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, 07 Jun 2009 03:14:45 -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/2009/Jun/07/t1244366265l3yffyfwhttls0h.htm/, Retrieved Wed, 22 Apr 2026 05:41:22 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=42087, Retrieved Wed, 22 Apr 2026 05:41:22 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact328

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Classical Decomposition] [Yelle Eyckmans] [2009-06-07 08:55:04] [595bbfb6ab1e20d51262e8b831f4c453]
-    D    [Classical Decomposition] [Yelle Eyckmans] [2009-06-07 09:14:45] [5aa691221f42eb69d375706ec88f102e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
10,812
10,738
10,171
9,721
9,897
9,828
9,924
10,371
10,846
10,413
10,709
10,662
10,57
10,297
10,635
10,872
10,296
10,383
10,431
10,574
10,653
10,805
10,872
10,625
10,407
10,463
10,556
10,646
10,702
11,353
11,346
11,451
11,964
12,574
13,031
13,812
14,544
14,931
14,886
16,005
17,064
15,168
16,05
15,839
15,137
14,954
15,648
15,305
15,579
16,348
15,928
16,171
15,937
15,713
15,594
15,683
16,438
17,032
17,696
17,745
19,394
20,148
20,108
18,584
18,441
18,391
19,178
18,079
18,483
19,644
19,195
19,65
20,83

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'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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=42087&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]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=42087&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=42087&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'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
110.812NANA0.269561111111111NA
210.738NANA0.466811111111111NA
310.171NANA0.324136111111111NA
49.721NANA0.216569444444444NA
59.897NANA0.101327777777778NA
69.828NANA-0.33068888888889NA
79.92410.158027777777810.3309166666667-0.172888888888889-0.234027777777776
810.3719.9157111111111110.3024583333333-0.3867472222222220.455288888888889
910.8469.9797277777777810.3034166666667-0.3236888888888890.866272222222221
1010.41310.233219444444410.3707083333333-0.1374888888888880.179780555555554
1110.70910.442002777777810.43529166666670.006711111111112080.266997222222219
1210.66210.441427777777810.4750416666667-0.03361388888888830.220572222222224
1310.5710.788852777777810.51929166666670.269561111111111-0.218852777777778
1410.29711.015686111111110.5488750.466811111111111-0.718686111111111
1510.63510.873427777777810.54929166666670.324136111111111-0.238427777777778
1610.87210.774152777777810.55758333333330.2165694444444440.0978472222222226
1710.29610.682036111111110.58070833333330.101327777777778-0.38603611111111
1810.38310.255269444444410.5859583333333-0.330688888888890.127730555555557
1910.43110.404736111111110.577625-0.1728888888888890.026263888888888
2010.57410.191002777777810.57775-0.3867472222222220.382997222222222
2110.65310.257686111111110.581375-0.3236888888888890.395313888888888
2210.80510.431177777777810.5686666666667-0.1374888888888880.373822222222222
2310.87210.582877777777810.57616666666670.006711111111112080.289122222222222
2410.62510.599886111111110.6335-0.03361388888888830.0251138888888889
2510.40710.981602777777810.71204166666670.269561111111111-0.574602777777777
2610.46311.253519444444410.78670833333330.466811111111111-0.790519444444445
2710.55611.202011111111110.8778750.324136111111111-0.646011111111113
2810.64611.222777777777811.00620833333330.216569444444444-0.576777777777776
2910.70211.271202777777811.1698750.101327777777778-0.569202777777777
3011.35311.061936111111111.392625-0.330688888888890.291063888888887
3111.34611.524902777777811.6977916666667-0.172888888888889-0.178902777777777
3211.45111.669586111111112.0563333333333-0.386747222222222-0.218586111111112
3311.96412.099227777777812.4229166666667-0.323688888888889-0.135227777777777
3412.57412.689136111111112.826625-0.137488888888888-0.115136111111111
3513.03113.321711111111113.3150.00671111111111208-0.290711111111111
3613.81213.705427777777813.7390416666667-0.03361388888888830.106572222222223
3714.54414.363561111111114.0940.2695611111111110.180438888888892
3814.93114.939644444444414.47283333333330.466811111111111-0.00864444444444246
