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 computationWed, 14 Dec 2011 13:44:57 -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/14/t13238884152x9aqdq3869jdfa.htm/, Retrieved Wed, 01 May 2024 22:40:03 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=155190, Retrieved Wed, 01 May 2024 22:40:03 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact74

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2011-12-14 18:44:57] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
14,66
14,71
14,87
14,94
15,01
15,03
15,04
15,05
15,06
15,11
15,23
15,23
15,25
15,33
15,38
15,52
15,59
15,66
15,67
15,72
15,75
15,77
15,79
15,79
16,49
16,67
16,64
16,66
16,73
16,76
16,76
16,76
16,76
16,79
16,8
16,81
16,91
17,03
17,12
17,2
17,25
17,25
17,3
17,27
17,31
17,33
17,35
17,36
17,39
17,42
17,54
17,59
17,64
17,63
17,67
17,7
17,78
17,87
17,9
17,91
17,93
17,97
18,08
18,08
18,09
18,09
18,12
18,13
18,15
18,17
18,19
18,2
18,21
18,39
18,48
18,48
18,5
18,52
18,48
18,53
18,62
18,65
18,7
18,72

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'AstonUniversity' @ aston.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 & 'AstonUniversity' @ aston.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=155190&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]'AstonUniversity' @ aston.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=155190&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=155190&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'AstonUniversity' @ aston.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
114.66NANA-0.00964120370370389NA
214.71NANA0.0473032407407412NA
314.87NANA0.0700810185185175NA
414.94NANA0.0691087962962952NA
515.01NANA0.0654282407407407NA
615.03NANA0.0354282407407407NA
715.0415.035844907407415.01958333333330.01626157407407490.00415509259259217
815.0515.047719907407415.07-0.02228009259259190.00228009259259565
915.0615.074178240740715.1170833333333-0.042905092592593-0.0141782407407369
1015.1115.10827546296315.1625-0.05422453703703720.00172453703703468
1115.2315.144456018518515.2108333333333-0.06637731481481250.0855439814814805
1215.2315.153067129629615.26125-0.1081828703703720.0769328703703689
1315.2515.304108796296315.31375-0.00964120370370389-0.0541087962962976
1415.3315.415219907407415.36791666666670.0473032407407412-0.0852199074074083
1515.3815.494664351851915.42458333333330.0700810185185175-0.114664351851852
1615.5215.549942129629615.48083333333330.0691087962962952-0.0299421296296281
1715.5915.597094907407415.53166666666670.0654282407407407-0.00709490740740648
1815.6615.613761574074115.57833333333330.03542824074074070.0462384259259263
1915.6715.669594907407415.65333333333330.01626157407407490.000405092592592027
2015.7215.738553240740715.7608333333333-0.0222800925925919-0.0185532407407383
2115.7515.826261574074115.8691666666667-0.042905092592593-0.0762615740740742
2215.7715.914942129629615.9691666666667-0.0542245370370372-0.14494212962963
2315.7915.997789351851916.0641666666667-0.0663773148148125-0.207789351851854
2415.7916.049317129629616.1575-0.108182870370372-0.259317129629629
2516.4916.239108796296316.24875-0.009641203703703890.250891203703702
2616.6716.384803240740716.33750.04730324074074120.285196759259257
2716.6416.492997685185216.42291666666670.07008101851851750.147002314814817
2816.6616.576608796296316.50750.06910879629629520.0833912037037052
2916.7316.657511574074116.59208333333330.06542824074074070.0724884259259291
3016.7616.712094907407416.67666666666670.03542824074074070.0479050925925932
3116.7616.752928240740716.73666666666670.01626157407407490.00707175925925796
3216.7616.746886574074116.7691666666667-0.02228009259259190.0131134259259262
3316.7616.761261574074116.8041666666667-0.042905092592593-0.00126157407407135
3416.7916.792442129629616.8466666666667-0.0542245370370372-0.0024421296296282
3516.816.824456018518516.8908333333333-0.0663773148148125-0.0244560185185172
3616.8116.824733796296316.9329166666667-0.108182870370372-0.0147337962962979
3716.9116.966192129629616.9758333333333-0.00964120370370389-0.056192129629629
3817.0317.066886574074117.01958333333330.0473032407407412-0.0368865740740745
3917.1217.133831018518517.063750.0700810185185175-0.0138310185185162
4017.217.17827546296317.10916666666670.06910879629629520.0217245370370378
