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 computationMon, 24 May 2010 10:03:40 +0000
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/May/24/t1274695683rnn98l0uwg9o2kx.htm/, Retrieved Sun, 05 May 2024 00:49:36 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=76305, Retrieved Sun, 05 May 2024 00:49:36 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W52
Estimated Impact142

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [Paper : Opgave9 (...] [2010-05-24 10:03:40] [032b0bef6ff10258e637998f9273e57a] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
121,67
121,65
121,61
121,5
121,41
121,41
121,4
121,38
121,34
121,19
120,96
120,96
120,96
120,9
120,86
120,73
120,53
120,53
120,53
120,52
120,51
120,43
120,29
120,27
120,27
120,24
120,21
120,06
119,86
119,85
119,85
119,83
119,71
119,57
119,2
119,13
119,13
119,09
118,9
118,54
118,12
118,11
118,1
118,08
117,91
117,63
117,28
117,2
117,17
117,14
116,96
116,34
115,99
115,99
115,97
115,92
115,63
115,31
115,13
115,09
115,07
115,01
114,64
113,86
113,34
113,33
113,32
113,26
113,2
112,61
112,28
112,16

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'George Udny Yule' @ 72.249.76.132

\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 & 'George Udny Yule' @ 72.249.76.132 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=76305&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]'George Udny Yule' @ 72.249.76.132[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=76305&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=76305&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'George Udny Yule' @ 72.249.76.132






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1121.67NANA0.105722222222220NA
2121.65NANA0.196722222222226NA
3121.61NANA0.170222222222224NA
4121.5NANA-0.0984444444444397NA
5121.41NANA-0.292611111111109NA
6121.41NANA-0.152944444444444NA
7121.4121.353805555556121.343750.01005555555554970.0461944444444669
8121.38121.379305555556121.2829166666670.09638888888888980.000694444444434339
9121.34121.304222222222121.2204166666670.08380555555555650.0357777777777812
10121.19121.168638888889121.1570833333330.01155555555555400.0213611111111049
11120.96120.976805555556121.088333333333-0.111527777777781-0.0168055555555640
12120.96120.996055555556121.015-0.0189444444444466-0.0360555555555493
13120.96121.047805555556120.9420833333330.105722222222220-0.0878055555555477
14120.9121.066722222222120.870.196722222222226-0.166722222222205
15120.86120.969805555556120.7995833333330.170222222222224-0.109805555555567
16120.73120.634888888889120.733333333333-0.09844444444443970.095111111111109
17120.53120.381138888889120.67375-0.2926111111111090.148861111111103
18120.53120.464138888889120.617083333333-0.1529444444444440.0658611111111043
19120.53120.569638888889120.5595833333330.0100555555555497-0.0396388888889163
20120.52120.599722222222120.5033333333330.0963888888888898-0.0797222222222302
21120.51120.532555555556120.448750.0838055555555565-0.0225555555555559
22120.43120.405305555556120.393750.01155555555555400.0246944444444352
23120.29120.226388888889120.337916666667-0.1115277777777810.063611111111129
24120.27120.262722222222120.281666666667-0.01894444444444660.00727777777777305
25120.27120.330722222222120.2250.105722222222220-0.0607222222222106
26120.24120.364638888889120.1679166666670.196722222222226-0.124638888888853
27120.21120.276055555556120.1058333333330.170222222222224-0.0660555555555362
28120.06119.938222222222120.036666666667-0.09844444444443970.121777777777794
29119.86119.662805555556119.955416666667-0.2926111111111090.197194444444477
30119.85119.709555555556119.8625-0.1529444444444440.140444444444455
31119.85119.777555555556119.76750.01005555555554970.0724444444444572
32119.83119.768472222222119.6720833333330.09638888888888980.0615277777777834
33119.71119.653388888889119.5695833333330.08380555555555650.0566111111111098
34119.57119.463222222222119.4516666666670.01155555555555400.106777777777779
35119.2119.204305555556119.315833333333-0.111527777777781-0.0043055555555469
36119.13119.151888888889119.170833333333-0.0189444444444466-0.0218888888888955
37119.13119.131138888889119.0254166666670.105722222222220-0.0011388888888888
38119.09119.076305555556118.8795833333330.1967222222222260.0136944444444538
