Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationSat, 17 May 2008 10:33:15 -0600
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/May/17/t1211042030k3e9yj6jyhlrdrl.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 00:17:11 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12690, Retrieved Tue, 14 May 2024 00:17:11 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact187
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [Nietje van Santfo...] [2008-05-17 16:33:15] [934a640f32b984cc814aae4d8bf2ca79] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
71,42
71,47
71,64
71,55
71,62
71,65
71,65
71,65
71,6
71,7
71,73
71,83
71,83
71,87
71,91
71,99
72,1
72,12
72,12
72,12
72,25
72,59
72,72
72,76
72,76
72,91
73
73,16
73,16
73,11
73,11
73,33
73,51
73,66
73,65
73,65
73,65
73,65
73,71
73,73
73,85
73,77
73,77
73,78
73,88
74,3
74,53
74,71
74,71
74,78
74,9
74,65
74,65
74,53
74,53
74,53
74,65
74,85
74,96
74,96
74,96
75,19
74,98
75,54
75,61
75,59
75,58
75,44
75,37
75,22
75,33
75,33




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'George Udny Yule' @ 72.249.76.132

\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 & 'George Udny Yule' @ 72.249.76.132 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12690&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]'George Udny Yule' @ 72.249.76.132[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12690&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12690&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'George Udny Yule' @ 72.249.76.132







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
171.42NANA0.0641232638888839NA
271.47NANA0.06912326388889NA
371.64NANA0.084852430555553NA
471.55NANA0.0227690972222157NA
571.62NANA0.013810763888887NA
671.65NANA-0.109939236111111NA
771.6571.467769097222271.6429166666667-0.1751475694444380.182230902777789
871.6571.491831597222271.6766666666667-0.1848350694444400.158168402777790
971.671.585685763888971.7045833333333-0.1188975694444430.0143142361111046
1071.771.823810763888971.73416666666670.0896440972222224-0.123810763888883
1171.7371.903602430555671.77250.131102430555561-0.173602430555547
1271.8371.925477430555571.81208333333330.113394097222219-0.0954774305555475
1371.8371.915373263888971.851250.0641232638888839-0.085373263888897
1471.8771.959539930555671.89041666666670.06912326388889-0.0895399305555458
1571.9172.021935763888971.93708333333330.084852430555553-0.111935763888894
1671.9972.024019097222272.001250.0227690972222157-0.0340190972222132
1772.172.093394097222272.07958333333330.0138107638888870.00660590277777828
1872.1272.049644097222272.1595833333333-0.1099392361111110.0703559027777771
1972.1272.061935763888972.2370833333333-0.1751475694444380.0580642361111074
2072.1272.134331597222272.3191666666667-0.184835069444440-0.0143315972222098
2172.2572.289019097222272.4079166666667-0.118897569444443-0.0390190972222229
2272.5972.591727430555672.50208333333330.0896440972222224-0.00172743055554747
2372.7272.726102430555672.5950.131102430555561-0.0061024305555577
2472.7672.793810763888972.68041666666670.113394097222219-0.0338107638888658
2572.7672.827039930555572.76291666666670.0641232638888839-0.0670399305555378
2672.9172.923706597222272.85458333333330.06912326388889-0.0137065972222103
277373.042352430555672.95750.084852430555553-0.0423524305555674
2873.1673.077352430555573.05458333333330.02276909722221570.0826475694444468
2973.1673.151727430555673.13791666666670.0138107638888870.00827256944444343
3073.1173.103810763888973.21375-0.1099392361111110.00618923611112621
3173.1173.112769097222273.2879166666667-0.175147569444438-0.0027690972222274
3273.3373.170998263888973.3558333333333-0.1848350694444400.159001736111122
3373.5173.297352430555673.41625-0.1188975694444430.212647569444442
3473.6673.559227430555673.46958333333330.08964409722222240.100772569444445
3573.6573.653185763888973.52208333333330.131102430555561-0.00318576388887948
3673.6573.691727430555673.57833333333330.113394097222219-0.0417274305555537
3773.6573.697456597222273.63333333333330.0641232638888839-0.0474565972222223
3873.6573.748706597222273.67958333333330.06912326388889-0.0987065972222183
