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 computationSat, 10 Dec 2011 04:35:19 -0500
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2011/Dec/10/t1323509982h0gcdejf8diaxjb.htm/, Retrieved Sun, 17 May 2026 17:31:42 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=153458, Retrieved Sun, 17 May 2026 17:31:42 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact465

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 haarsnit heren] [2011-12-10 09:35:19] [d0059bb5ffa81669f18ca7953f72fb2d] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
15,58
15,66
15,73
15,74
15,77
15,78
15,8
15,81
15,82
15,88
15,85
15,89
15,92
16,02
16,1
16,13
16,21
16,25
16,27
16,21
16,21
16,24
16,32
16,32
16,36
16,48
16,54
16,58
16,56
16,55
16,58
16,53
16,6
16,46
16,48
16,48
16,49
16,54
16,67
16,72
16,79
16,86
16,84
16,86
16,96
17,01
17,02
17,04
17,04
17,39
17,54
17,57
17,58
17,56
17,63
17,67
17,71
17,75
17,82
17,86

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'George Udny Yule' @ yule.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ yule.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=153458&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'George Udny Yule' @ yule.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=153458&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=153458&T=0

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


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

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'George Udny Yule' @ yule.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
115.58NANA0.993794807773464NA
215.66NANA1.00071046130784NA
315.73NANA1.00464517796272NA
415.74NANA1.00455530702741NA
515.77NANA1.0042981324391NA
615.78NANA1.00308693637248NA
715.815.825748181681115.791.00226397604060.998373019626906
815.8115.803557801122715.81916666666670.9990132940708681.00040764231437
915.8215.841261525577515.84958333333330.9994749510078050.998657838863203
1015.8815.836981646080515.881250.9972125396981011.00271632277418
1115.8515.854300315572115.91583333333330.9961338488238370.99972876030563
1215.8915.870959090866515.953750.9948105674757661.00119973273351
1315.9215.89367754448715.99291666666670.9937948077734641.00165615889962
1416.0216.040554769380216.02916666666671.000710461307840.998718574907432
1516.116.136694568868716.06208333333331.004645177962720.997726017015932
1616.1316.166643407761116.09333333333331.004555307027410.99773339419712
1716.2116.197236588466816.12791666666671.00429813243911.00078799932714
1816.2516.215318279351416.16541666666671.003086936372481.00213882453931
1916.2716.238346851817816.20166666666671.00226397604061.00194928390624
2016.2116.223143384632516.23916666666670.9990132940708680.999189837362532
2116.2116.26812061923716.27666666666670.9994749510078050.996427330446006
2216.2416.268276069499916.313750.9972125396981010.99826188900538
2316.3216.283883037877316.34708333333330.9961338488238371.00221795759885
2416.3216.289194033609416.37416666666670.9948105674757661.00189119033925
2516.3616.297820766314916.39958333333330.9937948077734641.00381518698583
2616.4816.437503252365616.42583333333331.000710461307841.00258535295671
2716.5416.531855005534116.45541666666671.004645177962721.00049268484772
2816.5816.555908589234216.48083333333331.004555307027411.00145515485519
2916.5616.567571524803816.49666666666671.00429813243910.999542991271085
3016.5516.560965319509716.511.003086936372480.99933788162114
3116.5816.559488934140816.52208333333331.00226397604061.00123862915943
3216.5316.513689750991516.530.9990132940708681.00098768047932
3316.616.529233450187816.53791666666670.9994749510078051.0042812965299
3416.4616.503036521553816.54916666666670.9972125396981010.997392205882983
3516.4816.500542149996516.56458333333330.9961338488238370.998755062117973
3616.4816.501005783601216.58708333333330.9948105674757660.998726999803731
3716.4916.50775991945716.61083333333330.9937948077734640.9989241472166
