Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_arimaforecasting.wasp
Title produced by softwareARIMA Forecasting
Date of computationSat, 26 Dec 2020 18:49:12 +0100
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2020/Dec/26/t1609005039bhpk2avb44abf8u.htm/, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 21:35:35 +0100
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 21:35:35 +0100
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?This computation is/was private until 19960219
User-defined keywordsrandom values
Estimated Impact0
Dataseries X:
1.0	
0.02415495945229813	0.1056953806857822	0.09777124755501924	0.09613204368671892	0.048639372122785254	0.027161883639284793	0.10276146521169217	0.10136779850163818	0.09827215119318758	0.08385862889513908	0.08979250656848511	0.046250759316040946	0.014199670791863536	0.08893194553312476	0.0793519469096102	0.07483471628035025	0.07141304382861019	0.08303012641748952	0.0338629991444071	0.0	0.07620645481513291	0.07472486718095987	0.07567223339539136	0.078548164840355	0.07183946465321911	0.02297665975973873	0.001904443459320258	0.08680740481006378	0.08100316516494695	0.09607403181992906	0.7142414148663894	0.15332692261674433	0.06273755133104114	0.020462269279898148	0.12477417828817229	0.11864331606565834	0.10971702082106821	0.10133601429614306	0.109433237577705	0.0570940851129553	0.02239626435846464	0.11180624476675222	0.10444979224373103	0.10510664424718298	0.0974859412446825	0.09948671584331338	0.04514356805140884	0.016503607639236747	0.09508833209259474	0.10347621317978783	0.09599299758287647	0.10309227408129745	0.1397294748766877	0.060415117621339415	0.024882279738657486	0.12622474964778524	0.11808028532317258	0.13793875959388613	0.716567213507208	0.1773632402529685	0.13395266114974316	0.05300860760544612	0.16706158961314804	0.16393314301268616	0.16290530739865128	0.2474476002324681	0.08621609534023374	0.060385444122620986	0.0329490858416073	0.14690344635023092	0.14102502991705862	0.1348954192728363	0.1402122308677373	0.1436432930037175	0.09537567361422379	0.06037241060142074	0.1540613170498371	0.1769070154590645	0.12003590198939765	0.11298527886343725	0.06355213042202122	0.062263634351446606	0.0537743138235964	0.14755430254774904	0.14859349221151963	0.14927300452967218	0.1476675392197568	0.15883081713171993	0.10609820896895565	0.5535631972338034	0.256184342809175	0.20288753497904194	0.18786587031462315	0.17796444452666185	0.18715381165139947	0.11157973716185215	0.09944192566114099	0.17097926294366192	0.16559076392098088	0.16760940648625353	0.181869848843277	0.1881678962293019	0.12751442181680045	0.08918877272254921	0.17757015520733138	0.1822672248480596	0.17340579254280936	0.1464862990926797	0.1866400832477284	0.1311488784331887	0.08751207421043349	0.17681307635170776	0.1866409044509798	0.17837792209910205	0.181792204830541	0.19595703700527844	0.1970917290407805	0.12291369253043828	0.13889233991160876	0.572074430752791	0.2769617354259147	0.25918327002472086	0.23767611646157663	0.2255643817379878	0.11954342301336338	0.1382539287524187	0.13115576064328774	0.12983127109321776	0.2193468143429814	0.21457931998173987	0.14206618516189376	0.09343230978216795	0.2019680919168102	0.1947481246156852	0.1982801668179819	0.17473458508396758	0.18026890556931827	0.11806609784771685	0.07936117171873876	0.18841951386917663	0.18754286066906511	0.17352583757375536	0.19185930853250335	0.20721692288655436	0.13278416827975398	0.0745506065708899	0.18606278818720048	0.19625795865447254	0.18575633592615068	0.2002255462381271	0.7458364637697216	0.15081988646965408	0.0886877281595732	0.23934127937399738	0.2265389165811054	0.21410954220988	0.20234798519465938	0.20748760971481678	0.13644285780786794	0.10912165897929545	0.21923205615891891	0.09351702542756143	0.21027446181567658	0.2166558960297332	0.24706907997559183	0.16365411745379768	0.1231730579577344	0.2240616542376639	0.2304728157600644	0.2346337369659979	0.23951463450857421	0.25173560799569006	0.1854477648418704	0.1412016575274424	0.24598807863267405	0.2420655300131403	0.24347518979563335	0.2443633377766612	0.24903139662878235	0.18730797761326357	0.5834089662150603	0.32941699492226006	0.28710182393027506	0.27454325003035096	0.28721148777285244	0.19658115302656665	0.16164955567538347	0.1215306074691238	0.25638634674548266	0.2607073976768164	0.25230462032017736	0.24790286090641508	0.24390448038670592	0.1783648797747751	0.13962712892107879	0.24520405336328024	0.23474065275087314	0.23087644016160788	0.22420979267095723	0.23127920055022821	0.16067201791025085	0.12400522999323091	0.2195860208099967	0.22046149070050203	0.22571460702488114	