Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationThu, 07 Jan 2010 06:31:48 -0700
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/Jan/07/t1262871166osfw6v3dklqoumo.htm/, Retrieved Thu, 31 Oct 2024 23:33:57 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=71732, Retrieved Thu, 31 Oct 2024 23:33:57 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W52
Estimated Impact236
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [WIJN] [2010-01-07 13:31:48] [6590c54be3d1f5d26c781440f79f0ebc] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
2,12
2,13
2,14
2,15
2,15
2,16
2,17
2,17
2,18
2,17
2,17
2,18
2,17
2,18
2,18
2,18
2,17
2,17
2,18
2,17
2,18
2,17
2,17
2,17
2,17
2,17
2,17
2,17
2,17
2,17
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,19
2,19
2,19
2,2
2,2
2,21
2,21
2,21
2,2
2,21
2,2
2,21
2,21
2,22
2,22
2,23
2,24
2,24
2,25
2,25
2,32
2,36
2,37
2,37
2,37
2,38
2,38
2,41
2,42
2,43
2,44
2,44
2,44
2,43
2,43
2,43
2,42
2,42
2,42
2,42
2,42




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=71732&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]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=71732&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=71732&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 time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
12.12NANA-0.00196180555555559NA
22.13NANA-0.0005034722222224NA
32.14NANA-0.00390624999999997NA
42.15NANA0.00269097222222232NA
52.15NANA0.00421875000000012NA
62.16NANA0.000815972222222251NA
72.172.163385416666672.159583333333330.003802083333333310.00661458333333309
82.172.163246527777782.16375-0.0005034722222223260.006753472222222
92.182.169427083333332.16750.001927083333333310.0105729166666668
102.172.164913194444442.17041666666667-0.005503472222222220.00508680555555596
112.172.171371527777782.1725-0.00112847222222205-0.00137152777777771
122.182.173802083333332.173755.20833333332428e-050.0061979166666668
132.172.172621527777782.17458333333333-0.00196180555555559-0.00262152777777747
142.182.174496527777782.175-0.00050347222222240.00550347222222225
152.182.171093752.175-0.003906249999999970.00890625000000034
162.182.177690972222222.1750.002690972222222320.00230902777777819
172.172.179218752.1750.00421875000000012-0.00921875000000005
182.172.175399305555562.174583333333330.000815972222222251-0.00539930555555523
192.182.177968752.174166666666670.003802083333333310.00203124999999993
202.172.173246527777782.17375-0.000503472222222326-0.00324652777777779
212.182.174843752.172916666666670.001927083333333310.0051562500000002
222.172.166579861111112.17208333333333-0.005503472222222220.00342013888888903
232.172.170538194444442.17166666666667-0.00112847222222205-0.000538194444444251
242.172.171718752.171666666666675.20833333332428e-05-0.00171875000000021
252.172.169704861111112.17166666666667-0.001961805555555590.000295138888888768
262.172.171579861111112.17208333333333-0.0005034722222224-0.00157986111111130
272.172.168593752.1725-0.003906249999999970.00140624999999961
282.172.175607638888892.172916666666670.00269097222222232-0.00560763888888882
292.172.177968752.173750.00421875000000012-0.0079687500000003
302.172.175399305555562.174583333333330.000815972222222251-0.00539930555555568
312.182.179218752.175416666666670.003802083333333310.000781249999999734
322.182.175746527777782.17625-0.0005034722222223260.0042534722222225
332.182.179010416666672.177083333333330.001927083333333310.000989583333333321
342.182.172413194444442.17791666666667-0.005503472222222220.00758680555555591
352.182.177621527777782.17875-0.001128472222222050.00237847222222243
362.182.179635416666672.179583333333335.20833333332428e-050.000364583333333446
372.182.178038194444442.18-0.001961805555555590.00196180555555570
382.182.179913194444442.18041666666667-0.00050347222222248.68055555560687e-05
392.182.177343752.18125-0.003906249999999970.00265625000000025
402.182.184774305555562.182083333333330.00269097222222232-0.00477430555555536
412.182.187552083333332.183333333333330.00421875000000012-0.00755208333333313
422.182.185815972222222.1850.000815972222222251-0.00581597222222197
432.182.190885416666672.187083333333330.00380208333333331-0.0108854166666665
