FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationWed, 12 Dec 2012 07:21:03 -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/2012/Dec/12/t1355314885kt68pcjvnqo5nmy.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 23:48:01 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198841, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 23:48:01 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact79

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2012-12-12 12:21:03] [b7ec516ed4ac617af0f7d8ff855a58b9] [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
17,89
17,96
18
18,08
18
18,02
18,01
18,02
17,95
17,96
18
18,01

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198841&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]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198841&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=198841&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 time4 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
115.58NANA0.994878723581595NA
215.66NANA1.00085143098991NA
315.73NANA1.00416945377488NA
415.74NANA1.00477900567681NA
515.77NANA1.00350106506046NA
615.78NANA1.0026016363242NA
715.815.814839404874515.791.001573109871730.999061678434119
815.8115.799496544759615.81916666666670.9987565639630981.00066479683138
915.8215.835213766366615.84958333333330.999093378881670.9990392446486
1015.8815.838050015622115.881250.9972798120816751.00264868366601
1115.8515.864401497492615.91583333333330.9967685112828490.999092212996823
1215.8915.885903623159215.953750.9957473085111181.00025786237522
1315.9215.911012519680115.99291666666670.9948787235815951.00056485910678
1416.0216.042814395909216.02916666666671.000851430989910.998577905637618
1516.116.1290534473216.06208333333331.004169453774880.998198688632604
1616.1316.170243464692116.09333333333331.004779005676810.99751126414516
1716.2116.184381552206416.12791666666671.003501065060461.00158291175421
1816.2516.207473201862516.16541666666671.00260163632421.00262390056783
1916.2716.227153668438416.20166666666671.001573109871731.00264040955284
2016.2116.218974301624116.23916666666670.9987565639630980.999446678843115
2116.2116.261909896930616.27666666666670.999093378881670.996807884359239
2216.2416.269373534347416.313750.9972798120816750.998194550374948
2316.3216.294257917983316.34708333333330.9967685112828491.00157982536831
2416.3216.304532387445816.37416666666670.9957473085111181.00094866949794
2516.3616.315596533936716.39958333333330.9948787235815951.00272153494179
2616.4816.439818796868516.42583333333331.000851430989911.00244413905214
2716.5416.524026765804816.45541666666671.004169453774881.00096666717027
2816.5816.559595329391816.48083333333331.004779005676811.00123219621025
2916.5616.554422569947516.49666666666671.003501065060461.00033691480503
3016.5516.552953015712616.511.00260163632420.999821601879148
3116.5816.548074385726516.52208333333331.001573109871731.00192926460985
3216.5316.5094460023116.530.9987565639630981.00124498409499
3316.616.522923042163516.53791666666670.999093378881671.00466485001715
3416.4616.504149823441616.54916666666670.9972798120816750.997324925917787
3516.4816.511055069187316.56458333333330.9967685112828490.998119134782289
3616.4816.516543585216316.58708333333330.9957473085111180.997787455648469
3716.4916.525764664293316.61083333333330.9948787235815950.997835823937966
3816.5416.649580575946816.63541666666671.000851430989910.993418418233003
3916.6716.733647139280316.66416666666671.004169453774880.996196457427928
4016.7216.781902684397816.70208333333331.004779005676810.996311342905391
4116.7916.806134087100116.74751.003501065060460.999039988196184
4216.8616.837023479337716.79333333333331.00260163632421.0013646426692
4316.8416.866073848110716.83958333333331.001573109871730.99845406534173
4416.8616.876905188134816.89791666666670.9987565639630980.998998324162735
4516.9616.954198350714116.96958333333330.999093378881671.00034219543537
4617.0116.994894597636817.041250.9972798120816751.00088882000864
