FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationTue, 30 Nov 2010 14:26:54 +0000
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/Nov/30/t1291127219p33ek3slbz51rwn.htm/, Retrieved Fri, 09 May 2025 22:04:03 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=103530, Retrieved Fri, 09 May 2025 22:04:03 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact233

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Classical Decomposition] [HPC Retail Sales] [2008-03-02 16:19:32] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-  M D  [Classical Decomposition] [Workshop 8, Class...] [2010-11-28 20:55:54] [d946de7cca328fbcf207448a112523ab]
-           [Classical Decomposition] [Workshop 8 decomp...] [2010-11-30 14:26:54] [9ac5e967b06232cfb69e0c18e3cc2b37] [Current]
- R  D        [Classical Decomposition] [WS8 - Mini-tutori...] [2011-11-29 13:15:39] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-    D          [Classical Decomposition] [Paper - Deel 2 - ...] [2011-12-20 10:33:38] [95a4a8598e82ac3272c4dca488d0ba38]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
9.911
8.915
9.452
9.112
8.472
8.230
8.384
8.625
8.221
8.649
8.625
10.443
10.357
8.586
8.892
8.329
8.101
7.922
8.120
7.838
7.735
8.406
8.209
9.451
10.041
9.411
10.405
8.467
8.464
8.102
7.627
7.513
7.510
8.291
8.064
9.383
9.706
8.579
9.474
8.318
8.213
8.059
9.111
7.708
7.680
8.014
8.007
8.718
9.486
9.113
9.025
8.476
7.952
7.759
7.835
7.600
7.651
8.319
8.812
8.630

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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 & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=103530&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]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=103530&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=103530&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
19.911NANA1.32376302083333NA
28.915NANA0.364908854166667NA
39.452NANA0.9082734375NA
49.112NANA-0.133851562500000NA
58.472NANA-0.347361979166667NA
68.23NANA-0.552424479166668NA
78.3848.626450520833338.9385-0.312049479166667-0.242450520833332
88.6258.244190104166678.943375-0.6991848958333330.380809895833334
98.2218.075033854166678.90633333333333-0.8312994791666660.145966145833334
108.6498.58364843758.850375-0.26672656250.0653515625000001
118.6258.433856770833338.80229166666667-0.3684348958333330.191143229166668
1210.4439.688388020833338.7740.9143880208333330.754611979166665
1310.35710.07392968758.750166666666671.323763020833330.283070312500001
148.5869.071283854166678.7063750.364908854166667-0.485283854166665
158.8929.561606770833338.653333333333330.9082734375-0.669606770833334
168.3298.489106770833338.62295833333333-0.133851562500000-0.160106770833330
178.1018.248138020833338.5955-0.347361979166667-0.147138020833331
187.9227.984408854166678.53683333333333-0.552424479166668-0.0624088541666659
198.128.170283854166678.48233333333333-0.312049479166667-0.0502838541666666
207.8387.804356770833338.50354166666667-0.6991848958333330.0336432291666675
217.7357.769658854166678.60095833333333-0.831299479166666-0.0346588541666666
228.4068.40302343758.66975-0.26672656250.00297656250000067
238.2098.322190104166678.690625-0.368434895833333-0.113190104166666
249.4519.627638020833338.713250.914388020833333-0.176638020833332
2510.04110.02397135416678.700208333333331.323763020833330.0170286458333333
269.4119.031033854166678.6661250.3649088541666670.379966145833334
2710.4059.551481770833338.643208333333330.90827343750.853518229166665
288.4678.495190104166678.62904166666667-0.133851562500000-0.0281901041666668
298.4648.270846354166678.61820833333333-0.3473619791666670.193153645833334
308.1028.056908854166678.60933333333333-0.5524244791666680.0450911458333341
317.6278.28049218758.59254166666667-0.312049479166667-0.6534921875
327.5137.844731770833338.54391666666667-0.699184895833333-0.331731770833333
337.517.639158854166678.47045833333333-0.831299479166666-0.129158854166665
348.2918.158731770833338.42545833333333-0.26672656250.132268229166669
358.0648.040356770833338.40879166666666-0.3684348958333330.0236432291666695
369.3839.31092968758.396541666666660.9143880208333330.072070312500001
379.7069.780346354166678.456583333333331.32376302083333-0.074346354166666
388.5798.891450520833338.526541666666660.364908854166667-0.312450520833330