442.192.189079861111112.18958333333333-0.0005034722222223260.000920138888889088
452.192.194010416666672.192083333333330.00192708333333331-0.00401041666666702
462.192.188663194444442.19416666666667-0.005503472222222220.00133680555555538
472.22.195121527777782.19625-0.001128472222222050.00487847222222237
482.22.198385416666672.198333333333335.20833333332428e-050.00161458333333364
492.212.198454861111112.20041666666667-0.001961805555555590.0115451388888892
502.212.201996527777782.2025-0.00050347222222240.0080034722222222
512.212.200677083333332.20458333333333-0.003906249999999970.00932291666666707
522.22.209774305555552.207083333333330.00269097222222232-0.0097743055555548
532.212.213802083333332.209583333333330.00421875000000012-0.00380208333333298
542.22.213315972222222.21250.000815972222222251-0.0133159722222218
552.212.219218752.215416666666670.00380208333333331-0.00921875000000005
562.212.217829861111112.21833333333333-0.000503472222222326-0.00782986111111095
572.222.223593752.221666666666670.00192708333333331-0.00359374999999984
582.222.222829861111112.22833333333333-0.00550347222222222-0.00282986111111105
592.232.238454861111112.23958333333333-0.00112847222222205-0.00845486111111127
602.242.252968752.252916666666675.20833333332428e-05-0.0129687500000002
612.242.264704861111112.26666666666667-0.00196180555555559-0.0247048611111111
622.252.279496527777782.28-0.0005034722222224-0.0294965277777779
632.252.289427083333332.29333333333333-0.00390624999999997-0.0394270833333334
642.322.309357638888892.306666666666670.002690972222222320.0106423611111111
652.362.325052083333332.320833333333330.004218750000000120.0349479166666669
662.372.336649305555562.335833333333330.0008159722222222510.0333506944444451
672.372.355052083333332.351250.003802083333333310.0149479166666668
682.372.366579861111112.36708333333333-0.0005034722222223260.00342013888888903
692.382.384843752.382916666666670.00192708333333331-0.00484375000000004
702.382.390329861111112.39583333333333-0.00550347222222222-0.0103298611111113
712.412.402621527777782.40375-0.001128472222222050.00737847222222321
722.422.409218752.409166666666675.20833333332428e-050.0107812500000000
732.432.412204861111112.41416666666667-0.001961805555555590.0177951388888893
742.442.418246527777782.41875-0.00050347222222240.0217534722222221
752.442.418593752.4225-0.003906249999999970.0214062500000001
762.442.428524305555562.425833333333330.002690972222222320.0114756944444445
772.432.432135416666672.427916666666670.00421875000000012-0.00213541666666694
782.432.429149305555562.428333333333330.0008159722222222510.000850694444444411
792.43NANA0.00380208333333331NA
802.42NANA-0.000503472222222326NA
812.42NANA0.00192708333333331NA
822.42NANA-0.00550347222222222NA
832.42NANA-0.00112847222222205NA
842.42NANA5.20833333332428e-05NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.12 & NA & NA & -0.00196180555555559 & NA \tabularnewline
2 & 2.13 & NA & NA & -0.0005034722222224 & NA \tabularnewline
3 & 2.14 & NA & NA & -0.00390624999999997 & NA \tabularnewline
4 & 2.15 & NA & NA & 0.00269097222222232 & NA \tabularnewline
5 & 2.15 & NA & NA & 0.00421875000000012 & NA \tabularnewline
6 & 2.16 & NA & NA & 0.000815972222222251 & NA \tabularnewline
7 & 2.17 & 2.16338541666667 & 2.15958333333333 & 0.00380208333333331 & 0.00661458333333309 \tabularnewline
8 & 2.17 & 2.16324652777778 & 2.16375 & -0.000503472222222326 & 0.006753472222222 \tabularnewline
9 & 2.18 & 2.16942708333333 & 2.1675 & 0.00192708333333331 & 0.0105729166666668 \tabularnewline
10 & 2.17 & 2.16491319444444 & 2.17041666666667 & -0.00550347222222222 & 0.00508680555555596 \tabularnewline
11 & 2.17 & 2.17137152777778 & 2.1725 & -0.00112847222222205 & -0.00137152777777771 \tabularnewline
12 & 2.18 & 2.17380208333333 & 2.17375 & 5.20833333332428e-05 & 0.0061979166666668 \tabularnewline
13 & 2.17 & 2.17262152777778 & 2.17458333333333 & -0.00196180555555559 & -0.00262152777777747 \tabularnewline
14 & 2.18 & 2.17449652777778 & 2.175 & -0.0005034722222224 & 0.00550347222222225 \tabularnewline
15 & 2.18 & 2.17109375 & 2.175 & -0.00390624999999997 & 0.00890625000000034 \tabularnewline
16 & 2.18 & 2.17769097222222 & 2.175 & 0.00269097222222232 & 0.00230902777777819 \tabularnewline
