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 computationSun, 01 Jun 2008 11:19:14 -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/Jun/01/t1212340812pgqdbjlxs4d10fe.htm/, Retrieved Sun, 03 May 2026 05:51:20 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13717, Retrieved Sun, 03 May 2026 05:51:20 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact462

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [aankoop nieuwe en...] [2008-06-01 17:19:14] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
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 time3 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13717&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]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13717&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13717&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 time3 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1102.8NANA-0.0494704861111028NA
2103.1NANA-0.067491319444434NA
3103.1NANA0.177300347222223NA
4103.3NANA0.363654513888887NA
5103.5NANA0.262404513888884NA
6103.3NANA-0.185616319444440NA
7103.5103.481779513889103.670833333333-0.1890538194444410.0182204861111046
8103.8103.679175347222103.845833333333-0.166657986111110.120824652777770
9103.9103.985112847222104.020833333333-0.0357204861111153-0.0851128472222058
10103.9104.225425347222104.2041666666670.0212586805555492-0.325425347222193
11104.2104.344904513889104.3875-0.0425954861111197-0.144904513888875
12104.6104.507821180556104.595833333333-0.08801215277778060.092178819444456
13104.9104.783862847222104.833333333333-0.04947048611110280.116137152777796
14105.2104.990842013889105.058333333333-0.0674913194444340.209157986111109
15105.2105.468967013889105.2916666666670.177300347222223-0.268967013888897
16105.6105.917821180556105.5541666666670.363654513888887-0.317821180555555
17105.6106.083237847222105.8208333333330.262404513888884-0.483237847222213
18106.2105.876883680556106.0625-0.1856163194444400.323116319444452
19106.3106.090112847222106.279166666667-0.1890538194444410.209887152777767
20106.4106.314592013889106.48125-0.166657986111110.0854079861111217
21106.9106.654696180556106.690416666667-0.03572048611111530.245303819444459
22107.2106.938342013889106.9170833333330.02125868055554920.261657986111132
23107.3107.105737847222107.148333333333-0.04259548611111970.194262152777796
24107.3107.247821180556107.335833333333-0.08801215277778060.0521788194444639
25107.4107.430112847222107.479583333333-0.0494704861111028-0.030112847222199
26107.55107.556675347222107.624166666667-0.067491319444434-0.0066753472222274
27107.87107.932300347222107.7550.177300347222223-0.0623003472222194
28108.37108.236987847222107.8733333333330.3636545138888870.133012152777795
29108.38108.252404513889107.990.2624045138888840.127595486111119
30107.92107.933550347222108.119166666667-0.185616319444440-0.0135503472222211
31108.03108.070529513889108.259583333333-0.189053819444441-0.0405295138888562
32108.14108.222508680556108.389166666667-0.16665798611111-0.0825086805555486
33108.3108.484696180556108.520416666667-0.0357204861111153-0.184696180555562
34108.64108.668758680556108.64750.0212586805555492-0.0287586805555406
35108.66108.722821180556108.765416666667-0.0425954861111197-0.0628211805555452
36109.04108.809904513889108.897916666667-0.08801215277778060.230095486111125
37109.03108.995112847222109.044583333333-0.04947048611110280.0348871527777703
38109.03109.127092013889109.194583333333-0.067491319444434-0.0970920138888687
39109.54109.523133680556109.3458333333330.1773003472222230.0168663194444463
40109.75109.848237847222109.4845833333330.363654513888887-0.0982378472222365
41109.83109.874071180556109.6116666666670.262404513888884-0.0440711805555623
42109.65109.529800347222109.715416666667-0.1856163194444400.120199652777757
43109.82109.612196180556109.80125-0.1890538194444410.207803819444436
44109.95109.727092013889109.89375-0.166657986111110.222907986111110
45110.12109.957196180556109.992916666667-0.03572048611111530.162803819444449
46110.15110.117925347222110.0966666666670.02125868055554920.03207465277778
47110.2110.153237847222110.195833333333-0.04259548611111970.0467621527777879
