FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationMon, 05 Dec 2011 13:20:53 -0500
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2011/Dec/05/t1323109522u1kgfszu1jqd7af.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 10:02:33 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151147, Retrieved Fri, 03 May 2024 10:02:33 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact81

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [Opgave 9 oefening...] [2011-12-05 18:20:53] [cc1ece1bb71b9752e72e266b4a37553b] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
117,87
117,74
117,61
117,55
117,06
117,08
117,21
117,58
117,27
117,14
116,52
116,16
114,79
114,97
114,66
114,3
114,48
114,96
115,44
116,38
116,5
116,2
116,37
116,46
115,07
115,03
115,15
114,71
114,67
115,49
114,65
114,92
114,17
112,8
112,28
112,05
111,03
110,4
109,08
107,89
107,26
107,76
107,32
107,15
108,04
106,52
106,62
106,47
105,46
106,13
105,15
105,39
104,57
104,29
104,09
104,51
103,39
102,71
102,62
101,94
101,65
101,86
101,27
101,21
102,15
102,07
102,8
103,39
102,71
102,65
101,12
100,29

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

\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 & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151147&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151147&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=151147&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 time2 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1117.87NANA-0.49418055555556NA
2117.74NANA-0.177847222222222NA
3117.61NANA-0.554263888888893NA
4117.55NANA-0.674180555555556NA
5117.06NANA-0.499097222222217NA
6117.08NANA0.0494861111111094NA
7117.21117.188736111111117.1041666666670.08456944444444210.0212638888889103
8117.58117.578486111111116.8604166666670.718069444444440.00151388888890835
9117.27117.374652777778116.6220833333330.752569444444443-0.104652777777773
10117.14116.588652777778116.363750.2249027777777790.551347222222248
11116.52116.414152777778116.1208333333330.2933194444444540.105847222222238
12116.16116.201652777778115.9250.27665277777778-0.0416527777777702
13114.79115.268736111111115.762916666667-0.49418055555556-0.47873611111109
14114.97115.461319444444115.639166666667-0.177847222222222-0.491319444444429
15114.66115.002819444444115.557083333333-0.554263888888893-0.34281944444443
16114.3114.811652777778115.485833333333-0.674180555555556-0.511652777777755
17114.48114.941319444444115.440416666667-0.499097222222217-0.461319444444428
18114.96115.496152777778115.4466666666670.0494861111111094-0.536152777777772
19115.44115.555402777778115.4708333333330.0845694444444421-0.115402777777774
20116.38116.203069444444115.4850.718069444444440.176930555555558
21116.5116.260486111111115.5079166666670.7525694444444430.239513888888865
22116.2115.770319444444115.5454166666670.2249027777777790.429680555555549
23116.37115.863736111111115.5704166666670.2933194444444540.506263888888896
24116.46115.877069444444115.6004166666670.276652777777780.582930555555535
25115.07115.095402777778115.589583333333-0.49418055555556-0.025402777777785
26115.03115.317986111111115.495833333333-0.177847222222222-0.287986111111096
27115.15114.783652777778115.337916666667-0.5542638888888930.366347222222231
28114.71114.424986111111115.099166666667-0.6741805555555560.285013888888884
29114.67114.287986111111114.787083333333-0.4990972222222170.382013888888906
30115.49114.482402777778114.4329166666670.04948611111110941.00759722222222
31114.65114.165402777778114.0808333333330.08456944444444210.484597222222234
32114.92114.437652777778113.7195833333330.718069444444440.482347222222216
33114.17114.026319444444113.273750.7525694444444430.143680555555548
34112.8112.961569444444112.7366666666670.224902777777779-0.161569444444453
35112.28112.437069444444112.143750.293319444444454-0.157069444444446
36112.05111.789569444444111.5129166666670.276652777777780.260430555555544
37111.03110.391236111111110.885416666667-0.494180555555560.638763888888874
38110.4110.078402777778110.25625-0.1778472222222220.321597222222223
39109.08109.122819444444109.677083333333-0.554263888888893-0.0428194444444472
40107.89108.485819444444109.16-0.674180555555556-0.595819444444459