3816.5416.647235486548116.63541666666671.000710461307840.993558360687891
3916.6716.741574686433816.66416666666671.004645177962720.99572473391695
4016.7216.778166450914116.70208333333331.004555307027410.996533205753786
4116.7916.819482973023916.74751.00429813243910.998247093976005
4216.8616.845173284815216.79333333333331.003086936372481.00088017587792
4316.8416.877707746533716.83958333333331.00226397604060.997765825365623
4416.8616.881243392101716.89791666666670.9990132940708680.998741597901987
4516.9616.960673470706216.96958333333330.9994749510078050.999960292219093
4617.0116.993748192130317.041250.9972125396981011.00095634039566
4717.0217.043435097605517.10958333333330.9961338488238370.998624978035748
4817.0417.082555461171417.17166666666670.9948105674757660.99750883518171
4917.0417.126811268465917.233750.9937948077734640.994931264956147
5017.3917.312707943317817.30041666666671.000710461307841.00446446950617
5117.5417.446082117480117.36541666666671.004645177962721.0053833222776
5217.5717.506887613220217.42751.004555307027411.0036050032521
5317.5817.566848166580717.49166666666671.00429813243911.00074867348398
5417.5617.613370696920517.55916666666671.003086936372480.996969876019822
5517.63NANA1.0022639760406NA
5617.67NANA0.999013294070868NA
5717.71NANA0.999474951007805NA
5817.75NANA0.997212539698101NA
5917.82NANA0.996133848823837NA
6017.86NANA0.994810567475766NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 15.58 & NA & NA & 0.993794807773464 & NA \tabularnewline
2 & 15.66 & NA & NA & 1.00071046130784 & NA \tabularnewline
3 & 15.73 & NA & NA & 1.00464517796272 & NA \tabularnewline
4 & 15.74 & NA & NA & 1.00455530702741 & NA \tabularnewline
5 & 15.77 & NA & NA & 1.0042981324391 & NA \tabularnewline
6 & 15.78 & NA & NA & 1.00308693637248 & NA \tabularnewline
7 & 15.8 & 15.8257481816811 & 15.79 & 1.0022639760406 & 0.998373019626906 \tabularnewline
8 & 15.81 & 15.8035578011227 & 15.8191666666667 & 0.999013294070868 & 1.00040764231437 \tabularnewline
9 & 15.82 & 15.8412615255775 & 15.8495833333333 & 0.999474951007805 & 0.998657838863203 \tabularnewline
10 & 15.88 & 15.8369816460805 & 15.88125 & 0.997212539698101 & 1.00271632277418 \tabularnewline
11 & 15.85 & 15.8543003155721 & 15.9158333333333 & 0.996133848823837 & 0.99972876030563 \tabularnewline
12 & 15.89 & 15.8709590908665 & 15.95375 & 0.994810567475766 & 1.00119973273351 \tabularnewline
13 & 15.92 & 15.893677544487 & 15.9929166666667 & 0.993794807773464 & 1.00165615889962 \tabularnewline
14 & 16.02 & 16.0405547693802 & 16.0291666666667 & 1.00071046130784 & 0.998718574907432 \tabularnewline
15 & 16.1 & 16.1366945688687 & 16.0620833333333 & 1.00464517796272 & 0.997726017015932 \tabularnewline
16 & 16.13 & 16.1666434077611 & 16.0933333333333 & 1.00455530702741 & 0.99773339419712 \tabularnewline
17 & 16.21 & 16.1972365884668 & 16.1279166666667 & 1.0042981324391 & 1.00078799932714 \tabularnewline
18 & 16.25 & 16.2153182793514 & 16.1654166666667 & 1.00308693637248 & 1.00213882453931 \tabularnewline
19 & 16.27 & 16.2383468518178 & 16.2016666666667 & 1.0022639760406 & 1.00194928390624 \tabularnewline
20 & 16.21 & 16.2231433846325 & 16.2391666666667 & 0.999013294070868 & 0.999189837362532 \tabularnewline
21 & 16.21 & 16.268120619237 & 16.2766666666667 & 0.999474951007805 & 0.996427330446006 \tabularnewline
22 & 16.24 & 16.2682760694999 & 16.31375 & 0.997212539698101 & 0.99826188900538 \tabularnewline
23 & 16.32 & 16.2838830378773 & 16.3470833333333 & 0.996133848823837 & 1.00221795759885 \tabularnewline
24 & 16.32 & 16.2891940336094 & 16.3741666666667 & 0.994810567475766 & 1.00189119033925 \tabularnewline
25 & 16.36 & 16.2978207663149 & 16.3995833333333 & 0.993794807773464 & 1.00381518698583 \tabularnewline
26 & 16.48 & 16.4375032523656 & 16.4258333333333 & 1.00071046130784 & 1.00258535295671 \tabularnewline
27 & 16.54 & 16.5318550055341 & 16.4554166666667 & 1.00464517796272 & 1.00049268484772 \tabularnewline
28 & 16.58 & 16.5559085892342 & 16.4808333333333 & 1.00455530702741 & 1.00145515485519 \tabularnewline