3914.88615.112011111111114.7878750.324136111111111-0.226011111111109
4016.00515.235819444444415.019250.2165694444444440.76918055555556
4117.06415.328786111111115.22745833333330.1013277777777781.73521388888889
4215.16815.068019444444415.3987083333333-0.330688888888890.0999805555555575
4316.0515.331152777777815.5040416666667-0.1728888888888890.718847222222223
4415.83915.219461111111115.6062083333333-0.3867472222222220.61953888888889
4515.13715.384977777777815.7086666666667-0.323688888888889-0.247977777777777
4614.95415.621511111111115.759-0.137488888888888-0.667511111111112
4715.64815.725669444444415.71895833333330.00671111111111208-0.0776694444444459
4815.30515.661094444444415.6947083333333-0.0336138888888883-0.356094444444444
4915.57915.967977777777815.69841666666670.269561111111111-0.388977777777777
5016.34816.139727777777815.67291666666670.4668111111111110.20827222222222
5115.92816.044761111111115.7206250.324136111111111-0.11676111111111
5216.17116.077986111111115.86141666666670.2165694444444440.0930138888888887
5315.93716.134661111111116.03333333333330.101327777777778-0.197661111111110
5415.71315.889644444444416.2203333333333-0.33068888888889-0.176644444444445
5515.59416.308069444444416.4809583333333-0.172888888888889-0.714069444444444
5615.68316.411502777777816.79825-0.386747222222222-0.728502777777777
5716.43816.807061111111117.13075-0.323688888888889-0.369061111111112
5817.03217.267969444444417.4054583333333-0.137488888888888-0.235969444444439
5917.69617.617044444444417.61033333333330.006711111111112080.0789555555555594
6017.74517.792636111111117.82625-0.0336138888888883-0.0476361111111068
6119.39418.356727777777818.08716666666670.2695611111111111.03727222222222
6220.14818.803144444444418.33633333333330.4668111111111111.34485555555556
6320.10818.845511111111118.5213750.3241361111111111.26248888888889
6418.58418.931986111111118.71541666666670.216569444444444-0.347986111111112
6518.44118.988036111111118.88670833333330.101327777777778-0.547036111111112
6618.39118.697852777777819.0285416666667-0.33068888888889-0.306852777777777
6719.17818.994861111111119.16775-0.1728888888888890.183138888888891
6818.079NANA-0.386747222222222NA
6918.483NANA-0.323688888888889NA
7019.644NANA-0.137488888888888NA
7119.195NANA0.00671111111111208NA
7219.65NANA-0.0336138888888883NA
7320.83NANANANA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 10.812 & NA & NA & 0.269561111111111 & NA \tabularnewline
2 & 10.738 & NA & NA & 0.466811111111111 & NA \tabularnewline
3 & 10.171 & NA & NA & 0.324136111111111 & NA \tabularnewline
4 & 9.721 & NA & NA & 0.216569444444444 & NA \tabularnewline
5 & 9.897 & NA & NA & 0.101327777777778 & NA \tabularnewline
6 & 9.828 & NA & NA & -0.33068888888889 & NA \tabularnewline
7 & 9.924 & 10.1580277777778 & 10.3309166666667 & -0.172888888888889 & -0.234027777777776 \tabularnewline
8 & 10.371 & 9.91571111111111 & 10.3024583333333 & -0.386747222222222 & 0.455288888888889 \tabularnewline
9 & 10.846 & 9.97972777777778 & 10.3034166666667 & -0.323688888888889 & 0.866272222222221 \tabularnewline
10 & 10.413 & 10.2332194444444 & 10.3707083333333 & -0.137488888888888 & 0.179780555555554 \tabularnewline
11 & 10.709 & 10.4420027777778 & 10.4352916666667 & 0.00671111111111208 & 0.266997222222219 \tabularnewline
12 & 10.662 & 10.4414277777778 & 10.4750416666667 & -0.0336138888888883 & 0.220572222222224 \tabularnewline
13 & 10.57 & 10.7888527777778 & 10.5192916666667 & 0.269561111111111 & -0.218852777777778 \tabularnewline
14 & 10.297 & 11.0156861111111 & 10.548875 & 0.466811111111111 & -0.718686111111111 \tabularnewline
15 & 10.635 & 10.8734277777778 & 10.5492916666667 & 0.324136111111111 & -0.238427777777778 \tabularnewline
16 & 10.872 & 10.7741527777778 & 10.5575833333333 & 0.216569444444444 & 0.0978472222222226 \tabularnewline
17 & 10.296 & 10.6820361111111 & 10.5807083333333 & 0.101327777777778 & -0.38603611111111 \tabularnewline
18 & 10.383 & 10.2552694444444 & 10.5859583333333 & -0.33068888888889 & 0.127730555555557 \tabularnewline
19 & 10.431 & 10.4047361111111 & 10.577625 & -0.172888888888889 & 0.026263888888888 \tabularnewline
20 & 10.574 & 10.1910027777778 & 10.57775 & -0.386747222222222 & 0.382997222222222 \tabularnewline