0.2311166522879981	0.22304025424869614	0.15890253521015582	0.12200463181061555	0.221606257405572	0.22910390754995424	0.7247828675130643	0.2750665554619664	0.2474355648537801	0.17098833645034833	0.13223943103858657	0.2525443789902221	0.23981812810986083	0.23097960774338383	0.23644876688754995	0.24802123889959474	0.1711576988194919	0.13216733443893855	0.2402704545474921	0.23948716010571025	0.24106276955037395	0.23526994945074234	0.24105294842903255	0.16804756090425438	0.1280226148506255	0.24003123511342522	0.15761684053621386	0.230733348144894	0.22918736730426956	0.22883701745179943	0.20983284357653792	0.13125215177604793	0.23942109111166937	0.24123081966593762	0.24643546790599874	0.16728948867434312	0.17400587683112145	0.5869859983268922	0.13034127611792706	0.31899097790274755	0.28125871786827283	0.2657779033870574	0.25043937998309673	0.24974134273811227	0.17151436416999513	0.1300193657945863	0.2371254234044997	0.23039935256279026	0.22110844305577154	0.22534550418047522	0.22908085734899694	0.16995347542358857	0.11863491046009801	0.21682877797608177	0.21135961021444225	0.21135152589966036	0.21193992142308513	0.20899748983942906	0.1564350311784116	0.11371117980259722	0.20877883551921353	0.21887110064455806	0.21491121999865645	0.20664957982648247	0.22807205148978346	0.16821235775384122	0.1291376139035371	0.6918042798432577	0.2697886844959334	0.25097826129062	0.2337607520006148	0.24437263387559788	0.16600189417620645	0.10644175544581114	0.20564583847435855	0.20654539937692842	0.21024064861755873	0.20070278735410638	0.21179440421828724	0.14892719527065928	0.11186347982721506	0.20517166878037732	0.20482046247824434	0.20350024671974293	0.20652665456680513	0.21196989581801	0.15562838697501633	0.11617292328339296	0.21080265573145898	0.20463835491115331	0.20930412606719798	0.22402455336539265	0.23151153111948855	0.16559547821006804	0.10940978643754781	0.2126113284929423	0.2105193876834855	0.2075192484866422	0.6463146808022388	0.26411750177649784	0.16277028027178955	0.12563517580523523	0.2447470748144693	0.22519278717261287	0.21736218693925582	0.20473222807322441	0.22242085994250896	0.15820984254444975	0.11446886151677528	0.20029788957665598	0.194499419674815	0.19125072566503554	0.194485005890712	0.1971936720518556	0.14074923127102063	0.10487375330457038	0.19444399201042248	0.19793119481686572	0.3763476558318809	0.419094002788235	0.22356489342191668	0.15094446708398737	0.11605920347829572	0.19461998075577236	0.1896331415053193	0.18126562334986993	0.16929819861084838	0.18515276700065686	0.4837003330569225	0.08017123955736023	0.104556135061079	0.20472777101605016	0.21053053800460858	0.2127181474607494	0.19992452610330658	0.13810248202870812	0.11598132784083133	0.22278669598141868	0.22586108949727224	0.20875723965193985	0.2163952301837803	0.22844940203333036	0.16129919809936427	0.11968373446788441	0.11804521936993237	0.11668837236506346	0.18896181322857175	0.19712696849388905	0.2001330382926763	0.14203800144091533	0.11074357024772463	0.20969487599274453	0.222930439343639	0.22281770258849898	0.2383851370130681	0.2543446183765399	0.2531364794633142	0.19754689546315568	0.31655411529397426	0.5943723541151303	0.1049518915677559	0.21136939549957554	0.21630820440686846	0.13434675137137592	0.10356089861043759	0.1236807537952025	0.21235491760367597	0.2027352870212877	0.19954570267862143	0.19022620522290282	0.12264056604938103	0.09374545875258629	0.18636933528685606	0.18002800893155985	0.1779210049894145	0.1715306388293595	0.18024710856297443	0.12652161892610392	0.08198337471778885	0.17555560920380006	0.16838520041466923	0.16929374052275425	0.17391770285665623	0.18229729588212162	0.12709947349914733	0.08528030938762285	0.1765587065720775	0.176136870961237	0.18602262580363763	0.18616091501925452	0.6331097808206043	0.1450747533092344	0.10333758575902281	0.22595038852689664	0.20240748058146776	0.1858015093409396	0.17526202193629323	0.19273468583020087	0.1373239692743186	0.0998976295268738	0.19935072602808573	0.19191673738287068	0.18471769585552467	0.19579106645216193	0.20073286917214328	0.14145471623666492	0.09664669695188648	0.19357140400000392	0.20288986369744408	0.19474995542318124	0.19317688179052522	0.20995964732869524	0.19085374034895713	0.12342487315583335	0.22213377948509022	0.23076800715680817	0.23734129526743786	0.24942447138581128	0.6935989139240551	0.21137785471994117	0.14742437443849224	0.28592394459468806	0.28625487906776004	0.2974276444819404	0.3217145987168062	0.4452990492720785	0.2122618612079451	0.1616354919832117	0.28188582327042405	0.2839344275133266	0.2771161630976639	0.2844285058825818	0.29518034201967763	0.21511224578740124	