29 & 16.56 & 16.5675715248038 & 16.4966666666667 & 1.0042981324391 & 0.999542991271085 \tabularnewline
30 & 16.55 & 16.5609653195097 & 16.51 & 1.00308693637248 & 0.99933788162114 \tabularnewline
31 & 16.58 & 16.5594889341408 & 16.5220833333333 & 1.0022639760406 & 1.00123862915943 \tabularnewline
32 & 16.53 & 16.5136897509915 & 16.53 & 0.999013294070868 & 1.00098768047932 \tabularnewline
33 & 16.6 & 16.5292334501878 & 16.5379166666667 & 0.999474951007805 & 1.0042812965299 \tabularnewline
34 & 16.46 & 16.5030365215538 & 16.5491666666667 & 0.997212539698101 & 0.997392205882983 \tabularnewline
35 & 16.48 & 16.5005421499965 & 16.5645833333333 & 0.996133848823837 & 0.998755062117973 \tabularnewline
36 & 16.48 & 16.5010057836012 & 16.5870833333333 & 0.994810567475766 & 0.998726999803731 \tabularnewline
37 & 16.49 & 16.507759919457 & 16.6108333333333 & 0.993794807773464 & 0.9989241472166 \tabularnewline
38 & 16.54 & 16.6472354865481 & 16.6354166666667 & 1.00071046130784 & 0.993558360687891 \tabularnewline
39 & 16.67 & 16.7415746864338 & 16.6641666666667 & 1.00464517796272 & 0.99572473391695 \tabularnewline
40 & 16.72 & 16.7781664509141 & 16.7020833333333 & 1.00455530702741 & 0.996533205753786 \tabularnewline
41 & 16.79 & 16.8194829730239 & 16.7475 & 1.0042981324391 & 0.998247093976005 \tabularnewline
42 & 16.86 & 16.8451732848152 & 16.7933333333333 & 1.00308693637248 & 1.00088017587792 \tabularnewline
43 & 16.84 & 16.8777077465337 & 16.8395833333333 & 1.0022639760406 & 0.997765825365623 \tabularnewline
44 & 16.86 & 16.8812433921017 & 16.8979166666667 & 0.999013294070868 & 0.998741597901987 \tabularnewline
45 & 16.96 & 16.9606734707062 & 16.9695833333333 & 0.999474951007805 & 0.999960292219093 \tabularnewline
46 & 17.01 & 16.9937481921303 & 17.04125 & 0.997212539698101 & 1.00095634039566 \tabularnewline
47 & 17.02 & 17.0434350976055 & 17.1095833333333 & 0.996133848823837 & 0.998624978035748 \tabularnewline
48 & 17.04 & 17.0825554611714 & 17.1716666666667 & 0.994810567475766 & 0.99750883518171 \tabularnewline
49 & 17.04 & 17.1268112684659 & 17.23375 & 0.993794807773464 & 0.994931264956147 \tabularnewline
50 & 17.39 & 17.3127079433178 & 17.3004166666667 & 1.00071046130784 & 1.00446446950617 \tabularnewline
51 & 17.54 & 17.4460821174801 & 17.3654166666667 & 1.00464517796272 & 1.0053833222776 \tabularnewline
52 & 17.57 & 17.5068876132202 & 17.4275 & 1.00455530702741 & 1.0036050032521 \tabularnewline
53 & 17.58 & 17.5668481665807 & 17.4916666666667 & 1.0042981324391 & 1.00074867348398 \tabularnewline
54 & 17.56 & 17.6133706969205 & 17.5591666666667 & 1.00308693637248 & 0.996969876019822 \tabularnewline
55 & 17.63 & NA & NA & 1.0022639760406 & NA \tabularnewline
56 & 17.67 & NA & NA & 0.999013294070868 & NA \tabularnewline
57 & 17.71 & NA & NA & 0.999474951007805 & NA \tabularnewline
58 & 17.75 & NA & NA & 0.997212539698101 & NA \tabularnewline
59 & 17.82 & NA & NA & 0.996133848823837 & NA \tabularnewline
60 & 17.86 & NA & NA & 0.994810567475766 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=153458&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]15.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.993794807773464[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]15.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00071046130784[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]15.73[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00464517796272[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]15.74[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00455530702741[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]15.