Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationSun, 31 May 2009 05:36:37 -0600
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/May/31/t1243769848misqg5v7r37mi45.htm/, Retrieved Mon, 06 May 2024 03:43:43 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=40827, Retrieved Mon, 06 May 2024 03:43:43 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact189
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [Classical decompo...] [2009-05-31 11:36:37] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
4,2
4,19
4,19
4,19
4,19
4,18
4,2
4,19
4,17
4,21
4,22
4,23
4,21
4,23
4,23
4,22
4,25
4,28
4,3
4,32
4,33
4,32
4,34
4,33
4,31
4,31
4,3
4,3
4,29
4,33
4,32
4,32
4,35
4,37
4,39
4,4
4,41
4,44
4,47
4,47
4,47
4,48
4,47
4,48
4,46
4,44
4,43
4,41
4,41
4,38
4,35
4,37
4,4
4,39
4,36
4,34
4,33
4,33
4,34
4,34
4,35
4,37
4,39
4,4
4,38
4,37
4,36
4,33
4,33
4,33
4,32
4,33
4,34




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=40827&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=40827&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=40827&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'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
14.2NANA-0.00778472222222243NA
24.19NANA-0.00228472222222228NA
34.19NANA-0.00278472222222253NA
44.19NANA-0.00111805555555543NA
54.19NANA0.00304861111111118NA
64.18NANA0.0133819444444445NA
74.24.200548611111114.197083333333330.00346527777777765-0.000548611111110375
84.194.201798611111114.199166666666670.00263194444444489-0.0117986111111108
94.174.202215277777784.2025-0.000284722222222141-0.0322152777777784
104.214.195631944444444.20541666666667-0.009784722222221850.0143680555555550
114.224.212215277777784.209166666666670.003048611111110830.0077847222222216
124.234.214298611111114.21583333333333-0.001534722222222430.0157013888888899
134.214.216381944444444.22416666666667-0.00778472222222243-0.00638194444444462
144.234.231465277777784.23375-0.00228472222222228-0.00146527777777727
154.234.243048611111114.24583333333333-0.00278472222222253-0.0130486111111097
164.224.255965277777784.25708333333333-0.00111805555555543-0.0359652777777777
174.254.269715277777784.266666666666670.00304861111111118-0.0197152777777774
184.284.289215277777784.275833333333330.0133819444444445-0.00921527777777698
194.34.287631944444454.284166666666670.003465277777777650.0123680555555543
204.324.294298611111114.291666666666670.002631944444444890.0257013888888897
214.334.297631944444454.29791666666667-0.0002847222222221410.0323680555555548
224.324.294381944444444.30416666666667-0.009784722222221850.0256180555555563
234.344.312215277777784.309166666666670.003048611111110830.0277847222222229
244.334.311381944444444.31291666666667-0.001534722222222430.0186180555555566
254.314.308048611111114.31583333333333-0.007784722222222430.00195138888888913
264.314.314381944444444.31666666666667-0.00228472222222228-0.00438194444444484
274.34.314715277777784.3175-0.00278472222222253-0.0147152777777784
284.34.319298611111114.32041666666667-0.00111805555555543-0.0192986111111111
294.294.327631944444444.324583333333330.00304861111111118-0.0376319444444446
304.334.342965277777784.329583333333330.0133819444444445-0.012965277777778
314.324.340131944444444.336666666666670.00346527777777765-0.0201319444444437
324.324.348881944444444.346250.00263194444444489-0.0288819444444437
334.354.358465277777784.35875-0.000284722222222141-0.00846527777777695
344.374.363131944444444.37291666666667-0.009784722222221850.00686805555555647
354.394.390548611111114.38750.00304861111111083-0.000548611111110375
364.44.399715277777784.40125-0.001534722222222430.000284722222223088