0.17163039802234864	0.2802678853111063	0.298827260318414	0.31168925603620556	0.2434870535863638	0.23320578333938366	0.18040921747456842	0.15676168367515178	0.20939867238074103	0.2935955811098737	0.2821090669119525	0.2723267309104976	0.29107873715267735	0.21838194601316444	0.18230510270427466	0.7141886380612781	0.3168448011364839	0.3162263155054715	0.3111743477311795	0.3090838445312104	0.23423754424683782	0.19604175489502587	0.319366891850712	0.3148454393998	0.30505295201489896	0.3051682849636297	0.3230684822917411	0.2542747054796429	0.198703461798066	0.30181131167804676	0.28017033465341873	0.2873407939107886	0.2868697215452207	0.2950097623129734	0.22587448320349904	0.1828635090224988	0.28958974710922375	0.29858736601641234	0.29563723183434765	0.29012154398121964	0.30002488923786236	0.23961069920819936	0.22853375508007617	0.3278613126221585	0.32379927578783	0.6083950886361704	0.36035102933401125	0.3187837643594426	0.29404850942612054	0.19331413291931263	0.3048417341928819	0.22832301099326513	0.3318256274992734	0.2447207573815841	0.21543651302781777	0.19191261464216702	0.16840655151581077	0.30763667788354127	0.2937176187054285	0.29923663941782985	0.2931112882199439	0.3046619263269992	0.21683149247030828	0.17589617745325392	0.3090954791928298	0.2932209293799598	0.27904090230144124	0.3048710228915086	0.3239084399526223	0.2508835273925321	0.19035703699475287	0.32830093147585343	0.317199669525371	0.31526895346794837	0.31957720811335044	0.3407374790971116	0.6297443015686525	0.21518838965575002	0.40164505578140686	0.3734759234342794	0.39078602245828925	0.3684322970188944	0.3743566115829709	0.2804862033653956	0.24533152728653385	0.36331904535876214	0.4561476588936234	0.5251988517046225	0.4228375441026293	0.39420453801849065	0.307972237507416	0.2677784695790722	0.3892781522722371	0.3775416706186129	0.3780044331976679	0.3827928105718626	0.3963129640188032	0.3013385164358949	0.26447216495901543	0.4179323621956914	0.40859836030272323	0.396005809597689	0.39056011491847703	0.4043279635885287	0.3237970973777415	0.2765508783900232	0.814866122143655	0.43391733608451705	0.4062972270219371	0.40089750224794485	0.4231491168021929	0.34035945461314415	0.27658238592134693	0.30899228508156645	0.40116654177679045	0.4002806512137457	0.3945967876388253	0.3937921956046642	0.30421519978990424	0.25706222859152866	0.3904064612439547	0.3824177291638783	0.37258051754334626	0.3792872282119215	0.3746506923068931	0.29615610158819694	0.25008781572095373	0.3681578867605007	0.36564856289460584	0.3650241229330373	0.36309682695448126	0.355210218343304	0.2829366842447664	0.23718841398725676	0.3621108476912623	0.3732991079052751	0.37552450233180834	0.7738869474167791	0.401903471046912	0.3003201902812281	0.25916041636682696	0.4074812456140824	0.38787969694483637	0.3848632625652229	0.37612856261652994	0.38431933611495256	0.3049145721756447	0.2902044515708039	0.37001982405845163	0.3644233852555866	0.35592997000137144	0.35878453758715106	0.3629507861105444	0.2784131539297884	0.24950863563332226	0.37273742141707783	0.37773365385413643	0.37589984119810643	0.36494257360676347	0.3789777491866674	0.30661797597387996	0.27002405819923886	0.4010040067620067	0.37868868442568626	0.3907865771667931	0.4026602459232381	0.30652124461130026	0.3042916772400832	0.6298665459388054	0.4736542062268943	0.41290447310423933	0.3895432373016137	0.3969365012628721	0.39219488539153863	0.3064825958258178	0.24491650943873103	0.37183952620523497	0.38421277621952066	0.37822007762033255	0.371303244678866	0.37990260673628934	0.2985312359417597	0.24961021639721698	0.36602992877514473	0.3550871803850553	0.3618602824123772	0.35813184391455893	0.3687186682725919	0.2899800684644679	0.23651712816959308	0.3490277392129809	0.35362645564394496	0.3568115574737513	0.3563990856328883	0.3692703235672237	0.29175751388171145	0.23546059090580804	0.3628726878408993	0.7804288222479704	0.39393757246993094	0.37671888328139586	0.391798590564092	0.30059864785277374	0.2416886427572861	0.3625495053738581	0.3641693958361862	0.353939894996128	0.35690565040239763	0.3621562629854196	0.28080419544248975	0.2342751360313119	0.3380284231511083	0.3358013598067293	0.3415209239801845	0.33219560086219696	0.337861119470418	0.26815777558051435	0.2208667042895987	0.3232418303411606	0.32541167341118055	0.3309978290840557	0.3424548354664681	0.357634535212838	0.2821286729090103	0.22556813347685362	0.33511358089597626	0.3420137605336206	0.33914117422554624	0.34050832879044496	0.737720081175898	0.26737619721890427	0.22266572560019945	0.3502779393220052	0.3301073264097756	0.34976351541140754	0.33808289811539904	0.3418273556840505	0.27170584946163173	