4717.0217.054293907836517.10958333333330.9967685112828490.997989133527202
4817.0417.098640865983417.17166666666670.9957473085111180.996570437004729
4917.0417.145491202524317.233750.9948787235815950.993847291904429
5017.3917.315146777555117.30041666666671.000851430989911.00432299092849
5117.5417.437820968739917.36541666666671.004169453774881.00585962153432
5217.5717.510786121432517.42751.004779005676811.00338156597635
5317.5817.552906129682617.49166666666671.003501065060461.00154355467506
5417.5617.604849232489417.55916666666671.00260163632420.997452450066622
5517.6317.656481960651217.628751.001573109871730.998500156446216
5617.6717.665922873665617.68791666666670.9987565639630981.00023079045253
5717.7117.714758185387717.73083333333330.999093378881670.999731399924405
5817.7517.722908860456517.771250.9972798120816751.00152859441736
5917.8217.752447185947517.810.9967685112828491.00380526771013
6017.8617.770770299228417.84666666666670.9957473085111181.0050211498584
6117.8917.790089708844917.88166666666670.9948787235815951.00561606449379
6217.9617.927334236177317.91208333333331.000851430989911.0018221205335
631818.011452769208817.93666666666671.004169453774880.999364139619631
6418.0818.041225704846117.95541666666671.004779005676811.0021492051476
651818.034586640911617.97166666666671.003501065060460.998082204954275
6618.0218.032208179972517.98541666666671.00260163632420.999322979201953
6718.01NANA1.00157310987173NA
6818.02NANA0.998756563963098NA
6917.95NANA0.99909337888167NA
7017.96NANA0.997279812081675NA
7118NANA0.996768511282849NA
7218.01NANA0.995747308511118NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 15.58 & NA & NA & 0.994878723581595 & NA \tabularnewline
2 & 15.66 & NA & NA & 1.00085143098991 & NA \tabularnewline
3 & 15.73 & NA & NA & 1.00416945377488 & NA \tabularnewline
4 & 15.74 & NA & NA & 1.00477900567681 & NA \tabularnewline
5 & 15.77 & NA & NA & 1.00350106506046 & NA \tabularnewline
6 & 15.78 & NA & NA & 1.0026016363242 & NA \tabularnewline
7 & 15.8 & 15.8148394048745 & 15.79 & 1.00157310987173 & 0.999061678434119 \tabularnewline
8 & 15.81 & 15.7994965447596 & 15.8191666666667 & 0.998756563963098 & 1.00066479683138 \tabularnewline
9 & 15.82 & 15.8352137663666 & 15.8495833333333 & 0.99909337888167 & 0.9990392446486 \tabularnewline
10 & 15.88 & 15.8380500156221 & 15.88125 & 0.997279812081675 & 1.00264868366601 \tabularnewline
11 & 15.85 & 15.8644014974926 & 15.9158333333333 & 0.996768511282849 & 0.999092212996823 \tabularnewline
12 & 15.89 & 15.8859036231592 & 15.95375 & 0.995747308511118 & 1.00025786237522 \tabularnewline
13 & 15.92 & 15.9110125196801 & 15.9929166666667 & 0.994878723581595 & 1.00056485910678 \tabularnewline
14 & 16.02 & 16.0428143959092 & 16.0291666666667 & 1.00085143098991 & 0.998577905637618 \tabularnewline
15 & 16.1 & 16.12905344732 & 16.0620833333333 & 1.00416945377488 & 0.998198688632604 \tabularnewline
16 & 16.13 & 16.1702434646921 & 16.0933333333333 & 1.00477900567681 & 0.99751126414516 \tabularnewline
17 & 16.21 & 16.1843815522064 & 16.1279166666667 & 1.00350106506046 & 1.00158291175421 \tabularnewline
18 & 16.25 & 16.2074732018625 & 16.1654166666667 & 1.0026016363242 & 1.00262390056783 \tabularnewline
19 & 16.27 & 16.2271536684384 & 16.2016666666667 & 1.00157310987173 & 1.00264040955284 \tabularnewline
20 & 16.21 & 16.2189743016241 & 16.2391666666667 & 0.998756563963098 & 0.999446678843115 \tabularnewline
21 & 16.21 & 16.2619098969306 & 16.2766666666667 & 0.99909337888167 & 0.996807884359239 \tabularnewline
22 & 16.24 & 16.2693735343474 & 16.31375 & 0.997279812081675 & 0.998194550374948 \tabularnewline
23 & 16.32 & 16.2942579179833 & 16.3470833333333 & 0.996768511282849 & 1.00157982536831 \tabularnewline
24 & 16.32 & 16.3045323874458 & 16.3741666666667 & 0.995747308511118 & 1.00094866949794 \tabularnewline
25 & 16.36 & 16.3155965339367 & 16.3995833333333 & 0.994878723581595 & 1.00272153494179 \tabularnewline
