Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationWed, 09 May 2012 07:13:14 -0400
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/May/09/t1336562183nqiy4otaw9tj7y3.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 22:28:57 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166351, Retrieved Fri, 03 May 2024 22:28:57 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact177
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [Opgave9Oefening2] [2012-05-09 11:13:14] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
46,83
45,93
45,93
45,93
45,9
45,91
45,85
45,58
45,56
45,5
45,5
45,5
45,51
45,49
45,4
45,38
45,38
45,38
45,49
45,41
44,99
44,98
44,93
44,93
44,91
44,86
44,76
44,89
44,89
45
45,01
45,11
45,05
44,67
44,48
44,48
44,48
44,58
44,79
44,79
44,41
44,41
44,44
44,43
44,36
44,39
44,39
44,41
44,32
44,43
44,82
44,97
44,91
44,79
44,76
44,8
44,65
44,49
44,56
44,4




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=166351&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=166351&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166351&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 time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
146.83NANA-0.115590277777778NA
245.93NANA-0.0611111111111054NA
345.93NANA0.0589930555555586NA
445.93NANA0.143993055555558NA
545.9NANA0.0543055555555575NA
645.91NANA0.0730555555555565NA
745.8545.892743055555645.77166666666670.121076388888891-0.0427430555555546
845.5845.796180555555645.69833333333330.0978472222222184-0.21618055555556
945.5645.640451388888945.6579166666667-0.0174652777777816-0.0804513888888891
1045.545.512013888888945.6129166666667-0.100902777777784-0.0120138888888945
1145.545.427743055555645.5683333333333-0.1405902777777780.0722569444444403
1245.545.410972222222245.5245833333333-0.1136111111111130.0890277777777797
1345.5145.371909722222245.4875-0.1155902777777780.138090277777778
1445.4945.404305555555645.4654166666667-0.06111111111110540.0856944444444494
1545.445.493576388888945.43458333333330.0589930555555586-0.0935763888888843
1645.3845.533159722222245.38916666666670.143993055555558-0.153159722222213
1745.3845.398055555555645.343750.0543055555555575-0.0180555555555486
1845.3845.369305555555545.296250.07305555555555650.0106944444444537
1945.4945.368576388888945.24750.1210763888888910.121423611111119
2045.4145.294097222222245.196250.09784722222221840.115902777777777
2144.9945.125868055555645.1433333333333-0.0174652777777816-0.135868055555548
2244.9844.995347222222245.09625-0.100902777777784-0.0153472222222177
2344.9344.914826388888945.0554166666667-0.1405902777777780.0151736111111163
2444.9344.905555555555545.0191666666667-0.1136111111111130.0244444444444554
2544.9144.867743055555644.9833333333333-0.1155902777777780.0422569444444463
2644.8644.889722222222244.9508333333333-0.0611111111111054-0.029722222222226
2744.7644.999826388888944.94083333333330.0589930555555586-0.239826388888901
2844.8945.074409722222244.93041666666670.143993055555558-0.18440972222222
2944.8944.953055555555644.898750.0543055555555575-0.0630555555555574
304544.934305555555644.861250.07305555555555650.0656944444444463
3145.0144.945659722222244.82458333333330.1210763888888910.0643402777777879
3245.1144.892847222222244.7950.09784722222221840.217152777777784
3345.0544.767118055555544.7845833333333-0.01746527777778160.282881944444448
3444.6744.680763888888944.7816666666667-0.100902777777784-0.0107638888888815
3544.4844.616909722222244.7575-0.140590277777778-0.136909722222221
3644.4844.599305555555644.7129166666667-0.113611111111113-0.119305555555556
3744.4844.548993055555544.6645833333333-0.115590277777778-0.068993055555552
3844.5844.551388888888944.6125-0.06111111111110540.0286111111111111
3944.7944.614409722222244.55541666666670.05899305555555860.175590277777786
4044.7944.658993055555544.5150.1439930555555580.131006944444458
4144.4144.553888888888944.49958333333330.0543055555555575-0.143888888888881
4244.4144.565972222222244.49291666666670.0730555555555565-0.155972222222211
