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 computationWed, 28 May 2008 09:34:09 -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/28/t1211989048hr53rcqqiw4n3ti.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 17:07:32 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13446, Retrieved Tue, 14 May 2024 17:07:32 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact205

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [prijs wagen Lode ...] [2008-05-28 15:34:09] [ddfd158477c594f2be9aa55c45dbee31] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
101,6
101,8
102,1
102,1
101,9
102,1
102
102,1
102,2
102,3
102,7
102,8
103,1
103,1
103,3
103,5
103,3
103,5
103,8
103,9
103,9
104,2
104,6
104,9
105,2
105,2
105,6
105,6
106,2
106,3
106,4
106,9
107,2
107,3
107,3
107,4
107,55
107,87
108,37
108,38
107,92
108,03
108,14
108,3
108,64
108,66
109,04
109,03
109,03
109,54
109,75
109,83
109,65
109,82
109,95
110,12
110,15
110,2
109,99
110,14
110,14
110,81
110,97
110,99
109,73
109,81
110,02
110,18
110,21
110,25
110,36
110,51
110,64
110,95
111,18
111,19
111,69
111,7
111,83
111,77
111,73
112,01
111,86
112,04

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time6 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 & 6 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13446&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]6 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=13446&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13446&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 time6 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1101.6NANA1.00000680830681NA
2101.8NANA1.00148467633993NA
3102.1NANA1.00296866013020NA
4102.1NANA1.00230381267848NA
5101.9NANA0.998362377729575NA
6102.1NANA0.998394347124846NA
7102102.080665132058102.2041666666670.9987916193768150.999209790297177
8102.1102.281647783150102.3208333333330.9996170325347510.998224043246403
9102.2102.393055176082102.4250.9996881149727270.998114567675029
10102.3102.475785816639102.5333333333330.9994387433352260.998284611186558
11102.7102.595864077827102.650.9994726164425461.00101501091792
12102.8102.712322731320102.7666666666670.9994711910280871.00085361976391
13103.1102.900700574771102.91.000006808306811.00193681310346
14103.1103.202995896830103.051.001484676339930.999002006715646
15103.3103.502186689352103.1958333333331.002968660130200.99804654668834
16103.5103.583922774435103.3458333333331.002303812678480.999189808879727
17103.3103.334665938252103.5041666666670.9983623777295750.999664527504524
18103.5103.504373961722103.6708333333330.9983943471248460.999957741286145
19103.8103.720348040535103.8458333333330.9987916193768151.00076794921122
20103.9103.980996738459104.0208333333330.9996170325347510.999221042873225
21103.9104.171666947304104.2041666666670.9996881149727270.99739212249103
22104.2104.328911819906104.38750.9994387433352260.998764371087005
23104.6104.540671210655104.5958333333330.9994726164425461.00056751873369
24104.9104.777896526111104.8333333333330.9994711910280871.00116535526993
25105.2105.059048602700105.0583333333331.000006808306811.00134163976520
26105.2105.447990712959105.2916666666671.001484676339930.997648217749033
27105.6105.867521112826105.5541666666671.002968660130200.997473057742223
28105.6106.064624710814105.8208333333331.002303812678480.995619418707406
29106.2105.888809687943106.06250.9983623777295751.00293884040225
30106.3106.108519217139106.2791666666670.9983943471248461.00180457501691
31106.4106.352580120768106.481250.9987916193768151.00044587427196
32106.9106.649557708230106.6904166666670.9996170325347511.00234827314011
33107.2106.883737495882106.9170833333330.9996881149727271.00295893941892
34107.3107.088195617131107.1483333333330.9994387433352261.00197784995488
35107.3107.279226179708107.3358333333330.9994726164425461.00019364252551
36107.4107.422747165369107.4795833333330.9994711910280870.999788246288897
37107.55107.624899405014107.6241666666671.000006808306810.999304069918503
38107.87107.914981299010107.7551.001484676339930.99958317836441
39108.37108.193572597111107.8733333333331.002968660130201.00163066436068
40108.38108.238788731149107.991.002303812678481.00130462720903
