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, 28 May 2012 05:24:21 -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/28/t1338197188ifsdy6wc0e5iob8.htm/, Retrieved Thu, 02 May 2024 04:36:43 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=167768, Retrieved Thu, 02 May 2024 04:36:43 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact87

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2012-05-28 09:24:21] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
7,72
7,67
7,84
7,79
7,83
7,94
8,02
8,06
8,12
8,13
7,97
8,01
8
7,9
7,99
8,02
8,08
8,02
8,07
8,11
8,19
8,16
8,08
8,22
8,15
8,19
8,31
8,3
8,34
8,31
8,38
8,34
8,44
8,64
8,6
8,61
8,54
8,69
8,73
8,91
9,01
9,08
8,94
9,03
9,02
8,96
9,03
8,94
8,95
8,95
8,99
8,93
8,98
8,95
9,02
8,92
9,1
9,06
8,97
8,89
8,99
8,79
8,83
8,61
8,71
8,91
8,91
8,89
8,98
9

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'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.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 & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=167768&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=167768&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=167768&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'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
17.72NANA-0.0696180555555565NA
27.67NANA-0.0664930555555562NA
37.84NANA-0.0131597222222217NA
47.79NANA0.00194444444444501NA
57.83NANA0.0443402777777784NA
67.94NANA0.0122569444444441NA
78.027.941944444444447.936666666666670.005277777777777530.0780555555555553
88.067.941111111111117.95791666666667-0.01680555555555570.118888888888889
98.128.026423611111117.973750.05267361111111040.0935763888888888
108.138.044861111111117.989583333333330.05527777777777870.0851388888888893
117.978.017152777777788.009583333333330.00756944444444478-0.0471527777777787
128.018.010069444444448.02333333333333-0.0132638888888887-6.94444444437892e-05
1387.959131944444448.02875-0.06961805555555650.0408680555555563
147.97.966423611111118.03291666666667-0.0664930555555562-0.0664236111111105
157.998.024756944444448.03791666666667-0.0131597222222217-0.0347569444444442
168.028.044027777777788.042083333333330.00194444444444501-0.0240277777777784
178.088.092256944444448.047916666666670.0443402777777784-0.0122569444444434
188.028.073506944444448.061250.0122569444444441-0.0535069444444431
198.078.081527777777788.076250.00527777777777753-0.0115277777777774
208.118.077777777777788.09458333333333-0.01680555555555570.0322222222222219
218.198.172673611111118.120.05267361111111040.0173263888888897
228.168.200277777777788.1450.0552777777777787-0.0402777777777779
238.088.175069444444448.16750.00756944444444478-0.0950694444444427
248.228.177152777777788.19041666666667-0.01326388888888870.0428472222222229
258.158.145798611111118.21541666666667-0.06961805555555650.00420138888889099
268.198.171423611111118.23791666666667-0.06649305555555620.0185763888888903
278.318.244756944444448.25791666666666-0.01315972222222170.0652430555555572
288.38.290277777777788.288333333333330.001944444444445010.00972222222222285
298.348.374340277777788.330.0443402777777784-0.0343402777777762
308.318.380173611111118.367916666666670.0122569444444441-0.0701736111111089
318.388.405694444444448.400416666666670.00527777777777753-0.0256944444444436
328.348.420694444444448.4375-0.0168055555555557-0.0806944444444451
338.448.528506944444448.475833333333330.0526736111111104-0.0885069444444451
348.648.574027777777788.518750.05527777777777870.0659722222222232
358.68.579652777777788.572083333333330.007569444444444780.0203472222222221
368.618.618819444444458.63208333333333-0.0132638888888887-0.00881944444444649
378.548.617881944444448.6875-0.0696180555555565-0.0778819444444441
388.698.673090277777788.73958333333333-0.06649305555555620.0169097222222216