3973.7173.798602430555673.713750.084852430555553-0.088602430555568
4073.7373.778602430555673.75583333333330.0227690972222157-0.0486024305555475
4173.8573.832977430555673.81916666666670.0138107638888870.0170225694444355
4273.7773.790060763888973.9-0.109939236111111-0.0200607638888926
4373.7773.813185763888973.9883333333333-0.175147569444438-0.0431857638888999
4473.7873.894748263888974.0795833333333-0.184835069444440-0.114748263888885
4573.8874.057352430555674.17625-0.118897569444443-0.177352430555558
4674.374.353810763888974.26416666666670.0896440972222224-0.0538107638888903
4774.5374.466935763888974.33583333333330.1311024305555610.0630642361111171
4874.7174.514227430555674.40083333333330.1133940972222190.195772569444443
4974.7174.528289930555674.46416666666670.06412326388888390.181710069444421
5074.7874.596206597222274.52708333333330.069123263888890.183793402777781
5174.974.675269097222274.59041666666670.0848524305555530.224730902777793
5274.6574.668185763888974.64541666666670.0227690972222157-0.0181857638888800
5374.6574.700060763888974.686250.013810763888887-0.0500607638888653
5474.5374.604644097222274.7145833333333-0.109939236111111-0.0746440972222047
5574.5374.560269097222274.7354166666667-0.175147569444438-0.0302690972222166
5674.5374.578081597222274.7629166666667-0.184835069444440-0.0480815972222217
5774.6574.664435763888974.7833333333333-0.118897569444443-0.0144357638888835
5874.8574.913394097222274.823750.0896440972222224-0.0633940972222149
5974.9675.031935763888974.90083333333330.131102430555561-0.071935763888888
6074.9675.098394097222274.9850.113394097222219-0.138394097222218
6174.9675.137039930555675.07291666666670.0641232638888839-0.177039930555566
6275.1975.223706597222275.15458333333330.06912326388889-0.0337065972222206
6374.9875.307352430555675.22250.084852430555553-0.32735243055555
6475.5475.290685763888975.26791666666670.02276909722221570.249314236111118
6575.6175.312560763888975.298750.0138107638888870.297439236111103
6675.5975.219644097222275.3295833333333-0.1099392361111110.370355902777789
6775.58NANA-0.175147569444438NA
6875.44NANA-0.184835069444440NA
6975.37NANA-0.118897569444443NA
7075.22NANA0.0896440972222224NA
7175.33NANA0.131102430555561NA
7275.33NANA0.113394097222219NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 71.42 & NA & NA & 0.0641232638888839 & NA \tabularnewline
2 & 71.47 & NA & NA & 0.06912326388889 & NA \tabularnewline
3 & 71.64 & NA & NA & 0.084852430555553 & NA \tabularnewline
4 & 71.55 & NA & NA & 0.0227690972222157 & NA \tabularnewline
5 & 71.62 & NA & NA & 0.013810763888887 & NA \tabularnewline
6 & 71.65 & NA & NA & -0.109939236111111 & NA \tabularnewline
7 & 71.65 & 71.4677690972222 & 71.6429166666667 & -0.175147569444438 & 0.182230902777789 \tabularnewline
8 & 71.65 & 71.4918315972222 & 71.6766666666667 & -0.184835069444440 & 0.158168402777790 \tabularnewline
9 & 71.6 & 71.5856857638889 & 71.7045833333333 & -0.118897569444443 & 0.0143142361111046 \tabularnewline
10 & 71.7 & 71.8238107638889 & 71.7341666666667 & 0.0896440972222224 & -0.123810763888883 \tabularnewline
11 & 71.73 & 71.9036024305556 & 71.7725 & 0.131102430555561 & -0.173602430555547 \tabularnewline
12 & 71.83 & 71.9254774305555 & 71.8120833333333 & 0.113394097222219 & -0.0954774305555475 \tabularnewline
13 & 71.83 & 71.9153732638889 & 71.85125 & 0.0641232638888839 & -0.085373263888897 \tabularnewline
14 & 71.87 & 71.9595399305556 & 71.8904166666667 & 0.06912326388889 & -0.0895399305555458 \tabularnewline
15 & 71.91 & 72.0219357638889 & 71.9370833333333 & 0.084852430555553 & -0.111935763888894 \tabularnewline
16 & 71.99 & 72.0240190972222 & 72.00125 & 0.0227690972222157 & -0.0340190972222132 \tabularnewline
17 & 72.1 & 72.0933940972222 & 72.0795833333333 & 0.013810763888887 & 0.00660590277777828 \tabularnewline
18 & 72.12 & 72.0496440972222 & 72.1595833333333 & -0.109939236111111 & 0.0703559027777771 \tabularnewline
19 & 72.12 & 72.0619357638889 & 72.2370833333333 & -0.175147569444438 & 0.0580642361111074 \tabularnewline
20 & 72.12 & 72.1343315972222 & 72.3191666666667 & -0.184835069444440 & -0.0143315972222098 \tabularnewline
21 & 72.25 & 72.2890190972222 & 72.4079166666667 & -0.118897569444443 & -0.0390190972222229 \tabularnewline
