FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationTue, 20 May 2008 06:10:20 -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/20/t1211285475kfvh9qo2d2nag16.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 21:54:35 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12952, Retrieved Tue, 14 May 2024 21:54:35 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact233

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [classical decompo...] [2008-05-20 12:10:20] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
1,08
1,08
1,09
1,1
1,1
1,11
1,1
1,1
1,11
1,11
1,11
1,11
1,11
1,12
1,11
1,11
1,12
1,12
1,11
1,12
1,11
1,11
1,1
1,1
1,1
1,11
1,1
1,1
1,09
1,1
1,1
1,11
1,13
1,13
1,13
1,13
1,14
1,14
1,14
1,15
1,15
1,15
1,15
1,15
1,15
1,14
1,14
1,14
1,13
1,12
1,13
1,13
1,13
1,12
1,13
1,12
1,12
1,11
1,11
1,11
1,11
1,14
1,15
1,15
1,16
1,15
1,16
1,13
1,13
1,12
1,12
1,11
1,11

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12952&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' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12952&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12952&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
11.08NANA-0.000772569444444473NA
21.08NANA0.00120659722222228NA
31.09NANA-0.00160590277777771NA
41.1NANA0.00078993055555555NA
51.1NANA0.000789930555555438NA
61.11NANA0.00078993055555555NA
71.11.102039930555561.101250.00078993055555555-0.00203993055555562
81.11.107248263888891.104166666666670.0030815972222223-0.00724826388888888
91.111.111623263888891.106666666666670.0049565972222222-0.00162326388888911
101.111.107039930555561.10791666666667-0.0008767361111111560.00296006944444427
111.111.104956597222221.10916666666667-0.004210069444444450.00504340277777771
121.111.105477430555561.11041666666667-0.004939236111111070.0045225694444444
131.111.110477430555561.11125-0.000772569444444473-0.000477430555555713
141.121.113706597222221.11250.001206597222222280.00629340277777746
151.111.111727430555561.11333333333333-0.00160590277777771-0.00172743055555546
161.111.114123263888891.113333333333330.00078993055555555-0.00412326388888884
171.121.113706597222221.112916666666670.0007899305555554380.0062934027777779
181.121.112873263888891.112083333333330.000789930555555550.00712673611111114
191.111.112039930555561.111250.00078993055555555-0.00203993055555562
201.121.113498263888891.110416666666670.00308159722222230.00650173611111104
211.111.114539930555561.109583333333330.0049565972222222-0.00453993055555557
221.111.107873263888891.10875-0.0008767361111111560.00212673611111103
231.11.102873263888891.10708333333333-0.00421006944444445-0.00287326388888887
241.11.100060763888891.105-0.00493923611111107-6.07638888887596e-05
251.11.102977430555561.10375-0.000772569444444473-0.00297743055555544
261.111.104123263888891.102916666666670.001206597222222280.00587673611111095
271.11.101727430555561.10333333333333-0.00160590277777771-0.00172743055555546
281.11.105789930555561.1050.00078993055555555-0.00578993055555554
291.091.107873263888891.107083333333330.000789930555555438-0.0178732638888888
301.11.110373263888891.109583333333330.00078993055555555-0.0103732638888889
311.11.113289930555561.11250.00078993055555555-0.0132899305555556
321.111.118498263888891.115416666666670.0030815972222223-0.00849826388888864
331.131.123289930555561.118333333333330.00495659722222220.00671006944444441
341.131.121206597222221.12208333333333-0.0008767361111111560.00879340277777763
351.131.122456597222221.12666666666667-0.004210069444444450.00754340277777787
361.131.126310763888891.13125-0.004939236111111070.00368923611111116
371.141.134644097222221.13541666666667-0.0007725694444444730.00535590277777787
381.141.140373263888891.139166666666670.00120659722222228-0.000373263888888919
391.141.140060763888891.14166666666667-0.00160590277777771-6.07638888889817e-05
401.151.143706597222221.142916666666670.000789930555555550.00629340277777768