39118.9118.901888888889118.7316666666670.170222222222224-0.00188888888887107
40118.54118.477388888889118.575833333333-0.09844444444443970.0626111111111243
41118.12118.122388888889118.415-0.292611111111109-0.00238888888885924
42118.11118.101638888889118.254583333333-0.1529444444444440.00836111111111393
43118.1118.102555555556118.09250.0100555555555497-0.00255555555555986
44118.08118.025972222222117.9295833333330.09638888888888980.0540277777777618
45117.91117.851305555556117.76750.08380555555555650.0586944444444413
46117.63117.606555555556117.5950.01155555555555400.0234444444444364
47117.28117.303055555556117.414583333333-0.111527777777781-0.0230555555555583
48117.2117.218555555556117.2375-0.0189444444444466-0.018555555555551
49117.17117.166138888889117.0604166666670.1057222222222200.00386111111109244
50117.14117.078388888889116.8816666666670.1967222222222260.0616111111111053
51116.96116.866888888889116.6966666666670.1702222222222240.0931111111111278
52116.34116.406555555556116.505-0.0984444444444397-0.0665555555555528
53115.99116.026138888889116.31875-0.292611111111109-0.0361388888888996
54115.99115.988305555556116.14125-0.1529444444444440.00169444444445332
55115.97115.975888888889115.9658333333330.0100555555555497-0.00588888888887595
56115.92115.885972222222115.7895833333330.09638888888888980.0340277777778084
57115.63115.687972222222115.6041666666670.0838055555555565-0.0579722222221903
58115.31115.415722222222115.4041666666670.0115555555555540-0.105722222222198
59115.13115.078888888889115.190416666667-0.1115277777777810.0511111111111262
60115.09114.950222222222114.969166666667-0.01894444444444660.139777777777795
61115.07114.853638888889114.7479166666670.1057222222222200.216361111111112
62115.01114.723388888889114.5266666666670.1967222222222260.286611111111114
63114.64114.484805555556114.3145833333330.1702222222222240.155194444444447
64113.86114.002388888889114.100833333333-0.0984444444444397-0.142388888888888
65113.34113.576972222222113.869583333333-0.292611111111109-0.236972222222207
66113.33113.475805555556113.62875-0.152944444444444-0.145805555555540
67113.32NANA0.0100555555555497NA
68113.26NANA0.0963888888888898NA
69113.2NANA0.0838055555555565NA
70112.61NANA0.0115555555555540NA
71112.28NANA-0.111527777777781NA
72112.16NANA-0.0189444444444466NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 121.67 & NA & NA & 0.105722222222220 & NA \tabularnewline
2 & 121.65 & NA & NA & 0.196722222222226 & NA \tabularnewline
3 & 121.61 & NA & NA & 0.170222222222224 & NA \tabularnewline
4 & 121.5 & NA & NA & -0.0984444444444397 & NA \tabularnewline
5 & 121.41 & NA & NA & -0.292611111111109 & NA \tabularnewline
6 & 121.41 & NA & NA & -0.152944444444444 & NA \tabularnewline
7 & 121.4 & 121.353805555556 & 121.34375 & 0.0100555555555497 & 0.0461944444444669 \tabularnewline
8 & 121.38 & 121.379305555556 & 121.282916666667 & 0.0963888888888898 & 0.000694444444434339 \tabularnewline
9 & 121.34 & 121.304222222222 & 121.220416666667 & 0.0838055555555565 & 0.0357777777777812 \tabularnewline
10 & 121.19 & 121.168638888889 & 121.157083333333 & 0.0115555555555540 & 0.0213611111111049 \tabularnewline
11 & 120.96 & 120.976805555556 & 121.088333333333 & -0.111527777777781 & -0.0168055555555640 \tabularnewline
12 & 120.96 & 120.996055555556 & 121.015 & -0.0189444444444466 & -0.0360555555555493 \tabularnewline
13 & 120.96 & 121.047805555556 & 120.942083333333 & 0.105722222222220 & -0.0878055555555477 \tabularnewline
14 & 120.9 & 121.066722222222 & 120.87 & 0.196722222222226 & -0.166722222222205 \tabularnewline
15 & 120.86 & 120.969805555556 & 120.799583333333 & 0.170222222222224 & -0.109805555555567 \tabularnewline
16 & 120.73 & 120.634888888889 & 120.733333333333 & -0.0984444444444397 & 0.095111111111109 \tabularnewline
17 & 120.53 & 120.381138888889 & 120.67375 & -0.292611111111109 & 0.148861111111103 \tabularnewline
18 & 120.53 & 120.464138888889 & 120.617083333333 & -0.152944444444444 & 0.0658611111111043 \tabularnewline
19 & 120.53 & 120.569638888889 & 120.559583333333 & 0.0100555555555497 & -0.0396388888889163 \tabularnewline
20 & 120.52 & 120.599722222222 & 120.503333333333 & 0.0963888888888898 & -0.0797222222222302 \tabularnewline