22 & 72.59 & 72.5917274305556 & 72.5020833333333 & 0.0896440972222224 & -0.00172743055554747 \tabularnewline
23 & 72.72 & 72.7261024305556 & 72.595 & 0.131102430555561 & -0.0061024305555577 \tabularnewline
24 & 72.76 & 72.7938107638889 & 72.6804166666667 & 0.113394097222219 & -0.0338107638888658 \tabularnewline
25 & 72.76 & 72.8270399305555 & 72.7629166666667 & 0.0641232638888839 & -0.0670399305555378 \tabularnewline
26 & 72.91 & 72.9237065972222 & 72.8545833333333 & 0.06912326388889 & -0.0137065972222103 \tabularnewline
27 & 73 & 73.0423524305556 & 72.9575 & 0.084852430555553 & -0.0423524305555674 \tabularnewline
28 & 73.16 & 73.0773524305555 & 73.0545833333333 & 0.0227690972222157 & 0.0826475694444468 \tabularnewline
29 & 73.16 & 73.1517274305556 & 73.1379166666667 & 0.013810763888887 & 0.00827256944444343 \tabularnewline
30 & 73.11 & 73.1038107638889 & 73.21375 & -0.109939236111111 & 0.00618923611112621 \tabularnewline
31 & 73.11 & 73.1127690972222 & 73.2879166666667 & -0.175147569444438 & -0.0027690972222274 \tabularnewline
32 & 73.33 & 73.1709982638889 & 73.3558333333333 & -0.184835069444440 & 0.159001736111122 \tabularnewline
33 & 73.51 & 73.2973524305556 & 73.41625 & -0.118897569444443 & 0.212647569444442 \tabularnewline
34 & 73.66 & 73.5592274305556 & 73.4695833333333 & 0.0896440972222224 & 0.100772569444445 \tabularnewline
35 & 73.65 & 73.6531857638889 & 73.5220833333333 & 0.131102430555561 & -0.00318576388887948 \tabularnewline
36 & 73.65 & 73.6917274305556 & 73.5783333333333 & 0.113394097222219 & -0.0417274305555537 \tabularnewline
37 & 73.65 & 73.6974565972222 & 73.6333333333333 & 0.0641232638888839 & -0.0474565972222223 \tabularnewline
38 & 73.65 & 73.7487065972222 & 73.6795833333333 & 0.06912326388889 & -0.0987065972222183 \tabularnewline
39 & 73.71 & 73.7986024305556 & 73.71375 & 0.084852430555553 & -0.088602430555568 \tabularnewline
40 & 73.73 & 73.7786024305556 & 73.7558333333333 & 0.0227690972222157 & -0.0486024305555475 \tabularnewline
41 & 73.85 & 73.8329774305556 & 73.8191666666667 & 0.013810763888887 & 0.0170225694444355 \tabularnewline
42 & 73.77 & 73.7900607638889 & 73.9 & -0.109939236111111 & -0.0200607638888926 \tabularnewline
43 & 73.77 & 73.8131857638889 & 73.9883333333333 & -0.175147569444438 & -0.0431857638888999 \tabularnewline
44 & 73.78 & 73.8947482638889 & 74.0795833333333 & -0.184835069444440 & -0.114748263888885 \tabularnewline
45 & 73.88 & 74.0573524305556 & 74.17625 & -0.118897569444443 & -0.177352430555558 \tabularnewline
46 & 74.3 & 74.3538107638889 & 74.2641666666667 & 0.0896440972222224 & -0.0538107638888903 \tabularnewline
47 & 74.53 & 74.4669357638889 & 74.3358333333333 & 0.131102430555561 & 0.0630642361111171 \tabularnewline
48 & 74.71 & 74.5142274305556 & 74.4008333333333 & 0.113394097222219 & 0.195772569444443 \tabularnewline
49 & 74.71 & 74.5282899305556 & 74.4641666666667 & 0.0641232638888839 & 0.181710069444421 \tabularnewline
50 & 74.78 & 74.5962065972222 & 74.5270833333333 & 0.06912326388889 & 0.183793402777781 \tabularnewline
51 & 74.9 & 74.6752690972222 & 74.5904166666667 & 0.084852430555553 & 0.224730902777793 \tabularnewline
52 & 74.65 & 74.6681857638889 & 74.6454166666667 & 0.0227690972222157 & -0.0181857638888800 \tabularnewline
53 & 74.65 & 74.7000607638889 & 74.68625 & 0.013810763888887 & -0.0500607638888653 \tabularnewline
54 & 74.53 & 74.6046440972222 & 74.7145833333333 & -0.109939236111111 & -0.0746440972222047 \tabularnewline
55 & 74.53 & 74.5602690972222 & 74.7354166666667 & -0.175147569444438 & -0.0302690972222166 \tabularnewline
56 & 74.53 & 74.5780815972222 & 74.7629166666667 & -0.184835069444440 & -0.0480815972222217 \tabularnewline
57 & 74.65 & 74.6644357638889 & 74.7833333333333 & -0.118897569444443 & -0.0144357638888835 \tabularnewline
58 & 74.85 & 74.9133940972222 & 74.82375 & 0.0896440972222224 & -0.0633940972222149 \tabularnewline
59 & 74.96 & 75.0319357638889 & 74.9008333333333 & 0.131102430555561 & -0.071935763888888 \tabularnewline
60 & 74.96 & 75.0983940972222 & 74.985 & 0.113394097222219 & -0.138394097222218 \tabularnewline
61 & 74.96 & 75.1370399305556 & 75.0729166666667 & 0.0641232638888839 & -0.177039930555566 \tabularnewline