0.2196770407991458	0.3295288231670972	0.32038437222611443	0.31234998924593066	0.3175073059431769	0.3223062490135357	0.2493443271212754	0.20839771624024633	0.3054681047814279	0.2936691523587945	0.2675320351058612	0.2716009399650314	0.2862053536130732	0.2221495897491824	0.18132242803899676	0.28799115617203025	0.2823423562685134	0.28163525935038164	0.28625205348261934	0.3106295594688306	0.2417778445691524	0.5326697006712591	0.23012072206836517	0.3610085295799761	0.3226204536950563	0.3142824847110777	0.3138405808738433	0.23669452472437785	0.19133418173327865	0.3058583095862768	0.3078651325663765	0.3010429799842874	0.2928149869471131	0.3110641826855331	0.2358810908566657	0.18067098535037904	0.18291816798885635	0.18064581181010905	0.27670573607373034	0.2824335449210598	0.2726059147855994	0.21553571471506938	0.17139058151656592	0.2850190090036366	0.2898838908275019	0.3070066513288419	0.3180378357857017	0.34129108833402344	0.26913693587944154	0.2331150735225227	0.33960275396311534	0.4368097829149265
N_0	1.0	0.02415495945229813	0.1056953806857822	0.09777124755501924	0.09613204368671892	0.048639372122785254	0.027161883639284793	0.10276146521169217	0.10136779850163818	0.09827215119318758	0.08385862889513908	0.08979250656848511	0.046250759316040946	0.014199670791863536	0.08893194553312476	0.0793519469096102	0.07483471628035025	0.07141304382861019	0.08303012641748952	0.0338629991444071	0.0	0.07620645481513291	0.07472486718095987	0.07567223339539136	0.078548164840355	0.07183946465321911	0.02297665975973873	0.001904443459320258	0.08680740481006378	0.08100316516494695	0.09607403181992906	0.7142414148663894	0.15332692261674433	0.06273755133104114	0.020462269279898148	0.12477417828817229	0.11864331606565834	0.10971702082106821	0.10133601429614306	0.109433237577705	0.0570940851129553	0.02239626435846464	0.11180624476675222	0.10444979224373103	0.10510664424718298	0.0974859412446825	0.09948671584331338	0.04514356805140884	0.016503607639236747	0.09508833209259474	0.10347621317978783	0.09599299758287647	0.10309227408129745	0.1397294748766877	0.060415117621339415	0.024882279738657486	0.12622474964778524	0.11808028532317258	0.13793875959388613	0.716567213507208	0.1773632402529685	0.13395266114974316	0.05300860760544612	0.16706158961314804	0.16393314301268616	0.16290530739865128	0.2474476002324681	0.08621609534023374	0.060385444122620986	0.0329490858416073	0.14690344635023092	0.14102502991705862	0.1348954192728363	0.1402122308677373	0.1436432930037175	0.09537567361422379	0.06037241060142074	0.1540613170498371	0.1769070154590645	0.12003590198939765	0.11298527886343725	0.06355213042202122	0.062263634351446606	0.0537743138235964	0.14755430254774904	0.14859349221151963	0.14927300452967218	0.1476675392197568	0.15883081713171993	0.10609820896895565	0.5535631972338034	0.256184342809175	0.20288753497904194	0.18786587031462315	0.17796444452666185	0.18715381165139947	0.11157973716185215	0.09944192566114099	0.17097926294366192	0.16559076392098088	0.16760940648625353	0.181869848843277	0.1881678962293019	0.12751442181680045	0.08918877272254921	0.17757015520733138	0.1822672248480596	0.17340579254280936	0.1464862990926797	0.1866400832477284	0.1311488784331887	0.08751207421043349	0.17681307635170776	0.1866409044509798	0.17837792209910205	0.181792204830541	0.19595703700527844	0.1970917290407805	0.12291369253043828	0.13889233991160876	0.572074430752791	0.2769617354259147	0.25918327002472086	0.23767611646157663	0.2255643817379878	0.11954342301336338	0.1382539287524187	0.13115576064328774	0.12983127109321776	0.2193468143429814	0.21457931998173987	0.14206618516189376	0.09343230978216795	0.2019680919168102	0.1947481246156852	0.1982801668179819	0.17473458508396758	0.18026890556931827	0.11806609784771685	0.07936117171873876	0.18841951386917663	0.18754286066906511	0.17352583757375536	0.19185930853250335	0.20721692288655436	0.13278416827975398	0.0745506065708899	0.18606278818720048	0.19625795865447254	0.18575633592615068	0.2002255462381271	0.7458364637697216	0.15081988646965408	0.0886877281595732	0.23934127937399738	0.2265389165811054	0.21410954220988	0.20234798519465938	0.20748760971481678	0.13644285780786794	0.10912165897929545	0.21923205615891891	0.09351702542756143	0.21027446181567658	0.2166558960297332	0.24706907997559183	0.16365411745379768	0.1231730579577344	0.2240616542376639	0.2304728157600644	0.2346337369659979	0.23951463450857421	0.25173560799569006	0.1854477648418704	0.1412016575274424	0.24598807863267405	0.2420655300131403	0.24347518979563335	0.2443633377766612	0.24903139662878235	0.18730797761326357	0.5834089662150603	0.32941699492226006	0.28710182393027506	0.27454325003035096	