41107.26108.163402777778108.6625-0.499097222222217-0.903402777777771
42107.76108.243652777778108.1941666666670.0494861111111094-0.483652777777763
43107.32107.814152777778107.7295833333330.0845694444444421-0.494152777777785
44107.15108.037652777778107.3195833333330.71806944444444-0.88765277777776
45108.04107.730486111111106.9779166666670.7525694444444430.309513888888915
46106.52106.934902777778106.710.224902777777779-0.414902777777783
47106.62106.787069444444106.493750.293319444444454-0.167069444444436
48106.47106.513736111111106.2370833333330.27665277777778-0.0437361111111016
49105.46105.463736111111105.957916666667-0.49418055555556-0.00373611111110961
50106.13105.535486111111105.713333333333-0.1778472222222220.594513888888883
51105.15104.855319444444105.409583333333-0.5542638888888930.294680555555573
52105.39104.382902777778105.057083333333-0.6741805555555561.00709722222223
53104.57104.232569444444104.731666666667-0.4990972222222170.337430555555557
54104.29104.425736111111104.376250.0494861111111094-0.135736111111086
55104.09104.113319444444104.028750.0845694444444421-0.0233194444444393
56104.51104.410152777778103.6920833333330.718069444444440.0998472222222233
57103.39104.105069444444103.35250.752569444444443-0.715069444444438
58102.71103.241569444444103.0166666666670.224902777777779-0.531569444444457
59102.62103.034986111111102.7416666666670.293319444444454-0.414986111111091
60101.94102.824986111111102.5483333333330.27665277777778-0.88498611111109
61101.65101.907902777778102.402083333333-0.49418055555556-0.257902777777758
62101.86102.123819444444102.301666666667-0.177847222222222-0.263819444444422
63101.27101.672402777778102.226666666667-0.554263888888893-0.402402777777766
64101.21101.521652777778102.195833333333-0.674180555555556-0.31165277777778
65102.15101.631736111111102.130833333333-0.4990972222222170.518263888888882
66102.07102.049069444444101.9995833333330.04948611111110940.0209305555555517
67102.8NANA0.0845694444444421NA
68103.39NANA0.71806944444444NA
69102.71NANA0.752569444444443NA
70102.65NANA0.224902777777779NA
71101.12NANA0.293319444444454NA
72100.29NANA0.27665277777778NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 117.87 & NA & NA & -0.49418055555556 & NA \tabularnewline
2 & 117.74 & NA & NA & -0.177847222222222 & NA \tabularnewline
3 & 117.61 & NA & NA & -0.554263888888893 & NA \tabularnewline
4 & 117.55 & NA & NA & -0.674180555555556 & NA \tabularnewline
5 & 117.06 & NA & NA & -0.499097222222217 & NA \tabularnewline
6 & 117.08 & NA & NA & 0.0494861111111094 & NA \tabularnewline
7 & 117.21 & 117.188736111111 & 117.104166666667 & 0.0845694444444421 & 0.0212638888889103 \tabularnewline
8 & 117.58 & 117.578486111111 & 116.860416666667 & 0.71806944444444 & 0.00151388888890835 \tabularnewline
9 & 117.27 & 117.374652777778 & 116.622083333333 & 0.752569444444443 & -0.104652777777773 \tabularnewline
10 & 117.14 & 116.588652777778 & 116.36375 & 0.224902777777779 & 0.551347222222248 \tabularnewline
11 & 116.52 & 116.414152777778 & 116.120833333333 & 0.293319444444454 & 0.105847222222238 \tabularnewline
12 & 116.16 & 116.201652777778 & 115.925 & 0.27665277777778 & -0.0416527777777702 \tabularnewline
13 & 114.79 & 115.268736111111 & 115.762916666667 & -0.49418055555556 & -0.47873611111109 \tabularnewline
14 & 114.97 & 115.461319444444 & 115.639166666667 & -0.177847222222222 & -0.491319444444429 \tabularnewline
15 & 114.66 & 115.002819444444 & 115.557083333333 & -0.554263888888893 & -0.34281944444443 \tabularnewline
16 & 114.3 & 114.811652777778 & 115.485833333333 & -0.674180555555556 & -0.511652777777755 \tabularnewline
17 & 114.48 & 114.941319444444 & 115.440416666667 & -0.499097222222217 & -0.461319444444428 \tabularnewline
18 & 114.96 & 115.496152777778 & 115.446666666667 & 0.0494861111111094 & -0.536152777777772 \tabularnewline
19 & 115.44 & 115.555402777778 & 115.470833333333 & 0.0845694444444421 & -0.115402777777774 \tabularnewline
20 & 116.38 & 116.203069444444 & 115.485 & 0.71806944444444 & 0.176930555555558 \tabularnewline
21 & 116.5 & 116.260486111111 & 115.507916666667 & 0.752569444444443 & 0.239513888888865 \tabularnewline
22 & 116.2 & 115.770319444444 & 115.545416666667 & 0.224902777777779 & 0.429680555555549 \tabularnewline