21 & 10.653 & 10.2576861111111 & 10.581375 & -0.323688888888889 & 0.395313888888888 \tabularnewline
22 & 10.805 & 10.4311777777778 & 10.5686666666667 & -0.137488888888888 & 0.373822222222222 \tabularnewline
23 & 10.872 & 10.5828777777778 & 10.5761666666667 & 0.00671111111111208 & 0.289122222222222 \tabularnewline
24 & 10.625 & 10.5998861111111 & 10.6335 & -0.0336138888888883 & 0.0251138888888889 \tabularnewline
25 & 10.407 & 10.9816027777778 & 10.7120416666667 & 0.269561111111111 & -0.574602777777777 \tabularnewline
26 & 10.463 & 11.2535194444444 & 10.7867083333333 & 0.466811111111111 & -0.790519444444445 \tabularnewline
27 & 10.556 & 11.2020111111111 & 10.877875 & 0.324136111111111 & -0.646011111111113 \tabularnewline
28 & 10.646 & 11.2227777777778 & 11.0062083333333 & 0.216569444444444 & -0.576777777777776 \tabularnewline
29 & 10.702 & 11.2712027777778 & 11.169875 & 0.101327777777778 & -0.569202777777777 \tabularnewline
30 & 11.353 & 11.0619361111111 & 11.392625 & -0.33068888888889 & 0.291063888888887 \tabularnewline
31 & 11.346 & 11.5249027777778 & 11.6977916666667 & -0.172888888888889 & -0.178902777777777 \tabularnewline
32 & 11.451 & 11.6695861111111 & 12.0563333333333 & -0.386747222222222 & -0.218586111111112 \tabularnewline
33 & 11.964 & 12.0992277777778 & 12.4229166666667 & -0.323688888888889 & -0.135227777777777 \tabularnewline
34 & 12.574 & 12.6891361111111 & 12.826625 & -0.137488888888888 & -0.115136111111111 \tabularnewline
35 & 13.031 & 13.3217111111111 & 13.315 & 0.00671111111111208 & -0.290711111111111 \tabularnewline
36 & 13.812 & 13.7054277777778 & 13.7390416666667 & -0.0336138888888883 & 0.106572222222223 \tabularnewline
37 & 14.544 & 14.3635611111111 & 14.094 & 0.269561111111111 & 0.180438888888892 \tabularnewline
38 & 14.931 & 14.9396444444444 & 14.4728333333333 & 0.466811111111111 & -0.00864444444444246 \tabularnewline
39 & 14.886 & 15.1120111111111 & 14.787875 & 0.324136111111111 & -0.226011111111109 \tabularnewline
40 & 16.005 & 15.2358194444444 & 15.01925 & 0.216569444444444 & 0.76918055555556 \tabularnewline
41 & 17.064 & 15.3287861111111 & 15.2274583333333 & 0.101327777777778 & 1.73521388888889 \tabularnewline
42 & 15.168 & 15.0680194444444 & 15.3987083333333 & -0.33068888888889 & 0.0999805555555575 \tabularnewline
43 & 16.05 & 15.3311527777778 & 15.5040416666667 & -0.172888888888889 & 0.718847222222223 \tabularnewline
44 & 15.839 & 15.2194611111111 & 15.6062083333333 & -0.386747222222222 & 0.61953888888889 \tabularnewline
45 & 15.137 & 15.3849777777778 & 15.7086666666667 & -0.323688888888889 & -0.247977777777777 \tabularnewline
46 & 14.954 & 15.6215111111111 & 15.759 & -0.137488888888888 & -0.667511111111112 \tabularnewline
47 & 15.648 & 15.7256694444444 & 15.7189583333333 & 0.00671111111111208 & -0.0776694444444459 \tabularnewline
48 & 15.305 & 15.6610944444444 & 15.6947083333333 & -0.0336138888888883 & -0.356094444444444 \tabularnewline
49 & 15.579 & 15.9679777777778 & 15.6984166666667 & 0.269561111111111 & -0.388977777777777 \tabularnewline
50 & 16.348 & 16.1397277777778 & 15.6729166666667 & 0.466811111111111 & 0.20827222222222 \tabularnewline
51 & 15.928 & 16.0447611111111 & 15.720625 & 0.324136111111111 & -0.11676111111111 \tabularnewline
52 & 16.171 & 16.0779861111111 & 15.8614166666667 & 0.216569444444444 & 0.0930138888888887 \tabularnewline
53 & 15.937 & 16.1346611111111 & 16.0333333333333 & 0.101327777777778 & -0.197661111111110 \tabularnewline
54 & 15.713 & 15.8896444444444 & 16.2203333333333 & -0.33068888888889 & -0.176644444444445 \tabularnewline
55 & 15.594 & 16.3080694444444 & 16.4809583333333 & -0.172888888888889 & -0.714069444444444 \tabularnewline
56 & 15.683 & 16.4115027777778 & 16.79825 & -0.386747222222222 & -0.728502777777777 \tabularnewline
57 & 16.438 & 16.8070611111111 & 17.13075 & -0.323688888888889 & -0.369061111111112 \tabularnewline
58 & 17.032 & 17.2679694444444 & 17.4054583333333 & -0.137488888888888 & -0.235969444444439 \tabularnewline
59 & 17.696 & 17.6170444444444 & 17.6103333333333 & 0.00671111111111208 & 0.0789555555555594 \tabularnewline
60 & 17.745 & 17.7926361111111 & 17.82625 & -0.0336138888888883 & -0.0476361111111068 \tabularnewline