374.414.405965277777784.41375-0.007784722222222430.00403472222222323
384.444.424381944444444.42666666666667-0.002284722222222280.0156180555555556
394.474.435131944444444.43791666666667-0.002784722222222530.0348680555555552
404.474.444298611111114.44541666666667-0.001118055555555430.0257013888888888
414.474.453048611111114.450.003048611111111180.0169513888888888
424.484.465465277777784.452083333333330.01338194444444450.0145347222222227
434.474.455965277777784.45250.003465277777777650.0140347222222212
444.484.452631944444444.450.002631944444444890.0273680555555558
454.464.442215277777784.4425-0.0002847222222221410.0177847222222223
464.444.423548611111114.43333333333333-0.009784722222221850.0164513888888891
474.434.429298611111114.426250.003048611111110830.000701388888888488
484.414.418048611111114.41958333333333-0.00153472222222243-0.00804861111111066
494.414.403465277777784.41125-0.007784722222222430.00653472222222184
504.384.398548611111114.40083333333333-0.00228472222222228-0.0185486111111119
514.354.386798611111114.38958333333333-0.00278472222222253-0.0367986111111112
524.374.378465277777784.37958333333333-0.00111805555555543-0.00846527777777695
534.44.374298611111114.371250.003048611111111180.0257013888888897
544.394.377965277777784.364583333333330.01338194444444450.0120347222222223
554.364.362631944444444.359166666666670.00346527777777765-0.00263194444444359
564.344.358881944444444.356250.00263194444444489-0.0188819444444448
574.334.357215277777784.3575-0.000284722222222141-0.0272152777777777
584.334.350631944444444.36041666666667-0.00978472222222185-0.0206319444444434
594.344.363881944444444.360833333333330.00304861111111083-0.0238819444444447
604.344.357631944444444.35916666666667-0.00153472222222243-0.0176319444444442
614.354.350548611111114.35833333333333-0.00778472222222243-0.000548611111111263
624.374.355631944444454.35791666666667-0.002284722222222280.0143680555555550
634.394.354715277777784.3575-0.002784722222222530.0352847222222223
644.44.356381944444444.3575-0.001118055555555430.0436180555555561
654.384.359715277777784.356666666666670.003048611111111180.0202847222222236
664.374.368798611111114.355416666666670.01338194444444450.0012013888888891
674.364.358048611111114.354583333333330.003465277777777650.00195138888888824
684.33NANA0.00263194444444489NA
694.33NANA-0.000284722222222141NA
704.33NANA-0.00978472222222185NA
714.32NANA0.00304861111111083NA
724.33NANA-0.00153472222222243NA
734.34NANANANA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 4.2 & NA & NA & -0.00778472222222243 & NA \tabularnewline
2 & 4.19 & NA & NA & -0.00228472222222228 & NA \tabularnewline
3 & 4.19 & NA & NA & -0.00278472222222253 & NA \tabularnewline
4 & 4.19 & NA & NA & -0.00111805555555543 & NA \tabularnewline
5 & 4.19 & NA & NA & 0.00304861111111118 & NA \tabularnewline
6 & 4.18 & NA & NA & 0.0133819444444445 & NA \tabularnewline
7 & 4.2 & 4.20054861111111 & 4.19708333333333 & 0.00346527777777765 & -0.000548611111110375 \tabularnewline
8 & 4.19 & 4.20179861111111 & 4.19916666666667 & 0.00263194444444489 & -0.0117986111111108 \tabularnewline
9 & 4.17 & 4.20221527777778 & 4.2025 & -0.000284722222222141 & -0.0322152777777784 \tabularnewline
10 & 4.21 & 4.19563194444444 & 4.20541666666667 & -0.00978472222222185 & 0.0143680555555550 \tabularnewline
11 & 4.22 & 4.21221527777778 & 4.20916666666667 & 0.00304861111111083 & 0.0077847222222216 \tabularnewline
12 & 4.23 & 4.21429861111111 & 4.21583333333333 & -0.00153472222222243 & 0.0157013888888899 \tabularnewline
13 & 4.21 & 4.21638194444444 & 4.22416666666667 & -0.00778472222222243 & -0.00638194444444462 \tabularnewline
14 & 4.23 & 4.23146527777778 & 4.23375 & -0.00228472222222228 & -0.00146527777777727 \tabularnewline
