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, 07 May 2012 09:50:29 -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/t1336398682on0cya0eggl5y6m.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 05:58:38 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166311, Retrieved Fri, 03 May 2024 05:58:38 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact128

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [IKO opgave 9 oef 2] [2012-05-07 13:50:29] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
7,08				
7,08				
7,09				
7,07				
7,06				
6,99				
6,99				
6,99				
6,98				
6,96				
6,95				
6,91				
6,91				
6,87				
6,91				
6,89				
6,88				
6,9				
6,91				
6,85				
6,86				
6,82				
6,8				
6,83				
6,84				
6,89				
7,14				
7,21				
7,25				
7,31				
7,3				
7,48				
7,49				
7,4				
7,44				
7,42				
7,14				
7,24				
7,33				
7,61				
7,66				
7,69				
7,7				
7,68				
7,71				
7,71				
7,72				
7,68				
7,72				
7,74				
7,76				
7,9				
7,97				
7,96				
7,95				
7,97				
7,93				
7,99				
7,96				
7,92				
7,97				
7,98				
8				
8,04				
8,17				
8,29				
8,26				
8,3				
8,32				
8,28				
8,27				
8,32				
8,31				
8,34				
8,32				
8,36				
8,33				
8,35				
8,34				
8,37				
8,31				
8,33				
8,34				
8,25

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'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=166311&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=166311&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166311&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'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
17.08NANA-0.0989814814814816NA
27.08NANA-0.0896064814814816NA
37.09NANA-0.0417592592592596NA
47.07NANA0.031157407407407NA
57.06NANA0.0536574074074075NA
66.99NANA0.0746990740740738NA
76.997.05004629629637.005416666666670.0446296296296297-0.0600462962962949
86.997.043587962962966.989583333333330.0540046296296297-0.0535879629629612
96.987.013379629629636.973333333333330.0400462962962965-0.0333796296296267
106.966.959212962962966.958333333333330.0008796296296297660.000787037037038196
116.956.923101851851856.94333333333333-0.02023148148148110.0268981481481498
126.916.883587962962966.93208333333333-0.048495370370370.026412037037038
136.916.826018518518526.925-0.09898148148148160.0839814814814828
146.876.826226851851856.91583333333333-0.08960648148148160.0437731481481478
156.916.863240740740746.905-0.04175925925925960.0467592592592592
166.896.925324074074076.894166666666670.031157407407407-0.0353240740740741
176.886.935740740740746.882083333333330.0536574074074075-0.0557407407407418
186.96.947199074074076.87250.0746990740740738-0.047199074074074
196.916.910879629629636.866250.0446296296296297-0.000879629629629619
206.856.91817129629636.864166666666670.0540046296296297-0.0681712962962964
216.866.914629629629636.874583333333330.0400462962962965-0.0546296296296296
226.826.898379629629636.89750.000879629629629766-0.0783796296296293
236.86.906018518518526.92625-0.0202314814814811-0.106018518518519
246.836.910254629629636.95875-0.04849537037037-0.0802546296296294
256.846.893101851851856.99208333333333-0.0989814814814816-0.0531018518518502
266.896.944976851851857.03458333333333-0.0896064814814816-0.0549768518518512
277.147.045324074074077.08708333333333-0.04175925925925960.0946759259259258
287.217.168657407407417.13750.0311574074074070.0413425925925939
297.257.241990740740747.188333333333330.05365740740740750.00800925925925888
307.317.314282407407417.239583333333330.0746990740740738-0.00428240740740726
317.37.32129629629637.276666666666670.0446296296296297-0.0212962962962964
327.487.357754629629637.303750.05400462962962970.122245370370371
337.497.36629629629637.326250.04004629629629650.123703703703703
347.47.351712962962967.350833333333330.0008796296296297660.0482870370370367
357.447.364351851851857.38458333333333-0.02023148148148110.0756481481481499
367.427.369004629629637.4175-0.048495370370370.0509953703703703
377.147.351018518518527.45-0.0989814814814816-0.211018518518518
387.247.385393518518527.475-0.0896064814814816-0.145393518518516
397.337.450740740740747.4925-0.0417592592592596-0.12074074074074
407.617.545740740740747.514583333333330.0311574074074070.064259259259261
