Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationThu, 23 May 2013 10:38:57 -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/2013/May/23/t1369320013heo9pgmw2b5p07v.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 17:19:15 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210360, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 17:19:15 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact127
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [joggingschoenen] [2013-05-23 14:38:57] [ed71d54cfbd47f943cb19691b5010a6e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
85,3
85,65
85,15
84,94
85,15
85,15
85,15
85,14
85,37
85,61
85,59
85,54
85,54
85,5
85,78
86,16
86,38
86,49
86,49
86
85,9
85,66
85,64
85,6
85,6
85,57
85,81
86,29
86,37
86,41
86,41
86,38
86,62
87,08
87,19
87,21
87,21
87,24
87,16
87,05
87,04
86,98
86,98
86,94
86,96
86,98
86,86
86,82
86,82
86,84
86,91
86,85
86,61
86,65
86,65
86,36
86,33
86,43
86,36
86,29
86,29
86,44
86,51
86,72
86,93
86,79
86,79
86,8
86,41
86,26
86,19
86,28




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time5 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 & 5 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210360&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]5 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=210360&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=210360&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 time5 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
185.3NANA-0.120381944444451NA
285.65NANA-0.121881944444449NA
385.15NANA-0.0283819444444489NA
484.94NANA0.137534722222229NA
585.15NANA0.179118055555564NA
685.15NANA0.165951388888892NA
785.1585.389701388888985.32166666666660.0680347222222295-0.239701388888861
885.1485.206618055555585.3254166666667-0.11879861111111-0.0666180555555513
985.3785.280701388888985.3454166666667-0.06471527777777770.0892986111111185
1085.6185.447618055555585.42250.02511805555555360.162381944444462
1185.5985.496034722222285.5245833333333-0.02854861111111550.093965277777798
1285.5485.538618055555585.6316666666666-0.09304861111111650.00138194444447493
1385.5485.622951388888985.7433333333333-0.120381944444451-0.0829513888888727
1485.585.713118055555585.835-0.121881944444449-0.21311805555554
1585.7885.864534722222285.8929166666667-0.0283819444444489-0.0845347222222159
1686.1686.054618055555585.91708333333330.1375347222222290.10538194444446
1786.3886.100368055555585.921250.1791180555555640.279631944444461
1886.4986.091784722222285.92583333333330.1659513888888920.39821527777778
1986.4985.998868055555585.93083333333330.06803472222222950.491131944444447
208685.817451388888985.93625-0.118798611111110.182548611111145
2185.985.875701388888985.9404166666666-0.06471527777777770.024298611111135
2285.6685.972201388888985.94708333333330.0251180555555536-0.31220138888888
2385.6485.923534722222285.9520833333333-0.0285486111111155-0.2835347222222
2485.685.855284722222285.9483333333333-0.0930486111111165-0.255284722222228
2585.685.821284722222285.9416666666667-0.120381944444451-0.221284722222236
2685.5785.832284722222285.9541666666667-0.121881944444449-0.262284722222219
2785.8185.971618055555686-0.0283819444444489-0.16161805555555
2886.2986.226701388888986.08916666666660.1375347222222290.0632986111111364
2986.3786.392034722222286.21291666666660.179118055555564-0.0220347222222017
3086.4186.510534722222286.34458333333330.165951388888892-0.100534722222207
3186.4186.546784722222286.478750.0680347222222295-0.136784722222217
3286.3886.496618055555686.6154166666667-0.11879861111111-0.116618055555548
3386.6286.676534722222286.74125-0.0647152777777777-0.0565347222222101
3487.0886.854284722222286.82916666666670.02511805555555360.22571527777778
3587.1986.860201388888986.88875-0.02854861111111550.329798611111116
3687.2186.847368055555586.9404166666666-0.09304861111111650.362631944444459
3787.2186.867534722222286.9879166666666-0.1203819444444510.342465277777791
3887.2486.913118055555587.035-0.1218819444444490.326881944444466
3987.1687.044118055555587.0725-0.02838194444444890.115881944444453
4087.0587.220034722222287.08250.137534722222229-0.170034722222212