15 & 4.23 & 4.24304861111111 & 4.24583333333333 & -0.00278472222222253 & -0.0130486111111097 \tabularnewline
16 & 4.22 & 4.25596527777778 & 4.25708333333333 & -0.00111805555555543 & -0.0359652777777777 \tabularnewline
17 & 4.25 & 4.26971527777778 & 4.26666666666667 & 0.00304861111111118 & -0.0197152777777774 \tabularnewline
18 & 4.28 & 4.28921527777778 & 4.27583333333333 & 0.0133819444444445 & -0.00921527777777698 \tabularnewline
19 & 4.3 & 4.28763194444445 & 4.28416666666667 & 0.00346527777777765 & 0.0123680555555543 \tabularnewline
20 & 4.32 & 4.29429861111111 & 4.29166666666667 & 0.00263194444444489 & 0.0257013888888897 \tabularnewline
21 & 4.33 & 4.29763194444445 & 4.29791666666667 & -0.000284722222222141 & 0.0323680555555548 \tabularnewline
22 & 4.32 & 4.29438194444444 & 4.30416666666667 & -0.00978472222222185 & 0.0256180555555563 \tabularnewline
23 & 4.34 & 4.31221527777778 & 4.30916666666667 & 0.00304861111111083 & 0.0277847222222229 \tabularnewline
24 & 4.33 & 4.31138194444444 & 4.31291666666667 & -0.00153472222222243 & 0.0186180555555566 \tabularnewline
25 & 4.31 & 4.30804861111111 & 4.31583333333333 & -0.00778472222222243 & 0.00195138888888913 \tabularnewline
26 & 4.31 & 4.31438194444444 & 4.31666666666667 & -0.00228472222222228 & -0.00438194444444484 \tabularnewline
27 & 4.3 & 4.31471527777778 & 4.3175 & -0.00278472222222253 & -0.0147152777777784 \tabularnewline
28 & 4.3 & 4.31929861111111 & 4.32041666666667 & -0.00111805555555543 & -0.0192986111111111 \tabularnewline
29 & 4.29 & 4.32763194444444 & 4.32458333333333 & 0.00304861111111118 & -0.0376319444444446 \tabularnewline
30 & 4.33 & 4.34296527777778 & 4.32958333333333 & 0.0133819444444445 & -0.012965277777778 \tabularnewline
31 & 4.32 & 4.34013194444444 & 4.33666666666667 & 0.00346527777777765 & -0.0201319444444437 \tabularnewline
32 & 4.32 & 4.34888194444444 & 4.34625 & 0.00263194444444489 & -0.0288819444444437 \tabularnewline
33 & 4.35 & 4.35846527777778 & 4.35875 & -0.000284722222222141 & -0.00846527777777695 \tabularnewline
34 & 4.37 & 4.36313194444444 & 4.37291666666667 & -0.00978472222222185 & 0.00686805555555647 \tabularnewline
35 & 4.39 & 4.39054861111111 & 4.3875 & 0.00304861111111083 & -0.000548611111110375 \tabularnewline
36 & 4.4 & 4.39971527777778 & 4.40125 & -0.00153472222222243 & 0.000284722222223088 \tabularnewline
37 & 4.41 & 4.40596527777778 & 4.41375 & -0.00778472222222243 & 0.00403472222222323 \tabularnewline
38 & 4.44 & 4.42438194444444 & 4.42666666666667 & -0.00228472222222228 & 0.0156180555555556 \tabularnewline
39 & 4.47 & 4.43513194444444 & 4.43791666666667 & -0.00278472222222253 & 0.0348680555555552 \tabularnewline
40 & 4.47 & 4.44429861111111 & 4.44541666666667 & -0.00111805555555543 & 0.0257013888888888 \tabularnewline
41 & 4.47 & 4.45304861111111 & 4.45 & 0.00304861111111118 & 0.0169513888888888 \tabularnewline
42 & 4.48 & 4.46546527777778 & 4.45208333333333 & 0.0133819444444445 & 0.0145347222222227 \tabularnewline
43 & 4.47 & 4.45596527777778 & 4.4525 & 0.00346527777777765 & 0.0140347222222212 \tabularnewline
44 & 4.48 & 4.45263194444444 & 4.45 & 0.00263194444444489 & 0.0273680555555558 \tabularnewline
45 & 4.46 & 4.44221527777778 & 4.4425 & -0.000284722222222141 & 0.0177847222222223 \tabularnewline
46 & 4.44 & 4.42354861111111 & 4.43333333333333 & -0.00978472222222185 & 0.0164513888888891 \tabularnewline
47 & 4.43 & 4.42929861111111 & 4.42625 & 0.00304861111111083 & 0.000701388888888488 \tabularnewline
48 & 4.41 & 4.41804861111111 & 4.41958333333333 & -0.00153472222222243 & -0.00804861111111066 \tabularnewline
