FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

werkloosheid voor jongeren -25jaar (kwartalen, 20 jaar), Jonas Janssens, MA...

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationSat, 17 May 2008 12:04:05 -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/t1211047531tphrobtu1ky05cu.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 18:32:45 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12700, Retrieved Tue, 14 May 2024 18:32:45 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact183

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [werkloosheid voor...] [2008-05-17 18:04:05] [2fa459907c4dcce485bca7190e4cae85] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
18,3
15,3
18,6
18,2
16,1
13,1
16,5
16,5
14,7
12,1
15,7
15,7
14
11,7
15,2
15,6
14,3
12,5
16,6
18,1
18,5
17,6
22,6
23,9
23,2
20,6
24,2
24,5
22,9
20,4
23,9
24,1
22,3
19,5
23,3
23,4
21,8
19,8
23,3
23,2
21,2
19
23,8
24,3
23,1
21,6
22,2
17,4
15,6
14,5
20,3
16,1
14,1
15,3
17,8
19,6
17,8
15,7
18,9
18,4
20,8
19
24,5
22,6
19,6
17,5
25
22,3
20,5
19,9
23,4
22,1
20
18,9
23
20
18,6
19,2
20,3
17,8

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'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=12700&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=12700&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12700&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'George Udny Yule' @ 72.249.76.132






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
118.3NANA-0.426736111111112NA
215.3NANA-2.23645833333333NA
318.619.030902777777817.3251.70590277777778-0.430902777777778
418.217.732291666666716.7750.9572916666666670.467708333333331
516.115.810763888888916.2375-0.4267361111111120.289236111111112
613.113.526041666666715.7625-2.23645833333333-0.426041666666668
716.517.080902777777815.3751.70590277777778-0.580902777777778
816.516.032291666666715.0750.9572916666666670.467708333333334
914.714.423263888888914.85-0.4267361111111120.276736111111111
1012.112.413541666666714.65-2.23645833333333-0.313541666666666
1115.716.168402777777814.46251.70590277777778-0.468402777777779
1215.715.282291666666714.3250.9572916666666670.417708333333334
131413.785763888888914.2125-0.4267361111111120.214236111111111
1411.711.901041666666714.1375-2.23645833333333-0.201041666666669
1515.215.868402777777814.16251.70590277777778-0.66840277777778
1615.615.257291666666714.30.9572916666666670.342708333333334
1714.314.148263888888914.575-0.4267361111111120.151736111111111
1812.512.826041666666715.0625-2.23645833333333-0.326041666666667
1916.617.605902777777815.91.70590277777778-1.00590277777778
2018.118.019791666666717.06250.9572916666666670.080208333333335
2118.518.023263888888918.45-0.4267361111111120.476736111111112
2217.617.688541666666719.925-2.23645833333333-0.0885416666666643
2322.622.943402777777821.23751.70590277777778-0.343402777777776
2423.923.157291666666722.20.9572916666666670.742708333333333
2523.222.348263888888922.775-0.4267361111111120.851736111111109
2620.620.813541666666723.05-2.23645833333333-0.213541666666664
2724.224.793402777777823.08751.70590277777778-0.593402777777776
2824.523.982291666666723.0250.9572916666666670.517708333333335
2922.922.535763888888922.9625-0.4267361111111120.364236111111111
3020.420.638541666666722.875-2.23645833333333-0.238541666666666
3123.924.455902777777822.751.70590277777778-0.555902777777778
3224.123.519791666666722.56250.9572916666666670.580208333333335
3322.321.948263888888922.375-0.4267361111111120.351736111111109
3419.519.976041666666722.2125-2.23645833333333-0.476041666666664
3523.323.768402777777822.06251.70590277777778-0.468402777777776
3623.422.994791666666722.03750.9572916666666670.405208333333331
3721.821.648263888888922.075-0.4267361111111120.151736111111109
3819.819.813541666666722.05-2.23645833333333-0.013541666666665
3923.323.655902777777821.951.70590277777778-0.355902777777775