4344.4444.604409722222244.48333333333330.121076388888891-0.164409722222217
4444.4344.568263888888944.47041666666670.0978472222222184-0.138263888888886
4544.3644.447951388888944.4654166666667-0.0174652777777816-0.0879513888888894
4644.3944.373263888888944.4741666666667-0.1009027777777840.0167361111111148
4744.3944.361909722222244.5025-0.1405902777777780.0280902777777783
4844.4144.425555555555644.5391666666667-0.113611111111113-0.015555555555558
4944.3244.452743055555644.5683333333333-0.115590277777778-0.132743055555551
5044.4344.535972222222244.5970833333333-0.0611111111111054-0.105972222222221
5144.8244.683576388888944.62458333333330.05899305555555860.136423611111113
5244.9744.784826388888944.64083333333330.1439930555555580.185173611111111
5344.9144.706388888888944.65208333333330.05430555555555750.203611111111108
5444.7944.731805555555644.658750.07305555555555650.0581944444444389
5544.76NANA0.121076388888891NA
5644.8NANA0.0978472222222184NA
5744.65NANA-0.0174652777777816NA
5844.49NANA-0.100902777777784NA
5944.56NANA-0.140590277777778NA
6044.4NANA-0.113611111111113NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 46.83 & NA & NA & -0.115590277777778 & NA \tabularnewline
2 & 45.93 & NA & NA & -0.0611111111111054 & NA \tabularnewline
3 & 45.93 & NA & NA & 0.0589930555555586 & NA \tabularnewline
4 & 45.93 & NA & NA & 0.143993055555558 & NA \tabularnewline
5 & 45.9 & NA & NA & 0.0543055555555575 & NA \tabularnewline
6 & 45.91 & NA & NA & 0.0730555555555565 & NA \tabularnewline
7 & 45.85 & 45.8927430555556 & 45.7716666666667 & 0.121076388888891 & -0.0427430555555546 \tabularnewline
8 & 45.58 & 45.7961805555556 & 45.6983333333333 & 0.0978472222222184 & -0.21618055555556 \tabularnewline
9 & 45.56 & 45.6404513888889 & 45.6579166666667 & -0.0174652777777816 & -0.0804513888888891 \tabularnewline
10 & 45.5 & 45.5120138888889 & 45.6129166666667 & -0.100902777777784 & -0.0120138888888945 \tabularnewline
11 & 45.5 & 45.4277430555556 & 45.5683333333333 & -0.140590277777778 & 0.0722569444444403 \tabularnewline
12 & 45.5 & 45.4109722222222 & 45.5245833333333 & -0.113611111111113 & 0.0890277777777797 \tabularnewline
13 & 45.51 & 45.3719097222222 & 45.4875 & -0.115590277777778 & 0.138090277777778 \tabularnewline
14 & 45.49 & 45.4043055555556 & 45.4654166666667 & -0.0611111111111054 & 0.0856944444444494 \tabularnewline
15 & 45.4 & 45.4935763888889 & 45.4345833333333 & 0.0589930555555586 & -0.0935763888888843 \tabularnewline
16 & 45.38 & 45.5331597222222 & 45.3891666666667 & 0.143993055555558 & -0.153159722222213 \tabularnewline
17 & 45.38 & 45.3980555555556 & 45.34375 & 0.0543055555555575 & -0.0180555555555486 \tabularnewline
18 & 45.38 & 45.3693055555555 & 45.29625 & 0.0730555555555565 & 0.0106944444444537 \tabularnewline
19 & 45.49 & 45.3685763888889 & 45.2475 & 0.121076388888891 & 0.121423611111119 \tabularnewline
20 & 45.41 & 45.2940972222222 & 45.19625 & 0.0978472222222184 & 0.115902777777777 \tabularnewline
21 & 44.99 & 45.1258680555556 & 45.1433333333333 & -0.0174652777777816 & -0.135868055555548 \tabularnewline
22 & 44.98 & 44.9953472222222 & 45.09625 & -0.100902777777784 & -0.0153472222222177 \tabularnewline
23 & 44.93 & 44.9148263888889 & 45.0554166666667 & -0.140590277777778 & 0.0151736111111163 \tabularnewline
24 & 44.93 & 44.9055555555555 & 45.0191666666667 & -0.113611111111113 & 0.0244444444444554 \tabularnewline
25 & 44.91 & 44.8677430555556 & 44.9833333333333 & -0.115590277777778 & 0.0422569444444463 \tabularnewline
26 & 44.86 & 44.8897222222222 & 44.9508333333333 & -0.0611111111111054 & -0.029722222222226 \tabularnewline
27 & 44.76 & 44.9998263888889 & 44.9408333333333 & 0.0589930555555586 & -0.239826388888901 \tabularnewline
28 & 44.89 & 45.0744097222222 & 44.9304166666667 & 0.143993055555558 & -0.18440972222222 \tabularnewline
29 & 44.89 & 44.9530555555556 & 44.89875 & 0.0543055555555575 & -0.0630555555555574 \tabularnewline
30 & 45 & 44.9343055555556 & 44.86125 & 0.0730555555555565 & 0.0656944444444463 \tabularnewline