17 & 2.17 & 2.17921875 & 2.175 & 0.00421875000000012 & -0.00921875000000005 \tabularnewline
18 & 2.17 & 2.17539930555556 & 2.17458333333333 & 0.000815972222222251 & -0.00539930555555523 \tabularnewline
19 & 2.18 & 2.17796875 & 2.17416666666667 & 0.00380208333333331 & 0.00203124999999993 \tabularnewline
20 & 2.17 & 2.17324652777778 & 2.17375 & -0.000503472222222326 & -0.00324652777777779 \tabularnewline
21 & 2.18 & 2.17484375 & 2.17291666666667 & 0.00192708333333331 & 0.0051562500000002 \tabularnewline
22 & 2.17 & 2.16657986111111 & 2.17208333333333 & -0.00550347222222222 & 0.00342013888888903 \tabularnewline
23 & 2.17 & 2.17053819444444 & 2.17166666666667 & -0.00112847222222205 & -0.000538194444444251 \tabularnewline
24 & 2.17 & 2.17171875 & 2.17166666666667 & 5.20833333332428e-05 & -0.00171875000000021 \tabularnewline
25 & 2.17 & 2.16970486111111 & 2.17166666666667 & -0.00196180555555559 & 0.000295138888888768 \tabularnewline
26 & 2.17 & 2.17157986111111 & 2.17208333333333 & -0.0005034722222224 & -0.00157986111111130 \tabularnewline
27 & 2.17 & 2.16859375 & 2.1725 & -0.00390624999999997 & 0.00140624999999961 \tabularnewline
28 & 2.17 & 2.17560763888889 & 2.17291666666667 & 0.00269097222222232 & -0.00560763888888882 \tabularnewline
29 & 2.17 & 2.17796875 & 2.17375 & 0.00421875000000012 & -0.0079687500000003 \tabularnewline
30 & 2.17 & 2.17539930555556 & 2.17458333333333 & 0.000815972222222251 & -0.00539930555555568 \tabularnewline
31 & 2.18 & 2.17921875 & 2.17541666666667 & 0.00380208333333331 & 0.000781249999999734 \tabularnewline
32 & 2.18 & 2.17574652777778 & 2.17625 & -0.000503472222222326 & 0.0042534722222225 \tabularnewline
33 & 2.18 & 2.17901041666667 & 2.17708333333333 & 0.00192708333333331 & 0.000989583333333321 \tabularnewline
34 & 2.18 & 2.17241319444444 & 2.17791666666667 & -0.00550347222222222 & 0.00758680555555591 \tabularnewline
35 & 2.18 & 2.17762152777778 & 2.17875 & -0.00112847222222205 & 0.00237847222222243 \tabularnewline
36 & 2.18 & 2.17963541666667 & 2.17958333333333 & 5.20833333332428e-05 & 0.000364583333333446 \tabularnewline
37 & 2.18 & 2.17803819444444 & 2.18 & -0.00196180555555559 & 0.00196180555555570 \tabularnewline
38 & 2.18 & 2.17991319444444 & 2.18041666666667 & -0.0005034722222224 & 8.68055555560687e-05 \tabularnewline
39 & 2.18 & 2.17734375 & 2.18125 & -0.00390624999999997 & 0.00265625000000025 \tabularnewline
40 & 2.18 & 2.18477430555556 & 2.18208333333333 & 0.00269097222222232 & -0.00477430555555536 \tabularnewline
41 & 2.18 & 2.18755208333333 & 2.18333333333333 & 0.00421875000000012 & -0.00755208333333313 \tabularnewline
42 & 2.18 & 2.18581597222222 & 2.185 & 0.000815972222222251 & -0.00581597222222197 \tabularnewline
43 & 2.18 & 2.19088541666667 & 2.18708333333333 & 0.00380208333333331 & -0.0108854166666665 \tabularnewline
44 & 2.19 & 2.18907986111111 & 2.18958333333333 & -0.000503472222222326 & 0.000920138888889088 \tabularnewline
45 & 2.19 & 2.19401041666667 & 2.19208333333333 & 0.00192708333333331 & -0.00401041666666702 \tabularnewline
46 & 2.19 & 2.18866319444444 & 2.19416666666667 & -0.00550347222222222 & 0.00133680555555538 \tabularnewline
47 & 2.2 & 2.19512152777778 & 2.19625 & -0.00112847222222205 & 0.00487847222222237 \tabularnewline
48 & 2.2 & 2.19838541666667 & 2.19833333333333 & 5.20833333332428e-05 & 0.00161458333333364 \tabularnewline
49 & 2.21 & 2.19845486111111 & 2.20041666666667 & -0.00196180555555559 & 0.0115451388888892 \tabularnewline
50 & 2.21 & 2.20199652777778 & 2.2025 & -0.0005034722222224 & 0.0080034722222222 \tabularnewline
51 & 2.21 & 2.20067708333333 & 2.20458333333333 & -0.00390624999999997 & 0.00932291666666707 \tabularnewline
52 & 2.2 & 2.20977430555555 & 2.20708333333333 & 0.00269097222222232 & -0.0097743055555548 \tabularnewline
53 & 2.21 & 2.21380208333333 & 2.20958333333333 & 0.00421875000000012 & -0.00380208333333298 \tabularnewline
54 & 2.2 & 2.21331597222222 & 2.2125 & 0.000815972222222251 & -0.0133159722222218 \tabularnewline
55 & 2.21 & 2.21921875 & 2.21541666666667 & 0.00380208333333331 & -0.00921875000000005 \tabularnewline
56 & 2.21 & 2.21782986111111 & 2.21833333333333 & -0.000503472222222326 & -0.00782986111111095 \tabularnewline