21 & 120.51 & 120.532555555556 & 120.44875 & 0.0838055555555565 & -0.0225555555555559 \tabularnewline
22 & 120.43 & 120.405305555556 & 120.39375 & 0.0115555555555540 & 0.0246944444444352 \tabularnewline
23 & 120.29 & 120.226388888889 & 120.337916666667 & -0.111527777777781 & 0.063611111111129 \tabularnewline
24 & 120.27 & 120.262722222222 & 120.281666666667 & -0.0189444444444466 & 0.00727777777777305 \tabularnewline
25 & 120.27 & 120.330722222222 & 120.225 & 0.105722222222220 & -0.0607222222222106 \tabularnewline
26 & 120.24 & 120.364638888889 & 120.167916666667 & 0.196722222222226 & -0.124638888888853 \tabularnewline
27 & 120.21 & 120.276055555556 & 120.105833333333 & 0.170222222222224 & -0.0660555555555362 \tabularnewline
28 & 120.06 & 119.938222222222 & 120.036666666667 & -0.0984444444444397 & 0.121777777777794 \tabularnewline
29 & 119.86 & 119.662805555556 & 119.955416666667 & -0.292611111111109 & 0.197194444444477 \tabularnewline
30 & 119.85 & 119.709555555556 & 119.8625 & -0.152944444444444 & 0.140444444444455 \tabularnewline
31 & 119.85 & 119.777555555556 & 119.7675 & 0.0100555555555497 & 0.0724444444444572 \tabularnewline
32 & 119.83 & 119.768472222222 & 119.672083333333 & 0.0963888888888898 & 0.0615277777777834 \tabularnewline
33 & 119.71 & 119.653388888889 & 119.569583333333 & 0.0838055555555565 & 0.0566111111111098 \tabularnewline
34 & 119.57 & 119.463222222222 & 119.451666666667 & 0.0115555555555540 & 0.106777777777779 \tabularnewline
35 & 119.2 & 119.204305555556 & 119.315833333333 & -0.111527777777781 & -0.0043055555555469 \tabularnewline
36 & 119.13 & 119.151888888889 & 119.170833333333 & -0.0189444444444466 & -0.0218888888888955 \tabularnewline
37 & 119.13 & 119.131138888889 & 119.025416666667 & 0.105722222222220 & -0.0011388888888888 \tabularnewline
38 & 119.09 & 119.076305555556 & 118.879583333333 & 0.196722222222226 & 0.0136944444444538 \tabularnewline
39 & 118.9 & 118.901888888889 & 118.731666666667 & 0.170222222222224 & -0.00188888888887107 \tabularnewline
40 & 118.54 & 118.477388888889 & 118.575833333333 & -0.0984444444444397 & 0.0626111111111243 \tabularnewline
41 & 118.12 & 118.122388888889 & 118.415 & -0.292611111111109 & -0.00238888888885924 \tabularnewline
42 & 118.11 & 118.101638888889 & 118.254583333333 & -0.152944444444444 & 0.00836111111111393 \tabularnewline
43 & 118.1 & 118.102555555556 & 118.0925 & 0.0100555555555497 & -0.00255555555555986 \tabularnewline
44 & 118.08 & 118.025972222222 & 117.929583333333 & 0.0963888888888898 & 0.0540277777777618 \tabularnewline
45 & 117.91 & 117.851305555556 & 117.7675 & 0.0838055555555565 & 0.0586944444444413 \tabularnewline
46 & 117.63 & 117.606555555556 & 117.595 & 0.0115555555555540 & 0.0234444444444364 \tabularnewline
47 & 117.28 & 117.303055555556 & 117.414583333333 & -0.111527777777781 & -0.0230555555555583 \tabularnewline
48 & 117.2 & 117.218555555556 & 117.2375 & -0.0189444444444466 & -0.018555555555551 \tabularnewline
49 & 117.17 & 117.166138888889 & 117.060416666667 & 0.105722222222220 & 0.00386111111109244 \tabularnewline
50 & 117.14 & 117.078388888889 & 116.881666666667 & 0.196722222222226 & 0.0616111111111053 \tabularnewline
51 & 116.96 & 116.866888888889 & 116.696666666667 & 0.170222222222224 & 0.0931111111111278 \tabularnewline
52 & 116.34 & 116.406555555556 & 116.505 & -0.0984444444444397 & -0.0665555555555528 \tabularnewline
53 & 115.99 & 116.026138888889 & 116.31875 & -0.292611111111109 & -0.0361388888888996 \tabularnewline
54 & 115.99 & 115.988305555556 & 116.14125 & -0.152944444444444 & 0.00169444444445332 \tabularnewline
55 & 115.97 & 115.975888888889 & 115.965833333333 & 0.0100555555555497 & -0.00588888888887595 \tabularnewline
56 & 115.92 & 115.885972222222 & 115.789583333333 & 0.0963888888888898 & 0.0340277777778084 \tabularnewline
57 & 115.63 & 115.687972222222 & 115.604166666667 & 0.0838055555555565 & -0.0579722222221903 \tabularnewline
58 & 115.31 & 115.415722222222 & 115.404166666667 & 0.0115555555555540 & -0.105722222222198 \tabularnewline
59 & 115.13 & 115.078888888889 & 115.190416666667 & -0.111527777777781 & 0.0511111111111262 \tabularnewline
60 & 115.09 & 114.950222222222 & 114.969166666667 & -0.0189444444444466 & 0.139777777777795 \tabularnewline
