Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationFri, 13 May 2011 16:35:27 +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/2011/May/13/t13053044130l3o6y9q5iq5tkq.htm/, Retrieved Thu, 09 May 2024 23:23:59 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121541, Retrieved Thu, 09 May 2024 23:23:59 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact168
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [Opdracht 9 Axel V...] [2011-05-13 16:35:27] [99f56e8d3669c8e32d9c5b2d6e7ae714] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
8
8
8,2
8,5
8,7
8,7
8
8
8,3
8,5
8,7
8,6
8,3
7,9
7,9
8,1
8,3
8,1
7,4
7,3
7,7
8
8
7,7
6,9
6,6
6,9
7,5
7,9
7,7
6,5
6,1
6,4
6,8
7,1
7,3
7,2
7
7
7
7,3
7,5
7,2
7,7
8
7,9
8
8
7,9
7,9
8
8,1
8,1
8,2
8
8,3
8,5
8,6
8,7
8,7
8,5
8,4
8,5
8,7
8,7
8,6
7,9
8,1
8,2
8,5
8,6
8,5




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

\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' @ www.wessa.org \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121541&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' @ www.wessa.org[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121541&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=121541&T=0

As an alternative you can also use a 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' @ www.wessa.org







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
18NANA-0.0541666666666664NA
28NANA-0.254166666666666NA
38.2NANA-0.154166666666666NA
48.5NANA0.0666666666666666NA
58.7NANA0.2475NA
68.7NANA0.209166666666666NA
787.9858.3625-0.37750.0150000000000006
888.045833333333338.37083333333333-0.325-0.0458333333333325
98.38.323333333333338.35416666666667-0.0308333333333333-0.0233333333333317
108.58.478.3250.1450.0300000000000011
118.78.5758.291666666666670.2833333333333330.125
128.68.494166666666678.250.2441666666666660.105833333333333
138.38.145833333333338.2-0.05416666666666640.154166666666669
147.97.891666666666678.14583333333333-0.2541666666666660.00833333333333464
157.97.93758.09166666666667-0.154166666666666-0.0374999999999979
168.18.11258.045833333333330.0666666666666666-0.0124999999999993
178.38.243333333333337.995833333333330.24750.0566666666666675
188.18.138333333333337.929166666666670.209166666666666-0.0383333333333331
197.47.455833333333337.83333333333333-0.3775-0.0558333333333323
207.37.395833333333337.72083333333333-0.325-0.0958333333333323
217.77.594166666666677.625-0.03083333333333330.105833333333335
2287.703333333333337.558333333333330.1450.296666666666668
2387.87.516666666666670.2833333333333330.2
247.77.72757.483333333333330.244166666666666-0.0274999999999999
256.97.3757.42916666666667-0.0541666666666664-0.475000000000001
266.67.08757.34166666666667-0.254166666666666-0.487500000000001
276.97.083333333333337.2375-0.154166666666666-0.183333333333334
287.57.27.133333333333330.06666666666666660.300000000000001
297.97.293333333333337.045833333333330.24750.606666666666667
307.77.200833333333336.991666666666670.2091666666666660.499166666666667
316.56.616.9875-0.3775-0.109999999999999
326.16.691666666666677.01666666666667-0.325-0.591666666666667
336.47.006666666666677.0375-0.0308333333333333-0.606666666666666
346.87.165833333333337.020833333333330.145-0.365833333333332
357.17.258333333333336.9750.283333333333333-0.158333333333332
367.37.185833333333336.941666666666670.2441666666666660.114166666666668
377.26.908333333333336.9625-0.05416666666666640.291666666666669
3876.804166666666677.05833333333333-0.2541666666666660.195833333333335
3977.03757.19166666666667-0.154166666666666-0.0374999999999988
4077.370833333333337.304166666666670.0666666666666666-0.370833333333332
