Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationThu, 03 Dec 2009 06:22:52 -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/2009/Dec/03/t1259846635x5aqcaudgmfx3x0.htm/, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 02:19:19 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62721, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 02:19:19 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsJSSHWWS9P7
Estimated Impact110
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Univariate Data Series] [data set] [2008-12-01 19:54:57] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- RMPD    [Classical Decomposition] [Classical Decompo...] [2009-12-03 13:22:52] [c8fd62404619100d8e91184019148412] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
11.1
10.9
10
9.2
9.2
9.5
9.6
9.5
9.1
8.9
9
10.1
10.3
10.2
9.6
9.2
9.3
9.4
9.4
9.2
9
9
9
9.8
10
9.8
9.3
9
9
9.1
9.1
9.1
9.2
8.8
8.3
8.4
8.1
7.7
7.9
7.9
8
7.9
7.6
7.1
6.8
6.5
6.9
8.2
8.7
8.3
7.9
7.5
7.8
8.3
8.4
8.2
7.7
7.2
7.3
8.1




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62721&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62721&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=62721&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 time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
111.1NANA0.590364583333333NA
210.9NANA0.341406250000000NA
310NANA0.0445312500000002NA
49.2NANA-0.198177083333334NA
59.2NANA-0.0377604166666664NA
69.5NANA0.150781250000000NA
79.69.657031259.641666666666670.0153645833333326-0.0570312499999996
89.59.446614583333339.57916666666667-0.1325520833333350.0533854166666661
99.19.249739583333339.53333333333333-0.283593750000000-0.149739583333334
108.99.047656259.51666666666667-0.469010416666666-0.147656249999999
1199.084114583333339.52083333333333-0.436718749999999-0.0841145833333332
1210.19.936197916666679.520833333333330.4153645833333330.163802083333334
1310.310.09869791666679.508333333333330.5903645833333330.201302083333335
1410.29.828906259.48750.3414062500000000.37109375
159.69.515364583333339.470833333333330.04453125000000020.084635416666666
169.29.272656259.47083333333333-0.198177083333334-0.0726562499999996
179.39.437239583333339.475-0.0377604166666664-0.137239583333333
189.49.613281259.46250.150781250000000-0.213281250000000
199.49.452864583333339.43750.0153645833333326-0.0528645833333314
209.29.275781259.40833333333333-0.132552083333335-0.0757812500000004
2199.095572916666679.37916666666666-0.283593750000000-0.095572916666665
2298.889322916666679.35833333333333-0.4690104166666660.110677083333334
2398.900781259.3375-0.4367187499999990.0992187500000004
249.89.727864583333339.31250.4153645833333330.0721354166666686
25109.877864583333339.28750.5903645833333330.122135416666667
269.89.612239583333339.270833333333330.3414062500000000.187760416666668
279.39.319531259.2750.0445312500000002-0.0195312499999982
2899.076822916666679.275-0.198177083333334-0.076822916666666
2999.199739583333339.2375-0.0377604166666664-0.199739583333335
309.19.300781259.150.150781250000000-0.200781250000000
319.19.027864583333339.01250.01536458333333260.0721354166666686
329.18.713281258.84583333333333-0.1325520833333350.386718750000002
339.28.416406258.7-0.2835937500000000.783593750000001
348.88.126822916666678.59583333333333-0.4690104166666660.673177083333336
358.38.071614583333338.50833333333333-0.4367187499999990.228385416666669
368.48.832031258.416666666666670.415364583333333-0.432031249999999
378.18.894531258.304166666666670.590364583333333-0.79453125
387.78.499739583333338.158333333333330.341406250000000-0.799739583333333
397.98.019531257.9750.0445312500000002-0.119531250000000
407.97.580989583333337.77916666666667-0.1981770833333340.319010416666668
4187.587239583333337.625-0.03776041666666640.412760416666667
