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, 04 Jan 2012 10:14:52 -0500
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2012/Jan/04/t13256904074zu9hriob4078jb.htm/, Retrieved Sun, 05 May 2024 17:36:48 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=160990, Retrieved Sun, 05 May 2024 17:36:48 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact138

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [Decompositie prij...] [2012-01-04 15:14:52] [0e4b98151bf75fbee698897d61f4279d] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
192,89
194,76
194,76
194,76
194,76
194,76
194,76
194,76
194,76
194,76
194,76
194,76
194,76
194,76
199,15
199,15
199,15
199,15
199,15
199,15
199,15
199,15
199,15
199,15
199,15
200,4
200,4
200,4
200,4
200,4
200,4
200,4
200,4
200,4
200,4
200,4
200,4
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
204,15
212,25
212,25
212,25
212,25
212,25
212,25
212,25
212,25
212,25
212,25
212,25

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

\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 & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=160990&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]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=160990&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=160990&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 time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1192.89NANA-1.52575694444445NA
2194.76NANA0.802743055555557NA
3194.76NANA1.38924305555556NA
4194.76NANA1.09774305555556NA
5194.76NANA0.806243055555554NA
6194.76NANA0.514743055555552NA
7194.76194.853409722222194.6820833333330.171326388888885-0.0934097222221908
8194.76194.691743055556194.76-0.06825694444444630.0682569444444425
9194.76194.583159722222194.942916666667-0.3597569444444430.176840277777814
10194.76194.657493055556195.30875-0.6512569444444390.102506944444457
11194.76194.731826388889195.674583333333-0.9427569444444470.0281736111111286
12194.76194.806159722222196.040416666667-1.23425694444444-0.0461597222222281
13194.76194.880493055556196.40625-1.52575694444445-0.120493055555528
14194.76197.574826388889196.7720833333330.802743055555557-2.81482638888889
15199.15198.527159722222197.1379166666671.389243055555560.622840277777811
16199.15198.601493055556197.503751.097743055555560.548506944444483
17199.15198.675826388889197.8695833333330.8062430555555540.474173611111155
18199.15198.750159722222198.2354166666670.5147430555555520.399840277777798
19199.15198.772576388889198.601250.1713263888888850.377423611111141
20199.15198.950909722222199.019166666667-0.06825694444444630.199090277777771
21199.15198.946493055556199.30625-0.3597569444444430.203506944444456
22199.15198.759159722222199.410416666667-0.6512569444444390.390840277777784
23199.15198.571826388889199.514583333333-0.9427569444444470.578173611111112
24199.15198.384493055556199.61875-1.234256944444440.765506944444439
25199.15198.197159722222199.722916666667-1.525756944444450.952840277777767
26200.4200.629826388889199.8270833333330.802743055555557-0.22982638888891
27200.4201.320493055556199.931251.38924305555556-0.920493055555596
28200.4201.133159722222200.0354166666671.09774305555556-0.73315972222224
29200.4200.945826388889200.1395833333330.806243055555554-0.545826388888884
30200.4200.758493055556200.243750.514743055555552-0.358493055555556
31200.4200.519243055556200.3479166666670.171326388888885-0.119243055555529
32200.4200.487993055556200.55625-0.0682569444444463-0.0879930555555291
33200.4200.508993055556200.86875-0.359756944444443-0.108993055555516
34200.4200.529993055556201.18125-0.651256944444439-0.129993055555531
35200.4200.550993055556201.49375-0.942756944444447-0.150993055555517
36200.4200.571993055556201.80625-1.23425694444444-0.171993055555532
37200.4200.592993055556202.11875-1.52575694444445-0.192993055555519
38204.15203.233993055556202.431250.8027430555555570.916006944444462
39204.15204.132993055556202.743751.389243055555560.0170069444444607
40204.15204.153993055556203.056251.09774305555556-0.00399305555552587