57 & 2.22 & 2.22359375 & 2.22166666666667 & 0.00192708333333331 & -0.00359374999999984 \tabularnewline
58 & 2.22 & 2.22282986111111 & 2.22833333333333 & -0.00550347222222222 & -0.00282986111111105 \tabularnewline
59 & 2.23 & 2.23845486111111 & 2.23958333333333 & -0.00112847222222205 & -0.00845486111111127 \tabularnewline
60 & 2.24 & 2.25296875 & 2.25291666666667 & 5.20833333332428e-05 & -0.0129687500000002 \tabularnewline
61 & 2.24 & 2.26470486111111 & 2.26666666666667 & -0.00196180555555559 & -0.0247048611111111 \tabularnewline
62 & 2.25 & 2.27949652777778 & 2.28 & -0.0005034722222224 & -0.0294965277777779 \tabularnewline
63 & 2.25 & 2.28942708333333 & 2.29333333333333 & -0.00390624999999997 & -0.0394270833333334 \tabularnewline
64 & 2.32 & 2.30935763888889 & 2.30666666666667 & 0.00269097222222232 & 0.0106423611111111 \tabularnewline
65 & 2.36 & 2.32505208333333 & 2.32083333333333 & 0.00421875000000012 & 0.0349479166666669 \tabularnewline
66 & 2.37 & 2.33664930555556 & 2.33583333333333 & 0.000815972222222251 & 0.0333506944444451 \tabularnewline
67 & 2.37 & 2.35505208333333 & 2.35125 & 0.00380208333333331 & 0.0149479166666668 \tabularnewline
68 & 2.37 & 2.36657986111111 & 2.36708333333333 & -0.000503472222222326 & 0.00342013888888903 \tabularnewline
69 & 2.38 & 2.38484375 & 2.38291666666667 & 0.00192708333333331 & -0.00484375000000004 \tabularnewline
70 & 2.38 & 2.39032986111111 & 2.39583333333333 & -0.00550347222222222 & -0.0103298611111113 \tabularnewline
71 & 2.41 & 2.40262152777778 & 2.40375 & -0.00112847222222205 & 0.00737847222222321 \tabularnewline
72 & 2.42 & 2.40921875 & 2.40916666666667 & 5.20833333332428e-05 & 0.0107812500000000 \tabularnewline
73 & 2.43 & 2.41220486111111 & 2.41416666666667 & -0.00196180555555559 & 0.0177951388888893 \tabularnewline
74 & 2.44 & 2.41824652777778 & 2.41875 & -0.0005034722222224 & 0.0217534722222221 \tabularnewline
75 & 2.44 & 2.41859375 & 2.4225 & -0.00390624999999997 & 0.0214062500000001 \tabularnewline
76 & 2.44 & 2.42852430555556 & 2.42583333333333 & 0.00269097222222232 & 0.0114756944444445 \tabularnewline
77 & 2.43 & 2.43213541666667 & 2.42791666666667 & 0.00421875000000012 & -0.00213541666666694 \tabularnewline
78 & 2.43 & 2.42914930555556 & 2.42833333333333 & 0.000815972222222251 & 0.000850694444444411 \tabularnewline
79 & 2.43 & NA & NA & 0.00380208333333331 & NA \tabularnewline
80 & 2.42 & NA & NA & -0.000503472222222326 & NA \tabularnewline
81 & 2.42 & NA & NA & 0.00192708333333331 & NA \tabularnewline
82 & 2.42 & NA & NA & -0.00550347222222222 & NA \tabularnewline
83 & 2.42 & NA & NA & -0.00112847222222205 & NA \tabularnewline
84 & 2.42 & NA & NA & 5.20833333332428e-05 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=71732&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]2.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00196180555555559[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0005034722222224[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.14[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00390624999999997[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.15[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00269097222222232[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.15[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00421875000000012[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000815972222222251[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2.17[/C][C]2.16338541666667[/C][C]2.15958333333333[/C][C]0.00380208333333331[/C][C]0.00661458333333309[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]2.17[/C][C]2.16324652777778[/C][C]2.16375[/C][C]-0.000503472222222326[/C][C]0.006753472222222[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2.18[/C][C]2.16942708333333[/C][C]2.1675[/C][C]0.00192708333333331[/C][C]0.0105729166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]2.17[/C][C]2.16491319444444[/C][C]2.17041666666667[/C][C]-0.00550347222222222[/C][C]0.00508680555555596[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]2.17[/C][C]2.17137152777778[/C][C]2.1725[/C][C]-0.00112847222222205[/C][C]-0.00137152777777771[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