61 & 19.394 & 18.3567277777778 & 18.0871666666667 & 0.269561111111111 & 1.03727222222222 \tabularnewline
62 & 20.148 & 18.8031444444444 & 18.3363333333333 & 0.466811111111111 & 1.34485555555556 \tabularnewline
63 & 20.108 & 18.8455111111111 & 18.521375 & 0.324136111111111 & 1.26248888888889 \tabularnewline
64 & 18.584 & 18.9319861111111 & 18.7154166666667 & 0.216569444444444 & -0.347986111111112 \tabularnewline
65 & 18.441 & 18.9880361111111 & 18.8867083333333 & 0.101327777777778 & -0.547036111111112 \tabularnewline
66 & 18.391 & 18.6978527777778 & 19.0285416666667 & -0.33068888888889 & -0.306852777777777 \tabularnewline
67 & 19.178 & 18.9948611111111 & 19.16775 & -0.172888888888889 & 0.183138888888891 \tabularnewline
68 & 18.079 & NA & NA & -0.386747222222222 & NA \tabularnewline
69 & 18.483 & NA & NA & -0.323688888888889 & NA \tabularnewline
70 & 19.644 & NA & NA & -0.137488888888888 & NA \tabularnewline
71 & 19.195 & NA & NA & 0.00671111111111208 & NA \tabularnewline
72 & 19.65 & NA & NA & -0.0336138888888883 & NA \tabularnewline
73 & 20.83 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=42087&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]10.812[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.269561111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]10.738[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.466811111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]10.171[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.324136111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]9.721[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.216569444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]9.897[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.101327777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]9.828[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.33068888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]9.924[/C][C]10.1580277777778[/C][C]10.3309166666667[/C][C]-0.172888888888889[/C][C]-0.234027777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]10.371[/C][C]9.91571111111111[/C][C]10.3024583333333[/C][C]-0.386747222222222[/C][C]0.455288888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]10.846[/C][C]9.97972777777778[/C][C]10.3034166666667[/C][C]-0.323688888888889[/C][C]0.866272222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]10.413[/C][C]10.2332194444444[/C][C]10.3707083333333[/C][C]-0.137488888888888[/C][C]0.179780555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]10.709[/C][C]10.4420027777778[/C][C]10.4352916666667[/C][C]0.00671111111111208[/C][C]0.266997222222219[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]10.662[/C][C]10.4414277777778[/C][C]10.4750416666667[/C][C]-0.0336138888888883[/C][C]0.220572222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]10.57[/C][C]10.7888527777778[/C][C]10.5192916666667[/C][C]0.269561111111111[/C][C]-0.218852777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]10.297[/C][C]11.0156861111111[/C][C]10.548875[/C][C]0.466811111111111[/C][C]-0.718686111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]10.635[/C][C]10.8734277777778[/C][C]10.5492916666667[/C][C]0.324136111111111[/C][C]-0.238427777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]10.872[/C][C]10.7741527777778[/C][C]10.5575833333333[/C][C]0.216569444444444[/C][C]0.0978472222222226[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]10.296[/C][C]10.6820361111111[/C][C]10.5807083333333[/C][C]0.101327777777778[/C][C]-0.38603611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]10.383[/C][C]10.2552694444444[/C][C]10.5859583333333[/C][C]-0.33068888888889[/C][C]0.127730555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]10.431[/C][C]10.4047361111111[/C][C]10.577625[/C][C]-0.172888888888889[/C][C]0.026263888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]10.574[/C][C]10.1910027777778[/C][C]10.57775[/C][C]-0.386747222222222[/C][C]0.382997222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]10.653[/C][C]10.2576861111111[/C][C]10.581375[/C][C]-0.323688888888889[/C][C]0.395313888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]10.805[/C][