4117.2517.220011574074117.15458333333330.06542824074074070.0299884259259251
4217.2517.235844907407417.20041666666670.03542824074074070.014155092592592
4317.317.259594907407417.24333333333330.01626157407407490.0404050925925965
4417.2717.257303240740717.2795833333333-0.02228009259259190.0126967592592599
4517.3117.270428240740717.3133333333333-0.0429050925925930.0395717592592604
4617.3317.292858796296317.3470833333333-0.05422453703703720.0371412037037011
4717.3517.313206018518517.3795833333333-0.06637731481481250.0367939814814839
4817.3617.303483796296317.4116666666667-0.1081828703703720.0565162037037013
4917.3917.43327546296317.4429166666667-0.00964120370370389-0.0432754629629599
5017.4217.523553240740717.476250.0473032407407412-0.103553240740737
5117.5417.583831018518517.513750.0700810185185175-0.0438310185185209
5217.5917.624942129629617.55583333333330.0691087962962952-0.0349421296296271
5317.6417.666678240740717.601250.0654282407407407-0.0266782407407398
5417.6317.682511574074117.64708333333330.0354282407407407-0.0525115740740745
5517.6717.708761574074117.69250.0162615740740749-0.0387615740740763
5617.717.715636574074117.7379166666667-0.0222800925925919-0.015636574074076
5717.7817.740428240740717.7833333333333-0.0429050925925930.0395717592592604
5817.8717.77202546296317.82625-0.05422453703703720.0979745370370395
5917.917.799039351851917.8654166666667-0.06637731481481250.100960648148146
6017.9117.79515046296317.9033333333333-0.1081828703703720.114849537037038
6117.9317.931608796296317.94125-0.00964120370370389-0.00160879629629207
6217.9718.025219907407417.97791666666670.0473032407407412-0.0552199074074089
6318.0818.081331018518518.011250.0700810185185175-0.00133101851852047
6418.0818.10827546296318.03916666666670.0691087962962952-0.0282754629629629
6518.0918.129178240740718.063750.0654282407407407-0.0391782407407391
6618.0918.123344907407418.08791666666670.0354282407407407-0.033344907407411
6718.1218.127928240740718.11166666666670.0162615740740749-0.00792824074073906
6818.1318.118553240740718.1408333333333-0.02228009259259190.0114467592592575
6918.1518.132094907407418.175-0.0429050925925930.0179050925925921
7018.1718.154108796296318.2083333333333-0.05422453703703720.0158912037037062
7118.1918.175706018518518.2420833333333-0.06637731481481250.0142939814814831
7218.218.16890046296318.2770833333333-0.1081828703703720.0310995370370399
7318.2118.300358796296318.31-0.00964120370370389-0.090358796296293
7418.3918.388969907407418.34166666666670.04730324074074120.00103009259259323
7518.4818.447997685185218.37791666666670.07008101851851750.0320023148148145
7618.4818.486608796296318.41750.0691087962962952-0.00660879629629463
7718.518.524178240740718.458750.0654282407407407-0.0241782407407385
7818.5218.537094907407418.50166666666670.0354282407407407-0.017094907407408
7918.48NANA0.0162615740740749NA
8018.53NANA-0.0222800925925919NA
8118.62NANA-0.042905092592593NA
8218.65NANA-0.0542245370370372NA
8318.7NANA-0.0663773148148125NA
8418.72NANA-0.108182870370372NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 14.66 & NA & NA & -0.00964120370370389 & NA \tabularnewline
2 & 14.71 & NA & NA & 0.0473032407407412 & NA \tabularnewline
3 & 14.87 & NA & NA & 0.0700810185185175 & NA \tabularnewline
4 & 14.94 & NA & NA & 0.0691087962962952 & NA \tabularnewline
5 & 15.01 & NA & NA & 0.0654282407407407 & NA \tabularnewline
6 & 15.03 & NA & NA & 0.0354282407407407 & NA \tabularnewline
7 & 15.04 & 15.0358449074074 & 15.0195833333333 & 0.0162615740740749 & 0.00415509259259217 \tabularnewline
8 & 15.05 & 15.0477199074074 & 15.07 & -0.0222800925925919 & 0.00228009259259565 \tabularnewline
9 & 15.06 & 15.0741782407407 & 15.1170833333333 & -0.042905092592593 & -0.0141782407407369 \tabularnewline
10 & 15.11 & 15.108275462963 & 15.1625 & -0.0542245370370372 & 0.00172453703703468 \tabularnewline
11 & 15.23 & 15.1444560185185 & 15.2108333333333 & -0.0663773148148125 & 0.0855439814814805 \tabularnewline
12 & 15.23 & 15.1530671296296 & 15.26125 & -0.108182870370372 & 0.0769328703703689 \tabularnewline
13 & 15.25 & 15.3041087962963 & 15.31375 & -0.00964120370370389 & -0.0541087962962976 \tabularnewline
14 & 15.33 & 15.4152199074074 & 15.3679166666667 & 0.0473032407407412 & -0.0852199074074083 \tabularnewline