4187.0487.243701388888987.06458333333330.179118055555564-0.203701388888874
4286.9887.200534722222287.03458333333330.165951388888892-0.220534722222226
4386.9887.070118055555687.00208333333330.0680347222222295-0.0901180555555641
4486.9486.850368055555586.9691666666667-0.118798611111110.0896319444444487
4586.9686.877368055555586.9420833333333-0.06471527777777770.0826319444444579
4686.9886.948451388888986.92333333333330.02511805555555360.0315486111111341
4786.8686.868534722222286.8970833333333-0.0285486111111155-0.0085347222222083
4886.8286.772368055555686.8654166666667-0.09304861111111650.0476319444444329
4986.8286.717534722222286.8379166666667-0.1203819444444510.102465277777767
5086.8486.678118055555586.8-0.1218819444444490.16188194444446
5186.9186.721201388888986.7495833333333-0.02838194444444890.188798611111125
5286.8586.837951388888986.70041666666670.1375347222222290.012048611111112
5386.6186.835784722222286.65666666666670.179118055555564-0.22578472222223
5486.6586.779701388888986.613750.165951388888892-0.129701388888861
5586.6586.637618055555586.56958333333330.06803472222222950.0123819444444706
5686.3686.412034722222286.5308333333333-0.11879861111111-0.0520347222222171
5786.3386.432784722222286.4975-0.0647152777777777-0.102784722222225
5886.4386.500534722222286.47541666666670.0251180555555536-0.0705347222222201
5986.3686.454784722222286.4833333333333-0.0285486111111155-0.0947847222222151
6086.2986.409451388888986.5025-0.0930486111111165-0.119451388888876
6186.2986.393784722222286.5141666666667-0.120381944444451-0.103784722222201
6286.4486.416451388888986.5383333333333-0.1218819444444490.0235486111111243
6386.5186.531618055555686.56-0.0283819444444489-0.0216180555555496
6486.7286.693784722222286.556250.1375347222222290.02621527777778
6586.9386.721201388888986.54208333333330.1791180555555640.208798611111121
6686.7986.700534722222286.53458333333330.1659513888888920.0894652777777765
6786.79NANA0.0680347222222295NA
6886.8NANA-0.11879861111111NA
6986.41NANA-0.0647152777777777NA
7086.26NANA0.0251180555555536NA
7186.19NANA-0.0285486111111155NA
7286.28NANA-0.0930486111111165NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 85.3 & NA & NA & -0.120381944444451 & NA \tabularnewline
2 & 85.65 & NA & NA & -0.121881944444449 & NA \tabularnewline
3 & 85.15 & NA & NA & -0.0283819444444489 & NA \tabularnewline
4 & 84.94 & NA & NA & 0.137534722222229 & NA \tabularnewline
5 & 85.15 & NA & NA & 0.179118055555564 & NA \tabularnewline
6 & 85.15 & NA & NA & 0.165951388888892 & NA \tabularnewline
7 & 85.15 & 85.3897013888889 & 85.3216666666666 & 0.0680347222222295 & -0.239701388888861 \tabularnewline
8 & 85.14 & 85.2066180555555 & 85.3254166666667 & -0.11879861111111 & -0.0666180555555513 \tabularnewline
9 & 85.37 & 85.2807013888889 & 85.3454166666667 & -0.0647152777777777 & 0.0892986111111185 \tabularnewline
10 & 85.61 & 85.4476180555555 & 85.4225 & 0.0251180555555536 & 0.162381944444462 \tabularnewline
11 & 85.59 & 85.4960347222222 & 85.5245833333333 & -0.0285486111111155 & 0.093965277777798 \tabularnewline
12 & 85.54 & 85.5386180555555 & 85.6316666666666 & -0.0930486111111165 & 0.00138194444447493 \tabularnewline
13 & 85.54 & 85.6229513888889 & 85.7433333333333 & -0.120381944444451 & -0.0829513888888727 \tabularnewline
14 & 85.5 & 85.7131180555555 & 85.835 & -0.121881944444449 & -0.21311805555554 \tabularnewline
15 & 85.78 & 85.8645347222222 & 85.8929166666667 & -0.0283819444444489 & -0.0845347222222159 \tabularnewline
16 & 86.16 & 86.0546180555555 & 85.9170833333333 & 0.137534722222229 & 0.10538194444446 \tabularnewline
17 & 86.38 & 86.1003680555555 & 85.92125 & 0.179118055555564 & 0.279631944444461 \tabularnewline
18 & 86.49 & 86.0917847222222 & 85.9258333333333 & 0.165951388888892 & 0.39821527777778 \tabularnewline
19 & 86.49 & 85.9988680555555 & 85.9308333333333 & 0.0680347222222295 & 0.491131944444447 \tabularnewline
20 & 86 & 85.8174513888889 & 85.93625 & -0.11879861111111 & 0.182548611111145 \tabularnewline
21 & 85.9 & 85.8757013888889 & 85.9404166666666 & -0.0647152777777777 & 0.024298611111135 \tabularnewline
22 & 85.66 & 85.9722013888889 & 85.9470833333333 & 0.0251180555555536 & -0.31220138888888 \tabularnewline
