Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationTue, 04 Dec 2012 05:52:58 -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/2012/Dec/04/t1354618436kiybn1sihaewklz.htm/, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 13:40:01 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196176, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 13:40:01 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact107
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2012-12-04 10:52:58] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
0.68
0.68
0.69
0.69
0.7
0.7
0.7
0.7
0.7
0.71
0.71
0.71
0.71
0.71
0.71
0.71
0.71
0.71
0.76
0.77
0.78
0.85
0.89
0.9
0.91
0.91
0.91
0.9
0.89
0.88
0.87
0.86
0.87
0.87
0.87
0.85
0.84
0.84
0.84
0.84
0.84
0.82
0.87
0.92
0.92
0.92
0.93
0.94
0.87
0.84
0.83
0.81
0.81
0.81
0.8
0.8
0.8
0.8
0.8
0.8
0.79
0.8
0.8
0.8
0.81
0.83
0.83
0.83
0.83
0.82
0.82
0.82




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196176&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]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196176&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=196176&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'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
10.68NANA0.00395138888888888NA
20.68NANA-0.0022152777777778NA
30.69NANA-0.00638194444444443NA
40.69NANA-0.0143819444444444NA
50.7NANA-0.0162152777777777NA
60.7NANA-0.0200486111111111NA
70.70.6903680555555560.69875-0.008381944444444430.00963194444444437
80.70.7009513888888890.70125-0.000298611111111165-0.000951388888888904
90.70.7051180555555560.7033333333333330.00178472222222221-0.00511805555555556
100.710.7209513888888890.7050.0159513888888889-0.0109513888888889
110.710.7303680555555560.706250.0241180555555555-0.0203680555555555
120.710.7292013888888890.7070833333333330.0221180555555555-0.0192013888888889
130.710.7139513888888890.710.00395138888888888-0.00395138888888891
140.710.7132013888888890.715416666666667-0.0022152777777778-0.00320138888888899
150.710.7152847222222220.721666666666667-0.00638194444444443-0.00528472222222232
160.710.7164513888888890.730833333333333-0.0143819444444444-0.00645138888888896
170.710.7279513888888890.744166666666667-0.0162152777777777-0.0179513888888889
180.710.7395347222222220.759583333333333-0.0200486111111111-0.0295347222222223
190.760.7674513888888890.775833333333333-0.00838194444444443-0.00745138888888897
200.770.7922013888888890.7925-0.000298611111111165-0.0222013888888889
210.780.8109513888888890.8091666666666670.00178472222222221-0.0309513888888889
220.850.8413680555555560.8254166666666670.01595138888888890.00863194444444437
230.890.8649513888888890.8408333333333330.02411805555555550.0250486111111111
240.90.8775347222222220.8554166666666670.02211805555555550.0224652777777778
250.910.8710347222222220.8670833333333330.003951388888888880.0389652777777779
260.910.8732013888888890.875416666666667-0.00221527777777780.0367986111111113
270.910.8765347222222220.882916666666667-0.006381944444444430.0334652777777779
280.90.8731180555555560.8875-0.01438194444444440.0268819444444445
290.890.8712847222222220.8875-0.01621527777777770.0187152777777779
300.880.8645347222222220.884583333333333-0.02004861111111110.015465277777778
310.870.8712013888888890.879583333333333-0.00838194444444443-0.00120138888888888
320.860.8734513888888890.87375-0.000298611111111165-0.0134513888888889
330.870.8697013888888890.8679166666666670.001784722222222210.000298611111110958
340.870.8784513888888890.86250.0159513888888889-0.00845138888888897
350.870.8820347222222220.8579166666666670.0241180555555555-0.0120347222222222
360.850.8754513888888890.8533333333333330.0221180555555555-0.0254513888888889
370.840.8547847222222220.8508333333333330.00395138888888888-0.0147847222222223
380.840.8511180555555560.853333333333333-0.0022152777777778-0.0111180555555557
390.840.8515347222222220.857916666666667-0.00638194444444443-0.0115347222222222
400.840.8477013888888890.862083333333333-0.0143819444444444-0.00770138888888883
410.840.8504513888888890.866666666666666-0.0162152777777777-0.0104513888888887
420.820.8528680555555550.872916666666666-0.0200486111111111-0.0328680555555554