417.667.592824074074077.539166666666660.05365740740740750.0671759259259277
427.697.636365740740747.561666666666670.07469907407407380.05363425925926
437.77.64129629629637.596666666666670.04462962962962970.0587037037037037
447.687.695671296296297.641666666666670.0540046296296297-0.0156712962962953
457.717.720462962962967.680416666666670.0400462962962965-0.0104629629629622
467.717.71129629629637.710416666666670.000879629629629766-0.00129629629629591
477.727.715185185185187.73541666666667-0.02023148148148110.00481481481481527
487.687.711087962962967.75958333333333-0.04849537037037-0.031087962962963
497.727.682268518518527.78125-0.09898148148148160.0377314814814813
507.747.714143518518527.80375-0.08960648148148160.0258564814814823
517.767.783240740740747.825-0.0417592592592596-0.0232407407407402
527.97.876990740740747.845833333333330.0311574074074070.0230092592592612
537.977.921157407407417.86750.05365740740740750.0488425925925933
547.967.962199074074077.88750.0746990740740738-0.00219907407407316
557.957.952546296296297.907916666666670.0446296296296297-0.00254629629629477
567.977.982337962962967.928333333333330.0540046296296297-0.0123379629629623
577.937.988379629629637.948333333333330.0400462962962965-0.0583796296296288
587.997.96504629629637.964166666666670.0008796296296297660.0249537037037051
597.967.958101851851857.97833333333333-0.02023148148148110.00189814814814859
607.927.95192129629638.00041666666667-0.04849537037037-0.0319212962962965
617.977.928101851851858.02708333333333-0.09898148148148160.0418981481481477
627.987.964143518518528.05375-0.08960648148148160.0158564814814817
6388.041990740740748.08375-0.0417592592592596-0.0419907407407401
648.048.143240740740748.112083333333330.031157407407407-0.103240740740741
658.178.190740740740748.137083333333330.0536574074074075-0.0207407407407398
668.298.241365740740748.166666666666670.07469907407407380.0486342592592592
678.268.242129629629638.19750.04462962962962970.0178703703703711
688.38.28067129629638.226666666666670.05400462962962970.0193287037037049
698.328.29504629629638.2550.04004629629629650.0249537037037051
708.288.282546296296298.281666666666660.000879629629629766-0.00254629629629477
718.278.281435185185188.30166666666667-0.0202314814814811-0.011435185185185
728.328.262337962962968.31083333333333-0.048495370370370.0576620370370389
738.318.217685185185198.31666666666667-0.09898148148148160.0923148148148165
748.348.233310185185188.32291666666667-0.08960648148148160.106689814814816
758.328.283657407407418.32541666666667-0.04175925925925960.0363425925925949
768.368.358240740740748.327083333333330.0311574074074070.00175925925925746
778.338.385740740740748.332083333333330.0536574074074075-0.0557407407407382
788.358.406782407407418.332083333333330.0746990740740738-0.0567824074074057
798.34NANA0.0446296296296297NA
808.37NANA0.0540046296296297NA
818.31NANA0.0400462962962965NA
828.33NANA0.000879629629629766NA
838.34NANA-0.0202314814814811NA
848.25NANA-0.04849537037037NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 7.08 & NA & NA & -0.0989814814814816 & NA \tabularnewline
2 & 7.08 & NA & NA & -0.0896064814814816 & NA \tabularnewline
3 & 7.09 & NA & NA & -0.0417592592592596 & NA \tabularnewline
4 & 7.07 & NA & NA & 0.031157407407407 & NA \tabularnewline
5 & 7.06 & NA & NA & 0.0536574074074075 & NA \tabularnewline
6 & 6.99 & NA & NA & 0.0746990740740738 & NA \tabularnewline
7 & 6.99 & 7.0500462962963 & 7.00541666666667 & 0.0446296296296297 & -0.0600462962962949 \tabularnewline
8 & 6.99 & 7.04358796296296 & 6.98958333333333 & 0.0540046296296297 & -0.0535879629629612 \tabularnewline
9 & 6.98 & 7.01337962962963 & 6.97333333333333 & 0.0400462962962965 & -0.0333796296296267 \tabularnewline
10 & 6.96 & 6.95921296296296 & 6.95833333333333 & 0.000879629629629766 & 0.000787037037038196 \tabularnewline
11 & 6.95 & 6.92310185185185 & 6.94333333333333 & -0.0202314814814811 & 0.0268981481481498 \tabularnewline
12 & 6.91 & 6.88358796296296 & 6.93208333333333 & -0.04849537037037 & 0.026412037037038 \tabularnewline
13 & 6.91 & 6.82601851851852 & 6.925 & -0.0989814814814816 & 0.0839814814814828 \tabularnewline
14 & 6.87 & 6.82622685185185 & 6.91583333333333 & -0.0896064814814816 & 0.0437731481481478 \tabularnewline
