Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationMon, 07 May 2012 08:05:42 -0400
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/May/07/t1336392428jgaqe3bl4yzfwvl.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 07:56:45 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166308, Retrieved Fri, 03 May 2024 07:56:45 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact107
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2012-05-07 12:05:42] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
16,41
16,38
16,12
16,03
16,02
16,01
16,01
15,94
15,88
15,75
15,8
15,84
15,84
15,79
15,79
15,75
15,63
15,63
15,63
15,62
15,59
15,55
15,61
15,58
15,58
15,64
15,56
15,57
15,46
15,5
15,5
15,58
15,69
15,78
15,8
15,79
15,79
15,79
15,75
15,71
15,76
15,76
15,76
15,76
15,78
15,84
15,82
15,86
15,86
15,87
15,84
15,84
15,89
15,89
15,89
15,91
15,95
16,08
16,08
16,09




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166308&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]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166308&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166308&T=0

As an alternative you can also use a 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'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
116.41NANA0.0421354166666658NA
216.38NANA0.0486979166666656NA
316.12NANA0.0107812499999975NA
416.03NANA-0.0108854166666681NA
516.02NANA-0.0497395833333341NA
616.01NANA-0.0452604166666666NA
716.0115.959114583333315.9920833333333-0.03296874999999910.0508854166666683
815.9415.921822916666715.94375-0.02192708333333320.0181770833333346
915.8815.9017187515.9054166666667-0.00369791666666534-0.0217187499999998
1015.7515.876197916666715.88-0.00380208333333191-0.126197916666667
1115.815.879114583333315.85208333333330.0270312500000022-0.079114583333336
1215.8415.859635416666715.820.0396354166666672-0.0196354166666683
1315.8415.8304687515.78833333333330.04213541666666580.00953125000000021
1415.7915.807864583333315.75916666666670.0486979166666656-0.0178645833333331
1515.7915.7445312515.733750.01078124999999750.0454687499999995
1615.7515.702447916666715.7133333333333-0.01088541666666810.0475520833333327
1715.6315.6473437515.6970833333333-0.0497395833333341-0.0173437500000002
1815.6315.633072916666715.6783333333333-0.0452604166666666-0.00307291666666742
1915.6315.623697916666715.6566666666667-0.03296874999999910.00630208333333115
2015.6215.6176562515.6395833333333-0.02192708333333320.00234374999999787
2115.5915.620052083333315.62375-0.00369791666666534-0.0300520833333344
2215.5515.602864583333315.6066666666667-0.00380208333333191-0.0528645833333332
2315.6115.619114583333315.59208333333330.0270312500000022-0.00911458333333215
2415.5815.6192187515.57958333333330.0396354166666672-0.0392187499999981
2515.5815.610885416666715.568750.0421354166666658-0.0308854166666634
2615.6415.610364583333315.56166666666670.04869791666666560.0296354166666699
2715.5615.574947916666715.56416666666670.0107812499999975-0.0149479166666637
2815.5715.5670312515.5779166666667-0.01088541666666810.00296875000000085
2915.4615.545677083333315.5954166666667-0.0497395833333341-0.0856770833333318
3015.515.566822916666715.6120833333333-0.0452604166666666-0.0668229166666663
3115.515.596614583333315.6295833333333-0.0329687499999991-0.0966145833333325
3215.5815.6226562515.6445833333333-0.0219270833333332-0.0426562500000003
3315.6915.655052083333315.65875-0.003697916666665340.0349479166666669
3415.7815.668697916666715.6725-0.003802083333331910.111302083333333
3515.815.717864583333315.69083333333330.02703125000000220.0821354166666683
3615.7915.753802083333315.71416666666670.03963541666666720.0361979166666657
3715.7915.7779687515.73583333333330.04213541666666580.0120312499999997
3815.7915.802864583333315.75416666666670.0486979166666656-0.0128645833333323
3915.7515.776197916666715.76541666666670.0107812499999975-0.0261979166666659
4015.7115.7607812515.7716666666667-0.0108854166666681-0.05078125
4115.7615.725260416666715.775-0.04973958333333410.0347395833333337
