Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationSun, 27 May 2012 05:15:18 -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/27/t1338110171618i0jwkdwie151.htm/, Retrieved Wed, 08 May 2024 06:23:56 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=167659, Retrieved Wed, 08 May 2024 06:23:56 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact137
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [Classic deomposit...] [2012-05-27 09:15:18] [a2709f7ab86902c8a6d752383a828f6c] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
67,66
68
68,02
68,11
68,41
68,4
68,4
68,55
68,54
68,99
68,97
68,98
68,98
68,94
69,21
69,21
69,67
69,66
69,66
69,66
69,77
70,32
70,34
70,38
70,38
70,29
70,42
70,29
70,59
70,64
70,64
70,68
70,78
70,9
71,04
71,15
71,15
71,15
71,07
71,17
71,24
71,23
71,23
71,23
71,24
71,28
71,52
71,52
71,52
71,6
71,61
71,78
71,66
71,86
71,86
71,82
71,8
72,22
72,51
72,56




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=167659&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=167659&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=167659&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
167.66NANA1.00038726225278NA
268NANA0.999204372548067NA
368.02NANA0.999428030827895NA
468.11NANA0.998951414901055NA
568.41NANA1.00049873023555NA
668.4NANA1.00024967352954NA
768.468.420302124335268.47416666666670.9992133596514770.999703273389552
868.5568.485304732805968.56833333333330.998789111584151.00094465911259
968.5468.551641683540568.65708333333330.9984642276561490.999830176444289
1068.9968.858978480482268.75251.001548721580771.00190275142631
1168.9768.978160102212568.85083333333331.001849313402830.999881700204812
1268.9869.053459749220468.95583333333331.001415781829730.998936190170816
1368.9869.08757798722969.06083333333331.000387262252780.998442875110648
1468.9469.104558070269169.15958333333330.9992043725480670.997618708883113
1569.2169.217470416716769.25708333333330.9994280308278950.999892073248679
1669.2169.291016205343169.363750.9989514149010550.998830783414938
1769.6769.510899906527769.476251.000498730235551.00228885101022
1869.6669.609041863710269.59166666666671.000249673529541.00073206202708
1969.6669.65349794570569.70833333333330.9992133596514771.00009334856808
2069.6669.738368905714269.82291666666670.998789111584150.998876244068454
2169.7769.82218741323369.92958333333330.9984642276561490.9992525669108
2270.3270.133449228693770.0251.001548721580771.00265994006224
2370.3470.237985613816670.10833333333331.001849313402831.00145241047692
2470.3870.28687018717470.18751.001415781829731.0013249958716
2570.3870.296379262451170.26916666666671.000387262252781.00118954544212
2670.2970.296525619687970.35250.9992043725480670.999907170096525
2770.4270.396795493093670.43708333333330.9994280308278951.00032962447713
2870.2970.429404588574170.50333333333330.9989514149010550.998020647918459
2970.5970.59185540965370.55666666666671.000498730235550.999973716377871
3070.6470.635548091169970.61791666666671.000249673529541.00006302646402
3170.6470.626481954665670.68208333333330.9992133596514771.00019140193537
3270.6870.664329644578670.750.998789111584151.00022175764633
3370.7870.704164147662670.81291666666670.9984642276561491.00107257971651
3470.970.986434889906770.87666666666671.001548721580770.998782374547465
3571.0471.071607730010570.94041666666671.001849313402830.999555269241543
3671.1571.092592634971170.99208333333331.001415781829731.00080750135705
3771.1571.068761594515471.041251.000387262252781.00114309583651
3871.1571.032189838976471.088750.9992043725480671.00165854609425
3971.0771.090148689480571.13083333333330.9994280308278950.999716575505159
4071.1771.09120990094671.16583333333330.9989514149010551.0011082959365
4171.2471.237177090654971.20166666666671.000498730235551.00003962691196
4271.2371.254869347363671.23708333333331.000249673529540.99965098038083
4371.2371.211854447861571.26791666666670.9992133596514771.00025481083563