49 & 4.41 & 4.40346527777778 & 4.41125 & -0.00778472222222243 & 0.00653472222222184 \tabularnewline
50 & 4.38 & 4.39854861111111 & 4.40083333333333 & -0.00228472222222228 & -0.0185486111111119 \tabularnewline
51 & 4.35 & 4.38679861111111 & 4.38958333333333 & -0.00278472222222253 & -0.0367986111111112 \tabularnewline
52 & 4.37 & 4.37846527777778 & 4.37958333333333 & -0.00111805555555543 & -0.00846527777777695 \tabularnewline
53 & 4.4 & 4.37429861111111 & 4.37125 & 0.00304861111111118 & 0.0257013888888897 \tabularnewline
54 & 4.39 & 4.37796527777778 & 4.36458333333333 & 0.0133819444444445 & 0.0120347222222223 \tabularnewline
55 & 4.36 & 4.36263194444444 & 4.35916666666667 & 0.00346527777777765 & -0.00263194444444359 \tabularnewline
56 & 4.34 & 4.35888194444444 & 4.35625 & 0.00263194444444489 & -0.0188819444444448 \tabularnewline
57 & 4.33 & 4.35721527777778 & 4.3575 & -0.000284722222222141 & -0.0272152777777777 \tabularnewline
58 & 4.33 & 4.35063194444444 & 4.36041666666667 & -0.00978472222222185 & -0.0206319444444434 \tabularnewline
59 & 4.34 & 4.36388194444444 & 4.36083333333333 & 0.00304861111111083 & -0.0238819444444447 \tabularnewline
60 & 4.34 & 4.35763194444444 & 4.35916666666667 & -0.00153472222222243 & -0.0176319444444442 \tabularnewline
61 & 4.35 & 4.35054861111111 & 4.35833333333333 & -0.00778472222222243 & -0.000548611111111263 \tabularnewline
62 & 4.37 & 4.35563194444445 & 4.35791666666667 & -0.00228472222222228 & 0.0143680555555550 \tabularnewline
63 & 4.39 & 4.35471527777778 & 4.3575 & -0.00278472222222253 & 0.0352847222222223 \tabularnewline
64 & 4.4 & 4.35638194444444 & 4.3575 & -0.00111805555555543 & 0.0436180555555561 \tabularnewline
65 & 4.38 & 4.35971527777778 & 4.35666666666667 & 0.00304861111111118 & 0.0202847222222236 \tabularnewline
66 & 4.37 & 4.36879861111111 & 4.35541666666667 & 0.0133819444444445 & 0.0012013888888891 \tabularnewline
67 & 4.36 & 4.35804861111111 & 4.35458333333333 & 0.00346527777777765 & 0.00195138888888824 \tabularnewline
68 & 4.33 & NA & NA & 0.00263194444444489 & NA \tabularnewline
69 & 4.33 & NA & NA & -0.000284722222222141 & NA \tabularnewline
70 & 4.33 & NA & NA & -0.00978472222222185 & NA \tabularnewline
71 & 4.32 & NA & NA & 0.00304861111111083 & NA \tabularnewline
72 & 4.33 & NA & NA & -0.00153472222222243 & NA \tabularnewline
73 & 4.34 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=40827&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]4.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00778472222222243[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]4.19[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00228472222222228[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]4.19[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00278472222222253[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]4.19[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00111805555555543[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]4.19[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00304861111111118[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]4.18[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0133819444444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]4.2[/C][C]4.20054861111111[/C][C]4.19708333333333[/C][C]0.00346527777777765[/C][C]-0.000548611111110375[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]4.19[/C][C]4.20179861111111[/C][C]4.19916666666667[/C][C]0.00263194444444489[/C][C]-0.0117986111111108[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]4.17[/C][C]4.20221527777778[/C][C]4.2025[/C][C]-0.000284722222222141[/C][C]-0.0322152777777784[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]4.21[/C][C]