0.28721148777285244	0.19658115302656665	0.16164955567538347	0.1215306074691238	0.25638634674548266	0.2607073976768164	0.25230462032017736	0.24790286090641508	0.24390448038670592	0.1783648797747751	0.13962712892107879	0.24520405336328024	0.23474065275087314	0.23087644016160788	0.22420979267095723	0.23127920055022821	0.16067201791025085	0.12400522999323091	0.2195860208099967	0.22046149070050203	0.22571460702488114	0.2311166522879981	0.22304025424869614	0.15890253521015582	0.12200463181061555	0.221606257405572	0.22910390754995424	0.7247828675130643	0.2750665554619664	0.2474355648537801	0.17098833645034833	0.13223943103858657	0.2525443789902221	0.23981812810986083	0.23097960774338383	0.23644876688754995	0.24802123889959474	0.1711576988194919	0.13216733443893855	0.2402704545474921	0.23948716010571025	0.24106276955037395	0.23526994945074234	0.24105294842903255	0.16804756090425438	0.1280226148506255	0.24003123511342522	0.15761684053621386	0.230733348144894	0.22918736730426956	0.22883701745179943	0.20983284357653792	0.13125215177604793	0.23942109111166937	0.24123081966593762	0.24643546790599874	0.16728948867434312	0.17400587683112145	0.5869859983268922	0.13034127611792706	0.31899097790274755	0.28125871786827283	0.2657779033870574	0.25043937998309673	0.24974134273811227	0.17151436416999513	0.1300193657945863	0.2371254234044997	0.23039935256279026	0.22110844305577154	0.22534550418047522	0.22908085734899694	0.16995347542358857	0.11863491046009801	0.21682877797608177	0.21135961021444225	0.21135152589966036	0.21193992142308513	0.20899748983942906	0.1564350311784116	0.11371117980259722	0.20877883551921353	0.21887110064455806	0.21491121999865645	0.20664957982648247	0.22807205148978346	0.16821235775384122	0.1291376139035371	0.6918042798432577	0.2697886844959334	0.25097826129062	0.2337607520006148	0.24437263387559788	0.16600189417620645	0.10644175544581114	0.20564583847435855	0.20654539937692842	0.21024064861755873	0.20070278735410638	0.21179440421828724	0.14892719527065928	0.11186347982721506	0.20517166878037732	0.20482046247824434	0.20350024671974293	0.20652665456680513	0.21196989581801	0.15562838697501633	0.11617292328339296	0.21080265573145898	0.20463835491115331	0.20930412606719798	0.22402455336539265	0.23151153111948855	0.16559547821006804	0.10940978643754781	0.2126113284929423	0.2105193876834855	0.2075192484866422	0.6463146808022388	0.26411750177649784	0.16277028027178955	0.12563517580523523	0.2447470748144693	0.22519278717261287	0.21736218693925582	0.20473222807322441	0.22242085994250896	0.15820984254444975	0.11446886151677528	0.20029788957665598	0.194499419674815	0.19125072566503554	0.194485005890712	0.1971936720518556	0.14074923127102063	0.10487375330457038	0.19444399201042248	0.19793119481686572	0.3763476558318809	0.419094002788235	0.22356489342191668	0.15094446708398737	0.11605920347829572	0.19461998075577236	0.1896331415053193	0.18126562334986993	0.16929819861084838	0.18515276700065686	0.4837003330569225	0.08017123955736023	0.104556135061079	0.20472777101605016	0.21053053800460858	0.2127181474607494	0.19992452610330658	0.13810248202870812	0.11598132784083133	0.22278669598141868	0.22586108949727224	0.20875723965193985	0.2163952301837803	0.22844940203333036	0.16129919809936427	0.11968373446788441	0.11804521936993237	0.11668837236506346	0.18896181322857175	0.19712696849388905	0.2001330382926763	0.14203800144091533	0.11074357024772463	0.20969487599274453	0.222930439343639	0.22281770258849898	0.2383851370130681	0.2543446183765399	0.2531364794633142	0.19754689546315568	0.31655411529397426	0.5943723541151303	0.1049518915677559	0.21136939549957554	0.21630820440686846	0.13434675137137592	0.10356089861043759	0.1236807537952025	0.21235491760367597	0.2027352870212877	0.19954570267862143	0.19022620522290282	0.12264056604938103	0.09374545875258629	0.18636933528685606	0.18002800893155985	0.1779210049894145	0.1715306388293595	0.18024710856297443	0.12652161892610392	0.08198337471778885	0.17555560920380006	0.16838520041466923	0.16929374052275425	0.17391770285665623	0.18229729588212162	0.12709947349914733	0.08528030938762285	0.1765587065720775	0.176136870961237	0.18602262580363763	0.18616091501925452	0.6331097808206043	0.1450747533092344	0.10333758575902281	0.22595038852689664	0.20240748058146776	0.1858015093409396	0.17526202193629323	0.19273468583020087	0.1373239692743186	0.0998976295268738	0.19935072602808573	0.19191673738287068	0.18471769585552467	0.19579106645216193	0.20073286917214328	0.14145471623666492	0.09664669695188648	0.19357140400000392	0.20288986369744408	0.19474995542318124	0.19317688179052522	0.20995964732869524	0.19085374034895713	