23 & 85.64 & 85.9235347222222 & 85.9520833333333 & -0.0285486111111155 & -0.2835347222222 \tabularnewline
24 & 85.6 & 85.8552847222222 & 85.9483333333333 & -0.0930486111111165 & -0.255284722222228 \tabularnewline
25 & 85.6 & 85.8212847222222 & 85.9416666666667 & -0.120381944444451 & -0.221284722222236 \tabularnewline
26 & 85.57 & 85.8322847222222 & 85.9541666666667 & -0.121881944444449 & -0.262284722222219 \tabularnewline
27 & 85.81 & 85.9716180555556 & 86 & -0.0283819444444489 & -0.16161805555555 \tabularnewline
28 & 86.29 & 86.2267013888889 & 86.0891666666666 & 0.137534722222229 & 0.0632986111111364 \tabularnewline
29 & 86.37 & 86.3920347222222 & 86.2129166666666 & 0.179118055555564 & -0.0220347222222017 \tabularnewline
30 & 86.41 & 86.5105347222222 & 86.3445833333333 & 0.165951388888892 & -0.100534722222207 \tabularnewline
31 & 86.41 & 86.5467847222222 & 86.47875 & 0.0680347222222295 & -0.136784722222217 \tabularnewline
32 & 86.38 & 86.4966180555556 & 86.6154166666667 & -0.11879861111111 & -0.116618055555548 \tabularnewline
33 & 86.62 & 86.6765347222222 & 86.74125 & -0.0647152777777777 & -0.0565347222222101 \tabularnewline
34 & 87.08 & 86.8542847222222 & 86.8291666666667 & 0.0251180555555536 & 0.22571527777778 \tabularnewline
35 & 87.19 & 86.8602013888889 & 86.88875 & -0.0285486111111155 & 0.329798611111116 \tabularnewline
36 & 87.21 & 86.8473680555555 & 86.9404166666666 & -0.0930486111111165 & 0.362631944444459 \tabularnewline
37 & 87.21 & 86.8675347222222 & 86.9879166666666 & -0.120381944444451 & 0.342465277777791 \tabularnewline
38 & 87.24 & 86.9131180555555 & 87.035 & -0.121881944444449 & 0.326881944444466 \tabularnewline
39 & 87.16 & 87.0441180555555 & 87.0725 & -0.0283819444444489 & 0.115881944444453 \tabularnewline
40 & 87.05 & 87.2200347222222 & 87.0825 & 0.137534722222229 & -0.170034722222212 \tabularnewline
41 & 87.04 & 87.2437013888889 & 87.0645833333333 & 0.179118055555564 & -0.203701388888874 \tabularnewline
42 & 86.98 & 87.2005347222222 & 87.0345833333333 & 0.165951388888892 & -0.220534722222226 \tabularnewline
43 & 86.98 & 87.0701180555556 & 87.0020833333333 & 0.0680347222222295 & -0.0901180555555641 \tabularnewline
44 & 86.94 & 86.8503680555555 & 86.9691666666667 & -0.11879861111111 & 0.0896319444444487 \tabularnewline
45 & 86.96 & 86.8773680555555 & 86.9420833333333 & -0.0647152777777777 & 0.0826319444444579 \tabularnewline
46 & 86.98 & 86.9484513888889 & 86.9233333333333 & 0.0251180555555536 & 0.0315486111111341 \tabularnewline
47 & 86.86 & 86.8685347222222 & 86.8970833333333 & -0.0285486111111155 & -0.0085347222222083 \tabularnewline
48 & 86.82 & 86.7723680555556 & 86.8654166666667 & -0.0930486111111165 & 0.0476319444444329 \tabularnewline
49 & 86.82 & 86.7175347222222 & 86.8379166666667 & -0.120381944444451 & 0.102465277777767 \tabularnewline
50 & 86.84 & 86.6781180555555 & 86.8 & -0.121881944444449 & 0.16188194444446 \tabularnewline
51 & 86.91 & 86.7212013888889 & 86.7495833333333 & -0.0283819444444489 & 0.188798611111125 \tabularnewline
52 & 86.85 & 86.8379513888889 & 86.7004166666667 & 0.137534722222229 & 0.012048611111112 \tabularnewline
53 & 86.61 & 86.8357847222222 & 86.6566666666667 & 0.179118055555564 & -0.22578472222223 \tabularnewline
54 & 86.65 & 86.7797013888889 & 86.61375 & 0.165951388888892 & -0.129701388888861 \tabularnewline
55 & 86.65 & 86.6376180555555 & 86.5695833333333 & 0.0680347222222295 & 0.0123819444444706 \tabularnewline
56 & 86.36 & 86.4120347222222 & 86.5308333333333 & -0.11879861111111 & -0.0520347222222171 \tabularnewline
57 & 86.33 & 86.4327847222222 & 86.4975 & -0.0647152777777777 & -0.102784722222225 \tabularnewline
58 & 86.43 & 86.5005347222222 & 86.4754166666667 & 0.0251180555555536 & -0.0705347222222201 \tabularnewline
59 & 86.36 & 86.4547847222222 & 86.4833333333333 & -0.0285486111111155 & -0.0947847222222151 \tabularnewline
60 & 86.29 & 86.4094513888889 & 86.5025 & -0.0930486111111165 & -0.119451388888876 \tabularnewline
61 & 86.29 & 86.3937847222222 & 86.5141666666667 & -0.120381944444451 & -0.103784722222201 \tabularnewline
