Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*Unverified author*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Mon, 16 May 2011 19:09:23 +0000

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2011/May/16/t1305572743lkadw1e4dp9ju6r.htm/, Retrieved Sun, 12 May 2024 14:11:00 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121670, Retrieved Sun, 12 May 2024 14:11:00 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

KDGP2w91

Estimated Impact

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)

-       [Classical Decomposition] [Eigen reeks deel 9] [2011-05-16 19:09:23] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

5,7
5,6
5,8
5,6
5,6
5,6
5,5
5,4
5,4
5,5
5,4
5,4
5,3
5,4
5,2
5,2
5,1
5
5
4,9
5
5
5
4,9
4,7
4,8
4,7
4,7
4,6
4,6
4,7
4,7
4,5
4,4
4,5
4,4
4,6
4,5
4,4
4,5
4,4
4,6
4,7
4,6
4,7
4,7
4,7
5
5
4,8
5,1
4,9
5,4
5,6
5,8
6,1
6,2
6,6
6,8
7,3
7,8
8,2
8,6
8,9
9,4
9,5
9,5
9,7
9,8
10,1
9,9
9,9
9,7
9,7
9,7
9,8
9,6
9,6
9,5
9,6
9,6
9,7
9,8
9,4
9

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ www.yougetit.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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ www.yougetit.org \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121670&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]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ www.yougetit.org[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121670&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=121670&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 Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ www.yougetit.org