31 & 45.01 & 44.9456597222222 & 44.8245833333333 & 0.121076388888891 & 0.0643402777777879 \tabularnewline
32 & 45.11 & 44.8928472222222 & 44.795 & 0.0978472222222184 & 0.217152777777784 \tabularnewline
33 & 45.05 & 44.7671180555555 & 44.7845833333333 & -0.0174652777777816 & 0.282881944444448 \tabularnewline
34 & 44.67 & 44.6807638888889 & 44.7816666666667 & -0.100902777777784 & -0.0107638888888815 \tabularnewline
35 & 44.48 & 44.6169097222222 & 44.7575 & -0.140590277777778 & -0.136909722222221 \tabularnewline
36 & 44.48 & 44.5993055555556 & 44.7129166666667 & -0.113611111111113 & -0.119305555555556 \tabularnewline
37 & 44.48 & 44.5489930555555 & 44.6645833333333 & -0.115590277777778 & -0.068993055555552 \tabularnewline
38 & 44.58 & 44.5513888888889 & 44.6125 & -0.0611111111111054 & 0.0286111111111111 \tabularnewline
39 & 44.79 & 44.6144097222222 & 44.5554166666667 & 0.0589930555555586 & 0.175590277777786 \tabularnewline
40 & 44.79 & 44.6589930555555 & 44.515 & 0.143993055555558 & 0.131006944444458 \tabularnewline
41 & 44.41 & 44.5538888888889 & 44.4995833333333 & 0.0543055555555575 & -0.143888888888881 \tabularnewline
42 & 44.41 & 44.5659722222222 & 44.4929166666667 & 0.0730555555555565 & -0.155972222222211 \tabularnewline
43 & 44.44 & 44.6044097222222 & 44.4833333333333 & 0.121076388888891 & -0.164409722222217 \tabularnewline
44 & 44.43 & 44.5682638888889 & 44.4704166666667 & 0.0978472222222184 & -0.138263888888886 \tabularnewline
45 & 44.36 & 44.4479513888889 & 44.4654166666667 & -0.0174652777777816 & -0.0879513888888894 \tabularnewline
46 & 44.39 & 44.3732638888889 & 44.4741666666667 & -0.100902777777784 & 0.0167361111111148 \tabularnewline
47 & 44.39 & 44.3619097222222 & 44.5025 & -0.140590277777778 & 0.0280902777777783 \tabularnewline
48 & 44.41 & 44.4255555555556 & 44.5391666666667 & -0.113611111111113 & -0.015555555555558 \tabularnewline
49 & 44.32 & 44.4527430555556 & 44.5683333333333 & -0.115590277777778 & -0.132743055555551 \tabularnewline
50 & 44.43 & 44.5359722222222 & 44.5970833333333 & -0.0611111111111054 & -0.105972222222221 \tabularnewline
51 & 44.82 & 44.6835763888889 & 44.6245833333333 & 0.0589930555555586 & 0.136423611111113 \tabularnewline
52 & 44.97 & 44.7848263888889 & 44.6408333333333 & 0.143993055555558 & 0.185173611111111 \tabularnewline
53 & 44.91 & 44.7063888888889 & 44.6520833333333 & 0.0543055555555575 & 0.203611111111108 \tabularnewline
54 & 44.79 & 44.7318055555556 & 44.65875 & 0.0730555555555565 & 0.0581944444444389 \tabularnewline
55 & 44.76 & NA & NA & 0.121076388888891 & NA \tabularnewline
56 & 44.8 & NA & NA & 0.0978472222222184 & NA \tabularnewline
57 & 44.65 & NA & NA & -0.0174652777777816 & NA \tabularnewline
58 & 44.49 & NA & NA & -0.100902777777784 & NA \tabularnewline
59 & 44.56 & NA & NA & -0.140590277777778 & NA \tabularnewline
60 & 44.4 & NA & NA & -0.113611111111113 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166351&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]46.83[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.115590277777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]45.93[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0611111111111054[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]45.93[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0589930555555586[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]45.93[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.143993055555558[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]45.