411.151.144539930555561.143750.0007899305555554380.00546006944444444
421.151.145373263888891.144583333333330.000789930555555550.00462673611111097
431.151.145373263888891.144583333333330.000789930555555550.00462673611111097
441.151.146414930555561.143333333333330.00308159722222230.00358506944444459
451.151.147039930555561.142083333333330.00495659722222220.00296006944444427
461.141.139956597222221.14083333333333-0.0008767361111111564.34027777778123e-05
471.141.134956597222221.13916666666667-0.004210069444444450.00504340277777793
481.141.132144097222221.13708333333333-0.004939236111111070.00785590277777803
491.131.134227430555561.135-0.000772569444444473-0.00422743055555541
501.121.134123263888891.132916666666670.00120659722222228-0.0141232638888886
511.131.128810763888891.13041666666667-0.001605902777777710.00118923611111121
521.131.128706597222221.127916666666670.000789930555555550.00129340277777756
531.131.126206597222221.125416666666670.0007899305555554380.00379340277777773
541.121.123706597222221.122916666666670.00078993055555555-0.00370659722222233
551.131.121623263888891.120833333333330.000789930555555550.00837673611111112
561.121.123914930555561.120833333333330.0030815972222223-0.00391493055555547
571.121.127456597222221.12250.0049565972222222-0.00745659722222225
581.111.123289930555561.12416666666667-0.000876736111111156-0.0132899305555556
591.111.122039930555561.12625-0.00421006944444445-0.0120399305555556
601.111.123810763888891.12875-0.00493923611111107-0.0138107638888889
611.111.130477430555561.13125-0.000772569444444473-0.0204774305555555
621.141.134123263888891.132916666666670.001206597222222280.00587673611111095
631.151.132144097222221.13375-0.001605902777777710.0178559027777776
641.151.135373263888891.134583333333330.000789930555555550.0146267361111112
651.161.136206597222221.135416666666670.0007899305555554380.0237934027777780
661.151.136623263888891.135833333333330.000789930555555550.0133767361111112
671.161.136623263888891.135833333333330.000789930555555550.023376736111111
681.13NANA0.0030815972222223NA
691.13NANA0.0049565972222222NA
701.12NANA-0.000876736111111156NA
711.12NANA-0.00421006944444445NA
721.11NANA-0.00493923611111107NA
731.11NANANANA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.08 & NA & NA & -0.000772569444444473 & NA \tabularnewline
2 & 1.08 & NA & NA & 0.00120659722222228 & NA \tabularnewline
3 & 1.09 & NA & NA & -0.00160590277777771 & NA \tabularnewline
4 & 1.1 & NA & NA & 0.00078993055555555 & NA \tabularnewline
5 & 1.1 & NA & NA & 0.000789930555555438 & NA \tabularnewline
6 & 1.11 & NA & NA & 0.00078993055555555 & NA \tabularnewline
7 & 1.1 & 1.10203993055556 & 1.10125 & 0.00078993055555555 & -0.00203993055555562 \tabularnewline
8 & 1.1 & 1.10724826388889 & 1.10416666666667 & 0.0030815972222223 & -0.00724826388888888 \tabularnewline
9 & 1.11 & 1.11162326388889 & 1.10666666666667 & 0.0049565972222222 & -0.00162326388888911 \tabularnewline
10 & 1.11 & 1.10703993055556 & 1.10791666666667 & -0.000876736111111156 & 0.00296006944444427 \tabularnewline
11 & 1.11 & 1.10495659722222 & 1.10916666666667 & -0.00421006944444445 & 0.00504340277777771 \tabularnewline
12 & 1.11 & 1.10547743055556 & 1.11041666666667 & -0.00493923611111107 & 0.0045225694444444 \tabularnewline
13 & 1.11 & 1.11047743055556 & 1.11125 & -0.000772569444444473 & -0.000477430555555713 \tabularnewline
14 & 1.12 & 1.11370659722222 & 1.1125 & 0.00120659722222228 & 0.00629340277777746 \tabularnewline
15 & 1.11 & 1.11172743055556 & 1.11333333333333 & -0.00160590277777771 & -0.00172743055555546 \tabularnewline
16 & 1.11 & 1.11412326388889 & 1.11333333333333 & 0.00078993055555555 & -0.00412326388888884 \tabularnewline
17 & 1.12 & 1.11370659722222 & 1.11291666666667 & 0.000789930555555438 & 0.0062934027777779 \tabularnewline
18 & 1.12 & 1.11287326388889 & 1.11208333333333 & 0.00078993055555555 & 0.00712673611111114 \tabularnewline