48109.99110.159487847222110.2475-0.0880121527777806-0.169487847222214
49110.14110.200946180556110.250416666667-0.0494704861111028-0.0609461805555611
50110.14110.185425347222110.252916666667-0.067491319444434-0.0454253472222348
51110.81110.435633680556110.2583333333330.1773003472222230.374366319444448
52110.97110.626987847222110.2633333333330.3636545138888870.343012152777789
53110.99110.530321180556110.2679166666670.2624045138888840.459678819444463
54109.73110.099800347222110.285416666667-0.185616319444440-0.36980034722221
55109.81110.127196180556110.31625-0.189053819444441-0.317196180555555
56110.02110.185842013889110.3525-0.16665798611111-0.165842013888906
57110.18110.343446180556110.379166666667-0.0357204861111153-0.163446180555539
58110.21110.415008680556110.393750.0212586805555492-0.205008680555565
59110.25110.368237847222110.410833333333-0.0425954861111197-0.118237847222218
60110.36110.412821180556110.500833333333-0.0880121527777806-0.0528211805555827
61110.51110.611779513889110.66125-0.0494704861111028-0.1017795138889
62110.64110.747925347222110.815416666667-0.067491319444434-0.107925347222221
63110.95111.134383680556110.9570833333330.177300347222223-0.184383680555541
64111.18111.450321180556111.0866666666670.363654513888887-0.270321180555527
65111.19111.485737847222111.2233333333330.262404513888884-0.295737847222213
66111.69111.173550347222111.359166666667-0.1856163194444400.51644965277778
67111.7111.296362847222111.485416666667-0.1890538194444410.403637152777762
68111.83NANA-0.16665798611111NA
69111.77NANA-0.0357204861111153NA
70111.73NANA0.0212586805555492NA
71112.01NANA-0.0425954861111197NA
72111.86NANA-0.0880121527777806NA
73112.04NANANANA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 102.8 & NA & NA & -0.0494704861111028 & NA \tabularnewline
2 & 103.1 & NA & NA & -0.067491319444434 & NA \tabularnewline
3 & 103.1 & NA & NA & 0.177300347222223 & NA \tabularnewline
4 & 103.3 & NA & NA & 0.363654513888887 & NA \tabularnewline
5 & 103.5 & NA & NA & 0.262404513888884 & NA \tabularnewline
6 & 103.3 & NA & NA & -0.185616319444440 & NA \tabularnewline
7 & 103.5 & 103.481779513889 & 103.670833333333 & -0.189053819444441 & 0.0182204861111046 \tabularnewline
8 & 103.8 & 103.679175347222 & 103.845833333333 & -0.16665798611111 & 0.120824652777770 \tabularnewline
9 & 103.9 & 103.985112847222 & 104.020833333333 & -0.0357204861111153 & -0.0851128472222058 \tabularnewline
10 & 103.9 & 104.225425347222 & 104.204166666667 & 0.0212586805555492 & -0.325425347222193 \tabularnewline
11 & 104.2 & 104.344904513889 & 104.3875 & -0.0425954861111197 & -0.144904513888875 \tabularnewline
12 & 104.6 & 104.507821180556 & 104.595833333333 & -0.0880121527777806 & 0.092178819444456 \tabularnewline
13 & 104.9 & 104.783862847222 & 104.833333333333 & -0.0494704861111028 & 0.116137152777796 \tabularnewline
14 & 105.2 & 104.990842013889 & 105.058333333333 & -0.067491319444434 & 0.209157986111109 \tabularnewline
15 & 105.2 & 105.468967013889 & 105.291666666667 & 0.177300347222223 & -0.268967013888897 \tabularnewline
16 & 105.6 & 105.917821180556 & 105.554166666667 & 0.363654513888887 & -0.317821180555555 \tabularnewline
17 & 105.6 & 106.083237847222 & 105.820833333333 & 0.262404513888884 & -0.483237847222213 \tabularnewline
18 & 106.2 & 105.876883680556 & 106.0625 & -0.185616319444440 & 0.323116319444452 \tabularnewline
19 & 106.3 & 106.090112847222 & 106.279166666667 & -0.189053819444441 & 0.209887152777767 \tabularnewline
20 & 106.4 & 106.314592013889 & 106.48125 & -0.16665798611111 & 0.0854079861111217 \tabularnewline
21 & 106.9 & 106.654696180556 & 106.690416666667 & -0.0357204861111153 & 0.245303819444459 \tabularnewline
22 & 107.2 & 106.938342013889 & 106.917083333333 & 0.0212586805555492 & 0.261657986111132 \tabularnewline
23 & 107.3 & 107.105737847222 & 107.148333333333 & -0.0425954861111197 & 0.194262152777796 \tabularnewline
24 & 107.3 & 107.247821180556 & 107.335833333333 & -0.0880121527777806 & 0.0521788194444639 \tabularnewline
25 & 107.4 & 107.430112847222 & 107.479583333333 & -0.0494704861111028 & -0.030112847222199 \tabularnewline
26 & 107.55 & 107.556675347222 & 107.624166666667 & -0.067491319444434 & -0.0066753472222274 \tabularnewline