62 & 75.19 & 75.2237065972222 & 75.1545833333333 & 0.06912326388889 & -0.0337065972222206 \tabularnewline
63 & 74.98 & 75.3073524305556 & 75.2225 & 0.084852430555553 & -0.32735243055555 \tabularnewline
64 & 75.54 & 75.2906857638889 & 75.2679166666667 & 0.0227690972222157 & 0.249314236111118 \tabularnewline
65 & 75.61 & 75.3125607638889 & 75.29875 & 0.013810763888887 & 0.297439236111103 \tabularnewline
66 & 75.59 & 75.2196440972222 & 75.3295833333333 & -0.109939236111111 & 0.370355902777789 \tabularnewline
67 & 75.58 & NA & NA & -0.175147569444438 & NA \tabularnewline
68 & 75.44 & NA & NA & -0.184835069444440 & NA \tabularnewline
69 & 75.37 & NA & NA & -0.118897569444443 & NA \tabularnewline
70 & 75.22 & NA & NA & 0.0896440972222224 & NA \tabularnewline
71 & 75.33 & NA & NA & 0.131102430555561 & NA \tabularnewline
72 & 75.33 & NA & NA & 0.113394097222219 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12690&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]71.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0641232638888839[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]71.47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.06912326388889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]71.64[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.084852430555553[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]71.55[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0227690972222157[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]71.62[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.013810763888887[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]71.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.109939236111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]71.65[/C][C]71.4677690972222[/C][C]71.6429166666667[/C][C]-0.175147569444438[/C][C]0.182230902777789[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]71.65[/C][C]71.4918315972222[/C][C]71.6766666666667[/C][C]-0.184835069444440[/C][C]0.158168402777790[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]71.6[/C][C]71.5856857638889[/C][C]71.7045833333333[/C][C]-0.118897569444443[/C][C]0.0143142361111046[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]71.7[/C][C]71.8238107638889[/C][C]71.7341666666667[/C][C]0.0896440972222224[/C][C]-0.123810763888883[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]71.73[/C][C]71.9036024305556[/C][C]71.7725[/C][C]0.131102430555561[/C][C]-0.173602430555547[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]71.83[/C][C]71.9254774305555[/C][C]71.8120833333333[/C][C]0.113394097222219[/C][C]-0.0954774305555475[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]71.83[/C][C]71.9153732638889[/C][C]71.85125[/C][C]0.0641232638888839[/C][C]-0.085373263888897[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]71.87[/C][C]71.9595399305556[/C][C]71.8904166666667[/C][C]0.06912326388889[/C][C]-0.0895399305555458[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]71.91[/C][C]72.0219357638889[/C][C]71.9370833333333[/C][C]0.084852430555553[/C][C]-0.111935763888894[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]71.99[/C][C]72.0240190972222[/C][C]72.00125[/C][C]0.0227690972222157[/C][C]-0.0340190972222132[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]72.1[/C][C]72.0933940972222[/C][C]72.0795833333333[/C][C]0.013810763888887[/C][C]0.00660590277777828[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]72.12[/C][C]72.0496440972222[/C][C]72.1595833333333[/C][C]-0.109939236111111[/C][C]0.0703559027777771[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]72.12[/C][C]72.0619357638889[/C][C]72.2370833333333[/C][C]-0.175147569444438[/C][C]0.0580642361111074[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]72.12[/C][C]72.1343315972222[/C][C]72.3191666666667[/C][C]-0.184835069444440[/C][C]-0.0143315972222098[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]72.25[/C][C]72.2890190972222[/C][C]72.4079166666667[/C][C]-0.118897569444443[/C][C]-0.0390190972222229[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]72.59[/C][C]72.5917274305556[/C][C]72.5020833333333[/C][C]0.0896440972222224[/C][C]-0.00172