19 & 1.11 & 1.11203993055556 & 1.11125 & 0.00078993055555555 & -0.00203993055555562 \tabularnewline
20 & 1.12 & 1.11349826388889 & 1.11041666666667 & 0.0030815972222223 & 0.00650173611111104 \tabularnewline
21 & 1.11 & 1.11453993055556 & 1.10958333333333 & 0.0049565972222222 & -0.00453993055555557 \tabularnewline
22 & 1.11 & 1.10787326388889 & 1.10875 & -0.000876736111111156 & 0.00212673611111103 \tabularnewline
23 & 1.1 & 1.10287326388889 & 1.10708333333333 & -0.00421006944444445 & -0.00287326388888887 \tabularnewline
24 & 1.1 & 1.10006076388889 & 1.105 & -0.00493923611111107 & -6.07638888887596e-05 \tabularnewline
25 & 1.1 & 1.10297743055556 & 1.10375 & -0.000772569444444473 & -0.00297743055555544 \tabularnewline
26 & 1.11 & 1.10412326388889 & 1.10291666666667 & 0.00120659722222228 & 0.00587673611111095 \tabularnewline
27 & 1.1 & 1.10172743055556 & 1.10333333333333 & -0.00160590277777771 & -0.00172743055555546 \tabularnewline
28 & 1.1 & 1.10578993055556 & 1.105 & 0.00078993055555555 & -0.00578993055555554 \tabularnewline
29 & 1.09 & 1.10787326388889 & 1.10708333333333 & 0.000789930555555438 & -0.0178732638888888 \tabularnewline
30 & 1.1 & 1.11037326388889 & 1.10958333333333 & 0.00078993055555555 & -0.0103732638888889 \tabularnewline
31 & 1.1 & 1.11328993055556 & 1.1125 & 0.00078993055555555 & -0.0132899305555556 \tabularnewline
32 & 1.11 & 1.11849826388889 & 1.11541666666667 & 0.0030815972222223 & -0.00849826388888864 \tabularnewline
33 & 1.13 & 1.12328993055556 & 1.11833333333333 & 0.0049565972222222 & 0.00671006944444441 \tabularnewline
34 & 1.13 & 1.12120659722222 & 1.12208333333333 & -0.000876736111111156 & 0.00879340277777763 \tabularnewline
35 & 1.13 & 1.12245659722222 & 1.12666666666667 & -0.00421006944444445 & 0.00754340277777787 \tabularnewline
36 & 1.13 & 1.12631076388889 & 1.13125 & -0.00493923611111107 & 0.00368923611111116 \tabularnewline
37 & 1.14 & 1.13464409722222 & 1.13541666666667 & -0.000772569444444473 & 0.00535590277777787 \tabularnewline
38 & 1.14 & 1.14037326388889 & 1.13916666666667 & 0.00120659722222228 & -0.000373263888888919 \tabularnewline
39 & 1.14 & 1.14006076388889 & 1.14166666666667 & -0.00160590277777771 & -6.07638888889817e-05 \tabularnewline
40 & 1.15 & 1.14370659722222 & 1.14291666666667 & 0.00078993055555555 & 0.00629340277777768 \tabularnewline
41 & 1.15 & 1.14453993055556 & 1.14375 & 0.000789930555555438 & 0.00546006944444444 \tabularnewline
42 & 1.15 & 1.14537326388889 & 1.14458333333333 & 0.00078993055555555 & 0.00462673611111097 \tabularnewline
43 & 1.15 & 1.14537326388889 & 1.14458333333333 & 0.00078993055555555 & 0.00462673611111097 \tabularnewline
44 & 1.15 & 1.14641493055556 & 1.14333333333333 & 0.0030815972222223 & 0.00358506944444459 \tabularnewline
45 & 1.15 & 1.14703993055556 & 1.14208333333333 & 0.0049565972222222 & 0.00296006944444427 \tabularnewline
46 & 1.14 & 1.13995659722222 & 1.14083333333333 & -0.000876736111111156 & 4.34027777778123e-05 \tabularnewline
47 & 1.14 & 1.13495659722222 & 1.13916666666667 & -0.00421006944444445 & 0.00504340277777793 \tabularnewline
48 & 1.14 & 1.13214409722222 & 1.13708333333333 & -0.00493923611111107 & 0.00785590277777803 \tabularnewline
49 & 1.13 & 1.13422743055556 & 1.135 & -0.000772569444444473 & -0.00422743055555541 \tabularnewline
50 & 1.12 & 1.13412326388889 & 1.13291666666667 & 0.00120659722222228 & -0.0141232638888886 \tabularnewline
51 & 1.13 & 1.12881076388889 & 1.13041666666667 & -0.00160590277777771 & 0.00118923611111121 \tabularnewline
52 & 1.13 & 1.12870659722222 & 1.12791666666667 & 0.00078993055555555 & 0.00129340277777756 \tabularnewline
53 & 1.13 & 1.12620659722222 & 1.12541666666667 & 0.000789930555555438 & 0.00379340277777773 \tabularnewline
54 & 1.12 & 1.12370659722222 & 1.12291666666667 & 0.00078993055555555 & -0.00370659722222233 \tabularnewline