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0543055555555575[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]45.91[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0730555555555565[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]45.85[/C][C]45.8927430555556[/C][C]45.7716666666667[/C][C]0.121076388888891[/C][C]-0.0427430555555546[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]45.58[/C][C]45.7961805555556[/C][C]45.6983333333333[/C][C]0.0978472222222184[/C][C]-0.21618055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]45.56[/C][C]45.6404513888889[/C][C]45.6579166666667[/C][C]-0.0174652777777816[/C][C]-0.0804513888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]45.5[/C][C]45.5120138888889[/C][C]45.6129166666667[/C][C]-0.100902777777784[/C][C]-0.0120138888888945[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]45.5[/C][C]45.4277430555556[/C][C]45.5683333333333[/C][C]-0.140590277777778[/C][C]0.0722569444444403[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]45.5[/C][C]45.4109722222222[/C][C]45.5245833333333[/C][C]-0.113611111111113[/C][C]0.0890277777777797[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]45.51[/C][C]45.3719097222222[/C][C]45.4875[/C][C]-0.115590277777778[/C][C]0.138090277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]45.49[/C][C]45.4043055555556[/C][C]45.4654166666667[/C][C]-0.0611111111111054[/C][C]0.0856944444444494[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]45.4[/C][C]45.4935763888889[/C][C]45.4345833333333[/C][C]0.0589930555555586[/C][C]-0.0935763888888843[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]45.38[/C][C]45.5331597222222[/C][C]45.3891666666667[/C][C]0.143993055555558[/C][C]-0.153159722222213[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]45.38[/C][C]45.3980555555556[/C][C]45.34375[/C][C]0.0543055555555575[/C][C]-0.0180555555555486[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]45.38[/C][C]45.3693055555555[/C][C]45.29625[/C][C]0.0730555555555565[/C][C]0.0106944444444537[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]45.49[/C][C]45.3685763888889[/C][C]45.2475[/C][C]0.121076388888891[/C][C]0.121423611111119[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]45.41[/C][C]45.2940972222222[/C][C]45.19625[/C][C]0.0978472222222184[/C][C]0.115902777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]44.99[/C][C]45.1258680555556[/C][C]45.1433333333333[/C][C]-0.0174652777777816[/C][C]-0.135868055555548[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]44.98[/C][C]44.9953472222222[/C][C]45.09625[/C][C]-0.100902777777784[/C][C]-0.0153472222222177[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]44.93[/C][C]44.9148263888889[/C][C]45.0554166666667[/C][C]-0.140590277777778[/C][C]0.0151736111111163[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]44.93[/C][C]44.9055555555555[/C][C]45.0191666666667[/C][C]-0.113611111111113[/C][C]0.0244444444444554[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]44.91[/C][C]44.8677430555556[/C][C]44.9833333333333[/C][C]-0.115590277777778[/C][C]0.0422569444444463[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]44.86[/C][C]44.8897222222222[/C][C]44.9508333333333[/C][C]-0.0611111111111054[/C][C]-0.029722222222226[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]44.76[/C][C]44.9998263888889[/C][C]44.9408333333333[/C][C]0.0589930555555586[/C][C]-0.239826388888901[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]44.89[/C][C]45.0744097222222[/C][C]44.9304166666667[/C][C]0.143993055555558[/C][C]-0.18440972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]44.89[/C][C]44.9530555555556[/C][C]44.89875[/C][C]0.0543055555555575[/C][C]-0.0630555555555574[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]45[/C][C]44.9343055555556[/C][C]44.86125[/C][C]0.0730555555555565[/C][C]0.0656944444444463[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]45.01[/C][C]44.9456597222222[/C][C]44.8245833333333[/C][C]0.121076388888891[/C][C]0.0643402777777879[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]45.11[/C][C]44.8928472222222[/C][C]44.795[/C][C]0.0978472222222184[/C][C]0.217152777777784[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]45.05[/C][C]44.7671180555555[/C][C]44.7845833333333[/C][C]-0.0174652777777816[/C][C]0.282881944444448[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]44.67[/C][C]44.6807638888889[/C][C]44.7816666666667[/C][C]-0.100902777777784