23 & 116.37 & 115.863736111111 & 115.570416666667 & 0.293319444444454 & 0.506263888888896 \tabularnewline
24 & 116.46 & 115.877069444444 & 115.600416666667 & 0.27665277777778 & 0.582930555555535 \tabularnewline
25 & 115.07 & 115.095402777778 & 115.589583333333 & -0.49418055555556 & -0.025402777777785 \tabularnewline
26 & 115.03 & 115.317986111111 & 115.495833333333 & -0.177847222222222 & -0.287986111111096 \tabularnewline
27 & 115.15 & 114.783652777778 & 115.337916666667 & -0.554263888888893 & 0.366347222222231 \tabularnewline
28 & 114.71 & 114.424986111111 & 115.099166666667 & -0.674180555555556 & 0.285013888888884 \tabularnewline
29 & 114.67 & 114.287986111111 & 114.787083333333 & -0.499097222222217 & 0.382013888888906 \tabularnewline
30 & 115.49 & 114.482402777778 & 114.432916666667 & 0.0494861111111094 & 1.00759722222222 \tabularnewline
31 & 114.65 & 114.165402777778 & 114.080833333333 & 0.0845694444444421 & 0.484597222222234 \tabularnewline
32 & 114.92 & 114.437652777778 & 113.719583333333 & 0.71806944444444 & 0.482347222222216 \tabularnewline
33 & 114.17 & 114.026319444444 & 113.27375 & 0.752569444444443 & 0.143680555555548 \tabularnewline
34 & 112.8 & 112.961569444444 & 112.736666666667 & 0.224902777777779 & -0.161569444444453 \tabularnewline
35 & 112.28 & 112.437069444444 & 112.14375 & 0.293319444444454 & -0.157069444444446 \tabularnewline
36 & 112.05 & 111.789569444444 & 111.512916666667 & 0.27665277777778 & 0.260430555555544 \tabularnewline
37 & 111.03 & 110.391236111111 & 110.885416666667 & -0.49418055555556 & 0.638763888888874 \tabularnewline
38 & 110.4 & 110.078402777778 & 110.25625 & -0.177847222222222 & 0.321597222222223 \tabularnewline
39 & 109.08 & 109.122819444444 & 109.677083333333 & -0.554263888888893 & -0.0428194444444472 \tabularnewline
40 & 107.89 & 108.485819444444 & 109.16 & -0.674180555555556 & -0.595819444444459 \tabularnewline
41 & 107.26 & 108.163402777778 & 108.6625 & -0.499097222222217 & -0.903402777777771 \tabularnewline
42 & 107.76 & 108.243652777778 & 108.194166666667 & 0.0494861111111094 & -0.483652777777763 \tabularnewline
43 & 107.32 & 107.814152777778 & 107.729583333333 & 0.0845694444444421 & -0.494152777777785 \tabularnewline
44 & 107.15 & 108.037652777778 & 107.319583333333 & 0.71806944444444 & -0.88765277777776 \tabularnewline
45 & 108.04 & 107.730486111111 & 106.977916666667 & 0.752569444444443 & 0.309513888888915 \tabularnewline
46 & 106.52 & 106.934902777778 & 106.71 & 0.224902777777779 & -0.414902777777783 \tabularnewline
47 & 106.62 & 106.787069444444 & 106.49375 & 0.293319444444454 & -0.167069444444436 \tabularnewline
48 & 106.47 & 106.513736111111 & 106.237083333333 & 0.27665277777778 & -0.0437361111111016 \tabularnewline
49 & 105.46 & 105.463736111111 & 105.957916666667 & -0.49418055555556 & -0.00373611111110961 \tabularnewline
50 & 106.13 & 105.535486111111 & 105.713333333333 & -0.177847222222222 & 0.594513888888883 \tabularnewline
51 & 105.15 & 104.855319444444 & 105.409583333333 & -0.554263888888893 & 0.294680555555573 \tabularnewline
52 & 105.39 & 104.382902777778 & 105.057083333333 & -0.674180555555556 & 1.00709722222223 \tabularnewline
53 & 104.57 & 104.232569444444 & 104.731666666667 & -0.499097222222217 & 0.337430555555557 \tabularnewline
54 & 104.29 & 104.425736111111 & 104.37625 & 0.0494861111111094 & -0.135736111111086 \tabularnewline
55 & 104.09 & 104.113319444444 & 104.02875 & 0.0845694444444421 & -0.0233194444444393 \tabularnewline
56 & 104.51 & 104.410152777778 & 103.692083333333 & 0.71806944444444 & 0.0998472222222233 \tabularnewline
57 & 103.39 & 104.105069444444 & 103.3525 & 0.752569444444443 & -0.715069444444438 \tabularnewline
58 & 102.71 & 103.241569444444 & 103.016666666667 & 0.224902777777779 & -0.531569444444457 \tabularnewline
59 & 102.62 & 103.034986111111 & 102.741666666667 & 0.293319444444454 & -0.414986111111091 \tabularnewline
60 & 101.94 & 102.824986111111 & 102.548333333333 & 0.27665277777778 & -0.88498611111109 \tabularnewline
61 & 101.65 & 101.907902777778 & 102.402083333333 & -0.49418055555556 & -0.257902777777758 \tabularnewline
62 & 101.86 & 102.123819444444 & 102.301666666667 & -0.177847222222222 & -0.263819444444422 \tabularnewline