55 & 1.13 & 1.12162326388889 & 1.12083333333333 & 0.00078993055555555 & 0.00837673611111112 \tabularnewline
56 & 1.12 & 1.12391493055556 & 1.12083333333333 & 0.0030815972222223 & -0.00391493055555547 \tabularnewline
57 & 1.12 & 1.12745659722222 & 1.1225 & 0.0049565972222222 & -0.00745659722222225 \tabularnewline
58 & 1.11 & 1.12328993055556 & 1.12416666666667 & -0.000876736111111156 & -0.0132899305555556 \tabularnewline
59 & 1.11 & 1.12203993055556 & 1.12625 & -0.00421006944444445 & -0.0120399305555556 \tabularnewline
60 & 1.11 & 1.12381076388889 & 1.12875 & -0.00493923611111107 & -0.0138107638888889 \tabularnewline
61 & 1.11 & 1.13047743055556 & 1.13125 & -0.000772569444444473 & -0.0204774305555555 \tabularnewline
62 & 1.14 & 1.13412326388889 & 1.13291666666667 & 0.00120659722222228 & 0.00587673611111095 \tabularnewline
63 & 1.15 & 1.13214409722222 & 1.13375 & -0.00160590277777771 & 0.0178559027777776 \tabularnewline
64 & 1.15 & 1.13537326388889 & 1.13458333333333 & 0.00078993055555555 & 0.0146267361111112 \tabularnewline
65 & 1.16 & 1.13620659722222 & 1.13541666666667 & 0.000789930555555438 & 0.0237934027777780 \tabularnewline
66 & 1.15 & 1.13662326388889 & 1.13583333333333 & 0.00078993055555555 & 0.0133767361111112 \tabularnewline
67 & 1.16 & 1.13662326388889 & 1.13583333333333 & 0.00078993055555555 & 0.023376736111111 \tabularnewline
68 & 1.13 & NA & NA & 0.0030815972222223 & NA \tabularnewline
69 & 1.13 & NA & NA & 0.0049565972222222 & NA \tabularnewline
70 & 1.12 & NA & NA & -0.000876736111111156 & NA \tabularnewline
71 & 1.12 & NA & NA & -0.00421006944444445 & NA \tabularnewline
72 & 1.11 & NA & NA & -0.00493923611111107 & NA \tabularnewline
73 & 1.11 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12952&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]1.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000772569444444473[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00120659722222228[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00160590277777771[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000789930555555438[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.11[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.1[/C][C]1.10203993055556[/C][C]1.10125[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]-0.00203993055555562[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.1[/C][C]1.10724826388889[/C][C]1.10416666666667[/C][C]0.0030815972222223[/C][C]-0.00724826388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.11[/C][C]1.11162326388889[/C][C]1.10666666666667[/C][C]0.0049565972222222[/C][C]-0.00162326388888911[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.11[/C][C]1.10703993055556[/C][C]1.10791666666667[/C][C]-0.000876736111111156[/C][C]0.00296006944444427[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.11[/C][C]1.10495659722222[/C][C]1.10916666666667[/C][C]-0.00421006944444445[/C][C]0.00504340277777771[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.11[/C][C]1.10547743055556[/C][C]1.11041666666667[/C][C]-0.00493923611111107[/C][C]0.0045225694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.11[/C][C]1.11047743055556[/C][C]1.11125[/C][C]-0.000772569444444473[/C][C]-0.000477430555555713[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.12[/C][C]1.11370659722222[/C][C]1.1125[/C][C]0.00120659722222228[/C][C]0.00629340277777746[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.11[/C][C]1.11172743055556[/C][C]1.11333333333333[/C][C]-0.00160590277777771[/C][C]-0.00172743055555546[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.11[/C][C]1.11412326388889[/C][C]1.11333333333333[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]-0.00412326388888884[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.12[/C][C]1.11370659722222[/C][C]1.11291666666667[/C][C]0.000789930555555438[/C][C]0.0062934027777779[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.12[/C][C]1.11287326388889[/C][