398.738.779340277777788.7925-0.0131597222222217-0.0493402777777785
408.918.831944444444448.830.001944444444445010.0780555555555562
419.018.905590277777788.861250.04434027777777840.104409722222224
429.088.905173611111118.892916666666670.01225694444444410.17482638888889
438.948.929027777777788.923750.005277777777777530.0109722222222235
449.038.934861111111118.95166666666666-0.01680555555555570.09513888888889
459.029.026006944444448.973333333333330.0526736111111104-0.00600694444444372
468.969.040277777777788.9850.0552777777777787-0.080277777777777
479.038.992152777777788.984583333333330.007569444444444780.0378472222222239
488.948.964652777777788.97791666666667-0.0132638888888887-0.0246527777777779
498.958.906215277777788.97583333333333-0.06961805555555650.0437847222222221
508.958.908090277777788.97458333333333-0.06649305555555620.041909722222222
518.998.960173611111118.97333333333333-0.01315972222222170.029826388888889
528.938.982777777777788.980833333333330.00194444444444501-0.0527777777777789
538.989.026840277777788.98250.0443402777777784-0.0468402777777772
548.958.990173611111118.977916666666670.0122569444444441-0.0401736111111113
559.028.982777777777788.97750.005277777777777530.0372222222222209
568.928.955694444444458.9725-0.0168055555555557-0.0356944444444451
579.19.011840277777788.959166666666670.05267361111111040.0881597222222226
589.068.994444444444448.939166666666670.05527777777777870.0655555555555569
598.978.922152777777788.914583333333330.007569444444444780.0478472222222237
608.898.888402777777788.90166666666667-0.01326388888888870.00159722222222314
618.99NA8.89541666666667NANA
628.79NA8.88958333333333NANA
638.83NA8.88333333333333NANA
648.61NA8.87583333333333NANA
658.71NANANANA
668.91NANANANA
678.91NANANANA
688.89NANANANA
698.98NANANANA
709NANANANA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 7.72 & NA & NA & -0.0696180555555565 & NA \tabularnewline
2 & 7.67 & NA & NA & -0.0664930555555562 & NA \tabularnewline
3 & 7.84 & NA & NA & -0.0131597222222217 & NA \tabularnewline
4 & 7.79 & NA & NA & 0.00194444444444501 & NA \tabularnewline
5 & 7.83 & NA & NA & 0.0443402777777784 & NA \tabularnewline
6 & 7.94 & NA & NA & 0.0122569444444441 & NA \tabularnewline
7 & 8.02 & 7.94194444444444 & 7.93666666666667 & 0.00527777777777753 & 0.0780555555555553 \tabularnewline
8 & 8.06 & 7.94111111111111 & 7.95791666666667 & -0.0168055555555557 & 0.118888888888889 \tabularnewline
9 & 8.12 & 8.02642361111111 & 7.97375 & 0.0526736111111104 & 0.0935763888888888 \tabularnewline
10 & 8.13 & 8.04486111111111 & 7.98958333333333 & 0.0552777777777787 & 0.0851388888888893 \tabularnewline
11 & 7.97 & 8.01715277777778 & 8.00958333333333 & 0.00756944444444478 & -0.0471527777777787 \tabularnewline
12 & 8.01 & 8.01006944444444 & 8.02333333333333 & -0.0132638888888887 & -6.94444444437892e-05 \tabularnewline
13 & 8 & 7.95913194444444 & 8.02875 & -0.0696180555555565 & 0.0408680555555563 \tabularnewline
14 & 7.9 & 7.96642361111111 & 8.03291666666667 & -0.0664930555555562 & -0.0664236111111105 \tabularnewline
15 & 7.99 & 8.02475694444444 & 8.03791666666667 & -0.0131597222222217 & -0.0347569444444442 \tabularnewline
16 & 8.02 & 8.04402777777778 & 8.04208333333333 & 0.00194444444444501 & -0.0240277777777784 \tabularnewline
17 & 8.08 & 8.09225694444444 & 8.04791666666667 & 0.0443402777777784 & -0.0122569444444434 \tabularnewline
18 & 8.02 & 8.07350694444444 & 8.06125 & 0.0122569444444441 & -0.0535069444444431 \tabularnewline
19 & 8.07 & 8.08152777777778 & 8.07625 & 0.00527777777777753 & -0.0115277777777774 \tabularnewline
20 & 8.11 & 8.07777777777778 & 8.09458333333333 & -0.0168055555555557 & 0.0322222222222219 \tabularnewline
21 & 8.19 & 8.17267361111111 & 8.12 & 0.0526736111111104 & 0.0173263888888897 \tabularnewline