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0042981324391[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]15.78[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00308693637248[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]15.8[/C][C]15.8257481816811[/C][C]15.79[/C][C]1.0022639760406[/C][C]0.998373019626906[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]15.81[/C][C]15.8035578011227[/C][C]15.8191666666667[/C][C]0.999013294070868[/C][C]1.00040764231437[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]15.82[/C][C]15.8412615255775[/C][C]15.8495833333333[/C][C]0.999474951007805[/C][C]0.998657838863203[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]15.88[/C][C]15.8369816460805[/C][C]15.88125[/C][C]0.997212539698101[/C][C]1.00271632277418[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]15.85[/C][C]15.8543003155721[/C][C]15.9158333333333[/C][C]0.996133848823837[/C][C]0.99972876030563[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]15.89[/C][C]15.8709590908665[/C][C]15.95375[/C][C]0.994810567475766[/C][C]1.00119973273351[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]15.92[/C][C]15.893677544487[/C][C]15.9929166666667[/C][C]0.993794807773464[/C][C]1.00165615889962[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]16.02[/C][C]16.0405547693802[/C][C]16.0291666666667[/C][C]1.00071046130784[/C][C]0.998718574907432[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]16.1[/C][C]16.1366945688687[/C][C]16.0620833333333[/C][C]1.00464517796272[/C][C]0.997726017015932[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]16.13[/C][C]16.1666434077611[/C][C]16.0933333333333[/C][C]1.00455530702741[/C][C]0.99773339419712[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]16.21[/C][C]16.1972365884668[/C][C]16.1279166666667[/C][C]1.0042981324391[/C][C]1.00078799932714[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]16.25[/C][C]16.2153182793514[/C][C]16.1654166666667[/C][C]1.00308693637248[/C][C]1.00213882453931[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]16.27[/C][C]16.2383468518178[/C][C]16.2016666666667[/C][C]1.0022639760406[/C][C]1.00194928390624[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]16.21[/C][C]16.2231433846325[/C][C]16.2391666666667[/C][C]0.999013294070868[/C][C]0.999189837362532[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]16.21[/C][C]16.268120619237[/C][C]16.2766666666667[/C][C]0.999474951007805[/C][C]0.996427330446006[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]16.24[/C][C]16.2682760694999[/C][C]16.31375[/C][C]0.997212539698101[/C][C]0.99826188900538[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]16.32[/C][C]16.2838830378773[/C][C]16.3470833333333[/C][C]0.996133848823837[/C][C]1.00221795759885[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]16.32[/C][C]16.2891940336094[/C][C]16.3741666666667[/C][C]0.994810567475766[/C][C]1.00189119033925[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]16.36[/C][C]16.2978207663149[/C][C]16.3995833333333[/C][C]0.993794807773464[/C][C]1.00381518698583[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]16.48[/C][C]16.4375032523656[/C][C]16.4258333333333[/C][C]1.00071046130784[/C][C]1.00258535295671[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]16.54[/C][C]16.5318550055341[/C][C]16.4554166666667[/C][C]1.00464517796272[/C][C]1.00049268484772[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]16.58[/C][C]16.5559085892342[/C][C]16.4808333333333[/C][C]1.00455530702741[/C][C]1.00145515485519[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]16.56[/C][C]16.5675715248038[/C][C]16.4966666666667[/C][C]1.0042981324391[/C][C]0.999542991271085[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]16.55[/C][C]16.5609653195097[/C][C]16.51[/C][C]1.00308693637248[/C][C]0.99933788162114[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]16.58[/C][C]16.5594889341408[/C][C]16.5220833333333[/C][C]1.0022639760406[/C][C]1.00123862915943[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]16.53[/C][C]16.5136897509915[/C][C]16.53[/C][C]0.999013294070868[/C][C]1.00098768047932[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]16.6[/C][C]16.5292334501878[/C][C]16.5379166666667[/C][C]0.999474951007805[/C][C]1.0042812965299[