63 & 101.27 & 101.672402777778 & 102.226666666667 & -0.554263888888893 & -0.402402777777766 \tabularnewline
64 & 101.21 & 101.521652777778 & 102.195833333333 & -0.674180555555556 & -0.31165277777778 \tabularnewline
65 & 102.15 & 101.631736111111 & 102.130833333333 & -0.499097222222217 & 0.518263888888882 \tabularnewline
66 & 102.07 & 102.049069444444 & 101.999583333333 & 0.0494861111111094 & 0.0209305555555517 \tabularnewline
67 & 102.8 & NA & NA & 0.0845694444444421 & NA \tabularnewline
68 & 103.39 & NA & NA & 0.71806944444444 & NA \tabularnewline
69 & 102.71 & NA & NA & 0.752569444444443 & NA \tabularnewline
70 & 102.65 & NA & NA & 0.224902777777779 & NA \tabularnewline
71 & 101.12 & NA & NA & 0.293319444444454 & NA \tabularnewline
72 & 100.29 & NA & NA & 0.27665277777778 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151147&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]117.87[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.49418055555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]117.74[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.177847222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]117.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.554263888888893[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]117.55[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.674180555555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]117.06[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.499097222222217[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]117.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0494861111111094[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]117.21[/C][C]117.188736111111[/C][C]117.104166666667[/C][C]0.0845694444444421[/C][C]0.0212638888889103[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]117.58[/C][C]117.578486111111[/C][C]116.860416666667[/C][C]0.71806944444444[/C][C]0.00151388888890835[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]117.27[/C][C]117.374652777778[/C][C]116.622083333333[/C][C]0.752569444444443[/C][C]-0.104652777777773[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]117.14[/C][C]116.588652777778[/C][C]116.36375[/C][C]0.224902777777779[/C][C]0.551347222222248[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]116.52[/C][C]116.414152777778[/C][C]116.120833333333[/C][C]0.293319444444454[/C][C]0.105847222222238[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]116.16[/C][C]116.201652777778[/C][C]115.925[/C][C]0.27665277777778[/C][C]-0.0416527777777702[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]114.79[/C][C]115.268736111111[/C][C]115.762916666667[/C][C]-0.49418055555556[/C][C]-0.47873611111109[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]114.97[/C][C]115.461319444444[/C][C]115.639166666667[/C][C]-0.177847222222222[/C][C]-0.491319444444429[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]114.66[/C][C]115.002819444444[/C][C]115.557083333333[/C][C]-0.554263888888893[/C][C]-0.34281944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]114.3[/C][C]114.811652777778[/C][C]115.485833333333[/C][C]-0.674180555555556[/C][C]-0.511652777777755[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]114.48[/C][C]114.941319444444[/C][C]115.440416666667[/C][C]-0.499097222222217[/C][C]-0.461319444444428[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]114.96[/C][C]115.496152777778[/C][C]115.446666666667[/C][C]0.0494861111111094[/C][C]-0.536152777777772[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]115.44[/C][C]115.555402777778[/C][C]115.470833333333[/C][C]0.0845694444444421[/C][C]-0.115402777777774[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]116.38[/C][C]116.203069444444[/C][C]115.485[/C][C]0.71806944444444[/C][C]0.176930555555558[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]116.5[/C][C]116.260486111111[/C][C]115.507916666667[/C][C]0.752569444444443[/C][C]0.239513888888865[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]116.2[/C][C]115.770319444444[/C][C]115.545416666667[/C][C]0.224902777777779[/C][C]0.429680555555549[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]116.37[/C][C]115.863736111111[/C][C]115.570416666667[/C][C]