26 & 16.48 & 16.4398187968685 & 16.4258333333333 & 1.00085143098991 & 1.00244413905214 \tabularnewline
27 & 16.54 & 16.5240267658048 & 16.4554166666667 & 1.00416945377488 & 1.00096666717027 \tabularnewline
28 & 16.58 & 16.5595953293918 & 16.4808333333333 & 1.00477900567681 & 1.00123219621025 \tabularnewline
29 & 16.56 & 16.5544225699475 & 16.4966666666667 & 1.00350106506046 & 1.00033691480503 \tabularnewline
30 & 16.55 & 16.5529530157126 & 16.51 & 1.0026016363242 & 0.999821601879148 \tabularnewline
31 & 16.58 & 16.5480743857265 & 16.5220833333333 & 1.00157310987173 & 1.00192926460985 \tabularnewline
32 & 16.53 & 16.50944600231 & 16.53 & 0.998756563963098 & 1.00124498409499 \tabularnewline
33 & 16.6 & 16.5229230421635 & 16.5379166666667 & 0.99909337888167 & 1.00466485001715 \tabularnewline
34 & 16.46 & 16.5041498234416 & 16.5491666666667 & 0.997279812081675 & 0.997324925917787 \tabularnewline
35 & 16.48 & 16.5110550691873 & 16.5645833333333 & 0.996768511282849 & 0.998119134782289 \tabularnewline
36 & 16.48 & 16.5165435852163 & 16.5870833333333 & 0.995747308511118 & 0.997787455648469 \tabularnewline
37 & 16.49 & 16.5257646642933 & 16.6108333333333 & 0.994878723581595 & 0.997835823937966 \tabularnewline
38 & 16.54 & 16.6495805759468 & 16.6354166666667 & 1.00085143098991 & 0.993418418233003 \tabularnewline
39 & 16.67 & 16.7336471392803 & 16.6641666666667 & 1.00416945377488 & 0.996196457427928 \tabularnewline
40 & 16.72 & 16.7819026843978 & 16.7020833333333 & 1.00477900567681 & 0.996311342905391 \tabularnewline
41 & 16.79 & 16.8061340871001 & 16.7475 & 1.00350106506046 & 0.999039988196184 \tabularnewline
42 & 16.86 & 16.8370234793377 & 16.7933333333333 & 1.0026016363242 & 1.0013646426692 \tabularnewline
43 & 16.84 & 16.8660738481107 & 16.8395833333333 & 1.00157310987173 & 0.99845406534173 \tabularnewline
44 & 16.86 & 16.8769051881348 & 16.8979166666667 & 0.998756563963098 & 0.998998324162735 \tabularnewline
45 & 16.96 & 16.9541983507141 & 16.9695833333333 & 0.99909337888167 & 1.00034219543537 \tabularnewline
46 & 17.01 & 16.9948945976368 & 17.04125 & 0.997279812081675 & 1.00088882000864 \tabularnewline
47 & 17.02 & 17.0542939078365 & 17.1095833333333 & 0.996768511282849 & 0.997989133527202 \tabularnewline
48 & 17.04 & 17.0986408659834 & 17.1716666666667 & 0.995747308511118 & 0.996570437004729 \tabularnewline
49 & 17.04 & 17.1454912025243 & 17.23375 & 0.994878723581595 & 0.993847291904429 \tabularnewline
50 & 17.39 & 17.3151467775551 & 17.3004166666667 & 1.00085143098991 & 1.00432299092849 \tabularnewline
51 & 17.54 & 17.4378209687399 & 17.3654166666667 & 1.00416945377488 & 1.00585962153432 \tabularnewline
52 & 17.57 & 17.5107861214325 & 17.4275 & 1.00477900567681 & 1.00338156597635 \tabularnewline
53 & 17.58 & 17.5529061296826 & 17.4916666666667 & 1.00350106506046 & 1.00154355467506 \tabularnewline
54 & 17.56 & 17.6048492324894 & 17.5591666666667 & 1.0026016363242 & 0.997452450066622 \tabularnewline
55 & 17.63 & 17.6564819606512 & 17.62875 & 1.00157310987173 & 0.998500156446216 \tabularnewline
56 & 17.67 & 17.6659228736656 & 17.6879166666667 & 0.998756563963098 & 1.00023079045253 \tabularnewline
57 & 17.71 & 17.7147581853877 & 17.7308333333333 & 0.99909337888167 & 0.999731399924405 \tabularnewline
58 & 17.75 & 17.7229088604565 & 17.77125 & 0.997279812081675 & 1.00152859441736 \tabularnewline
59 & 17.82 & 17.7524471859475 & 17.81 & 0.996768511282849 & 1.00380526771013 \tabularnewline
60 & 17.86 & 17.7707702992284 & 17.8466666666667 & 0.995747308511118 & 1.0050211498584 \tabularnewline
61 & 17.89 & 17.7900897088449 & 17.8816666666667 & 0.994878723581595 & 1.00561606449379 \tabularnewline
62 & 17.96 & 17.9273342361773 & 17.9120833333333 & 1.00085143098991 & 1.0018221205335 \tabularnewline
63 & 18 & 18.0114527692088 & 17.9366666666667 & 1.00416945377488 & 0.999364139619631 \tabularnewline
64 & 18.08 & 18.0412257048461 & 17.9554166666667 & 1.00477900567681 & 1.0021492051476 \tabularnewline