4471.2371.21574446659971.30208333333330.998789111584151.00020017390126
4571.2471.233766215081971.34333333333330.9984642276561491.00008751165703
4671.2871.501815169553571.391251.001548721580770.99689776869262
4771.5271.566270828503271.43416666666671.001849313402830.99935345480535
4871.5271.579113802310171.47791666666671.001415781829730.999174147329159
4971.5271.558117696967471.53041666666671.000387262252780.999467318339355
5071.671.524297992456471.581250.9992043725480671.00105840965474
5171.6171.588196991509771.62916666666670.9994280308278951.00030456149766
5271.7871.616491853281571.69166666666670.9989514149010551.00228310745873
5371.6671.807878241360171.77208333333331.000498730235550.997940640428574
5471.8671.874607374254671.85666666666671.000249673529540.999796765856701
5571.86NANA0.999213359651477NA
5671.82NANA0.99878911158415NA
5771.8NANA0.998464227656149NA
5872.22NANA1.00154872158077NA
5972.51NANA1.00184931340283NA
6072.56NANA1.00141578182973NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 67.66 & NA & NA & 1.00038726225278 & NA \tabularnewline
2 & 68 & NA & NA & 0.999204372548067 & NA \tabularnewline
3 & 68.02 & NA & NA & 0.999428030827895 & NA \tabularnewline
4 & 68.11 & NA & NA & 0.998951414901055 & NA \tabularnewline
5 & 68.41 & NA & NA & 1.00049873023555 & NA \tabularnewline
6 & 68.4 & NA & NA & 1.00024967352954 & NA \tabularnewline
7 & 68.4 & 68.4203021243352 & 68.4741666666667 & 0.999213359651477 & 0.999703273389552 \tabularnewline
8 & 68.55 & 68.4853047328059 & 68.5683333333333 & 0.99878911158415 & 1.00094465911259 \tabularnewline
9 & 68.54 & 68.5516416835405 & 68.6570833333333 & 0.998464227656149 & 0.999830176444289 \tabularnewline
10 & 68.99 & 68.8589784804822 & 68.7525 & 1.00154872158077 & 1.00190275142631 \tabularnewline
11 & 68.97 & 68.9781601022125 & 68.8508333333333 & 1.00184931340283 & 0.999881700204812 \tabularnewline
12 & 68.98 & 69.0534597492204 & 68.9558333333333 & 1.00141578182973 & 0.998936190170816 \tabularnewline
13 & 68.98 & 69.087577987229 & 69.0608333333333 & 1.00038726225278 & 0.998442875110648 \tabularnewline
14 & 68.94 & 69.1045580702691 & 69.1595833333333 & 0.999204372548067 & 0.997618708883113 \tabularnewline
15 & 69.21 & 69.2174704167167 & 69.2570833333333 & 0.999428030827895 & 0.999892073248679 \tabularnewline
16 & 69.21 & 69.2910162053431 & 69.36375 & 0.998951414901055 & 0.998830783414938 \tabularnewline
17 & 69.67 & 69.5108999065277 & 69.47625 & 1.00049873023555 & 1.00228885101022 \tabularnewline
18 & 69.66 & 69.6090418637102 & 69.5916666666667 & 1.00024967352954 & 1.00073206202708 \tabularnewline
19 & 69.66 & 69.653497945705 & 69.7083333333333 & 0.999213359651477 & 1.00009334856808 \tabularnewline
20 & 69.66 & 69.7383689057142 & 69.8229166666667 & 0.99878911158415 & 0.998876244068454 \tabularnewline
21 & 69.77 & 69.822187413233 & 69.9295833333333 & 0.998464227656149 & 0.9992525669108 \tabularnewline
22 & 70.32 & 70.1334492286937 & 70.025 & 1.00154872158077 & 1.00265994006224 \tabularnewline
23 & 70.34 & 70.2379856138166 & 70.1083333333333 & 1.00184931340283 & 1.00145241047692 \tabularnewline
24 & 70.38 & 70.286870187174 & 70.1875 & 1.00141578182973 & 1.0013249958716 \tabularnewline
25 & 70.38 & 70.2963792624511 & 70.2691666666667 & 1.00038726225278 & 1.00118954544212 \tabularnewline
26 & 70.29 & 70.2965256196879 & 70.3525 & 0.999204372548067 & 0.999907170096525 \tabularnewline
27 & 70.42 & 70.3967954930936 & 70.4370833333333 & 0.999428030827895 & 1.00032962447713 \tabularnewline
28 & 70.29 & 70.4294045885741 & 70.5033333333333 & 0.998951414901055 & 0.998020647918459 \tabularnewline
29 & 70.59 & 70.591855409653 & 70.5566666666667 & 1.00049873023555 & 0.999973716377871 \tabularnewline
30 & 70.64 & 70.6355480911699 & 70.6179166666667 & 1.00024967352954 & 1.00006302646402 \tabularnewline
31 & 70.64 & 70.6264819546656 & 70.6820833333333 & 0.999213359651477 & 1.00019140193537 \tabularnewline