]2.18[/C][C]2.17380208333333[/C][C]2.17375[/C][C]5.20833333332428e-05[/C][C]0.0061979166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.17[/C][C]2.17262152777778[/C][C]2.17458333333333[/C][C]-0.00196180555555559[/C][C]-0.00262152777777747[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.18[/C][C]2.17449652777778[/C][C]2.175[/C][C]-0.0005034722222224[/C][C]0.00550347222222225[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2.18[/C][C]2.17109375[/C][C]2.175[/C][C]-0.00390624999999997[/C][C]0.00890625000000034[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2.18[/C][C]2.17769097222222[/C][C]2.175[/C][C]0.00269097222222232[/C][C]0.00230902777777819[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.17[/C][C]2.17921875[/C][C]2.175[/C][C]0.00421875000000012[/C][C]-0.00921875000000005[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2.17[/C][C]2.17539930555556[/C][C]2.17458333333333[/C][C]0.000815972222222251[/C][C]-0.00539930555555523[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.18[/C][C]2.17796875[/C][C]2.17416666666667[/C][C]0.00380208333333331[/C][C]0.00203124999999993[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]2.17[/C][C]2.17324652777778[/C][C]2.17375[/C][C]-0.000503472222222326[/C][C]-0.00324652777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]2.18[/C][C]2.17484375[/C][C]2.17291666666667[/C][C]0.00192708333333331[/C][C]0.0051562500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.17[/C][C]2.16657986111111[/C][C]2.17208333333333[/C][C]-0.00550347222222222[/C][C]0.00342013888888903[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.17[/C][C]2.17053819444444[/C][C]2.17166666666667[/C][C]-0.00112847222222205[/C][C]-0.000538194444444251[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.17[/C][C]2.17171875[/C][C]2.17166666666667[/C][C]5.20833333332428e-05[/C][C]-0.00171875000000021[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.17[/C][C]2.16970486111111[/C][C]2.17166666666667[/C][C]-0.00196180555555559[/C][C]0.000295138888888768[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.17[/C][C]2.17157986111111[/C][C]2.17208333333333[/C][C]-0.0005034722222224[/C][C]-0.00157986111111130[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]2.17[/C][C]2.16859375[/C][C]2.1725[/C][C]-0.00390624999999997[/C][C]0.00140624999999961[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.17[/C][C]2.17560763888889[/C][C]2.17291666666667[/C][C]0.00269097222222232[/C][C]-0.00560763888888882[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2.17[/C][C]2.17796875[/C][C]2.17375[/C][C]0.00421875000000012[/C][C]-0.0079687500000003[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2.17[/C][C]2.17539930555556[/C][C]2.17458333333333[/C][C]0.000815972222222251[/C][C]-0.00539930555555568[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]2.18[/C][C]2.17921875[/C][C]2.17541666666667[/C][C]0.00380208333333331[/C][C]0.000781249999999734[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]2.18[/C][C]2.17574652777778[/C][C]2.17625[/C][C]-0.000503472222222326[/C][C]0.0042534722222225[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]2.18[/C][C]2.17901041666667[/C][C]2.17708333333333[/C][C]0.00192708333333331[/C][C]0.000989583333333321[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]2.18[/C][C]2.17241319444444[/C][C]2.17791666666667[/C][C]-0.00550347222222222[/C][C]0.00758680555555591[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]2.18[/C][C]2.17762152777778[/C][C]2.17875[/C][C]-0.00112847222222205[/C][C]0.00237847222222243[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]2.18[/C][C]2.17963541666667[/C][C]2.17958333333333[/C][C]5.20833333332428e-05[/C][C]0.000364583333333446[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2.18[/C][C]2.17803819444444[/C][C]2.18[/C][C]-0.00196180555555559[/C][C]0.00196180555555570[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2.18[/C][C]2.17991319444444[/C][C]2.18041666666667[/C][C]-0.0005034722222224[/C][C]8.68055555560687e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]2.18[/C][C]2.17734375[/C][C]2.18125[/C][C]-0.00390624999999997[/C][C]0.00265625000000025[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