417.37.6357.38750.2475-0.334999999999998
427.57.663333333333337.454166666666660.209166666666666-0.163333333333331
437.27.1357.5125-0.37750.0650000000000013
447.77.254166666666677.57916666666667-0.3250.445833333333335
4587.62757.65833333333333-0.03083333333333330.372500000000001
467.97.890833333333337.745833333333330.1450.00916666666666721
4788.108333333333337.8250.283333333333333-0.108333333333333
4888.131666666666677.88750.244166666666666-0.131666666666665
497.97.895833333333337.95-0.05416666666666640.00416666666666643
507.97.754166666666678.00833333333333-0.2541666666666660.145833333333334
5187.98.05416666666667-0.1541666666666660.0999999999999996
528.18.170833333333338.104166666666670.0666666666666666-0.0708333333333346
538.18.418.16250.2475-0.31
548.28.438.220833333333330.209166666666666-0.23
5587.89758.275-0.37750.102499999999999
568.37.995833333333338.32083333333333-0.3250.304166666666667
578.58.331666666666678.3625-0.03083333333333330.168333333333333
588.68.553333333333338.408333333333330.1450.0466666666666669
598.78.741666666666678.458333333333330.283333333333333-0.0416666666666661
608.78.744166666666668.50.244166666666666-0.0441666666666656
618.58.458333333333338.5125-0.05416666666666640.0416666666666679
628.48.245833333333338.5-0.2541666666666660.154166666666669
638.58.3258.47916666666666-0.1541666666666660.175000000000002
648.78.529166666666668.46250.06666666666666660.170833333333336
658.78.701666666666678.454166666666670.2475-0.00166666666666693
668.68.650833333333338.441666666666670.209166666666666-0.0508333333333333
677.9NANA-0.3775NA
688.1NANA-0.325NA
698.2NANA-0.0308333333333333NA
708.5NANA0.145NA
718.6NANA0.283333333333333NA
728.5NANA0.244166666666666NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 8 & NA & NA & -0.0541666666666664 & NA \tabularnewline
2 & 8 & NA & NA & -0.254166666666666 & NA \tabularnewline
3 & 8.2 & NA & NA & -0.154166666666666 & NA \tabularnewline
4 & 8.5 & NA & NA & 0.0666666666666666 & NA \tabularnewline
5 & 8.7 & NA & NA & 0.2475 & NA \tabularnewline
6 & 8.7 & NA & NA & 0.209166666666666 & NA \tabularnewline
7 & 8 & 7.985 & 8.3625 & -0.3775 & 0.0150000000000006 \tabularnewline
8 & 8 & 8.04583333333333 & 8.37083333333333 & -0.325 & -0.0458333333333325 \tabularnewline
9 & 8.3 & 8.32333333333333 & 8.35416666666667 & -0.0308333333333333 & -0.0233333333333317 \tabularnewline
10 & 8.5 & 8.47 & 8.325 & 0.145 & 0.0300000000000011 \tabularnewline
11 & 8.7 & 8.575 & 8.29166666666667 & 0.283333333333333 & 0.125 \tabularnewline
12 & 8.6 & 8.49416666666667 & 8.25 & 0.244166666666666 & 0.105833333333333 \tabularnewline
13 & 8.3 & 8.14583333333333 & 8.2 & -0.0541666666666664 & 0.154166666666669 \tabularnewline
14 & 7.9 & 7.89166666666667 & 8.14583333333333 & -0.254166666666666 & 0.00833333333333464 \tabularnewline
15 & 7.9 & 7.9375 & 8.09166666666667 & -0.154166666666666 & -0.0374999999999979 \tabularnewline
16 & 8.1 & 8.1125 & 8.04583333333333 & 0.0666666666666666 & -0.0124999999999993 \tabularnewline
17 & 8.3 & 8.24333333333333 & 7.99583333333333 & 0.2475 & 0.0566666666666675 \tabularnewline
18 & 8.1 & 8.13833333333333 & 7.92916666666667 & 0.209166666666666 & -0.0383333333333331 \tabularnewline
19 & 7.4 & 7.45583333333333 & 7.83333333333333 & -0.3775 & -0.0558333333333323 \tabularnewline
20 & 7.3 & 7.39583333333333 & 7.72083333333333 & -0.325 & -0.0958333333333323 \tabularnewline
21 & 7.7 & 7.59416666666667 & 7.625 & -0.0308333333333333 & 0.105833333333335 \tabularnewline
22 & 8 & 7.70333333333333 & 7.55833333333333 & 0.145 & 0.296666666666668 \tabularnewline
23 & 8 & 7.8 & 7.51666666666667 & 0.283333333333333 & 0.2 \tabularnewline