41204.15204.174993055556203.368750.806243055555554-0.0249930555555125
42204.15204.195993055556203.681250.514743055555552-0.0459930555555275
43204.15204.165076388889203.993750.171326388888885-0.0150763888888434
44204.15204.081743055556204.15-0.06825694444444630.0682569444444709
45204.15203.790243055556204.15-0.3597569444444430.359756944444484
46204.15203.498743055556204.15-0.6512569444444390.651256944444469
47204.15203.207243055556204.15-0.9427569444444470.942756944444483
48204.15202.915743055556204.15-1.234256944444441.23425694444447
49204.15202.624243055556204.15-1.525756944444451.52575694444448
50204.15204.952743055556204.150.802743055555557-0.802743055555538
51204.15205.539243055556204.151.38924305555556-1.38924305555554
52204.15205.247743055556204.151.09774305555556-1.09774305555553
53204.15204.956243055556204.150.806243055555554-0.806243055555512
54204.15204.664743055556204.150.514743055555552-0.514743055555527
55204.15204.321326388889204.150.171326388888885-0.171326388888843
56204.15204.419243055556204.4875-0.0682569444444463-0.269243055555506
57204.15204.802743055556205.1625-0.359756944444443-0.652743055555504
58204.15205.186243055556205.8375-0.651256944444439-1.0362430555555
59204.15205.569743055556206.5125-0.942756944444447-1.4197430555555
60204.15205.953243055556207.1875-1.23425694444444-1.8032430555555
61204.15206.336743055556207.8625-1.52575694444445-2.1867430555555
62212.25209.340243055556208.53750.8027430555555572.9097569444445
63212.25210.601743055556209.21251.389243055555561.64825694444448
64212.25210.985243055556209.88751.097743055555561.26475694444449
65212.25211.368743055556210.56250.8062430555555540.881256944444488
66212.25211.752243055556211.23750.5147430555555520.497756944444461
67212.25NANA0.171326388888885NA
68212.25NANA-0.0682569444444463NA
69212.25NANA-0.359756944444443NA
70212.25NANA-0.651256944444439NA
71212.25NANA-0.942756944444447NA
72212.25NANA-1.23425694444444NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 192.89 & NA & NA & -1.52575694444445 & NA \tabularnewline
2 & 194.76 & NA & NA & 0.802743055555557 & NA \tabularnewline
3 & 194.76 & NA & NA & 1.38924305555556 & NA \tabularnewline
4 & 194.76 & NA & NA & 1.09774305555556 & NA \tabularnewline
5 & 194.76 & NA & NA & 0.806243055555554 & NA \tabularnewline
6 & 194.76 & NA & NA & 0.514743055555552 & NA \tabularnewline
7 & 194.76 & 194.853409722222 & 194.682083333333 & 0.171326388888885 & -0.0934097222221908 \tabularnewline
8 & 194.76 & 194.691743055556 & 194.76 & -0.0682569444444463 & 0.0682569444444425 \tabularnewline
9 & 194.76 & 194.583159722222 & 194.942916666667 & -0.359756944444443 & 0.176840277777814 \tabularnewline
10 & 194.76 & 194.657493055556 & 195.30875 & -0.651256944444439 & 0.102506944444457 \tabularnewline
11 & 194.76 & 194.731826388889 & 195.674583333333 & -0.942756944444447 & 0.0281736111111286 \tabularnewline
12 & 194.76 & 194.806159722222 & 196.040416666667 & -1.23425694444444 & -0.0461597222222281 \tabularnewline
13 & 194.76 & 194.880493055556 & 196.40625 & -1.52575694444445 & -0.120493055555528 \tabularnewline
14 & 194.76 & 197.574826388889 & 196.772083333333 & 0.802743055555557 & -2.81482638888889 \tabularnewline
15 & 199.15 & 198.527159722222 & 197.137916666667 & 1.38924305555556 & 0.622840277777811 \tabularnewline
16 & 199.15 & 198.601493055556 & 197.50375 & 1.09774305555556 & 0.548506944444483 \tabularnewline
17 & 199.15 & 198.675826388889 & 197.869583333333 & 0.806243055555554 & 0.474173611111155 \tabularnewline
18 & 199.15 & 198.750159722222 & 198.235416666667 & 0.514743055555552 & 0.399840277777798 \tabularnewline
19 & 199.15 & 198.772576388889 & 198.60125 & 0.171326388888885 & 0.377423611111141 \tabularnewline
20 & 199.15 & 198.950909722222 & 199.019166666667 & -0.0682569444444463 & 0.199090277777771 \tabularnewline
21 & 199.15 & 198.946493055556 & 199.30625 & -0.359756944444443 & 0.203506944444456 \tabularnewline
22 & 199.15 & 198.759159722222 & 199.410416666667 & -0.651256944444439 & 0.390840277777784 \tabularnewline