4023.222.732291666666721.7750.9572916666666670.467708333333331
4121.221.310763888888921.7375-0.426736111111112-0.11076388888889
421919.701041666666721.9375-2.23645833333333-0.701041666666665
4323.824.018402777777822.31251.70590277777778-0.218402777777776
4424.323.832291666666722.8750.9572916666666670.467708333333334
4523.122.573263888888923-0.4267361111111120.526736111111109
4621.619.701041666666721.9375-2.236458333333331.89895833333334
4722.221.843402777777820.13751.705902777777780.356597222222224
4817.419.269791666666718.31250.957291666666667-1.86979166666667
4915.616.760763888888917.1875-0.426736111111112-1.16076388888889
5014.514.551041666666716.7875-2.23645833333333-0.0510416666666664
5120.318.143402777777816.43751.705902777777782.15659722222222
5216.117.307291666666716.350.957291666666667-1.20729166666667
5314.115.710763888888916.1375-0.426736111111112-1.61076388888889
5415.314.026041666666716.2625-2.236458333333331.27395833333333
5517.818.868402777777817.16251.70590277777778-1.06840277777777
5619.618.632291666666717.6750.9572916666666670.967708333333334
5717.817.435763888888917.8625-0.4267361111111120.364236111111111
5815.715.613541666666717.85-2.236458333333330.0864583333333364
5918.919.780902777777818.0751.70590277777778-0.880902777777777
6018.419.819791666666718.86250.957291666666667-1.41979166666667
6120.819.548263888888919.975-0.4267361111111121.25173611111111
621918.963541666666721.2-2.236458333333330.0364583333333357
6324.523.280902777777821.5751.705902777777781.21909722222222
6422.622.194791666666721.23750.9572916666666670.405208333333334
6519.620.685763888888921.1125-0.426736111111112-1.08576388888889
6617.518.901041666666721.1375-2.23645833333333-1.40104166666666
672522.918402777777821.21251.705902777777782.08159722222222
6822.322.582291666666721.6250.957291666666667-0.282291666666666
6920.521.298263888888921.725-0.426736111111112-0.798263888888886
7019.919.263541666666721.5-2.236458333333330.636458333333334
7123.423.118402777777821.41251.705902777777780.281597222222221
7222.122.182291666666721.2250.957291666666667-0.0822916666666629
732020.623263888888921.05-0.426736111111112-0.623263888888889
7418.918.501041666666720.7375-2.236458333333330.398958333333333
752322.005902777777820.31.705902777777780.994097222222226
762021.119791666666720.16250.957291666666667-1.11979166666667
7718.619.435763888888919.8625-0.426736111111112-0.835763888888888
7819.217.013541666666719.25-2.236458333333332.18645833333333
7920.3NANA1.70590277777778NA
8017.8NANA0.957291666666667NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 18.3 & NA & NA & -0.426736111111112 & NA \tabularnewline
2 & 15.3 & NA & NA & -2.23645833333333 & NA \tabularnewline
3 & 18.6 & 19.0309027777778 & 17.325 & 1.70590277777778 & -0.430902777777778 \tabularnewline
4 & 18.2 & 17.7322916666667 & 16.775 & 0.957291666666667 & 0.467708333333331 \tabularnewline
5 & 16.1 & 15.8107638888889 & 16.2375 & -0.426736111111112 & 0.289236111111112 \tabularnewline
6 & 13.1 & 13.5260416666667 & 15.7625 & -2.23645833333333 & -0.426041666666668 \tabularnewline
7 & 16.5 & 17.0809027777778 & 15.375 & 1.70590277777778 & -0.580902777777778 \tabularnewline
8 & 16.5 & 16.0322916666667 & 15.075 & 0.957291666666667 & 0.467708333333334 \tabularnewline
9 & 14.7 & 14.4232638888889 & 14.85 & -0.426736111111112 & 0.276736111111111 \tabularnewline
10 & 12.1 & 12.4135416666667 & 14.65 & -2.23645833333333 & -0.313541666666666 \tabularnewline
11 & 15.7 & 16.1684027777778 & 14.4625 & 1.70590277777778 & -0.468402777777779 \tabularnewline
12 & 15.7 & 15.2822916666667 & 14.325 & 0.957291666666667 & 0.417708333333334 \tabularnewline
13 & 14 & 13.7857638888889 & 14.2125 & -0.426736111111112 & 0.214236111111111 \tabularnewline
14 & 11.7 & 11.9010416666667 & 14.1375 & -2.23645833333333 & -0.201041666666669 \tabularnewline