C]10.4311777777778[/C][C]10.5686666666667[/C][C]-0.137488888888888[/C][C]0.373822222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]10.872[/C][C]10.5828777777778[/C][C]10.5761666666667[/C][C]0.00671111111111208[/C][C]0.289122222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]10.625[/C][C]10.5998861111111[/C][C]10.6335[/C][C]-0.0336138888888883[/C][C]0.0251138888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]10.407[/C][C]10.9816027777778[/C][C]10.7120416666667[/C][C]0.269561111111111[/C][C]-0.574602777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]10.463[/C][C]11.2535194444444[/C][C]10.7867083333333[/C][C]0.466811111111111[/C][C]-0.790519444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]10.556[/C][C]11.2020111111111[/C][C]10.877875[/C][C]0.324136111111111[/C][C]-0.646011111111113[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]10.646[/C][C]11.2227777777778[/C][C]11.0062083333333[/C][C]0.216569444444444[/C][C]-0.576777777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]10.702[/C][C]11.2712027777778[/C][C]11.169875[/C][C]0.101327777777778[/C][C]-0.569202777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]11.353[/C][C]11.0619361111111[/C][C]11.392625[/C][C]-0.33068888888889[/C][C]0.291063888888887[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]11.346[/C][C]11.5249027777778[/C][C]11.6977916666667[/C][C]-0.172888888888889[/C][C]-0.178902777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]11.451[/C][C]11.6695861111111[/C][C]12.0563333333333[/C][C]-0.386747222222222[/C][C]-0.218586111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]11.964[/C][C]12.0992277777778[/C][C]12.4229166666667[/C][C]-0.323688888888889[/C][C]-0.135227777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]12.574[/C][C]12.6891361111111[/C][C]12.826625[/C][C]-0.137488888888888[/C][C]-0.115136111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]13.031[/C][C]13.3217111111111[/C][C]13.315[/C][C]0.00671111111111208[/C][C]-0.290711111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]13.812[/C][C]13.7054277777778[/C][C]13.7390416666667[/C][C]-0.0336138888888883[/C][C]0.106572222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]14.544[/C][C]14.3635611111111[/C][C]14.094[/C][C]0.269561111111111[/C][C]0.180438888888892[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]14.931[/C][C]14.9396444444444[/C][C]14.4728333333333[/C][C]0.466811111111111[/C][C]-0.00864444444444246[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]14.886[/C][C]15.1120111111111[/C][C]14.787875[/C][C]0.324136111111111[/C][C]-0.226011111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]16.005[/C][C]15.2358194444444[/C][C]15.01925[/C][C]0.216569444444444[/C][C]0.76918055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]17.064[/C][C]15.3287861111111[/C][C]15.2274583333333[/C][C]0.101327777777778[/C][C]1.73521388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]15.168[/C][C]15.0680194444444[/C][C]15.3987083333333[/C][C]-0.33068888888889[/C][C]0.0999805555555575[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]16.05[/C][C]15.3311527777778[/C][C]15.5040416666667[/C][C]-0.172888888888889[/C][C]0.718847222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]15.839[/C][C]15.2194611111111[/C][C]15.6062083333333[/C][C]-0.386747222222222[/C][C]0.61953888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]15.137[/C][C]15.3849777777778[/C][C]15.7086666666667[/C][C]-0.323688888888889[/C][C]-0.247977777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]14.954[/C][C]15.6215111111111[/C][C]15.759[/C][C]-0.137488888888888[/C][C]-0.667511111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]15.648[/C][C]15.7256694444444[/C][C]15.7189583333333[/C][C]0.00671111111111208[/C][C]-0.0776694444444459[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]15.305[/C][C]15.6610944444444[/C][C]15.6947083333333[/C][C]-0.0336138888888883[/C][C]-0.356094444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]15.579[/C][C]15.9679777777778[/C][C]15.6984166666667[/C][C]0.269561111111111[/C][C]-0.388977777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]16.348[/C][C]16.1397277777778[/C][C]15.6729