4215.7615.733489583333315.77875-0.04526041666666660.0265104166666674
4315.7615.751614583333315.7845833333333-0.03296874999999910.00838541666666615
4415.7615.7689062515.7908333333333-0.0219270833333332-0.00890624999999723
4515.7815.7942187515.7979166666667-0.00369791666666534-0.0142187499999977
4615.8415.8032812515.8070833333333-0.003802083333331910.0367187500000021
4715.8215.844947916666715.81791666666670.0270312500000022-0.0249479166666635
4815.8615.868385416666715.828750.0396354166666672-0.00838541666666615
4915.8615.8817187515.83958333333330.0421354166666658-0.0217187499999998
5015.8715.899947916666715.851250.0486979166666656-0.0299479166666661
5115.8415.875364583333315.86458333333330.0107812499999975-0.0353645833333331
5215.8415.8707812515.8816666666667-0.0108854166666681-0.0307812500000004
5315.8915.852760416666715.9025-0.04973958333333410.037239583333335
5415.8915.8776562515.9229166666667-0.04526041666666660.0123437500000012
5515.89NANA-0.0329687499999991NA
5615.91NANA-0.0219270833333332NA
5715.95NANA-0.00369791666666534NA
5816.08NANA-0.00380208333333191NA
5916.08NANA0.0270312500000022NA
6016.09NANA0.0396354166666672NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 16.41 & NA & NA & 0.0421354166666658 & NA \tabularnewline
2 & 16.38 & NA & NA & 0.0486979166666656 & NA \tabularnewline
3 & 16.12 & NA & NA & 0.0107812499999975 & NA \tabularnewline
4 & 16.03 & NA & NA & -0.0108854166666681 & NA \tabularnewline
5 & 16.02 & NA & NA & -0.0497395833333341 & NA \tabularnewline
6 & 16.01 & NA & NA & -0.0452604166666666 & NA \tabularnewline
7 & 16.01 & 15.9591145833333 & 15.9920833333333 & -0.0329687499999991 & 0.0508854166666683 \tabularnewline
8 & 15.94 & 15.9218229166667 & 15.94375 & -0.0219270833333332 & 0.0181770833333346 \tabularnewline
9 & 15.88 & 15.90171875 & 15.9054166666667 & -0.00369791666666534 & -0.0217187499999998 \tabularnewline
10 & 15.75 & 15.8761979166667 & 15.88 & -0.00380208333333191 & -0.126197916666667 \tabularnewline
11 & 15.8 & 15.8791145833333 & 15.8520833333333 & 0.0270312500000022 & -0.079114583333336 \tabularnewline
12 & 15.84 & 15.8596354166667 & 15.82 & 0.0396354166666672 & -0.0196354166666683 \tabularnewline
13 & 15.84 & 15.83046875 & 15.7883333333333 & 0.0421354166666658 & 0.00953125000000021 \tabularnewline
14 & 15.79 & 15.8078645833333 & 15.7591666666667 & 0.0486979166666656 & -0.0178645833333331 \tabularnewline
15 & 15.79 & 15.74453125 & 15.73375 & 0.0107812499999975 & 0.0454687499999995 \tabularnewline
16 & 15.75 & 15.7024479166667 & 15.7133333333333 & -0.0108854166666681 & 0.0475520833333327 \tabularnewline
17 & 15.63 & 15.64734375 & 15.6970833333333 & -0.0497395833333341 & -0.0173437500000002 \tabularnewline
18 & 15.63 & 15.6330729166667 & 15.6783333333333 & -0.0452604166666666 & -0.00307291666666742 \tabularnewline
19 & 15.63 & 15.6236979166667 & 15.6566666666667 & -0.0329687499999991 & 0.00630208333333115 \tabularnewline
20 & 15.62 & 15.61765625 & 15.6395833333333 & -0.0219270833333332 & 0.00234374999999787 \tabularnewline
21 & 15.59 & 15.6200520833333 & 15.62375 & -0.00369791666666534 & -0.0300520833333344 \tabularnewline
22 & 15.55 & 15.6028645833333 & 15.6066666666667 & -0.00380208333333191 & -0.0528645833333332 \tabularnewline
23 & 15.61 & 15.6191145833333 & 15.5920833333333 & 0.0270312500000022 & -0.00911458333333215 \tabularnewline
24 & 15.58 & 15.61921875 & 15.5795833333333 & 0.0396354166666672 & -0.0392187499999981 \tabularnewline
25 & 15.58 & 15.6108854166667 & 15.56875 & 0.0421354166666658 & -0.0308854166666634 \tabularnewline
26 & 15.64 & 15.6103645833333 & 15.5616666666667 & 0.0486979166666656 & 0.0296354166666699 \tabularnewline
27 & 15.56 & 15.5749479166667 & 15.5641666666667 & 0.0107812499999975 & -0.0149479166666637 \tabularnewline
28 & 15.57 & 15.56703125 & 15.5779166666667 & -0.0108854166666681 & 0.00296875000000085 \tabularnewline
29 & 15.46 & 15.5456770833333 & 15.5954166666667 & -0.0497395833333341 & -0.0856770833333318 \tabularnewline