22 & 8.16 & 8.20027777777778 & 8.145 & 0.0552777777777787 & -0.0402777777777779 \tabularnewline
23 & 8.08 & 8.17506944444444 & 8.1675 & 0.00756944444444478 & -0.0950694444444427 \tabularnewline
24 & 8.22 & 8.17715277777778 & 8.19041666666667 & -0.0132638888888887 & 0.0428472222222229 \tabularnewline
25 & 8.15 & 8.14579861111111 & 8.21541666666667 & -0.0696180555555565 & 0.00420138888889099 \tabularnewline
26 & 8.19 & 8.17142361111111 & 8.23791666666667 & -0.0664930555555562 & 0.0185763888888903 \tabularnewline
27 & 8.31 & 8.24475694444444 & 8.25791666666666 & -0.0131597222222217 & 0.0652430555555572 \tabularnewline
28 & 8.3 & 8.29027777777778 & 8.28833333333333 & 0.00194444444444501 & 0.00972222222222285 \tabularnewline
29 & 8.34 & 8.37434027777778 & 8.33 & 0.0443402777777784 & -0.0343402777777762 \tabularnewline
30 & 8.31 & 8.38017361111111 & 8.36791666666667 & 0.0122569444444441 & -0.0701736111111089 \tabularnewline
31 & 8.38 & 8.40569444444444 & 8.40041666666667 & 0.00527777777777753 & -0.0256944444444436 \tabularnewline
32 & 8.34 & 8.42069444444444 & 8.4375 & -0.0168055555555557 & -0.0806944444444451 \tabularnewline
33 & 8.44 & 8.52850694444444 & 8.47583333333333 & 0.0526736111111104 & -0.0885069444444451 \tabularnewline
34 & 8.64 & 8.57402777777778 & 8.51875 & 0.0552777777777787 & 0.0659722222222232 \tabularnewline
35 & 8.6 & 8.57965277777778 & 8.57208333333333 & 0.00756944444444478 & 0.0203472222222221 \tabularnewline
36 & 8.61 & 8.61881944444445 & 8.63208333333333 & -0.0132638888888887 & -0.00881944444444649 \tabularnewline
37 & 8.54 & 8.61788194444444 & 8.6875 & -0.0696180555555565 & -0.0778819444444441 \tabularnewline
38 & 8.69 & 8.67309027777778 & 8.73958333333333 & -0.0664930555555562 & 0.0169097222222216 \tabularnewline
39 & 8.73 & 8.77934027777778 & 8.7925 & -0.0131597222222217 & -0.0493402777777785 \tabularnewline
40 & 8.91 & 8.83194444444444 & 8.83 & 0.00194444444444501 & 0.0780555555555562 \tabularnewline
41 & 9.01 & 8.90559027777778 & 8.86125 & 0.0443402777777784 & 0.104409722222224 \tabularnewline
42 & 9.08 & 8.90517361111111 & 8.89291666666667 & 0.0122569444444441 & 0.17482638888889 \tabularnewline
43 & 8.94 & 8.92902777777778 & 8.92375 & 0.00527777777777753 & 0.0109722222222235 \tabularnewline
44 & 9.03 & 8.93486111111111 & 8.95166666666666 & -0.0168055555555557 & 0.09513888888889 \tabularnewline
45 & 9.02 & 9.02600694444444 & 8.97333333333333 & 0.0526736111111104 & -0.00600694444444372 \tabularnewline
46 & 8.96 & 9.04027777777778 & 8.985 & 0.0552777777777787 & -0.080277777777777 \tabularnewline
47 & 9.03 & 8.99215277777778 & 8.98458333333333 & 0.00756944444444478 & 0.0378472222222239 \tabularnewline
48 & 8.94 & 8.96465277777778 & 8.97791666666667 & -0.0132638888888887 & -0.0246527777777779 \tabularnewline
49 & 8.95 & 8.90621527777778 & 8.97583333333333 & -0.0696180555555565 & 0.0437847222222221 \tabularnewline
50 & 8.95 & 8.90809027777778 & 8.97458333333333 & -0.0664930555555562 & 0.041909722222222 \tabularnewline
51 & 8.99 & 8.96017361111111 & 8.97333333333333 & -0.0131597222222217 & 0.029826388888889 \tabularnewline
52 & 8.93 & 8.98277777777778 & 8.98083333333333 & 0.00194444444444501 & -0.0527777777777789 \tabularnewline
53 & 8.98 & 9.02684027777778 & 8.9825 & 0.0443402777777784 & -0.0468402777777772 \tabularnewline
54 & 8.95 & 8.99017361111111 & 8.97791666666667 & 0.0122569444444441 & -0.0401736111111113 \tabularnewline
55 & 9.02 & 8.98277777777778 & 8.9775 & 0.00527777777777753 & 0.0372222222222209 \tabularnewline
56 & 8.92 & 8.95569444444445 & 8.9725 & -0.0168055555555557 & -0.0356944444444451 \tabularnewline
57 & 9.1 & 9.01184027777778 & 8.95916666666667 & 0.0526736111111104 & 0.0881597222222226 \tabularnewline