4.19563194444444[/C][C]4.20541666666667[/C][C]-0.00978472222222185[/C][C]0.0143680555555550[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]4.22[/C][C]4.21221527777778[/C][C]4.20916666666667[/C][C]0.00304861111111083[/C][C]0.0077847222222216[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]4.23[/C][C]4.21429861111111[/C][C]4.21583333333333[/C][C]-0.00153472222222243[/C][C]0.0157013888888899[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]4.21[/C][C]4.21638194444444[/C][C]4.22416666666667[/C][C]-0.00778472222222243[/C][C]-0.00638194444444462[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]4.23[/C][C]4.23146527777778[/C][C]4.23375[/C][C]-0.00228472222222228[/C][C]-0.00146527777777727[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]4.23[/C][C]4.24304861111111[/C][C]4.24583333333333[/C][C]-0.00278472222222253[/C][C]-0.0130486111111097[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]4.22[/C][C]4.25596527777778[/C][C]4.25708333333333[/C][C]-0.00111805555555543[/C][C]-0.0359652777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]4.25[/C][C]4.26971527777778[/C][C]4.26666666666667[/C][C]0.00304861111111118[/C][C]-0.0197152777777774[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]4.28[/C][C]4.28921527777778[/C][C]4.27583333333333[/C][C]0.0133819444444445[/C][C]-0.00921527777777698[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]4.3[/C][C]4.28763194444445[/C][C]4.28416666666667[/C][C]0.00346527777777765[/C][C]0.0123680555555543[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]4.32[/C][C]4.29429861111111[/C][C]4.29166666666667[/C][C]0.00263194444444489[/C][C]0.0257013888888897[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]4.33[/C][C]4.29763194444445[/C][C]4.29791666666667[/C][C]-0.000284722222222141[/C][C]0.0323680555555548[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]4.32[/C][C]4.29438194444444[/C][C]4.30416666666667[/C][C]-0.00978472222222185[/C][C]0.0256180555555563[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]4.34[/C][C]4.31221527777778[/C][C]4.30916666666667[/C][C]0.00304861111111083[/C][C]0.0277847222222229[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]4.33[/C][C]4.31138194444444[/C][C]4.31291666666667[/C][C]-0.00153472222222243[/C][C]0.0186180555555566[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]4.31[/C][C]4.30804861111111[/C][C]4.31583333333333[/C][C]-0.00778472222222243[/C][C]0.00195138888888913[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]4.31[/C][C]4.31438194444444[/C][C]4.31666666666667[/C][C]-0.00228472222222228[/C][C]-0.00438194444444484[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]4.3[/C][C]4.31471527777778[/C][C]4.3175[/C][C]-0.00278472222222253[/C][C]-0.0147152777777784[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]4.3[/C][C]4.31929861111111[/C][C]4.32041666666667[/C][C]-0.00111805555555543[/C][C]-0.0192986111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]4.29[/C][C]4.32763194444444[/C][C]4.32458333333333[/C][C]0.00304861111111118[/C][C]-0.0376319444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]4.33[/C][C]4.34296527777778[/C][C]4.32958333333333[/C][C]0.0133819444444445[/C][C]-0.012965277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]4.32[/C][C]4.34013194444444[/C][C]4.33666666666667[/C][C]0.00346527777777765[/C][C]-0.0201319444444437[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]4.32[/C][C]4.34888194444444[/C][C]4.34625[/C][C]0.00263194444444489[/C][C]-0.0288819444444437[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]4.35[/C][C]4.35846527777778[/C][C]4.35875[/C][C]-0.000284722222222141[/C][C]-0.00846527777777695[