30 & 15.5 & 15.5668229166667 & 15.6120833333333 & -0.0452604166666666 & -0.0668229166666663 \tabularnewline
31 & 15.5 & 15.5966145833333 & 15.6295833333333 & -0.0329687499999991 & -0.0966145833333325 \tabularnewline
32 & 15.58 & 15.62265625 & 15.6445833333333 & -0.0219270833333332 & -0.0426562500000003 \tabularnewline
33 & 15.69 & 15.6550520833333 & 15.65875 & -0.00369791666666534 & 0.0349479166666669 \tabularnewline
34 & 15.78 & 15.6686979166667 & 15.6725 & -0.00380208333333191 & 0.111302083333333 \tabularnewline
35 & 15.8 & 15.7178645833333 & 15.6908333333333 & 0.0270312500000022 & 0.0821354166666683 \tabularnewline
36 & 15.79 & 15.7538020833333 & 15.7141666666667 & 0.0396354166666672 & 0.0361979166666657 \tabularnewline
37 & 15.79 & 15.77796875 & 15.7358333333333 & 0.0421354166666658 & 0.0120312499999997 \tabularnewline
38 & 15.79 & 15.8028645833333 & 15.7541666666667 & 0.0486979166666656 & -0.0128645833333323 \tabularnewline
39 & 15.75 & 15.7761979166667 & 15.7654166666667 & 0.0107812499999975 & -0.0261979166666659 \tabularnewline
40 & 15.71 & 15.76078125 & 15.7716666666667 & -0.0108854166666681 & -0.05078125 \tabularnewline
41 & 15.76 & 15.7252604166667 & 15.775 & -0.0497395833333341 & 0.0347395833333337 \tabularnewline
42 & 15.76 & 15.7334895833333 & 15.77875 & -0.0452604166666666 & 0.0265104166666674 \tabularnewline
43 & 15.76 & 15.7516145833333 & 15.7845833333333 & -0.0329687499999991 & 0.00838541666666615 \tabularnewline
44 & 15.76 & 15.76890625 & 15.7908333333333 & -0.0219270833333332 & -0.00890624999999723 \tabularnewline
45 & 15.78 & 15.79421875 & 15.7979166666667 & -0.00369791666666534 & -0.0142187499999977 \tabularnewline
46 & 15.84 & 15.80328125 & 15.8070833333333 & -0.00380208333333191 & 0.0367187500000021 \tabularnewline
47 & 15.82 & 15.8449479166667 & 15.8179166666667 & 0.0270312500000022 & -0.0249479166666635 \tabularnewline
48 & 15.86 & 15.8683854166667 & 15.82875 & 0.0396354166666672 & -0.00838541666666615 \tabularnewline
49 & 15.86 & 15.88171875 & 15.8395833333333 & 0.0421354166666658 & -0.0217187499999998 \tabularnewline
50 & 15.87 & 15.8999479166667 & 15.85125 & 0.0486979166666656 & -0.0299479166666661 \tabularnewline
51 & 15.84 & 15.8753645833333 & 15.8645833333333 & 0.0107812499999975 & -0.0353645833333331 \tabularnewline
52 & 15.84 & 15.87078125 & 15.8816666666667 & -0.0108854166666681 & -0.0307812500000004 \tabularnewline
53 & 15.89 & 15.8527604166667 & 15.9025 & -0.0497395833333341 & 0.037239583333335 \tabularnewline
54 & 15.89 & 15.87765625 & 15.9229166666667 & -0.0452604166666666 & 0.0123437500000012 \tabularnewline
55 & 15.89 & NA & NA & -0.0329687499999991 & NA \tabularnewline
56 & 15.91 & NA & NA & -0.0219270833333332 & NA \tabularnewline
57 & 15.95 & NA & NA & -0.00369791666666534 & NA \tabularnewline
58 & 16.08 & NA & NA & -0.00380208333333191 & NA \tabularnewline
59 & 16.08 & NA & NA & 0.0270312500000022 & NA \tabularnewline
60 & 16.09 & NA & NA & 0.0396354166666672 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166308&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]16.41[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0421354166666658[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]16.38[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0486979166666656[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]16.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0107812499999975[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]16.03[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0108854166666681[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]16.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0497395833333341[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]16.