15 & 15.2 & 15.8684027777778 & 14.1625 & 1.70590277777778 & -0.66840277777778 \tabularnewline
16 & 15.6 & 15.2572916666667 & 14.3 & 0.957291666666667 & 0.342708333333334 \tabularnewline
17 & 14.3 & 14.1482638888889 & 14.575 & -0.426736111111112 & 0.151736111111111 \tabularnewline
18 & 12.5 & 12.8260416666667 & 15.0625 & -2.23645833333333 & -0.326041666666667 \tabularnewline
19 & 16.6 & 17.6059027777778 & 15.9 & 1.70590277777778 & -1.00590277777778 \tabularnewline
20 & 18.1 & 18.0197916666667 & 17.0625 & 0.957291666666667 & 0.080208333333335 \tabularnewline
21 & 18.5 & 18.0232638888889 & 18.45 & -0.426736111111112 & 0.476736111111112 \tabularnewline
22 & 17.6 & 17.6885416666667 & 19.925 & -2.23645833333333 & -0.0885416666666643 \tabularnewline
23 & 22.6 & 22.9434027777778 & 21.2375 & 1.70590277777778 & -0.343402777777776 \tabularnewline
24 & 23.9 & 23.1572916666667 & 22.2 & 0.957291666666667 & 0.742708333333333 \tabularnewline
25 & 23.2 & 22.3482638888889 & 22.775 & -0.426736111111112 & 0.851736111111109 \tabularnewline
26 & 20.6 & 20.8135416666667 & 23.05 & -2.23645833333333 & -0.213541666666664 \tabularnewline
27 & 24.2 & 24.7934027777778 & 23.0875 & 1.70590277777778 & -0.593402777777776 \tabularnewline
28 & 24.5 & 23.9822916666667 & 23.025 & 0.957291666666667 & 0.517708333333335 \tabularnewline
29 & 22.9 & 22.5357638888889 & 22.9625 & -0.426736111111112 & 0.364236111111111 \tabularnewline
30 & 20.4 & 20.6385416666667 & 22.875 & -2.23645833333333 & -0.238541666666666 \tabularnewline
31 & 23.9 & 24.4559027777778 & 22.75 & 1.70590277777778 & -0.555902777777778 \tabularnewline
32 & 24.1 & 23.5197916666667 & 22.5625 & 0.957291666666667 & 0.580208333333335 \tabularnewline
33 & 22.3 & 21.9482638888889 & 22.375 & -0.426736111111112 & 0.351736111111109 \tabularnewline
34 & 19.5 & 19.9760416666667 & 22.2125 & -2.23645833333333 & -0.476041666666664 \tabularnewline
35 & 23.3 & 23.7684027777778 & 22.0625 & 1.70590277777778 & -0.468402777777776 \tabularnewline
36 & 23.4 & 22.9947916666667 & 22.0375 & 0.957291666666667 & 0.405208333333331 \tabularnewline
37 & 21.8 & 21.6482638888889 & 22.075 & -0.426736111111112 & 0.151736111111109 \tabularnewline
38 & 19.8 & 19.8135416666667 & 22.05 & -2.23645833333333 & -0.013541666666665 \tabularnewline
39 & 23.3 & 23.6559027777778 & 21.95 & 1.70590277777778 & -0.355902777777775 \tabularnewline
40 & 23.2 & 22.7322916666667 & 21.775 & 0.957291666666667 & 0.467708333333331 \tabularnewline
41 & 21.2 & 21.3107638888889 & 21.7375 & -0.426736111111112 & -0.11076388888889 \tabularnewline
42 & 19 & 19.7010416666667 & 21.9375 & -2.23645833333333 & -0.701041666666665 \tabularnewline
43 & 23.8 & 24.0184027777778 & 22.3125 & 1.70590277777778 & -0.218402777777776 \tabularnewline
44 & 24.3 & 23.8322916666667 & 22.875 & 0.957291666666667 & 0.467708333333334 \tabularnewline
45 & 23.1 & 22.5732638888889 & 23 & -0.426736111111112 & 0.526736111111109 \tabularnewline
46 & 21.6 & 19.7010416666667 & 21.9375 & -2.23645833333333 & 1.89895833333334 \tabularnewline
47 & 22.2 & 21.8434027777778 & 20.1375 & 1.70590277777778 & 0.356597222222224 \tabularnewline
48 & 17.4 & 19.2697916666667 & 18.3125 & 0.957291666666667 & -1.86979166666667 \tabularnewline
49 & 15.6 & 16.7607638888889 & 17.1875 & -0.426736111111112 & -1.16076388888889 \tabularnewline
50 & 14.5 & 14.5510416666667 & 16.7875 & -2.23645833333333 & -0.0510416666666664 \tabularnewline
51 & 20.3 & 18.1434027777778 & 16.4375 & 1.70590277777778 & 2.15659722222222 \tabularnewline
52 & 16.1 & 17.3072916666667 & 16.35 & 0.957291666666667 & -1.20729166666667 \tabularnewline
53 & 14.1 & 15.7107638888889 & 16.1375 & -0.426736111111112 & -1.61076388888889 \tabularnewline
54 & 15.3 & 14.0260416666667 & 16.2625 & -2.23645833333333 & 1.27395833333333 \tabularnewline
55 & 17.8 & 18.8684027777778 & 17.1625 & 1.70590277777778 & -1.06840277777777 \tabularnewline