399.4749.45002343758.541750.90827343750.0239765625000015
408.3188.403440104166678.53729166666667-0.133851562500000-0.0854401041666666
418.2138.176013020833338.523375-0.3473619791666670.0369869791666666
428.0597.94086718758.49329166666667-0.5524244791666680.118132812500001
439.1118.14436718758.45641666666667-0.3120494791666670.966632812500002
447.7087.770315104166678.4695-0.699184895833333-0.0623151041666645
457.687.64174218758.47304166666667-0.8312994791666660.0382578125000013
468.0148.194190104166678.46091666666667-0.2667265625-0.180190104166666
478.0078.088190104166678.456625-0.368434895833333-0.0811901041666658
488.7189.347638020833338.433250.914388020833333-0.629638020833332
499.4869.691346354166678.367583333333331.32376302083333-0.205346354166664
509.1138.674825520833338.309916666666670.3649088541666670.438174479166667
519.0259.212481770833338.304208333333330.9082734375-0.187481770833331
528.4768.181856770833338.31570833333333-0.1338515625000000.294143229166670
537.9528.014596354166668.36195833333333-0.347361979166667-0.062596354166665
547.7597.839408854166678.39183333333333-0.552424479166668-0.0804088541666665
557.835NANA-0.312049479166667NA
567.6NANA-0.699184895833333NA
577.651NANA-0.831299479166666NA
588.319NANA-0.2667265625NA
598.812NANA-0.368434895833333NA
608.63NANA0.914388020833333NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 9.911 & NA & NA & 1.32376302083333 & NA \tabularnewline
2 & 8.915 & NA & NA & 0.364908854166667 & NA \tabularnewline
3 & 9.452 & NA & NA & 0.9082734375 & NA \tabularnewline
4 & 9.112 & NA & NA & -0.133851562500000 & NA \tabularnewline
5 & 8.472 & NA & NA & -0.347361979166667 & NA \tabularnewline
6 & 8.23 & NA & NA & -0.552424479166668 & NA \tabularnewline
7 & 8.384 & 8.62645052083333 & 8.9385 & -0.312049479166667 & -0.242450520833332 \tabularnewline
8 & 8.625 & 8.24419010416667 & 8.943375 & -0.699184895833333 & 0.380809895833334 \tabularnewline
9 & 8.221 & 8.07503385416667 & 8.90633333333333 & -0.831299479166666 & 0.145966145833334 \tabularnewline
10 & 8.649 & 8.5836484375 & 8.850375 & -0.2667265625 & 0.0653515625000001 \tabularnewline
11 & 8.625 & 8.43385677083333 & 8.80229166666667 & -0.368434895833333 & 0.191143229166668 \tabularnewline
12 & 10.443 & 9.68838802083333 & 8.774 & 0.914388020833333 & 0.754611979166665 \tabularnewline
13 & 10.357 & 10.0739296875 & 8.75016666666667 & 1.32376302083333 & 0.283070312500001 \tabularnewline
14 & 8.586 & 9.07128385416667 & 8.706375 & 0.364908854166667 & -0.485283854166665 \tabularnewline
15 & 8.892 & 9.56160677083333 & 8.65333333333333 & 0.9082734375 & -0.669606770833334 \tabularnewline
16 & 8.329 & 8.48910677083333 & 8.62295833333333 & -0.133851562500000 & -0.160106770833330 \tabularnewline
17 & 8.101 & 8.24813802083333 & 8.5955 & -0.347361979166667 & -0.147138020833331 \tabularnewline
18 & 7.922 & 7.98440885416667 & 8.53683333333333 & -0.552424479166668 & -0.0624088541666659 \tabularnewline
19 & 8.12 & 8.17028385416667 & 8.48233333333333 & -0.312049479166667 & -0.0502838541666666 \tabularnewline
20 & 7.838 & 7.80435677083333 & 8.50354166666667 & -0.699184895833333 & 0.0336432291666675 \tabularnewline
21 & 7.735 & 7.76965885416667 & 8.60095833333333 & -0.831299479166666 & -0.0346588541666666 \tabularnewline
22 & 8.406 & 8.4030234375 & 8.66975 & -0.2667265625 & 0.00297656250000067 \tabularnewline
23 & 8.209 & 8.32219010416667 & 8.690625 & -0.368434895833333 & -0.113190104166666 \tabularnewline
24 & 9.451 & 9.62763802083333 & 8.71325 & 0.914388020833333 & -0.176638020833332 \tabularnewline
25 & 10.041 & 10.0239713541667 & 8.70020833333333 & 1.32376302083333 & 0.0170286458333333 \tabularnewline
26 & 9.411 & 9.03103385416667 & 8.666125 & 0.364908854166667 & 0.379966145833334 \tabularnewline
27 & 10.405 & 9.55148177083333 & 8.64320833333333 & 0.9082734375 & 0.853518229166665 \tabularnewline
28 & 8.467 & 8.49519010416667 & 8.62904166666667 & -0.133851562500000 & -0.0281901041666668 \tabularnewline
29 & 8.464 & 8.27084635416667 & 8.61820833333333 & -0.347361979166667 & 0.193153645833334 \tabularnewline
30 & 8.102 & 8.05690885416667 & 8.60933333333333 & -0.552424479166668 & 0.0450911458333341 \tabularnewline
31 & 7.627 & 8.2804921875 & 8.59254166666667 & -0.312049479166667 & -0.6534921875 \tabularnewline
32 & 7.513 & 7.84473177083333 & 8.54391666666667 & -0.699184895833333 & -0.331731770833333 \tabularnewline