65 & 18 & 18.0345866409116 & 17.9716666666667 & 1.00350106506046 & 0.998082204954275 \tabularnewline
66 & 18.02 & 18.0322081799725 & 17.9854166666667 & 1.0026016363242 & 0.999322979201953 \tabularnewline
67 & 18.01 & NA & NA & 1.00157310987173 & NA \tabularnewline
68 & 18.02 & NA & NA & 0.998756563963098 & NA \tabularnewline
69 & 17.95 & NA & NA & 0.99909337888167 & NA \tabularnewline
70 & 17.96 & NA & NA & 0.997279812081675 & NA \tabularnewline
71 & 18 & NA & NA & 0.996768511282849 & NA \tabularnewline
72 & 18.01 & NA & NA & 0.995747308511118 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198841&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]0.994878723581595[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]15.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00085143098991[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]15.73[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00416945377488[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]15.74[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00477900567681[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]15.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00350106506046[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]15.78[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0026016363242[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]15.8[/C][C]15.8148394048745[/C][C]15.79[/C][C]1.00157310987173[/C][C]0.999061678434119[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]15.81[/C][C]15.7994965447596[/C][C]15.8191666666667[/C][C]0.998756563963098[/C][C]1.00066479683138[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]15.82[/C][C]15.8352137663666[/C][C]15.8495833333333[/C][C]0.99909337888167[/C][C]0.9990392446486[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]15.88[/C][C]15.8380500156221[/C][C]15.88125[/C][C]0.997279812081675[/C][C]1.00264868366601[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]15.85[/C][C]15.8644014974926[/C][C]15.9158333333333[/C][C]0.996768511282849[/C][C]0.999092212996823[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]15.89[/C][C]15.8859036231592[/C][C]15.95375[/C][C]0.995747308511118[/C][C]1.00025786237522[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]15.92[/C][C]15.9110125196801[/C][C]15.9929166666667[/C][C]0.994878723581595[/C][C]1.00056485910678[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]16.02[/C][C]16.0428143959092[/C][C]16.0291666666667[/C][C]1.00085143098991[/C][C]0.998577905637618[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]16.1[/C][C]16.12905344732[/C][C]16.0620833333333[/C][C]1.00416945377488[/C][C]0.998198688632604[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]16.13[/C][C]16.1702434646921[/C][C]16.0933333333333[/C][C]1.00477900567681[/C][C]0.99751126414516[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]16.21[/C][C]16.1843815522064[/C][C]16.1279166666667[/C][C]1.00350106506046[/C][C]1.00158291175421[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]16.25[/C][C]16.2074732018625[/C][C]16.1654166666667[/C][C]1.0026016363242[/C][C]1.00262390056783[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]16.27[/C][C]16.2271536684384[/C][C]16.2016666666667[/C][C]1.00157310987173[/C][C]1.00264040955284[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]16.21[/C][C]16.2189743016241[/C][C]16.2391666666667[/C][C]0.998756563963098[/C][C]0.999446678843115[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]16.21[/C][C]16.2619098969306[/C][C]16.2766666666667[/C][C]0.99909337888167[/C][C]0.996807884359239[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]16.24[/C][C]16.2693735343474[/C][C]16.31375[/C][C]0.997279812081675[/C][C]0.998194550374948[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]16.32[/C][C]16.2942579179833[/C][C]16.3470833333333[/C][C]0.996768511282849[/C][C]1.00157982536831[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]16.32[/C][C]16.3045323874458[/C][C]16.3741666666667[/C][C]0.995747308511118[/C][C]1