15 & 6.91 & 6.86324074074074 & 6.905 & -0.0417592592592596 & 0.0467592592592592 \tabularnewline
16 & 6.89 & 6.92532407407407 & 6.89416666666667 & 0.031157407407407 & -0.0353240740740741 \tabularnewline
17 & 6.88 & 6.93574074074074 & 6.88208333333333 & 0.0536574074074075 & -0.0557407407407418 \tabularnewline
18 & 6.9 & 6.94719907407407 & 6.8725 & 0.0746990740740738 & -0.047199074074074 \tabularnewline
19 & 6.91 & 6.91087962962963 & 6.86625 & 0.0446296296296297 & -0.000879629629629619 \tabularnewline
20 & 6.85 & 6.9181712962963 & 6.86416666666667 & 0.0540046296296297 & -0.0681712962962964 \tabularnewline
21 & 6.86 & 6.91462962962963 & 6.87458333333333 & 0.0400462962962965 & -0.0546296296296296 \tabularnewline
22 & 6.82 & 6.89837962962963 & 6.8975 & 0.000879629629629766 & -0.0783796296296293 \tabularnewline
23 & 6.8 & 6.90601851851852 & 6.92625 & -0.0202314814814811 & -0.106018518518519 \tabularnewline
24 & 6.83 & 6.91025462962963 & 6.95875 & -0.04849537037037 & -0.0802546296296294 \tabularnewline
25 & 6.84 & 6.89310185185185 & 6.99208333333333 & -0.0989814814814816 & -0.0531018518518502 \tabularnewline
26 & 6.89 & 6.94497685185185 & 7.03458333333333 & -0.0896064814814816 & -0.0549768518518512 \tabularnewline
27 & 7.14 & 7.04532407407407 & 7.08708333333333 & -0.0417592592592596 & 0.0946759259259258 \tabularnewline
28 & 7.21 & 7.16865740740741 & 7.1375 & 0.031157407407407 & 0.0413425925925939 \tabularnewline
29 & 7.25 & 7.24199074074074 & 7.18833333333333 & 0.0536574074074075 & 0.00800925925925888 \tabularnewline
30 & 7.31 & 7.31428240740741 & 7.23958333333333 & 0.0746990740740738 & -0.00428240740740726 \tabularnewline
31 & 7.3 & 7.3212962962963 & 7.27666666666667 & 0.0446296296296297 & -0.0212962962962964 \tabularnewline
32 & 7.48 & 7.35775462962963 & 7.30375 & 0.0540046296296297 & 0.122245370370371 \tabularnewline
33 & 7.49 & 7.3662962962963 & 7.32625 & 0.0400462962962965 & 0.123703703703703 \tabularnewline
34 & 7.4 & 7.35171296296296 & 7.35083333333333 & 0.000879629629629766 & 0.0482870370370367 \tabularnewline
35 & 7.44 & 7.36435185185185 & 7.38458333333333 & -0.0202314814814811 & 0.0756481481481499 \tabularnewline
36 & 7.42 & 7.36900462962963 & 7.4175 & -0.04849537037037 & 0.0509953703703703 \tabularnewline
37 & 7.14 & 7.35101851851852 & 7.45 & -0.0989814814814816 & -0.211018518518518 \tabularnewline
38 & 7.24 & 7.38539351851852 & 7.475 & -0.0896064814814816 & -0.145393518518516 \tabularnewline
39 & 7.33 & 7.45074074074074 & 7.4925 & -0.0417592592592596 & -0.12074074074074 \tabularnewline
40 & 7.61 & 7.54574074074074 & 7.51458333333333 & 0.031157407407407 & 0.064259259259261 \tabularnewline
41 & 7.66 & 7.59282407407407 & 7.53916666666666 & 0.0536574074074075 & 0.0671759259259277 \tabularnewline
42 & 7.69 & 7.63636574074074 & 7.56166666666667 & 0.0746990740740738 & 0.05363425925926 \tabularnewline
43 & 7.7 & 7.6412962962963 & 7.59666666666667 & 0.0446296296296297 & 0.0587037037037037 \tabularnewline
44 & 7.68 & 7.69567129629629 & 7.64166666666667 & 0.0540046296296297 & -0.0156712962962953 \tabularnewline
45 & 7.71 & 7.72046296296296 & 7.68041666666667 & 0.0400462962962965 & -0.0104629629629622 \tabularnewline
46 & 7.71 & 7.7112962962963 & 7.71041666666667 & 0.000879629629629766 & -0.00129629629629591 \tabularnewline
47 & 7.72 & 7.71518518518518 & 7.73541666666667 & -0.0202314814814811 & 0.00481481481481527 \tabularnewline
48 & 7.68 & 7.71108796296296 & 7.75958333333333 & -0.04849537037037 & -0.031087962962963 \tabularnewline
49 & 7.72 & 7.68226851851852 & 7.78125 & -0.0989814814814816 & 0.0377314814814813 \tabularnewline
50 & 7.74 & 7.71414351851852 & 7.80375 & -0.0896064814814816 & 0.0258564814814823 \tabularnewline
51 & 7.76 & 7.78324074074074 & 7.825 & -0.0417592592592596 & -0.0232407407407402 \tabularnewline
52 & 7.9 & 7.87699074074074 & 7.84583333333333 & 0.031157407407407 & 0.0230092592592612 \tabularnewline
53 & 7.97 & 7.92115740740741 & 7.8675 & 0.0536574074074075 & 0.0488425925925933 \tabularnewline
54 & 7.96 & 7.96219907407407 & 7.8875 & 0.0746990740740738 & -0.00219907407407316 \tabularnewline
55 & 7.95 & 7.95254629629629 & 7.90791666666667 & 0.0446296296296297 & -0.00254629629629477 \tabularnewline