33 & 7.51 & 7.63915885416667 & 8.47045833333333 & -0.831299479166666 & -0.129158854166665 \tabularnewline
34 & 8.291 & 8.15873177083333 & 8.42545833333333 & -0.2667265625 & 0.132268229166669 \tabularnewline
35 & 8.064 & 8.04035677083333 & 8.40879166666666 & -0.368434895833333 & 0.0236432291666695 \tabularnewline
36 & 9.383 & 9.3109296875 & 8.39654166666666 & 0.914388020833333 & 0.072070312500001 \tabularnewline
37 & 9.706 & 9.78034635416667 & 8.45658333333333 & 1.32376302083333 & -0.074346354166666 \tabularnewline
38 & 8.579 & 8.89145052083333 & 8.52654166666666 & 0.364908854166667 & -0.312450520833330 \tabularnewline
39 & 9.474 & 9.4500234375 & 8.54175 & 0.9082734375 & 0.0239765625000015 \tabularnewline
40 & 8.318 & 8.40344010416667 & 8.53729166666667 & -0.133851562500000 & -0.0854401041666666 \tabularnewline
41 & 8.213 & 8.17601302083333 & 8.523375 & -0.347361979166667 & 0.0369869791666666 \tabularnewline
42 & 8.059 & 7.9408671875 & 8.49329166666667 & -0.552424479166668 & 0.118132812500001 \tabularnewline
43 & 9.111 & 8.1443671875 & 8.45641666666667 & -0.312049479166667 & 0.966632812500002 \tabularnewline
44 & 7.708 & 7.77031510416667 & 8.4695 & -0.699184895833333 & -0.0623151041666645 \tabularnewline
45 & 7.68 & 7.6417421875 & 8.47304166666667 & -0.831299479166666 & 0.0382578125000013 \tabularnewline
46 & 8.014 & 8.19419010416667 & 8.46091666666667 & -0.2667265625 & -0.180190104166666 \tabularnewline
47 & 8.007 & 8.08819010416667 & 8.456625 & -0.368434895833333 & -0.0811901041666658 \tabularnewline
48 & 8.718 & 9.34763802083333 & 8.43325 & 0.914388020833333 & -0.629638020833332 \tabularnewline
49 & 9.486 & 9.69134635416667 & 8.36758333333333 & 1.32376302083333 & -0.205346354166664 \tabularnewline
50 & 9.113 & 8.67482552083333 & 8.30991666666667 & 0.364908854166667 & 0.438174479166667 \tabularnewline
51 & 9.025 & 9.21248177083333 & 8.30420833333333 & 0.9082734375 & -0.187481770833331 \tabularnewline
52 & 8.476 & 8.18185677083333 & 8.31570833333333 & -0.133851562500000 & 0.294143229166670 \tabularnewline
53 & 7.952 & 8.01459635416666 & 8.36195833333333 & -0.347361979166667 & -0.062596354166665 \tabularnewline
54 & 7.759 & 7.83940885416667 & 8.39183333333333 & -0.552424479166668 & -0.0804088541666665 \tabularnewline
55 & 7.835 & NA & NA & -0.312049479166667 & NA \tabularnewline
56 & 7.6 & NA & NA & -0.699184895833333 & NA \tabularnewline
57 & 7.651 & NA & NA & -0.831299479166666 & NA \tabularnewline
58 & 8.319 & NA & NA & -0.2667265625 & NA \tabularnewline
59 & 8.812 & NA & NA & -0.368434895833333 & NA \tabularnewline
60 & 8.63 & NA & NA & 0.914388020833333 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=103530&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]9.911[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.32376302083333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]8.915[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.364908854166667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]9.452[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.9082734375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]9.112[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.133851562500000[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]8.472[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.347361979166667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]8.23[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.552424479166668[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]8.384[/C][C]8.62645052083333[/C][C]8.9385[/C][C]-0.312049479166667[/C][C]-0.242450520833332[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]8.625[/C][C]8.24419010416667[/C][C]8.943375[/C][C]-0.699184895833333[/C][C]0.380809895833334[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]8.221[/C][C]8.07503385416667[/C][C]8.90633333333333[/C][C]-0.831299479166666[/C][C]0.145966145833334[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]8.649[/C][C]8.5836484375[/C][C]8.850375[/C][C]-0.2667265625[/C][C]0.0653515625000001[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]8.625[/C][C]8.43385677083333[/C][C]8.80229166666667[/C][C]-0.368434895833333[/C][C]0.191143229166668[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]10.443[/C][C]9.68838802083333[/C][C]8.774[/C][C]0.914388020833333[/C][C]0.754611979