743055554747[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]72.72[/C][C]72.7261024305556[/C][C]72.595[/C][C]0.131102430555561[/C][C]-0.0061024305555577[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]72.76[/C][C]72.7938107638889[/C][C]72.6804166666667[/C][C]0.113394097222219[/C][C]-0.0338107638888658[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]72.76[/C][C]72.8270399305555[/C][C]72.7629166666667[/C][C]0.0641232638888839[/C][C]-0.0670399305555378[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]72.91[/C][C]72.9237065972222[/C][C]72.8545833333333[/C][C]0.06912326388889[/C][C]-0.0137065972222103[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]73[/C][C]73.0423524305556[/C][C]72.9575[/C][C]0.084852430555553[/C][C]-0.0423524305555674[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]73.16[/C][C]73.0773524305555[/C][C]73.0545833333333[/C][C]0.0227690972222157[/C][C]0.0826475694444468[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]73.16[/C][C]73.1517274305556[/C][C]73.1379166666667[/C][C]0.013810763888887[/C][C]0.00827256944444343[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]73.11[/C][C]73.1038107638889[/C][C]73.21375[/C][C]-0.109939236111111[/C][C]0.00618923611112621[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]73.11[/C][C]73.1127690972222[/C][C]73.2879166666667[/C][C]-0.175147569444438[/C][C]-0.0027690972222274[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]73.33[/C][C]73.1709982638889[/C][C]73.3558333333333[/C][C]-0.184835069444440[/C][C]0.159001736111122[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]73.51[/C][C]73.2973524305556[/C][C]73.41625[/C][C]-0.118897569444443[/C][C]0.212647569444442[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]73.66[/C][C]73.5592274305556[/C][C]73.4695833333333[/C][C]0.0896440972222224[/C][C]0.100772569444445[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]73.65[/C][C]73.6531857638889[/C][C]73.5220833333333[/C][C]0.131102430555561[/C][C]-0.00318576388887948[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]73.65[/C][C]73.6917274305556[/C][C]73.5783333333333[/C][C]0.113394097222219[/C][C]-0.0417274305555537[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]73.65[/C][C]73.6974565972222[/C][C]73.6333333333333[/C][C]0.0641232638888839[/C][C]-0.0474565972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]73.65[/C][C]73.7487065972222[/C][C]73.6795833333333[/C][C]0.06912326388889[/C][C]-0.0987065972222183[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]73.71[/C][C]73.7986024305556[/C][C]73.71375[/C][C]0.084852430555553[/C][C]-0.088602430555568[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]73.73[/C][C]73.7786024305556[/C][C]73.7558333333333[/C][C]0.0227690972222157[/C][C]-0.0486024305555475[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]73.85[/C][C]73.8329774305556[/C][C]73.8191666666667[/C][C]0.013810763888887[/C][C]0.0170225694444355[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]73.77[/C][C]73.7900607638889[/C][C]73.9[/C][C]-0.109939236111111[/C][C]-0.0200607638888926[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]73.77[/C][C]73.8131857638889[/C][C]73.9883333333333[/C][C]-0.175147569444438[/C][C]-0.0431857638888999[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]73.78[/C][C]73.8947482638889[/C][C]74.0795833333333[/C][C]-0.184835069444440[/C][C]-0.114748263888885[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]73.88[/C][C]74.0573524305556[/C][C]74.17625[/C][C]-0.118897569444443[/C][C]-0.177352430555558[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]74.3[/C][C]74.3538107638889[/C][C]74.2641666666667[/C][C]0.0896440972222224[/C][C]-0.0538107638888903[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]74.53[/C][C]74.4669357638889[/C][C]74.3358333333333[/C][C]0.131102430555561[/C][C]0.0630642361111171[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]74.71[/C][C]74.5142274305556[/C][C]74.4008333333333[/C][C]0.113394097222219[/C][C]0.195772569444443[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]74.71[/C][C]74.5282899305556[/C][C]74.4641666666667[/C][C]0.0641232638888839[/C][C]0.181710069444421[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