56 & 19.6 & 18.6322916666667 & 17.675 & 0.957291666666667 & 0.967708333333334 \tabularnewline
57 & 17.8 & 17.4357638888889 & 17.8625 & -0.426736111111112 & 0.364236111111111 \tabularnewline
58 & 15.7 & 15.6135416666667 & 17.85 & -2.23645833333333 & 0.0864583333333364 \tabularnewline
59 & 18.9 & 19.7809027777778 & 18.075 & 1.70590277777778 & -0.880902777777777 \tabularnewline
60 & 18.4 & 19.8197916666667 & 18.8625 & 0.957291666666667 & -1.41979166666667 \tabularnewline
61 & 20.8 & 19.5482638888889 & 19.975 & -0.426736111111112 & 1.25173611111111 \tabularnewline
62 & 19 & 18.9635416666667 & 21.2 & -2.23645833333333 & 0.0364583333333357 \tabularnewline
63 & 24.5 & 23.2809027777778 & 21.575 & 1.70590277777778 & 1.21909722222222 \tabularnewline
64 & 22.6 & 22.1947916666667 & 21.2375 & 0.957291666666667 & 0.405208333333334 \tabularnewline
65 & 19.6 & 20.6857638888889 & 21.1125 & -0.426736111111112 & -1.08576388888889 \tabularnewline
66 & 17.5 & 18.9010416666667 & 21.1375 & -2.23645833333333 & -1.40104166666666 \tabularnewline
67 & 25 & 22.9184027777778 & 21.2125 & 1.70590277777778 & 2.08159722222222 \tabularnewline
68 & 22.3 & 22.5822916666667 & 21.625 & 0.957291666666667 & -0.282291666666666 \tabularnewline
69 & 20.5 & 21.2982638888889 & 21.725 & -0.426736111111112 & -0.798263888888886 \tabularnewline
70 & 19.9 & 19.2635416666667 & 21.5 & -2.23645833333333 & 0.636458333333334 \tabularnewline
71 & 23.4 & 23.1184027777778 & 21.4125 & 1.70590277777778 & 0.281597222222221 \tabularnewline
72 & 22.1 & 22.1822916666667 & 21.225 & 0.957291666666667 & -0.0822916666666629 \tabularnewline
73 & 20 & 20.6232638888889 & 21.05 & -0.426736111111112 & -0.623263888888889 \tabularnewline
74 & 18.9 & 18.5010416666667 & 20.7375 & -2.23645833333333 & 0.398958333333333 \tabularnewline
75 & 23 & 22.0059027777778 & 20.3 & 1.70590277777778 & 0.994097222222226 \tabularnewline
76 & 20 & 21.1197916666667 & 20.1625 & 0.957291666666667 & -1.11979166666667 \tabularnewline
77 & 18.6 & 19.4357638888889 & 19.8625 & -0.426736111111112 & -0.835763888888888 \tabularnewline
78 & 19.2 & 17.0135416666667 & 19.25 & -2.23645833333333 & 2.18645833333333 \tabularnewline
79 & 20.3 & NA & NA & 1.70590277777778 & NA \tabularnewline
80 & 17.8 & NA & NA & 0.957291666666667 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12700&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]18.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]15.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]18.6[/C][C]19.0309027777778[/C][C]17.325[/C][C]1.70590277777778[/C][C]-0.430902777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]18.2[/C][C]17.7322916666667[/C][C]16.775[/C][C]0.957291666666667[/C][C]0.467708333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]16.1[/C][C]15.8107638888889[/C][C]16.2375[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]0.289236111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]13.1[/C][C]13.5260416666667[/C][C]15.7625[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]-0.426041666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]16.5[/C][C]17.0809027777778[/C][C]15.375[/C][C]1.70590277777778[/C][C]-0.580902777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]16.5[/C][C]16.0322916666667[/C][C]15.075[/C][C]0.957291666666667[/C][C]0.467708333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]14.7[/C][C]14.4232638888889[/C][C]14.85[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]0.276736111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]12.1[/C][C]12.4135416666667[/C][C]14.65[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]-0.313541666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]15.7[/C][C]16.1684027777778[/C][C]14.4625[/C][C]1.70590277777778[/C][C]-0.468402777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]15.7[/C][C]