41107.92107.942108311473108.1191666666670.9983623777295750.99979518362371
42108.03108.085756022091108.2595833333330.9983943471248460.999484150140193
43108.14108.258191297904108.3891666666670.9987916193768150.99890824614298
44108.3108.478856877768108.5204166666670.9996170325347510.998351228221646
45108.64108.613614471499108.64750.9996881149727271.00024293021302
46108.66108.704371351666108.7654166666670.9994387433352260.999591816307717
47109.04108.840485695976108.8979166666670.9994726164425461.00183308906377
48109.03108.986919579328109.0445833333330.9994711910280871.00039528065238
49109.03109.195326763559109.1945833333331.000006808306810.99848595385481
50109.54109.508176504954109.3458333333331.001484676339931.00029060382578
51109.75109.809605850746109.4845833333331.002968660130200.999457189102133
52109.83109.864191414043109.6116666666671.002303812678480.999688784729558
53109.65109.535744256924109.7154166666670.9983623777295751.00104309094580
54109.82109.624947307242109.801250.9983943471248461.00177927285302
55109.95109.760956521891109.893750.9987916193768151.00172231988586
56110.12109.950792958176109.9929166666670.9996170325347511.00153893425661
57110.15110.062329164781110.0966666666670.9996881149727271.00079655624122
58110.2110.133985187445110.1958333333330.9994387433352261.00059940455658
59109.99110.189357281250110.24750.9994726164425460.998190775532516
60110.14110.192115257176110.2504166666670.9994711910280870.999527050941398
61110.14110.253667302351110.2529166666671.000006808306810.998969038353719
62110.81110.422031272114110.2583333333331.001484676339931.00351350834083
63110.97110.590667694823110.2633333333331.002968660130201.00343005710232
64110.99110.521953291113110.2679166666671.002303812678481.00423487546998
65109.73110.104810812230110.2854166666670.9983623777295750.996595872519418
66109.81110.139120396011110.316250.9983943471248460.997011775699426
67110.02110.21915217728110.35250.9987916193768150.998193125483675
68110.18110.336895036992110.3791666666670.9996170325347510.998578036504114
69110.21110.359319842271110.393750.9996881149727270.99864696663151
70110.25110.348864517262110.4108333333330.9994387433352260.999104073089521
71110.36110.442557010748110.5008333333330.9994726164425460.999252489140211
72110.51110.602731338157110.661250.9994711910280870.999161581843097
73110.64110.816171132023110.8154166666671.000006808306810.998410239857383
74110.95111.121818689706110.9570833333331.001484676339930.998453780799015
75111.18111.416445224996111.0866666666671.002968660130200.997877824727589
76111.19111.479571058810111.2233333333331.002303812678480.997402474228602
77111.69111.176802415317111.3591666666670.9983623777295751.00461604915354
78111.7111.306409786858111.4854166666670.9983943471248461.00353609656349
79111.83NANA0.998791619376815NA
80111.77NANA0.999617032534751NA
81111.73NANA0.999688114972727NA
82112.01NANA0.999438743335226NA
83111.86NANA0.999472616442546NA
84112.04NANA0.999471191028087NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 101.6 & NA & NA & 1.00000680830681 & NA \tabularnewline
2 & 101.8 & NA & NA & 1.00148467633993 & NA \tabularnewline
3 & 102.1 & NA & NA & 1.00296866013020 & NA \tabularnewline
4 & 102.1 & NA & NA & 1.00230381267848 & NA \tabularnewline
5 & 101.9 & NA & NA & 0.998362377729575 & NA \tabularnewline
6 & 102.1 & NA & NA & 0.998394347124846 & NA \tabularnewline
7 & 102 & 102.080665132058 & 102.204166666667 & 0.998791619376815 & 0.999209790297177 \tabularnewline
8 & 102.1 & 102.281647783150 & 102.320833333333 & 0.999617032534751 & 0.998224043246403 \tabularnewline
9 & 102.2 & 102.393055176082 & 102.425 & 0.999688114972727 & 0.998114567675029 \tabularnewline
10 & 102.3 & 102.475785816639 & 102.533333333333 & 0.999438743335226 & 0.998284611186558 \tabularnewline
11 & 102.7 & 102.595864077827 & 102.65 & 0.999472616442546 & 1.00101501091792 \tabularnewline
12 & 102.8 & 102.712322731320 & 102.766666666667 & 0.999471191028087 & 1.00085361976391 \tabularnewline
13 & 103.1 & 102.900700574771 & 102.9 & 1.00000680830681 & 1.00193681310346 \tabularnewline
14 & 103.1 & 103.202995896830 & 103.05 & 1.00148467633993 & 0.999002006715646 \tabularnewline
15 & 103.3 & 103.502186689352 & 103.195833333333 & 1.00296866013020 & 0.99804654668834 \tabularnewline