427.97.709114583333337.558333333333330.1507812500000000.190885416666668
437.67.590364583333337.5750.01536458333333260.00963541666666679
447.17.492447916666667.625-0.132552083333335-0.392447916666665
456.87.366406257.65-0.283593750000000-0.566406250000001
466.57.164322916666677.63333333333333-0.469010416666666-0.664322916666667
476.97.171614583333337.60833333333333-0.436718749999999-0.271614583333332
488.28.032031257.616666666666670.4153645833333330.16796875
498.78.257031257.666666666666670.5903645833333330.44296875
508.38.087239583333337.745833333333330.3414062500000000.212760416666668
517.97.873697916666677.829166666666670.04453125000000020.0263020833333334
527.57.697656257.89583333333333-0.198177083333334-0.197656249999999
537.87.903906257.94166666666666-0.0377604166666664-0.103906249999999
548.38.104947916666677.954166666666670.1507812500000000.195052083333335
558.4NANA0.0153645833333326NA
568.2NANA-0.132552083333335NA
577.7NANA-0.283593750000000NA
587.2NANA-0.469010416666666NA
597.3NANA-0.436718749999999NA
608.1NANA0.415364583333333NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 11.1 & NA & NA & 0.590364583333333 & NA \tabularnewline
2 & 10.9 & NA & NA & 0.341406250000000 & NA \tabularnewline
3 & 10 & NA & NA & 0.0445312500000002 & NA \tabularnewline
4 & 9.2 & NA & NA & -0.198177083333334 & NA \tabularnewline
5 & 9.2 & NA & NA & -0.0377604166666664 & NA \tabularnewline
6 & 9.5 & NA & NA & 0.150781250000000 & NA \tabularnewline
7 & 9.6 & 9.65703125 & 9.64166666666667 & 0.0153645833333326 & -0.0570312499999996 \tabularnewline
8 & 9.5 & 9.44661458333333 & 9.57916666666667 & -0.132552083333335 & 0.0533854166666661 \tabularnewline
9 & 9.1 & 9.24973958333333 & 9.53333333333333 & -0.283593750000000 & -0.149739583333334 \tabularnewline
10 & 8.9 & 9.04765625 & 9.51666666666667 & -0.469010416666666 & -0.147656249999999 \tabularnewline
11 & 9 & 9.08411458333333 & 9.52083333333333 & -0.436718749999999 & -0.0841145833333332 \tabularnewline
12 & 10.1 & 9.93619791666667 & 9.52083333333333 & 0.415364583333333 & 0.163802083333334 \tabularnewline
13 & 10.3 & 10.0986979166667 & 9.50833333333333 & 0.590364583333333 & 0.201302083333335 \tabularnewline
14 & 10.2 & 9.82890625 & 9.4875 & 0.341406250000000 & 0.37109375 \tabularnewline
15 & 9.6 & 9.51536458333333 & 9.47083333333333 & 0.0445312500000002 & 0.084635416666666 \tabularnewline
16 & 9.2 & 9.27265625 & 9.47083333333333 & -0.198177083333334 & -0.0726562499999996 \tabularnewline
17 & 9.3 & 9.43723958333333 & 9.475 & -0.0377604166666664 & -0.137239583333333 \tabularnewline
18 & 9.4 & 9.61328125 & 9.4625 & 0.150781250000000 & -0.213281250000000 \tabularnewline
19 & 9.4 & 9.45286458333333 & 9.4375 & 0.0153645833333326 & -0.0528645833333314 \tabularnewline
20 & 9.2 & 9.27578125 & 9.40833333333333 & -0.132552083333335 & -0.0757812500000004 \tabularnewline
21 & 9 & 9.09557291666667 & 9.37916666666666 & -0.283593750000000 & -0.095572916666665 \tabularnewline
22 & 9 & 8.88932291666667 & 9.35833333333333 & -0.469010416666666 & 0.110677083333334 \tabularnewline
23 & 9 & 8.90078125 & 9.3375 & -0.436718749999999 & 0.0992187500000004 \tabularnewline
24 & 9.8 & 9.72786458333333 & 9.3125 & 0.415364583333333 & 0.0721354166666686 \tabularnewline
25 & 10 & 9.87786458333333 & 9.2875 & 0.590364583333333 & 0.122135416666667 \tabularnewline
26 & 9.8 & 9.61223958333333 & 9.27083333333333 & 0.341406250000000 & 0.187760416666668 \tabularnewline
27 & 9.3 & 9.31953125 & 9.275 & 0.0445312500000002 & -0.0195312499999982 \tabularnewline
28 & 9 & 9.07682291666667 & 9.275 & -0.198177083333334 & -0.076822916666666 \tabularnewline
29 & 9 & 9.19973958333333 & 9.2375 & -0.0377604166666664 & -0.199739583333335 \tabularnewline