C]1.11208333333333[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]0.00712673611111114[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.11[/C][C]1.11203993055556[/C][C]1.11125[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]-0.00203993055555562[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.12[/C][C]1.11349826388889[/C][C]1.11041666666667[/C][C]0.0030815972222223[/C][C]0.00650173611111104[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.11[/C][C]1.11453993055556[/C][C]1.10958333333333[/C][C]0.0049565972222222[/C][C]-0.00453993055555557[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.11[/C][C]1.10787326388889[/C][C]1.10875[/C][C]-0.000876736111111156[/C][C]0.00212673611111103[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.1[/C][C]1.10287326388889[/C][C]1.10708333333333[/C][C]-0.00421006944444445[/C][C]-0.00287326388888887[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.1[/C][C]1.10006076388889[/C][C]1.105[/C][C]-0.00493923611111107[/C][C]-6.07638888887596e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.1[/C][C]1.10297743055556[/C][C]1.10375[/C][C]-0.000772569444444473[/C][C]-0.00297743055555544[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.11[/C][C]1.10412326388889[/C][C]1.10291666666667[/C][C]0.00120659722222228[/C][C]0.00587673611111095[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.1[/C][C]1.10172743055556[/C][C]1.10333333333333[/C][C]-0.00160590277777771[/C][C]-0.00172743055555546[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.1[/C][C]1.10578993055556[/C][C]1.105[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]-0.00578993055555554[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.09[/C][C]1.10787326388889[/C][C]1.10708333333333[/C][C]0.000789930555555438[/C][C]-0.0178732638888888[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.1[/C][C]1.11037326388889[/C][C]1.10958333333333[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]-0.0103732638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.1[/C][C]1.11328993055556[/C][C]1.1125[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]-0.0132899305555556[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.11[/C][C]1.11849826388889[/C][C]1.11541666666667[/C][C]0.0030815972222223[/C][C]-0.00849826388888864[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.13[/C][C]1.12328993055556[/C][C]1.11833333333333[/C][C]0.0049565972222222[/C][C]0.00671006944444441[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.13[/C][C]1.12120659722222[/C][C]1.12208333333333[/C][C]-0.000876736111111156[/C][C]0.00879340277777763[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.13[/C][C]1.12245659722222[/C][C]1.12666666666667[/C][C]-0.00421006944444445[/C][C]0.00754340277777787[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.13[/C][C]1.12631076388889[/C][C]1.13125[/C][C]-0.00493923611111107[/C][C]0.00368923611111116[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.14[/C][C]1.13464409722222[/C][C]1.13541666666667[/C][C]-0.000772569444444473[/C][C]0.00535590277777787[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.14[/C][C]1.14037326388889[/C][C]1.13916666666667[/C][C]0.00120659722222228[/C][C]-0.000373263888888919[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.14[/C][C]1.14006076388889[/C][C]1.14166666666667[/C][C]-0.00160590277777771[/C][C]-6.07638888889817e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.15[/C][C]1.14370659722222[/C][C]1.14291666666667[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]0.00629340277777768[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.15[/C][C]1.14453993055556[/C][C]1.14375[/C][C]0.000789930555555438[/C][C]0.00546006944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.15[/C][C]1.14537326388889[/C][C]1.14458333333333[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]0.00462673611111097[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