430.870.8695347222222220.877916666666666-0.008381944444444430.000465277777777939
440.920.8788680555555550.879166666666667-0.0002986111111111650.0411319444444447
450.920.8805347222222220.878750.001784722222222210.0394652777777779
460.920.8930347222222220.8770833333333330.01595138888888890.0269652777777778
470.930.8987013888888890.8745833333333330.02411805555555550.0312986111111111
480.940.8950347222222220.8729166666666670.02211805555555550.0449652777777777
490.870.8735347222222220.8695833333333330.00395138888888888-0.00353472222222229
500.840.8594513888888890.861666666666667-0.0022152777777778-0.019451388888889
510.830.8452847222222220.851666666666667-0.00638194444444443-0.0152847222222223
520.810.8272847222222220.841666666666667-0.0143819444444444-0.0172847222222222
530.810.8150347222222220.83125-0.0162152777777777-0.00503472222222223
540.810.7999513888888890.82-0.02004861111111110.0100486111111111
550.80.8024513888888890.810833333333333-0.00838194444444443-0.00245138888888885
560.80.8055347222222220.805833333333333-0.000298611111111165-0.00553472222222218
570.80.8047013888888890.8029166666666670.00178472222222221-0.00470138888888882
580.80.8172013888888890.801250.0159513888888889-0.0172013888888888
590.80.8249513888888890.8008333333333330.0241180555555555-0.0249513888888888
600.80.8237847222222220.8016666666666670.0221180555555555-0.0237847222222222
610.790.8077013888888890.803750.00395138888888888-0.0177013888888888
620.80.8040347222222220.80625-0.0022152777777778-0.00403472222222212
630.80.8023680555555550.80875-0.00638194444444443-0.00236805555555542
640.80.7964513888888890.810833333333333-0.01438194444444440.00354861111111127
650.810.7962847222222220.8125-0.01621527777777770.0137152777777779
660.830.7941180555555550.814166666666666-0.02004861111111110.0358819444444446
670.83NANA-0.00838194444444443NA
680.83NANA-0.000298611111111165NA
690.83NANA0.00178472222222221NA
700.82NANA0.0159513888888889NA
710.82NANA0.0241180555555555NA
720.82NANA0.0221180555555555NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 0.68 & NA & NA & 0.00395138888888888 & NA \tabularnewline
2 & 0.68 & NA & NA & -0.0022152777777778 & NA \tabularnewline
3 & 0.69 & NA & NA & -0.00638194444444443 & NA \tabularnewline
4 & 0.69 & NA & NA & -0.0143819444444444 & NA \tabularnewline
5 & 0.7 & NA & NA & -0.0162152777777777 & NA \tabularnewline
6 & 0.7 & NA & NA & -0.0200486111111111 & NA \tabularnewline
7 & 0.7 & 0.690368055555556 & 0.69875 & -0.00838194444444443 & 0.00963194444444437 \tabularnewline
8 & 0.7 & 0.700951388888889 & 0.70125 & -0.000298611111111165 & -0.000951388888888904 \tabularnewline
9 & 0.7 & 0.705118055555556 & 0.703333333333333 & 0.00178472222222221 & -0.00511805555555556 \tabularnewline
10 & 0.71 & 0.720951388888889 & 0.705 & 0.0159513888888889 & -0.0109513888888889 \tabularnewline
11 & 0.71 & 0.730368055555556 & 0.70625 & 0.0241180555555555 & -0.0203680555555555 \tabularnewline
12 & 0.71 & 0.729201388888889 & 0.707083333333333 & 0.0221180555555555 & -0.0192013888888889 \tabularnewline
13 & 0.71 & 0.713951388888889 & 0.71 & 0.00395138888888888 & -0.00395138888888891 \tabularnewline
14 & 0.71 & 0.713201388888889 & 0.715416666666667 & -0.0022152777777778 & -0.00320138888888899 \tabularnewline
15 & 0.71 & 0.715284722222222 & 0.721666666666667 & -0.00638194444444443 & -0.00528472222222232 \tabularnewline
16 & 0.71 & 0.716451388888889 & 0.730833333333333 & -0.0143819444444444 & -0.00645138888888896 \tabularnewline
17 & 0.71 & 0.727951388888889 & 0.744166666666667 & -0.0162152777777777 & -0.0179513888888889 \tabularnewline
18 & 0.71 & 0.739534722222222 & 0.759583333333333 & -0.0200486111111111 & -0.0295347222222223 \tabularnewline
19 & 0.76 & 0.767451388888889 & 0.775833333333333 & -0.00838194444444443 & -0.00745138888888897 \tabularnewline
20 & 0.77 & 0.792201388888889 & 0.7925 & -0.000298611111111165 & -0.0222013888888889 \tabularnewline
21 & 0.78 & 0.810951388888889 & 0.809166666666667 & 0.00178472222222221 & -0.0309513888888889 \tabularnewline
22 & 0.85 & 0.841368055555556 & 0.825416666666667 & 0.0159513888888889 & 0.00863194444444437 \tabularnewline