56 & 7.97 & 7.98233796296296 & 7.92833333333333 & 0.0540046296296297 & -0.0123379629629623 \tabularnewline
57 & 7.93 & 7.98837962962963 & 7.94833333333333 & 0.0400462962962965 & -0.0583796296296288 \tabularnewline
58 & 7.99 & 7.9650462962963 & 7.96416666666667 & 0.000879629629629766 & 0.0249537037037051 \tabularnewline
59 & 7.96 & 7.95810185185185 & 7.97833333333333 & -0.0202314814814811 & 0.00189814814814859 \tabularnewline
60 & 7.92 & 7.9519212962963 & 8.00041666666667 & -0.04849537037037 & -0.0319212962962965 \tabularnewline
61 & 7.97 & 7.92810185185185 & 8.02708333333333 & -0.0989814814814816 & 0.0418981481481477 \tabularnewline
62 & 7.98 & 7.96414351851852 & 8.05375 & -0.0896064814814816 & 0.0158564814814817 \tabularnewline
63 & 8 & 8.04199074074074 & 8.08375 & -0.0417592592592596 & -0.0419907407407401 \tabularnewline
64 & 8.04 & 8.14324074074074 & 8.11208333333333 & 0.031157407407407 & -0.103240740740741 \tabularnewline
65 & 8.17 & 8.19074074074074 & 8.13708333333333 & 0.0536574074074075 & -0.0207407407407398 \tabularnewline
66 & 8.29 & 8.24136574074074 & 8.16666666666667 & 0.0746990740740738 & 0.0486342592592592 \tabularnewline
67 & 8.26 & 8.24212962962963 & 8.1975 & 0.0446296296296297 & 0.0178703703703711 \tabularnewline
68 & 8.3 & 8.2806712962963 & 8.22666666666667 & 0.0540046296296297 & 0.0193287037037049 \tabularnewline
69 & 8.32 & 8.2950462962963 & 8.255 & 0.0400462962962965 & 0.0249537037037051 \tabularnewline
70 & 8.28 & 8.28254629629629 & 8.28166666666666 & 0.000879629629629766 & -0.00254629629629477 \tabularnewline
71 & 8.27 & 8.28143518518518 & 8.30166666666667 & -0.0202314814814811 & -0.011435185185185 \tabularnewline
72 & 8.32 & 8.26233796296296 & 8.31083333333333 & -0.04849537037037 & 0.0576620370370389 \tabularnewline
73 & 8.31 & 8.21768518518519 & 8.31666666666667 & -0.0989814814814816 & 0.0923148148148165 \tabularnewline
74 & 8.34 & 8.23331018518518 & 8.32291666666667 & -0.0896064814814816 & 0.106689814814816 \tabularnewline
75 & 8.32 & 8.28365740740741 & 8.32541666666667 & -0.0417592592592596 & 0.0363425925925949 \tabularnewline
76 & 8.36 & 8.35824074074074 & 8.32708333333333 & 0.031157407407407 & 0.00175925925925746 \tabularnewline
77 & 8.33 & 8.38574074074074 & 8.33208333333333 & 0.0536574074074075 & -0.0557407407407382 \tabularnewline
78 & 8.35 & 8.40678240740741 & 8.33208333333333 & 0.0746990740740738 & -0.0567824074074057 \tabularnewline
79 & 8.34 & NA & NA & 0.0446296296296297 & NA \tabularnewline
80 & 8.37 & NA & NA & 0.0540046296296297 & NA \tabularnewline
81 & 8.31 & NA & NA & 0.0400462962962965 & NA \tabularnewline
82 & 8.33 & NA & NA & 0.000879629629629766 & NA \tabularnewline
83 & 8.34 & NA & NA & -0.0202314814814811 & NA \tabularnewline
84 & 8.25 & NA & NA & -0.04849537037037 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166311&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]7.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0989814814814816[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]7.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0896064814814816[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]7.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0417592592592596[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]7.07[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.031157407407407[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]7.06[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0536574074074075[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]6.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0746990740740738[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]6.99[/C][C]7.0500462962963[/C][C]7.00541666666667[/C][C]0.0446296296296297[/C][C]-0.0600462962962949[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]6.99[/C][C]7.04358796296296[/C][C]6.98958333333333[/C][C]0.0540046296296297[/C][C]-0.0535879629629612[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]6.98[/C][C]7.01337962962963[/C][C]6.97333333333333[/C][C]0.0400462962962965[/C][C]-0.0333796296296267[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]6.96[/C][C]6.95921296296296[/C][C]6.95833333333333[/C][C]0.000879629629629766[/C][C]0.000787037037038196[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