16 & 103.5 & 103.583922774435 & 103.345833333333 & 1.00230381267848 & 0.999189808879727 \tabularnewline
17 & 103.3 & 103.334665938252 & 103.504166666667 & 0.998362377729575 & 0.999664527504524 \tabularnewline
18 & 103.5 & 103.504373961722 & 103.670833333333 & 0.998394347124846 & 0.999957741286145 \tabularnewline
19 & 103.8 & 103.720348040535 & 103.845833333333 & 0.998791619376815 & 1.00076794921122 \tabularnewline
20 & 103.9 & 103.980996738459 & 104.020833333333 & 0.999617032534751 & 0.999221042873225 \tabularnewline
21 & 103.9 & 104.171666947304 & 104.204166666667 & 0.999688114972727 & 0.99739212249103 \tabularnewline
22 & 104.2 & 104.328911819906 & 104.3875 & 0.999438743335226 & 0.998764371087005 \tabularnewline
23 & 104.6 & 104.540671210655 & 104.595833333333 & 0.999472616442546 & 1.00056751873369 \tabularnewline
24 & 104.9 & 104.777896526111 & 104.833333333333 & 0.999471191028087 & 1.00116535526993 \tabularnewline
25 & 105.2 & 105.059048602700 & 105.058333333333 & 1.00000680830681 & 1.00134163976520 \tabularnewline
26 & 105.2 & 105.447990712959 & 105.291666666667 & 1.00148467633993 & 0.997648217749033 \tabularnewline
27 & 105.6 & 105.867521112826 & 105.554166666667 & 1.00296866013020 & 0.997473057742223 \tabularnewline
28 & 105.6 & 106.064624710814 & 105.820833333333 & 1.00230381267848 & 0.995619418707406 \tabularnewline
29 & 106.2 & 105.888809687943 & 106.0625 & 0.998362377729575 & 1.00293884040225 \tabularnewline
30 & 106.3 & 106.108519217139 & 106.279166666667 & 0.998394347124846 & 1.00180457501691 \tabularnewline
31 & 106.4 & 106.352580120768 & 106.48125 & 0.998791619376815 & 1.00044587427196 \tabularnewline
32 & 106.9 & 106.649557708230 & 106.690416666667 & 0.999617032534751 & 1.00234827314011 \tabularnewline
33 & 107.2 & 106.883737495882 & 106.917083333333 & 0.999688114972727 & 1.00295893941892 \tabularnewline
34 & 107.3 & 107.088195617131 & 107.148333333333 & 0.999438743335226 & 1.00197784995488 \tabularnewline
35 & 107.3 & 107.279226179708 & 107.335833333333 & 0.999472616442546 & 1.00019364252551 \tabularnewline
36 & 107.4 & 107.422747165369 & 107.479583333333 & 0.999471191028087 & 0.999788246288897 \tabularnewline
37 & 107.55 & 107.624899405014 & 107.624166666667 & 1.00000680830681 & 0.999304069918503 \tabularnewline
38 & 107.87 & 107.914981299010 & 107.755 & 1.00148467633993 & 0.99958317836441 \tabularnewline
39 & 108.37 & 108.193572597111 & 107.873333333333 & 1.00296866013020 & 1.00163066436068 \tabularnewline
40 & 108.38 & 108.238788731149 & 107.99 & 1.00230381267848 & 1.00130462720903 \tabularnewline
41 & 107.92 & 107.942108311473 & 108.119166666667 & 0.998362377729575 & 0.99979518362371 \tabularnewline
42 & 108.03 & 108.085756022091 & 108.259583333333 & 0.998394347124846 & 0.999484150140193 \tabularnewline
43 & 108.14 & 108.258191297904 & 108.389166666667 & 0.998791619376815 & 0.99890824614298 \tabularnewline
44 & 108.3 & 108.478856877768 & 108.520416666667 & 0.999617032534751 & 0.998351228221646 \tabularnewline
45 & 108.64 & 108.613614471499 & 108.6475 & 0.999688114972727 & 1.00024293021302 \tabularnewline
46 & 108.66 & 108.704371351666 & 108.765416666667 & 0.999438743335226 & 0.999591816307717 \tabularnewline
47 & 109.04 & 108.840485695976 & 108.897916666667 & 0.999472616442546 & 1.00183308906377 \tabularnewline
48 & 109.03 & 108.986919579328 & 109.044583333333 & 0.999471191028087 & 1.00039528065238 \tabularnewline
49 & 109.03 & 109.195326763559 & 109.194583333333 & 1.00000680830681 & 0.99848595385481 \tabularnewline
50 & 109.54 & 109.508176504954 & 109.345833333333 & 1.00148467633993 & 1.00029060382578 \tabularnewline
51 & 109.75 & 109.809605850746 & 109.484583333333 & 1.00296866013020 & 0.999457189102133 \tabularnewline
52 & 109.83 & 109.864191414043 & 109.611666666667 & 1.00230381267848 & 0.999688784729558 \tabularnewline
53 & 109.65 & 109.535744256924 & 109.715416666667 & 0.998362377729575 & 1.00104309094580 \tabularnewline
54 & 109.82 & 109.624947307242 & 109.80125 & 0.998394347124846 & 1.00177927285302 \tabularnewline
55 & 109.95 & 109.760956521891 & 109.89375 & 0.998791619376815 & 1.00172231988586 \tabularnewline
56 & 110.12 & 109.950792958176 & 109.992916666667 & 0.999617032534751 & 1.00153893425661 \tabularnewline