.15[/C][C]1.14537326388889[/C][C]1.14458333333333[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]0.00462673611111097[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.15[/C][C]1.14641493055556[/C][C]1.14333333333333[/C][C]0.0030815972222223[/C][C]0.00358506944444459[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.15[/C][C]1.14703993055556[/C][C]1.14208333333333[/C][C]0.0049565972222222[/C][C]0.00296006944444427[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.14[/C][C]1.13995659722222[/C][C]1.14083333333333[/C][C]-0.000876736111111156[/C][C]4.34027777778123e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.14[/C][C]1.13495659722222[/C][C]1.13916666666667[/C][C]-0.00421006944444445[/C][C]0.00504340277777793[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.14[/C][C]1.13214409722222[/C][C]1.13708333333333[/C][C]-0.00493923611111107[/C][C]0.00785590277777803[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.13[/C][C]1.13422743055556[/C][C]1.135[/C][C]-0.000772569444444473[/C][C]-0.00422743055555541[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.12[/C][C]1.13412326388889[/C][C]1.13291666666667[/C][C]0.00120659722222228[/C][C]-0.0141232638888886[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.13[/C][C]1.12881076388889[/C][C]1.13041666666667[/C][C]-0.00160590277777771[/C][C]0.00118923611111121[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.13[/C][C]1.12870659722222[/C][C]1.12791666666667[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]0.00129340277777756[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.13[/C][C]1.12620659722222[/C][C]1.12541666666667[/C][C]0.000789930555555438[/C][C]0.00379340277777773[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.12[/C][C]1.12370659722222[/C][C]1.12291666666667[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]-0.00370659722222233[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.13[/C][C]1.12162326388889[/C][C]1.12083333333333[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]0.00837673611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.12[/C][C]1.12391493055556[/C][C]1.12083333333333[/C][C]0.0030815972222223[/C][C]-0.00391493055555547[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.12[/C][C]1.12745659722222[/C][C]1.1225[/C][C]0.0049565972222222[/C][C]-0.00745659722222225[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.11[/C][C]1.12328993055556[/C][C]1.12416666666667[/C][C]-0.000876736111111156[/C][C]-0.0132899305555556[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.11[/C][C]1.12203993055556[/C][C]1.12625[/C][C]-0.00421006944444445[/C][C]-0.0120399305555556[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.11[/C][C]1.12381076388889[/C][C]1.12875[/C][C]-0.00493923611111107[/C][C]-0.0138107638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.11[/C][C]1.13047743055556[/C][C]1.13125[/C][C]-0.000772569444444473[/C][C]-0.0204774305555555[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1.14[/C][C]1.13412326388889[/C][C]1.13291666666667[/C][C]0.00120659722222228[/C][C]0.00587673611111095[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1.15[/C][C]1.13214409722222[/C][C]1.13375[/C][C]-0.00160590277777771[/C][C]0.0178559027777776[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]1.15[/C][C]1.13537326388889[/C][C]1.13458333333333[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]0.0146267361111112[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.16[/C][C]1.13620659722222[/C][C]1.13541666666667[/C][C]0.000789930555555438[/C][C]0.0237934027777780[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.15[/C][C]1.13662326388889[/C][C]1.13583333333333[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]0.0133767361111112[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1.16[/C][C]1.13662326388889[/C][C]1.13583333333333[/C][C]0.00078993055555555[/C][C]0.023376736111111[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0030815972222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]1.