24 & 7.7 & 7.7275 & 7.48333333333333 & 0.244166666666666 & -0.0274999999999999 \tabularnewline
25 & 6.9 & 7.375 & 7.42916666666667 & -0.0541666666666664 & -0.475000000000001 \tabularnewline
26 & 6.6 & 7.0875 & 7.34166666666667 & -0.254166666666666 & -0.487500000000001 \tabularnewline
27 & 6.9 & 7.08333333333333 & 7.2375 & -0.154166666666666 & -0.183333333333334 \tabularnewline
28 & 7.5 & 7.2 & 7.13333333333333 & 0.0666666666666666 & 0.300000000000001 \tabularnewline
29 & 7.9 & 7.29333333333333 & 7.04583333333333 & 0.2475 & 0.606666666666667 \tabularnewline
30 & 7.7 & 7.20083333333333 & 6.99166666666667 & 0.209166666666666 & 0.499166666666667 \tabularnewline
31 & 6.5 & 6.61 & 6.9875 & -0.3775 & -0.109999999999999 \tabularnewline
32 & 6.1 & 6.69166666666667 & 7.01666666666667 & -0.325 & -0.591666666666667 \tabularnewline
33 & 6.4 & 7.00666666666667 & 7.0375 & -0.0308333333333333 & -0.606666666666666 \tabularnewline
34 & 6.8 & 7.16583333333333 & 7.02083333333333 & 0.145 & -0.365833333333332 \tabularnewline
35 & 7.1 & 7.25833333333333 & 6.975 & 0.283333333333333 & -0.158333333333332 \tabularnewline
36 & 7.3 & 7.18583333333333 & 6.94166666666667 & 0.244166666666666 & 0.114166666666668 \tabularnewline
37 & 7.2 & 6.90833333333333 & 6.9625 & -0.0541666666666664 & 0.291666666666669 \tabularnewline
38 & 7 & 6.80416666666667 & 7.05833333333333 & -0.254166666666666 & 0.195833333333335 \tabularnewline
39 & 7 & 7.0375 & 7.19166666666667 & -0.154166666666666 & -0.0374999999999988 \tabularnewline
40 & 7 & 7.37083333333333 & 7.30416666666667 & 0.0666666666666666 & -0.370833333333332 \tabularnewline
41 & 7.3 & 7.635 & 7.3875 & 0.2475 & -0.334999999999998 \tabularnewline
42 & 7.5 & 7.66333333333333 & 7.45416666666666 & 0.209166666666666 & -0.163333333333331 \tabularnewline
43 & 7.2 & 7.135 & 7.5125 & -0.3775 & 0.0650000000000013 \tabularnewline
44 & 7.7 & 7.25416666666667 & 7.57916666666667 & -0.325 & 0.445833333333335 \tabularnewline
45 & 8 & 7.6275 & 7.65833333333333 & -0.0308333333333333 & 0.372500000000001 \tabularnewline
46 & 7.9 & 7.89083333333333 & 7.74583333333333 & 0.145 & 0.00916666666666721 \tabularnewline
47 & 8 & 8.10833333333333 & 7.825 & 0.283333333333333 & -0.108333333333333 \tabularnewline
48 & 8 & 8.13166666666667 & 7.8875 & 0.244166666666666 & -0.131666666666665 \tabularnewline
49 & 7.9 & 7.89583333333333 & 7.95 & -0.0541666666666664 & 0.00416666666666643 \tabularnewline
50 & 7.9 & 7.75416666666667 & 8.00833333333333 & -0.254166666666666 & 0.145833333333334 \tabularnewline
51 & 8 & 7.9 & 8.05416666666667 & -0.154166666666666 & 0.0999999999999996 \tabularnewline
52 & 8.1 & 8.17083333333333 & 8.10416666666667 & 0.0666666666666666 & -0.0708333333333346 \tabularnewline
53 & 8.1 & 8.41 & 8.1625 & 0.2475 & -0.31 \tabularnewline
54 & 8.2 & 8.43 & 8.22083333333333 & 0.209166666666666 & -0.23 \tabularnewline
55 & 8 & 7.8975 & 8.275 & -0.3775 & 0.102499999999999 \tabularnewline
56 & 8.3 & 7.99583333333333 & 8.32083333333333 & -0.325 & 0.304166666666667 \tabularnewline
57 & 8.5 & 8.33166666666667 & 8.3625 & -0.0308333333333333 & 0.168333333333333 \tabularnewline
58 & 8.6 & 8.55333333333333 & 8.40833333333333 & 0.145 & 0.0466666666666669 \tabularnewline
59 & 8.7 & 8.74166666666667 & 8.45833333333333 & 0.283333333333333 & -0.0416666666666661 \tabularnewline
60 & 8.7 & 8.74416666666666 & 8.5 & 0.244166666666666 & -0.0441666666666656 \tabularnewline
61 & 8.5 & 8.45833333333333 & 8.5125 & -0.0541666666666664 & 0.0416666666666679 \tabularnewline
62 & 8.4 & 8.24583333333333 & 8.5 & -0.254166666666666 & 0.154166666666669 \tabularnewline