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	5.7	NA	NA	0.00341435185185125	NA
2	5.6	NA	NA	-0.0035300925925928	NA
3	5.8	NA	NA	-0.0118634259259258	NA
4	5.6	NA	NA	-0.0201967592592593	NA
5	5.6	NA	NA	0.00341435185185229	NA
6	5.6	NA	NA	0.0117476851851847	NA
7	5.5	5.53327546296296	5.525	0.00827546296296327	-0.0332754629629637
8	5.4	5.51244212962963	5.5	0.0124421296296297	-0.11244212962963
9	5.4	5.43883101851852	5.46666666666667	-0.0278356481481483	-0.0388310185185183
10	5.5	5.43952546296296	5.425	0.0145254629629631	0.0604745370370363
11	5.4	5.3791087962963	5.3875	-0.00839120370370363	0.0208912037037035
12	5.4	5.35966435185185	5.34166666666667	0.0179976851851855	0.0403356481481483
13	5.3	5.29924768518519	5.29583333333333	0.00341435185185125	0.000752314814814525
14	5.4	5.25063657407407	5.25416666666667	-0.0035300925925928	0.149363425925927
15	5.2	5.20480324074074	5.21666666666667	-0.0118634259259258	-0.00480324074074012
16	5.2	5.15896990740741	5.17916666666667	-0.0201967592592593	0.0410300925925924
17	5.1	5.14508101851852	5.14166666666667	0.00341435185185229	-0.045081018518518
18	5	5.11591435185185	5.10416666666667	0.0117476851851847	-0.115914351851851
19	5	5.0666087962963	5.05833333333333	0.00827546296296327	-0.066608796296296
20	4.9	5.02077546296296	5.00833333333333	0.0124421296296297	-0.120775462962961
21	5	4.93466435185185	4.9625	-0.0278356481481483	0.0653356481481486
22	5	4.9353587962963	4.92083333333333	0.0145254629629631	0.0646412037037045
23	5	4.87077546296296	4.87916666666667	-0.00839120370370363	0.129224537037037
24	4.9	4.85966435185185	4.84166666666667	0.0179976851851855	0.0403356481481492
25	4.7	4.81591435185185	4.8125	0.00341435185185125	-0.11591435185185
26	4.8	4.78813657407407	4.79166666666667	-0.0035300925925928	0.0118634259259265
27	4.7	4.75063657407407	4.7625	-0.0118634259259258	-0.0506365740740735
28	4.7	4.69646990740741	4.71666666666667	-0.0201967592592593	0.00353009259259274
29	4.6	4.67424768518518	4.67083333333333	0.00341435185185229	-0.0742476851851848
30	4.6	4.64091435185185	4.62916666666667	0.0117476851851847	-0.0409143518518515
31	4.7	4.61244212962963	4.60416666666667	0.00827546296296327	0.087557870370369
32	4.7	4.59994212962963	4.5875	0.0124421296296297	0.10005787037037
33	4.5	4.53466435185185	4.5625	-0.0278356481481483	-0.0346643518518519
34	4.4	4.55619212962963	4.54166666666667	0.0145254629629631	-0.15619212962963
35	4.5	4.5166087962963	4.525	-0.00839120370370363	-0.0166087962962962
36	4.4	4.53466435185185	4.51666666666667	0.0179976851851855	-0.134664351851852
37	4.6	4.52008101851852	4.51666666666667	0.00341435185185125	0.0799189814814811
38	4.5	4.50896990740741	4.5125	-0.0035300925925928	-0.00896990740740744
39	4.4	4.50480324074074	4.51666666666667	-0.0118634259259258	-0.104803240740741
40	4.5	4.51730324074074	4.5375	-0.0201967592592593	-0.0173032407407403
41	4.4	4.56174768518519	4.55833333333333	0.00341435185185229	-0.161747685185185
42	4.6	4.60341435185185	4.59166666666667	0.0117476851851847	-0.0034143518518519
43	4.7	4.6416087962963	4.63333333333333	0.00827546296296327	0.058391203703704
44	4.6	4.67494212962963	4.6625	0.0124421296296297	-0.0749421296296298
45	4.7	4.67633101851852	4.70416666666667	-0.0278356481481483	0.0236689814814817
46	4.7	4.76452546296296	4.75	0.0145254629629631	-0.0645254629629628
47	4.7	4.79994212962963	4.80833333333333	-0.00839120370370363	-0.0999421296296301
48	5	4.90966435185185	4.89166666666667	0.0179976851851855	0.090335648148149
49	5	4.98258101851852	4.97916666666667	0.00341435185185125	0.017418981481482
50	4.8	5.08396990740741	5.0875	-0.0035300925925928	-0.283969907407407
51	5.1	5.20063657407407	5.2125	-0.0118634259259258	-0.100636574074074
52	4.9	5.33396990740741	5.35416666666667	-0.0201967592592593	-0.433969907407407
53	5.4	5.52424768518519	5.52083333333333	0.00341435185185229	-0.124247685185186
54	5.6	5.71591435185185	5.70416666666667	0.0117476851851847	-0.115914351851853
55	5.8	5.92494212962963	5.91666666666667	0.00827546296296327	-0.12494212962963
56	6.1	6.18744212962963	6.175	0.0124421296296297	-0.087442129629629
57	6.2	6.43466435185185	6.4625	-0.0278356481481483	-0.234664351851852
58	6.6	6.78952546296296	6.775	0.0145254629629631	-0.189525462962963
59	6.8	7.09994212962963	7.10833333333333	-0.00839120370370363	-0.29994212962963
60	7.3	7.45549768518519	7.4375	0.0179976851851855	-0.155497685185185
61	7.8	7.75758101851852	7.75416666666667	0.00341435185185125	0.0424189814814833
62	8.2	8.05480324074074	8.05833333333333	-0.0035300925925928	0.145196759259258
63	8.6	8.3464699074074	8.35833333333333	-0.0118634259259258	0.253530092592593
64	8.9	8.63396990740741	8.65416666666667	-0.0201967592592593	0.26603009259259
65	9.4	8.93258101851852	8.92916666666667	0.00341435185185229	0.467418981481483