23 & 0.89 & 0.864951388888889 & 0.840833333333333 & 0.0241180555555555 & 0.0250486111111111 \tabularnewline
24 & 0.9 & 0.877534722222222 & 0.855416666666667 & 0.0221180555555555 & 0.0224652777777778 \tabularnewline
25 & 0.91 & 0.871034722222222 & 0.867083333333333 & 0.00395138888888888 & 0.0389652777777779 \tabularnewline
26 & 0.91 & 0.873201388888889 & 0.875416666666667 & -0.0022152777777778 & 0.0367986111111113 \tabularnewline
27 & 0.91 & 0.876534722222222 & 0.882916666666667 & -0.00638194444444443 & 0.0334652777777779 \tabularnewline
28 & 0.9 & 0.873118055555556 & 0.8875 & -0.0143819444444444 & 0.0268819444444445 \tabularnewline
29 & 0.89 & 0.871284722222222 & 0.8875 & -0.0162152777777777 & 0.0187152777777779 \tabularnewline
30 & 0.88 & 0.864534722222222 & 0.884583333333333 & -0.0200486111111111 & 0.015465277777778 \tabularnewline
31 & 0.87 & 0.871201388888889 & 0.879583333333333 & -0.00838194444444443 & -0.00120138888888888 \tabularnewline
32 & 0.86 & 0.873451388888889 & 0.87375 & -0.000298611111111165 & -0.0134513888888889 \tabularnewline
33 & 0.87 & 0.869701388888889 & 0.867916666666667 & 0.00178472222222221 & 0.000298611111110958 \tabularnewline
34 & 0.87 & 0.878451388888889 & 0.8625 & 0.0159513888888889 & -0.00845138888888897 \tabularnewline
35 & 0.87 & 0.882034722222222 & 0.857916666666667 & 0.0241180555555555 & -0.0120347222222222 \tabularnewline
36 & 0.85 & 0.875451388888889 & 0.853333333333333 & 0.0221180555555555 & -0.0254513888888889 \tabularnewline
37 & 0.84 & 0.854784722222222 & 0.850833333333333 & 0.00395138888888888 & -0.0147847222222223 \tabularnewline
38 & 0.84 & 0.851118055555556 & 0.853333333333333 & -0.0022152777777778 & -0.0111180555555557 \tabularnewline
39 & 0.84 & 0.851534722222222 & 0.857916666666667 & -0.00638194444444443 & -0.0115347222222222 \tabularnewline
40 & 0.84 & 0.847701388888889 & 0.862083333333333 & -0.0143819444444444 & -0.00770138888888883 \tabularnewline
41 & 0.84 & 0.850451388888889 & 0.866666666666666 & -0.0162152777777777 & -0.0104513888888887 \tabularnewline
42 & 0.82 & 0.852868055555555 & 0.872916666666666 & -0.0200486111111111 & -0.0328680555555554 \tabularnewline
43 & 0.87 & 0.869534722222222 & 0.877916666666666 & -0.00838194444444443 & 0.000465277777777939 \tabularnewline
44 & 0.92 & 0.878868055555555 & 0.879166666666667 & -0.000298611111111165 & 0.0411319444444447 \tabularnewline
45 & 0.92 & 0.880534722222222 & 0.87875 & 0.00178472222222221 & 0.0394652777777779 \tabularnewline
46 & 0.92 & 0.893034722222222 & 0.877083333333333 & 0.0159513888888889 & 0.0269652777777778 \tabularnewline
47 & 0.93 & 0.898701388888889 & 0.874583333333333 & 0.0241180555555555 & 0.0312986111111111 \tabularnewline
48 & 0.94 & 0.895034722222222 & 0.872916666666667 & 0.0221180555555555 & 0.0449652777777777 \tabularnewline
49 & 0.87 & 0.873534722222222 & 0.869583333333333 & 0.00395138888888888 & -0.00353472222222229 \tabularnewline
50 & 0.84 & 0.859451388888889 & 0.861666666666667 & -0.0022152777777778 & -0.019451388888889 \tabularnewline
51 & 0.83 & 0.845284722222222 & 0.851666666666667 & -0.00638194444444443 & -0.0152847222222223 \tabularnewline
52 & 0.81 & 0.827284722222222 & 0.841666666666667 & -0.0143819444444444 & -0.0172847222222222 \tabularnewline
53 & 0.81 & 0.815034722222222 & 0.83125 & -0.0162152777777777 & -0.00503472222222223 \tabularnewline
54 & 0.81 & 0.799951388888889 & 0.82 & -0.0200486111111111 & 0.0100486111111111 \tabularnewline
55 & 0.8 & 0.802451388888889 & 0.810833333333333 & -0.00838194444444443 & -0.00245138888888885 \tabularnewline
56 & 0.8 & 0.805534722222222 & 0.805833333333333 & -0.000298611111111165 & -0.00553472222222218 \tabularnewline
57 & 0.8 & 0.804701388888889 & 0.802916666666667 & 0.00178472222222221 & -0.00470138888888882 \tabularnewline
58 & 0.8 & 0.817201388888889 & 0.80125 & 0.0159513888888889 & -0.0172013888888888 \tabularnewline
59 & 0.8 & 0.824951388888889 & 0.800833333333333 & 0.0241180555555555 & -0.0249513888888888 \tabularnewline
60 & 0.8 & 0.823784722222222 & 0.801666666666667 & 0.0221180555555555 & -0.0237847222222222 \tabularnewline
61 & 0.79 & 0.807701388888889 & 0.80375 & 0.00395138888888888 & -0.0177013888888888 \tabularnewline