15.2822916666667[/C][C]14.325[/C][C]0.957291666666667[/C][C]0.417708333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]14[/C][C]13.7857638888889[/C][C]14.2125[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]0.214236111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]11.7[/C][C]11.9010416666667[/C][C]14.1375[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]-0.201041666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]15.2[/C][C]15.8684027777778[/C][C]14.1625[/C][C]1.70590277777778[/C][C]-0.66840277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]15.6[/C][C]15.2572916666667[/C][C]14.3[/C][C]0.957291666666667[/C][C]0.342708333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]14.3[/C][C]14.1482638888889[/C][C]14.575[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]0.151736111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]12.5[/C][C]12.8260416666667[/C][C]15.0625[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]-0.326041666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]16.6[/C][C]17.6059027777778[/C][C]15.9[/C][C]1.70590277777778[/C][C]-1.00590277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]18.1[/C][C]18.0197916666667[/C][C]17.0625[/C][C]0.957291666666667[/C][C]0.080208333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]18.5[/C][C]18.0232638888889[/C][C]18.45[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]0.476736111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]17.6[/C][C]17.6885416666667[/C][C]19.925[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]-0.0885416666666643[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]22.6[/C][C]22.9434027777778[/C][C]21.2375[/C][C]1.70590277777778[/C][C]-0.343402777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]23.9[/C][C]23.1572916666667[/C][C]22.2[/C][C]0.957291666666667[/C][C]0.742708333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]23.2[/C][C]22.3482638888889[/C][C]22.775[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]0.851736111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]20.6[/C][C]20.8135416666667[/C][C]23.05[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]-0.213541666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]24.2[/C][C]24.7934027777778[/C][C]23.0875[/C][C]1.70590277777778[/C][C]-0.593402777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]24.5[/C][C]23.9822916666667[/C][C]23.025[/C][C]0.957291666666667[/C][C]0.517708333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]22.9[/C][C]22.5357638888889[/C][C]22.9625[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]0.364236111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]20.4[/C][C]20.6385416666667[/C][C]22.875[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]-0.238541666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]23.9[/C][C]24.4559027777778[/C][C]22.75[/C][C]1.70590277777778[/C][C]-0.555902777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]24.1[/C][C]23.5197916666667[/C][C]22.5625[/C][C]0.957291666666667[/C][C]0.580208333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]22.3[/C][C]21.9482638888889[/C][C]22.375[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]0.351736111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]19.5[/C][C]19.9760416666667[/C][C]22.2125[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]-0.476041666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]23.3[/C][C]23.7684027777778[/C][C]22.0625[/C][C]1.70590277777778[/C][C]-0.468402777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]23.4[/C][C]22.9947916666667[/C][C]22.0375[/C][C]0.957291666666667[/C][C]0.405208333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]21.8[/C][C]21.6482638888889[/C][C]22.075[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]0.151736111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