66	9.5	9.17841435185185	9.16666666666667	0.0117476851851847	0.321585648148147
67	9.5	9.36244212962963	9.35416666666667	0.00827546296296327	0.137557870370371
68	9.7	9.50827546296296	9.49583333333333	0.0124421296296297	0.191724537037036
69	9.8	9.57633101851852	9.60416666666667	-0.0278356481481483	0.223668981481481
70	10.1	9.70202546296296	9.6875	0.0145254629629631	0.397974537037037
71	9.9	9.72494212962963	9.73333333333333	-0.00839120370370363	0.175057870370372
72	9.9	9.76383101851852	9.74583333333333	0.0179976851851855	0.136168981481481
73	9.7	9.75341435185185	9.75	0.00341435185185125	-0.0534143518518544
74	9.7	9.74230324074074	9.74583333333333	-0.0035300925925928	-0.0423032407407415
75	9.7	9.7214699074074	9.73333333333333	-0.0118634259259258	-0.0214699074074094
76	9.8	9.68813657407407	9.70833333333333	-0.0201967592592593	0.111863425925927
77	9.6	9.69091435185185	9.6875	0.00341435185185229	-0.0909143518518505
78	9.6	9.67424768518518	9.6625	0.0117476851851847	-0.0742476851851848
79	9.5	9.62077546296296	9.6125	0.00827546296296327	-0.120775462962962
80	9.6	NA	NA	0.0124421296296297	NA
81	9.6	NA	NA	-0.0278356481481483	NA
82	9.7	NA	NA	0.0145254629629631	NA
83	9.8	NA	NA	-0.00839120370370363	NA
84	9.4	NA	NA	0.0179976851851855	NA
85	9	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 5.7 & NA & NA & 0.00341435185185125 & NA \tabularnewline
2 & 5.6 & NA & NA & -0.0035300925925928 & NA \tabularnewline
3 & 5.8 & NA & NA & -0.0118634259259258 & NA \tabularnewline
4 & 5.6 & NA & NA & -0.0201967592592593 & NA \tabularnewline
5 & 5.6 & NA & NA & 0.00341435185185229 & NA \tabularnewline
6 & 5.6 & NA & NA & 0.0117476851851847 & NA \tabularnewline
7 & 5.5 & 5.53327546296296 & 5.525 & 0.00827546296296327 & -0.0332754629629637 \tabularnewline
8 & 5.4 & 5.51244212962963 & 5.5 & 0.0124421296296297 & -0.11244212962963 \tabularnewline
9 & 5.4 & 5.43883101851852 & 5.46666666666667 & -0.0278356481481483 & -0.0388310185185183 \tabularnewline
10 & 5.5 & 5.43952546296296 & 5.425 & 0.0145254629629631 & 0.0604745370370363 \tabularnewline
11 & 5.4 & 5.3791087962963 & 5.3875 & -0.00839120370370363 & 0.0208912037037035 \tabularnewline
12 & 5.4 & 5.35966435185185 & 5.34166666666667 & 0.0179976851851855 & 0.0403356481481483 \tabularnewline
13 & 5.3 & 5.29924768518519 & 5.29583333333333 & 0.00341435185185125 & 0.000752314814814525 \tabularnewline
14 & 5.4 & 5.25063657407407 & 5.25416666666667 & -0.0035300925925928 & 0.149363425925927 \tabularnewline
15 & 5.2 & 5.20480324074074 & 5.21666666666667 & -0.0118634259259258 & -0.00480324074074012 \tabularnewline
16 & 5.2 & 5.15896990740741 & 5.17916666666667 & -0.0201967592592593 & 0.0410300925925924 \tabularnewline
17 & 5.1 & 5.14508101851852 & 5.14166666666667 & 0.00341435185185229 & -0.045081018518518 \tabularnewline
18 & 5 & 5.11591435185185 & 5.10416666666667 & 0.0117476851851847 & -0.115914351851851 \tabularnewline
19 & 5 & 5.0666087962963 & 5.05833333333333 & 0.00827546296296327 & -0.066608796296296 \tabularnewline
20 & 4.9 & 5.02077546296296 & 5.00833333333333 & 0.0124421296296297 & -0.120775462962961 \tabularnewline
21 & 5 & 4.93466435185185 & 4.9625 & -0.0278356481481483 & 0.0653356481481486 \tabularnewline
22 & 5 & 4.9353587962963 & 4.92083333333333 & 0.0145254629629631 & 0.0646412037037045 \tabularnewline
23 & 5 & 4.87077546296296 & 4.87916666666667 & -0.00839120370370363 & 0.129224537037037 \tabularnewline
24 & 4.9 & 4.85966435185185 & 4.84166666666667 & 0.0179976851851855 & 0.0403356481481492 \tabularnewline
25 & 4.7 & 4.81591435185185 & 4.8125 & 0.00341435185185125 & -0.11591435185185 \tabularnewline
26 & 4.8 & 4.78813657407407 & 4.79166666666667 & -0.0035300925925928 & 0.0118634259259265 \tabularnewline
27 & 4.7 & 4.75063657407407 & 4.7625 & -0.0118634259259258 & -0.0506365740740735 \tabularnewline
28 & 4.7 & 4.69646990740741 & 4.71666666666667 & -0.0201967592592593 & 0.00353009259259274 \tabularnewline
29 & 4.6 & 4.67424768518518 & 4.67083333333333 & 0.00341435185185229 & -0.0742476851851848 \tabularnewline
30 & 4.6 & 4.64091435185185 & 4.62916666666667 & 0.0117476851851847 & -0.0409143518518515 \tabularnewline
31 & 4.7 & 4.61244212962963 & 4.60416666666667 & 0.00827546296296327 & 0.087557870370369 \tabularnewline
32 & 4.7 & 4.59994212962963 & 4.5875 & 0.0124421296296297 & 0.10005787037037 \tabularnewline
33 & 4.5 & 4.53466435185185 & 4.5625 & -0.0278356481481483 & -0.0346643518518519 \tabularnewline
34 & 4.4 & 4.55619212962963 & 4.54166666666667 & 0.0145254629629631 & -0.15619212962963 \tabularnewline
35 & 4.5 & 4.5166087962963 & 4.525 & -0.00839120370370363 & -0.0166087962962962 \tabularnewline
36 & 4.4 & 4.53466435185185 & 4.51666666666667 & 0.0179976851851855 & -0.134664351851852 \tabularnewline