30 & 9.1 & 9.30078125 & 9.15 & 0.150781250000000 & -0.200781250000000 \tabularnewline
31 & 9.1 & 9.02786458333333 & 9.0125 & 0.0153645833333326 & 0.0721354166666686 \tabularnewline
32 & 9.1 & 8.71328125 & 8.84583333333333 & -0.132552083333335 & 0.386718750000002 \tabularnewline
33 & 9.2 & 8.41640625 & 8.7 & -0.283593750000000 & 0.783593750000001 \tabularnewline
34 & 8.8 & 8.12682291666667 & 8.59583333333333 & -0.469010416666666 & 0.673177083333336 \tabularnewline
35 & 8.3 & 8.07161458333333 & 8.50833333333333 & -0.436718749999999 & 0.228385416666669 \tabularnewline
36 & 8.4 & 8.83203125 & 8.41666666666667 & 0.415364583333333 & -0.432031249999999 \tabularnewline
37 & 8.1 & 8.89453125 & 8.30416666666667 & 0.590364583333333 & -0.79453125 \tabularnewline
38 & 7.7 & 8.49973958333333 & 8.15833333333333 & 0.341406250000000 & -0.799739583333333 \tabularnewline
39 & 7.9 & 8.01953125 & 7.975 & 0.0445312500000002 & -0.119531250000000 \tabularnewline
40 & 7.9 & 7.58098958333333 & 7.77916666666667 & -0.198177083333334 & 0.319010416666668 \tabularnewline
41 & 8 & 7.58723958333333 & 7.625 & -0.0377604166666664 & 0.412760416666667 \tabularnewline
42 & 7.9 & 7.70911458333333 & 7.55833333333333 & 0.150781250000000 & 0.190885416666668 \tabularnewline
43 & 7.6 & 7.59036458333333 & 7.575 & 0.0153645833333326 & 0.00963541666666679 \tabularnewline
44 & 7.1 & 7.49244791666666 & 7.625 & -0.132552083333335 & -0.392447916666665 \tabularnewline
45 & 6.8 & 7.36640625 & 7.65 & -0.283593750000000 & -0.566406250000001 \tabularnewline
46 & 6.5 & 7.16432291666667 & 7.63333333333333 & -0.469010416666666 & -0.664322916666667 \tabularnewline
47 & 6.9 & 7.17161458333333 & 7.60833333333333 & -0.436718749999999 & -0.271614583333332 \tabularnewline
48 & 8.2 & 8.03203125 & 7.61666666666667 & 0.415364583333333 & 0.16796875 \tabularnewline
49 & 8.7 & 8.25703125 & 7.66666666666667 & 0.590364583333333 & 0.44296875 \tabularnewline
50 & 8.3 & 8.08723958333333 & 7.74583333333333 & 0.341406250000000 & 0.212760416666668 \tabularnewline
51 & 7.9 & 7.87369791666667 & 7.82916666666667 & 0.0445312500000002 & 0.0263020833333334 \tabularnewline
52 & 7.5 & 7.69765625 & 7.89583333333333 & -0.198177083333334 & -0.197656249999999 \tabularnewline
53 & 7.8 & 7.90390625 & 7.94166666666666 & -0.0377604166666664 & -0.103906249999999 \tabularnewline
54 & 8.3 & 8.10494791666667 & 7.95416666666667 & 0.150781250000000 & 0.195052083333335 \tabularnewline
55 & 8.4 & NA & NA & 0.0153645833333326 & NA \tabularnewline
56 & 8.2 & NA & NA & -0.132552083333335 & NA \tabularnewline
57 & 7.7 & NA & NA & -0.283593750000000 & NA \tabularnewline
58 & 7.2 & NA & NA & -0.469010416666666 & NA \tabularnewline
59 & 7.3 & NA & NA & -0.436718749999999 & NA \tabularnewline
60 & 8.1 & NA & NA & 0.415364583333333 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62721&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]11.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.590364583333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]10.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.341406250000000[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]10[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0445312500000002[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]9.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.198177083333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]9.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0377604166666664[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]9.