]19.8[/C][C]19.8135416666667[/C][C]22.05[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]-0.013541666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]23.3[/C][C]23.6559027777778[/C][C]21.95[/C][C]1.70590277777778[/C][C]-0.355902777777775[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]23.2[/C][C]22.7322916666667[/C][C]21.775[/C][C]0.957291666666667[/C][C]0.467708333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]21.2[/C][C]21.3107638888889[/C][C]21.7375[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]-0.11076388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]19[/C][C]19.7010416666667[/C][C]21.9375[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]-0.701041666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]23.8[/C][C]24.0184027777778[/C][C]22.3125[/C][C]1.70590277777778[/C][C]-0.218402777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]24.3[/C][C]23.8322916666667[/C][C]22.875[/C][C]0.957291666666667[/C][C]0.467708333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]23.1[/C][C]22.5732638888889[/C][C]23[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]0.526736111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]21.6[/C][C]19.7010416666667[/C][C]21.9375[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]1.89895833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]22.2[/C][C]21.8434027777778[/C][C]20.1375[/C][C]1.70590277777778[/C][C]0.356597222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]17.4[/C][C]19.2697916666667[/C][C]18.3125[/C][C]0.957291666666667[/C][C]-1.86979166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]15.6[/C][C]16.7607638888889[/C][C]17.1875[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]-1.16076388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]14.5[/C][C]14.5510416666667[/C][C]16.7875[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]-0.0510416666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]20.3[/C][C]18.1434027777778[/C][C]16.4375[/C][C]1.70590277777778[/C][C]2.15659722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]16.1[/C][C]17.3072916666667[/C][C]16.35[/C][C]0.957291666666667[/C][C]-1.20729166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]14.1[/C][C]15.7107638888889[/C][C]16.1375[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]-1.61076388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]15.3[/C][C]14.0260416666667[/C][C]16.2625[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]1.27395833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]17.8[/C][C]18.8684027777778[/C][C]17.1625[/C][C]1.70590277777778[/C][C]-1.06840277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]19.6[/C][C]18.6322916666667[/C][C]17.675[/C][C]0.957291666666667[/C][C]0.967708333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]17.8[/C][C]17.4357638888889[/C][C]17.8625[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]0.364236111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]15.7[/C][C]15.6135416666667[/C][C]17.85[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]0.0864583333333364[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]18.9[/C][C]19.7809027777778[/C][C]18.075[/C][C]1.70590277777778[/C][C]-0.880902777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]18.4[/C][C]19.8197916666667[/C][C]18.8625[/C][C]0.957291666666667[/C][C]-1.41979166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]20.8[/C][C]19.5482638888889[/C][C]19.975[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]1.25173611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]19[/C][C]18.9635416666667[/C][C]21.2[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]0.0364583333333357[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]24.5[/C][C]23.2809027777778[/C][C]21.575[/C][C]1.70590277777778[/C][C]1.21909722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