32 & 70.68 & 70.6643296445786 & 70.75 & 0.99878911158415 & 1.00022175764633 \tabularnewline
33 & 70.78 & 70.7041641476626 & 70.8129166666667 & 0.998464227656149 & 1.00107257971651 \tabularnewline
34 & 70.9 & 70.9864348899067 & 70.8766666666667 & 1.00154872158077 & 0.998782374547465 \tabularnewline
35 & 71.04 & 71.0716077300105 & 70.9404166666667 & 1.00184931340283 & 0.999555269241543 \tabularnewline
36 & 71.15 & 71.0925926349711 & 70.9920833333333 & 1.00141578182973 & 1.00080750135705 \tabularnewline
37 & 71.15 & 71.0687615945154 & 71.04125 & 1.00038726225278 & 1.00114309583651 \tabularnewline
38 & 71.15 & 71.0321898389764 & 71.08875 & 0.999204372548067 & 1.00165854609425 \tabularnewline
39 & 71.07 & 71.0901486894805 & 71.1308333333333 & 0.999428030827895 & 0.999716575505159 \tabularnewline
40 & 71.17 & 71.091209900946 & 71.1658333333333 & 0.998951414901055 & 1.0011082959365 \tabularnewline
41 & 71.24 & 71.2371770906549 & 71.2016666666667 & 1.00049873023555 & 1.00003962691196 \tabularnewline
42 & 71.23 & 71.2548693473636 & 71.2370833333333 & 1.00024967352954 & 0.99965098038083 \tabularnewline
43 & 71.23 & 71.2118544478615 & 71.2679166666667 & 0.999213359651477 & 1.00025481083563 \tabularnewline
44 & 71.23 & 71.215744466599 & 71.3020833333333 & 0.99878911158415 & 1.00020017390126 \tabularnewline
45 & 71.24 & 71.2337662150819 & 71.3433333333333 & 0.998464227656149 & 1.00008751165703 \tabularnewline
46 & 71.28 & 71.5018151695535 & 71.39125 & 1.00154872158077 & 0.99689776869262 \tabularnewline
47 & 71.52 & 71.5662708285032 & 71.4341666666667 & 1.00184931340283 & 0.99935345480535 \tabularnewline
48 & 71.52 & 71.5791138023101 & 71.4779166666667 & 1.00141578182973 & 0.999174147329159 \tabularnewline
49 & 71.52 & 71.5581176969674 & 71.5304166666667 & 1.00038726225278 & 0.999467318339355 \tabularnewline
50 & 71.6 & 71.5242979924564 & 71.58125 & 0.999204372548067 & 1.00105840965474 \tabularnewline
51 & 71.61 & 71.5881969915097 & 71.6291666666667 & 0.999428030827895 & 1.00030456149766 \tabularnewline
52 & 71.78 & 71.6164918532815 & 71.6916666666667 & 0.998951414901055 & 1.00228310745873 \tabularnewline
53 & 71.66 & 71.8078782413601 & 71.7720833333333 & 1.00049873023555 & 0.997940640428574 \tabularnewline
54 & 71.86 & 71.8746073742546 & 71.8566666666667 & 1.00024967352954 & 0.999796765856701 \tabularnewline
55 & 71.86 & NA & NA & 0.999213359651477 & NA \tabularnewline
56 & 71.82 & NA & NA & 0.99878911158415 & NA \tabularnewline
57 & 71.8 & NA & NA & 0.998464227656149 & NA \tabularnewline
58 & 72.22 & NA & NA & 1.00154872158077 & NA \tabularnewline
59 & 72.51 & NA & NA & 1.00184931340283 & NA \tabularnewline
60 & 72.56 & NA & NA & 1.00141578182973 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=167659&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]67.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00038726225278[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]68[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999204372548067[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]68.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999428030827895[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]68.11[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.998951414901055[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]68.41[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00049873023555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]68.