.00094866949794[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]16.36[/C][C]16.3155965339367[/C][C]16.3995833333333[/C][C]0.994878723581595[/C][C]1.00272153494179[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]16.48[/C][C]16.4398187968685[/C][C]16.4258333333333[/C][C]1.00085143098991[/C][C]1.00244413905214[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]16.54[/C][C]16.5240267658048[/C][C]16.4554166666667[/C][C]1.00416945377488[/C][C]1.00096666717027[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]16.58[/C][C]16.5595953293918[/C][C]16.4808333333333[/C][C]1.00477900567681[/C][C]1.00123219621025[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]16.56[/C][C]16.5544225699475[/C][C]16.4966666666667[/C][C]1.00350106506046[/C][C]1.00033691480503[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]16.55[/C][C]16.5529530157126[/C][C]16.51[/C][C]1.0026016363242[/C][C]0.999821601879148[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]16.58[/C][C]16.5480743857265[/C][C]16.5220833333333[/C][C]1.00157310987173[/C][C]1.00192926460985[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]16.53[/C][C]16.50944600231[/C][C]16.53[/C][C]0.998756563963098[/C][C]1.00124498409499[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]16.6[/C][C]16.5229230421635[/C][C]16.5379166666667[/C][C]0.99909337888167[/C][C]1.00466485001715[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]16.46[/C][C]16.5041498234416[/C][C]16.5491666666667[/C][C]0.997279812081675[/C][C]0.997324925917787[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]16.48[/C][C]16.5110550691873[/C][C]16.5645833333333[/C][C]0.996768511282849[/C][C]0.998119134782289[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]16.48[/C][C]16.5165435852163[/C][C]16.5870833333333[/C][C]0.995747308511118[/C][C]0.997787455648469[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]16.49[/C][C]16.5257646642933[/C][C]16.6108333333333[/C][C]0.994878723581595[/C][C]0.997835823937966[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]16.54[/C][C]16.6495805759468[/C][C]16.6354166666667[/C][C]1.00085143098991[/C][C]0.993418418233003[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]16.67[/C][C]16.7336471392803[/C][C]16.6641666666667[/C][C]1.00416945377488[/C][C]0.996196457427928[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]16.72[/C][C]16.7819026843978[/C][C]16.7020833333333[/C][C]1.00477900567681[/C][C]0.996311342905391[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]16.79[/C][C]16.8061340871001[/C][C]16.7475[/C][C]1.00350106506046[/C][C]0.999039988196184[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]16.86[/C][C]16.8370234793377[/C][C]16.7933333333333[/C][C]1.0026016363242[/C][C]1.0013646426692[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]16.84[/C][C]16.8660738481107[/C][C]16.8395833333333[/C][C]1.00157310987173[/C][C]0.99845406534173[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]16.86[/C][C]16.8769051881348[/C][C]16.8979166666667[/C][C]0.998756563963098[/C][C]0.998998324162735[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]16.96[/C][C]16.9541983507141[/C][C]16.9695833333333[/C][C]0.99909337888167[/C][C]1.00034219543537[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]17.01[/C][C]16.9948945976368[/C][C]17.04125[/C][C]0.997279812081675[/C][C]1.00088882000864[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]17.02[/C][C]17.0542939078365[/C][C]17.1095833333333[/C][C]0.996768511282849[/C][C]0.997989133527202[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]17.04[/C][C]17.0986408659834[/C][C]17.1716666666667[/C][C]0.995747308511118[/C][C]0.996570437004729[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]17.04[/C][C]17.1454912025243[/C][C]17.23375[/C][C]0.994878723581595[/C][C]0.993847291904429[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]17.39[/C][C]17.3151467775551[/C][C]17.3004166666667[/C][C]1.00085143098991[/C][C]1.00432299092849[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