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]16.46[/C][C]16.5030365215538[/C][C]16.5491666666667[/C][C]0.997212539698101[/C][C]0.997392205882983[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]16.48[/C][C]16.5005421499965[/C][C]16.5645833333333[/C][C]0.996133848823837[/C][C]0.998755062117973[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]16.48[/C][C]16.5010057836012[/C][C]16.5870833333333[/C][C]0.994810567475766[/C][C]0.998726999803731[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]16.49[/C][C]16.507759919457[/C][C]16.6108333333333[/C][C]0.993794807773464[/C][C]0.9989241472166[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]16.54[/C][C]16.6472354865481[/C][C]16.6354166666667[/C][C]1.00071046130784[/C][C]0.993558360687891[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]16.67[/C][C]16.7415746864338[/C][C]16.6641666666667[/C][C]1.00464517796272[/C][C]0.99572473391695[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]16.72[/C][C]16.7781664509141[/C][C]16.7020833333333[/C][C]1.00455530702741[/C][C]0.996533205753786[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]16.79[/C][C]16.8194829730239[/C][C]16.7475[/C][C]1.0042981324391[/C][C]0.998247093976005[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]16.86[/C][C]16.8451732848152[/C][C]16.7933333333333[/C][C]1.00308693637248[/C][C]1.00088017587792[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]16.84[/C][C]16.8777077465337[/C][C]16.8395833333333[/C][C]1.0022639760406[/C][C]0.997765825365623[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]16.86[/C][C]16.8812433921017[/C][C]16.8979166666667[/C][C]0.999013294070868[/C][C]0.998741597901987[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]16.96[/C][C]16.9606734707062[/C][C]16.9695833333333[/C][C]0.999474951007805[/C][C]0.999960292219093[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]17.01[/C][C]16.9937481921303[/C][C]17.04125[/C][C]0.997212539698101[/C][C]1.00095634039566[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]17.02[/C][C]17.0434350976055[/C][C]17.1095833333333[/C][C]0.996133848823837[/C][C]0.998624978035748[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]17.04[/C][C]17.0825554611714[/C][C]17.1716666666667[/C][C]0.994810567475766[/C][C]0.99750883518171[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]17.04[/C][C]17.1268112684659[/C][C]17.23375[/C][C]0.993794807773464[/C][C]0.994931264956147[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]17.39[/C][C]17.3127079433178[/C][C]17.3004166666667[/C][C]1.00071046130784[/C][C]1.00446446950617[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]17.54[/C][C]17.4460821174801[/C][C]17.3654166666667[/C][C]1.00464517796272[/C][C]1.0053833222776[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]17.57[/C][C]17.5068876132202[/C][C]17.4275[/C][C]1.00455530702741[/C][C]1.0036050032521[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]17.58[/C][C]17.5668481665807[/C][C]17.4916666666667[/C][C]1.0042981324391[/C][C]1.00074867348398[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]17.56[/C][C]17.6133706969205[/C][C]17.5591666666667[/C][C]1.00308693637248[/C][C]0.996969876019822[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]17.63[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0022639760406[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]17.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999013294070868[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]17.71[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999474951007805[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]17.75[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.997212539698101[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]17.82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.996133848823837[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]17.86[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.994810567475766[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=153458&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=153458&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