57 & 110.15 & 110.062329164781 & 110.096666666667 & 0.999688114972727 & 1.00079655624122 \tabularnewline
58 & 110.2 & 110.133985187445 & 110.195833333333 & 0.999438743335226 & 1.00059940455658 \tabularnewline
59 & 109.99 & 110.189357281250 & 110.2475 & 0.999472616442546 & 0.998190775532516 \tabularnewline
60 & 110.14 & 110.192115257176 & 110.250416666667 & 0.999471191028087 & 0.999527050941398 \tabularnewline
61 & 110.14 & 110.253667302351 & 110.252916666667 & 1.00000680830681 & 0.998969038353719 \tabularnewline
62 & 110.81 & 110.422031272114 & 110.258333333333 & 1.00148467633993 & 1.00351350834083 \tabularnewline
63 & 110.97 & 110.590667694823 & 110.263333333333 & 1.00296866013020 & 1.00343005710232 \tabularnewline
64 & 110.99 & 110.521953291113 & 110.267916666667 & 1.00230381267848 & 1.00423487546998 \tabularnewline
65 & 109.73 & 110.104810812230 & 110.285416666667 & 0.998362377729575 & 0.996595872519418 \tabularnewline
66 & 109.81 & 110.139120396011 & 110.31625 & 0.998394347124846 & 0.997011775699426 \tabularnewline
67 & 110.02 & 110.21915217728 & 110.3525 & 0.998791619376815 & 0.998193125483675 \tabularnewline
68 & 110.18 & 110.336895036992 & 110.379166666667 & 0.999617032534751 & 0.998578036504114 \tabularnewline
69 & 110.21 & 110.359319842271 & 110.39375 & 0.999688114972727 & 0.99864696663151 \tabularnewline
70 & 110.25 & 110.348864517262 & 110.410833333333 & 0.999438743335226 & 0.999104073089521 \tabularnewline
71 & 110.36 & 110.442557010748 & 110.500833333333 & 0.999472616442546 & 0.999252489140211 \tabularnewline
72 & 110.51 & 110.602731338157 & 110.66125 & 0.999471191028087 & 0.999161581843097 \tabularnewline
73 & 110.64 & 110.816171132023 & 110.815416666667 & 1.00000680830681 & 0.998410239857383 \tabularnewline
74 & 110.95 & 111.121818689706 & 110.957083333333 & 1.00148467633993 & 0.998453780799015 \tabularnewline
75 & 111.18 & 111.416445224996 & 111.086666666667 & 1.00296866013020 & 0.997877824727589 \tabularnewline
76 & 111.19 & 111.479571058810 & 111.223333333333 & 1.00230381267848 & 0.997402474228602 \tabularnewline
77 & 111.69 & 111.176802415317 & 111.359166666667 & 0.998362377729575 & 1.00461604915354 \tabularnewline
78 & 111.7 & 111.306409786858 & 111.485416666667 & 0.998394347124846 & 1.00353609656349 \tabularnewline
79 & 111.83 & NA & NA & 0.998791619376815 & NA \tabularnewline
80 & 111.77 & NA & NA & 0.999617032534751 & NA \tabularnewline
81 & 111.73 & NA & NA & 0.999688114972727 & NA \tabularnewline
82 & 112.01 & NA & NA & 0.999438743335226 & NA \tabularnewline
83 & 111.86 & NA & NA & 0.999472616442546 & NA \tabularnewline
84 & 112.04 & NA & NA & 0.999471191028087 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13446&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]101.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00000680830681[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]101.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00148467633993[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]102.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00296866013020[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]102.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00230381267848[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]101.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.998362377729575[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]102.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.998394347124846[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]102[/C][C]102.080665132058[/C][C]102.204166666667[/C][C]0.998791619376815[/C][C]0.999209790297177[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]102.1[/C][C]102.281647783150[/C][C]102.320833333333[/C][C]0.999617032534751[/C][C]0.998224043246403[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]102.2[/C][C]102.393055176082[/C][C]102.425[/C][C]0.999688114972727[/C][C]0.998114567675029[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]102.3[/C][C]102.475785816639[/C][C]102.533333333333[/C][C]0.999438743335226[/C][C]0.998284611186558[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]102.7[/C][C]102.595864077827[/C][C]102.65[/C][