166665[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]10.357[/C][C]10.0739296875[/C][C]8.75016666666667[/C][C]1.32376302083333[/C][C]0.283070312500001[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]8.586[/C][C]9.07128385416667[/C][C]8.706375[/C][C]0.364908854166667[/C][C]-0.485283854166665[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]8.892[/C][C]9.56160677083333[/C][C]8.65333333333333[/C][C]0.9082734375[/C][C]-0.669606770833334[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]8.329[/C][C]8.48910677083333[/C][C]8.62295833333333[/C][C]-0.133851562500000[/C][C]-0.160106770833330[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]8.101[/C][C]8.24813802083333[/C][C]8.5955[/C][C]-0.347361979166667[/C][C]-0.147138020833331[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]7.922[/C][C]7.98440885416667[/C][C]8.53683333333333[/C][C]-0.552424479166668[/C][C]-0.0624088541666659[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]8.12[/C][C]8.17028385416667[/C][C]8.48233333333333[/C][C]-0.312049479166667[/C][C]-0.0502838541666666[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]7.838[/C][C]7.80435677083333[/C][C]8.50354166666667[/C][C]-0.699184895833333[/C][C]0.0336432291666675[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]7.735[/C][C]7.76965885416667[/C][C]8.60095833333333[/C][C]-0.831299479166666[/C][C]-0.0346588541666666[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]8.406[/C][C]8.4030234375[/C][C]8.66975[/C][C]-0.2667265625[/C][C]0.00297656250000067[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]8.209[/C][C]8.32219010416667[/C][C]8.690625[/C][C]-0.368434895833333[/C][C]-0.113190104166666[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]9.451[/C][C]9.62763802083333[/C][C]8.71325[/C][C]0.914388020833333[/C][C]-0.176638020833332[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]10.041[/C][C]10.0239713541667[/C][C]8.70020833333333[/C][C]1.32376302083333[/C][C]0.0170286458333333[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]9.411[/C][C]9.03103385416667[/C][C]8.666125[/C][C]0.364908854166667[/C][C]0.379966145833334[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]10.405[/C][C]9.55148177083333[/C][C]8.64320833333333[/C][C]0.9082734375[/C][C]0.853518229166665[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]8.467[/C][C]8.49519010416667[/C][C]8.62904166666667[/C][C]-0.133851562500000[/C][C]-0.0281901041666668[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]8.464[/C][C]8.27084635416667[/C][C]8.61820833333333[/C][C]-0.347361979166667[/C][C]0.193153645833334[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]8.102[/C][C]8.05690885416667[/C][C]8.60933333333333[/C][C]-0.552424479166668[/C][C]0.0450911458333341[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]7.627[/C][C]8.2804921875[/C][C]8.59254166666667[/C][C]-0.312049479166667[/C][C]-0.6534921875[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]7.513[/C][C]7.84473177083333[/C][C]8.54391666666667[/C][C]-0.699184895833333[/C][C]-0.331731770833333[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]7.51[/C][C]7.63915885416667[/C][C]8.47045833333333[/C][C]-0.831299479166666[/C][C]-0.129158854166665[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]8.291[/C][C]8.15873177083333[/C][C]8.42545833333333[/C][C]-0.2667265625[/C][C]0.132268229166669[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]8.064[/C][C]8.04035677083333[/C][C]8.40879166666666[/C][C]-0.368434895833333[/C][C]0.0236432291666695[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]9.383[/C][C]9.3109296875[/C][C]8.39654166666666[/C][C]0.914388020833333[/C][C]0.072070312500001[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]9.706[/C][C]9.78034635416667[/C][C]8.45658333333333[/C][C]1.32376302083333[/C][C]-0.074346354166666[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]8.579[/C][C]8.89145052083333[/C][C]8.52654166666666[/C][C]0.364908854166667[/C][C]-0.312450520833330[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]9.474[/C][C]9.4500234375[/C][C]8.54175[/C][C]0.9082734375[/C][C]0.0239765625000015[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]8.318[/C][C]8.40344010416667[/C][C]8.53729166666667[/C][C]-0.133851562500000[/C][C]-0.0854401041666666[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]8.213[/C][C]8.17601302083