37 & 4.6 & 4.52008101851852 & 4.51666666666667 & 0.00341435185185125 & 0.0799189814814811 \tabularnewline
38 & 4.5 & 4.50896990740741 & 4.5125 & -0.0035300925925928 & -0.00896990740740744 \tabularnewline
39 & 4.4 & 4.50480324074074 & 4.51666666666667 & -0.0118634259259258 & -0.104803240740741 \tabularnewline
40 & 4.5 & 4.51730324074074 & 4.5375 & -0.0201967592592593 & -0.0173032407407403 \tabularnewline
41 & 4.4 & 4.56174768518519 & 4.55833333333333 & 0.00341435185185229 & -0.161747685185185 \tabularnewline
42 & 4.6 & 4.60341435185185 & 4.59166666666667 & 0.0117476851851847 & -0.0034143518518519 \tabularnewline
43 & 4.7 & 4.6416087962963 & 4.63333333333333 & 0.00827546296296327 & 0.058391203703704 \tabularnewline
44 & 4.6 & 4.67494212962963 & 4.6625 & 0.0124421296296297 & -0.0749421296296298 \tabularnewline
45 & 4.7 & 4.67633101851852 & 4.70416666666667 & -0.0278356481481483 & 0.0236689814814817 \tabularnewline
46 & 4.7 & 4.76452546296296 & 4.75 & 0.0145254629629631 & -0.0645254629629628 \tabularnewline
47 & 4.7 & 4.79994212962963 & 4.80833333333333 & -0.00839120370370363 & -0.0999421296296301 \tabularnewline
48 & 5 & 4.90966435185185 & 4.89166666666667 & 0.0179976851851855 & 0.090335648148149 \tabularnewline
49 & 5 & 4.98258101851852 & 4.97916666666667 & 0.00341435185185125 & 0.017418981481482 \tabularnewline
50 & 4.8 & 5.08396990740741 & 5.0875 & -0.0035300925925928 & -0.283969907407407 \tabularnewline
51 & 5.1 & 5.20063657407407 & 5.2125 & -0.0118634259259258 & -0.100636574074074 \tabularnewline
52 & 4.9 & 5.33396990740741 & 5.35416666666667 & -0.0201967592592593 & -0.433969907407407 \tabularnewline
53 & 5.4 & 5.52424768518519 & 5.52083333333333 & 0.00341435185185229 & -0.124247685185186 \tabularnewline
54 & 5.6 & 5.71591435185185 & 5.70416666666667 & 0.0117476851851847 & -0.115914351851853 \tabularnewline
55 & 5.8 & 5.92494212962963 & 5.91666666666667 & 0.00827546296296327 & -0.12494212962963 \tabularnewline
56 & 6.1 & 6.18744212962963 & 6.175 & 0.0124421296296297 & -0.087442129629629 \tabularnewline
57 & 6.2 & 6.43466435185185 & 6.4625 & -0.0278356481481483 & -0.234664351851852 \tabularnewline
58 & 6.6 & 6.78952546296296 & 6.775 & 0.0145254629629631 & -0.189525462962963 \tabularnewline
59 & 6.8 & 7.09994212962963 & 7.10833333333333 & -0.00839120370370363 & -0.29994212962963 \tabularnewline
60 & 7.3 & 7.45549768518519 & 7.4375 & 0.0179976851851855 & -0.155497685185185 \tabularnewline
61 & 7.8 & 7.75758101851852 & 7.75416666666667 & 0.00341435185185125 & 0.0424189814814833 \tabularnewline
62 & 8.2 & 8.05480324074074 & 8.05833333333333 & -0.0035300925925928 & 0.145196759259258 \tabularnewline
63 & 8.6 & 8.3464699074074 & 8.35833333333333 & -0.0118634259259258 & 0.253530092592593 \tabularnewline
64 & 8.9 & 8.63396990740741 & 8.65416666666667 & -0.0201967592592593 & 0.26603009259259 \tabularnewline
65 & 9.4 & 8.93258101851852 & 8.92916666666667 & 0.00341435185185229 & 0.467418981481483 \tabularnewline
66 & 9.5 & 9.17841435185185 & 9.16666666666667 & 0.0117476851851847 & 0.321585648148147 \tabularnewline
67 & 9.5 & 9.36244212962963 & 9.35416666666667 & 0.00827546296296327 & 0.137557870370371 \tabularnewline
68 & 9.7 & 9.50827546296296 & 9.49583333333333 & 0.0124421296296297 & 0.191724537037036 \tabularnewline
69 & 9.8 & 9.57633101851852 & 9.60416666666667 & -0.0278356481481483 & 0.223668981481481 \tabularnewline
70 & 10.1 & 9.70202546296296 & 9.6875 & 0.0145254629629631 & 0.397974537037037 \tabularnewline
71 & 9.9 & 9.72494212962963 & 9.73333333333333 & -0.00839120370370363 & 0.175057870370372 \tabularnewline
72 & 9.9 & 9.76383101851852 & 9.74583333333333 & 0.0179976851851855 & 0.136168981481481 \tabularnewline
73 & 9.7 & 9.75341435185185 & 9.75 & 0.00341435185185125 & -0.0534143518518544 \tabularnewline
74 & 9.7 & 9.74230324074074 & 9.74583333333333 & -0.0035300925925928 & -0.0423032407407415 \tabularnewline
75 & 9.7 & 9.7214699074074 & 9.73333333333333 & -0.0118634259259258 & -0.0214699074074094 \tabularnewline
76 & 9.8 & 9.68813657407407 & 9.70833333333333 & -0.0201967592592593 & 0.111863425925927 \tabularnewline
77 & 9.6 & 9.69091435185185 & 9.6875 & 0.00341435185185229 & -0.0909143518518505 \tabularnewline
78 & 9.6 & 9.67424768518518 & 9.6625 & 0.0117476851851847 & -0.0742476851851848 \tabularnewline
79 & 9.5 & 9.62077546296296 & 9.6125 & 0.00827546296296327 & -0.120775462962962 \tabularnewline
80 & 9.6 & NA & NA & 0.0124421296296297 & NA \tabularnewline
81 & 9.6 & NA & NA & -0.0278356481481483 & NA \tabularnewline
82 & 9.7 & NA & NA & 0.0145254629629631 & NA \tabularnewline
83 & 9.8 & NA & NA & -0.00839120370370363 & NA \tabularnewline
84 & 9.4 & NA & NA & 0.0179976851851855 & NA \tabularnewline