61 & 115.07 & 114.853638888889 & 114.747916666667 & 0.105722222222220 & 0.216361111111112 \tabularnewline
62 & 115.01 & 114.723388888889 & 114.526666666667 & 0.196722222222226 & 0.286611111111114 \tabularnewline
63 & 114.64 & 114.484805555556 & 114.314583333333 & 0.170222222222224 & 0.155194444444447 \tabularnewline
64 & 113.86 & 114.002388888889 & 114.100833333333 & -0.0984444444444397 & -0.142388888888888 \tabularnewline
65 & 113.34 & 113.576972222222 & 113.869583333333 & -0.292611111111109 & -0.236972222222207 \tabularnewline
66 & 113.33 & 113.475805555556 & 113.62875 & -0.152944444444444 & -0.145805555555540 \tabularnewline
67 & 113.32 & NA & NA & 0.0100555555555497 & NA \tabularnewline
68 & 113.26 & NA & NA & 0.0963888888888898 & NA \tabularnewline
69 & 113.2 & NA & NA & 0.0838055555555565 & NA \tabularnewline
70 & 112.61 & NA & NA & 0.0115555555555540 & NA \tabularnewline
71 & 112.28 & NA & NA & -0.111527777777781 & NA \tabularnewline
72 & 112.16 & NA & NA & -0.0189444444444466 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=76305&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]121.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.105722222222220[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]121.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.196722222222226[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]121.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.170222222222224[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]121.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0984444444444397[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]121.41[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.292611111111109[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]121.41[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.152944444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]121.4[/C][C]121.353805555556[/C][C]121.34375[/C][C]0.0100555555555497[/C][C]0.0461944444444669[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]121.38[/C][C]121.379305555556[/C][C]121.282916666667[/C][C]0.0963888888888898[/C][C]0.000694444444434339[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]121.34[/C][C]121.304222222222[/C][C]121.220416666667[/C][C]0.0838055555555565[/C][C]0.0357777777777812[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]121.19[/C][C]121.168638888889[/C][C]121.157083333333[/C][C]0.0115555555555540[/C][C]0.0213611111111049[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]120.96[/C][C]120.976805555556[/C][C]121.088333333333[/C][C]-0.111527777777781[/C][C]-0.0168055555555640[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]120.96[/C][C]120.996055555556[/C][C]121.015[/C][C]-0.0189444444444466[/C][C]-0.0360555555555493[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]120.96[/C][C]121.047805555556[/C][C]120.942083333333[/C][C]0.105722222222220[/C][C]-0.0878055555555477[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]120.9[/C][C]121.066722222222[/C][C]120.87[/C][C]0.196722222222226[/C][C]-0.166722222222205[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]120.86[/C][C]120.969805555556[/C][C]120.799583333333[/C][C]0.170222222222224[/C][C]-0.109805555555567[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]120.73[/C][C]120.634888888889[/C][C]120.733333333333[/C][C]-0.0984444444444397[/C][C]0.095111111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]120.53[/C][C]120.381138888889[/C][C]120.67375[/C][C]-0.292611111111109[/C][C]0.148861111111103[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]120.53[/C][C]120.464138888889[/C][C]120.617083333333[/C][C]-0.152944444444444[/C][C]0.0658611111111043[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]120.53[/C][C]120.569638888889[/C][C]120.559583333333[/C][C]0.0100555555555497[/C][C]-0.0396388888889163[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]120.52[/C][C]120.599722222222[/C][C]120.503333333333[/C][C]0.0963888888888898[/C][C]-0.0797222222222302[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]120.51[/C][C]120.532555555556[/C][C]120.44875[/C][C]0.0838055555555565[/C][C]-0.0225555555555559[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]120.43[/C][C]120.405305555556[/C][C]120.39375[/C][C]0.0