27 & 107.87 & 107.932300347222 & 107.755 & 0.177300347222223 & -0.0623003472222194 \tabularnewline
28 & 108.37 & 108.236987847222 & 107.873333333333 & 0.363654513888887 & 0.133012152777795 \tabularnewline
29 & 108.38 & 108.252404513889 & 107.99 & 0.262404513888884 & 0.127595486111119 \tabularnewline
30 & 107.92 & 107.933550347222 & 108.119166666667 & -0.185616319444440 & -0.0135503472222211 \tabularnewline
31 & 108.03 & 108.070529513889 & 108.259583333333 & -0.189053819444441 & -0.0405295138888562 \tabularnewline
32 & 108.14 & 108.222508680556 & 108.389166666667 & -0.16665798611111 & -0.0825086805555486 \tabularnewline
33 & 108.3 & 108.484696180556 & 108.520416666667 & -0.0357204861111153 & -0.184696180555562 \tabularnewline
34 & 108.64 & 108.668758680556 & 108.6475 & 0.0212586805555492 & -0.0287586805555406 \tabularnewline
35 & 108.66 & 108.722821180556 & 108.765416666667 & -0.0425954861111197 & -0.0628211805555452 \tabularnewline
36 & 109.04 & 108.809904513889 & 108.897916666667 & -0.0880121527777806 & 0.230095486111125 \tabularnewline
37 & 109.03 & 108.995112847222 & 109.044583333333 & -0.0494704861111028 & 0.0348871527777703 \tabularnewline
38 & 109.03 & 109.127092013889 & 109.194583333333 & -0.067491319444434 & -0.0970920138888687 \tabularnewline
39 & 109.54 & 109.523133680556 & 109.345833333333 & 0.177300347222223 & 0.0168663194444463 \tabularnewline
40 & 109.75 & 109.848237847222 & 109.484583333333 & 0.363654513888887 & -0.0982378472222365 \tabularnewline
41 & 109.83 & 109.874071180556 & 109.611666666667 & 0.262404513888884 & -0.0440711805555623 \tabularnewline
42 & 109.65 & 109.529800347222 & 109.715416666667 & -0.185616319444440 & 0.120199652777757 \tabularnewline
43 & 109.82 & 109.612196180556 & 109.80125 & -0.189053819444441 & 0.207803819444436 \tabularnewline
44 & 109.95 & 109.727092013889 & 109.89375 & -0.16665798611111 & 0.222907986111110 \tabularnewline
45 & 110.12 & 109.957196180556 & 109.992916666667 & -0.0357204861111153 & 0.162803819444449 \tabularnewline
46 & 110.15 & 110.117925347222 & 110.096666666667 & 0.0212586805555492 & 0.03207465277778 \tabularnewline
47 & 110.2 & 110.153237847222 & 110.195833333333 & -0.0425954861111197 & 0.0467621527777879 \tabularnewline
48 & 109.99 & 110.159487847222 & 110.2475 & -0.0880121527777806 & -0.169487847222214 \tabularnewline
49 & 110.14 & 110.200946180556 & 110.250416666667 & -0.0494704861111028 & -0.0609461805555611 \tabularnewline
50 & 110.14 & 110.185425347222 & 110.252916666667 & -0.067491319444434 & -0.0454253472222348 \tabularnewline
51 & 110.81 & 110.435633680556 & 110.258333333333 & 0.177300347222223 & 0.374366319444448 \tabularnewline
52 & 110.97 & 110.626987847222 & 110.263333333333 & 0.363654513888887 & 0.343012152777789 \tabularnewline
53 & 110.99 & 110.530321180556 & 110.267916666667 & 0.262404513888884 & 0.459678819444463 \tabularnewline
54 & 109.73 & 110.099800347222 & 110.285416666667 & -0.185616319444440 & -0.36980034722221 \tabularnewline
55 & 109.81 & 110.127196180556 & 110.31625 & -0.189053819444441 & -0.317196180555555 \tabularnewline
56 & 110.02 & 110.185842013889 & 110.3525 & -0.16665798611111 & -0.165842013888906 \tabularnewline
57 & 110.18 & 110.343446180556 & 110.379166666667 & -0.0357204861111153 & -0.163446180555539 \tabularnewline
58 & 110.21 & 110.415008680556 & 110.39375 & 0.0212586805555492 & -0.205008680555565 \tabularnewline
59 & 110.25 & 110.368237847222 & 110.410833333333 & -0.0425954861111197 & -0.118237847222218 \tabularnewline
60 & 110.36 & 110.412821180556 & 110.500833333333 & -0.0880121527777806 & -0.0528211805555827 \tabularnewline
61 & 110.51 & 110.611779513889 & 110.66125 & -0.0494704861111028 & -0.1017795138889 \tabularnewline
62 & 110.64 & 110.747925347222 & 110.815416666667 & -0.067491319444434 & -0.107925347222221 \tabularnewline
63 & 110.95 & 111.134383680556 & 110.957083333333 & 0.177300347222223 & -0.184383680555541 \tabularnewline
64 & 111.18 & 111.450321180556 & 111.086666666667 & 0.363654513888887 & -0.270321180555527 \tabularnewline
65 & 111.19 & 111.485737847222 & 111.223333333333 & 0.262404513888884 & -0.295737847222213 \tabularnewline