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.150781250000000[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]9.6[/C][C]9.65703125[/C][C]9.64166666666667[/C][C]0.0153645833333326[/C][C]-0.0570312499999996[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]9.5[/C][C]9.44661458333333[/C][C]9.57916666666667[/C][C]-0.132552083333335[/C][C]0.0533854166666661[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]9.1[/C][C]9.24973958333333[/C][C]9.53333333333333[/C][C]-0.283593750000000[/C][C]-0.149739583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]8.9[/C][C]9.04765625[/C][C]9.51666666666667[/C][C]-0.469010416666666[/C][C]-0.147656249999999[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]9[/C][C]9.08411458333333[/C][C]9.52083333333333[/C][C]-0.436718749999999[/C][C]-0.0841145833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]10.1[/C][C]9.93619791666667[/C][C]9.52083333333333[/C][C]0.415364583333333[/C][C]0.163802083333334[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]10.3[/C][C]10.0986979166667[/C][C]9.50833333333333[/C][C]0.590364583333333[/C][C]0.201302083333335[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]10.2[/C][C]9.82890625[/C][C]9.4875[/C][C]0.341406250000000[/C][C]0.37109375[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]9.6[/C][C]9.51536458333333[/C][C]9.47083333333333[/C][C]0.0445312500000002[/C][C]0.084635416666666[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]9.2[/C][C]9.27265625[/C][C]9.47083333333333[/C][C]-0.198177083333334[/C][C]-0.0726562499999996[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]9.3[/C][C]9.43723958333333[/C][C]9.475[/C][C]-0.0377604166666664[/C][C]-0.137239583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]9.4[/C][C]9.61328125[/C][C]9.4625[/C][C]0.150781250000000[/C][C]-0.213281250000000[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]9.4[/C][C]9.45286458333333[/C][C]9.4375[/C][C]0.0153645833333326[/C][C]-0.0528645833333314[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]9.2[/C][C]9.27578125[/C][C]9.40833333333333[/C][C]-0.132552083333335[/C][C]-0.0757812500000004[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]9[/C][C]9.09557291666667[/C][C]9.37916666666666[/C][C]-0.283593750000000[/C][C]-0.095572916666665[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]9[/C][C]8.88932291666667[/C][C]9.35833333333333[/C][C]-0.469010416666666[/C][C]0.110677083333334[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]9[/C][C]8.90078125[/C][C]9.3375[/C][C]-0.436718749999999[/C][C]0.0992187500000004[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]9.8[/C][C]9.72786458333333[/C][C]9.3125[/C][C]0.415364583333333[/C][C]0.0721354166666686[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]10[/C][C]9.87786458333333[/C][C]9.2875[/C][C]0.590364583333333[/C][C]0.122135416666667[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]9.8[/C][C]9.61223958333333[/C][C]9.27083333333333[/C][C]0.341406250000000[/C][C]0.187760416666668[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]9.3[/C][C]9.31953125[/C][C]9.275[/C][C]0.0445312500000002[/C][C]-0.0195312499999982[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]9[/C][C]9.07682291666667[/C][C]9.275[/C][C]-0.198177083333334[/C][C]-0.076822916666666[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]9[/C][C]9.19973958333333[/C][C]9.2375[/C][C]-0.0377604166666664[/C][C]-0.199739583333335[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]9.1[/C][C]9.30078125[/C][C]9.15[/C][C]0.150781250000000[/C][C]-0.200781250000000[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]9.1[/C][C]9.02786458333333[/C][C]9.0125[/C][C]0.0153645833333326[/C][C]0.0721354166666686[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]9.1[/C][C]8.71328125[/C][C]8.84583333333333[/C][C]-0.132552083333335[/C][C]0.386718750000002[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]9.2[/C][C]8.41640625[/C][C]8.7[/C][C]-0.283593750000000[/C][C]0.783593750000001[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]8.8[/C][C