58 & 9.06 & 8.99444444444444 & 8.93916666666667 & 0.0552777777777787 & 0.0655555555555569 \tabularnewline
59 & 8.97 & 8.92215277777778 & 8.91458333333333 & 0.00756944444444478 & 0.0478472222222237 \tabularnewline
60 & 8.89 & 8.88840277777778 & 8.90166666666667 & -0.0132638888888887 & 0.00159722222222314 \tabularnewline
61 & 8.99 & NA & 8.89541666666667 & NA & NA \tabularnewline
62 & 8.79 & NA & 8.88958333333333 & NA & NA \tabularnewline
63 & 8.83 & NA & 8.88333333333333 & NA & NA \tabularnewline
64 & 8.61 & NA & 8.87583333333333 & NA & NA \tabularnewline
65 & 8.71 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
66 & 8.91 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
67 & 8.91 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
68 & 8.89 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
69 & 8.98 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
70 & 9 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=167768&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]7.72[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0696180555555565[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]7.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0664930555555562[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]7.84[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0131597222222217[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]7.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00194444444444501[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]7.83[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0443402777777784[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]7.94[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0122569444444441[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]8.02[/C][C]7.94194444444444[/C][C]7.93666666666667[/C][C]0.00527777777777753[/C][C]0.0780555555555553[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]8.06[/C][C]7.94111111111111[/C][C]7.95791666666667[/C][C]-0.0168055555555557[/C][C]0.118888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]8.12[/C][C]8.02642361111111[/C][C]7.97375[/C][C]0.0526736111111104[/C][C]0.0935763888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]8.13[/C][C]8.04486111111111[/C][C]7.98958333333333[/C][C]0.0552777777777787[/C][C]0.0851388888888893[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]7.97[/C][C]8.01715277777778[/C][C]8.00958333333333[/C][C]0.00756944444444478[/C][C]-0.0471527777777787[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]8.01[/C][C]8.01006944444444[/C][C]8.02333333333333[/C][C]-0.0132638888888887[/C][C]-6.94444444437892e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]8[/C][C]7.95913194444444[/C][C]8.02875[/C][C]-0.0696180555555565[/C][C]0.0408680555555563[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]7.9[/C][C]7.96642361111111[/C][C]8.03291666666667[/C][C]-0.0664930555555562[/C][C]-0.0664236111111105[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]7.99[/C][C]8.02475694444444[/C][C]8.03791666666667[/C][C]-0.0131597222222217[/C][C]-0.0347569444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]8.02[/C][C]8.04402777777778[/C][C]8.04208333333333[/C][C]0.00194444444444501[/C][C]-0.0240277777777784[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]8.08[/C][C]8.09225694444444[/C][C]8.04791666666667[/C][C]0.0443402777777784[/C][C]-0.0122569444444434[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]8.02[/C][C]8.07350694444444[/C][C]8.06125[/C][C]0.0122569444444441[/C][C]-0.0535069444444431[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]8.07[/C][C]8.08152777777778[/C][C]8.07625[/C][C]0.00527777777777753[/C][C]-0.0115277777777774[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]8.11[/C][C]8.07777777777778[/C][