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0049565972222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000876736111111156[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00421006944444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]1.11[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00493923611111107[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]1.11[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12952&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12952&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
11.08NANA-0.000772569444444473NA
21.08NANA0.00120659722222228NA
31.09NANA-0.00160590277777771NA
41.1NANA0.00078993055555555NA
51.1NANA0.000789930555555438NA
61.11NANA0.00078993055555555NA
71.11.102039930555561.101250.00078993055555555-0.00203993055555562
81.11.107248263888891.104166666666670.0030815972222223-0.00724826388888888
91.111.111623263888891.106666666666670.0049565972222222-0.00162326388888911
101.111.107039930555561.10791666666667-0.0008767361111111560.00296006944444427
111.111.104956597222221.10916666666667-0.004210069444444450.00504340277777771
121.111.105477430555561.11041666666667-0.004939236111111070.0045225694444444
131.111.110477430555561.11125-0.000772569444444473-0.000477430555555713
141.121.113706597222221.11250.001206597222222280.00629340277777746
151.111.111727430555561.11333333333333-0.00160590277777771-0.00172743055555546
161.111.114123263888891.113333333333330.00078993055555555-0.00412326388888884
171.121.113706597222221.112916666666670.0007899305555554380.0062934027777779
181.121.112873263888891.112083333333330.000789930555555550.00712673611111114
191.111.112039930555561.111250.00078993055555555-0.00203993055555562
201.121.113498263888891.110416666666670.00308159722222230.00650173611111104
211.111.114539930555561.109583333333330.0049565972222222-0.00453993055555557
221.111.107873263888891.10875-0.0008767361111111560.00212673611111103
231.11.102873263888891.10708333333333-0.00421006944444445-0.00287326388888887
241.11.100060763888891.105-0.00493923611111107-6.07638888887596e-05
251.11.102977430555561.10375-0.000772569444444473-0.00297743055555544
261.111.104123263888891.102916666666670.001206597222222280.00587673611111095
271.11.101727430555561.10333333333333-0.00160590277777771-0.00172743055555546
281.11.105789930555561.1050.00078993055555555-0.00578993055555554
291.091.107873263888891.107083333333330.000789930555555438-0.0178732638888888
301.11.110373263888891.109583333333330.00078993055555555-0.0103732638888889
311.11.113289930555561.11250.00078993055555555-0.0132899305555556
321.111.118498263888891.115416666666670.0030815972222223-0.00849826388888864
331.131.123289930555561.118333333333330.00495659722222220.00671006944444441
341.131.121206597222221.12208333333333-0.0008767361111111560.00879340277777763
351.131.122456597222221.12666666666667-0.004210069444444450.00754340277777787
361.131.126310763888891.13125-0.004939236111111070.00368923611111116
371.141.134644097222221.13541666666667-0.0007725694444444730.00535590277777787
381.141.140373263888891.139166666666670.00120659722222228-0.000373263888888919
391.141.140060763888891.14166666666667-0.00160590277777771-6.07638888889817e-05
401.151.143706597222221.142916666666670.000789930555555550.00629340277777768
411.151.144539930555561.143750.0007899305555554380.00546006944444444
421.151.145373263888891.144583333333330.000789930555555550.00462673611111097
431.151.145373263888891.144583333333330.000789930555555550.00462673611111097
441.151.146414930555561.143333333333330.00308159722222230.00358506944444459
451.151.147039930555561.142083333333330.00495659722222220.00296006944444427
461.141.139956597222221.14083333333333-0.0008767361111111564.34027777778123e-05