63 & 8.5 & 8.325 & 8.47916666666666 & -0.154166666666666 & 0.175000000000002 \tabularnewline
64 & 8.7 & 8.52916666666666 & 8.4625 & 0.0666666666666666 & 0.170833333333336 \tabularnewline
65 & 8.7 & 8.70166666666667 & 8.45416666666667 & 0.2475 & -0.00166666666666693 \tabularnewline
66 & 8.6 & 8.65083333333333 & 8.44166666666667 & 0.209166666666666 & -0.0508333333333333 \tabularnewline
67 & 7.9 & NA & NA & -0.3775 & NA \tabularnewline
68 & 8.1 & NA & NA & -0.325 & NA \tabularnewline
69 & 8.2 & NA & NA & -0.0308333333333333 & NA \tabularnewline
70 & 8.5 & NA & NA & 0.145 & NA \tabularnewline
71 & 8.6 & NA & NA & 0.283333333333333 & NA \tabularnewline
72 & 8.5 & NA & NA & 0.244166666666666 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121541&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]8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0541666666666664[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.254166666666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]8.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.154166666666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]8.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0666666666666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]8.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.2475[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]8.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.209166666666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]8[/C][C]7.985[/C][C]8.3625[/C][C]-0.3775[/C][C]0.0150000000000006[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]8[/C][C]8.04583333333333[/C][C]8.37083333333333[/C][C]-0.325[/C][C]-0.0458333333333325[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]8.3[/C][C]8.32333333333333[/C][C]8.35416666666667[/C][C]-0.0308333333333333[/C][C]-0.0233333333333317[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]8.5[/C][C]8.47[/C][C]8.325[/C][C]0.145[/C][C]0.0300000000000011[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]8.7[/C][C]8.575[/C][C]8.29166666666667[/C][C]0.283333333333333[/C][C]0.125[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]8.6[/C][C]8.49416666666667[/C][C]8.25[/C][C]0.244166666666666[/C][C]0.105833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]8.3[/C][C]8.14583333333333[/C][C]8.2[/C][C]-0.0541666666666664[/C][C]0.154166666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]7.9[/C][C]7.89166666666667[/C][C]8.14583333333333[/C][C]-0.254166666666666[/C][C]0.00833333333333464[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]7.9[/C][C]7.9375[/C][C]8.09166666666667[/C][C]-0.154166666666666[/C][C]-0.0374999999999979[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]8.1[/C][C]8.1125[/C][C]8.04583333333333[/C][C]0.0666666666666666[/C][C]-0.0124999999999993[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]8.3[/C][C]8.24333333333333[/C][C]7.99583333333333[/C][C]0.2475[/C][C]0.0566666666666675[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]8.1[/C][C]8.13833333333333[/C][C]7.92916666666667[/C][C]0.209166666666666[/C][C]-0.0383333333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]7.4[/C][C]7.45583333333333[/C][C]7.83333333333333[/C][C]-0.3775[/C][C]-0.0558333333333323[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]7.3[/C][C]7.39583333333333[/C][C]7.72083333333333[/C][C]-0.325[/C][C]-0.0958333333333323[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]7.7[/C][C]7.59416666666667[/C][C]7.625[/C][C]-0.0308333333333333[/C][C]0.105833333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]8[/C][C]7.70333333333333[/C][C]7.55833333333333[/C][C]0.145[/C][C