C]8.09458333333333[/C][C]-0.0168055555555557[/C][C]0.0322222222222219[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]8.19[/C][C]8.17267361111111[/C][C]8.12[/C][C]0.0526736111111104[/C][C]0.0173263888888897[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]8.16[/C][C]8.20027777777778[/C][C]8.145[/C][C]0.0552777777777787[/C][C]-0.0402777777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]8.08[/C][C]8.17506944444444[/C][C]8.1675[/C][C]0.00756944444444478[/C][C]-0.0950694444444427[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]8.22[/C][C]8.17715277777778[/C][C]8.19041666666667[/C][C]-0.0132638888888887[/C][C]0.0428472222222229[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]8.15[/C][C]8.14579861111111[/C][C]8.21541666666667[/C][C]-0.0696180555555565[/C][C]0.00420138888889099[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]8.19[/C][C]8.17142361111111[/C][C]8.23791666666667[/C][C]-0.0664930555555562[/C][C]0.0185763888888903[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]8.31[/C][C]8.24475694444444[/C][C]8.25791666666666[/C][C]-0.0131597222222217[/C][C]0.0652430555555572[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]8.3[/C][C]8.29027777777778[/C][C]8.28833333333333[/C][C]0.00194444444444501[/C][C]0.00972222222222285[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]8.34[/C][C]8.37434027777778[/C][C]8.33[/C][C]0.0443402777777784[/C][C]-0.0343402777777762[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]8.31[/C][C]8.38017361111111[/C][C]8.36791666666667[/C][C]0.0122569444444441[/C][C]-0.0701736111111089[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]8.38[/C][C]8.40569444444444[/C][C]8.40041666666667[/C][C]0.00527777777777753[/C][C]-0.0256944444444436[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]8.34[/C][C]8.42069444444444[/C][C]8.4375[/C][C]-0.0168055555555557[/C][C]-0.0806944444444451[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]8.44[/C][C]8.52850694444444[/C][C]8.47583333333333[/C][C]0.0526736111111104[/C][C]-0.0885069444444451[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]8.64[/C][C]8.57402777777778[/C][C]8.51875[/C][C]0.0552777777777787[/C][C]0.0659722222222232[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]8.6[/C][C]8.57965277777778[/C][C]8.57208333333333[/C][C]0.00756944444444478[/C][C]0.0203472222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]8.61[/C][C]8.61881944444445[/C][C]8.63208333333333[/C][C]-0.0132638888888887[/C][C]-0.00881944444444649[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]8.54[/C][C]8.61788194444444[/C][C]8.6875[/C][C]-0.0696180555555565[/C][C]-0.0778819444444441[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]8.69[/C][C]8.67309027777778[/C][C]8.73958333333333[/C][C]-0.0664930555555562[/C][C]0.0169097222222216[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]8.73[/C][C]8.77934027777778[/C][C]8.7925[/C][C]-0.0131597222222217[/C][C]-0.0493402777777785[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]8.91[/C][C]8.83194444444444[/C][C]8.83[/C][C]0.00194444444444501[/C][C]0.0780555555555562[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]9.01[/C][C]8.90559027777778[/C][C]8.86125[/C][C]0.0443402777777784[/C][C]0.104409722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]9.08[/C][C]8.90517361111111[/C][C]8.89291666666667[/C][C]0.0122569444444441[/C][C]0.17482638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]8.94[/C][C]8.92902777777778[/C][C]8.92375[/C][C]0.00527777777777753[/C][C]0.0109722222222235[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]9.03[/C][C]8.93486111111111[/C][C]8.95166666666666[/C][C]-0.0168055555555557[/C][C]0.09513888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]9.02[/C][C]9.02600694444444[/C][C]8.97333