]6.95[/C][C]6.92310185185185[/C][C]6.94333333333333[/C][C]-0.0202314814814811[/C][C]0.0268981481481498[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]6.91[/C][C]6.88358796296296[/C][C]6.93208333333333[/C][C]-0.04849537037037[/C][C]0.026412037037038[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]6.91[/C][C]6.82601851851852[/C][C]6.925[/C][C]-0.0989814814814816[/C][C]0.0839814814814828[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]6.87[/C][C]6.82622685185185[/C][C]6.91583333333333[/C][C]-0.0896064814814816[/C][C]0.0437731481481478[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]6.91[/C][C]6.86324074074074[/C][C]6.905[/C][C]-0.0417592592592596[/C][C]0.0467592592592592[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]6.89[/C][C]6.92532407407407[/C][C]6.89416666666667[/C][C]0.031157407407407[/C][C]-0.0353240740740741[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]6.88[/C][C]6.93574074074074[/C][C]6.88208333333333[/C][C]0.0536574074074075[/C][C]-0.0557407407407418[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]6.9[/C][C]6.94719907407407[/C][C]6.8725[/C][C]0.0746990740740738[/C][C]-0.047199074074074[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]6.91[/C][C]6.91087962962963[/C][C]6.86625[/C][C]0.0446296296296297[/C][C]-0.000879629629629619[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]6.85[/C][C]6.9181712962963[/C][C]6.86416666666667[/C][C]0.0540046296296297[/C][C]-0.0681712962962964[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]6.86[/C][C]6.91462962962963[/C][C]6.87458333333333[/C][C]0.0400462962962965[/C][C]-0.0546296296296296[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]6.82[/C][C]6.89837962962963[/C][C]6.8975[/C][C]0.000879629629629766[/C][C]-0.0783796296296293[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]6.8[/C][C]6.90601851851852[/C][C]6.92625[/C][C]-0.0202314814814811[/C][C]-0.106018518518519[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]6.83[/C][C]6.91025462962963[/C][C]6.95875[/C][C]-0.04849537037037[/C][C]-0.0802546296296294[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]6.84[/C][C]6.89310185185185[/C][C]6.99208333333333[/C][C]-0.0989814814814816[/C][C]-0.0531018518518502[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]6.89[/C][C]6.94497685185185[/C][C]7.03458333333333[/C][C]-0.0896064814814816[/C][C]-0.0549768518518512[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]7.14[/C][C]7.04532407407407[/C][C]7.08708333333333[/C][C]-0.0417592592592596[/C][C]0.0946759259259258[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]7.21[/C][C]7.16865740740741[/C][C]7.1375[/C][C]0.031157407407407[/C][C]0.0413425925925939[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]7.25[/C][C]7.24199074074074[/C][C]7.18833333333333[/C][C]0.0536574074074075[/C][C]0.00800925925925888[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]7.31[/C][C]7.31428240740741[/C][C]7.23958333333333[/C][C]0.0746990740740738[/C][C]-0.00428240740740726[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]7.3[/C][C]7.3212962962963[/C][C]7.27666666666667[/C][C]0.0446296296296297[/C][C]-0.0212962962962964[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]7.48[/C][C]7.35775462962963[/C][C]7.30375[/C][C]0.0540046296296297[/C][C]0.122245370370371[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]7.49[/C][C]7.3662962962963[/C][C]7.32625[/C][C]0.0400462962962965[/C][C]0.123703703703703[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]7.4[/C][C]7.35171296296296[/C][C]7.35083333333333[/C][C]0.000879629629629766[/C][C]0.0482870370370367[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]7.44[/C][C]7.36435185185185[/C][C]7.38458333333333[/C][C]-0.0202314814814811[/C][C]0.0756481481481499[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]7.42[/C][C]7.36900462962963[/C][C]7.4175[/C][C]-0.04849537037037[/C][C]0.0509953703703703[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]7.14[/C][C]7.35101851851852[/C][C]7.45[/C][C]-0.0989814814814816[/C][C]-0.211018518518518[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]7.24[/C][C]7.38539351851852[/C][C]7.475[/C][C]-0.0896064814814816[/C][C]-0.145393518518516[