333[/C][C]8.523375[/C][C]-0.347361979166667[/C][C]0.0369869791666666[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]8.059[/C][C]7.9408671875[/C][C]8.49329166666667[/C][C]-0.552424479166668[/C][C]0.118132812500001[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]9.111[/C][C]8.1443671875[/C][C]8.45641666666667[/C][C]-0.312049479166667[/C][C]0.966632812500002[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]7.708[/C][C]7.77031510416667[/C][C]8.4695[/C][C]-0.699184895833333[/C][C]-0.0623151041666645[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]7.68[/C][C]7.6417421875[/C][C]8.47304166666667[/C][C]-0.831299479166666[/C][C]0.0382578125000013[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]8.014[/C][C]8.19419010416667[/C][C]8.46091666666667[/C][C]-0.2667265625[/C][C]-0.180190104166666[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]8.007[/C][C]8.08819010416667[/C][C]8.456625[/C][C]-0.368434895833333[/C][C]-0.0811901041666658[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]8.718[/C][C]9.34763802083333[/C][C]8.43325[/C][C]0.914388020833333[/C][C]-0.629638020833332[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]9.486[/C][C]9.69134635416667[/C][C]8.36758333333333[/C][C]1.32376302083333[/C][C]-0.205346354166664[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]9.113[/C][C]8.67482552083333[/C][C]8.30991666666667[/C][C]0.364908854166667[/C][C]0.438174479166667[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]9.025[/C][C]9.21248177083333[/C][C]8.30420833333333[/C][C]0.9082734375[/C][C]-0.187481770833331[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]8.476[/C][C]8.18185677083333[/C][C]8.31570833333333[/C][C]-0.133851562500000[/C][C]0.294143229166670[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]7.952[/C][C]8.01459635416666[/C][C]8.36195833333333[/C][C]-0.347361979166667[/C][C]-0.062596354166665[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]7.759[/C][C]7.83940885416667[/C][C]8.39183333333333[/C][C]-0.552424479166668[/C][C]-0.0804088541666665[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]7.835[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.312049479166667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]7.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.699184895833333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]7.651[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.831299479166666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]8.319[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.2667265625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]8.812[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.368434895833333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]8.63[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.914388020833333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=103530&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=103530&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
19.911NANA1.32376302083333NA
28.915NANA0.364908854166667NA
39.452NANA0.9082734375NA
49.112NANA-0.133851562500000NA
58.472NANA-0.347361979166667NA
68.23NANA-0.552424479166668NA
78.3848.626450520833338.9385-0.312049479166667-0.242450520833332
88.6258.244190104166678.943375-0.6991848958333330.380809895833334
98.2218.075033854166678.90633333333333-0.8312994791666660.145966145833334
108.6498.58364843758.850375-0.26672656250.0653515625000001
118.6258.433856770833338.80229166666667-0.3684348958333330.191143229166668
1210.4439.688388020833338.7740.9143880208333330.754611979166665
1310.35710.07392968758.750166666666671.323763020833330.283070312500001
148.5869.071283854166678.7063750.364908854166667-0.485283854166665
158.8929.561606770833338.653333333333330.9082734375-0.669606770833334
168.3298.489106770833338.62295833333333-0.133851562500000-0.160106770833330
178.1018.248138020833338.5955-0.347361979166667-0.147138020833331
187.9227.984408854166678.53683333333333-0.552424479166668-0.0624088541666659
198.128.170283854166678.48233333333333-0.312049479166667-0.0502838541666666
207.8387.804356770833338.50354166666667-0.6991848958333330.0336432291666675
217.7357.769658854166678.60095833333333-0.831299479166666-0.0346588541666666
228.4068.40302343758.66975-0.26672656250.00297656250000067
238.2098.322190104166678.690625-0.368434895833333-0.113190104166666