23 & 199.15 & 198.571826388889 & 199.514583333333 & -0.942756944444447 & 0.578173611111112 \tabularnewline
24 & 199.15 & 198.384493055556 & 199.61875 & -1.23425694444444 & 0.765506944444439 \tabularnewline
25 & 199.15 & 198.197159722222 & 199.722916666667 & -1.52575694444445 & 0.952840277777767 \tabularnewline
26 & 200.4 & 200.629826388889 & 199.827083333333 & 0.802743055555557 & -0.22982638888891 \tabularnewline
27 & 200.4 & 201.320493055556 & 199.93125 & 1.38924305555556 & -0.920493055555596 \tabularnewline
28 & 200.4 & 201.133159722222 & 200.035416666667 & 1.09774305555556 & -0.73315972222224 \tabularnewline
29 & 200.4 & 200.945826388889 & 200.139583333333 & 0.806243055555554 & -0.545826388888884 \tabularnewline
30 & 200.4 & 200.758493055556 & 200.24375 & 0.514743055555552 & -0.358493055555556 \tabularnewline
31 & 200.4 & 200.519243055556 & 200.347916666667 & 0.171326388888885 & -0.119243055555529 \tabularnewline
32 & 200.4 & 200.487993055556 & 200.55625 & -0.0682569444444463 & -0.0879930555555291 \tabularnewline
33 & 200.4 & 200.508993055556 & 200.86875 & -0.359756944444443 & -0.108993055555516 \tabularnewline
34 & 200.4 & 200.529993055556 & 201.18125 & -0.651256944444439 & -0.129993055555531 \tabularnewline
35 & 200.4 & 200.550993055556 & 201.49375 & -0.942756944444447 & -0.150993055555517 \tabularnewline
36 & 200.4 & 200.571993055556 & 201.80625 & -1.23425694444444 & -0.171993055555532 \tabularnewline
37 & 200.4 & 200.592993055556 & 202.11875 & -1.52575694444445 & -0.192993055555519 \tabularnewline
38 & 204.15 & 203.233993055556 & 202.43125 & 0.802743055555557 & 0.916006944444462 \tabularnewline
39 & 204.15 & 204.132993055556 & 202.74375 & 1.38924305555556 & 0.0170069444444607 \tabularnewline
40 & 204.15 & 204.153993055556 & 203.05625 & 1.09774305555556 & -0.00399305555552587 \tabularnewline
41 & 204.15 & 204.174993055556 & 203.36875 & 0.806243055555554 & -0.0249930555555125 \tabularnewline
42 & 204.15 & 204.195993055556 & 203.68125 & 0.514743055555552 & -0.0459930555555275 \tabularnewline
43 & 204.15 & 204.165076388889 & 203.99375 & 0.171326388888885 & -0.0150763888888434 \tabularnewline
44 & 204.15 & 204.081743055556 & 204.15 & -0.0682569444444463 & 0.0682569444444709 \tabularnewline
45 & 204.15 & 203.790243055556 & 204.15 & -0.359756944444443 & 0.359756944444484 \tabularnewline
46 & 204.15 & 203.498743055556 & 204.15 & -0.651256944444439 & 0.651256944444469 \tabularnewline
47 & 204.15 & 203.207243055556 & 204.15 & -0.942756944444447 & 0.942756944444483 \tabularnewline
48 & 204.15 & 202.915743055556 & 204.15 & -1.23425694444444 & 1.23425694444447 \tabularnewline
49 & 204.15 & 202.624243055556 & 204.15 & -1.52575694444445 & 1.52575694444448 \tabularnewline
50 & 204.15 & 204.952743055556 & 204.15 & 0.802743055555557 & -0.802743055555538 \tabularnewline
51 & 204.15 & 205.539243055556 & 204.15 & 1.38924305555556 & -1.38924305555554 \tabularnewline
52 & 204.15 & 205.247743055556 & 204.15 & 1.09774305555556 & -1.09774305555553 \tabularnewline
53 & 204.15 & 204.956243055556 & 204.15 & 0.806243055555554 & -0.806243055555512 \tabularnewline
54 & 204.15 & 204.664743055556 & 204.15 & 0.514743055555552 & -0.514743055555527 \tabularnewline
55 & 204.15 & 204.321326388889 & 204.15 & 0.171326388888885 & -0.171326388888843 \tabularnewline
56 & 204.15 & 204.419243055556 & 204.4875 & -0.0682569444444463 & -0.269243055555506 \tabularnewline
57 & 204.15 & 204.802743055556 & 205.1625 & -0.359756944444443 & -0.652743055555504 \tabularnewline
58 & 204.15 & 205.186243055556 & 205.8375 & -0.651256944444439 & -1.0362430555555 \tabularnewline
59 & 204.15 & 205.569743055556 & 206.5125 & -0.942756944444447 & -1.4197430555555 \tabularnewline
60 & 204.15 & 205.953243055556 & 207.1875 & -1.23425694444444 & -1.8032430555555 \tabularnewline
61 & 204.15 & 206.336743055556 & 207.8625 & -1.52575694444445 & -2.1867430555555 \tabularnewline
62 & 212.25 & 209.340243055556 & 208.5375 & 0.802743055555557 & 2.9097569444445 \tabularnewline