]0.296666666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]8[/C][C]7.8[/C][C]7.51666666666667[/C][C]0.283333333333333[/C][C]0.2[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]7.7[/C][C]7.7275[/C][C]7.48333333333333[/C][C]0.244166666666666[/C][C]-0.0274999999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]6.9[/C][C]7.375[/C][C]7.42916666666667[/C][C]-0.0541666666666664[/C][C]-0.475000000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]6.6[/C][C]7.0875[/C][C]7.34166666666667[/C][C]-0.254166666666666[/C][C]-0.487500000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]6.9[/C][C]7.08333333333333[/C][C]7.2375[/C][C]-0.154166666666666[/C][C]-0.183333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]7.5[/C][C]7.2[/C][C]7.13333333333333[/C][C]0.0666666666666666[/C][C]0.300000000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]7.9[/C][C]7.29333333333333[/C][C]7.04583333333333[/C][C]0.2475[/C][C]0.606666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]7.7[/C][C]7.20083333333333[/C][C]6.99166666666667[/C][C]0.209166666666666[/C][C]0.499166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]6.5[/C][C]6.61[/C][C]6.9875[/C][C]-0.3775[/C][C]-0.109999999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]6.1[/C][C]6.69166666666667[/C][C]7.01666666666667[/C][C]-0.325[/C][C]-0.591666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]6.4[/C][C]7.00666666666667[/C][C]7.0375[/C][C]-0.0308333333333333[/C][C]-0.606666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]6.8[/C][C]7.16583333333333[/C][C]7.02083333333333[/C][C]0.145[/C][C]-0.365833333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]7.1[/C][C]7.25833333333333[/C][C]6.975[/C][C]0.283333333333333[/C][C]-0.158333333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]7.3[/C][C]7.18583333333333[/C][C]6.94166666666667[/C][C]0.244166666666666[/C][C]0.114166666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]7.2[/C][C]6.90833333333333[/C][C]6.9625[/C][C]-0.0541666666666664[/C][C]0.291666666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]7[/C][C]6.80416666666667[/C][C]7.05833333333333[/C][C]-0.254166666666666[/C][C]0.195833333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]7[/C][C]7.0375[/C][C]7.19166666666667[/C][C]-0.154166666666666[/C][C]-0.0374999999999988[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]7[/C][C]7.37083333333333[/C][C]7.30416666666667[/C][C]0.0666666666666666[/C][C]-0.370833333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]7.3[/C][C]7.635[/C][C]7.3875[/C][C]0.2475[/C][C]-0.334999999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]7.5[/C][C]7.66333333333333[/C][C]7.45416666666666[/C][C]0.209166666666666[/C][C]-0.163333333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]7.2[/C][C]7.135[/C][C]7.5125[/C][C]-0.3775[/C][C]0.0650000000000013[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]7.7[/C][C]7.25416666666667[/C][C]7.57916666666667[/C][C]-0.325[/C][C]0.445833333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]8[/C][C]7.6275[/C][C]7.65833333333333[/C][C]-0.0308333333333333[/C][C]0.372500000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]7.9[/C][C]7.89083333333333[/C][C]7.74583333333333[/C][C]0.145[/C][C]0.00916666666666721[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]8[/C][C]8.10833333333333[/C][C]7.825[/C][C]0.283333333333333[/C][C]-0.108333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]8[/C][C]8.13166666666667[/C][C]7.8875[/C][C]0.244166666666666[/C][C]-0.131666666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]7.9[/C][C]7.89583333333333[/C][C]7.95[/C][C]-0.0541666666666