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]7.33[/C][C]7.45074074074074[/C][C]7.4925[/C][C]-0.0417592592592596[/C][C]-0.12074074074074[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]7.61[/C][C]7.54574074074074[/C][C]7.51458333333333[/C][C]0.031157407407407[/C][C]0.064259259259261[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]7.66[/C][C]7.59282407407407[/C][C]7.53916666666666[/C][C]0.0536574074074075[/C][C]0.0671759259259277[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]7.69[/C][C]7.63636574074074[/C][C]7.56166666666667[/C][C]0.0746990740740738[/C][C]0.05363425925926[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]7.7[/C][C]7.6412962962963[/C][C]7.59666666666667[/C][C]0.0446296296296297[/C][C]0.0587037037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]7.68[/C][C]7.69567129629629[/C][C]7.64166666666667[/C][C]0.0540046296296297[/C][C]-0.0156712962962953[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]7.71[/C][C]7.72046296296296[/C][C]7.68041666666667[/C][C]0.0400462962962965[/C][C]-0.0104629629629622[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]7.71[/C][C]7.7112962962963[/C][C]7.71041666666667[/C][C]0.000879629629629766[/C][C]-0.00129629629629591[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]7.72[/C][C]7.71518518518518[/C][C]7.73541666666667[/C][C]-0.0202314814814811[/C][C]0.00481481481481527[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]7.68[/C][C]7.71108796296296[/C][C]7.75958333333333[/C][C]-0.04849537037037[/C][C]-0.031087962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]7.72[/C][C]7.68226851851852[/C][C]7.78125[/C][C]-0.0989814814814816[/C][C]0.0377314814814813[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]7.74[/C][C]7.71414351851852[/C][C]7.80375[/C][C]-0.0896064814814816[/C][C]0.0258564814814823[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]7.76[/C][C]7.78324074074074[/C][C]7.825[/C][C]-0.0417592592592596[/C][C]-0.0232407407407402[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]7.9[/C][C]7.87699074074074[/C][C]7.84583333333333[/C][C]0.031157407407407[/C][C]0.0230092592592612[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]7.97[/C][C]7.92115740740741[/C][C]7.8675[/C][C]0.0536574074074075[/C][C]0.0488425925925933[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]7.96[/C][C]7.96219907407407[/C][C]7.8875[/C][C]0.0746990740740738[/C][C]-0.00219907407407316[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]7.95[/C][C]7.95254629629629[/C][C]7.90791666666667[/C][C]0.0446296296296297[/C][C]-0.00254629629629477[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]7.97[/C][C]7.98233796296296[/C][C]7.92833333333333[/C][C]0.0540046296296297[/C][C]-0.0123379629629623[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]7.93[/C][C]7.98837962962963[/C][C]7.94833333333333[/C][C]0.0400462962962965[/C][C]-0.0583796296296288[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]7.99[/C][C]7.9650462962963[/C][C]7.96416666666667[/C][C]0.000879629629629766[/C][C]0.0249537037037051[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]7.96[/C][C]7.95810185185185[/C][C]7.97833333333333[/C][C]-0.0202314814814811[/C][C]0.00189814814814859[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]7.92[/C][C]7.9519212962963[/C][C]8.00041666666667[/C][C]-0.04849537037037[/C][C]-0.0319212962962965[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]7.97[/C][C]7.92810185185185[/C][C]8.02708333333333[/C][C]-0.0989814814814816[/C][C]0.0418981481481477[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]7.98[/C][C]7.96414351851852[/C][C]8.05375[/C][C]-0.0896064814814816[/C][C]0.0158564814814817[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]8[/C][C]8.04199074074074[/C][C]8.08375[/C][C]-0.0417592592592596[/C][C]-0.0419907407407401[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]8.04[/C][C]8.14324074074074[/C][C]8.11208333333333[/C][C]0.031157407407407[/C][C]-0.103240740740741[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]8.17[/C][C]8.19074074074074[/C][C]8.13708333333333[/C][C]0.0536574074074075[/C][C]-0.0207407407407398[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]8.29[/C][C]8.24136574074074[/C][C]8.16666666666667[/C][C]0.0746990740740738[/C][C]0.0