63 & 212.25 & 210.601743055556 & 209.2125 & 1.38924305555556 & 1.64825694444448 \tabularnewline
64 & 212.25 & 210.985243055556 & 209.8875 & 1.09774305555556 & 1.26475694444449 \tabularnewline
65 & 212.25 & 211.368743055556 & 210.5625 & 0.806243055555554 & 0.881256944444488 \tabularnewline
66 & 212.25 & 211.752243055556 & 211.2375 & 0.514743055555552 & 0.497756944444461 \tabularnewline
67 & 212.25 & NA & NA & 0.171326388888885 & NA \tabularnewline
68 & 212.25 & NA & NA & -0.0682569444444463 & NA \tabularnewline
69 & 212.25 & NA & NA & -0.359756944444443 & NA \tabularnewline
70 & 212.25 & NA & NA & -0.651256944444439 & NA \tabularnewline
71 & 212.25 & NA & NA & -0.942756944444447 & NA \tabularnewline
72 & 212.25 & NA & NA & -1.23425694444444 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=160990&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]192.89[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.52575694444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]194.76[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.802743055555557[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]194.76[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.38924305555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]194.76[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.09774305555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]194.76[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.806243055555554[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]194.76[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.514743055555552[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]194.76[/C][C]194.853409722222[/C][C]194.682083333333[/C][C]0.171326388888885[/C][C]-0.0934097222221908[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]194.76[/C][C]194.691743055556[/C][C]194.76[/C][C]-0.0682569444444463[/C][C]0.0682569444444425[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]194.76[/C][C]194.583159722222[/C][C]194.942916666667[/C][C]-0.359756944444443[/C][C]0.176840277777814[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]194.76[/C][C]194.657493055556[/C][C]195.30875[/C][C]-0.651256944444439[/C][C]0.102506944444457[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]194.76[/C][C]194.731826388889[/C][C]195.674583333333[/C][C]-0.942756944444447[/C][C]0.0281736111111286[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]194.76[/C][C]194.806159722222[/C][C]196.040416666667[/C][C]-1.23425694444444[/C][C]-0.0461597222222281[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]194.76[/C][C]194.880493055556[/C][C]196.40625[/C][C]-1.52575694444445[/C][C]-0.120493055555528[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]194.76[/C][C]197.574826388889[/C][C]196.772083333333[/C][C]0.802743055555557[/C][C]-2.81482638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]199.15[/C][C]198.527159722222[/C][C]197.137916666667[/C][C]1.38924305555556[/C][C]0.622840277777811[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]199.15[/C][C]198.601493055556[/C][C]197.50375[/C][C]1.09774305555556[/C][C]0.548506944444483[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]199.15[/C][C]198.675826388889[/C][C]197.869583333333[/C][C]0.806243055555554[/C][C]0.474173611111155[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]199.15[/C][C]198.750159722222[/C][C]198.235416666667[/C][C]0.514743055555552[/C][C]0.399840277777798[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]199.15[/C][C]198.772576388889[/C][C]198.60125[/C][C]0.171326388888885[/C][C]0.377423611111141[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]199.15[/C][C]198.950909722222[/C][C]199.019166666667[/C][C]-0.0682569444444463[/C][C]0.199090277777771[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]199.15[/C][C]198.946493055556[/C][C]199.30625[/C][C]-0.359756944444443[/C][C]0.203506944444456[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]199.15[/C][C]198.759159722222[/C][C]199.410416666667[/C][C]-0.651256944444439[/C][C]0.390840277777784[