664[/C][C]0.00416666666666643[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]7.9[/C][C]7.75416666666667[/C][C]8.00833333333333[/C][C]-0.254166666666666[/C][C]0.145833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]8[/C][C]7.9[/C][C]8.05416666666667[/C][C]-0.154166666666666[/C][C]0.0999999999999996[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]8.1[/C][C]8.17083333333333[/C][C]8.10416666666667[/C][C]0.0666666666666666[/C][C]-0.0708333333333346[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]8.1[/C][C]8.41[/C][C]8.1625[/C][C]0.2475[/C][C]-0.31[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]8.2[/C][C]8.43[/C][C]8.22083333333333[/C][C]0.209166666666666[/C][C]-0.23[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]8[/C][C]7.8975[/C][C]8.275[/C][C]-0.3775[/C][C]0.102499999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]8.3[/C][C]7.99583333333333[/C][C]8.32083333333333[/C][C]-0.325[/C][C]0.304166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]8.5[/C][C]8.33166666666667[/C][C]8.3625[/C][C]-0.0308333333333333[/C][C]0.168333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]8.6[/C][C]8.55333333333333[/C][C]8.40833333333333[/C][C]0.145[/C][C]0.0466666666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]8.7[/C][C]8.74166666666667[/C][C]8.45833333333333[/C][C]0.283333333333333[/C][C]-0.0416666666666661[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]8.7[/C][C]8.74416666666666[/C][C]8.5[/C][C]0.244166666666666[/C][C]-0.0441666666666656[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]8.5[/C][C]8.45833333333333[/C][C]8.5125[/C][C]-0.0541666666666664[/C][C]0.0416666666666679[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]8.4[/C][C]8.24583333333333[/C][C]8.5[/C][C]-0.254166666666666[/C][C]0.154166666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]8.5[/C][C]8.325[/C][C]8.47916666666666[/C][C]-0.154166666666666[/C][C]0.175000000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]8.7[/C][C]8.52916666666666[/C][C]8.4625[/C][C]0.0666666666666666[/C][C]0.170833333333336[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]8.7[/C][C]8.70166666666667[/C][C]8.45416666666667[/C][C]0.2475[/C][C]-0.00166666666666693[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]8.6[/C][C]8.65083333333333[/C][C]8.44166666666667[/C][C]0.209166666666666[/C][C]-0.0508333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]7.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.3775[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]8.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.325[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]8.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0308333333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]8.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.145[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]8.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.283333333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]8.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.244166666666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121541&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=121541&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
18NANA-0.0541666666666664NA
28NANA-0.254166666666666NA
38.2NANA-0.154166666666666NA
48.5NANA0.0666666666666666NA
58.7NANA0.2475NA
68.7NANA0.209166666666666NA
787.9858.3625-0.37750.0150000000000006
888.045833333333338.37083333333333-0.325-0.0458333333333325
98.38.323333333333338.35416666666667-0.0308333333333333-0.0233333333333317
108.58.478.3250.1450.0300000000000011