66 & 111.69 & 111.173550347222 & 111.359166666667 & -0.185616319444440 & 0.51644965277778 \tabularnewline
67 & 111.7 & 111.296362847222 & 111.485416666667 & -0.189053819444441 & 0.403637152777762 \tabularnewline
68 & 111.83 & NA & NA & -0.16665798611111 & NA \tabularnewline
69 & 111.77 & NA & NA & -0.0357204861111153 & NA \tabularnewline
70 & 111.73 & NA & NA & 0.0212586805555492 & NA \tabularnewline
71 & 112.01 & NA & NA & -0.0425954861111197 & NA \tabularnewline
72 & 111.86 & NA & NA & -0.0880121527777806 & NA \tabularnewline
73 & 112.04 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13717&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]102.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0494704861111028[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]103.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.067491319444434[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]103.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.177300347222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]103.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.363654513888887[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]103.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.262404513888884[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]103.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.185616319444440[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]103.5[/C][C]103.481779513889[/C][C]103.670833333333[/C][C]-0.189053819444441[/C][C]0.0182204861111046[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]103.8[/C][C]103.679175347222[/C][C]103.845833333333[/C][C]-0.16665798611111[/C][C]0.120824652777770[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]103.9[/C][C]103.985112847222[/C][C]104.020833333333[/C][C]-0.0357204861111153[/C][C]-0.0851128472222058[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]103.9[/C][C]104.225425347222[/C][C]104.204166666667[/C][C]0.0212586805555492[/C][C]-0.325425347222193[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]104.2[/C][C]104.344904513889[/C][C]104.3875[/C][C]-0.0425954861111197[/C][C]-0.144904513888875[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]104.6[/C][C]104.507821180556[/C][C]104.595833333333[/C][C]-0.0880121527777806[/C][C]0.092178819444456[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]104.9[/C][C]104.783862847222[/C][C]104.833333333333[/C][C]-0.0494704861111028[/C][C]0.116137152777796[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]105.2[/C][C]104.990842013889[/C][C]105.058333333333[/C][C]-0.067491319444434[/C][C]0.209157986111109[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]105.2[/C][C]105.468967013889[/C][C]105.291666666667[/C][C]0.177300347222223[/C][C]-0.268967013888897[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]105.6[/C][C]105.917821180556[/C][C]105.554166666667[/C][C]0.363654513888887[/C][C]-0.317821180555555[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]105.6[/C][C]106.083237847222[/C][C]105.820833333333[/C][C]0.262404513888884[/C][C]-0.483237847222213[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]106.2[/C][C]105.876883680556[/C][C]106.0625[/C][C]-0.185616319444440[/C][C]0.323116319444452[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]106.3[/C][C]106.090112847222[/C][C]106.279166666667[/C][C]-0.189053819444441[/C][C]0.209887152777767[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]106.4[/C][C]106.314592013889[/C][C]106.48125[/C][C]-0.16665798611111[/C][C]0.0854079861111217[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]106.9[/C][C]106.654696180556[/C][C]106.690416666667[/C][C]-0.0357204861111153[/C][C]0.245303819444459[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]107.2[/C][C]106.938342013889[/C][C]106.917083333333[/C][C]0.0212586805555492[/C][C]0.261657986111132[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]107.3[/C][C]107.105737847222[/C][C]107.148333333333[/C][C]-0.0425954861111197[/C][C]0.194262152777796[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]107.3[/C][C]107.247821180556[/C][C]107.335833333333[/C][C]-0.0880121527777806[/C][C]0.0521788194444639[