85 & 9 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121670&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]5.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00341435185185125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]5.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0035300925925928[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]5.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0118634259259258[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]5.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0201967592592593[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]5.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00341435185185229[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]5.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0117476851851847[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]5.5[/C][C]5.53327546296296[/C][C]5.525[/C][C]0.00827546296296327[/C][C]-0.0332754629629637[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]5.4[/C][C]5.51244212962963[/C][C]5.5[/C][C]0.0124421296296297[/C][C]-0.11244212962963[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]5.4[/C][C]5.43883101851852[/C][C]5.46666666666667[/C][C]-0.0278356481481483[/C][C]-0.0388310185185183[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]5.5[/C][C]5.43952546296296[/C][C]5.425[/C][C]0.0145254629629631[/C][C]0.0604745370370363[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]5.4[/C][C]5.3791087962963[/C][C]5.3875[/C][C]-0.00839120370370363[/C][C]0.0208912037037035[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]5.4[/C][C]5.35966435185185[/C][C]5.34166666666667[/C][C]0.0179976851851855[/C][C]0.0403356481481483[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]5.3[/C][C]5.29924768518519[/C][C]5.29583333333333[/C][C]0.00341435185185125[/C][C]0.000752314814814525[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]5.4[/C][C]5.25063657407407[/C][C]5.25416666666667[/C][C]-0.0035300925925928[/C][C]0.149363425925927[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]5.2[/C][C]5.20480324074074[/C][C]5.21666666666667[/C][C]-0.0118634259259258[/C][C]-0.00480324074074012[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]5.2[/C][C]5.15896990740741[/C][C]5.17916666666667[/C][C]-0.0201967592592593[/C][C]0.0410300925925924[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]5.1[/C][C]5.14508101851852[/C][C]5.14166666666667[/C][C]0.00341435185185229[/C][C]-0.045081018518518[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]5[/C][C]5.11591435185185[/C][C]5.10416666666667[/C][C]0.0117476851851847[/C][C]-0.115914351851851[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]5[/C][C]5.0666087962963[/C][C]5.05833333333333[/C][C]0.00827546296296327[/C][C]-0.066608796296296[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]4.9[/C][C]5.02077546296296[/C][C]5.00833333333333[/C][C]0.0124421296296297[/C][C]-0.120775462962961[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]5[/C][C]4.93466435185185[/C][C]4.9625[/C][C]-0.0278356481481483[/C][C]0.0653356481481486[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]5[/C][C]4.9353587962963[/C][C]4.92083333333333[/C][C]0.0145254629629631[/C][C]0.0646412037037045[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]5[/C][C]4.87077546296296[/C][C]4.87916666666667[/C][C]-0.00839120370370363[/C][C]0.129224537037037[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]4.9[/C][C]4.85966435185185[/C][C]4.84166666666667[/C][C]0.0179976851851855[/C][C]0.0403356481481492[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]4.7[/C][C]4.81591435185185[/C][C]4.8125[/C][C]0.00341435185185125[/C][C]-0.11591435185185[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]4.8[/C][C]4.78813657407407[/C][C]4.79166666666667[/C][C]-0.0035300925925928[/C][C]0.0118634259259265[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]4.7[/C][C]4.75063657407407[/C][C]4.7625[/C][C]-0.0118634259259258[/C][C]-0.0506365740740735[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]4.7[/C][C]4.69646990740741[/C][C]4.71666666666667[/C][C]-0.0201967592592593[/C][C]0.00353009259259274[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]4.6[/C][C]4.67424768518518[/C][C]4.67083333333333[/C][C]0.00341435185185229[/C][C]-0.0742476851851848[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]4.6[/C][C]4.64091435185185[/C][C]4.62916666666667[/C][C]0.0117476851851847[/C][C]-0.0409143518518515[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]4.7[/C][C]4.61244212962963[/C][C]4.60416666666667[/C][C]0.00827546296296327[/C][C]0.087557870370369[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]4.7[/C][C]4.59994212962963[/C][C]4.5875[/C][C]0.0124421296296297[/C][C]0.10005787037037[