]2.18[/C][C]2.18477430555556[/C][C]2.18208333333333[/C][C]0.00269097222222232[/C][C]-0.00477430555555536[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2.18[/C][C]2.18755208333333[/C][C]2.18333333333333[/C][C]0.00421875000000012[/C][C]-0.00755208333333313[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]2.18[/C][C]2.18581597222222[/C][C]2.185[/C][C]0.000815972222222251[/C][C]-0.00581597222222197[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]2.18[/C][C]2.19088541666667[/C][C]2.18708333333333[/C][C]0.00380208333333331[/C][C]-0.0108854166666665[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]2.19[/C][C]2.18907986111111[/C][C]2.18958333333333[/C][C]-0.000503472222222326[/C][C]0.000920138888889088[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]2.19[/C][C]2.19401041666667[/C][C]2.19208333333333[/C][C]0.00192708333333331[/C][C]-0.00401041666666702[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]2.19[/C][C]2.18866319444444[/C][C]2.19416666666667[/C][C]-0.00550347222222222[/C][C]0.00133680555555538[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]2.2[/C][C]2.19512152777778[/C][C]2.19625[/C][C]-0.00112847222222205[/C][C]0.00487847222222237[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]2.2[/C][C]2.19838541666667[/C][C]2.19833333333333[/C][C]5.20833333332428e-05[/C][C]0.00161458333333364[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2.21[/C][C]2.19845486111111[/C][C]2.20041666666667[/C][C]-0.00196180555555559[/C][C]0.0115451388888892[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2.21[/C][C]2.20199652777778[/C][C]2.2025[/C][C]-0.0005034722222224[/C][C]0.0080034722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]2.21[/C][C]2.20067708333333[/C][C]2.20458333333333[/C][C]-0.00390624999999997[/C][C]0.00932291666666707[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]2.2[/C][C]2.20977430555555[/C][C]2.20708333333333[/C][C]0.00269097222222232[/C][C]-0.0097743055555548[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2.21[/C][C]2.21380208333333[/C][C]2.20958333333333[/C][C]0.00421875000000012[/C][C]-0.00380208333333298[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]2.2[/C][C]2.21331597222222[/C][C]2.2125[/C][C]0.000815972222222251[/C][C]-0.0133159722222218[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]2.21[/C][C]2.21921875[/C][C]2.21541666666667[/C][C]0.00380208333333331[/C][C]-0.00921875000000005[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]2.21[/C][C]2.21782986111111[/C][C]2.21833333333333[/C][C]-0.000503472222222326[/C][C]-0.00782986111111095[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]2.22[/C][C]2.22359375[/C][C]2.22166666666667[/C][C]0.00192708333333331[/C][C]-0.00359374999999984[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]2.22[/C][C]2.22282986111111[/C][C]2.22833333333333[/C][C]-0.00550347222222222[/C][C]-0.00282986111111105[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]2.23[/C][C]2.23845486111111[/C][C]2.23958333333333[/C][C]-0.00112847222222205[/C][C]-0.00845486111111127[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]2.24[/C][C]2.25296875[/C][C]2.25291666666667[/C][C]5.20833333332428e-05[/C][C]-0.0129687500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]2.24[/C][C]2.26470486111111[/C][C]2.26666666666667[/C][C]-0.00196180555555559[/C][C]-0.0247048611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]2.25[/C][C]2.27949652777778[/C][C]2.28[/C][C]-0.0005034722222224[/C][C]-0.0294965277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]2.25[/C][C]2.28942708333333[/C][C]2.29333333333333[/C][C]-0.00390624999999997[/C][C]-0.0394270833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]2.32[/C][C]2.30935763888889[/C][C]2.30666666666667[/C][C]0.00269097222222232[/C][C]0.0106423611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]2.36[/C][C]2.32505208333333[/C][C]2.32083333333333[/C][C]0.00421875000000012[/C][C]0.0349479166666669[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]2.37[/C][C]2.33664930555556[/C][C]2.33583333333333[/C][C]0.000815972222222251[/C][C]0.0333506944444451[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]2.37[/C][C]2.35505208333333