118.78.5758.291666666666670.2833333333333330.125
128.68.494166666666678.250.2441666666666660.105833333333333
138.38.145833333333338.2-0.05416666666666640.154166666666669
147.97.891666666666678.14583333333333-0.2541666666666660.00833333333333464
157.97.93758.09166666666667-0.154166666666666-0.0374999999999979
168.18.11258.045833333333330.0666666666666666-0.0124999999999993
178.38.243333333333337.995833333333330.24750.0566666666666675
188.18.138333333333337.929166666666670.209166666666666-0.0383333333333331
197.47.455833333333337.83333333333333-0.3775-0.0558333333333323
207.37.395833333333337.72083333333333-0.325-0.0958333333333323
217.77.594166666666677.625-0.03083333333333330.105833333333335
2287.703333333333337.558333333333330.1450.296666666666668
2387.87.516666666666670.2833333333333330.2
247.77.72757.483333333333330.244166666666666-0.0274999999999999
256.97.3757.42916666666667-0.0541666666666664-0.475000000000001
266.67.08757.34166666666667-0.254166666666666-0.487500000000001
276.97.083333333333337.2375-0.154166666666666-0.183333333333334
287.57.27.133333333333330.06666666666666660.300000000000001
297.97.293333333333337.045833333333330.24750.606666666666667
307.77.200833333333336.991666666666670.2091666666666660.499166666666667
316.56.616.9875-0.3775-0.109999999999999
326.16.691666666666677.01666666666667-0.325-0.591666666666667
336.47.006666666666677.0375-0.0308333333333333-0.606666666666666
346.87.165833333333337.020833333333330.145-0.365833333333332
357.17.258333333333336.9750.283333333333333-0.158333333333332
367.37.185833333333336.941666666666670.2441666666666660.114166666666668
377.26.908333333333336.9625-0.05416666666666640.291666666666669
3876.804166666666677.05833333333333-0.2541666666666660.195833333333335
3977.03757.19166666666667-0.154166666666666-0.0374999999999988
4077.370833333333337.304166666666670.0666666666666666-0.370833333333332
417.37.6357.38750.2475-0.334999999999998
427.57.663333333333337.454166666666660.209166666666666-0.163333333333331
437.27.1357.5125-0.37750.0650000000000013
447.77.254166666666677.57916666666667-0.3250.445833333333335
4587.62757.65833333333333-0.03083333333333330.372500000000001
467.97.890833333333337.745833333333330.1450.00916666666666721
4788.108333333333337.8250.283333333333333-0.108333333333333
4888.131666666666677.88750.244166666666666-0.131666666666665
497.97.895833333333337.95-0.05416666666666640.00416666666666643
507.97.754166666666678.00833333333333-0.2541666666666660.145833333333334
5187.98.05416666666667-0.1541666666666660.0999999999999996
528.18.170833333333338.104166666666670.0666666666666666-0.0708333333333346
538.18.418.16250.2475-0.31
548.28.438.220833333333330.209166666666666-0.23
5587.89758.275-0.37750.102499999999999
568.37.995833333333338.32083333333333-0.3250.304166666666667
578.58.331666666666678.3625-0.03083333333333330.168333333333333
588.68.553333333333338.408333333333330.1450.0466666666666669
598.78.741666666666678.458333333333330.283333333333333-0.0416666666666661
608.78.744166666666668.50.244166666666666-0.0441666666666656
618.58.458333333333338.5125-0.05416666666666640.0416666666666679
628.48.245833333333338.5-0.2541666666666660.154166666666669
638.58.3258.47916666666666-0.1541666666666660.175000000000002
648.78.529166666666668.46250.06666666666666660.170833333333336
658.78.701666666666678.454166666666670.2475-0.00166666666666693
668.68.650833333333338.441666666666670.209166666666666-0.0508333333333333
677.9NANA-0.3775NA
688.1NANA-0.325NA
698.2NANA-0.0308333333333333NA
708.5NANA0.145NA
718.6NANA0.283333333333333NA
728.5NANA0.244166666666666NA



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')