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]4.37[/C][C]4.36313194444444[/C][C]4.37291666666667[/C][C]-0.00978472222222185[/C][C]0.00686805555555647[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]4.39[/C][C]4.39054861111111[/C][C]4.3875[/C][C]0.00304861111111083[/C][C]-0.000548611111110375[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]4.4[/C][C]4.39971527777778[/C][C]4.40125[/C][C]-0.00153472222222243[/C][C]0.000284722222223088[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]4.41[/C][C]4.40596527777778[/C][C]4.41375[/C][C]-0.00778472222222243[/C][C]0.00403472222222323[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]4.44[/C][C]4.42438194444444[/C][C]4.42666666666667[/C][C]-0.00228472222222228[/C][C]0.0156180555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]4.47[/C][C]4.43513194444444[/C][C]4.43791666666667[/C][C]-0.00278472222222253[/C][C]0.0348680555555552[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]4.47[/C][C]4.44429861111111[/C][C]4.44541666666667[/C][C]-0.00111805555555543[/C][C]0.0257013888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]4.47[/C][C]4.45304861111111[/C][C]4.45[/C][C]0.00304861111111118[/C][C]0.0169513888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]4.48[/C][C]4.46546527777778[/C][C]4.45208333333333[/C][C]0.0133819444444445[/C][C]0.0145347222222227[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]4.47[/C][C]4.45596527777778[/C][C]4.4525[/C][C]0.00346527777777765[/C][C]0.0140347222222212[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]4.48[/C][C]4.45263194444444[/C][C]4.45[/C][C]0.00263194444444489[/C][C]0.0273680555555558[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]4.46[/C][C]4.44221527777778[/C][C]4.4425[/C][C]-0.000284722222222141[/C][C]0.0177847222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]4.44[/C][C]4.42354861111111[/C][C]4.43333333333333[/C][C]-0.00978472222222185[/C][C]0.0164513888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]4.43[/C][C]4.42929861111111[/C][C]4.42625[/C][C]0.00304861111111083[/C][C]0.000701388888888488[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]4.41[/C][C]4.41804861111111[/C][C]4.41958333333333[/C][C]-0.00153472222222243[/C][C]-0.00804861111111066[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]4.41[/C][C]4.40346527777778[/C][C]4.41125[/C][C]-0.00778472222222243[/C][C]0.00653472222222184[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]4.38[/C][C]4.39854861111111[/C][C]4.40083333333333[/C][C]-0.00228472222222228[/C][C]-0.0185486111111119[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]4.35[/C][C]4.38679861111111[/C][C]4.38958333333333[/C][C]-0.00278472222222253[/C][C]-0.0367986111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]4.37[/C][C]4.37846527777778[/C][C]4.37958333333333[/C][C]-0.00111805555555543[/C][C]-0.00846527777777695[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]4.4[/C][C]4.37429861111111[/C][C]4.37125[/C][C]0.00304861111111118[/C][C]0.0257013888888897[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]4.39[/C][C]4.37796527777778[/C][C]4.36458333333333[/C][C]0.0133819444444445[/C][C]0.0120347222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]4.36[/C][C]4.36263194444444[/C][C]4.35916666666667[/C][C]0.00346527777777765[/C][C]-0.00263194444444359[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]4.34[/C][C]4.35888194444444[/C][C]4.35625[/C][C]0.00263194444444489[/C][C]-0.0188819444444448[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]4.33[/C][C]4.35721527777778[/C][C]4.3575[/C][C]-0.000284722222222141[/C][C]-0.0272152777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]