]8.12682291666667[/C][C]8.59583333333333[/C][C]-0.469010416666666[/C][C]0.673177083333336[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]8.3[/C][C]8.07161458333333[/C][C]8.50833333333333[/C][C]-0.436718749999999[/C][C]0.228385416666669[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]8.4[/C][C]8.83203125[/C][C]8.41666666666667[/C][C]0.415364583333333[/C][C]-0.432031249999999[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]8.1[/C][C]8.89453125[/C][C]8.30416666666667[/C][C]0.590364583333333[/C][C]-0.79453125[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]7.7[/C][C]8.49973958333333[/C][C]8.15833333333333[/C][C]0.341406250000000[/C][C]-0.799739583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]7.9[/C][C]8.01953125[/C][C]7.975[/C][C]0.0445312500000002[/C][C]-0.119531250000000[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]7.9[/C][C]7.58098958333333[/C][C]7.77916666666667[/C][C]-0.198177083333334[/C][C]0.319010416666668[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]8[/C][C]7.58723958333333[/C][C]7.625[/C][C]-0.0377604166666664[/C][C]0.412760416666667[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]7.9[/C][C]7.70911458333333[/C][C]7.55833333333333[/C][C]0.150781250000000[/C][C]0.190885416666668[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]7.6[/C][C]7.59036458333333[/C][C]7.575[/C][C]0.0153645833333326[/C][C]0.00963541666666679[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]7.1[/C][C]7.49244791666666[/C][C]7.625[/C][C]-0.132552083333335[/C][C]-0.392447916666665[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]6.8[/C][C]7.36640625[/C][C]7.65[/C][C]-0.283593750000000[/C][C]-0.566406250000001[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]6.5[/C][C]7.16432291666667[/C][C]7.63333333333333[/C][C]-0.469010416666666[/C][C]-0.664322916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]6.9[/C][C]7.17161458333333[/C][C]7.60833333333333[/C][C]-0.436718749999999[/C][C]-0.271614583333332[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]8.2[/C][C]8.03203125[/C][C]7.61666666666667[/C][C]0.415364583333333[/C][C]0.16796875[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]8.7[/C][C]8.25703125[/C][C]7.66666666666667[/C][C]0.590364583333333[/C][C]0.44296875[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]8.3[/C][C]8.08723958333333[/C][C]7.74583333333333[/C][C]0.341406250000000[/C][C]0.212760416666668[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]7.9[/C][C]7.87369791666667[/C][C]7.82916666666667[/C][C]0.0445312500000002[/C][C]0.0263020833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]7.5[/C][C]7.69765625[/C][C]7.89583333333333[/C][C]-0.198177083333334[/C][C]-0.197656249999999[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]7.8[/C][C]7.90390625[/C][C]7.94166666666666[/C][C]-0.0377604166666664[/C][C]-0.103906249999999[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]8.3[/C][C]8.10494791666667[/C][C]7.95416666666667[/C][C]0.150781250000000[/C][C]0.195052083333335[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]8.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0153645833333326[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]8.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.132552083333335[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]7.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.283593750000000[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]7.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.469010416666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]7.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.436718749999999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]8.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.415364583333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62721&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=62721&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