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0452604166666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]16.01[/C][C]15.9591145833333[/C][C]15.9920833333333[/C][C]-0.0329687499999991[/C][C]0.0508854166666683[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]15.94[/C][C]15.9218229166667[/C][C]15.94375[/C][C]-0.0219270833333332[/C][C]0.0181770833333346[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]15.88[/C][C]15.90171875[/C][C]15.9054166666667[/C][C]-0.00369791666666534[/C][C]-0.0217187499999998[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]15.75[/C][C]15.8761979166667[/C][C]15.88[/C][C]-0.00380208333333191[/C][C]-0.126197916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]15.8[/C][C]15.8791145833333[/C][C]15.8520833333333[/C][C]0.0270312500000022[/C][C]-0.079114583333336[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]15.84[/C][C]15.8596354166667[/C][C]15.82[/C][C]0.0396354166666672[/C][C]-0.0196354166666683[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]15.84[/C][C]15.83046875[/C][C]15.7883333333333[/C][C]0.0421354166666658[/C][C]0.00953125000000021[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]15.79[/C][C]15.8078645833333[/C][C]15.7591666666667[/C][C]0.0486979166666656[/C][C]-0.0178645833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]15.79[/C][C]15.74453125[/C][C]15.73375[/C][C]0.0107812499999975[/C][C]0.0454687499999995[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]15.75[/C][C]15.7024479166667[/C][C]15.7133333333333[/C][C]-0.0108854166666681[/C][C]0.0475520833333327[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]15.63[/C][C]15.64734375[/C][C]15.6970833333333[/C][C]-0.0497395833333341[/C][C]-0.0173437500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]15.63[/C][C]15.6330729166667[/C][C]15.6783333333333[/C][C]-0.0452604166666666[/C][C]-0.00307291666666742[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]15.63[/C][C]15.6236979166667[/C][C]15.6566666666667[/C][C]-0.0329687499999991[/C][C]0.00630208333333115[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]15.62[/C][C]15.61765625[/C][C]15.6395833333333[/C][C]-0.0219270833333332[/C][C]0.00234374999999787[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]15.59[/C][C]15.6200520833333[/C][C]15.62375[/C][C]-0.00369791666666534[/C][C]-0.0300520833333344[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]15.55[/C][C]15.6028645833333[/C][C]15.6066666666667[/C][C]-0.00380208333333191[/C][C]-0.0528645833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]15.61[/C][C]15.6191145833333[/C][C]15.5920833333333[/C][C]0.0270312500000022[/C][C]-0.00911458333333215[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]15.58[/C][C]15.61921875[/C][C]15.5795833333333[/C][C]0.0396354166666672[/C][C]-0.0392187499999981[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]15.58[/C][C]15.6108854166667[/C][C]15.56875[/C][C]0.0421354166666658[/C][C]-0.0308854166666634[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]15.64[/C][C]15.6103645833333[/C][C]15.5616666666667[/C][C]0.0486979166666656[/C][C]0.0296354166666699[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]15.56[/C][C]15.5749479166667[/C][C]15.5641666666667[/C][C]0.0107812499999975[/C][C]-0.0149479166666637[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]15.57[/C][C]15.56703125[/C][C]15.5779166666667[/C][C]-0.0108854166666681[/C][C]0.00296875000000085[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]15.46[/C][C]15.5456770833333[/C][C]15.5954166666667[/C][C]-0.0497395833333341[/C][C]-0.0856770833333318[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]15.5[/C][C]15.5668229166667[/C][C]15.6120833333333[/C][C]-0.0452604166666666[/C][C]-0.0668229166666663[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]15.5[/C][C]15.5966145833333[/C][C]15.6295833333333[/C][C]-0.0329687499999991[/C][C]-0.0966145833333325[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]15.58[/C][C]15.62265625[/C][C]15.6445833333333[/C][C]-0.0219270833333332[/C][C]-0.0426562500000003[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]15.69[/C][C]15.6550520833333[/C][C]15.65875[/C][C]-0.00369791666666534[/C][C]0.0349479166666669[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]15.78[/C][C]15.6686979166667[/C][C]15.