115555555555540[/C][C]0.0246944444444352[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]120.29[/C][C]120.226388888889[/C][C]120.337916666667[/C][C]-0.111527777777781[/C][C]0.063611111111129[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]120.27[/C][C]120.262722222222[/C][C]120.281666666667[/C][C]-0.0189444444444466[/C][C]0.00727777777777305[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]120.27[/C][C]120.330722222222[/C][C]120.225[/C][C]0.105722222222220[/C][C]-0.0607222222222106[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]120.24[/C][C]120.364638888889[/C][C]120.167916666667[/C][C]0.196722222222226[/C][C]-0.124638888888853[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]120.21[/C][C]120.276055555556[/C][C]120.105833333333[/C][C]0.170222222222224[/C][C]-0.0660555555555362[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]120.06[/C][C]119.938222222222[/C][C]120.036666666667[/C][C]-0.0984444444444397[/C][C]0.121777777777794[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]119.86[/C][C]119.662805555556[/C][C]119.955416666667[/C][C]-0.292611111111109[/C][C]0.197194444444477[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]119.85[/C][C]119.709555555556[/C][C]119.8625[/C][C]-0.152944444444444[/C][C]0.140444444444455[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]119.85[/C][C]119.777555555556[/C][C]119.7675[/C][C]0.0100555555555497[/C][C]0.0724444444444572[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]119.83[/C][C]119.768472222222[/C][C]119.672083333333[/C][C]0.0963888888888898[/C][C]0.0615277777777834[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]119.71[/C][C]119.653388888889[/C][C]119.569583333333[/C][C]0.0838055555555565[/C][C]0.0566111111111098[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]119.57[/C][C]119.463222222222[/C][C]119.451666666667[/C][C]0.0115555555555540[/C][C]0.106777777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]119.2[/C][C]119.204305555556[/C][C]119.315833333333[/C][C]-0.111527777777781[/C][C]-0.0043055555555469[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]119.13[/C][C]119.151888888889[/C][C]119.170833333333[/C][C]-0.0189444444444466[/C][C]-0.0218888888888955[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]119.13[/C][C]119.131138888889[/C][C]119.025416666667[/C][C]0.105722222222220[/C][C]-0.0011388888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]119.09[/C][C]119.076305555556[/C][C]118.879583333333[/C][C]0.196722222222226[/C][C]0.0136944444444538[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]118.9[/C][C]118.901888888889[/C][C]118.731666666667[/C][C]0.170222222222224[/C][C]-0.00188888888887107[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]118.54[/C][C]118.477388888889[/C][C]118.575833333333[/C][C]-0.0984444444444397[/C][C]0.0626111111111243[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]118.12[/C][C]118.122388888889[/C][C]118.415[/C][C]-0.292611111111109[/C][C]-0.00238888888885924[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]118.11[/C][C]118.101638888889[/C][C]118.254583333333[/C][C]-0.152944444444444[/C][C]0.00836111111111393[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]118.1[/C][C]118.102555555556[/C][C]118.0925[/C][C]0.0100555555555497[/C][C]-0.00255555555555986[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]118.08[/C][C]118.025972222222[/C][C]117.929583333333[/C][C]0.0963888888888898[/C][C]0.0540277777777618[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]117.91[/C][C]117.851305555556[/C][C]117.7675[/C][C]0.0838055555555565[/C][C]0.0586944444444413[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]117.63[/C][C]117.606555555556[/C][C]117.595[/C][C]0.0115555555555540[/C][C]0.0234444444444364[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]117.28[/C][C]117.303055555556[/C][C]117.414583333333[/C][C]-0.111527777777781[/C][C]-0.0230555555555583[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]117.2[/C][C]117.218555555556[/C][C]117.2375[/C][C]-0.0189444444444466[/C][C]-0.018555555555551[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]117.17[/C][C]117.166138888889[/C][C]117.060416666667[/C][C]0.105722222222220[/C][C]0.00386111111109244[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