471.141.134956597222221.13916666666667-0.004210069444444450.00504340277777793
481.141.132144097222221.13708333333333-0.004939236111111070.00785590277777803
491.131.134227430555561.135-0.000772569444444473-0.00422743055555541
501.121.134123263888891.132916666666670.00120659722222228-0.0141232638888886
511.131.128810763888891.13041666666667-0.001605902777777710.00118923611111121
521.131.128706597222221.127916666666670.000789930555555550.00129340277777756
531.131.126206597222221.125416666666670.0007899305555554380.00379340277777773
541.121.123706597222221.122916666666670.00078993055555555-0.00370659722222233
551.131.121623263888891.120833333333330.000789930555555550.00837673611111112
561.121.123914930555561.120833333333330.0030815972222223-0.00391493055555547
571.121.127456597222221.12250.0049565972222222-0.00745659722222225
581.111.123289930555561.12416666666667-0.000876736111111156-0.0132899305555556
591.111.122039930555561.12625-0.00421006944444445-0.0120399305555556
601.111.123810763888891.12875-0.00493923611111107-0.0138107638888889
611.111.130477430555561.13125-0.000772569444444473-0.0204774305555555
621.141.134123263888891.132916666666670.001206597222222280.00587673611111095
631.151.132144097222221.13375-0.001605902777777710.0178559027777776
641.151.135373263888891.134583333333330.000789930555555550.0146267361111112
651.161.136206597222221.135416666666670.0007899305555554380.0237934027777780
661.151.136623263888891.135833333333330.000789930555555550.0133767361111112
671.161.136623263888891.135833333333330.000789930555555550.023376736111111
681.13NANA0.0030815972222223NA
691.13NANA0.0049565972222222NA
701.12NANA-0.000876736111111156NA
711.12NANA-0.00421006944444445NA
721.11NANA-0.00493923611111107NA
731.11NANANANA


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = additive ; par2 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = additive ; par2 = 12 ;
R code (references can be found in the software module):
par2 <- as.numeric(par2)
x <- ts(x,freq=par2)
m <- decompose(x,type=par1)
m$figure
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
mylagmax <- length(x)/2
bitmap(file='test2.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
acf(as.numeric(x),lag.max = mylagmax,main='Observed')
acf(as.numeric(m$trend),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Trend')
acf(as.numeric(m$seasonal),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Seasonal')
acf(as.numeric(m$random),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test3.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
spectrum(as.numeric(x),main='Observed')
spectrum(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
spectrum(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
spectrum(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test4.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
cpgram(as.numeric(x),main='Observed')
cpgram(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
cpgram(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
cpgram(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Classical Decomposition by Moving Averages',6,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'t',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Observations',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Fit',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Trend',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Seasonal',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Random',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(m$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
if (par1 == 'additive') a<-table.element(a,m$trend[i]+m$seasonal[i]) else a<-table.element(a,m$trend[i]*m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$trend[i])
a<-table.element(a,m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$random[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')