15 & 15.38 & 15.4946643518519 & 15.4245833333333 & 0.0700810185185175 & -0.114664351851852 \tabularnewline
16 & 15.52 & 15.5499421296296 & 15.4808333333333 & 0.0691087962962952 & -0.0299421296296281 \tabularnewline
17 & 15.59 & 15.5970949074074 & 15.5316666666667 & 0.0654282407407407 & -0.00709490740740648 \tabularnewline
18 & 15.66 & 15.6137615740741 & 15.5783333333333 & 0.0354282407407407 & 0.0462384259259263 \tabularnewline
19 & 15.67 & 15.6695949074074 & 15.6533333333333 & 0.0162615740740749 & 0.000405092592592027 \tabularnewline
20 & 15.72 & 15.7385532407407 & 15.7608333333333 & -0.0222800925925919 & -0.0185532407407383 \tabularnewline
21 & 15.75 & 15.8262615740741 & 15.8691666666667 & -0.042905092592593 & -0.0762615740740742 \tabularnewline
22 & 15.77 & 15.9149421296296 & 15.9691666666667 & -0.0542245370370372 & -0.14494212962963 \tabularnewline
23 & 15.79 & 15.9977893518519 & 16.0641666666667 & -0.0663773148148125 & -0.207789351851854 \tabularnewline
24 & 15.79 & 16.0493171296296 & 16.1575 & -0.108182870370372 & -0.259317129629629 \tabularnewline
25 & 16.49 & 16.2391087962963 & 16.24875 & -0.00964120370370389 & 0.250891203703702 \tabularnewline
26 & 16.67 & 16.3848032407407 & 16.3375 & 0.0473032407407412 & 0.285196759259257 \tabularnewline
27 & 16.64 & 16.4929976851852 & 16.4229166666667 & 0.0700810185185175 & 0.147002314814817 \tabularnewline
28 & 16.66 & 16.5766087962963 & 16.5075 & 0.0691087962962952 & 0.0833912037037052 \tabularnewline
29 & 16.73 & 16.6575115740741 & 16.5920833333333 & 0.0654282407407407 & 0.0724884259259291 \tabularnewline
30 & 16.76 & 16.7120949074074 & 16.6766666666667 & 0.0354282407407407 & 0.0479050925925932 \tabularnewline
31 & 16.76 & 16.7529282407407 & 16.7366666666667 & 0.0162615740740749 & 0.00707175925925796 \tabularnewline
32 & 16.76 & 16.7468865740741 & 16.7691666666667 & -0.0222800925925919 & 0.0131134259259262 \tabularnewline
33 & 16.76 & 16.7612615740741 & 16.8041666666667 & -0.042905092592593 & -0.00126157407407135 \tabularnewline
34 & 16.79 & 16.7924421296296 & 16.8466666666667 & -0.0542245370370372 & -0.0024421296296282 \tabularnewline
35 & 16.8 & 16.8244560185185 & 16.8908333333333 & -0.0663773148148125 & -0.0244560185185172 \tabularnewline
36 & 16.81 & 16.8247337962963 & 16.9329166666667 & -0.108182870370372 & -0.0147337962962979 \tabularnewline
37 & 16.91 & 16.9661921296296 & 16.9758333333333 & -0.00964120370370389 & -0.056192129629629 \tabularnewline
38 & 17.03 & 17.0668865740741 & 17.0195833333333 & 0.0473032407407412 & -0.0368865740740745 \tabularnewline
39 & 17.12 & 17.1338310185185 & 17.06375 & 0.0700810185185175 & -0.0138310185185162 \tabularnewline
40 & 17.2 & 17.178275462963 & 17.1091666666667 & 0.0691087962962952 & 0.0217245370370378 \tabularnewline
41 & 17.25 & 17.2200115740741 & 17.1545833333333 & 0.0654282407407407 & 0.0299884259259251 \tabularnewline
42 & 17.25 & 17.2358449074074 & 17.2004166666667 & 0.0354282407407407 & 0.014155092592592 \tabularnewline
43 & 17.3 & 17.2595949074074 & 17.2433333333333 & 0.0162615740740749 & 0.0404050925925965 \tabularnewline
44 & 17.27 & 17.2573032407407 & 17.2795833333333 & -0.0222800925925919 & 0.0126967592592599 \tabularnewline
45 & 17.31 & 17.2704282407407 & 17.3133333333333 & -0.042905092592593 & 0.0395717592592604 \tabularnewline
46 & 17.33 & 17.2928587962963 & 17.3470833333333 & -0.0542245370370372 & 0.0371412037037011 \tabularnewline
47 & 17.35 & 17.3132060185185 & 17.3795833333333 & -0.0663773148148125 & 0.0367939814814839 \tabularnewline
48 & 17.36 & 17.3034837962963 & 17.4116666666667 & -0.108182870370372 & 0.0565162037037013 \tabularnewline
49 & 17.39 & 17.433275462963 & 17.4429166666667 & -0.00964120370370389 & -0.0432754629629599 \tabularnewline
50 & 17.42 & 17.5235532407407 & 17.47625 & 0.0473032407407412 & -0.103553240740737 \tabularnewline
51 & 17.54 & 17.5838310185185 & 17.51375 & 0.0700810185185175 & -0.0438310185185209 \tabularnewline
52 & 17.59 & 17.6249421296296 & 17.5558333333333 & 0.0691087962962952 & -0.0349421296296271 \tabularnewline
53 & 17.64 & 17.6666782407407 & 17.60125 & 0.0654282407407407 & -0.0266782407407398 \tabularnewline
54 & 17.63 & 17.6825115740741 & 17.6470833333333 & 0.0354282407407407 & -0.0525115740740745 \tabularnewline
55 & 17.67 & 17.7087615740741 & 17.6925 & 0.0162615740740749 & -0.0387615740740763 \tabularnewline