]117.14[/C][C]117.078388888889[/C][C]116.881666666667[/C][C]0.196722222222226[/C][C]0.0616111111111053[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]116.96[/C][C]116.866888888889[/C][C]116.696666666667[/C][C]0.170222222222224[/C][C]0.0931111111111278[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]116.34[/C][C]116.406555555556[/C][C]116.505[/C][C]-0.0984444444444397[/C][C]-0.0665555555555528[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]115.99[/C][C]116.026138888889[/C][C]116.31875[/C][C]-0.292611111111109[/C][C]-0.0361388888888996[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]115.99[/C][C]115.988305555556[/C][C]116.14125[/C][C]-0.152944444444444[/C][C]0.00169444444445332[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]115.97[/C][C]115.975888888889[/C][C]115.965833333333[/C][C]0.0100555555555497[/C][C]-0.00588888888887595[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]115.92[/C][C]115.885972222222[/C][C]115.789583333333[/C][C]0.0963888888888898[/C][C]0.0340277777778084[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]115.63[/C][C]115.687972222222[/C][C]115.604166666667[/C][C]0.0838055555555565[/C][C]-0.0579722222221903[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]115.31[/C][C]115.415722222222[/C][C]115.404166666667[/C][C]0.0115555555555540[/C][C]-0.105722222222198[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]115.13[/C][C]115.078888888889[/C][C]115.190416666667[/C][C]-0.111527777777781[/C][C]0.0511111111111262[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]115.09[/C][C]114.950222222222[/C][C]114.969166666667[/C][C]-0.0189444444444466[/C][C]0.139777777777795[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]115.07[/C][C]114.853638888889[/C][C]114.747916666667[/C][C]0.105722222222220[/C][C]0.216361111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]115.01[/C][C]114.723388888889[/C][C]114.526666666667[/C][C]0.196722222222226[/C][C]0.286611111111114[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]114.64[/C][C]114.484805555556[/C][C]114.314583333333[/C][C]0.170222222222224[/C][C]0.155194444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]113.86[/C][C]114.002388888889[/C][C]114.100833333333[/C][C]-0.0984444444444397[/C][C]-0.142388888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]113.34[/C][C]113.576972222222[/C][C]113.869583333333[/C][C]-0.292611111111109[/C][C]-0.236972222222207[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]113.33[/C][C]113.475805555556[/C][C]113.62875[/C][C]-0.152944444444444[/C][C]-0.145805555555540[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]113.32[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0100555555555497[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]113.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0963888888888898[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]113.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0838055555555565[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]112.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0115555555555540[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]112.28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.111527777777781[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]112.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0189444444444466[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=76305&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=76305&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
1121.67NANA0.105722222222220NA
2121.65NANA0.196722222222226NA
3121.61NANA0.170222222222224NA
4121.5NANA-0.0984444444444397NA
5121.41NANA-0.292611111111109NA
6121.41NANA-0.152944444444444NA
7121.4121.353805555556121.343750.01005555555554970.0461944444444669
8121.38121.379305555556121.2829166666670.09638888888888980.000694444444434339
9121.34121.304222222222121.2204166666670.08380555555555650.0357777777777812
10121.19121.168638888889121.1570833333330.01155555555555400.0213611111111049
11120.96120.976805555556121.088333333333-0.111527777777781-0.0168055555555640
12120.96120.996055555556121.015-0.0189444444444466-0.0360555555555493
13120.96121.047805555556120.9420833333330.105722222222220-0.0878055555555477