C]0.999472616442546[/C][C]1.00101501091792[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]102.8[/C][C]102.712322731320[/C][C]102.766666666667[/C][C]0.999471191028087[/C][C]1.00085361976391[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]103.1[/C][C]102.900700574771[/C][C]102.9[/C][C]1.00000680830681[/C][C]1.00193681310346[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]103.1[/C][C]103.202995896830[/C][C]103.05[/C][C]1.00148467633993[/C][C]0.999002006715646[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]103.3[/C][C]103.502186689352[/C][C]103.195833333333[/C][C]1.00296866013020[/C][C]0.99804654668834[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]103.5[/C][C]103.583922774435[/C][C]103.345833333333[/C][C]1.00230381267848[/C][C]0.999189808879727[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]103.3[/C][C]103.334665938252[/C][C]103.504166666667[/C][C]0.998362377729575[/C][C]0.999664527504524[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]103.5[/C][C]103.504373961722[/C][C]103.670833333333[/C][C]0.998394347124846[/C][C]0.999957741286145[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]103.8[/C][C]103.720348040535[/C][C]103.845833333333[/C][C]0.998791619376815[/C][C]1.00076794921122[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]103.9[/C][C]103.980996738459[/C][C]104.020833333333[/C][C]0.999617032534751[/C][C]0.999221042873225[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]103.9[/C][C]104.171666947304[/C][C]104.204166666667[/C][C]0.999688114972727[/C][C]0.99739212249103[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]104.2[/C][C]104.328911819906[/C][C]104.3875[/C][C]0.999438743335226[/C][C]0.998764371087005[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]104.6[/C][C]104.540671210655[/C][C]104.595833333333[/C][C]0.999472616442546[/C][C]1.00056751873369[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]104.9[/C][C]104.777896526111[/C][C]104.833333333333[/C][C]0.999471191028087[/C][C]1.00116535526993[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]105.2[/C][C]105.059048602700[/C][C]105.058333333333[/C][C]1.00000680830681[/C][C]1.00134163976520[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]105.2[/C][C]105.447990712959[/C][C]105.291666666667[/C][C]1.00148467633993[/C][C]0.997648217749033[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]105.6[/C][C]105.867521112826[/C][C]105.554166666667[/C][C]1.00296866013020[/C][C]0.997473057742223[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]105.6[/C][C]106.064624710814[/C][C]105.820833333333[/C][C]1.00230381267848[/C][C]0.995619418707406[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]106.2[/C][C]105.888809687943[/C][C]106.0625[/C][C]0.998362377729575[/C][C]1.00293884040225[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]106.3[/C][C]106.108519217139[/C][C]106.279166666667[/C][C]0.998394347124846[/C][C]1.00180457501691[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]106.4[/C][C]106.352580120768[/C][C]106.48125[/C][C]0.998791619376815[/C][C]1.00044587427196[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]106.9[/C][C]106.649557708230[/C][C]106.690416666667[/C][C]0.999617032534751[/C][C]1.00234827314011[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]107.2[/C][C]106.883737495882[/C][C]106.917083333333[/C][C]0.999688114972727[/C][C]1.00295893941892[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]107.3[/C][C]107.088195617131[/C][C]107.148333333333[/C][C]0.999438743335226[/C][C]1.00197784995488[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]107.3[/C][C]107.279226179708[/C][C]107.335833333333[/C][C]0.999472616442546[/C][C]1.00019364252551[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]107.4[/C][C]107.422747165369[/C][C]107.479583333333[/C][C]0.999471191028087[/C][C]0.999788246288897[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]107.55[/C][C]107.624899405014[/C][C]107.624166666667[/C][C]1.00000680830681[/C][C]0.999304069918503[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]107.87[/C][C]107.914981299010[/C][C]107.755[/C][C]1.00148467633993[/C][C]0.99958317836441[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]108.37[/C][C]108.193572