]17.54[/C][C]17.4378209687399[/C][C]17.3654166666667[/C][C]1.00416945377488[/C][C]1.00585962153432[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]17.57[/C][C]17.5107861214325[/C][C]17.4275[/C][C]1.00477900567681[/C][C]1.00338156597635[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]17.58[/C][C]17.5529061296826[/C][C]17.4916666666667[/C][C]1.00350106506046[/C][C]1.00154355467506[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]17.56[/C][C]17.6048492324894[/C][C]17.5591666666667[/C][C]1.0026016363242[/C][C]0.997452450066622[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]17.63[/C][C]17.6564819606512[/C][C]17.62875[/C][C]1.00157310987173[/C][C]0.998500156446216[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]17.67[/C][C]17.6659228736656[/C][C]17.6879166666667[/C][C]0.998756563963098[/C][C]1.00023079045253[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]17.71[/C][C]17.7147581853877[/C][C]17.7308333333333[/C][C]0.99909337888167[/C][C]0.999731399924405[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]17.75[/C][C]17.7229088604565[/C][C]17.77125[/C][C]0.997279812081675[/C][C]1.00152859441736[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]17.82[/C][C]17.7524471859475[/C][C]17.81[/C][C]0.996768511282849[/C][C]1.00380526771013[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]17.86[/C][C]17.7707702992284[/C][C]17.8466666666667[/C][C]0.995747308511118[/C][C]1.0050211498584[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]17.89[/C][C]17.7900897088449[/C][C]17.8816666666667[/C][C]0.994878723581595[/C][C]1.00561606449379[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]17.96[/C][C]17.9273342361773[/C][C]17.9120833333333[/C][C]1.00085143098991[/C][C]1.0018221205335[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]18[/C][C]18.0114527692088[/C][C]17.9366666666667[/C][C]1.00416945377488[/C][C]0.999364139619631[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]18.08[/C][C]18.0412257048461[/C][C]17.9554166666667[/C][C]1.00477900567681[/C][C]1.0021492051476[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]18[/C][C]18.0345866409116[/C][C]17.9716666666667[/C][C]1.00350106506046[/C][C]0.998082204954275[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]18.02[/C][C]18.0322081799725[/C][C]17.9854166666667[/C][C]1.0026016363242[/C][C]0.999322979201953[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]18.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00157310987173[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]18.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.998756563963098[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]17.95[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.99909337888167[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]17.96[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.997279812081675[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]18[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.996768511282849[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]18.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.995747308511118[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198841&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=198841&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
115.58NANA0.994878723581595NA
215.66NANA1.00085143098991NA
315.73NANA1.00416945377488NA
415.74NANA1.00477900567681NA
515.77NANA1.00350106506046NA
615.78NANA1.0026016363242NA
715.815.814839404874515.791.001573109871730.999061678434119
815.8115.799496544759615.81916666666670.9987565639630981.00066479683138
915.8215.835213766366615.84958333333330.999093378881670.9990392446486
1015.8815.838050015622115.881250.9972798120816751.00264868366601
1115.8515.864401497492615.91583333333330.9967685112828490.999092212996823
1215.8915.885903623159215.953750.9957473085111181.00025786237522
1315.9215.911012519680115.99291666666670.9948787235815951.00056485910678