62 & 86.44 & 86.4164513888889 & 86.5383333333333 & -0.121881944444449 & 0.0235486111111243 \tabularnewline
63 & 86.51 & 86.5316180555556 & 86.56 & -0.0283819444444489 & -0.0216180555555496 \tabularnewline
64 & 86.72 & 86.6937847222222 & 86.55625 & 0.137534722222229 & 0.02621527777778 \tabularnewline
65 & 86.93 & 86.7212013888889 & 86.5420833333333 & 0.179118055555564 & 0.208798611111121 \tabularnewline
66 & 86.79 & 86.7005347222222 & 86.5345833333333 & 0.165951388888892 & 0.0894652777777765 \tabularnewline
67 & 86.79 & NA & NA & 0.0680347222222295 & NA \tabularnewline
68 & 86.8 & NA & NA & -0.11879861111111 & NA \tabularnewline
69 & 86.41 & NA & NA & -0.0647152777777777 & NA \tabularnewline
70 & 86.26 & NA & NA & 0.0251180555555536 & NA \tabularnewline
71 & 86.19 & NA & NA & -0.0285486111111155 & NA \tabularnewline
72 & 86.28 & NA & NA & -0.0930486111111165 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210360&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]85.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.120381944444451[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]85.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.121881944444449[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]85.15[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0283819444444489[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]84.94[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.137534722222229[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]85.15[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.179118055555564[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]85.15[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.165951388888892[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]85.15[/C][C]85.3897013888889[/C][C]85.3216666666666[/C][C]0.0680347222222295[/C][C]-0.239701388888861[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]85.14[/C][C]85.2066180555555[/C][C]85.3254166666667[/C][C]-0.11879861111111[/C][C]-0.0666180555555513[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]85.37[/C][C]85.2807013888889[/C][C]85.3454166666667[/C][C]-0.0647152777777777[/C][C]0.0892986111111185[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]85.61[/C][C]85.4476180555555[/C][C]85.4225[/C][C]0.0251180555555536[/C][C]0.162381944444462[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]85.59[/C][C]85.4960347222222[/C][C]85.5245833333333[/C][C]-0.0285486111111155[/C][C]0.093965277777798[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]85.54[/C][C]85.5386180555555[/C][C]85.6316666666666[/C][C]-0.0930486111111165[/C][C]0.00138194444447493[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]85.54[/C][C]85.6229513888889[/C][C]85.7433333333333[/C][C]-0.120381944444451[/C][C]-0.0829513888888727[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]85.5[/C][C]85.7131180555555[/C][C]85.835[/C][C]-0.121881944444449[/C][C]-0.21311805555554[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]85.78[/C][C]85.8645347222222[/C][C]85.8929166666667[/C][C]-0.0283819444444489[/C][C]-0.0845347222222159[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]86.16[/C][C]86.0546180555555[/C][C]85.9170833333333[/C][C]0.137534722222229[/C][C]0.10538194444446[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]86.38[/C][C]86.1003680555555[/C][C]85.92125[/C][C]0.179118055555564[/C][C]0.279631944444461[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]86.49[/C][C]86.0917847222222[/C][C]85.9258333333333[/C][C]0.165951388888892[/C][C]0.39821527777778[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]86.49[/C][C]85.9988680555555[/C][C]85.9308333333333[/C][C]0.0680347222222295[/C][C]0.491131944444447[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]86[/C][C]85.8174513888889[/C][C]85.93625[/C][C]-0.11879861111111[/C][C]0.182548611111145[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]85.9[/C][C]85.8757013888889[/C][C]85.9404166666666[/C][C]-0.0647152777777777[/C][C]0.024298611111135[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]85.66[/C][C]85.9722013888889[/C][C]85.9470833333333[/C][C]0.0251180555555536[/C][C]-0.31220138888888[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