166666667[/C][C]0.466811111111111[/C][C]0.20827222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]15.928[/C][C]16.0447611111111[/C][C]15.720625[/C][C]0.324136111111111[/C][C]-0.11676111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]16.171[/C][C]16.0779861111111[/C][C]15.8614166666667[/C][C]0.216569444444444[/C][C]0.0930138888888887[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]15.937[/C][C]16.1346611111111[/C][C]16.0333333333333[/C][C]0.101327777777778[/C][C]-0.197661111111110[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]15.713[/C][C]15.8896444444444[/C][C]16.2203333333333[/C][C]-0.33068888888889[/C][C]-0.176644444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]15.594[/C][C]16.3080694444444[/C][C]16.4809583333333[/C][C]-0.172888888888889[/C][C]-0.714069444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]15.683[/C][C]16.4115027777778[/C][C]16.79825[/C][C]-0.386747222222222[/C][C]-0.728502777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]16.438[/C][C]16.8070611111111[/C][C]17.13075[/C][C]-0.323688888888889[/C][C]-0.369061111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]17.032[/C][C]17.2679694444444[/C][C]17.4054583333333[/C][C]-0.137488888888888[/C][C]-0.235969444444439[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]17.696[/C][C]17.6170444444444[/C][C]17.6103333333333[/C][C]0.00671111111111208[/C][C]0.0789555555555594[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]17.745[/C][C]17.7926361111111[/C][C]17.82625[/C][C]-0.0336138888888883[/C][C]-0.0476361111111068[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]19.394[/C][C]18.3567277777778[/C][C]18.0871666666667[/C][C]0.269561111111111[/C][C]1.03727222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]20.148[/C][C]18.8031444444444[/C][C]18.3363333333333[/C][C]0.466811111111111[/C][C]1.34485555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]20.108[/C][C]18.8455111111111[/C][C]18.521375[/C][C]0.324136111111111[/C][C]1.26248888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]18.584[/C][C]18.9319861111111[/C][C]18.7154166666667[/C][C]0.216569444444444[/C][C]-0.347986111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]18.441[/C][C]18.9880361111111[/C][C]18.8867083333333[/C][C]0.101327777777778[/C][C]-0.547036111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]18.391[/C][C]18.6978527777778[/C][C]19.0285416666667[/C][C]-0.33068888888889[/C][C]-0.306852777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]19.178[/C][C]18.9948611111111[/C][C]19.16775[/C][C]-0.172888888888889[/C][C]0.183138888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]18.079[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.386747222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]18.483[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.323688888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]19.644[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.137488888888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]19.195[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00671111111111208[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]19.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0336138888888883[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]20.83[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=42087&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=42087&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
110.812NANA0.269561111111111NA
210.738NANA0.466811111111111NA
310.171NANA0.324136111111111NA
49.721NANA0.216569444444444NA
59.897NANA0.101327777777778NA
69.828NANA-0.33068888888889NA
79.92410.158027777777810.3309166666667-0.172888888888889-0.234027777777776
810.3719.9157111111111110.3024583333333-0.3867472222222220.455288888888889
910.8469.9797277777777810.3034166666667-0.3236888888888890.866272222222221
1010.41310.233219444444410.3707083333333-0.1374888888888880.179780555555554
1110.70910.442002777777810.43529166666670.006711111111112080.266997222222219
1210.66210.441427777777810.4750416666667-0.03361388888888830.220572222222224
1310.5710.788852777777810.51929166666670.269561111111111-0.218852777777778