486342592592592[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]8.26[/C][C]8.24212962962963[/C][C]8.1975[/C][C]0.0446296296296297[/C][C]0.0178703703703711[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]8.3[/C][C]8.2806712962963[/C][C]8.22666666666667[/C][C]0.0540046296296297[/C][C]0.0193287037037049[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]8.32[/C][C]8.2950462962963[/C][C]8.255[/C][C]0.0400462962962965[/C][C]0.0249537037037051[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]8.28[/C][C]8.28254629629629[/C][C]8.28166666666666[/C][C]0.000879629629629766[/C][C]-0.00254629629629477[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]8.27[/C][C]8.28143518518518[/C][C]8.30166666666667[/C][C]-0.0202314814814811[/C][C]-0.011435185185185[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]8.32[/C][C]8.26233796296296[/C][C]8.31083333333333[/C][C]-0.04849537037037[/C][C]0.0576620370370389[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]8.31[/C][C]8.21768518518519[/C][C]8.31666666666667[/C][C]-0.0989814814814816[/C][C]0.0923148148148165[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]8.34[/C][C]8.23331018518518[/C][C]8.32291666666667[/C][C]-0.0896064814814816[/C][C]0.106689814814816[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]8.32[/C][C]8.28365740740741[/C][C]8.32541666666667[/C][C]-0.0417592592592596[/C][C]0.0363425925925949[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]8.36[/C][C]8.35824074074074[/C][C]8.32708333333333[/C][C]0.031157407407407[/C][C]0.00175925925925746[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]8.33[/C][C]8.38574074074074[/C][C]8.33208333333333[/C][C]0.0536574074074075[/C][C]-0.0557407407407382[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]8.35[/C][C]8.40678240740741[/C][C]8.33208333333333[/C][C]0.0746990740740738[/C][C]-0.0567824074074057[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]8.34[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0446296296296297[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]8.37[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0540046296296297[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]8.31[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0400462962962965[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]8.33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000879629629629766[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]8.34[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0202314814814811[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]8.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.04849537037037[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166311&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166311&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
17.08NANA-0.0989814814814816NA
27.08NANA-0.0896064814814816NA
37.09NANA-0.0417592592592596NA
47.07NANA0.031157407407407NA
57.06NANA0.0536574074074075NA
66.99NANA0.0746990740740738NA
76.997.05004629629637.005416666666670.0446296296296297-0.0600462962962949
86.997.043587962962966.989583333333330.0540046296296297-0.0535879629629612
96.987.013379629629636.973333333333330.0400462962962965-0.0333796296296267
106.966.959212962962966.958333333333330.0008796296296297660.000787037037038196
116.956.923101851851856.94333333333333-0.02023148148148110.0268981481481498
126.916.883587962962966.93208333333333-0.048495370370370.026412037037038
136.916.826018518518526.925-0.09898148148148160.0839814814814828
146.876.826226851851856.91583333333333-0.08960648148148160.0437731481481478
156.916.863240740740746.905-0.04175925925925960.0467592592592592
166.896.925324074074076.894166666666670.031157407407407-0.0353240740740741
176.886.935740740740746.882083333333330.0536574074074075-0.0557407407407418
186.96.947199074074076.87250.0746990740740738-0.047199074074074
196.916.910879629629636.866250.0446296296296297-0.000879629629629619
206.856.91817129629636.864166666666670.0540046296296297-0.0681712962962964
216.866.914629629629636.874583333333330.0400462962962965-0.0546296296296296
226.826.898379629629636.89750.000879629629629766-0.0783796296296293
236.86.906018518518526.92625-0.0202314814814811-0.106018518518519