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]199.15[/C][C]198.571826388889[/C][C]199.514583333333[/C][C]-0.942756944444447[/C][C]0.578173611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]199.15[/C][C]198.384493055556[/C][C]199.61875[/C][C]-1.23425694444444[/C][C]0.765506944444439[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]199.15[/C][C]198.197159722222[/C][C]199.722916666667[/C][C]-1.52575694444445[/C][C]0.952840277777767[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]200.4[/C][C]200.629826388889[/C][C]199.827083333333[/C][C]0.802743055555557[/C][C]-0.22982638888891[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]200.4[/C][C]201.320493055556[/C][C]199.93125[/C][C]1.38924305555556[/C][C]-0.920493055555596[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]200.4[/C][C]201.133159722222[/C][C]200.035416666667[/C][C]1.09774305555556[/C][C]-0.73315972222224[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]200.4[/C][C]200.945826388889[/C][C]200.139583333333[/C][C]0.806243055555554[/C][C]-0.545826388888884[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]200.4[/C][C]200.758493055556[/C][C]200.24375[/C][C]0.514743055555552[/C][C]-0.358493055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]200.4[/C][C]200.519243055556[/C][C]200.347916666667[/C][C]0.171326388888885[/C][C]-0.119243055555529[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]200.4[/C][C]200.487993055556[/C][C]200.55625[/C][C]-0.0682569444444463[/C][C]-0.0879930555555291[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]200.4[/C][C]200.508993055556[/C][C]200.86875[/C][C]-0.359756944444443[/C][C]-0.108993055555516[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]200.4[/C][C]200.529993055556[/C][C]201.18125[/C][C]-0.651256944444439[/C][C]-0.129993055555531[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]200.4[/C][C]200.550993055556[/C][C]201.49375[/C][C]-0.942756944444447[/C][C]-0.150993055555517[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]200.4[/C][C]200.571993055556[/C][C]201.80625[/C][C]-1.23425694444444[/C][C]-0.171993055555532[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]200.4[/C][C]200.592993055556[/C][C]202.11875[/C][C]-1.52575694444445[/C][C]-0.192993055555519[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]204.15[/C][C]203.233993055556[/C][C]202.43125[/C][C]0.802743055555557[/C][C]0.916006944444462[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]204.15[/C][C]204.132993055556[/C][C]202.74375[/C][C]1.38924305555556[/C][C]0.0170069444444607[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]204.15[/C][C]204.153993055556[/C][C]203.05625[/C][C]1.09774305555556[/C][C]-0.00399305555552587[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]204.15[/C][C]204.174993055556[/C][C]203.36875[/C][C]0.806243055555554[/C][C]-0.0249930555555125[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]204.15[/C][C]204.195993055556[/C][C]203.68125[/C][C]0.514743055555552[/C][C]-0.0459930555555275[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]204.15[/C][C]204.165076388889[/C][C]203.99375[/C][C]0.171326388888885[/C][C]-0.0150763888888434[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]204.15[/C][C]204.081743055556[/C][C]204.15[/C][C]-0.0682569444444463[/C][C]0.0682569444444709[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]204.15[/C][C]203.790243055556[/C][C]204.15[/C][C]-0.359756944444443[/C][C]0.359756944444484[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]204.15[/C][C]203.498743055556[/C][C]204.15[/C][C]-0.651256944444439[/C][C]0.651256944444469[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]204.15[/C][C]203.207243055556[/C][C]204.15[/C][C]-0.942756944444447[/C][C]0.942756944444483[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]204.15[/C][C]202.915743055556[/C][C]204.15[/C][C]-1.23425694444444[/C][C]1.23425694444447[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]204.15[/C][C]202.624243055556[/C][C]204.15[/C][C]-1.52575694444445[/C][C]1.52575694444448[