0.12342487315583335	0.22213377948509022	0.23076800715680817	0.23734129526743786	0.24942447138581128	0.6935989139240551	0.21137785471994117	0.14742437443849224	0.28592394459468806	0.28625487906776004	0.2974276444819404	0.3217145987168062	0.4452990492720785	0.2122618612079451	0.1616354919832117	0.28188582327042405	0.2839344275133266	0.2771161630976639	0.2844285058825818	0.29518034201967763	0.21511224578740124	0.17163039802234864	0.2802678853111063	0.298827260318414	0.31168925603620556	0.2434870535863638	0.23320578333938366	0.18040921747456842	0.15676168367515178	0.20939867238074103	0.2935955811098737	0.2821090669119525	0.2723267309104976	0.29107873715267735	0.21838194601316444	0.18230510270427466	0.7141886380612781	0.3168448011364839	0.3162263155054715	0.3111743477311795	0.3090838445312104	0.23423754424683782	0.19604175489502587	0.319366891850712	0.3148454393998	0.30505295201489896	0.3051682849636297	0.3230684822917411	0.2542747054796429	0.198703461798066	0.30181131167804676	0.28017033465341873	0.2873407939107886	0.2868697215452207	0.2950097623129734	0.22587448320349904	0.1828635090224988	0.28958974710922375	0.29858736601641234	0.29563723183434765	0.29012154398121964	0.30002488923786236	0.23961069920819936	0.22853375508007617	0.3278613126221585	0.32379927578783	0.6083950886361704	0.36035102933401125	0.3187837643594426	0.29404850942612054	0.19331413291931263	0.3048417341928819	0.22832301099326513	0.3318256274992734	0.2447207573815841	0.21543651302781777	0.19191261464216702	0.16840655151581077	0.30763667788354127	0.2937176187054285	0.29923663941782985	0.2931112882199439	0.3046619263269992	0.21683149247030828	0.17589617745325392	0.3090954791928298	0.2932209293799598	0.27904090230144124	0.3048710228915086	0.3239084399526223	0.2508835273925321	0.19035703699475287	0.32830093147585343	0.317199669525371	0.31526895346794837	0.31957720811335044	0.3407374790971116	0.6297443015686525	0.21518838965575002	0.40164505578140686	0.3734759234342794	0.39078602245828925	0.3684322970188944	0.3743566115829709	0.2804862033653956	0.24533152728653385	0.36331904535876214	0.4561476588936234	0.5251988517046225	0.4228375441026293	0.39420453801849065	0.307972237507416	0.2677784695790722	0.3892781522722371	0.3775416706186129	0.3780044331976679	0.3827928105718626	0.3963129640188032	0.3013385164358949	0.26447216495901543	0.4179323621956914	0.40859836030272323	0.396005809597689	0.39056011491847703	0.4043279635885287	0.3237970973777415	0.2765508783900232	0.814866122143655	0.43391733608451705	0.4062972270219371	0.40089750224794485	0.4231491168021929	0.34035945461314415	0.27658238592134693	0.30899228508156645	0.40116654177679045	0.4002806512137457	0.3945967876388253	0.3937921956046642	0.30421519978990424	0.25706222859152866	0.3904064612439547	0.3824177291638783	0.37258051754334626	0.3792872282119215	0.3746506923068931	0.29615610158819694	0.25008781572095373	0.3681578867605007	0.36564856289460584	0.3650241229330373	0.36309682695448126	0.355210218343304	0.2829366842447664	0.23718841398725676	0.3621108476912623	0.3732991079052751	0.37552450233180834	0.7738869474167791	0.401903471046912	0.3003201902812281	0.25916041636682696	0.4074812456140824	0.38787969694483637	0.3848632625652229	0.37612856261652994	0.38431933611495256	0.3049145721756447	0.2902044515708039	0.37001982405845163	0.3644233852555866	0.35592997000137144	0.35878453758715106	0.3629507861105444	0.2784131539297884	0.24950863563332226	0.37273742141707783	0.37773365385413643	0.37589984119810643	0.36494257360676347	0.3789777491866674	0.30661797597387996	0.27002405819923886	0.4010040067620067	0.37868868442568626	0.3907865771667931	0.4026602459232381	0.30652124461130026	0.3042916772400832	0.6298665459388054	0.4736542062268943	0.41290447310423933	0.3895432373016137	0.3969365012628721	0.39219488539153863	0.3064825958258178	0.24491650943873103	0.37183952620523497	0.38421277621952066	0.37822007762033255	0.371303244678866	0.37990260673628934	0.2985312359417597	0.24961021639721698	0.36602992877514473	0.3550871803850553	0.3618602824123772	0.35813184391455893	0.3687186682725919	0.2899800684644679	0.23651712816959308	0.3490277392129809	0.35362645564394496	0.3568115574737513	0.3563990856328883	0.3692703235672237	0.29175751388171145	0.23546059090580804	0.3628726878408993	0.7804288222479704	0.39393757246993094	0.37671888328139586	0.391798590564092	0.30059864785277374	0.2416886427572861	0.3625495053738581	0.3641693958361862	0.353939894996128	0.35690565040239763	0.3621562629854196	0.28080419544248975	0.2342751360313119	0.3380284231511083	0.3358013598067293	0.3415209239801845	0.33219560086219696	0.337861119470418	