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00024967352954[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]68.4[/C][C]68.4203021243352[/C][C]68.4741666666667[/C][C]0.999213359651477[/C][C]0.999703273389552[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]68.55[/C][C]68.4853047328059[/C][C]68.5683333333333[/C][C]0.99878911158415[/C][C]1.00094465911259[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]68.54[/C][C]68.5516416835405[/C][C]68.6570833333333[/C][C]0.998464227656149[/C][C]0.999830176444289[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]68.99[/C][C]68.8589784804822[/C][C]68.7525[/C][C]1.00154872158077[/C][C]1.00190275142631[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]68.97[/C][C]68.9781601022125[/C][C]68.8508333333333[/C][C]1.00184931340283[/C][C]0.999881700204812[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]68.98[/C][C]69.0534597492204[/C][C]68.9558333333333[/C][C]1.00141578182973[/C][C]0.998936190170816[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]68.98[/C][C]69.087577987229[/C][C]69.0608333333333[/C][C]1.00038726225278[/C][C]0.998442875110648[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]68.94[/C][C]69.1045580702691[/C][C]69.1595833333333[/C][C]0.999204372548067[/C][C]0.997618708883113[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]69.21[/C][C]69.2174704167167[/C][C]69.2570833333333[/C][C]0.999428030827895[/C][C]0.999892073248679[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]69.21[/C][C]69.2910162053431[/C][C]69.36375[/C][C]0.998951414901055[/C][C]0.998830783414938[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]69.67[/C][C]69.5108999065277[/C][C]69.47625[/C][C]1.00049873023555[/C][C]1.00228885101022[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]69.66[/C][C]69.6090418637102[/C][C]69.5916666666667[/C][C]1.00024967352954[/C][C]1.00073206202708[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]69.66[/C][C]69.653497945705[/C][C]69.7083333333333[/C][C]0.999213359651477[/C][C]1.00009334856808[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]69.66[/C][C]69.7383689057142[/C][C]69.8229166666667[/C][C]0.99878911158415[/C][C]0.998876244068454[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]69.77[/C][C]69.822187413233[/C][C]69.9295833333333[/C][C]0.998464227656149[/C][C]0.9992525669108[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]70.32[/C][C]70.1334492286937[/C][C]70.025[/C][C]1.00154872158077[/C][C]1.00265994006224[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]70.34[/C][C]70.2379856138166[/C][C]70.1083333333333[/C][C]1.00184931340283[/C][C]1.00145241047692[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]70.38[/C][C]70.286870187174[/C][C]70.1875[/C][C]1.00141578182973[/C][C]1.0013249958716[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]70.38[/C][C]70.2963792624511[/C][C]70.2691666666667[/C][C]1.00038726225278[/C][C]1.00118954544212[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]70.29[/C][C]70.2965256196879[/C][C]70.3525[/C][C]0.999204372548067[/C][C]0.999907170096525[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]70.42[/C][C]70.3967954930936[/C][C]70.4370833333333[/C][C]0.999428030827895[/C][C]1.00032962447713[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]70.29[/C][C]70.4294045885741[/C][C]70.5033333333333[/C][C]0.998951414901055[/C][C]0.998020647918459[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]70.59[/C][C]70.591855409653[/C][C]70.5566666666667[/C][C]1.00049873023555[/C][C]0.999973716377871[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]70.64[/C][C]70.6355480911699[/C][C]70.6179166666667[/C][C]1.00024967352954[/C][C]1.00006302646402[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]70.64[/C][C]70.6264819546656[/C][C]70.6820833333333[/C][C]0.999213359651477[/C][C]1.00019140193537[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]70.68[/C][C]70.6643296445786[/C][C]70.75[/C][C]0.99878911158415[/C][C]1.00022175764633[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]70.78[/C][C]70.7041641476626[/C][C]70.8129166666667[/C][C]0.998464227656149[/C][C]1.00107257971651[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]70.9[/C][C]70.9864348899067[/C][C]70.8766666666667[/C][C]1.00154872158077[/C][C]0.998782374547465[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]71.04[/C][C]71.0716077