597111[/C][C]107.873333333333[/C][C]1.00296866013020[/C][C]1.00163066436068[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]108.38[/C][C]108.238788731149[/C][C]107.99[/C][C]1.00230381267848[/C][C]1.00130462720903[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]107.92[/C][C]107.942108311473[/C][C]108.119166666667[/C][C]0.998362377729575[/C][C]0.99979518362371[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]108.03[/C][C]108.085756022091[/C][C]108.259583333333[/C][C]0.998394347124846[/C][C]0.999484150140193[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]108.14[/C][C]108.258191297904[/C][C]108.389166666667[/C][C]0.998791619376815[/C][C]0.99890824614298[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]108.3[/C][C]108.478856877768[/C][C]108.520416666667[/C][C]0.999617032534751[/C][C]0.998351228221646[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]108.64[/C][C]108.613614471499[/C][C]108.6475[/C][C]0.999688114972727[/C][C]1.00024293021302[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]108.66[/C][C]108.704371351666[/C][C]108.765416666667[/C][C]0.999438743335226[/C][C]0.999591816307717[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]109.04[/C][C]108.840485695976[/C][C]108.897916666667[/C][C]0.999472616442546[/C][C]1.00183308906377[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]109.03[/C][C]108.986919579328[/C][C]109.044583333333[/C][C]0.999471191028087[/C][C]1.00039528065238[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]109.03[/C][C]109.195326763559[/C][C]109.194583333333[/C][C]1.00000680830681[/C][C]0.99848595385481[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]109.54[/C][C]109.508176504954[/C][C]109.345833333333[/C][C]1.00148467633993[/C][C]1.00029060382578[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]109.75[/C][C]109.809605850746[/C][C]109.484583333333[/C][C]1.00296866013020[/C][C]0.999457189102133[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]109.83[/C][C]109.864191414043[/C][C]109.611666666667[/C][C]1.00230381267848[/C][C]0.999688784729558[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]109.65[/C][C]109.535744256924[/C][C]109.715416666667[/C][C]0.998362377729575[/C][C]1.00104309094580[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]109.82[/C][C]109.624947307242[/C][C]109.80125[/C][C]0.998394347124846[/C][C]1.00177927285302[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]109.95[/C][C]109.760956521891[/C][C]109.89375[/C][C]0.998791619376815[/C][C]1.00172231988586[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]110.12[/C][C]109.950792958176[/C][C]109.992916666667[/C][C]0.999617032534751[/C][C]1.00153893425661[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]110.15[/C][C]110.062329164781[/C][C]110.096666666667[/C][C]0.999688114972727[/C][C]1.00079655624122[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]110.2[/C][C]110.133985187445[/C][C]110.195833333333[/C][C]0.999438743335226[/C][C]1.00059940455658[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]109.99[/C][C]110.189357281250[/C][C]110.2475[/C][C]0.999472616442546[/C][C]0.998190775532516[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]110.14[/C][C]110.192115257176[/C][C]110.250416666667[/C][C]0.999471191028087[/C][C]0.999527050941398[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]110.14[/C][C]110.253667302351[/C][C]110.252916666667[/C][C]1.00000680830681[/C][C]0.998969038353719[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]110.81[/C][C]110.422031272114[/C][C]110.258333333333[/C][C]1.00148467633993[/C][C]1.00351350834083[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]110.97[/C][C]110.590667694823[/C][C]110.263333333333[/C][C]1.00296866013020[/C][C]1.00343005710232[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]110.99[/C][C]110.521953291113[/C][C]110.267916666667[/C][C]1.00230381267848[/C][C]1.00423487546998[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]109.73[/C][C]110.104810812230[/C][C]110.285416666667[/C][C]0.998362377729575[/C][C]0.996595872519418[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]109.81[/C][C]110.139120396011[/C][C]110.31625[/C][C]0.998394347124846[/C][C]0.997011775699426[