6725[/C][C]-0.00380208333333191[/C][C]0.111302083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]15.8[/C][C]15.7178645833333[/C][C]15.6908333333333[/C][C]0.0270312500000022[/C][C]0.0821354166666683[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]15.79[/C][C]15.7538020833333[/C][C]15.7141666666667[/C][C]0.0396354166666672[/C][C]0.0361979166666657[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]15.79[/C][C]15.77796875[/C][C]15.7358333333333[/C][C]0.0421354166666658[/C][C]0.0120312499999997[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]15.79[/C][C]15.8028645833333[/C][C]15.7541666666667[/C][C]0.0486979166666656[/C][C]-0.0128645833333323[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]15.75[/C][C]15.7761979166667[/C][C]15.7654166666667[/C][C]0.0107812499999975[/C][C]-0.0261979166666659[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]15.71[/C][C]15.76078125[/C][C]15.7716666666667[/C][C]-0.0108854166666681[/C][C]-0.05078125[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]15.76[/C][C]15.7252604166667[/C][C]15.775[/C][C]-0.0497395833333341[/C][C]0.0347395833333337[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]15.76[/C][C]15.7334895833333[/C][C]15.77875[/C][C]-0.0452604166666666[/C][C]0.0265104166666674[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]15.76[/C][C]15.7516145833333[/C][C]15.7845833333333[/C][C]-0.0329687499999991[/C][C]0.00838541666666615[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]15.76[/C][C]15.76890625[/C][C]15.7908333333333[/C][C]-0.0219270833333332[/C][C]-0.00890624999999723[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]15.78[/C][C]15.79421875[/C][C]15.7979166666667[/C][C]-0.00369791666666534[/C][C]-0.0142187499999977[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]15.84[/C][C]15.80328125[/C][C]15.8070833333333[/C][C]-0.00380208333333191[/C][C]0.0367187500000021[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]15.82[/C][C]15.8449479166667[/C][C]15.8179166666667[/C][C]0.0270312500000022[/C][C]-0.0249479166666635[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]15.86[/C][C]15.8683854166667[/C][C]15.82875[/C][C]0.0396354166666672[/C][C]-0.00838541666666615[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]15.86[/C][C]15.88171875[/C][C]15.8395833333333[/C][C]0.0421354166666658[/C][C]-0.0217187499999998[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]15.87[/C][C]15.8999479166667[/C][C]15.85125[/C][C]0.0486979166666656[/C][C]-0.0299479166666661[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]15.84[/C][C]15.8753645833333[/C][C]15.8645833333333[/C][C]0.0107812499999975[/C][C]-0.0353645833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]15.84[/C][C]15.87078125[/C][C]15.8816666666667[/C][C]-0.0108854166666681[/C][C]-0.0307812500000004[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]15.89[/C][C]15.8527604166667[/C][C]15.9025[/C][C]-0.0497395833333341[/C][C]0.037239583333335[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]15.89[/C][C]15.87765625[/C][C]15.9229166666667[/C][C]-0.0452604166666666[/C][C]0.0123437500000012[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]15.89[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0329687499999991[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]15.91[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0219270833333332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]15.95[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00369791666666534[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]16.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00380208333333191[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]16.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0270312500000022[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]16.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0396354166666672[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166308&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166308&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