300105[/C][C]70.9404166666667[/C][C]1.00184931340283[/C][C]0.999555269241543[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]71.15[/C][C]71.0925926349711[/C][C]70.9920833333333[/C][C]1.00141578182973[/C][C]1.00080750135705[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]71.15[/C][C]71.0687615945154[/C][C]71.04125[/C][C]1.00038726225278[/C][C]1.00114309583651[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]71.15[/C][C]71.0321898389764[/C][C]71.08875[/C][C]0.999204372548067[/C][C]1.00165854609425[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]71.07[/C][C]71.0901486894805[/C][C]71.1308333333333[/C][C]0.999428030827895[/C][C]0.999716575505159[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]71.17[/C][C]71.091209900946[/C][C]71.1658333333333[/C][C]0.998951414901055[/C][C]1.0011082959365[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]71.24[/C][C]71.2371770906549[/C][C]71.2016666666667[/C][C]1.00049873023555[/C][C]1.00003962691196[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]71.23[/C][C]71.2548693473636[/C][C]71.2370833333333[/C][C]1.00024967352954[/C][C]0.99965098038083[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]71.23[/C][C]71.2118544478615[/C][C]71.2679166666667[/C][C]0.999213359651477[/C][C]1.00025481083563[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]71.23[/C][C]71.215744466599[/C][C]71.3020833333333[/C][C]0.99878911158415[/C][C]1.00020017390126[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]71.24[/C][C]71.2337662150819[/C][C]71.3433333333333[/C][C]0.998464227656149[/C][C]1.00008751165703[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]71.28[/C][C]71.5018151695535[/C][C]71.39125[/C][C]1.00154872158077[/C][C]0.99689776869262[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]71.52[/C][C]71.5662708285032[/C][C]71.4341666666667[/C][C]1.00184931340283[/C][C]0.99935345480535[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]71.52[/C][C]71.5791138023101[/C][C]71.4779166666667[/C][C]1.00141578182973[/C][C]0.999174147329159[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]71.52[/C][C]71.5581176969674[/C][C]71.5304166666667[/C][C]1.00038726225278[/C][C]0.999467318339355[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]71.6[/C][C]71.5242979924564[/C][C]71.58125[/C][C]0.999204372548067[/C][C]1.00105840965474[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]71.61[/C][C]71.5881969915097[/C][C]71.6291666666667[/C][C]0.999428030827895[/C][C]1.00030456149766[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]71.78[/C][C]71.6164918532815[/C][C]71.6916666666667[/C][C]0.998951414901055[/C][C]1.00228310745873[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]71.66[/C][C]71.8078782413601[/C][C]71.7720833333333[/C][C]1.00049873023555[/C][C]0.997940640428574[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]71.86[/C][C]71.8746073742546[/C][C]71.8566666666667[/C][C]1.00024967352954[/C][C]0.999796765856701[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]71.86[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999213359651477[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]71.82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.99878911158415[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]71.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.998464227656149[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]72.22[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00154872158077[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]72.51[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00184931340283[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]72.56[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00141578182973[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=167659&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=167659&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
167.66NANA1.00038726225278NA