1410.29711.015686111111110.5488750.466811111111111-0.718686111111111
1510.63510.873427777777810.54929166666670.324136111111111-0.238427777777778
1610.87210.774152777777810.55758333333330.2165694444444440.0978472222222226
1710.29610.682036111111110.58070833333330.101327777777778-0.38603611111111
1810.38310.255269444444410.5859583333333-0.330688888888890.127730555555557
1910.43110.404736111111110.577625-0.1728888888888890.026263888888888
2010.57410.191002777777810.57775-0.3867472222222220.382997222222222
2110.65310.257686111111110.581375-0.3236888888888890.395313888888888
2210.80510.431177777777810.5686666666667-0.1374888888888880.373822222222222
2310.87210.582877777777810.57616666666670.006711111111112080.289122222222222
2410.62510.599886111111110.6335-0.03361388888888830.0251138888888889
2510.40710.981602777777810.71204166666670.269561111111111-0.574602777777777
2610.46311.253519444444410.78670833333330.466811111111111-0.790519444444445
2710.55611.202011111111110.8778750.324136111111111-0.646011111111113
2810.64611.222777777777811.00620833333330.216569444444444-0.576777777777776
2910.70211.271202777777811.1698750.101327777777778-0.569202777777777
3011.35311.061936111111111.392625-0.330688888888890.291063888888887
3111.34611.524902777777811.6977916666667-0.172888888888889-0.178902777777777
3211.45111.669586111111112.0563333333333-0.386747222222222-0.218586111111112
3311.96412.099227777777812.4229166666667-0.323688888888889-0.135227777777777
3412.57412.689136111111112.826625-0.137488888888888-0.115136111111111
3513.03113.321711111111113.3150.00671111111111208-0.290711111111111
3613.81213.705427777777813.7390416666667-0.03361388888888830.106572222222223
3714.54414.363561111111114.0940.2695611111111110.180438888888892
3814.93114.939644444444414.47283333333330.466811111111111-0.00864444444444246
3914.88615.112011111111114.7878750.324136111111111-0.226011111111109
4016.00515.235819444444415.019250.2165694444444440.76918055555556
4117.06415.328786111111115.22745833333330.1013277777777781.73521388888889
4215.16815.068019444444415.3987083333333-0.330688888888890.0999805555555575
4316.0515.331152777777815.5040416666667-0.1728888888888890.718847222222223
4415.83915.219461111111115.6062083333333-0.3867472222222220.61953888888889
4515.13715.384977777777815.7086666666667-0.323688888888889-0.247977777777777
4614.95415.621511111111115.759-0.137488888888888-0.667511111111112
4715.64815.725669444444415.71895833333330.00671111111111208-0.0776694444444459
4815.30515.661094444444415.6947083333333-0.0336138888888883-0.356094444444444
4915.57915.967977777777815.69841666666670.269561111111111-0.388977777777777
5016.34816.139727777777815.67291666666670.4668111111111110.20827222222222
5115.92816.044761111111115.7206250.324136111111111-0.11676111111111
5216.17116.077986111111115.86141666666670.2165694444444440.0930138888888887
5315.93716.134661111111116.03333333333330.101327777777778-0.197661111111110
5415.71315.889644444444416.2203333333333-0.33068888888889-0.176644444444445
5515.59416.308069444444416.4809583333333-0.172888888888889-0.714069444444444
5615.68316.411502777777816.79825-0.386747222222222-0.728502777777777
5716.43816.807061111111117.13075-0.323688888888889-0.369061111111112
5817.03217.267969444444417.4054583333333-0.137488888888888-0.235969444444439
5917.69617.617044444444417.61033333333330.006711111111112080.0789555555555594
6017.74517.792636111111117.82625-0.0336138888888883-0.0476361111111068
6119.39418.356727777777818.08716666666670.2695611111111111.03727222222222
6220.14818.803144444444418.33633333333330.4668111111111111.34485555555556
6320.10818.845511111111118.5213750.3241361111111111.26248888888889
6418.58418.931986111111118.71541666666670.216569444444444-0.347986111111112
6518.44118.988036111111118.88670833333330.101327777777778-0.547036111111112
6618.39118.697852777777819.0285416666667-0.33068888888889-0.306852777777777
6719.17818.994861111111119.16775-0.1728888888888890.183138888888891
6818.079NANA-0.386747222222222NA
6918.483NANA-0.323688888888889NA
7019.644NANA-0.137488888888888NA
7119.195NANA0.00671111111111208NA
7219.65NANA-0.0336138888888883NA
7320.83NANANANA


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')