]74.78[/C][C]74.5962065972222[/C][C]74.5270833333333[/C][C]0.06912326388889[/C][C]0.183793402777781[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]74.9[/C][C]74.6752690972222[/C][C]74.5904166666667[/C][C]0.084852430555553[/C][C]0.224730902777793[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]74.65[/C][C]74.6681857638889[/C][C]74.6454166666667[/C][C]0.0227690972222157[/C][C]-0.0181857638888800[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]74.65[/C][C]74.7000607638889[/C][C]74.68625[/C][C]0.013810763888887[/C][C]-0.0500607638888653[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]74.53[/C][C]74.6046440972222[/C][C]74.7145833333333[/C][C]-0.109939236111111[/C][C]-0.0746440972222047[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]74.53[/C][C]74.5602690972222[/C][C]74.7354166666667[/C][C]-0.175147569444438[/C][C]-0.0302690972222166[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]74.53[/C][C]74.5780815972222[/C][C]74.7629166666667[/C][C]-0.184835069444440[/C][C]-0.0480815972222217[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]74.65[/C][C]74.6644357638889[/C][C]74.7833333333333[/C][C]-0.118897569444443[/C][C]-0.0144357638888835[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]74.85[/C][C]74.9133940972222[/C][C]74.82375[/C][C]0.0896440972222224[/C][C]-0.0633940972222149[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]74.96[/C][C]75.0319357638889[/C][C]74.9008333333333[/C][C]0.131102430555561[/C][C]-0.071935763888888[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]74.96[/C][C]75.0983940972222[/C][C]74.985[/C][C]0.113394097222219[/C][C]-0.138394097222218[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]74.96[/C][C]75.1370399305556[/C][C]75.0729166666667[/C][C]0.0641232638888839[/C][C]-0.177039930555566[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]75.19[/C][C]75.2237065972222[/C][C]75.1545833333333[/C][C]0.06912326388889[/C][C]-0.0337065972222206[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]74.98[/C][C]75.3073524305556[/C][C]75.2225[/C][C]0.084852430555553[/C][C]-0.32735243055555[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]75.54[/C][C]75.2906857638889[/C][C]75.2679166666667[/C][C]0.0227690972222157[/C][C]0.249314236111118[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]75.61[/C][C]75.3125607638889[/C][C]75.29875[/C][C]0.013810763888887[/C][C]0.297439236111103[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]75.59[/C][C]75.2196440972222[/C][C]75.3295833333333[/C][C]-0.109939236111111[/C][C]0.370355902777789[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]75.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.175147569444438[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]75.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.184835069444440[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]75.37[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.118897569444443[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]75.22[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0896440972222224[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]75.33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.131102430555561[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]75.33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.113394097222219[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12690&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12690&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
171.42NANA0.0641232638888839NA
271.47NANA0.06912326388889NA
371.64NANA0.084852430555553NA
471.55NANA0.0227690972222157NA
571.62NANA0.013810763888887NA
671.65NANA-0.109939236111111NA
771.6571.467769097222271.6429166666667-0.1751475694444380.182230902777789
871.6571.491831597222271.6766666666667-0.1848350694444400.158168402777790
971.671.585685763888971.7045833333333-0.1188975694444430.0143142361111046
1071.771.823810763888971.73416666666670.0896440972222224-0.123810763888883
1171.7371.903602430555671.77250.131102430555561-0.173602430555547
1271.8371.925477430555571.81208333333330.113394097222219-0.0954774305555475
1371.8371.915373263888971.851250.0641232638888839-0.085373263888897