4.33[/C][C]4.35063194444444[/C][C]4.36041666666667[/C][C]-0.00978472222222185[/C][C]-0.0206319444444434[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]4.34[/C][C]4.36388194444444[/C][C]4.36083333333333[/C][C]0.00304861111111083[/C][C]-0.0238819444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]4.34[/C][C]4.35763194444444[/C][C]4.35916666666667[/C][C]-0.00153472222222243[/C][C]-0.0176319444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]4.35[/C][C]4.35054861111111[/C][C]4.35833333333333[/C][C]-0.00778472222222243[/C][C]-0.000548611111111263[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]4.37[/C][C]4.35563194444445[/C][C]4.35791666666667[/C][C]-0.00228472222222228[/C][C]0.0143680555555550[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]4.39[/C][C]4.35471527777778[/C][C]4.3575[/C][C]-0.00278472222222253[/C][C]0.0352847222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]4.4[/C][C]4.35638194444444[/C][C]4.3575[/C][C]-0.00111805555555543[/C][C]0.0436180555555561[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]4.38[/C][C]4.35971527777778[/C][C]4.35666666666667[/C][C]0.00304861111111118[/C][C]0.0202847222222236[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]4.37[/C][C]4.36879861111111[/C][C]4.35541666666667[/C][C]0.0133819444444445[/C][C]0.0012013888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]4.36[/C][C]4.35804861111111[/C][C]4.35458333333333[/C][C]0.00346527777777765[/C][C]0.00195138888888824[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]4.33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00263194444444489[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]4.33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000284722222222141[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]4.33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00978472222222185[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]4.32[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00304861111111083[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]4.33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00153472222222243[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]4.34[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=40827&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=40827&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
14.2NANA-0.00778472222222243NA
24.19NANA-0.00228472222222228NA
34.19NANA-0.00278472222222253NA
44.19NANA-0.00111805555555543NA
54.19NANA0.00304861111111118NA
64.18NANA0.0133819444444445NA
74.24.200548611111114.197083333333330.00346527777777765-0.000548611111110375
84.194.201798611111114.199166666666670.00263194444444489-0.0117986111111108
94.174.202215277777784.2025-0.000284722222222141-0.0322152777777784
104.214.195631944444444.20541666666667-0.009784722222221850.0143680555555550
114.224.212215277777784.209166666666670.003048611111110830.0077847222222216
124.234.214298611111114.21583333333333-0.001534722222222430.0157013888888899
134.214.216381944444444.22416666666667-0.00778472222222243-0.00638194444444462
144.234.231465277777784.23375-0.00228472222222228-0.00146527777777727
154.234.243048611111114.24583333333333-0.00278472222222253-0.0130486111111097
164.224.255965277777784.25708333333333-0.00111805555555543-0.0359652777777777
174.254.269715277777784.266666666666670.00304861111111118-0.0197152777777774
184.284.289215277777784.275833333333330.0133819444444445-0.00921527777777698
194.34.287631944444454.284166666666670.003465277777777650.0123680555555543
204.324.294298611111114.291666666666670.002631944444444890.0257013888888897
214.334.297631944444454.29791666666667-0.0002847222222221410.0323680555555548