56 & 17.7 & 17.7156365740741 & 17.7379166666667 & -0.0222800925925919 & -0.015636574074076 \tabularnewline
57 & 17.78 & 17.7404282407407 & 17.7833333333333 & -0.042905092592593 & 0.0395717592592604 \tabularnewline
58 & 17.87 & 17.772025462963 & 17.82625 & -0.0542245370370372 & 0.0979745370370395 \tabularnewline
59 & 17.9 & 17.7990393518519 & 17.8654166666667 & -0.0663773148148125 & 0.100960648148146 \tabularnewline
60 & 17.91 & 17.795150462963 & 17.9033333333333 & -0.108182870370372 & 0.114849537037038 \tabularnewline
61 & 17.93 & 17.9316087962963 & 17.94125 & -0.00964120370370389 & -0.00160879629629207 \tabularnewline
62 & 17.97 & 18.0252199074074 & 17.9779166666667 & 0.0473032407407412 & -0.0552199074074089 \tabularnewline
63 & 18.08 & 18.0813310185185 & 18.01125 & 0.0700810185185175 & -0.00133101851852047 \tabularnewline
64 & 18.08 & 18.108275462963 & 18.0391666666667 & 0.0691087962962952 & -0.0282754629629629 \tabularnewline
65 & 18.09 & 18.1291782407407 & 18.06375 & 0.0654282407407407 & -0.0391782407407391 \tabularnewline
66 & 18.09 & 18.1233449074074 & 18.0879166666667 & 0.0354282407407407 & -0.033344907407411 \tabularnewline
67 & 18.12 & 18.1279282407407 & 18.1116666666667 & 0.0162615740740749 & -0.00792824074073906 \tabularnewline
68 & 18.13 & 18.1185532407407 & 18.1408333333333 & -0.0222800925925919 & 0.0114467592592575 \tabularnewline
69 & 18.15 & 18.1320949074074 & 18.175 & -0.042905092592593 & 0.0179050925925921 \tabularnewline
70 & 18.17 & 18.1541087962963 & 18.2083333333333 & -0.0542245370370372 & 0.0158912037037062 \tabularnewline
71 & 18.19 & 18.1757060185185 & 18.2420833333333 & -0.0663773148148125 & 0.0142939814814831 \tabularnewline
72 & 18.2 & 18.168900462963 & 18.2770833333333 & -0.108182870370372 & 0.0310995370370399 \tabularnewline
73 & 18.21 & 18.3003587962963 & 18.31 & -0.00964120370370389 & -0.090358796296293 \tabularnewline
74 & 18.39 & 18.3889699074074 & 18.3416666666667 & 0.0473032407407412 & 0.00103009259259323 \tabularnewline
75 & 18.48 & 18.4479976851852 & 18.3779166666667 & 0.0700810185185175 & 0.0320023148148145 \tabularnewline
76 & 18.48 & 18.4866087962963 & 18.4175 & 0.0691087962962952 & -0.00660879629629463 \tabularnewline
77 & 18.5 & 18.5241782407407 & 18.45875 & 0.0654282407407407 & -0.0241782407407385 \tabularnewline
78 & 18.52 & 18.5370949074074 & 18.5016666666667 & 0.0354282407407407 & -0.017094907407408 \tabularnewline
79 & 18.48 & NA & NA & 0.0162615740740749 & NA \tabularnewline
80 & 18.53 & NA & NA & -0.0222800925925919 & NA \tabularnewline
81 & 18.62 & NA & NA & -0.042905092592593 & NA \tabularnewline
82 & 18.65 & NA & NA & -0.0542245370370372 & NA \tabularnewline
83 & 18.7 & NA & NA & -0.0663773148148125 & NA \tabularnewline
84 & 18.72 & NA & NA & -0.108182870370372 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=155190&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]14.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00964120370370389[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]14.71[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0473032407407412[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]14.87[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0700810185185175[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]14.94[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0691087962962952[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]15.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0654282407407407[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]15.03[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0354282407407407[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]15.04[/C][C]15.0358449074074[/C][C]15.0195833333333[/C][C]0.0162615740740749[/C][C]0.00415509259259217[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]15.05[/C][C]15.0477199074074[/C][C]15.07[/C][C]-0.0222800925925919[/C][C]0.00228009259259565[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]15.06[/C][C]15.0741782407407[/C][C]15.1170833333333[/C][C]-0.042905092592593[/C][C]-0.0141782407407369[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]15.11[/C][C]15.108275462963[/C][C]15.1625[/C][C]-0.0542245370370372[/C][C]0.00172453703703468[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]15.23[/C][C]15.1444