[/C][C]2.35125[/C][C]0.00380208333333331[/C][C]0.0149479166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]2.37[/C][C]2.36657986111111[/C][C]2.36708333333333[/C][C]-0.000503472222222326[/C][C]0.00342013888888903[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]2.38[/C][C]2.38484375[/C][C]2.38291666666667[/C][C]0.00192708333333331[/C][C]-0.00484375000000004[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]2.38[/C][C]2.39032986111111[/C][C]2.39583333333333[/C][C]-0.00550347222222222[/C][C]-0.0103298611111113[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]2.41[/C][C]2.40262152777778[/C][C]2.40375[/C][C]-0.00112847222222205[/C][C]0.00737847222222321[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]2.42[/C][C]2.40921875[/C][C]2.40916666666667[/C][C]5.20833333332428e-05[/C][C]0.0107812500000000[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]2.43[/C][C]2.41220486111111[/C][C]2.41416666666667[/C][C]-0.00196180555555559[/C][C]0.0177951388888893[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]2.44[/C][C]2.41824652777778[/C][C]2.41875[/C][C]-0.0005034722222224[/C][C]0.0217534722222221[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]2.44[/C][C]2.41859375[/C][C]2.4225[/C][C]-0.00390624999999997[/C][C]0.0214062500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]2.44[/C][C]2.42852430555556[/C][C]2.42583333333333[/C][C]0.00269097222222232[/C][C]0.0114756944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]2.43[/C][C]2.43213541666667[/C][C]2.42791666666667[/C][C]0.00421875000000012[/C][C]-0.00213541666666694[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]2.43[/C][C]2.42914930555556[/C][C]2.42833333333333[/C][C]0.000815972222222251[/C][C]0.000850694444444411[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]2.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00380208333333331[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]2.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000503472222222326[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]2.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00192708333333331[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]2.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00550347222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]2.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00112847222222205[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]2.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.20833333332428e-05[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=71732&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=71732&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
12.12NANA-0.00196180555555559NA
22.13NANA-0.0005034722222224NA
32.14NANA-0.00390624999999997NA
42.15NANA0.00269097222222232NA
52.15NANA0.00421875000000012NA
62.16NANA0.000815972222222251NA
72.172.163385416666672.159583333333330.003802083333333310.00661458333333309
82.172.163246527777782.16375-0.0005034722222223260.006753472222222
92.182.169427083333332.16750.001927083333333310.0105729166666668
102.172.164913194444442.17041666666667-0.005503472222222220.00508680555555596
112.172.171371527777782.1725-0.00112847222222205-0.00137152777777771
122.182.173802083333332.173755.20833333332428e-050.0061979166666668
132.172.172621527777782.17458333333333-0.00196180555555559-0.00262152777777747
142.182.174496527777782.175-0.00050347222222240.00550347222222225
152.182.171093752.175-0.003906249999999970.00890625000000034
162.182.177690972222222.1750.002690972222222320.00230902777777819
172.172.179218752.1750.00421875000000012-0.00921875000000005
182.172.175399305555562.174583333333330.000815972222222251-0.00539930555555523
192.182.177968752.174166666666670.003802083333333310.00203124999999993
202.172.173246527777782.17375-0.000503472222222326-0.00324652777777779
212.182.174843752.172916666666670.001927083333333310.0051562500000002
222.172.166579861111112.17208333333333-0.005503472222222220.00342013888888903
232.172.170538194444442.17166666666667-0.00112847222222205-0.000538194444444251
242.172.171718752.171666666666675.20833333332428e-05-0.00171875000000021
252.172.169704861111112.17166666666667-0.001961805555555590.000295138888888768