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]107.4[/C][C]107.430112847222[/C][C]107.479583333333[/C][C]-0.0494704861111028[/C][C]-0.030112847222199[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]107.55[/C][C]107.556675347222[/C][C]107.624166666667[/C][C]-0.067491319444434[/C][C]-0.0066753472222274[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]107.87[/C][C]107.932300347222[/C][C]107.755[/C][C]0.177300347222223[/C][C]-0.0623003472222194[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]108.37[/C][C]108.236987847222[/C][C]107.873333333333[/C][C]0.363654513888887[/C][C]0.133012152777795[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]108.38[/C][C]108.252404513889[/C][C]107.99[/C][C]0.262404513888884[/C][C]0.127595486111119[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]107.92[/C][C]107.933550347222[/C][C]108.119166666667[/C][C]-0.185616319444440[/C][C]-0.0135503472222211[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]108.03[/C][C]108.070529513889[/C][C]108.259583333333[/C][C]-0.189053819444441[/C][C]-0.0405295138888562[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]108.14[/C][C]108.222508680556[/C][C]108.389166666667[/C][C]-0.16665798611111[/C][C]-0.0825086805555486[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]108.3[/C][C]108.484696180556[/C][C]108.520416666667[/C][C]-0.0357204861111153[/C][C]-0.184696180555562[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]108.64[/C][C]108.668758680556[/C][C]108.6475[/C][C]0.0212586805555492[/C][C]-0.0287586805555406[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]108.66[/C][C]108.722821180556[/C][C]108.765416666667[/C][C]-0.0425954861111197[/C][C]-0.0628211805555452[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]109.04[/C][C]108.809904513889[/C][C]108.897916666667[/C][C]-0.0880121527777806[/C][C]0.230095486111125[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]109.03[/C][C]108.995112847222[/C][C]109.044583333333[/C][C]-0.0494704861111028[/C][C]0.0348871527777703[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]109.03[/C][C]109.127092013889[/C][C]109.194583333333[/C][C]-0.067491319444434[/C][C]-0.0970920138888687[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]109.54[/C][C]109.523133680556[/C][C]109.345833333333[/C][C]0.177300347222223[/C][C]0.0168663194444463[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]109.75[/C][C]109.848237847222[/C][C]109.484583333333[/C][C]0.363654513888887[/C][C]-0.0982378472222365[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]109.83[/C][C]109.874071180556[/C][C]109.611666666667[/C][C]0.262404513888884[/C][C]-0.0440711805555623[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]109.65[/C][C]109.529800347222[/C][C]109.715416666667[/C][C]-0.185616319444440[/C][C]0.120199652777757[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]109.82[/C][C]109.612196180556[/C][C]109.80125[/C][C]-0.189053819444441[/C][C]0.207803819444436[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]109.95[/C][C]109.727092013889[/C][C]109.89375[/C][C]-0.16665798611111[/C][C]0.222907986111110[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]110.12[/C][C]109.957196180556[/C][C]109.992916666667[/C][C]-0.0357204861111153[/C][C]0.162803819444449[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]110.15[/C][C]110.117925347222[/C][C]110.096666666667[/C][C]0.0212586805555492[/C][C]0.03207465277778[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]110.2[/C][C]110.153237847222[/C][C]110.195833333333[/C][C]-0.0425954861111197[/C][C]0.0467621527777879[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]109.99[/C][C]110.159487847222[/C][C]110.2475[/C][C]-0.0880121527777806[/C][C]-0.169487847222214[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]110.14[/C][C]110.200946180556[/C][C]110.250416666667[/C][C]-0.0494704861111028[/C][C]-0.0609461805555611[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]110.14[/C][C]110.185425347222[/C][C]110.252916666667[/C][C]-0.067491319444434[/C][C]-0.0454253472222348[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]110.81[/C][C]110.435633680556[/C][C]110.258333333333[/C][C]0.177300347222223[/C][C]0.374366319444