]85.64[/C][C]85.9235347222222[/C][C]85.9520833333333[/C][C]-0.0285486111111155[/C][C]-0.2835347222222[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]85.6[/C][C]85.8552847222222[/C][C]85.9483333333333[/C][C]-0.0930486111111165[/C][C]-0.255284722222228[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]85.6[/C][C]85.8212847222222[/C][C]85.9416666666667[/C][C]-0.120381944444451[/C][C]-0.221284722222236[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]85.57[/C][C]85.8322847222222[/C][C]85.9541666666667[/C][C]-0.121881944444449[/C][C]-0.262284722222219[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]85.81[/C][C]85.9716180555556[/C][C]86[/C][C]-0.0283819444444489[/C][C]-0.16161805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]86.29[/C][C]86.2267013888889[/C][C]86.0891666666666[/C][C]0.137534722222229[/C][C]0.0632986111111364[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]86.37[/C][C]86.3920347222222[/C][C]86.2129166666666[/C][C]0.179118055555564[/C][C]-0.0220347222222017[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]86.41[/C][C]86.5105347222222[/C][C]86.3445833333333[/C][C]0.165951388888892[/C][C]-0.100534722222207[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]86.41[/C][C]86.5467847222222[/C][C]86.47875[/C][C]0.0680347222222295[/C][C]-0.136784722222217[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]86.38[/C][C]86.4966180555556[/C][C]86.6154166666667[/C][C]-0.11879861111111[/C][C]-0.116618055555548[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]86.62[/C][C]86.6765347222222[/C][C]86.74125[/C][C]-0.0647152777777777[/C][C]-0.0565347222222101[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]87.08[/C][C]86.8542847222222[/C][C]86.8291666666667[/C][C]0.0251180555555536[/C][C]0.22571527777778[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]87.19[/C][C]86.8602013888889[/C][C]86.88875[/C][C]-0.0285486111111155[/C][C]0.329798611111116[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]87.21[/C][C]86.8473680555555[/C][C]86.9404166666666[/C][C]-0.0930486111111165[/C][C]0.362631944444459[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]87.21[/C][C]86.8675347222222[/C][C]86.9879166666666[/C][C]-0.120381944444451[/C][C]0.342465277777791[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]87.24[/C][C]86.9131180555555[/C][C]87.035[/C][C]-0.121881944444449[/C][C]0.326881944444466[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]87.16[/C][C]87.0441180555555[/C][C]87.0725[/C][C]-0.0283819444444489[/C][C]0.115881944444453[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]87.05[/C][C]87.2200347222222[/C][C]87.0825[/C][C]0.137534722222229[/C][C]-0.170034722222212[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]87.04[/C][C]87.2437013888889[/C][C]87.0645833333333[/C][C]0.179118055555564[/C][C]-0.203701388888874[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]86.98[/C][C]87.2005347222222[/C][C]87.0345833333333[/C][C]0.165951388888892[/C][C]-0.220534722222226[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]86.98[/C][C]87.0701180555556[/C][C]87.0020833333333[/C][C]0.0680347222222295[/C][C]-0.0901180555555641[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]86.94[/C][C]86.8503680555555[/C][C]86.9691666666667[/C][C]-0.11879861111111[/C][C]0.0896319444444487[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]86.96[/C][C]86.8773680555555[/C][C]86.9420833333333[/C][C]-0.0647152777777777[/C][C]0.0826319444444579[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]86.98[/C][C]86.9484513888889[/C][C]86.9233333333333[/C][C]0.0251180555555536[/C][C]0.0315486111111341[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]86.86[/C][C]86.8685347222222[/C][C]86.8970833333333[/C][C]-0.0285486111111155[/C][C]-0.0085347222222083[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]86.82[/C][C]86.7723680555556[/C][C]86.8654166666667[/C][C]-0.0930486111111165[/C][C]0.0476319444444329[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]86.82[/C][C]86.7175347222222[/C][C]86.8379166666667[/C][C]-0.120381944444451[/C][C]0.102465277777767[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