62 & 0.8 & 0.804034722222222 & 0.80625 & -0.0022152777777778 & -0.00403472222222212 \tabularnewline
63 & 0.8 & 0.802368055555555 & 0.80875 & -0.00638194444444443 & -0.00236805555555542 \tabularnewline
64 & 0.8 & 0.796451388888889 & 0.810833333333333 & -0.0143819444444444 & 0.00354861111111127 \tabularnewline
65 & 0.81 & 0.796284722222222 & 0.8125 & -0.0162152777777777 & 0.0137152777777779 \tabularnewline
66 & 0.83 & 0.794118055555555 & 0.814166666666666 & -0.0200486111111111 & 0.0358819444444446 \tabularnewline
67 & 0.83 & NA & NA & -0.00838194444444443 & NA \tabularnewline
68 & 0.83 & NA & NA & -0.000298611111111165 & NA \tabularnewline
69 & 0.83 & NA & NA & 0.00178472222222221 & NA \tabularnewline
70 & 0.82 & NA & NA & 0.0159513888888889 & NA \tabularnewline
71 & 0.82 & NA & NA & 0.0241180555555555 & NA \tabularnewline
72 & 0.82 & NA & NA & 0.0221180555555555 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196176&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]0.68[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00395138888888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]0.68[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0022152777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]0.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00638194444444443[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]0.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0143819444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]0.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0162152777777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]0.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0200486111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]0.7[/C][C]0.690368055555556[/C][C]0.69875[/C][C]-0.00838194444444443[/C][C]0.00963194444444437[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]0.7[/C][C]0.700951388888889[/C][C]0.70125[/C][C]-0.000298611111111165[/C][C]-0.000951388888888904[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]0.7[/C][C]0.705118055555556[/C][C]0.703333333333333[/C][C]0.00178472222222221[/C][C]-0.00511805555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]0.71[/C][C]0.720951388888889[/C][C]0.705[/C][C]0.0159513888888889[/C][C]-0.0109513888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]0.71[/C][C]0.730368055555556[/C][C]0.70625[/C][C]0.0241180555555555[/C][C]-0.0203680555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]0.71[/C][C]0.729201388888889[/C][C]0.707083333333333[/C][C]0.0221180555555555[/C][C]-0.0192013888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]0.71[/C][C]0.713951388888889[/C][C]0.71[/C][C]0.00395138888888888[/C][C]-0.00395138888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]0.71[/C][C]0.713201388888889[/C][C]0.715416666666667[/C][C]-0.0022152777777778[/C][C]-0.00320138888888899[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]0.71[/C][C]0.715284722222222[/C][C]0.721666666666667[/C][C]-0.00638194444444443[/C][C]-0.00528472222222232[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]0.71[/C][C]0.716451388888889[/C][C]0.730833333333333[/C][C]-0.0143819444444444[/C][C]-0.00645138888888896[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]0.71[/C][C]0.727951388888889[/C][C]0.744166666666667[/C][C]-0.0162152777777777[/C][C]-0.0179513888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]0.71[/C][C]0.739534722222222[/C][C]0.759583333333333[/C][C]-0.0200486111111111[/C][C]-0.0295347222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]0.76[/C][C]0.767451388888889[/C][C]0.775833333333333[/C][C]-0.00838194444444443[/C][C]-0.00745138888888897[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]0.77[/C][C]0.792201388888889[/C][C]0.7925[/C][C]-0.000298611111111165[/C][C]-0.0222013888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]0.78[/C][C]0.810951388888889[/C][C]0.809166666666667[/C][C]0.00178472222222221[/C][C]-0.0309513888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]0.85[/C][C]0.841368055555556[/C][C]0.825416666666667[/C][C]0.0159513888888889[/C][C]0.00863194444444437[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]0.89[/C][C]0.864951