0.26815777558051435	0.2208667042895987	0.3232418303411606	0.32541167341118055	0.3309978290840557	0.3424548354664681	0.357634535212838	0.2821286729090103	0.22556813347685362	0.33511358089597626	0.3420137605336206	0.33914117422554624	0.34050832879044496	0.737720081175898	0.26737619721890427	0.22266572560019945	0.3502779393220052	0.3301073264097756	0.34976351541140754	0.33808289811539904	0.3418273556840505	0.27170584946163173	0.2196770407991458	0.3295288231670972	0.32038437222611443	0.31234998924593066	0.3175073059431769	0.3223062490135357	0.2493443271212754	0.20839771624024633	0.3054681047814279	0.2936691523587945	0.2675320351058612	0.2716009399650314	0.2862053536130732	0.2221495897491824	0.18132242803899676	0.28799115617203025	0.2823423562685134	0.28163525935038164	0.28625205348261934	0.3106295594688306	0.2417778445691524	0.5326697006712591	0.23012072206836517	0.3610085295799761	0.3226204536950563	0.3142824847110777	0.3138405808738433	0.23669452472437785	0.19133418173327865	0.3058583095862768	0.3078651325663765	0.3010429799842874	0.2928149869471131	0.3110641826855331	0.2358810908566657	0.18067098535037904	0.18291816798885635	0.18064581181010905	0.27670573607373034	0.2824335449210598	0.2726059147855994	0.21553571471506938	0.17139058151656592	0.2850190090036366	0.2898838908275019	0.3070066513288419	0.3180378357857017	0.34129108833402344	0.26913693587944154	0.2331150735225227	0.33960275396311534	0.4368097829149265




Summary of computational transaction
Raw Input view raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 seconds
R ServerBig Analytics Cloud Computing Center

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Outputview raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time1 seconds \tabularnewline
R ServerBig Analytics Cloud Computing Center \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=&T=0

[TABLE]
[ROW]
Summary of computational transaction[/C][/ROW] [ROW]Raw Input[/C] view raw input (R code) [/C][/ROW] [ROW]Raw Output[/C]view raw output of R engine [/C][/ROW] [ROW]Computing time[/C]1 seconds[/C][/ROW] [ROW]R Server[/C]Big Analytics Cloud Computing Center[/C][/ROW] [/TABLE] Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=&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 Input view raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 seconds
R ServerBig Analytics Cloud Computing Center



Parameters (Session):
Parameters (R input):
par1 = 0 ; par2 = 0.2 ; par3 = 1 ; par4 = 0 ; par5 = 2 ; par6 = 1 ; par7 = 1 ; par8 = 2 ; par9 = 1 ; par10 = FALSE ;
R code (references can be found in the software module):
par1 <- as.numeric(par1) #cut off periods
par2 <- as.numeric(par2) #lambda
par3 <- as.numeric(par3) #degree of non-seasonal differencing
par4 <- as.numeric(par4) #degree of seasonal differencing
par5 <- as.numeric(par5) #seasonal period
par6 <- as.numeric(par6) #p
par7 <- as.numeric(par7) #q
par8 <- as.numeric(par8) #P
par9 <- as.numeric(par9) #Q
if (par10 == 'TRUE') par10 <- TRUE
if (par10 == 'FALSE') par10 <- FALSE
if (par2 == 0) x <- log(x)
if (par2 != 0) x <- x^par2
lx <- length(x)
first <- lx - 2*par1
nx <- lx - par1
nx1 <- nx + 1
fx <- lx - nx
if (fx < 1) {
fx <- par5*2
nx1 <- lx + fx - 1
first <- lx - 2*fx
}
first <- 1
if (fx < 3) fx <- round(lx/10,0)
(arima.out <- arima(x[1:nx], order=c(par6,par3,par7), seasonal=list(order=c(par8,par4,par9), period=par5), include.mean=par10, method='ML'))
(forecast <- predict(arima.out,fx))
(lb <- forecast$pred - 1.96 * forecast$se)
(ub <- forecast$pred + 1.96 * forecast$se)
if (par2 == 0) {
x <- exp(x)
forecast$pred <- exp(forecast$pred)
lb <- exp(lb)
ub <- exp(ub)
}
if (par2 != 0) {
x <- x^(1/par2)
forecast$pred <- forecast$pred^(1/par2)
lb <- lb^(1/par2)
ub <- ub^(1/par2)
}
if (par2 < 0) {
olb <- lb
lb <- ub
ub <- olb
}
(actandfor <- c(x[1:nx], forecast$pred))
(perc.se <- (ub-forecast$pred)/1.96/forecast$pred)
bitmap(file='test1.png')
opar <- par(mar=c(4,4,2,2),las=1)
ylim <- c( min(x[first:nx],lb), max(x[first:nx],ub))
plot(x,ylim=ylim,type='n',xlim=c(first,lx))
usr <- par('usr')
rect(usr[1],usr[3],nx+1,usr[4],border=NA,col='lemonchiffon')
rect(nx1,usr[3],usr[2],usr[4],border=NA,col='lavender')
abline(h= (-3:3)*2 , col ='gray', lty =3)
polygon( c(nx1:lx,lx:nx1), c(lb,rev(ub)), col = 'orange', lty=2,border=NA)
lines(nx1:lx, lb , lty=2)
lines(nx1:lx, ub , lty=2)
lines(x, lwd=2)
lines(nx1:lx, forecast$pred , lwd=2 , col ='white')
box()
par(opar)
dev.off()
prob.dec <- array(NA, dim=fx)
prob.sdec <- array(NA, dim=fx)
prob.ldec <- array(NA, dim=fx)
prob.pval <- array(NA, dim=fx)
perf.pe <- array(0, dim=fx)
perf.spe <- array(0, dim=fx)
perf.scalederr <- array(0, dim=fx)