448[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]110.97[/C][C]110.626987847222[/C][C]110.263333333333[/C][C]0.363654513888887[/C][C]0.343012152777789[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]110.99[/C][C]110.530321180556[/C][C]110.267916666667[/C][C]0.262404513888884[/C][C]0.459678819444463[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]109.73[/C][C]110.099800347222[/C][C]110.285416666667[/C][C]-0.185616319444440[/C][C]-0.36980034722221[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]109.81[/C][C]110.127196180556[/C][C]110.31625[/C][C]-0.189053819444441[/C][C]-0.317196180555555[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]110.02[/C][C]110.185842013889[/C][C]110.3525[/C][C]-0.16665798611111[/C][C]-0.165842013888906[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]110.18[/C][C]110.343446180556[/C][C]110.379166666667[/C][C]-0.0357204861111153[/C][C]-0.163446180555539[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]110.21[/C][C]110.415008680556[/C][C]110.39375[/C][C]0.0212586805555492[/C][C]-0.205008680555565[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]110.25[/C][C]110.368237847222[/C][C]110.410833333333[/C][C]-0.0425954861111197[/C][C]-0.118237847222218[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]110.36[/C][C]110.412821180556[/C][C]110.500833333333[/C][C]-0.0880121527777806[/C][C]-0.0528211805555827[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]110.51[/C][C]110.611779513889[/C][C]110.66125[/C][C]-0.0494704861111028[/C][C]-0.1017795138889[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]110.64[/C][C]110.747925347222[/C][C]110.815416666667[/C][C]-0.067491319444434[/C][C]-0.107925347222221[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]110.95[/C][C]111.134383680556[/C][C]110.957083333333[/C][C]0.177300347222223[/C][C]-0.184383680555541[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]111.18[/C][C]111.450321180556[/C][C]111.086666666667[/C][C]0.363654513888887[/C][C]-0.270321180555527[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]111.19[/C][C]111.485737847222[/C][C]111.223333333333[/C][C]0.262404513888884[/C][C]-0.295737847222213[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]111.69[/C][C]111.173550347222[/C][C]111.359166666667[/C][C]-0.185616319444440[/C][C]0.51644965277778[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]111.7[/C][C]111.296362847222[/C][C]111.485416666667[/C][C]-0.189053819444441[/C][C]0.403637152777762[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]111.83[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.16665798611111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]111.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0357204861111153[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]111.73[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0212586805555492[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]112.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0425954861111197[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]111.86[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0880121527777806[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]112.04[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13717&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13717&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
1102.8NANA-0.0494704861111028NA
2103.1NANA-0.067491319444434NA
3103.1NANA0.177300347222223NA
4103.3NANA0.363654513888887NA
5103.5NANA0.262404513888884NA
6103.3NANA-0.185616319444440NA
7103.5103.481779513889103.670833333333-0.1890538194444410.0182204861111046
8103.8103.679175347222103.845833333333-0.166657986111110.120824652777770
9103.9103.985112847222104.020833333333-0.0357204861111153-0.0851128472222058
10103.9104.225425347222104.2041666666670.0212586805555492-0.325425347222193
11104.2104.344904513889104.3875-0.0425954861111197-0.144904513888875
12104.6104.507821180556104.595833333333-0.08801215277778060.092178819444456
13104.9104.783862847222104.833333333333-0.04947048611110280.116137152777796
14105.2104.990842013889105.058333333333-0.0674913194444340.209157986111109