0.293319444444454[/C][C]0.506263888888896[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]116.46[/C][C]115.877069444444[/C][C]115.600416666667[/C][C]0.27665277777778[/C][C]0.582930555555535[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]115.07[/C][C]115.095402777778[/C][C]115.589583333333[/C][C]-0.49418055555556[/C][C]-0.025402777777785[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]115.03[/C][C]115.317986111111[/C][C]115.495833333333[/C][C]-0.177847222222222[/C][C]-0.287986111111096[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]115.15[/C][C]114.783652777778[/C][C]115.337916666667[/C][C]-0.554263888888893[/C][C]0.366347222222231[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]114.71[/C][C]114.424986111111[/C][C]115.099166666667[/C][C]-0.674180555555556[/C][C]0.285013888888884[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]114.67[/C][C]114.287986111111[/C][C]114.787083333333[/C][C]-0.499097222222217[/C][C]0.382013888888906[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]115.49[/C][C]114.482402777778[/C][C]114.432916666667[/C][C]0.0494861111111094[/C][C]1.00759722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]114.65[/C][C]114.165402777778[/C][C]114.080833333333[/C][C]0.0845694444444421[/C][C]0.484597222222234[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]114.92[/C][C]114.437652777778[/C][C]113.719583333333[/C][C]0.71806944444444[/C][C]0.482347222222216[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]114.17[/C][C]114.026319444444[/C][C]113.27375[/C][C]0.752569444444443[/C][C]0.143680555555548[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]112.8[/C][C]112.961569444444[/C][C]112.736666666667[/C][C]0.224902777777779[/C][C]-0.161569444444453[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]112.28[/C][C]112.437069444444[/C][C]112.14375[/C][C]0.293319444444454[/C][C]-0.157069444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]112.05[/C][C]111.789569444444[/C][C]111.512916666667[/C][C]0.27665277777778[/C][C]0.260430555555544[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]111.03[/C][C]110.391236111111[/C][C]110.885416666667[/C][C]-0.49418055555556[/C][C]0.638763888888874[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]110.4[/C][C]110.078402777778[/C][C]110.25625[/C][C]-0.177847222222222[/C][C]0.321597222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]109.08[/C][C]109.122819444444[/C][C]109.677083333333[/C][C]-0.554263888888893[/C][C]-0.0428194444444472[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]107.89[/C][C]108.485819444444[/C][C]109.16[/C][C]-0.674180555555556[/C][C]-0.595819444444459[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]107.26[/C][C]108.163402777778[/C][C]108.6625[/C][C]-0.499097222222217[/C][C]-0.903402777777771[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]107.76[/C][C]108.243652777778[/C][C]108.194166666667[/C][C]0.0494861111111094[/C][C]-0.483652777777763[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]107.32[/C][C]107.814152777778[/C][C]107.729583333333[/C][C]0.0845694444444421[/C][C]-0.494152777777785[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]107.15[/C][C]108.037652777778[/C][C]107.319583333333[/C][C]0.71806944444444[/C][C]-0.88765277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]108.04[/C][C]107.730486111111[/C][C]106.977916666667[/C][C]0.752569444444443[/C][C]0.309513888888915[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]106.52[/C][C]106.934902777778[/C][C]106.71[/C][C]0.224902777777779[/C][C]-0.414902777777783[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]106.62[/C][C]106.787069444444[/C][C]106.49375[/C][C]0.293319444444454[/C][C]-0.167069444444436[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]106.47[/C][C]106.513736111111[/C][C]106.237083333333[/C][C]0.27665277777778[/C][C]-0.0437361111111016[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]105.46[/C][C]105.463736111111[/C][C]105.957916666667[/C][C]-0.49418055555556[/C][C]-0.00373611111110961[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]106.13[/C][C]105.535486111111[/C][C]105.713333333333[/C][C]-0.177847222222222[/C][C]0.594513888888883[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