1416.0216.042814395909216.02916666666671.000851430989910.998577905637618
1516.116.1290534473216.06208333333331.004169453774880.998198688632604
1616.1316.170243464692116.09333333333331.004779005676810.99751126414516
1716.2116.184381552206416.12791666666671.003501065060461.00158291175421
1816.2516.207473201862516.16541666666671.00260163632421.00262390056783
1916.2716.227153668438416.20166666666671.001573109871731.00264040955284
2016.2116.218974301624116.23916666666670.9987565639630980.999446678843115
2116.2116.261909896930616.27666666666670.999093378881670.996807884359239
2216.2416.269373534347416.313750.9972798120816750.998194550374948
2316.3216.294257917983316.34708333333330.9967685112828491.00157982536831
2416.3216.304532387445816.37416666666670.9957473085111181.00094866949794
2516.3616.315596533936716.39958333333330.9948787235815951.00272153494179
2616.4816.439818796868516.42583333333331.000851430989911.00244413905214
2716.5416.524026765804816.45541666666671.004169453774881.00096666717027
2816.5816.559595329391816.48083333333331.004779005676811.00123219621025
2916.5616.554422569947516.49666666666671.003501065060461.00033691480503
3016.5516.552953015712616.511.00260163632420.999821601879148
3116.5816.548074385726516.52208333333331.001573109871731.00192926460985
3216.5316.5094460023116.530.9987565639630981.00124498409499
3316.616.522923042163516.53791666666670.999093378881671.00466485001715
3416.4616.504149823441616.54916666666670.9972798120816750.997324925917787
3516.4816.511055069187316.56458333333330.9967685112828490.998119134782289
3616.4816.516543585216316.58708333333330.9957473085111180.997787455648469
3716.4916.525764664293316.61083333333330.9948787235815950.997835823937966
3816.5416.649580575946816.63541666666671.000851430989910.993418418233003
3916.6716.733647139280316.66416666666671.004169453774880.996196457427928
4016.7216.781902684397816.70208333333331.004779005676810.996311342905391
4116.7916.806134087100116.74751.003501065060460.999039988196184
4216.8616.837023479337716.79333333333331.00260163632421.0013646426692
4316.8416.866073848110716.83958333333331.001573109871730.99845406534173
4416.8616.876905188134816.89791666666670.9987565639630980.998998324162735
4516.9616.954198350714116.96958333333330.999093378881671.00034219543537
4617.0116.994894597636817.041250.9972798120816751.00088882000864
4717.0217.054293907836517.10958333333330.9967685112828490.997989133527202
4817.0417.098640865983417.17166666666670.9957473085111180.996570437004729
4917.0417.145491202524317.233750.9948787235815950.993847291904429
5017.3917.315146777555117.30041666666671.000851430989911.00432299092849
5117.5417.437820968739917.36541666666671.004169453774881.00585962153432
5217.5717.510786121432517.42751.004779005676811.00338156597635
5317.5817.552906129682617.49166666666671.003501065060461.00154355467506
5417.5617.604849232489417.55916666666671.00260163632420.997452450066622
5517.6317.656481960651217.628751.001573109871730.998500156446216
5617.6717.665922873665617.68791666666670.9987565639630981.00023079045253
5717.7117.714758185387717.73083333333330.999093378881670.999731399924405
5817.7517.722908860456517.771250.9972798120816751.00152859441736
5917.8217.752447185947517.810.9967685112828491.00380526771013
6017.8617.770770299228417.84666666666670.9957473085111181.0050211498584
6117.8917.790089708844917.88166666666670.9948787235815951.00561606449379
6217.9617.927334236177317.91208333333331.000851430989911.0018221205335
631818.011452769208817.93666666666671.004169453774880.999364139619631
6418.0818.041225704846117.95541666666671.004779005676811.0021492051476
651818.034586640911617.97166666666671.003501065060460.998082204954275
6618.0218.032208179972517.98541666666671.00260163632420.999322979201953
6718.01NANA1.00157310987173NA
6818.02NANA0.998756563963098NA
6917.95NANA0.99909337888167NA
7017.96NANA0.997279812081675NA
7118NANA0.996768511282849NA
7218.01NANA0.995747308511118NA


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')