268NANA0.999204372548067NA
368.02NANA0.999428030827895NA
468.11NANA0.998951414901055NA
568.41NANA1.00049873023555NA
668.4NANA1.00024967352954NA
768.468.420302124335268.47416666666670.9992133596514770.999703273389552
868.5568.485304732805968.56833333333330.998789111584151.00094465911259
968.5468.551641683540568.65708333333330.9984642276561490.999830176444289
1068.9968.858978480482268.75251.001548721580771.00190275142631
1168.9768.978160102212568.85083333333331.001849313402830.999881700204812
1268.9869.053459749220468.95583333333331.001415781829730.998936190170816
1368.9869.08757798722969.06083333333331.000387262252780.998442875110648
1468.9469.104558070269169.15958333333330.9992043725480670.997618708883113
1569.2169.217470416716769.25708333333330.9994280308278950.999892073248679
1669.2169.291016205343169.363750.9989514149010550.998830783414938
1769.6769.510899906527769.476251.000498730235551.00228885101022
1869.6669.609041863710269.59166666666671.000249673529541.00073206202708
1969.6669.65349794570569.70833333333330.9992133596514771.00009334856808
2069.6669.738368905714269.82291666666670.998789111584150.998876244068454
2169.7769.82218741323369.92958333333330.9984642276561490.9992525669108
2270.3270.133449228693770.0251.001548721580771.00265994006224
2370.3470.237985613816670.10833333333331.001849313402831.00145241047692
2470.3870.28687018717470.18751.001415781829731.0013249958716
2570.3870.296379262451170.26916666666671.000387262252781.00118954544212
2670.2970.296525619687970.35250.9992043725480670.999907170096525
2770.4270.396795493093670.43708333333330.9994280308278951.00032962447713
2870.2970.429404588574170.50333333333330.9989514149010550.998020647918459
2970.5970.59185540965370.55666666666671.000498730235550.999973716377871
3070.6470.635548091169970.61791666666671.000249673529541.00006302646402
3170.6470.626481954665670.68208333333330.9992133596514771.00019140193537
3270.6870.664329644578670.750.998789111584151.00022175764633
3370.7870.704164147662670.81291666666670.9984642276561491.00107257971651
3470.970.986434889906770.87666666666671.001548721580770.998782374547465
3571.0471.071607730010570.94041666666671.001849313402830.999555269241543
3671.1571.092592634971170.99208333333331.001415781829731.00080750135705
3771.1571.068761594515471.041251.000387262252781.00114309583651
3871.1571.032189838976471.088750.9992043725480671.00165854609425
3971.0771.090148689480571.13083333333330.9994280308278950.999716575505159
4071.1771.09120990094671.16583333333330.9989514149010551.0011082959365
4171.2471.237177090654971.20166666666671.000498730235551.00003962691196
4271.2371.254869347363671.23708333333331.000249673529540.99965098038083
4371.2371.211854447861571.26791666666670.9992133596514771.00025481083563
4471.2371.21574446659971.30208333333330.998789111584151.00020017390126
4571.2471.233766215081971.34333333333330.9984642276561491.00008751165703
4671.2871.501815169553571.391251.001548721580770.99689776869262
4771.5271.566270828503271.43416666666671.001849313402830.99935345480535
4871.5271.579113802310171.47791666666671.001415781829730.999174147329159
4971.5271.558117696967471.53041666666671.000387262252780.999467318339355
5071.671.524297992456471.581250.9992043725480671.00105840965474
5171.6171.588196991509771.62916666666670.9994280308278951.00030456149766
5271.7871.616491853281571.69166666666670.9989514149010551.00228310745873
5371.6671.807878241360171.77208333333331.000498730235550.997940640428574
5471.8671.874607374254671.85666666666671.000249673529540.999796765856701
5571.86NANA0.999213359651477NA
5671.82NANA0.99878911158415NA
5771.8NANA0.998464227656149NA
5872.22NANA1.00154872158077NA
5972.51NANA1.00184931340283NA
6072.56NANA1.00141578182973NA



Parameters (Session):
par1 = multiplicative ; par2 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = multiplicative ; 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')