388888889[/C][C]0.840833333333333[/C][C]0.0241180555555555[/C][C]0.0250486111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]0.9[/C][C]0.877534722222222[/C][C]0.855416666666667[/C][C]0.0221180555555555[/C][C]0.0224652777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]0.91[/C][C]0.871034722222222[/C][C]0.867083333333333[/C][C]0.00395138888888888[/C][C]0.0389652777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]0.91[/C][C]0.873201388888889[/C][C]0.875416666666667[/C][C]-0.0022152777777778[/C][C]0.0367986111111113[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]0.91[/C][C]0.876534722222222[/C][C]0.882916666666667[/C][C]-0.00638194444444443[/C][C]0.0334652777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]0.9[/C][C]0.873118055555556[/C][C]0.8875[/C][C]-0.0143819444444444[/C][C]0.0268819444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]0.89[/C][C]0.871284722222222[/C][C]0.8875[/C][C]-0.0162152777777777[/C][C]0.0187152777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]0.88[/C][C]0.864534722222222[/C][C]0.884583333333333[/C][C]-0.0200486111111111[/C][C]0.015465277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]0.87[/C][C]0.871201388888889[/C][C]0.879583333333333[/C][C]-0.00838194444444443[/C][C]-0.00120138888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]0.86[/C][C]0.873451388888889[/C][C]0.87375[/C][C]-0.000298611111111165[/C][C]-0.0134513888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]0.87[/C][C]0.869701388888889[/C][C]0.867916666666667[/C][C]0.00178472222222221[/C][C]0.000298611111110958[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]0.87[/C][C]0.878451388888889[/C][C]0.8625[/C][C]0.0159513888888889[/C][C]-0.00845138888888897[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]0.87[/C][C]0.882034722222222[/C][C]0.857916666666667[/C][C]0.0241180555555555[/C][C]-0.0120347222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]0.85[/C][C]0.875451388888889[/C][C]0.853333333333333[/C][C]0.0221180555555555[/C][C]-0.0254513888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]0.84[/C][C]0.854784722222222[/C][C]0.850833333333333[/C][C]0.00395138888888888[/C][C]-0.0147847222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]0.84[/C][C]0.851118055555556[/C][C]0.853333333333333[/C][C]-0.0022152777777778[/C][C]-0.0111180555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]0.84[/C][C]0.851534722222222[/C][C]0.857916666666667[/C][C]-0.00638194444444443[/C][C]-0.0115347222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]0.84[/C][C]0.847701388888889[/C][C]0.862083333333333[/C][C]-0.0143819444444444[/C][C]-0.00770138888888883[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]0.84[/C][C]0.850451388888889[/C][C]0.866666666666666[/C][C]-0.0162152777777777[/C][C]-0.0104513888888887[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]0.82[/C][C]0.852868055555555[/C][C]0.872916666666666[/C][C]-0.0200486111111111[/C][C]-0.0328680555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]0.87[/C][C]0.869534722222222[/C][C]0.877916666666666[/C][C]-0.00838194444444443[/C][C]0.000465277777777939[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]0.92[/C][C]0.878868055555555[/C][C]0.879166666666667[/C][C]-0.000298611111111165[/C][C]0.0411319444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]0.92[/C][C]0.880534722222222[/C][C]0.87875[/C][C]0.00178472222222221[/C][C]0.0394652777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]0.92[/C][C]0.893034722222222[/C][C]0.877083333333333[/C][C]0.0159513888888889[/C][C]0.0269652777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]0.93[/C][C]0.898701388888889[/C][C]0.874583333333333[/C][C]0.0241180555555555[/C][C]0.0312986111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]0.94[/C][C]0.895034722222222[/C][C]0.872916666666667[/C][C]0.0221180555555555[/C][C]0.0449652777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]0.87[/C][C]0.873534722222222[/C][C]0.869583333333333[/C][C]0.00395138888888888[/C][C]-0.00353472222222229[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]0.84[/C][C]0.859451388888889[/C][C]0.861666666666667[/C][C]-0.0022152777777778[/C][C