]86.84[/C][C]86.6781180555555[/C][C]86.8[/C][C]-0.121881944444449[/C][C]0.16188194444446[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]86.91[/C][C]86.7212013888889[/C][C]86.7495833333333[/C][C]-0.0283819444444489[/C][C]0.188798611111125[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]86.85[/C][C]86.8379513888889[/C][C]86.7004166666667[/C][C]0.137534722222229[/C][C]0.012048611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]86.61[/C][C]86.8357847222222[/C][C]86.6566666666667[/C][C]0.179118055555564[/C][C]-0.22578472222223[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]86.65[/C][C]86.7797013888889[/C][C]86.61375[/C][C]0.165951388888892[/C][C]-0.129701388888861[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]86.65[/C][C]86.6376180555555[/C][C]86.5695833333333[/C][C]0.0680347222222295[/C][C]0.0123819444444706[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]86.36[/C][C]86.4120347222222[/C][C]86.5308333333333[/C][C]-0.11879861111111[/C][C]-0.0520347222222171[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]86.33[/C][C]86.4327847222222[/C][C]86.4975[/C][C]-0.0647152777777777[/C][C]-0.102784722222225[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]86.43[/C][C]86.5005347222222[/C][C]86.4754166666667[/C][C]0.0251180555555536[/C][C]-0.0705347222222201[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]86.36[/C][C]86.4547847222222[/C][C]86.4833333333333[/C][C]-0.0285486111111155[/C][C]-0.0947847222222151[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]86.29[/C][C]86.4094513888889[/C][C]86.5025[/C][C]-0.0930486111111165[/C][C]-0.119451388888876[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]86.29[/C][C]86.3937847222222[/C][C]86.5141666666667[/C][C]-0.120381944444451[/C][C]-0.103784722222201[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]86.44[/C][C]86.4164513888889[/C][C]86.5383333333333[/C][C]-0.121881944444449[/C][C]0.0235486111111243[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]86.51[/C][C]86.5316180555556[/C][C]86.56[/C][C]-0.0283819444444489[/C][C]-0.0216180555555496[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]86.72[/C][C]86.6937847222222[/C][C]86.55625[/C][C]0.137534722222229[/C][C]0.02621527777778[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]86.93[/C][C]86.7212013888889[/C][C]86.5420833333333[/C][C]0.179118055555564[/C][C]0.208798611111121[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]86.79[/C][C]86.7005347222222[/C][C]86.5345833333333[/C][C]0.165951388888892[/C][C]0.0894652777777765[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]86.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0680347222222295[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]86.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.11879861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]86.41[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0647152777777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]86.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0251180555555536[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]86.19[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0285486111111155[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]86.28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0930486111111165[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210360&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=210360&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
185.3NANA-0.120381944444451NA
285.65NANA-0.121881944444449NA
385.15NANA-0.0283819444444489NA
484.94NANA0.137534722222229NA
585.15NANA0.179118055555564NA
685.15NANA0.165951388888892NA
785.1585.389701388888985.32166666666660.0680347222222295-0.239701388888861
885.1485.206618055555585.3254166666667-0.11879861111111-0.0666180555555513
985.3785.280701388888985.3454166666667-0.06471527777777770.0892986111111185
1085.6185.447618055555585.42250.02511805555555360.162381944444462
1185.5985.496034722222285.5245833333333-0.02854861111111550.093965277777798
1285.5485.538618055555585.6316666666666-0.09304861111111650.00138194444447493