]105.15[/C][C]104.855319444444[/C][C]105.409583333333[/C][C]-0.554263888888893[/C][C]0.294680555555573[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]105.39[/C][C]104.382902777778[/C][C]105.057083333333[/C][C]-0.674180555555556[/C][C]1.00709722222223[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]104.57[/C][C]104.232569444444[/C][C]104.731666666667[/C][C]-0.499097222222217[/C][C]0.337430555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]104.29[/C][C]104.425736111111[/C][C]104.37625[/C][C]0.0494861111111094[/C][C]-0.135736111111086[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]104.09[/C][C]104.113319444444[/C][C]104.02875[/C][C]0.0845694444444421[/C][C]-0.0233194444444393[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]104.51[/C][C]104.410152777778[/C][C]103.692083333333[/C][C]0.71806944444444[/C][C]0.0998472222222233[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]103.39[/C][C]104.105069444444[/C][C]103.3525[/C][C]0.752569444444443[/C][C]-0.715069444444438[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]102.71[/C][C]103.241569444444[/C][C]103.016666666667[/C][C]0.224902777777779[/C][C]-0.531569444444457[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]102.62[/C][C]103.034986111111[/C][C]102.741666666667[/C][C]0.293319444444454[/C][C]-0.414986111111091[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]101.94[/C][C]102.824986111111[/C][C]102.548333333333[/C][C]0.27665277777778[/C][C]-0.88498611111109[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]101.65[/C][C]101.907902777778[/C][C]102.402083333333[/C][C]-0.49418055555556[/C][C]-0.257902777777758[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]101.86[/C][C]102.123819444444[/C][C]102.301666666667[/C][C]-0.177847222222222[/C][C]-0.263819444444422[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]101.27[/C][C]101.672402777778[/C][C]102.226666666667[/C][C]-0.554263888888893[/C][C]-0.402402777777766[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]101.21[/C][C]101.521652777778[/C][C]102.195833333333[/C][C]-0.674180555555556[/C][C]-0.31165277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]102.15[/C][C]101.631736111111[/C][C]102.130833333333[/C][C]-0.499097222222217[/C][C]0.518263888888882[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]102.07[/C][C]102.049069444444[/C][C]101.999583333333[/C][C]0.0494861111111094[/C][C]0.0209305555555517[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]102.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0845694444444421[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]103.39[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.71806944444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]102.71[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.752569444444443[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]102.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.224902777777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]101.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.293319444444454[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]100.29[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.27665277777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151147&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=151147&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
1117.87NANA-0.49418055555556NA
2117.74NANA-0.177847222222222NA
3117.61NANA-0.554263888888893NA
4117.55NANA-0.674180555555556NA
5117.06NANA-0.499097222222217NA
6117.08NANA0.0494861111111094NA
7117.21117.188736111111117.1041666666670.08456944444444210.0212638888889103
8117.58117.578486111111116.8604166666670.718069444444440.00151388888890835
9117.27117.374652777778116.6220833333330.752569444444443-0.104652777777773
10117.14116.588652777778116.363750.2249027777777790.551347222222248
11116.52116.414152777778116.1208333333330.2933194444444540.105847222222238
12116.16116.201652777778115.9250.27665277777778-0.0416527777777702
13114.79115.268736111111115.762916666667-0.49418055555556-0.47873611111109
14114.97115.461319444444115.639166666667-0.177847222222222-0.491319444444429
15114.66115.002819444444115.557083333333-0.554263888888893-0.34281944444443