333333333[/C][C]0.0526736111111104[/C][C]-0.00600694444444372[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]8.96[/C][C]9.04027777777778[/C][C]8.985[/C][C]0.0552777777777787[/C][C]-0.080277777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]9.03[/C][C]8.99215277777778[/C][C]8.98458333333333[/C][C]0.00756944444444478[/C][C]0.0378472222222239[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]8.94[/C][C]8.96465277777778[/C][C]8.97791666666667[/C][C]-0.0132638888888887[/C][C]-0.0246527777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]8.95[/C][C]8.90621527777778[/C][C]8.97583333333333[/C][C]-0.0696180555555565[/C][C]0.0437847222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]8.95[/C][C]8.90809027777778[/C][C]8.97458333333333[/C][C]-0.0664930555555562[/C][C]0.041909722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]8.99[/C][C]8.96017361111111[/C][C]8.97333333333333[/C][C]-0.0131597222222217[/C][C]0.029826388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]8.93[/C][C]8.98277777777778[/C][C]8.98083333333333[/C][C]0.00194444444444501[/C][C]-0.0527777777777789[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]8.98[/C][C]9.02684027777778[/C][C]8.9825[/C][C]0.0443402777777784[/C][C]-0.0468402777777772[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]8.95[/C][C]8.99017361111111[/C][C]8.97791666666667[/C][C]0.0122569444444441[/C][C]-0.0401736111111113[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]9.02[/C][C]8.98277777777778[/C][C]8.9775[/C][C]0.00527777777777753[/C][C]0.0372222222222209[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]8.92[/C][C]8.95569444444445[/C][C]8.9725[/C][C]-0.0168055555555557[/C][C]-0.0356944444444451[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]9.1[/C][C]9.01184027777778[/C][C]8.95916666666667[/C][C]0.0526736111111104[/C][C]0.0881597222222226[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]9.06[/C][C]8.99444444444444[/C][C]8.93916666666667[/C][C]0.0552777777777787[/C][C]0.0655555555555569[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]8.97[/C][C]8.92215277777778[/C][C]8.91458333333333[/C][C]0.00756944444444478[/C][C]0.0478472222222237[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]8.89[/C][C]8.88840277777778[/C][C]8.90166666666667[/C][C]-0.0132638888888887[/C][C]0.00159722222222314[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]8.99[/C][C]NA[/C][C]8.89541666666667[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]8.79[/C][C]NA[/C][C]8.88958333333333[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]8.83[/C][C]NA[/C][C]8.88333333333333[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]8.61[/C][C]NA[/C][C]8.87583333333333[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]8.71[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]8.91[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]8.91[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]8.89[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]8.98[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=167768&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=167768&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
17.72NANA-0.0696180555555565NA
27.67NANA-0.0664930555555562NA
37.84NANA-0.0131597222222217NA
47.79NANA0.00194444444444501NA
57.83NANA0.0443402777777784NA
67.94NANA0.0122569444444441NA
78.027.941944444444447.936666666666670.005277777777777530.0780555555555553
88.067.941111111111117.95791666666667-0.01680555555555570.118888888888889
98.128.026423611111117.973750.05267361111111040.0935763888888888
108.138.044861111111117.989583333333330.05527777777777870.0851388888888893
117.978.017152777777788.009583333333330.00756944444444478-0.0471527777777787
128.018.010069444444448.02333333333333-0.0132638888888887-6.94444444437892e-05