]22.6[/C][C]22.1947916666667[/C][C]21.2375[/C][C]0.957291666666667[/C][C]0.405208333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]19.6[/C][C]20.6857638888889[/C][C]21.1125[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]-1.08576388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]17.5[/C][C]18.9010416666667[/C][C]21.1375[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]-1.40104166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]25[/C][C]22.9184027777778[/C][C]21.2125[/C][C]1.70590277777778[/C][C]2.08159722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]22.3[/C][C]22.5822916666667[/C][C]21.625[/C][C]0.957291666666667[/C][C]-0.282291666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]20.5[/C][C]21.2982638888889[/C][C]21.725[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]-0.798263888888886[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]19.9[/C][C]19.2635416666667[/C][C]21.5[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]0.636458333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]23.4[/C][C]23.1184027777778[/C][C]21.4125[/C][C]1.70590277777778[/C][C]0.281597222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]22.1[/C][C]22.1822916666667[/C][C]21.225[/C][C]0.957291666666667[/C][C]-0.0822916666666629[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]20[/C][C]20.6232638888889[/C][C]21.05[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]-0.623263888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]18.9[/C][C]18.5010416666667[/C][C]20.7375[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]0.398958333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]23[/C][C]22.0059027777778[/C][C]20.3[/C][C]1.70590277777778[/C][C]0.994097222222226[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]20[/C][C]21.1197916666667[/C][C]20.1625[/C][C]0.957291666666667[/C][C]-1.11979166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]18.6[/C][C]19.4357638888889[/C][C]19.8625[/C][C]-0.426736111111112[/C][C]-0.835763888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]19.2[/C][C]17.0135416666667[/C][C]19.25[/C][C]-2.23645833333333[/C][C]2.18645833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]20.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.70590277777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]17.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.957291666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12700&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12700&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
118.3NANA-0.426736111111112NA
215.3NANA-2.23645833333333NA
318.619.030902777777817.3251.70590277777778-0.430902777777778
418.217.732291666666716.7750.9572916666666670.467708333333331
516.115.810763888888916.2375-0.4267361111111120.289236111111112
613.113.526041666666715.7625-2.23645833333333-0.426041666666668
716.517.080902777777815.3751.70590277777778-0.580902777777778
816.516.032291666666715.0750.9572916666666670.467708333333334
914.714.423263888888914.85-0.4267361111111120.276736111111111
1012.112.413541666666714.65-2.23645833333333-0.313541666666666
1115.716.168402777777814.46251.70590277777778-0.468402777777779
1215.715.282291666666714.3250.9572916666666670.417708333333334
131413.785763888888914.2125-0.4267361111111120.214236111111111
1411.711.901041666666714.1375-2.23645833333333-0.201041666666669
1515.215.868402777777814.16251.70590277777778-0.66840277777778
1615.615.257291666666714.30.9572916666666670.342708333333334
1714.314.148263888888914.575-0.4267361111111120.151736111111111
1812.512.826041666666715.0625-2.23645833333333-0.326041666666667
1916.617.605902777777815.91.70590277777778-1.00590277777778
2018.118.019791666666717.06250.9572916666666670.080208333333335
2118.518.023263888888918.45-0.4267361111111120.476736111111112