16114.3114.811652777778115.485833333333-0.674180555555556-0.511652777777755
17114.48114.941319444444115.440416666667-0.499097222222217-0.461319444444428
18114.96115.496152777778115.4466666666670.0494861111111094-0.536152777777772
19115.44115.555402777778115.4708333333330.0845694444444421-0.115402777777774
20116.38116.203069444444115.4850.718069444444440.176930555555558
21116.5116.260486111111115.5079166666670.7525694444444430.239513888888865
22116.2115.770319444444115.5454166666670.2249027777777790.429680555555549
23116.37115.863736111111115.5704166666670.2933194444444540.506263888888896
24116.46115.877069444444115.6004166666670.276652777777780.582930555555535
25115.07115.095402777778115.589583333333-0.49418055555556-0.025402777777785
26115.03115.317986111111115.495833333333-0.177847222222222-0.287986111111096
27115.15114.783652777778115.337916666667-0.5542638888888930.366347222222231
28114.71114.424986111111115.099166666667-0.6741805555555560.285013888888884
29114.67114.287986111111114.787083333333-0.4990972222222170.382013888888906
30115.49114.482402777778114.4329166666670.04948611111110941.00759722222222
31114.65114.165402777778114.0808333333330.08456944444444210.484597222222234
32114.92114.437652777778113.7195833333330.718069444444440.482347222222216
33114.17114.026319444444113.273750.7525694444444430.143680555555548
34112.8112.961569444444112.7366666666670.224902777777779-0.161569444444453
35112.28112.437069444444112.143750.293319444444454-0.157069444444446
36112.05111.789569444444111.5129166666670.276652777777780.260430555555544
37111.03110.391236111111110.885416666667-0.494180555555560.638763888888874
38110.4110.078402777778110.25625-0.1778472222222220.321597222222223
39109.08109.122819444444109.677083333333-0.554263888888893-0.0428194444444472
40107.89108.485819444444109.16-0.674180555555556-0.595819444444459
41107.26108.163402777778108.6625-0.499097222222217-0.903402777777771
42107.76108.243652777778108.1941666666670.0494861111111094-0.483652777777763
43107.32107.814152777778107.7295833333330.0845694444444421-0.494152777777785
44107.15108.037652777778107.3195833333330.71806944444444-0.88765277777776
45108.04107.730486111111106.9779166666670.7525694444444430.309513888888915
46106.52106.934902777778106.710.224902777777779-0.414902777777783
47106.62106.787069444444106.493750.293319444444454-0.167069444444436
48106.47106.513736111111106.2370833333330.27665277777778-0.0437361111111016
49105.46105.463736111111105.957916666667-0.49418055555556-0.00373611111110961
50106.13105.535486111111105.713333333333-0.1778472222222220.594513888888883
51105.15104.855319444444105.409583333333-0.5542638888888930.294680555555573
52105.39104.382902777778105.057083333333-0.6741805555555561.00709722222223
53104.57104.232569444444104.731666666667-0.4990972222222170.337430555555557
54104.29104.425736111111104.376250.0494861111111094-0.135736111111086
55104.09104.113319444444104.028750.0845694444444421-0.0233194444444393
56104.51104.410152777778103.6920833333330.718069444444440.0998472222222233
57103.39104.105069444444103.35250.752569444444443-0.715069444444438
58102.71103.241569444444103.0166666666670.224902777777779-0.531569444444457
59102.62103.034986111111102.7416666666670.293319444444454-0.414986111111091
60101.94102.824986111111102.5483333333330.27665277777778-0.88498611111109
61101.65101.907902777778102.402083333333-0.49418055555556-0.257902777777758
62101.86102.123819444444102.301666666667-0.177847222222222-0.263819444444422
63101.27101.672402777778102.226666666667-0.554263888888893-0.402402777777766
64101.21101.521652777778102.195833333333-0.674180555555556-0.31165277777778
65102.15101.631736111111102.130833333333-0.4990972222222170.518263888888882
66102.07102.049069444444101.9995833333330.04948611111110940.0209305555555517
67102.8NANA0.0845694444444421NA
68103.39NANA0.71806944444444NA
69102.71NANA0.752569444444443NA
70102.65NANA0.224902777777779NA
71101.12NANA0.293319444444454NA
72100.29NANA0.27665277777778NA


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$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
if (par1 == 'additive') a<-table.element(a,m$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')