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]4.5[/C][C]4.53466435185185[/C][C]4.5625[/C][C]-0.0278356481481483[/C][C]-0.0346643518518519[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]4.4[/C][C]4.55619212962963[/C][C]4.54166666666667[/C][C]0.0145254629629631[/C][C]-0.15619212962963[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]4.5[/C][C]4.5166087962963[/C][C]4.525[/C][C]-0.00839120370370363[/C][C]-0.0166087962962962[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]4.4[/C][C]4.53466435185185[/C][C]4.51666666666667[/C][C]0.0179976851851855[/C][C]-0.134664351851852[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]4.6[/C][C]4.52008101851852[/C][C]4.51666666666667[/C][C]0.00341435185185125[/C][C]0.0799189814814811[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]4.5[/C][C]4.50896990740741[/C][C]4.5125[/C][C]-0.0035300925925928[/C][C]-0.00896990740740744[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]4.4[/C][C]4.50480324074074[/C][C]4.51666666666667[/C][C]-0.0118634259259258[/C][C]-0.104803240740741[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]4.5[/C][C]4.51730324074074[/C][C]4.5375[/C][C]-0.0201967592592593[/C][C]-0.0173032407407403[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]4.4[/C][C]4.56174768518519[/C][C]4.55833333333333[/C][C]0.00341435185185229[/C][C]-0.161747685185185[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]4.6[/C][C]4.60341435185185[/C][C]4.59166666666667[/C][C]0.0117476851851847[/C][C]-0.0034143518518519[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]4.7[/C][C]4.6416087962963[/C][C]4.63333333333333[/C][C]0.00827546296296327[/C][C]0.058391203703704[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]4.6[/C][C]4.67494212962963[/C][C]4.6625[/C][C]0.0124421296296297[/C][C]-0.0749421296296298[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]4.7[/C][C]4.67633101851852[/C][C]4.70416666666667[/C][C]-0.0278356481481483[/C][C]0.0236689814814817[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]4.7[/C][C]4.76452546296296[/C][C]4.75[/C][C]0.0145254629629631[/C][C]-0.0645254629629628[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]4.7[/C][C]4.79994212962963[/C][C]4.80833333333333[/C][C]-0.00839120370370363[/C][C]-0.0999421296296301[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]5[/C][C]4.90966435185185[/C][C]4.89166666666667[/C][C]0.0179976851851855[/C][C]0.090335648148149[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]5[/C][C]4.98258101851852[/C][C]4.97916666666667[/C][C]0.00341435185185125[/C][C]0.017418981481482[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]4.8[/C][C]5.08396990740741[/C][C]5.0875[/C][C]-0.0035300925925928[/C][C]-0.283969907407407[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]5.1[/C][C]5.20063657407407[/C][C]5.2125[/C][C]-0.0118634259259258[/C][C]-0.100636574074074[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]4.9[/C][C]5.33396990740741[/C][C]5.35416666666667[/C][C]-0.0201967592592593[/C][C]-0.433969907407407[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]5.4[/C][C]5.52424768518519[/C][C]5.52083333333333[/C][C]0.00341435185185229[/C][C]-0.124247685185186[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]5.6[/C][C]5.71591435185185[/C][C]5.70416666666667[/C][C]0.0117476851851847[/C][C]-0.115914351851853[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]5.8[/C][C]5.92494212962963[/C][C]5.91666666666667[/C][C]0.00827546296296327[/C][C]-0.12494212962963[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]6.1[/C][C]6.18744212962963[/C][C]6.175[/C][C]0.0124421296296297[/C][C]-0.087442129629629[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]6.2[/C][C]6.43466435185185[/C][C]6.4625[/C][C]-0.0278356481481483[/C][C]-0.234664351851852[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]6.6[/C][C]6.78952546296296[/C][C]6.775[/C][C]0.0145254629629631[/C][C]-0.189525462962963[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]6.8[/C][C]7.09994212962963[/C][C]7.10833333333333[/C][C]-0.00839120370370363[/C][C]-0.29994212962963[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]7.3[/C][C]7.45549768518519[/C][C]7.4375[/C][C]0.0179976851851855[/C][C]-0.155497685185185[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]7.8[/C][C]7.75758101851852[/C][C]7.75416666666667[/C][C]0.00341435185185125[/C][C]0.0424189814814833[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]8.2[/C][C]8.05480324074074[/C][C]8.05833333333333[/C][C]-0.0035300925925928[/C][C]0.145196759259258[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]8.6[/C][C]8.3464699074074[/C][C]8.35833333333333[/C][C]-0.0118634259259258[/C][C]0.253530092592593[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]8.9[/C][C]8.63396990740741[/