115.58NANA0.993794807773464NA
215.66NANA1.00071046130784NA
315.73NANA1.00464517796272NA
415.74NANA1.00455530702741NA
515.77NANA1.0042981324391NA
615.78NANA1.00308693637248NA
715.815.825748181681115.791.00226397604060.998373019626906
815.8115.803557801122715.81916666666670.9990132940708681.00040764231437
915.8215.841261525577515.84958333333330.9994749510078050.998657838863203
1015.8815.836981646080515.881250.9972125396981011.00271632277418
1115.8515.854300315572115.91583333333330.9961338488238370.99972876030563
1215.8915.870959090866515.953750.9948105674757661.00119973273351
1315.9215.89367754448715.99291666666670.9937948077734641.00165615889962
1416.0216.040554769380216.02916666666671.000710461307840.998718574907432
1516.116.136694568868716.06208333333331.004645177962720.997726017015932
1616.1316.166643407761116.09333333333331.004555307027410.99773339419712
1716.2116.197236588466816.12791666666671.00429813243911.00078799932714
1816.2516.215318279351416.16541666666671.003086936372481.00213882453931
1916.2716.238346851817816.20166666666671.00226397604061.00194928390624
2016.2116.223143384632516.23916666666670.9990132940708680.999189837362532
2116.2116.26812061923716.27666666666670.9994749510078050.996427330446006
2216.2416.268276069499916.313750.9972125396981010.99826188900538
2316.3216.283883037877316.34708333333330.9961338488238371.00221795759885
2416.3216.289194033609416.37416666666670.9948105674757661.00189119033925
2516.3616.297820766314916.39958333333330.9937948077734641.00381518698583
2616.4816.437503252365616.42583333333331.000710461307841.00258535295671
2716.5416.531855005534116.45541666666671.004645177962721.00049268484772
2816.5816.555908589234216.48083333333331.004555307027411.00145515485519
2916.5616.567571524803816.49666666666671.00429813243910.999542991271085
3016.5516.560965319509716.511.003086936372480.99933788162114
3116.5816.559488934140816.52208333333331.00226397604061.00123862915943
3216.5316.513689750991516.530.9990132940708681.00098768047932
3316.616.529233450187816.53791666666670.9994749510078051.0042812965299
3416.4616.503036521553816.54916666666670.9972125396981010.997392205882983
3516.4816.500542149996516.56458333333330.9961338488238370.998755062117973
3616.4816.501005783601216.58708333333330.9948105674757660.998726999803731
3716.4916.50775991945716.61083333333330.9937948077734640.9989241472166
3816.5416.647235486548116.63541666666671.000710461307840.993558360687891
3916.6716.741574686433816.66416666666671.004645177962720.99572473391695
4016.7216.778166450914116.70208333333331.004555307027410.996533205753786
4116.7916.819482973023916.74751.00429813243910.998247093976005
4216.8616.845173284815216.79333333333331.003086936372481.00088017587792
4316.8416.877707746533716.83958333333331.00226397604060.997765825365623
4416.8616.881243392101716.89791666666670.9990132940708680.998741597901987
4516.9616.960673470706216.96958333333330.9994749510078050.999960292219093
4617.0116.993748192130317.041250.9972125396981011.00095634039566
4717.0217.043435097605517.10958333333330.9961338488238370.998624978035748
4817.0417.082555461171417.17166666666670.9948105674757660.99750883518171
4917.0417.126811268465917.233750.9937948077734640.994931264956147
5017.3917.312707943317817.30041666666671.000710461307841.00446446950617
5117.5417.446082117480117.36541666666671.004645177962721.0053833222776
5217.5717.506887613220217.42751.004555307027411.0036050032521
5317.5817.566848166580717.49166666666671.00429813243911.00074867348398
5417.5617.613370696920517.55916666666671.003086936372480.996969876019822
5517.63NANA1.0022639760406NA
5617.67NANA0.999013294070868NA
5717.71NANA0.999474951007805NA
5817.75NANA0.997212539698101NA
5917.82NANA0.996133848823837NA
6017.86NANA0.994810567475766NA


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')