14120.9121.066722222222120.870.196722222222226-0.166722222222205
15120.86120.969805555556120.7995833333330.170222222222224-0.109805555555567
16120.73120.634888888889120.733333333333-0.09844444444443970.095111111111109
17120.53120.381138888889120.67375-0.2926111111111090.148861111111103
18120.53120.464138888889120.617083333333-0.1529444444444440.0658611111111043
19120.53120.569638888889120.5595833333330.0100555555555497-0.0396388888889163
20120.52120.599722222222120.5033333333330.0963888888888898-0.0797222222222302
21120.51120.532555555556120.448750.0838055555555565-0.0225555555555559
22120.43120.405305555556120.393750.01155555555555400.0246944444444352
23120.29120.226388888889120.337916666667-0.1115277777777810.063611111111129
24120.27120.262722222222120.281666666667-0.01894444444444660.00727777777777305
25120.27120.330722222222120.2250.105722222222220-0.0607222222222106
26120.24120.364638888889120.1679166666670.196722222222226-0.124638888888853
27120.21120.276055555556120.1058333333330.170222222222224-0.0660555555555362
28120.06119.938222222222120.036666666667-0.09844444444443970.121777777777794
29119.86119.662805555556119.955416666667-0.2926111111111090.197194444444477
30119.85119.709555555556119.8625-0.1529444444444440.140444444444455
31119.85119.777555555556119.76750.01005555555554970.0724444444444572
32119.83119.768472222222119.6720833333330.09638888888888980.0615277777777834
33119.71119.653388888889119.5695833333330.08380555555555650.0566111111111098
34119.57119.463222222222119.4516666666670.01155555555555400.106777777777779
35119.2119.204305555556119.315833333333-0.111527777777781-0.0043055555555469
36119.13119.151888888889119.170833333333-0.0189444444444466-0.0218888888888955
37119.13119.131138888889119.0254166666670.105722222222220-0.0011388888888888
38119.09119.076305555556118.8795833333330.1967222222222260.0136944444444538
39118.9118.901888888889118.7316666666670.170222222222224-0.00188888888887107
40118.54118.477388888889118.575833333333-0.09844444444443970.0626111111111243
41118.12118.122388888889118.415-0.292611111111109-0.00238888888885924
42118.11118.101638888889118.254583333333-0.1529444444444440.00836111111111393
43118.1118.102555555556118.09250.0100555555555497-0.00255555555555986
44118.08118.025972222222117.9295833333330.09638888888888980.0540277777777618
45117.91117.851305555556117.76750.08380555555555650.0586944444444413
46117.63117.606555555556117.5950.01155555555555400.0234444444444364
47117.28117.303055555556117.414583333333-0.111527777777781-0.0230555555555583
48117.2117.218555555556117.2375-0.0189444444444466-0.018555555555551
49117.17117.166138888889117.0604166666670.1057222222222200.00386111111109244
50117.14117.078388888889116.8816666666670.1967222222222260.0616111111111053
51116.96116.866888888889116.6966666666670.1702222222222240.0931111111111278
52116.34116.406555555556116.505-0.0984444444444397-0.0665555555555528
53115.99116.026138888889116.31875-0.292611111111109-0.0361388888888996
54115.99115.988305555556116.14125-0.1529444444444440.00169444444445332
55115.97115.975888888889115.9658333333330.0100555555555497-0.00588888888887595
56115.92115.885972222222115.7895833333330.09638888888888980.0340277777778084
57115.63115.687972222222115.6041666666670.0838055555555565-0.0579722222221903
58115.31115.415722222222115.4041666666670.0115555555555540-0.105722222222198
59115.13115.078888888889115.190416666667-0.1115277777777810.0511111111111262
60115.09114.950222222222114.969166666667-0.01894444444444660.139777777777795
61115.07114.853638888889114.7479166666670.1057222222222200.216361111111112
62115.01114.723388888889114.5266666666670.1967222222222260.286611111111114
63114.64114.484805555556114.3145833333330.1702222222222240.155194444444447
64113.86114.002388888889114.100833333333-0.0984444444444397-0.142388888888888
65113.34113.576972222222113.869583333333-0.292611111111109-0.236972222222207
66113.33113.475805555556113.62875-0.152944444444444-0.145805555555540
67113.32NANA0.0100555555555497NA
68113.26NANA0.0963888888888898NA
69113.2NANA0.0838055555555565NA
70112.61NANA0.0115555555555540NA
71112.28NANA-0.111527777777781NA
72112.16NANA-0.0189444444444466NA


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')