560185185[/C][C]15.2108333333333[/C][C]-0.0663773148148125[/C][C]0.0855439814814805[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]15.23[/C][C]15.1530671296296[/C][C]15.26125[/C][C]-0.108182870370372[/C][C]0.0769328703703689[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]15.25[/C][C]15.3041087962963[/C][C]15.31375[/C][C]-0.00964120370370389[/C][C]-0.0541087962962976[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]15.33[/C][C]15.4152199074074[/C][C]15.3679166666667[/C][C]0.0473032407407412[/C][C]-0.0852199074074083[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]15.38[/C][C]15.4946643518519[/C][C]15.4245833333333[/C][C]0.0700810185185175[/C][C]-0.114664351851852[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]15.52[/C][C]15.5499421296296[/C][C]15.4808333333333[/C][C]0.0691087962962952[/C][C]-0.0299421296296281[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]15.59[/C][C]15.5970949074074[/C][C]15.5316666666667[/C][C]0.0654282407407407[/C][C]-0.00709490740740648[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]15.66[/C][C]15.6137615740741[/C][C]15.5783333333333[/C][C]0.0354282407407407[/C][C]0.0462384259259263[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]15.67[/C][C]15.6695949074074[/C][C]15.6533333333333[/C][C]0.0162615740740749[/C][C]0.000405092592592027[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]15.72[/C][C]15.7385532407407[/C][C]15.7608333333333[/C][C]-0.0222800925925919[/C][C]-0.0185532407407383[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]15.75[/C][C]15.8262615740741[/C][C]15.8691666666667[/C][C]-0.042905092592593[/C][C]-0.0762615740740742[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]15.77[/C][C]15.9149421296296[/C][C]15.9691666666667[/C][C]-0.0542245370370372[/C][C]-0.14494212962963[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]15.79[/C][C]15.9977893518519[/C][C]16.0641666666667[/C][C]-0.0663773148148125[/C][C]-0.207789351851854[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]15.79[/C][C]16.0493171296296[/C][C]16.1575[/C][C]-0.108182870370372[/C][C]-0.259317129629629[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]16.49[/C][C]16.2391087962963[/C][C]16.24875[/C][C]-0.00964120370370389[/C][C]0.250891203703702[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]16.67[/C][C]16.3848032407407[/C][C]16.3375[/C][C]0.0473032407407412[/C][C]0.285196759259257[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]16.64[/C][C]16.4929976851852[/C][C]16.4229166666667[/C][C]0.0700810185185175[/C][C]0.147002314814817[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]16.66[/C][C]16.5766087962963[/C][C]16.5075[/C][C]0.0691087962962952[/C][C]0.0833912037037052[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]16.73[/C][C]16.6575115740741[/C][C]16.5920833333333[/C][C]0.0654282407407407[/C][C]0.0724884259259291[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]16.76[/C][C]16.7120949074074[/C][C]16.6766666666667[/C][C]0.0354282407407407[/C][C]0.0479050925925932[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]16.76[/C][C]16.7529282407407[/C][C]16.7366666666667[/C][C]0.0162615740740749[/C][C]0.00707175925925796[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]16.76[/C][C]16.7468865740741[/C][C]16.7691666666667[/C][C]-0.0222800925925919[/C][C]0.0131134259259262[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]16.76[/C][C]16.7612615740741[/C][C]16.8041666666667[/C][C]-0.042905092592593[/C][C]-0.00126157407407135[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]16.79[/C][C]16.7924421296296[/C][C]16.8466666666667[/C][C]-0.0542245370370372[/C][C]-0.0024421296296282[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]16.8[/C][C]16.8244560185185[/C][C]16.8908333333333[/C][C]-0.0663773148148125[/C][C]-0.0244560185185172[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]16.81[/C][C]16.8247337962963[/C][C]16.9329166666667[/C][C]-0.108182870370372[/C][C]-0.0147337962962979[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]16.91[/C][C]16.9661921296296[/C][C]16.9758333333333[/C][C]-0.00964120370370389[/C][C]-0.056192129629629[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]17.03[/C][C]17.0668865740741[/C][C]17.0195833333333[/C][C]0.0473032407407412[/C][C]-0.0368865740740745[