246.836.910254629629636.95875-0.04849537037037-0.0802546296296294
256.846.893101851851856.99208333333333-0.0989814814814816-0.0531018518518502
266.896.944976851851857.03458333333333-0.0896064814814816-0.0549768518518512
277.147.045324074074077.08708333333333-0.04175925925925960.0946759259259258
287.217.168657407407417.13750.0311574074074070.0413425925925939
297.257.241990740740747.188333333333330.05365740740740750.00800925925925888
307.317.314282407407417.239583333333330.0746990740740738-0.00428240740740726
317.37.32129629629637.276666666666670.0446296296296297-0.0212962962962964
327.487.357754629629637.303750.05400462962962970.122245370370371
337.497.36629629629637.326250.04004629629629650.123703703703703
347.47.351712962962967.350833333333330.0008796296296297660.0482870370370367
357.447.364351851851857.38458333333333-0.02023148148148110.0756481481481499
367.427.369004629629637.4175-0.048495370370370.0509953703703703
377.147.351018518518527.45-0.0989814814814816-0.211018518518518
387.247.385393518518527.475-0.0896064814814816-0.145393518518516
397.337.450740740740747.4925-0.0417592592592596-0.12074074074074
407.617.545740740740747.514583333333330.0311574074074070.064259259259261
417.667.592824074074077.539166666666660.05365740740740750.0671759259259277
427.697.636365740740747.561666666666670.07469907407407380.05363425925926
437.77.64129629629637.596666666666670.04462962962962970.0587037037037037
447.687.695671296296297.641666666666670.0540046296296297-0.0156712962962953
457.717.720462962962967.680416666666670.0400462962962965-0.0104629629629622
467.717.71129629629637.710416666666670.000879629629629766-0.00129629629629591
477.727.715185185185187.73541666666667-0.02023148148148110.00481481481481527
487.687.711087962962967.75958333333333-0.04849537037037-0.031087962962963
497.727.682268518518527.78125-0.09898148148148160.0377314814814813
507.747.714143518518527.80375-0.08960648148148160.0258564814814823
517.767.783240740740747.825-0.0417592592592596-0.0232407407407402
527.97.876990740740747.845833333333330.0311574074074070.0230092592592612
537.977.921157407407417.86750.05365740740740750.0488425925925933
547.967.962199074074077.88750.0746990740740738-0.00219907407407316
557.957.952546296296297.907916666666670.0446296296296297-0.00254629629629477
567.977.982337962962967.928333333333330.0540046296296297-0.0123379629629623
577.937.988379629629637.948333333333330.0400462962962965-0.0583796296296288
587.997.96504629629637.964166666666670.0008796296296297660.0249537037037051
597.967.958101851851857.97833333333333-0.02023148148148110.00189814814814859
607.927.95192129629638.00041666666667-0.04849537037037-0.0319212962962965
617.977.928101851851858.02708333333333-0.09898148148148160.0418981481481477
627.987.964143518518528.05375-0.08960648148148160.0158564814814817
6388.041990740740748.08375-0.0417592592592596-0.0419907407407401
648.048.143240740740748.112083333333330.031157407407407-0.103240740740741
658.178.190740740740748.137083333333330.0536574074074075-0.0207407407407398
668.298.241365740740748.166666666666670.07469907407407380.0486342592592592
678.268.242129629629638.19750.04462962962962970.0178703703703711
688.38.28067129629638.226666666666670.05400462962962970.0193287037037049
698.328.29504629629638.2550.04004629629629650.0249537037037051
708.288.282546296296298.281666666666660.000879629629629766-0.00254629629629477
718.278.281435185185188.30166666666667-0.0202314814814811-0.011435185185185
728.328.262337962962968.31083333333333-0.048495370370370.0576620370370389
738.318.217685185185198.31666666666667-0.09898148148148160.0923148148148165
748.348.233310185185188.32291666666667-0.08960648148148160.106689814814816
758.328.283657407407418.32541666666667-0.04175925925925960.0363425925925949
768.368.358240740740748.327083333333330.0311574074074070.00175925925925746
778.338.385740740740748.332083333333330.0536574074074075-0.0557407407407382
788.358.406782407407418.332083333333330.0746990740740738-0.0567824074074057
798.34NANA0.0446296296296297NA
808.37NANA0.0540046296296297NA
818.31NANA0.0400462962962965NA
828.33NANA0.000879629629629766NA
838.34NANA-0.0202314814814811NA
848.25NANA-0.04849537037037NA


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')