2217.617.688541666666719.925-2.23645833333333-0.0885416666666643
2322.622.943402777777821.23751.70590277777778-0.343402777777776
2423.923.157291666666722.20.9572916666666670.742708333333333
2523.222.348263888888922.775-0.4267361111111120.851736111111109
2620.620.813541666666723.05-2.23645833333333-0.213541666666664
2724.224.793402777777823.08751.70590277777778-0.593402777777776
2824.523.982291666666723.0250.9572916666666670.517708333333335
2922.922.535763888888922.9625-0.4267361111111120.364236111111111
3020.420.638541666666722.875-2.23645833333333-0.238541666666666
3123.924.455902777777822.751.70590277777778-0.555902777777778
3224.123.519791666666722.56250.9572916666666670.580208333333335
3322.321.948263888888922.375-0.4267361111111120.351736111111109
3419.519.976041666666722.2125-2.23645833333333-0.476041666666664
3523.323.768402777777822.06251.70590277777778-0.468402777777776
3623.422.994791666666722.03750.9572916666666670.405208333333331
3721.821.648263888888922.075-0.4267361111111120.151736111111109
3819.819.813541666666722.05-2.23645833333333-0.013541666666665
3923.323.655902777777821.951.70590277777778-0.355902777777775
4023.222.732291666666721.7750.9572916666666670.467708333333331
4121.221.310763888888921.7375-0.426736111111112-0.11076388888889
421919.701041666666721.9375-2.23645833333333-0.701041666666665
4323.824.018402777777822.31251.70590277777778-0.218402777777776
4424.323.832291666666722.8750.9572916666666670.467708333333334
4523.122.573263888888923-0.4267361111111120.526736111111109
4621.619.701041666666721.9375-2.236458333333331.89895833333334
4722.221.843402777777820.13751.705902777777780.356597222222224
4817.419.269791666666718.31250.957291666666667-1.86979166666667
4915.616.760763888888917.1875-0.426736111111112-1.16076388888889
5014.514.551041666666716.7875-2.23645833333333-0.0510416666666664
5120.318.143402777777816.43751.705902777777782.15659722222222
5216.117.307291666666716.350.957291666666667-1.20729166666667
5314.115.710763888888916.1375-0.426736111111112-1.61076388888889
5415.314.026041666666716.2625-2.236458333333331.27395833333333
5517.818.868402777777817.16251.70590277777778-1.06840277777777
5619.618.632291666666717.6750.9572916666666670.967708333333334
5717.817.435763888888917.8625-0.4267361111111120.364236111111111
5815.715.613541666666717.85-2.236458333333330.0864583333333364
5918.919.780902777777818.0751.70590277777778-0.880902777777777
6018.419.819791666666718.86250.957291666666667-1.41979166666667
6120.819.548263888888919.975-0.4267361111111121.25173611111111
621918.963541666666721.2-2.236458333333330.0364583333333357
6324.523.280902777777821.5751.705902777777781.21909722222222
6422.622.194791666666721.23750.9572916666666670.405208333333334
6519.620.685763888888921.1125-0.426736111111112-1.08576388888889
6617.518.901041666666721.1375-2.23645833333333-1.40104166666666
672522.918402777777821.21251.705902777777782.08159722222222
6822.322.582291666666721.6250.957291666666667-0.282291666666666
6920.521.298263888888921.725-0.426736111111112-0.798263888888886
7019.919.263541666666721.5-2.236458333333330.636458333333334
7123.423.118402777777821.41251.705902777777780.281597222222221
7222.122.182291666666721.2250.957291666666667-0.0822916666666629
732020.623263888888921.05-0.426736111111112-0.623263888888889
7418.918.501041666666720.7375-2.236458333333330.398958333333333
752322.005902777777820.31.705902777777780.994097222222226
762021.119791666666720.16250.957291666666667-1.11979166666667
7718.619.435763888888919.8625-0.426736111111112-0.835763888888888
7819.217.013541666666719.25-2.236458333333332.18645833333333
7920.3NANA1.70590277777778NA
8017.8NANA0.957291666666667NA


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = additive ; par2 = 4 ;
Parameters (R input):
par1 = additive ; par2 = 4 ;
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')