116.41NANA0.0421354166666658NA
216.38NANA0.0486979166666656NA
316.12NANA0.0107812499999975NA
416.03NANA-0.0108854166666681NA
516.02NANA-0.0497395833333341NA
616.01NANA-0.0452604166666666NA
716.0115.959114583333315.9920833333333-0.03296874999999910.0508854166666683
815.9415.921822916666715.94375-0.02192708333333320.0181770833333346
915.8815.9017187515.9054166666667-0.00369791666666534-0.0217187499999998
1015.7515.876197916666715.88-0.00380208333333191-0.126197916666667
1115.815.879114583333315.85208333333330.0270312500000022-0.079114583333336
1215.8415.859635416666715.820.0396354166666672-0.0196354166666683
1315.8415.8304687515.78833333333330.04213541666666580.00953125000000021
1415.7915.807864583333315.75916666666670.0486979166666656-0.0178645833333331
1515.7915.7445312515.733750.01078124999999750.0454687499999995
1615.7515.702447916666715.7133333333333-0.01088541666666810.0475520833333327
1715.6315.6473437515.6970833333333-0.0497395833333341-0.0173437500000002
1815.6315.633072916666715.6783333333333-0.0452604166666666-0.00307291666666742
1915.6315.623697916666715.6566666666667-0.03296874999999910.00630208333333115
2015.6215.6176562515.6395833333333-0.02192708333333320.00234374999999787
2115.5915.620052083333315.62375-0.00369791666666534-0.0300520833333344
2215.5515.602864583333315.6066666666667-0.00380208333333191-0.0528645833333332
2315.6115.619114583333315.59208333333330.0270312500000022-0.00911458333333215
2415.5815.6192187515.57958333333330.0396354166666672-0.0392187499999981
2515.5815.610885416666715.568750.0421354166666658-0.0308854166666634
2615.6415.610364583333315.56166666666670.04869791666666560.0296354166666699
2715.5615.574947916666715.56416666666670.0107812499999975-0.0149479166666637
2815.5715.5670312515.5779166666667-0.01088541666666810.00296875000000085
2915.4615.545677083333315.5954166666667-0.0497395833333341-0.0856770833333318
3015.515.566822916666715.6120833333333-0.0452604166666666-0.0668229166666663
3115.515.596614583333315.6295833333333-0.0329687499999991-0.0966145833333325
3215.5815.6226562515.6445833333333-0.0219270833333332-0.0426562500000003
3315.6915.655052083333315.65875-0.003697916666665340.0349479166666669
3415.7815.668697916666715.6725-0.003802083333331910.111302083333333
3515.815.717864583333315.69083333333330.02703125000000220.0821354166666683
3615.7915.753802083333315.71416666666670.03963541666666720.0361979166666657
3715.7915.7779687515.73583333333330.04213541666666580.0120312499999997
3815.7915.802864583333315.75416666666670.0486979166666656-0.0128645833333323
3915.7515.776197916666715.76541666666670.0107812499999975-0.0261979166666659
4015.7115.7607812515.7716666666667-0.0108854166666681-0.05078125
4115.7615.725260416666715.775-0.04973958333333410.0347395833333337
4215.7615.733489583333315.77875-0.04526041666666660.0265104166666674
4315.7615.751614583333315.7845833333333-0.03296874999999910.00838541666666615
4415.7615.7689062515.7908333333333-0.0219270833333332-0.00890624999999723
4515.7815.7942187515.7979166666667-0.00369791666666534-0.0142187499999977
4615.8415.8032812515.8070833333333-0.003802083333331910.0367187500000021
4715.8215.844947916666715.81791666666670.0270312500000022-0.0249479166666635
4815.8615.868385416666715.828750.0396354166666672-0.00838541666666615
4915.8615.8817187515.83958333333330.0421354166666658-0.0217187499999998
5015.8715.899947916666715.851250.0486979166666656-0.0299479166666661
5115.8415.875364583333315.86458333333330.0107812499999975-0.0353645833333331
5215.8415.8707812515.8816666666667-0.0108854166666681-0.0307812500000004
5315.8915.852760416666715.9025-0.04973958333333410.037239583333335
5415.8915.8776562515.9229166666667-0.04526041666666660.0123437500000012
5515.89NANA-0.0329687499999991NA
5615.91NANA-0.0219270833333332NA
5715.95NANA-0.00369791666666534NA
5816.08NANA-0.00380208333333191NA
5916.08NANA0.0270312500000022NA
6016.09NANA0.0396354166666672NA



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')