[/C][C]-0.0107638888888815[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]44.48[/C][C]44.6169097222222[/C][C]44.7575[/C][C]-0.140590277777778[/C][C]-0.136909722222221[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]44.48[/C][C]44.5993055555556[/C][C]44.7129166666667[/C][C]-0.113611111111113[/C][C]-0.119305555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]44.48[/C][C]44.5489930555555[/C][C]44.6645833333333[/C][C]-0.115590277777778[/C][C]-0.068993055555552[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]44.58[/C][C]44.5513888888889[/C][C]44.6125[/C][C]-0.0611111111111054[/C][C]0.0286111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]44.79[/C][C]44.6144097222222[/C][C]44.5554166666667[/C][C]0.0589930555555586[/C][C]0.175590277777786[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]44.79[/C][C]44.6589930555555[/C][C]44.515[/C][C]0.143993055555558[/C][C]0.131006944444458[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]44.41[/C][C]44.5538888888889[/C][C]44.4995833333333[/C][C]0.0543055555555575[/C][C]-0.143888888888881[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]44.41[/C][C]44.5659722222222[/C][C]44.4929166666667[/C][C]0.0730555555555565[/C][C]-0.155972222222211[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]44.44[/C][C]44.6044097222222[/C][C]44.4833333333333[/C][C]0.121076388888891[/C][C]-0.164409722222217[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]44.43[/C][C]44.5682638888889[/C][C]44.4704166666667[/C][C]0.0978472222222184[/C][C]-0.138263888888886[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]44.36[/C][C]44.4479513888889[/C][C]44.4654166666667[/C][C]-0.0174652777777816[/C][C]-0.0879513888888894[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]44.39[/C][C]44.3732638888889[/C][C]44.4741666666667[/C][C]-0.100902777777784[/C][C]0.0167361111111148[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]44.39[/C][C]44.3619097222222[/C][C]44.5025[/C][C]-0.140590277777778[/C][C]0.0280902777777783[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]44.41[/C][C]44.4255555555556[/C][C]44.5391666666667[/C][C]-0.113611111111113[/C][C]-0.015555555555558[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]44.32[/C][C]44.4527430555556[/C][C]44.5683333333333[/C][C]-0.115590277777778[/C][C]-0.132743055555551[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]44.43[/C][C]44.5359722222222[/C][C]44.5970833333333[/C][C]-0.0611111111111054[/C][C]-0.105972222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]44.82[/C][C]44.6835763888889[/C][C]44.6245833333333[/C][C]0.0589930555555586[/C][C]0.136423611111113[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]44.97[/C][C]44.7848263888889[/C][C]44.6408333333333[/C][C]0.143993055555558[/C][C]0.185173611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]44.91[/C][C]44.7063888888889[/C][C]44.6520833333333[/C][C]0.0543055555555575[/C][C]0.203611111111108[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]44.79[/C][C]44.7318055555556[/C][C]44.65875[/C][C]0.0730555555555565[/C][C]0.0581944444444389[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]44.76[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.121076388888891[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]44.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0978472222222184[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]44.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0174652777777816[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]44.49[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.100902777777784[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]44.56[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.140590277777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]44.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.113611111111113[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166351&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166351&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