15105.2105.468967013889105.2916666666670.177300347222223-0.268967013888897
16105.6105.917821180556105.5541666666670.363654513888887-0.317821180555555
17105.6106.083237847222105.8208333333330.262404513888884-0.483237847222213
18106.2105.876883680556106.0625-0.1856163194444400.323116319444452
19106.3106.090112847222106.279166666667-0.1890538194444410.209887152777767
20106.4106.314592013889106.48125-0.166657986111110.0854079861111217
21106.9106.654696180556106.690416666667-0.03572048611111530.245303819444459
22107.2106.938342013889106.9170833333330.02125868055554920.261657986111132
23107.3107.105737847222107.148333333333-0.04259548611111970.194262152777796
24107.3107.247821180556107.335833333333-0.08801215277778060.0521788194444639
25107.4107.430112847222107.479583333333-0.0494704861111028-0.030112847222199
26107.55107.556675347222107.624166666667-0.067491319444434-0.0066753472222274
27107.87107.932300347222107.7550.177300347222223-0.0623003472222194
28108.37108.236987847222107.8733333333330.3636545138888870.133012152777795
29108.38108.252404513889107.990.2624045138888840.127595486111119
30107.92107.933550347222108.119166666667-0.185616319444440-0.0135503472222211
31108.03108.070529513889108.259583333333-0.189053819444441-0.0405295138888562
32108.14108.222508680556108.389166666667-0.16665798611111-0.0825086805555486
33108.3108.484696180556108.520416666667-0.0357204861111153-0.184696180555562
34108.64108.668758680556108.64750.0212586805555492-0.0287586805555406
35108.66108.722821180556108.765416666667-0.0425954861111197-0.0628211805555452
36109.04108.809904513889108.897916666667-0.08801215277778060.230095486111125
37109.03108.995112847222109.044583333333-0.04947048611110280.0348871527777703
38109.03109.127092013889109.194583333333-0.067491319444434-0.0970920138888687
39109.54109.523133680556109.3458333333330.1773003472222230.0168663194444463
40109.75109.848237847222109.4845833333330.363654513888887-0.0982378472222365
41109.83109.874071180556109.6116666666670.262404513888884-0.0440711805555623
42109.65109.529800347222109.715416666667-0.1856163194444400.120199652777757
43109.82109.612196180556109.80125-0.1890538194444410.207803819444436
44109.95109.727092013889109.89375-0.166657986111110.222907986111110
45110.12109.957196180556109.992916666667-0.03572048611111530.162803819444449
46110.15110.117925347222110.0966666666670.02125868055554920.03207465277778
47110.2110.153237847222110.195833333333-0.04259548611111970.0467621527777879
48109.99110.159487847222110.2475-0.0880121527777806-0.169487847222214
49110.14110.200946180556110.250416666667-0.0494704861111028-0.0609461805555611
50110.14110.185425347222110.252916666667-0.067491319444434-0.0454253472222348
51110.81110.435633680556110.2583333333330.1773003472222230.374366319444448
52110.97110.626987847222110.2633333333330.3636545138888870.343012152777789
53110.99110.530321180556110.2679166666670.2624045138888840.459678819444463
54109.73110.099800347222110.285416666667-0.185616319444440-0.36980034722221
55109.81110.127196180556110.31625-0.189053819444441-0.317196180555555
56110.02110.185842013889110.3525-0.16665798611111-0.165842013888906
57110.18110.343446180556110.379166666667-0.0357204861111153-0.163446180555539
58110.21110.415008680556110.393750.0212586805555492-0.205008680555565
59110.25110.368237847222110.410833333333-0.0425954861111197-0.118237847222218
60110.36110.412821180556110.500833333333-0.0880121527777806-0.0528211805555827
61110.51110.611779513889110.66125-0.0494704861111028-0.1017795138889
62110.64110.747925347222110.815416666667-0.067491319444434-0.107925347222221
63110.95111.134383680556110.9570833333330.177300347222223-0.184383680555541
64111.18111.450321180556111.0866666666670.363654513888887-0.270321180555527
65111.19111.485737847222111.2233333333330.262404513888884-0.295737847222213
66111.69111.173550347222111.359166666667-0.1856163194444400.51644965277778
67111.7111.296362847222111.485416666667-0.1890538194444410.403637152777762
68111.83NANA-0.16665798611111NA
69111.77NANA-0.0357204861111153NA
70111.73NANA0.0212586805555492NA
71112.01NANA-0.0425954861111197NA
72111.86NANA-0.0880121527777806NA
73112.04NANANANA


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')