262.172.171579861111112.17208333333333-0.0005034722222224-0.00157986111111130
272.172.168593752.1725-0.003906249999999970.00140624999999961
282.172.175607638888892.172916666666670.00269097222222232-0.00560763888888882
292.172.177968752.173750.00421875000000012-0.0079687500000003
302.172.175399305555562.174583333333330.000815972222222251-0.00539930555555568
312.182.179218752.175416666666670.003802083333333310.000781249999999734
322.182.175746527777782.17625-0.0005034722222223260.0042534722222225
332.182.179010416666672.177083333333330.001927083333333310.000989583333333321
342.182.172413194444442.17791666666667-0.005503472222222220.00758680555555591
352.182.177621527777782.17875-0.001128472222222050.00237847222222243
362.182.179635416666672.179583333333335.20833333332428e-050.000364583333333446
372.182.178038194444442.18-0.001961805555555590.00196180555555570
382.182.179913194444442.18041666666667-0.00050347222222248.68055555560687e-05
392.182.177343752.18125-0.003906249999999970.00265625000000025
402.182.184774305555562.182083333333330.00269097222222232-0.00477430555555536
412.182.187552083333332.183333333333330.00421875000000012-0.00755208333333313
422.182.185815972222222.1850.000815972222222251-0.00581597222222197
432.182.190885416666672.187083333333330.00380208333333331-0.0108854166666665
442.192.189079861111112.18958333333333-0.0005034722222223260.000920138888889088
452.192.194010416666672.192083333333330.00192708333333331-0.00401041666666702
462.192.188663194444442.19416666666667-0.005503472222222220.00133680555555538
472.22.195121527777782.19625-0.001128472222222050.00487847222222237
482.22.198385416666672.198333333333335.20833333332428e-050.00161458333333364
492.212.198454861111112.20041666666667-0.001961805555555590.0115451388888892
502.212.201996527777782.2025-0.00050347222222240.0080034722222222
512.212.200677083333332.20458333333333-0.003906249999999970.00932291666666707
522.22.209774305555552.207083333333330.00269097222222232-0.0097743055555548
532.212.213802083333332.209583333333330.00421875000000012-0.00380208333333298
542.22.213315972222222.21250.000815972222222251-0.0133159722222218
552.212.219218752.215416666666670.00380208333333331-0.00921875000000005
562.212.217829861111112.21833333333333-0.000503472222222326-0.00782986111111095
572.222.223593752.221666666666670.00192708333333331-0.00359374999999984
582.222.222829861111112.22833333333333-0.00550347222222222-0.00282986111111105
592.232.238454861111112.23958333333333-0.00112847222222205-0.00845486111111127
602.242.252968752.252916666666675.20833333332428e-05-0.0129687500000002
612.242.264704861111112.26666666666667-0.00196180555555559-0.0247048611111111
622.252.279496527777782.28-0.0005034722222224-0.0294965277777779
632.252.289427083333332.29333333333333-0.00390624999999997-0.0394270833333334
642.322.309357638888892.306666666666670.002690972222222320.0106423611111111
652.362.325052083333332.320833333333330.004218750000000120.0349479166666669
662.372.336649305555562.335833333333330.0008159722222222510.0333506944444451
672.372.355052083333332.351250.003802083333333310.0149479166666668
682.372.366579861111112.36708333333333-0.0005034722222223260.00342013888888903
692.382.384843752.382916666666670.00192708333333331-0.00484375000000004
702.382.390329861111112.39583333333333-0.00550347222222222-0.0103298611111113
712.412.402621527777782.40375-0.001128472222222050.00737847222222321
722.422.409218752.409166666666675.20833333332428e-050.0107812500000000
732.432.412204861111112.41416666666667-0.001961805555555590.0177951388888893
742.442.418246527777782.41875-0.00050347222222240.0217534722222221
752.442.418593752.4225-0.003906249999999970.0214062500000001
762.442.428524305555562.425833333333330.002690972222222320.0114756944444445
772.432.432135416666672.427916666666670.00421875000000012-0.00213541666666694
782.432.429149305555562.428333333333330.0008159722222222510.000850694444444411
792.43NANA0.00380208333333331NA
802.42NANA-0.000503472222222326NA
812.42NANA0.00192708333333331NA
822.42NANA-0.00550347222222222NA
832.42NANA-0.00112847222222205NA
842.42NANA5.20833333332428e-05NA



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')