111.1NANA0.590364583333333NA
210.9NANA0.341406250000000NA
310NANA0.0445312500000002NA
49.2NANA-0.198177083333334NA
59.2NANA-0.0377604166666664NA
69.5NANA0.150781250000000NA
79.69.657031259.641666666666670.0153645833333326-0.0570312499999996
89.59.446614583333339.57916666666667-0.1325520833333350.0533854166666661
99.19.249739583333339.53333333333333-0.283593750000000-0.149739583333334
108.99.047656259.51666666666667-0.469010416666666-0.147656249999999
1199.084114583333339.52083333333333-0.436718749999999-0.0841145833333332
1210.19.936197916666679.520833333333330.4153645833333330.163802083333334
1310.310.09869791666679.508333333333330.5903645833333330.201302083333335
1410.29.828906259.48750.3414062500000000.37109375
159.69.515364583333339.470833333333330.04453125000000020.084635416666666
169.29.272656259.47083333333333-0.198177083333334-0.0726562499999996
179.39.437239583333339.475-0.0377604166666664-0.137239583333333
189.49.613281259.46250.150781250000000-0.213281250000000
199.49.452864583333339.43750.0153645833333326-0.0528645833333314
209.29.275781259.40833333333333-0.132552083333335-0.0757812500000004
2199.095572916666679.37916666666666-0.283593750000000-0.095572916666665
2298.889322916666679.35833333333333-0.4690104166666660.110677083333334
2398.900781259.3375-0.4367187499999990.0992187500000004
249.89.727864583333339.31250.4153645833333330.0721354166666686
25109.877864583333339.28750.5903645833333330.122135416666667
269.89.612239583333339.270833333333330.3414062500000000.187760416666668
279.39.319531259.2750.0445312500000002-0.0195312499999982
2899.076822916666679.275-0.198177083333334-0.076822916666666
2999.199739583333339.2375-0.0377604166666664-0.199739583333335
309.19.300781259.150.150781250000000-0.200781250000000
319.19.027864583333339.01250.01536458333333260.0721354166666686
329.18.713281258.84583333333333-0.1325520833333350.386718750000002
339.28.416406258.7-0.2835937500000000.783593750000001
348.88.126822916666678.59583333333333-0.4690104166666660.673177083333336
358.38.071614583333338.50833333333333-0.4367187499999990.228385416666669
368.48.832031258.416666666666670.415364583333333-0.432031249999999
378.18.894531258.304166666666670.590364583333333-0.79453125
387.78.499739583333338.158333333333330.341406250000000-0.799739583333333
397.98.019531257.9750.0445312500000002-0.119531250000000
407.97.580989583333337.77916666666667-0.1981770833333340.319010416666668
4187.587239583333337.625-0.03776041666666640.412760416666667
427.97.709114583333337.558333333333330.1507812500000000.190885416666668
437.67.590364583333337.5750.01536458333333260.00963541666666679
447.17.492447916666667.625-0.132552083333335-0.392447916666665
456.87.366406257.65-0.283593750000000-0.566406250000001
466.57.164322916666677.63333333333333-0.469010416666666-0.664322916666667
476.97.171614583333337.60833333333333-0.436718749999999-0.271614583333332
488.28.032031257.616666666666670.4153645833333330.16796875
498.78.257031257.666666666666670.5903645833333330.44296875
508.38.087239583333337.745833333333330.3414062500000000.212760416666668
517.97.873697916666677.829166666666670.04453125000000020.0263020833333334
527.57.697656257.89583333333333-0.198177083333334-0.197656249999999
537.87.903906257.94166666666666-0.0377604166666664-0.103906249999999
548.38.104947916666677.954166666666670.1507812500000000.195052083333335
558.4NANA0.0153645833333326NA
568.2NANA-0.132552083333335NA
577.7NANA-0.283593750000000NA
587.2NANA-0.469010416666666NA
597.3NANA-0.436718749999999NA
608.1NANA0.415364583333333NA



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')