C][C]8.65416666666667[/C][C]-0.0201967592592593[/C][C]0.26603009259259[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]9.4[/C][C]8.93258101851852[/C][C]8.92916666666667[/C][C]0.00341435185185229[/C][C]0.467418981481483[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]9.5[/C][C]9.17841435185185[/C][C]9.16666666666667[/C][C]0.0117476851851847[/C][C]0.321585648148147[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]9.5[/C][C]9.36244212962963[/C][C]9.35416666666667[/C][C]0.00827546296296327[/C][C]0.137557870370371[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]9.7[/C][C]9.50827546296296[/C][C]9.49583333333333[/C][C]0.0124421296296297[/C][C]0.191724537037036[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]9.8[/C][C]9.57633101851852[/C][C]9.60416666666667[/C][C]-0.0278356481481483[/C][C]0.223668981481481[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]10.1[/C][C]9.70202546296296[/C][C]9.6875[/C][C]0.0145254629629631[/C][C]0.397974537037037[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]9.9[/C][C]9.72494212962963[/C][C]9.73333333333333[/C][C]-0.00839120370370363[/C][C]0.175057870370372[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]9.9[/C][C]9.76383101851852[/C][C]9.74583333333333[/C][C]0.0179976851851855[/C][C]0.136168981481481[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]9.7[/C][C]9.75341435185185[/C][C]9.75[/C][C]0.00341435185185125[/C][C]-0.0534143518518544[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]9.7[/C][C]9.74230324074074[/C][C]9.74583333333333[/C][C]-0.0035300925925928[/C][C]-0.0423032407407415[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]9.7[/C][C]9.7214699074074[/C][C]9.73333333333333[/C][C]-0.0118634259259258[/C][C]-0.0214699074074094[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]9.8[/C][C]9.68813657407407[/C][C]9.70833333333333[/C][C]-0.0201967592592593[/C][C]0.111863425925927[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]9.6[/C][C]9.69091435185185[/C][C]9.6875[/C][C]0.00341435185185229[/C][C]-0.0909143518518505[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]9.6[/C][C]9.67424768518518[/C][C]9.6625[/C][C]0.0117476851851847[/C][C]-0.0742476851851848[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]9.5[/C][C]9.62077546296296[/C][C]9.6125[/C][C]0.00827546296296327[/C][C]-0.120775462962962[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]9.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0124421296296297[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]9.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0278356481481483[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]9.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0145254629629631[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]9.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00839120370370363[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]9.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0179976851851855[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121670&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=121670&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
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	5.7	NA	NA	0.00341435185185125	NA
2	5.6	NA	NA	-0.0035300925925928	NA
3	5.8	NA	NA	-0.0118634259259258	NA
4	5.6	NA	NA	-0.0201967592592593	NA
5	5.6	NA	NA	0.00341435185185229	NA
6	5.6	NA	NA	0.0117476851851847	NA
7	5.5	5.53327546296296	5.525	0.00827546296296327	-0.0332754629629637
8	5.4	5.51244212962963	5.5	0.0124421296296297	-0.11244212962963
9	5.4	5.43883101851852	5.46666666666667	-0.0278356481481483	-0.0388310185185183
10	5.5	5.43952546296296	5.425	0.0145254629629631	0.0604745370370363
11	5.4	5.3791087962963	5.3875	-0.00839120370370363	0.0208912037037035
12	5.4	5.35966435185185	5.34166666666667	0.0179976851851855	0.0403356481481483
13	5.3	5.29924768518519	5.29583333333333	0.00341435185185125	0.000752314814814525
14	5.4	5.25063657407407	5.25416666666667	-0.0035300925925928	0.149363425925927
15	5.2	5.20480324074074	5.21666666666667	-0.0118634259259258	-0.00480324074074012
16	5.2	5.15896990740741	5.17916666666667	-0.0201967592592593	0.0410300925925924
17	5.1	5.14508101851852	5.14166666666667	0.00341435185185229	-0.045081018518518
18	5	5.11591435185185	5.10416666666667	0.0117476851851847	-0.115914351851851
19	5	5.0666087962963	5.05833333333333	0.00827546296296327	-0.066608796296296
20	4.9	5.02077546296296	5.00833333333333	0.0124421296296297	-0.120775462962961
21	5	4.93466435185185	4.9625	-0.0278356481481483	0.0653356481481486
22	5	4.9353587962963	4.92083333333333	0.0145254629629631	0.0646412037037045
23	5	4.87077546296296	4.87916666666667	-0.00839120370370363	0.129224537037037