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]110.02[/C][C]110.21915217728[/C][C]110.3525[/C][C]0.998791619376815[/C][C]0.998193125483675[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]110.18[/C][C]110.336895036992[/C][C]110.379166666667[/C][C]0.999617032534751[/C][C]0.998578036504114[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]110.21[/C][C]110.359319842271[/C][C]110.39375[/C][C]0.999688114972727[/C][C]0.99864696663151[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]110.25[/C][C]110.348864517262[/C][C]110.410833333333[/C][C]0.999438743335226[/C][C]0.999104073089521[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]110.36[/C][C]110.442557010748[/C][C]110.500833333333[/C][C]0.999472616442546[/C][C]0.999252489140211[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]110.51[/C][C]110.602731338157[/C][C]110.66125[/C][C]0.999471191028087[/C][C]0.999161581843097[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]110.64[/C][C]110.816171132023[/C][C]110.815416666667[/C][C]1.00000680830681[/C][C]0.998410239857383[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]110.95[/C][C]111.121818689706[/C][C]110.957083333333[/C][C]1.00148467633993[/C][C]0.998453780799015[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]111.18[/C][C]111.416445224996[/C][C]111.086666666667[/C][C]1.00296866013020[/C][C]0.997877824727589[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]111.19[/C][C]111.479571058810[/C][C]111.223333333333[/C][C]1.00230381267848[/C][C]0.997402474228602[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]111.69[/C][C]111.176802415317[/C][C]111.359166666667[/C][C]0.998362377729575[/C][C]1.00461604915354[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]111.7[/C][C]111.306409786858[/C][C]111.485416666667[/C][C]0.998394347124846[/C][C]1.00353609656349[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]111.83[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.998791619376815[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]111.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999617032534751[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]111.73[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999688114972727[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]112.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999438743335226[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]111.86[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999472616442546[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]112.04[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999471191028087[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13446&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13446&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
1101.6NANA1.00000680830681NA
2101.8NANA1.00148467633993NA
3102.1NANA1.00296866013020NA
4102.1NANA1.00230381267848NA
5101.9NANA0.998362377729575NA
6102.1NANA0.998394347124846NA
7102102.080665132058102.2041666666670.9987916193768150.999209790297177
8102.1102.281647783150102.3208333333330.9996170325347510.998224043246403
9102.2102.393055176082102.4250.9996881149727270.998114567675029
10102.3102.475785816639102.5333333333330.9994387433352260.998284611186558
11102.7102.595864077827102.650.9994726164425461.00101501091792
12102.8102.712322731320102.7666666666670.9994711910280871.00085361976391
13103.1102.900700574771102.91.000006808306811.00193681310346
14103.1103.202995896830103.051.001484676339930.999002006715646
15103.3103.502186689352103.1958333333331.002968660130200.99804654668834
16103.5103.583922774435103.3458333333331.002303812678480.999189808879727
17103.3103.334665938252103.5041666666670.9983623777295750.999664527504524
18103.5103.504373961722103.6708333333330.9983943471248460.999957741286145
19103.8103.720348040535103.8458333333330.9987916193768151.00076794921122
20103.9103.980996738459104.0208333333330.9996170325347510.999221042873225
21103.9104.171666947304104.2041666666670.9996881149727270.99739212249103
22104.2104.328911819906104.38750.9994387433352260.998764371087005
23104.6104.540671210655104.5958333333330.9994726164425461.00056751873369
24104.9104.777896526111104.8333333333330.9994711910280871.00116535526993