]-0.019451388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]0.83[/C][C]0.845284722222222[/C][C]0.851666666666667[/C][C]-0.00638194444444443[/C][C]-0.0152847222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]0.81[/C][C]0.827284722222222[/C][C]0.841666666666667[/C][C]-0.0143819444444444[/C][C]-0.0172847222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]0.81[/C][C]0.815034722222222[/C][C]0.83125[/C][C]-0.0162152777777777[/C][C]-0.00503472222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]0.81[/C][C]0.799951388888889[/C][C]0.82[/C][C]-0.0200486111111111[/C][C]0.0100486111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]0.8[/C][C]0.802451388888889[/C][C]0.810833333333333[/C][C]-0.00838194444444443[/C][C]-0.00245138888888885[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]0.8[/C][C]0.805534722222222[/C][C]0.805833333333333[/C][C]-0.000298611111111165[/C][C]-0.00553472222222218[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]0.8[/C][C]0.804701388888889[/C][C]0.802916666666667[/C][C]0.00178472222222221[/C][C]-0.00470138888888882[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]0.8[/C][C]0.817201388888889[/C][C]0.80125[/C][C]0.0159513888888889[/C][C]-0.0172013888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]0.8[/C][C]0.824951388888889[/C][C]0.800833333333333[/C][C]0.0241180555555555[/C][C]-0.0249513888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]0.8[/C][C]0.823784722222222[/C][C]0.801666666666667[/C][C]0.0221180555555555[/C][C]-0.0237847222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]0.79[/C][C]0.807701388888889[/C][C]0.80375[/C][C]0.00395138888888888[/C][C]-0.0177013888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]0.8[/C][C]0.804034722222222[/C][C]0.80625[/C][C]-0.0022152777777778[/C][C]-0.00403472222222212[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]0.8[/C][C]0.802368055555555[/C][C]0.80875[/C][C]-0.00638194444444443[/C][C]-0.00236805555555542[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]0.8[/C][C]0.796451388888889[/C][C]0.810833333333333[/C][C]-0.0143819444444444[/C][C]0.00354861111111127[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]0.81[/C][C]0.796284722222222[/C][C]0.8125[/C][C]-0.0162152777777777[/C][C]0.0137152777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]0.83[/C][C]0.794118055555555[/C][C]0.814166666666666[/C][C]-0.0200486111111111[/C][C]0.0358819444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]0.83[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00838194444444443[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]0.83[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000298611111111165[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]0.83[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00178472222222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]0.82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0159513888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]0.82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0241180555555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]0.82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0221180555555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196176&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=196176&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
10.68NANA0.00395138888888888NA
20.68NANA-0.0022152777777778NA
30.69NANA-0.00638194444444443NA
40.69NANA-0.0143819444444444NA
50.7NANA-0.0162152777777777NA
60.7NANA-0.0200486111111111NA
70.70.6903680555555560.69875-0.008381944444444430.00963194444444437
80.70.7009513888888890.70125-0.000298611111111165-0.000951388888888904
90.70.7051180555555560.7033333333333330.00178472222222221-0.00511805555555556
100.710.7209513888888890.7050.0159513888888889-0.0109513888888889
110.710.7303680555555560.706250.0241180555555555-0.0203680555555555
120.710.7292013888888890.7070833333333330.0221180555555555-0.0192013888888889
130.710.7139513888888890.710.00395138888888888-0.00395138888888891
140.710.7132013888888890.715416666666667-0.0022152777777778-0.00320138888888899
150.710.7152847222222220.721666666666667-0.00638194444444443-0.00528472222222232