146.83NANA-0.115590277777778NA
245.93NANA-0.0611111111111054NA
345.93NANA0.0589930555555586NA
445.93NANA0.143993055555558NA
545.9NANA0.0543055555555575NA
645.91NANA0.0730555555555565NA
745.8545.892743055555645.77166666666670.121076388888891-0.0427430555555546
845.5845.796180555555645.69833333333330.0978472222222184-0.21618055555556
945.5645.640451388888945.6579166666667-0.0174652777777816-0.0804513888888891
1045.545.512013888888945.6129166666667-0.100902777777784-0.0120138888888945
1145.545.427743055555645.5683333333333-0.1405902777777780.0722569444444403
1245.545.410972222222245.5245833333333-0.1136111111111130.0890277777777797
1345.5145.371909722222245.4875-0.1155902777777780.138090277777778
1445.4945.404305555555645.4654166666667-0.06111111111110540.0856944444444494
1545.445.493576388888945.43458333333330.0589930555555586-0.0935763888888843
1645.3845.533159722222245.38916666666670.143993055555558-0.153159722222213
1745.3845.398055555555645.343750.0543055555555575-0.0180555555555486
1845.3845.369305555555545.296250.07305555555555650.0106944444444537
1945.4945.368576388888945.24750.1210763888888910.121423611111119
2045.4145.294097222222245.196250.09784722222221840.115902777777777
2144.9945.125868055555645.1433333333333-0.0174652777777816-0.135868055555548
2244.9844.995347222222245.09625-0.100902777777784-0.0153472222222177
2344.9344.914826388888945.0554166666667-0.1405902777777780.0151736111111163
2444.9344.905555555555545.0191666666667-0.1136111111111130.0244444444444554
2544.9144.867743055555644.9833333333333-0.1155902777777780.0422569444444463
2644.8644.889722222222244.9508333333333-0.0611111111111054-0.029722222222226
2744.7644.999826388888944.94083333333330.0589930555555586-0.239826388888901
2844.8945.074409722222244.93041666666670.143993055555558-0.18440972222222
2944.8944.953055555555644.898750.0543055555555575-0.0630555555555574
304544.934305555555644.861250.07305555555555650.0656944444444463
3145.0144.945659722222244.82458333333330.1210763888888910.0643402777777879
3245.1144.892847222222244.7950.09784722222221840.217152777777784
3345.0544.767118055555544.7845833333333-0.01746527777778160.282881944444448
3444.6744.680763888888944.7816666666667-0.100902777777784-0.0107638888888815
3544.4844.616909722222244.7575-0.140590277777778-0.136909722222221
3644.4844.599305555555644.7129166666667-0.113611111111113-0.119305555555556
3744.4844.548993055555544.6645833333333-0.115590277777778-0.068993055555552
3844.5844.551388888888944.6125-0.06111111111110540.0286111111111111
3944.7944.614409722222244.55541666666670.05899305555555860.175590277777786
4044.7944.658993055555544.5150.1439930555555580.131006944444458
4144.4144.553888888888944.49958333333330.0543055555555575-0.143888888888881
4244.4144.565972222222244.49291666666670.0730555555555565-0.155972222222211
4344.4444.604409722222244.48333333333330.121076388888891-0.164409722222217
4444.4344.568263888888944.47041666666670.0978472222222184-0.138263888888886
4544.3644.447951388888944.4654166666667-0.0174652777777816-0.0879513888888894
4644.3944.373263888888944.4741666666667-0.1009027777777840.0167361111111148
4744.3944.361909722222244.5025-0.1405902777777780.0280902777777783
4844.4144.425555555555644.5391666666667-0.113611111111113-0.015555555555558
4944.3244.452743055555644.5683333333333-0.115590277777778-0.132743055555551
5044.4344.535972222222244.5970833333333-0.0611111111111054-0.105972222222221
5144.8244.683576388888944.62458333333330.05899305555555860.136423611111113
5244.9744.784826388888944.64083333333330.1439930555555580.185173611111111
5344.9144.706388888888944.65208333333330.05430555555555750.203611111111108
5444.7944.731805555555644.658750.07305555555555650.0581944444444389
5544.76NANA0.121076388888891NA
5644.8NANA0.0978472222222184NA
5744.65NANA-0.0174652777777816NA
5844.49NANA-0.100902777777784NA
5944.56NANA-0.140590277777778NA
6044.4NANA-0.113611111111113NA



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')