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]17.12[/C][C]17.1338310185185[/C][C]17.06375[/C][C]0.0700810185185175[/C][C]-0.0138310185185162[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]17.2[/C][C]17.178275462963[/C][C]17.1091666666667[/C][C]0.0691087962962952[/C][C]0.0217245370370378[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]17.25[/C][C]17.2200115740741[/C][C]17.1545833333333[/C][C]0.0654282407407407[/C][C]0.0299884259259251[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]17.25[/C][C]17.2358449074074[/C][C]17.2004166666667[/C][C]0.0354282407407407[/C][C]0.014155092592592[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]17.3[/C][C]17.2595949074074[/C][C]17.2433333333333[/C][C]0.0162615740740749[/C][C]0.0404050925925965[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]17.27[/C][C]17.2573032407407[/C][C]17.2795833333333[/C][C]-0.0222800925925919[/C][C]0.0126967592592599[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]17.31[/C][C]17.2704282407407[/C][C]17.3133333333333[/C][C]-0.042905092592593[/C][C]0.0395717592592604[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]17.33[/C][C]17.2928587962963[/C][C]17.3470833333333[/C][C]-0.0542245370370372[/C][C]0.0371412037037011[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]17.35[/C][C]17.3132060185185[/C][C]17.3795833333333[/C][C]-0.0663773148148125[/C][C]0.0367939814814839[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]17.36[/C][C]17.3034837962963[/C][C]17.4116666666667[/C][C]-0.108182870370372[/C][C]0.0565162037037013[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]17.39[/C][C]17.433275462963[/C][C]17.4429166666667[/C][C]-0.00964120370370389[/C][C]-0.0432754629629599[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]17.42[/C][C]17.5235532407407[/C][C]17.47625[/C][C]0.0473032407407412[/C][C]-0.103553240740737[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]17.54[/C][C]17.5838310185185[/C][C]17.51375[/C][C]0.0700810185185175[/C][C]-0.0438310185185209[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]17.59[/C][C]17.6249421296296[/C][C]17.5558333333333[/C][C]0.0691087962962952[/C][C]-0.0349421296296271[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]17.64[/C][C]17.6666782407407[/C][C]17.60125[/C][C]0.0654282407407407[/C][C]-0.0266782407407398[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]17.63[/C][C]17.6825115740741[/C][C]17.6470833333333[/C][C]0.0354282407407407[/C][C]-0.0525115740740745[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]17.67[/C][C]17.7087615740741[/C][C]17.6925[/C][C]0.0162615740740749[/C][C]-0.0387615740740763[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]17.7[/C][C]17.7156365740741[/C][C]17.7379166666667[/C][C]-0.0222800925925919[/C][C]-0.015636574074076[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]17.78[/C][C]17.7404282407407[/C][C]17.7833333333333[/C][C]-0.042905092592593[/C][C]0.0395717592592604[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]17.87[/C][C]17.772025462963[/C][C]17.82625[/C][C]-0.0542245370370372[/C][C]0.0979745370370395[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]17.9[/C][C]17.7990393518519[/C][C]17.8654166666667[/C][C]-0.0663773148148125[/C][C]0.100960648148146[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]17.91[/C][C]17.795150462963[/C][C]17.9033333333333[/C][C]-0.108182870370372[/C][C]0.114849537037038[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]17.93[/C][C]17.9316087962963[/C][C]17.94125[/C][C]-0.00964120370370389[/C][C]-0.00160879629629207[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]17.97[/C][C]18.0252199074074[/C][C]17.9779166666667[/C][C]0.0473032407407412[/C][C]-0.0552199074074089[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]18.08[/C][C]18.0813310185185[/C][C]18.01125[/C][C]0.0700810185185175[/C][C]-0.00133101851852047[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]18.08[/C][C]18.108275462963[/C][C]18.0391666666667[/C][C]0.0691087962962952[/C][C]-0.0282754629629629[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]18.09[/C][C]18.1291782407407[/C][C]18.06375[/C][C]0.0654282407407407[/C][C]-0.0391782407407391[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]18.09[/C][C]18.1233449074074[/C][C]18.0879166666667[/C][C]0.0354282407407407[/C][C]-0.033344907407