1387.959131944444448.02875-0.06961805555555650.0408680555555563
147.97.966423611111118.03291666666667-0.0664930555555562-0.0664236111111105
157.998.024756944444448.03791666666667-0.0131597222222217-0.0347569444444442
168.028.044027777777788.042083333333330.00194444444444501-0.0240277777777784
178.088.092256944444448.047916666666670.0443402777777784-0.0122569444444434
188.028.073506944444448.061250.0122569444444441-0.0535069444444431
198.078.081527777777788.076250.00527777777777753-0.0115277777777774
208.118.077777777777788.09458333333333-0.01680555555555570.0322222222222219
218.198.172673611111118.120.05267361111111040.0173263888888897
228.168.200277777777788.1450.0552777777777787-0.0402777777777779
238.088.175069444444448.16750.00756944444444478-0.0950694444444427
248.228.177152777777788.19041666666667-0.01326388888888870.0428472222222229
258.158.145798611111118.21541666666667-0.06961805555555650.00420138888889099
268.198.171423611111118.23791666666667-0.06649305555555620.0185763888888903
278.318.244756944444448.25791666666666-0.01315972222222170.0652430555555572
288.38.290277777777788.288333333333330.001944444444445010.00972222222222285
298.348.374340277777788.330.0443402777777784-0.0343402777777762
308.318.380173611111118.367916666666670.0122569444444441-0.0701736111111089
318.388.405694444444448.400416666666670.00527777777777753-0.0256944444444436
328.348.420694444444448.4375-0.0168055555555557-0.0806944444444451
338.448.528506944444448.475833333333330.0526736111111104-0.0885069444444451
348.648.574027777777788.518750.05527777777777870.0659722222222232
358.68.579652777777788.572083333333330.007569444444444780.0203472222222221
368.618.618819444444458.63208333333333-0.0132638888888887-0.00881944444444649
378.548.617881944444448.6875-0.0696180555555565-0.0778819444444441
388.698.673090277777788.73958333333333-0.06649305555555620.0169097222222216
398.738.779340277777788.7925-0.0131597222222217-0.0493402777777785
408.918.831944444444448.830.001944444444445010.0780555555555562
419.018.905590277777788.861250.04434027777777840.104409722222224
429.088.905173611111118.892916666666670.01225694444444410.17482638888889
438.948.929027777777788.923750.005277777777777530.0109722222222235
449.038.934861111111118.95166666666666-0.01680555555555570.09513888888889
459.029.026006944444448.973333333333330.0526736111111104-0.00600694444444372
468.969.040277777777788.9850.0552777777777787-0.080277777777777
479.038.992152777777788.984583333333330.007569444444444780.0378472222222239
488.948.964652777777788.97791666666667-0.0132638888888887-0.0246527777777779
498.958.906215277777788.97583333333333-0.06961805555555650.0437847222222221
508.958.908090277777788.97458333333333-0.06649305555555620.041909722222222
518.998.960173611111118.97333333333333-0.01315972222222170.029826388888889
528.938.982777777777788.980833333333330.00194444444444501-0.0527777777777789
538.989.026840277777788.98250.0443402777777784-0.0468402777777772
548.958.990173611111118.977916666666670.0122569444444441-0.0401736111111113
559.028.982777777777788.97750.005277777777777530.0372222222222209
568.928.955694444444458.9725-0.0168055555555557-0.0356944444444451
579.19.011840277777788.959166666666670.05267361111111040.0881597222222226
589.068.994444444444448.939166666666670.05527777777777870.0655555555555569
598.978.922152777777788.914583333333330.007569444444444780.0478472222222237
608.898.888402777777788.90166666666667-0.01326388888888870.00159722222222314
618.99NA8.89541666666667NANA
628.79NA8.88958333333333NANA
638.83NA8.88333333333333NANA
648.61NA8.87583333333333NANA
658.71NANANANA
668.91NANANANA
678.91NANANANA
688.89NANANANA
698.98NANANANA
709NANANANA


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')