67105.694506944444105.5004166666670.194090277777772-0.0245069444444255
13105.71105.803423611111105.63750.165923611111111-0.0934236111111062
14105.81105.855756944444105.7808333333330.0749236111111083-0.0457569444444346
15106105.963590277778105.9295833333330.03400694444444480.0364097222222313
16106.02106.049923611111106.084583333333-0.0346597222222276-0.0299236111111156
17106.19106.165673611111106.243333333333-0.07765972222221980.0243263888889231
18106.22106.268340277778106.404166666667-0.135826388888882-0.0483402777777684
19106.34106.362673611111106.568333333333-0.20565972222222-0.0226736111110881
20106.42106.403840277778106.734166666667-0.3303263888888840.0161597222222269
21106.84106.843923611111106.8975-0.0535763888888856-0.00392361111111938
22107.23107.236256944444107.06250.173756944444443-0.00625694444445912
23107.42107.426673611111107.2316666666670.195006944444440-0.0066736111111112
24107.63107.602423611111107.4083333333330.1940902777777720.0275763888888889
25107.69107.758840277778107.5929166666670.165923611111111-0.068840277777781
26107.81107.853256944444107.7783333333330.0749236111111083-0.0432569444444368
27107.92108.005256944444107.971250.0340069444444448-0.0852569444444384
28108.06108.139090277778108.17375-0.0346597222222276-0.0790902777777518
29108.21108.304006944444108.381666666667-0.0776597222222198-0.0940069444444305
30108.44108.455006944444108.590833333333-0.135826388888882-0.0150069444444227
31108.55108.601840277778108.8075-0.20565972222222-0.0518402777777567
32108.66108.700090277778109.030416666667-0.330326388888884-0.040090277777793
33109.23109.201840277778109.255416666667-0.05357638888888560.0281597222222416
34109.7109.661673611111109.4879166666670.1737569444444430.0383263888889047
35109.94109.916256944444109.721250.1950069444444400.0237430555555562
36110.13110.142423611111109.9483333333330.194090277777772-0.0124236111111031
37110.39110.341756944444110.1758333333330.1659236111111110.0482430555555595
38110.46110.482006944444110.4070833333330.0749236111111083-0.0220069444444420
39110.67110.666506944444110.63250.03400694444444480.00349305555556612
40110.89110.812840277778110.8475-0.03465972222222760.077159722222234
41110.98110.980256944444111.057916666667-0.0776597222222198-0.000256944444430474
42111.12111.132090277778111.267916666667-0.135826388888882-0.0120902777777587
43111.33111.268923611111111.474583333333-0.205659722222220.0610763888888926
44111.43111.353423611111111.68375-0.3303263888888840.0765763888888813
45111.87111.838090277778111.891666666667-0.05357638888888560.031909722222224
46112.22112.265423611111112.0916666666670.173756944444443-0.0454236111111328
47112.47112.488340277778112.2933333333330.195006944444440-0.0183402777777957
48112.64112.689506944444112.4954166666670.194090277777772-0.0495069444444596
49112.84112.858006944444112.6920833333330.165923611111111-0.0180069444444371
50113.03112.955340277778112.8804166666670.07492361111110830.0746597222222363
51113.09113.094840277778113.0608333333330.0340069444444448-0.00484027777777385
52113.27113.212423611111113.247083333333-0.03465972222222760.0575763888888901
53113.44113.362340277778113.44-0.07765972222221980.077659722222208
54113.51113.492923611111113.62875-0.1358263888888820.0170763888888956
55113.66113.610590277778113.81625-0.205659722222220.0494097222222223
56113.62113.666340277778113.996666666667-0.330326388888884-0.0463402777777731
57114.01114.118506944444114.172083333333-0.0535763888888856-0.108506944444429
58114.55114.518756944444114.3450.1737569444444430.0312430555555636
59114.77114.705423611111114.5104166666670.1950069444444400.064576388888895
60114.87114.873256944444114.6791666666670.194090277777772-0.0032569444444448
61115.11115.012590277778114.8466666666670.1659236111111110.097409722222224
62115.09115.088256944444115.0133333333330.07492361111110830.00174305555556487
63115.24115.224423611111115.1904166666670.03400694444444480.0155763888888885
64115.27115.330340277778115.365-0.0346597222222276-0.060340277777783
65115.41115.452340277778115.53-0.0776597222222198-0.0423402777777966
66115.59115.566256944444115.702083333333-0.1358263888888820.023743055555542
67115.6115.670590277778115.87625-0.20565972222222-0.0705902777777965
68115.68115.720923611111116.05125-0.330326388888884-0.0409236111111113
69116.2116.182256944444116.235833333333-0.05357638888888560.0177430555555418
70116.55116.602506944444116.428750.173756944444443-0.0525069444444455
71116.73116.827923611111116.6329166666670.195006944444440-0.0979236111110993
72117.04117.037006944444116.8429166666670.1940902777777720.00299305555556373
73117.12NA117.055416666667NANA
74117.28NA117.275416666667NANA
75117.48NANANANA
76117.66NANANANA
77117.92NANANANA
78118.12NANANANA
79118.17NANANANA
80118.39NANANANA


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')