411[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]18.12[/C][C]18.1279282407407[/C][C]18.1116666666667[/C][C]0.0162615740740749[/C][C]-0.00792824074073906[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]18.13[/C][C]18.1185532407407[/C][C]18.1408333333333[/C][C]-0.0222800925925919[/C][C]0.0114467592592575[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]18.15[/C][C]18.1320949074074[/C][C]18.175[/C][C]-0.042905092592593[/C][C]0.0179050925925921[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]18.17[/C][C]18.1541087962963[/C][C]18.2083333333333[/C][C]-0.0542245370370372[/C][C]0.0158912037037062[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]18.19[/C][C]18.1757060185185[/C][C]18.2420833333333[/C][C]-0.0663773148148125[/C][C]0.0142939814814831[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]18.2[/C][C]18.168900462963[/C][C]18.2770833333333[/C][C]-0.108182870370372[/C][C]0.0310995370370399[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]18.21[/C][C]18.3003587962963[/C][C]18.31[/C][C]-0.00964120370370389[/C][C]-0.090358796296293[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]18.39[/C][C]18.3889699074074[/C][C]18.3416666666667[/C][C]0.0473032407407412[/C][C]0.00103009259259323[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]18.48[/C][C]18.4479976851852[/C][C]18.3779166666667[/C][C]0.0700810185185175[/C][C]0.0320023148148145[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]18.48[/C][C]18.4866087962963[/C][C]18.4175[/C][C]0.0691087962962952[/C][C]-0.00660879629629463[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]18.5[/C][C]18.5241782407407[/C][C]18.45875[/C][C]0.0654282407407407[/C][C]-0.0241782407407385[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]18.52[/C][C]18.5370949074074[/C][C]18.5016666666667[/C][C]0.0354282407407407[/C][C]-0.017094907407408[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]18.48[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0162615740740749[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]18.53[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0222800925925919[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]18.62[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.042905092592593[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]18.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0542245370370372[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]18.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0663773148148125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]18.72[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.108182870370372[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=155190&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=155190&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
114.66NANA-0.00964120370370389NA
214.71NANA0.0473032407407412NA
314.87NANA0.0700810185185175NA
414.94NANA0.0691087962962952NA
515.01NANA0.0654282407407407NA
615.03NANA0.0354282407407407NA
715.0415.035844907407415.01958333333330.01626157407407490.00415509259259217
815.0515.047719907407415.07-0.02228009259259190.00228009259259565
915.0615.074178240740715.1170833333333-0.042905092592593-0.0141782407407369
1015.1115.10827546296315.1625-0.05422453703703720.00172453703703468
1115.2315.144456018518515.2108333333333-0.06637731481481250.0855439814814805
1215.2315.153067129629615.26125-0.1081828703703720.0769328703703689
1315.2515.304108796296315.31375-0.00964120370370389-0.0541087962962976
1415.3315.415219907407415.36791666666670.0473032407407412-0.0852199074074083
1515.3815.494664351851915.42458333333330.0700810185185175-0.114664351851852
1615.5215.549942129629615.48083333333330.0691087962962952-0.0299421296296281
1715.5915.597094907407415.53166666666670.0654282407407407-0.00709490740740648
1815.6615.613761574074115.57833333333330.03542824074074070.0462384259259263
1915.6715.669594907407415.65333333333330.01626157407407490.000405092592592027
2015.7215.738553240740715.7608333333333-0.0222800925925919-0.0185532407407383
2115.7515.826261574074115.8691666666667-0.042905092592593-0.0762615740740742
2215.7715.914942129629615.9691666666667-0.0542245370370372-0.14494212962963
2315.7915.997789351851916.0641666666667-0.0663773148148125-0.207789351851854