249.4519.627638020833338.713250.914388020833333-0.176638020833332
2510.04110.02397135416678.700208333333331.323763020833330.0170286458333333
269.4119.031033854166678.6661250.3649088541666670.379966145833334
2710.4059.551481770833338.643208333333330.90827343750.853518229166665
288.4678.495190104166678.62904166666667-0.133851562500000-0.0281901041666668
298.4648.270846354166678.61820833333333-0.3473619791666670.193153645833334
308.1028.056908854166678.60933333333333-0.5524244791666680.0450911458333341
317.6278.28049218758.59254166666667-0.312049479166667-0.6534921875
327.5137.844731770833338.54391666666667-0.699184895833333-0.331731770833333
337.517.639158854166678.47045833333333-0.831299479166666-0.129158854166665
348.2918.158731770833338.42545833333333-0.26672656250.132268229166669
358.0648.040356770833338.40879166666666-0.3684348958333330.0236432291666695
369.3839.31092968758.396541666666660.9143880208333330.072070312500001
379.7069.780346354166678.456583333333331.32376302083333-0.074346354166666
388.5798.891450520833338.526541666666660.364908854166667-0.312450520833330
399.4749.45002343758.541750.90827343750.0239765625000015
408.3188.403440104166678.53729166666667-0.133851562500000-0.0854401041666666
418.2138.176013020833338.523375-0.3473619791666670.0369869791666666
428.0597.94086718758.49329166666667-0.5524244791666680.118132812500001
439.1118.14436718758.45641666666667-0.3120494791666670.966632812500002
447.7087.770315104166678.4695-0.699184895833333-0.0623151041666645
457.687.64174218758.47304166666667-0.8312994791666660.0382578125000013
468.0148.194190104166678.46091666666667-0.2667265625-0.180190104166666
478.0078.088190104166678.456625-0.368434895833333-0.0811901041666658
488.7189.347638020833338.433250.914388020833333-0.629638020833332
499.4869.691346354166678.367583333333331.32376302083333-0.205346354166664
509.1138.674825520833338.309916666666670.3649088541666670.438174479166667
519.0259.212481770833338.304208333333330.9082734375-0.187481770833331
528.4768.181856770833338.31570833333333-0.1338515625000000.294143229166670
537.9528.014596354166668.36195833333333-0.347361979166667-0.062596354166665
547.7597.839408854166678.39183333333333-0.552424479166668-0.0804088541666665
557.835NANA-0.312049479166667NA
567.6NANA-0.699184895833333NA
577.651NANA-0.831299479166666NA
588.319NANA-0.2667265625NA
598.812NANA-0.368434895833333NA
608.63NANA0.914388020833333NA


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = additive ; par2 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = additive ; par2 = 12 ;
R code (references can be found in the software module):
par2 <- as.numeric(par2)
x <- ts(x,freq=par2)
m <- decompose(x,type=par1)
m$figure
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
mylagmax <- length(x)/2
bitmap(file='test2.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
acf(as.numeric(x),lag.max = mylagmax,main='Observed')
acf(as.numeric(m$trend),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Trend')
acf(as.numeric(m$seasonal),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Seasonal')
acf(as.numeric(m$random),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test3.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
spectrum(as.numeric(x),main='Observed')
spectrum(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
spectrum(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
spectrum(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test4.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
cpgram(as.numeric(x),main='Observed')
cpgram(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
cpgram(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
cpgram(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Classical Decomposition by Moving Averages',6,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'t',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Observations',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Fit',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Trend',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Seasonal',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Random',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(m$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
a<-table.element(a,m$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')