25105.2105.059048602700105.0583333333331.000006808306811.00134163976520
26105.2105.447990712959105.2916666666671.001484676339930.997648217749033
27105.6105.867521112826105.5541666666671.002968660130200.997473057742223
28105.6106.064624710814105.8208333333331.002303812678480.995619418707406
29106.2105.888809687943106.06250.9983623777295751.00293884040225
30106.3106.108519217139106.2791666666670.9983943471248461.00180457501691
31106.4106.352580120768106.481250.9987916193768151.00044587427196
32106.9106.649557708230106.6904166666670.9996170325347511.00234827314011
33107.2106.883737495882106.9170833333330.9996881149727271.00295893941892
34107.3107.088195617131107.1483333333330.9994387433352261.00197784995488
35107.3107.279226179708107.3358333333330.9994726164425461.00019364252551
36107.4107.422747165369107.4795833333330.9994711910280870.999788246288897
37107.55107.624899405014107.6241666666671.000006808306810.999304069918503
38107.87107.914981299010107.7551.001484676339930.99958317836441
39108.37108.193572597111107.8733333333331.002968660130201.00163066436068
40108.38108.238788731149107.991.002303812678481.00130462720903
41107.92107.942108311473108.1191666666670.9983623777295750.99979518362371
42108.03108.085756022091108.2595833333330.9983943471248460.999484150140193
43108.14108.258191297904108.3891666666670.9987916193768150.99890824614298
44108.3108.478856877768108.5204166666670.9996170325347510.998351228221646
45108.64108.613614471499108.64750.9996881149727271.00024293021302
46108.66108.704371351666108.7654166666670.9994387433352260.999591816307717
47109.04108.840485695976108.8979166666670.9994726164425461.00183308906377
48109.03108.986919579328109.0445833333330.9994711910280871.00039528065238
49109.03109.195326763559109.1945833333331.000006808306810.99848595385481
50109.54109.508176504954109.3458333333331.001484676339931.00029060382578
51109.75109.809605850746109.4845833333331.002968660130200.999457189102133
52109.83109.864191414043109.6116666666671.002303812678480.999688784729558
53109.65109.535744256924109.7154166666670.9983623777295751.00104309094580
54109.82109.624947307242109.801250.9983943471248461.00177927285302
55109.95109.760956521891109.893750.9987916193768151.00172231988586
56110.12109.950792958176109.9929166666670.9996170325347511.00153893425661
57110.15110.062329164781110.0966666666670.9996881149727271.00079655624122
58110.2110.133985187445110.1958333333330.9994387433352261.00059940455658
59109.99110.189357281250110.24750.9994726164425460.998190775532516
60110.14110.192115257176110.2504166666670.9994711910280870.999527050941398
61110.14110.253667302351110.2529166666671.000006808306810.998969038353719
62110.81110.422031272114110.2583333333331.001484676339931.00351350834083
63110.97110.590667694823110.2633333333331.002968660130201.00343005710232
64110.99110.521953291113110.2679166666671.002303812678481.00423487546998
65109.73110.104810812230110.2854166666670.9983623777295750.996595872519418
66109.81110.139120396011110.316250.9983943471248460.997011775699426
67110.02110.21915217728110.35250.9987916193768150.998193125483675
68110.18110.336895036992110.3791666666670.9996170325347510.998578036504114
69110.21110.359319842271110.393750.9996881149727270.99864696663151
70110.25110.348864517262110.4108333333330.9994387433352260.999104073089521
71110.36110.442557010748110.5008333333330.9994726164425460.999252489140211
72110.51110.602731338157110.661250.9994711910280870.999161581843097
73110.64110.816171132023110.8154166666671.000006808306810.998410239857383
74110.95111.121818689706110.9570833333331.001484676339930.998453780799015
75111.18111.416445224996111.0866666666671.002968660130200.997877824727589
76111.19111.479571058810111.2233333333331.002303812678480.997402474228602
77111.69111.176802415317111.3591666666670.9983623777295751.00461604915354
78111.7111.306409786858111.4854166666670.9983943471248461.00353609656349
79111.83NANA0.998791619376815NA
80111.77NANA0.999617032534751NA
81111.73NANA0.999688114972727NA
82112.01NANA0.999438743335226NA
83111.86NANA0.999472616442546NA
84112.04NANA0.999471191028087NA


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

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