24	4.9	4.85966435185185	4.84166666666667	0.0179976851851855	0.0403356481481492
25	4.7	4.81591435185185	4.8125	0.00341435185185125	-0.11591435185185
26	4.8	4.78813657407407	4.79166666666667	-0.0035300925925928	0.0118634259259265
27	4.7	4.75063657407407	4.7625	-0.0118634259259258	-0.0506365740740735
28	4.7	4.69646990740741	4.71666666666667	-0.0201967592592593	0.00353009259259274
29	4.6	4.67424768518518	4.67083333333333	0.00341435185185229	-0.0742476851851848
30	4.6	4.64091435185185	4.62916666666667	0.0117476851851847	-0.0409143518518515
31	4.7	4.61244212962963	4.60416666666667	0.00827546296296327	0.087557870370369
32	4.7	4.59994212962963	4.5875	0.0124421296296297	0.10005787037037
33	4.5	4.53466435185185	4.5625	-0.0278356481481483	-0.0346643518518519
34	4.4	4.55619212962963	4.54166666666667	0.0145254629629631	-0.15619212962963
35	4.5	4.5166087962963	4.525	-0.00839120370370363	-0.0166087962962962
36	4.4	4.53466435185185	4.51666666666667	0.0179976851851855	-0.134664351851852
37	4.6	4.52008101851852	4.51666666666667	0.00341435185185125	0.0799189814814811
38	4.5	4.50896990740741	4.5125	-0.0035300925925928	-0.00896990740740744
39	4.4	4.50480324074074	4.51666666666667	-0.0118634259259258	-0.104803240740741
40	4.5	4.51730324074074	4.5375	-0.0201967592592593	-0.0173032407407403
41	4.4	4.56174768518519	4.55833333333333	0.00341435185185229	-0.161747685185185
42	4.6	4.60341435185185	4.59166666666667	0.0117476851851847	-0.0034143518518519
43	4.7	4.6416087962963	4.63333333333333	0.00827546296296327	0.058391203703704
44	4.6	4.67494212962963	4.6625	0.0124421296296297	-0.0749421296296298
45	4.7	4.67633101851852	4.70416666666667	-0.0278356481481483	0.0236689814814817
46	4.7	4.76452546296296	4.75	0.0145254629629631	-0.0645254629629628
47	4.7	4.79994212962963	4.80833333333333	-0.00839120370370363	-0.0999421296296301
48	5	4.90966435185185	4.89166666666667	0.0179976851851855	0.090335648148149
49	5	4.98258101851852	4.97916666666667	0.00341435185185125	0.017418981481482
50	4.8	5.08396990740741	5.0875	-0.0035300925925928	-0.283969907407407
51	5.1	5.20063657407407	5.2125	-0.0118634259259258	-0.100636574074074
52	4.9	5.33396990740741	5.35416666666667	-0.0201967592592593	-0.433969907407407
53	5.4	5.52424768518519	5.52083333333333	0.00341435185185229	-0.124247685185186
54	5.6	5.71591435185185	5.70416666666667	0.0117476851851847	-0.115914351851853
55	5.8	5.92494212962963	5.91666666666667	0.00827546296296327	-0.12494212962963
56	6.1	6.18744212962963	6.175	0.0124421296296297	-0.087442129629629
57	6.2	6.43466435185185	6.4625	-0.0278356481481483	-0.234664351851852
58	6.6	6.78952546296296	6.775	0.0145254629629631	-0.189525462962963
59	6.8	7.09994212962963	7.10833333333333	-0.00839120370370363	-0.29994212962963
60	7.3	7.45549768518519	7.4375	0.0179976851851855	-0.155497685185185
61	7.8	7.75758101851852	7.75416666666667	0.00341435185185125	0.0424189814814833
62	8.2	8.05480324074074	8.05833333333333	-0.0035300925925928	0.145196759259258
63	8.6	8.3464699074074	8.35833333333333	-0.0118634259259258	0.253530092592593
64	8.9	8.63396990740741	8.65416666666667	-0.0201967592592593	0.26603009259259
65	9.4	8.93258101851852	8.92916666666667	0.00341435185185229	0.467418981481483
66	9.5	9.17841435185185	9.16666666666667	0.0117476851851847	0.321585648148147
67	9.5	9.36244212962963	9.35416666666667	0.00827546296296327	0.137557870370371
68	9.7	9.50827546296296	9.49583333333333	0.0124421296296297	0.191724537037036
69	9.8	9.57633101851852	9.60416666666667	-0.0278356481481483	0.223668981481481
70	10.1	9.70202546296296	9.6875	0.0145254629629631	0.397974537037037
71	9.9	9.72494212962963	9.73333333333333	-0.00839120370370363	0.175057870370372
72	9.9	9.76383101851852	9.74583333333333	0.0179976851851855	0.136168981481481
73	9.7	9.75341435185185	9.75	0.00341435185185125	-0.0534143518518544
74	9.7	9.74230324074074	9.74583333333333	-0.0035300925925928	-0.0423032407407415
75	9.7	9.7214699074074	9.73333333333333	-0.0118634259259258	-0.0214699074074094
76	9.8	9.68813657407407	9.70833333333333	-0.0201967592592593	0.111863425925927
77	9.6	9.69091435185185	9.6875	0.00341435185185229	-0.0909143518518505
78	9.6	9.67424768518518	9.6625	0.0117476851851847	-0.0742476851851848
79	9.5	9.62077546296296	9.6125	0.00827546296296327	-0.120775462962962
80	9.6	NA	NA	0.0124421296296297	NA
81	9.6	NA	NA	-0.0278356481481483	NA
82	9.7	NA	NA	0.0145254629629631	NA
83	9.8	NA	NA	-0.00839120370370363	NA
84	9.4	NA	NA	0.0179976851851855	NA
85	9	NA	NA	NA	NA

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 2

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 3

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 4

PNG link

Postscript link

PDF link

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')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code