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]204.15[/C][C]204.952743055556[/C][C]204.15[/C][C]0.802743055555557[/C][C]-0.802743055555538[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]204.15[/C][C]205.539243055556[/C][C]204.15[/C][C]1.38924305555556[/C][C]-1.38924305555554[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]204.15[/C][C]205.247743055556[/C][C]204.15[/C][C]1.09774305555556[/C][C]-1.09774305555553[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]204.15[/C][C]204.956243055556[/C][C]204.15[/C][C]0.806243055555554[/C][C]-0.806243055555512[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]204.15[/C][C]204.664743055556[/C][C]204.15[/C][C]0.514743055555552[/C][C]-0.514743055555527[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]204.15[/C][C]204.321326388889[/C][C]204.15[/C][C]0.171326388888885[/C][C]-0.171326388888843[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]204.15[/C][C]204.419243055556[/C][C]204.4875[/C][C]-0.0682569444444463[/C][C]-0.269243055555506[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]204.15[/C][C]204.802743055556[/C][C]205.1625[/C][C]-0.359756944444443[/C][C]-0.652743055555504[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]204.15[/C][C]205.186243055556[/C][C]205.8375[/C][C]-0.651256944444439[/C][C]-1.0362430555555[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]204.15[/C][C]205.569743055556[/C][C]206.5125[/C][C]-0.942756944444447[/C][C]-1.4197430555555[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]204.15[/C][C]205.953243055556[/C][C]207.1875[/C][C]-1.23425694444444[/C][C]-1.8032430555555[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]204.15[/C][C]206.336743055556[/C][C]207.8625[/C][C]-1.52575694444445[/C][C]-2.1867430555555[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]212.25[/C][C]209.340243055556[/C][C]208.5375[/C][C]0.802743055555557[/C][C]2.9097569444445[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]212.25[/C][C]210.601743055556[/C][C]209.2125[/C][C]1.38924305555556[/C][C]1.64825694444448[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]212.25[/C][C]210.985243055556[/C][C]209.8875[/C][C]1.09774305555556[/C][C]1.26475694444449[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]212.25[/C][C]211.368743055556[/C][C]210.5625[/C][C]0.806243055555554[/C][C]0.881256944444488[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]212.25[/C][C]211.752243055556[/C][C]211.2375[/C][C]0.514743055555552[/C][C]0.497756944444461[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]212.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.171326388888885[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]212.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0682569444444463[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]212.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.359756944444443[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]212.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.651256944444439[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]212.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.942756944444447[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]212.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.23425694444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=160990&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=160990&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
1192.89NANA-1.52575694444445NA
2194.76NANA0.802743055555557NA
3194.76NANA1.38924305555556NA
4194.76NANA1.09774305555556NA
5194.76NANA0.806243055555554NA
6194.76NANA0.514743055555552NA
7194.76194.853409722222194.6820833333330.171326388888885-0.0934097222221908
8194.76194.691743055556194.76-0.06825694444444630.0682569444444425
9194.76194.583159722222194.942916666667-0.3597569444444430.176840277777814
10194.76194.657493055556195.30875-0.6512569444444390.102506944444457
11194.76194.731826388889195.674583333333-0.9427569444444470.0281736111111286
12194.76194.806159722222196.040416666667-1.23425694444444-0.0461597222222281