2415.7916.049317129629616.1575-0.108182870370372-0.259317129629629
2516.4916.239108796296316.24875-0.009641203703703890.250891203703702
2616.6716.384803240740716.33750.04730324074074120.285196759259257
2716.6416.492997685185216.42291666666670.07008101851851750.147002314814817
2816.6616.576608796296316.50750.06910879629629520.0833912037037052
2916.7316.657511574074116.59208333333330.06542824074074070.0724884259259291
3016.7616.712094907407416.67666666666670.03542824074074070.0479050925925932
3116.7616.752928240740716.73666666666670.01626157407407490.00707175925925796
3216.7616.746886574074116.7691666666667-0.02228009259259190.0131134259259262
3316.7616.761261574074116.8041666666667-0.042905092592593-0.00126157407407135
3416.7916.792442129629616.8466666666667-0.0542245370370372-0.0024421296296282
3516.816.824456018518516.8908333333333-0.0663773148148125-0.0244560185185172
3616.8116.824733796296316.9329166666667-0.108182870370372-0.0147337962962979
3716.9116.966192129629616.9758333333333-0.00964120370370389-0.056192129629629
3817.0317.066886574074117.01958333333330.0473032407407412-0.0368865740740745
3917.1217.133831018518517.063750.0700810185185175-0.0138310185185162
4017.217.17827546296317.10916666666670.06910879629629520.0217245370370378
4117.2517.220011574074117.15458333333330.06542824074074070.0299884259259251
4217.2517.235844907407417.20041666666670.03542824074074070.014155092592592
4317.317.259594907407417.24333333333330.01626157407407490.0404050925925965
4417.2717.257303240740717.2795833333333-0.02228009259259190.0126967592592599
4517.3117.270428240740717.3133333333333-0.0429050925925930.0395717592592604
4617.3317.292858796296317.3470833333333-0.05422453703703720.0371412037037011
4717.3517.313206018518517.3795833333333-0.06637731481481250.0367939814814839
4817.3617.303483796296317.4116666666667-0.1081828703703720.0565162037037013
4917.3917.43327546296317.4429166666667-0.00964120370370389-0.0432754629629599
5017.4217.523553240740717.476250.0473032407407412-0.103553240740737
5117.5417.583831018518517.513750.0700810185185175-0.0438310185185209
5217.5917.624942129629617.55583333333330.0691087962962952-0.0349421296296271
5317.6417.666678240740717.601250.0654282407407407-0.0266782407407398
5417.6317.682511574074117.64708333333330.0354282407407407-0.0525115740740745
5517.6717.708761574074117.69250.0162615740740749-0.0387615740740763
5617.717.715636574074117.7379166666667-0.0222800925925919-0.015636574074076
5717.7817.740428240740717.7833333333333-0.0429050925925930.0395717592592604
5817.8717.77202546296317.82625-0.05422453703703720.0979745370370395
5917.917.799039351851917.8654166666667-0.06637731481481250.100960648148146
6017.9117.79515046296317.9033333333333-0.1081828703703720.114849537037038
6117.9317.931608796296317.94125-0.00964120370370389-0.00160879629629207
6217.9718.025219907407417.97791666666670.0473032407407412-0.0552199074074089
6318.0818.081331018518518.011250.0700810185185175-0.00133101851852047
6418.0818.10827546296318.03916666666670.0691087962962952-0.0282754629629629
6518.0918.129178240740718.063750.0654282407407407-0.0391782407407391
6618.0918.123344907407418.08791666666670.0354282407407407-0.033344907407411
6718.1218.127928240740718.11166666666670.0162615740740749-0.00792824074073906
6818.1318.118553240740718.1408333333333-0.02228009259259190.0114467592592575
6918.1518.132094907407418.175-0.0429050925925930.0179050925925921
7018.1718.154108796296318.2083333333333-0.05422453703703720.0158912037037062
7118.1918.175706018518518.2420833333333-0.06637731481481250.0142939814814831
7218.218.16890046296318.2770833333333-0.1081828703703720.0310995370370399
7318.2118.300358796296318.31-0.00964120370370389-0.090358796296293
7418.3918.388969907407418.34166666666670.04730324074074120.00103009259259323
7518.4818.447997685185218.37791666666670.07008101851851750.0320023148148145
7618.4818.486608796296318.41750.0691087962962952-0.00660879629629463
7718.518.524178240740718.458750.0654282407407407-0.0241782407407385
7818.5218.537094907407418.50166666666670.0354282407407407-0.017094907407408
7918.48NANA0.0162615740740749NA
8018.53NANA-0.0222800925925919NA
8118.62NANA-0.042905092592593NA
8218.65NANA-0.0542245370370372NA
8318.7NANA-0.0663773148148125NA
8418.72NANA-0.108182870370372NA


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')