perf.mase <- array(0, dim=fx)
perf.mase1 <- array(0, dim=fx)
perf.mape <- array(0, dim=fx)
perf.smape <- array(0, dim=fx)
perf.mape1 <- array(0, dim=fx)
perf.smape1 <- array(0,dim=fx)
perf.se <- array(0, dim=fx)
perf.mse <- array(0, dim=fx)
perf.mse1 <- array(0, dim=fx)
perf.rmse <- array(0, dim=fx)
perf.scaleddenom <- 0
for (i in 2:fx) {
perf.scaleddenom = perf.scaleddenom + abs(x[nx+i] - x[nx+i-1])
}
perf.scaleddenom = perf.scaleddenom / (fx-1)
for (i in 1:fx) {
locSD <- (ub[i] - forecast$pred[i]) / 1.96
perf.scalederr[i] = (x[nx+i] - forecast$pred[i]) / perf.scaleddenom
perf.pe[i] = (x[nx+i] - forecast$pred[i]) / x[nx+i]
perf.spe[i] = 2*(x[nx+i] - forecast$pred[i]) / (x[nx+i] + forecast$pred[i])
perf.se[i] = (x[nx+i] - forecast$pred[i])^2
prob.dec[i] = pnorm((x[nx+i-1] - forecast$pred[i]) / locSD)
prob.sdec[i] = pnorm((x[nx+i-par5] - forecast$pred[i]) / locSD)
prob.ldec[i] = pnorm((x[nx] - forecast$pred[i]) / locSD)
prob.pval[i] = pnorm(abs(x[nx+i] - forecast$pred[i]) / locSD)
}
perf.mape[1] = abs(perf.pe[1])
perf.smape[1] = abs(perf.spe[1])
perf.mape1[1] = perf.mape[1]
perf.smape1[1] = perf.smape[1]
perf.mse[1] = perf.se[1]
perf.mase[1] = abs(perf.scalederr[1])
perf.mase1[1] = perf.mase[1]
for (i in 2:fx) {
perf.mape[i] = perf.mape[i-1] + abs(perf.pe[i])
perf.mape1[i] = perf.mape[i] / i
perf.smape[i] = perf.smape[i-1] + abs(perf.spe[i])
perf.smape1[i] = perf.smape[i] / i
perf.mse[i] = perf.mse[i-1] + perf.se[i]
perf.mse1[i] = perf.mse[i] / i
perf.mase[i] = perf.mase[i-1] + abs(perf.scalederr[i])
perf.mase1[i] = perf.mase[i] / i
}
perf.rmse = sqrt(perf.mse1)
bitmap(file='test2.png')
plot(forecast$pred, pch=19, type='b',main='ARIMA Extrapolation Forecast', ylab='Forecast and 95% CI', xlab='time',ylim=c(min(lb),max(ub)))
dum <- forecast$pred
dum[1:par1] <- x[(nx+1):lx]
lines(dum, lty=1)
lines(ub,lty=3)
lines(lb,lty=3)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Univariate ARIMA Extrapolation Forecast',9,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'time',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'Y[t]',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'F[t]',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'95% LB',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'95% UB',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'p-value
(H0: Y[t] = F[t])',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'P(F[t]>Y[t-1])',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'P(F[t]>Y[t-s])',1,header=TRUE)
mylab <- paste('P(F[t]>Y[',nx,sep='')
mylab <- paste(mylab,'])',sep='')
a<-table.element(a,mylab,1,header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in (nx-par5):nx) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
a<-table.element(a,'-')
a<-table.element(a,'-')
a<-table.element(a,'-')
a<-table.element(a,'-')
a<-table.element(a,'-')
a<-table.element(a,'-')
a<-table.element(a,'-')
a<-table.row.end(a)
}
for (i in 1:fx) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,nx+i,header=TRUE)
a<-table.element(a,round(x[nx+i],4))
a<-table.element(a,round(forecast$pred[i],4))
a<-table.element(a,round(lb[i],4))
a<-table.element(a,round(ub[i],4))
a<-table.element(a,round((1-prob.pval[i]),4))
a<-table.element(a,round((1-prob.dec[i]),4))
a<-table.element(a,round((1-prob.sdec[i]),4))
a<-table.element(a,round((1-prob.ldec[i]),4))
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Univariate ARIMA Extrapolation Forecast Performance',10,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'time',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'% S.E.',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'PE',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'MAPE',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'sMAPE',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'Sq.E',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'MSE',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'RMSE',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'ScaledE',1,header=TRUE)
a<-table.element(a,'MASE',1,header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:fx) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,nx+i,header=TRUE)
a<-table.element(a,round(perc.se[i],4))
a<-table.element(a,round(perf.pe[i],4))
a<-table.element(a,round(perf.mape1[i],4))
a<-table.element(a,round(perf.smape1[i],4))
a<-table.element(a,round(perf.se[i],4))
a<-table.element(a,round(perf.mse1[i],4))
a<-table.element(a,round(perf.rmse[i],4))
a<-table.element(a,round(perf.scalederr[i],4))
a<-table.element(a,round(perf.mase1[i],4))
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')