13194.76194.880493055556196.40625-1.52575694444445-0.120493055555528
14194.76197.574826388889196.7720833333330.802743055555557-2.81482638888889
15199.15198.527159722222197.1379166666671.389243055555560.622840277777811
16199.15198.601493055556197.503751.097743055555560.548506944444483
17199.15198.675826388889197.8695833333330.8062430555555540.474173611111155
18199.15198.750159722222198.2354166666670.5147430555555520.399840277777798
19199.15198.772576388889198.601250.1713263888888850.377423611111141
20199.15198.950909722222199.019166666667-0.06825694444444630.199090277777771
21199.15198.946493055556199.30625-0.3597569444444430.203506944444456
22199.15198.759159722222199.410416666667-0.6512569444444390.390840277777784
23199.15198.571826388889199.514583333333-0.9427569444444470.578173611111112
24199.15198.384493055556199.61875-1.234256944444440.765506944444439
25199.15198.197159722222199.722916666667-1.525756944444450.952840277777767
26200.4200.629826388889199.8270833333330.802743055555557-0.22982638888891
27200.4201.320493055556199.931251.38924305555556-0.920493055555596
28200.4201.133159722222200.0354166666671.09774305555556-0.73315972222224
29200.4200.945826388889200.1395833333330.806243055555554-0.545826388888884
30200.4200.758493055556200.243750.514743055555552-0.358493055555556
31200.4200.519243055556200.3479166666670.171326388888885-0.119243055555529
32200.4200.487993055556200.55625-0.0682569444444463-0.0879930555555291
33200.4200.508993055556200.86875-0.359756944444443-0.108993055555516
34200.4200.529993055556201.18125-0.651256944444439-0.129993055555531
35200.4200.550993055556201.49375-0.942756944444447-0.150993055555517
36200.4200.571993055556201.80625-1.23425694444444-0.171993055555532
37200.4200.592993055556202.11875-1.52575694444445-0.192993055555519
38204.15203.233993055556202.431250.8027430555555570.916006944444462
39204.15204.132993055556202.743751.389243055555560.0170069444444607
40204.15204.153993055556203.056251.09774305555556-0.00399305555552587
41204.15204.174993055556203.368750.806243055555554-0.0249930555555125
42204.15204.195993055556203.681250.514743055555552-0.0459930555555275
43204.15204.165076388889203.993750.171326388888885-0.0150763888888434
44204.15204.081743055556204.15-0.06825694444444630.0682569444444709
45204.15203.790243055556204.15-0.3597569444444430.359756944444484
46204.15203.498743055556204.15-0.6512569444444390.651256944444469
47204.15203.207243055556204.15-0.9427569444444470.942756944444483
48204.15202.915743055556204.15-1.234256944444441.23425694444447
49204.15202.624243055556204.15-1.525756944444451.52575694444448
50204.15204.952743055556204.150.802743055555557-0.802743055555538
51204.15205.539243055556204.151.38924305555556-1.38924305555554
52204.15205.247743055556204.151.09774305555556-1.09774305555553
53204.15204.956243055556204.150.806243055555554-0.806243055555512
54204.15204.664743055556204.150.514743055555552-0.514743055555527
55204.15204.321326388889204.150.171326388888885-0.171326388888843
56204.15204.419243055556204.4875-0.0682569444444463-0.269243055555506
57204.15204.802743055556205.1625-0.359756944444443-0.652743055555504
58204.15205.186243055556205.8375-0.651256944444439-1.0362430555555
59204.15205.569743055556206.5125-0.942756944444447-1.4197430555555
60204.15205.953243055556207.1875-1.23425694444444-1.8032430555555
61204.15206.336743055556207.8625-1.52575694444445-2.1867430555555
62212.25209.340243055556208.53750.8027430555555572.9097569444445
63212.25210.601743055556209.21251.389243055555561.64825694444448
64212.25210.985243055556209.88751.097743055555561.26475694444449
65212.25211.368743055556210.56250.8062430555555540.881256944444488
66212.25211.752243055556211.23750.5147430555555520.497756944444461
67212.25NANA0.171326388888885NA
68212.25NANA-0.0682569444444463NA
69212.25NANA-0.359756944444443NA
70212.25NANA-0.651256944444439NA
71212.25NANA-0.942756944444447NA
72212.25NANA-1.23425694444444NA


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')