1385.5485.622951388888985.7433333333333-0.120381944444451-0.0829513888888727
1485.585.713118055555585.835-0.121881944444449-0.21311805555554
1585.7885.864534722222285.8929166666667-0.0283819444444489-0.0845347222222159
1686.1686.054618055555585.91708333333330.1375347222222290.10538194444446
1786.3886.100368055555585.921250.1791180555555640.279631944444461
1886.4986.091784722222285.92583333333330.1659513888888920.39821527777778
1986.4985.998868055555585.93083333333330.06803472222222950.491131944444447
208685.817451388888985.93625-0.118798611111110.182548611111145
2185.985.875701388888985.9404166666666-0.06471527777777770.024298611111135
2285.6685.972201388888985.94708333333330.0251180555555536-0.31220138888888
2385.6485.923534722222285.9520833333333-0.0285486111111155-0.2835347222222
2485.685.855284722222285.9483333333333-0.0930486111111165-0.255284722222228
2585.685.821284722222285.9416666666667-0.120381944444451-0.221284722222236
2685.5785.832284722222285.9541666666667-0.121881944444449-0.262284722222219
2785.8185.971618055555686-0.0283819444444489-0.16161805555555
2886.2986.226701388888986.08916666666660.1375347222222290.0632986111111364
2986.3786.392034722222286.21291666666660.179118055555564-0.0220347222222017
3086.4186.510534722222286.34458333333330.165951388888892-0.100534722222207
3186.4186.546784722222286.478750.0680347222222295-0.136784722222217
3286.3886.496618055555686.6154166666667-0.11879861111111-0.116618055555548
3386.6286.676534722222286.74125-0.0647152777777777-0.0565347222222101
3487.0886.854284722222286.82916666666670.02511805555555360.22571527777778
3587.1986.860201388888986.88875-0.02854861111111550.329798611111116
3687.2186.847368055555586.9404166666666-0.09304861111111650.362631944444459
3787.2186.867534722222286.9879166666666-0.1203819444444510.342465277777791
3887.2486.913118055555587.035-0.1218819444444490.326881944444466
3987.1687.044118055555587.0725-0.02838194444444890.115881944444453
4087.0587.220034722222287.08250.137534722222229-0.170034722222212
4187.0487.243701388888987.06458333333330.179118055555564-0.203701388888874
4286.9887.200534722222287.03458333333330.165951388888892-0.220534722222226
4386.9887.070118055555687.00208333333330.0680347222222295-0.0901180555555641
4486.9486.850368055555586.9691666666667-0.118798611111110.0896319444444487
4586.9686.877368055555586.9420833333333-0.06471527777777770.0826319444444579
4686.9886.948451388888986.92333333333330.02511805555555360.0315486111111341
4786.8686.868534722222286.8970833333333-0.0285486111111155-0.0085347222222083
4886.8286.772368055555686.8654166666667-0.09304861111111650.0476319444444329
4986.8286.717534722222286.8379166666667-0.1203819444444510.102465277777767
5086.8486.678118055555586.8-0.1218819444444490.16188194444446
5186.9186.721201388888986.7495833333333-0.02838194444444890.188798611111125
5286.8586.837951388888986.70041666666670.1375347222222290.012048611111112
5386.6186.835784722222286.65666666666670.179118055555564-0.22578472222223
5486.6586.779701388888986.613750.165951388888892-0.129701388888861
5586.6586.637618055555586.56958333333330.06803472222222950.0123819444444706
5686.3686.412034722222286.5308333333333-0.11879861111111-0.0520347222222171
5786.3386.432784722222286.4975-0.0647152777777777-0.102784722222225
5886.4386.500534722222286.47541666666670.0251180555555536-0.0705347222222201
5986.3686.454784722222286.4833333333333-0.0285486111111155-0.0947847222222151
6086.2986.409451388888986.5025-0.0930486111111165-0.119451388888876
6186.2986.393784722222286.5141666666667-0.120381944444451-0.103784722222201
6286.4486.416451388888986.5383333333333-0.1218819444444490.0235486111111243
6386.5186.531618055555686.56-0.0283819444444489-0.0216180555555496
6486.7286.693784722222286.556250.1375347222222290.02621527777778
6586.9386.721201388888986.54208333333330.1791180555555640.208798611111121
6686.7986.700534722222286.53458333333330.1659513888888920.0894652777777765
6786.79NANA0.0680347222222295NA
6886.8NANA-0.11879861111111NA
6986.41NANA-0.0647152777777777NA
7086.26NANA0.0251180555555536NA
7186.19NANA-0.0285486111111155NA
7286.28NANA-0.0930486111111165NA



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')