1471.8771.959539930555671.89041666666670.06912326388889-0.0895399305555458
1571.9172.021935763888971.93708333333330.084852430555553-0.111935763888894
1671.9972.024019097222272.001250.0227690972222157-0.0340190972222132
1772.172.093394097222272.07958333333330.0138107638888870.00660590277777828
1872.1272.049644097222272.1595833333333-0.1099392361111110.0703559027777771
1972.1272.061935763888972.2370833333333-0.1751475694444380.0580642361111074
2072.1272.134331597222272.3191666666667-0.184835069444440-0.0143315972222098
2172.2572.289019097222272.4079166666667-0.118897569444443-0.0390190972222229
2272.5972.591727430555672.50208333333330.0896440972222224-0.00172743055554747
2372.7272.726102430555672.5950.131102430555561-0.0061024305555577
2472.7672.793810763888972.68041666666670.113394097222219-0.0338107638888658
2572.7672.827039930555572.76291666666670.0641232638888839-0.0670399305555378
2672.9172.923706597222272.85458333333330.06912326388889-0.0137065972222103
277373.042352430555672.95750.084852430555553-0.0423524305555674
2873.1673.077352430555573.05458333333330.02276909722221570.0826475694444468
2973.1673.151727430555673.13791666666670.0138107638888870.00827256944444343
3073.1173.103810763888973.21375-0.1099392361111110.00618923611112621
3173.1173.112769097222273.2879166666667-0.175147569444438-0.0027690972222274
3273.3373.170998263888973.3558333333333-0.1848350694444400.159001736111122
3373.5173.297352430555673.41625-0.1188975694444430.212647569444442
3473.6673.559227430555673.46958333333330.08964409722222240.100772569444445
3573.6573.653185763888973.52208333333330.131102430555561-0.00318576388887948
3673.6573.691727430555673.57833333333330.113394097222219-0.0417274305555537
3773.6573.697456597222273.63333333333330.0641232638888839-0.0474565972222223
3873.6573.748706597222273.67958333333330.06912326388889-0.0987065972222183
3973.7173.798602430555673.713750.084852430555553-0.088602430555568
4073.7373.778602430555673.75583333333330.0227690972222157-0.0486024305555475
4173.8573.832977430555673.81916666666670.0138107638888870.0170225694444355
4273.7773.790060763888973.9-0.109939236111111-0.0200607638888926
4373.7773.813185763888973.9883333333333-0.175147569444438-0.0431857638888999
4473.7873.894748263888974.0795833333333-0.184835069444440-0.114748263888885
4573.8874.057352430555674.17625-0.118897569444443-0.177352430555558
4674.374.353810763888974.26416666666670.0896440972222224-0.0538107638888903
4774.5374.466935763888974.33583333333330.1311024305555610.0630642361111171
4874.7174.514227430555674.40083333333330.1133940972222190.195772569444443
4974.7174.528289930555674.46416666666670.06412326388888390.181710069444421
5074.7874.596206597222274.52708333333330.069123263888890.183793402777781
5174.974.675269097222274.59041666666670.0848524305555530.224730902777793
5274.6574.668185763888974.64541666666670.0227690972222157-0.0181857638888800
5374.6574.700060763888974.686250.013810763888887-0.0500607638888653
5474.5374.604644097222274.7145833333333-0.109939236111111-0.0746440972222047
5574.5374.560269097222274.7354166666667-0.175147569444438-0.0302690972222166
5674.5374.578081597222274.7629166666667-0.184835069444440-0.0480815972222217
5774.6574.664435763888974.7833333333333-0.118897569444443-0.0144357638888835
5874.8574.913394097222274.823750.0896440972222224-0.0633940972222149
5974.9675.031935763888974.90083333333330.131102430555561-0.071935763888888
6074.9675.098394097222274.9850.113394097222219-0.138394097222218
6174.9675.137039930555675.07291666666670.0641232638888839-0.177039930555566
6275.1975.223706597222275.15458333333330.06912326388889-0.0337065972222206
6374.9875.307352430555675.22250.084852430555553-0.32735243055555
6475.5475.290685763888975.26791666666670.02276909722221570.249314236111118
6575.6175.312560763888975.298750.0138107638888870.297439236111103
6675.5975.219644097222275.3295833333333-0.1099392361111110.370355902777789
6775.58NANA-0.175147569444438NA
6875.44NANA-0.184835069444440NA
6975.37NANA-0.118897569444443NA
7075.22NANA0.0896440972222224NA
7175.33NANA0.131102430555561NA
7275.33NANA0.113394097222219NA



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')