224.324.294381944444444.30416666666667-0.009784722222221850.0256180555555563
234.344.312215277777784.309166666666670.003048611111110830.0277847222222229
244.334.311381944444444.31291666666667-0.001534722222222430.0186180555555566
254.314.308048611111114.31583333333333-0.007784722222222430.00195138888888913
264.314.314381944444444.31666666666667-0.00228472222222228-0.00438194444444484
274.34.314715277777784.3175-0.00278472222222253-0.0147152777777784
284.34.319298611111114.32041666666667-0.00111805555555543-0.0192986111111111
294.294.327631944444444.324583333333330.00304861111111118-0.0376319444444446
304.334.342965277777784.329583333333330.0133819444444445-0.012965277777778
314.324.340131944444444.336666666666670.00346527777777765-0.0201319444444437
324.324.348881944444444.346250.00263194444444489-0.0288819444444437
334.354.358465277777784.35875-0.000284722222222141-0.00846527777777695
344.374.363131944444444.37291666666667-0.009784722222221850.00686805555555647
354.394.390548611111114.38750.00304861111111083-0.000548611111110375
364.44.399715277777784.40125-0.001534722222222430.000284722222223088
374.414.405965277777784.41375-0.007784722222222430.00403472222222323
384.444.424381944444444.42666666666667-0.002284722222222280.0156180555555556
394.474.435131944444444.43791666666667-0.002784722222222530.0348680555555552
404.474.444298611111114.44541666666667-0.001118055555555430.0257013888888888
414.474.453048611111114.450.003048611111111180.0169513888888888
424.484.465465277777784.452083333333330.01338194444444450.0145347222222227
434.474.455965277777784.45250.003465277777777650.0140347222222212
444.484.452631944444444.450.002631944444444890.0273680555555558
454.464.442215277777784.4425-0.0002847222222221410.0177847222222223
464.444.423548611111114.43333333333333-0.009784722222221850.0164513888888891
474.434.429298611111114.426250.003048611111110830.000701388888888488
484.414.418048611111114.41958333333333-0.00153472222222243-0.00804861111111066
494.414.403465277777784.41125-0.007784722222222430.00653472222222184
504.384.398548611111114.40083333333333-0.00228472222222228-0.0185486111111119
514.354.386798611111114.38958333333333-0.00278472222222253-0.0367986111111112
524.374.378465277777784.37958333333333-0.00111805555555543-0.00846527777777695
534.44.374298611111114.371250.003048611111111180.0257013888888897
544.394.377965277777784.364583333333330.01338194444444450.0120347222222223
554.364.362631944444444.359166666666670.00346527777777765-0.00263194444444359
564.344.358881944444444.356250.00263194444444489-0.0188819444444448
574.334.357215277777784.3575-0.000284722222222141-0.0272152777777777
584.334.350631944444444.36041666666667-0.00978472222222185-0.0206319444444434
594.344.363881944444444.360833333333330.00304861111111083-0.0238819444444447
604.344.357631944444444.35916666666667-0.00153472222222243-0.0176319444444442
614.354.350548611111114.35833333333333-0.00778472222222243-0.000548611111111263
624.374.355631944444454.35791666666667-0.002284722222222280.0143680555555550
634.394.354715277777784.3575-0.002784722222222530.0352847222222223
644.44.356381944444444.3575-0.001118055555555430.0436180555555561
654.384.359715277777784.356666666666670.003048611111111180.0202847222222236
664.374.368798611111114.355416666666670.01338194444444450.0012013888888891
674.364.358048611111114.354583333333330.003465277777777650.00195138888888824
684.33NANA0.00263194444444489NA
694.33NANA-0.000284722222222141NA
704.33NANA-0.00978472222222185NA
714.32NANA0.00304861111111083NA
724.33NANA-0.00153472222222243NA
734.34NANANANA



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')