160.710.7164513888888890.730833333333333-0.0143819444444444-0.00645138888888896
170.710.7279513888888890.744166666666667-0.0162152777777777-0.0179513888888889
180.710.7395347222222220.759583333333333-0.0200486111111111-0.0295347222222223
190.760.7674513888888890.775833333333333-0.00838194444444443-0.00745138888888897
200.770.7922013888888890.7925-0.000298611111111165-0.0222013888888889
210.780.8109513888888890.8091666666666670.00178472222222221-0.0309513888888889
220.850.8413680555555560.8254166666666670.01595138888888890.00863194444444437
230.890.8649513888888890.8408333333333330.02411805555555550.0250486111111111
240.90.8775347222222220.8554166666666670.02211805555555550.0224652777777778
250.910.8710347222222220.8670833333333330.003951388888888880.0389652777777779
260.910.8732013888888890.875416666666667-0.00221527777777780.0367986111111113
270.910.8765347222222220.882916666666667-0.006381944444444430.0334652777777779
280.90.8731180555555560.8875-0.01438194444444440.0268819444444445
290.890.8712847222222220.8875-0.01621527777777770.0187152777777779
300.880.8645347222222220.884583333333333-0.02004861111111110.015465277777778
310.870.8712013888888890.879583333333333-0.00838194444444443-0.00120138888888888
320.860.8734513888888890.87375-0.000298611111111165-0.0134513888888889
330.870.8697013888888890.8679166666666670.001784722222222210.000298611111110958
340.870.8784513888888890.86250.0159513888888889-0.00845138888888897
350.870.8820347222222220.8579166666666670.0241180555555555-0.0120347222222222
360.850.8754513888888890.8533333333333330.0221180555555555-0.0254513888888889
370.840.8547847222222220.8508333333333330.00395138888888888-0.0147847222222223
380.840.8511180555555560.853333333333333-0.0022152777777778-0.0111180555555557
390.840.8515347222222220.857916666666667-0.00638194444444443-0.0115347222222222
400.840.8477013888888890.862083333333333-0.0143819444444444-0.00770138888888883
410.840.8504513888888890.866666666666666-0.0162152777777777-0.0104513888888887
420.820.8528680555555550.872916666666666-0.0200486111111111-0.0328680555555554
430.870.8695347222222220.877916666666666-0.008381944444444430.000465277777777939
440.920.8788680555555550.879166666666667-0.0002986111111111650.0411319444444447
450.920.8805347222222220.878750.001784722222222210.0394652777777779
460.920.8930347222222220.8770833333333330.01595138888888890.0269652777777778
470.930.8987013888888890.8745833333333330.02411805555555550.0312986111111111
480.940.8950347222222220.8729166666666670.02211805555555550.0449652777777777
490.870.8735347222222220.8695833333333330.00395138888888888-0.00353472222222229
500.840.8594513888888890.861666666666667-0.0022152777777778-0.019451388888889
510.830.8452847222222220.851666666666667-0.00638194444444443-0.0152847222222223
520.810.8272847222222220.841666666666667-0.0143819444444444-0.0172847222222222
530.810.8150347222222220.83125-0.0162152777777777-0.00503472222222223
540.810.7999513888888890.82-0.02004861111111110.0100486111111111
550.80.8024513888888890.810833333333333-0.00838194444444443-0.00245138888888885
560.80.8055347222222220.805833333333333-0.000298611111111165-0.00553472222222218
570.80.8047013888888890.8029166666666670.00178472222222221-0.00470138888888882
580.80.8172013888888890.801250.0159513888888889-0.0172013888888888
590.80.8249513888888890.8008333333333330.0241180555555555-0.0249513888888888
600.80.8237847222222220.8016666666666670.0221180555555555-0.0237847222222222
610.790.8077013888888890.803750.00395138888888888-0.0177013888888888
620.80.8040347222222220.80625-0.0022152777777778-0.00403472222222212
630.80.8023680555555550.80875-0.00638194444444443-0.00236805555555542
640.80.7964513888888890.810833333333333-0.01438194444444440.00354861111111127
650.810.7962847222222220.8125-0.01621527777777770.0137152777777779
660.830.7941180555555550.814166666666666-0.02004861111111110.0358819444444446
670.83NANA-0.00838194444444443NA
680.83NANA-0.000298611111111165NA
690.83NANA0.00178472222222221NA
700.82NANA0.0159513888888889NA
710.82NANA0.0241180555555555NA
720.82NANA0.0221180555555555NA



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')