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 computationThu, 06 Dec 2012 05:29:45 -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/06/t1354789870rhbusslwitbu84s.htm/, Retrieved Thu, 25 Apr 2024 21:00:51 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196999, Retrieved Thu, 25 Apr 2024 21:00:51 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact120

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2012-12-06 10:29:45] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
6,81
6,8
6,8
6,85
6,85
6,85
6,85
6,85
6,85
6,86
6,86
6,88
6,88
6,88
6,91
6,91
6,91
6,91
6,99
6,99
6,99
7,02
7,02
7,05
7,05
7,05
7,05
7,1
7,1
7,1
7,1
7,12
7,13
7,18
7,24
7,24
7,24
7,27
7,27
7,27
7,27
7,3
7,3
7,57
7,76
7,94
7,94
7,96
7,96
7,98
7,99
8
8
8,04
8,04
8,04
8,04
8,04
8,07
8,07
8,07
8,07
8,11
8,11
8,12
8,11
8,13
8,15
8,16
8,2
8,2
8,2

Tables (Output of Computation)





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=196999&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=196999&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=196999&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 time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
16.81NANA0.0132083333333336NA
26.8NANA0.00170833333333362NA
36.8NANA-0.00404166666666719NA
46.85NANA-0.0141250000000002NA
56.85NANA-0.0344583333333343NA
66.85NANA-0.0446250000000007NA
76.856.801958333333336.84541666666667-0.04345833333333370.0480416666666681
86.856.8451256.85166666666666-0.00654166666666670.00487500000000196
96.856.871541666666666.859583333333330.0119583333333335-0.021541666666665
106.866.911208333333336.866666666666660.0445416666666672-0.0512083333333315
116.866.9131256.871666666666660.0414583333333341-0.0531249999999979
126.886.911041666666666.876666666666660.0343750000000008-0.0310416666666651
136.886.898208333333336.8850.0132083333333336-0.018208333333332
146.886.8983756.896666666666660.00170833333333362-0.018374999999998
156.916.904291666666666.90833333333333-0.004041666666667190.00570833333333542
166.916.906708333333336.92083333333333-0.01412500000000020.00329166666666758
176.916.899708333333336.93416666666667-0.03445833333333430.0102916666666673
186.916.903291666666676.94791666666667-0.04462500000000070.00670833333333398
196.996.9186256.96208333333333-0.04345833333333370.0713749999999997
206.996.969708333333336.97625-0.00654166666666670.0202916666666662
216.997.0011256.989166666666670.0119583333333335-0.0111249999999998
227.027.047458333333337.002916666666670.0445416666666672-0.0274583333333336
237.027.060208333333337.018750.0414583333333341-0.0402083333333332
247.057.068958333333337.034583333333330.0343750000000008-0.0189583333333321
257.057.060291666666677.047083333333330.0132083333333336-0.0102916666666664
267.057.058791666666677.057083333333330.00170833333333362-0.00879166666666631
277.057.064291666666677.06833333333333-0.00404166666666719-0.0142916666666668
287.17.066708333333337.08083333333333-0.01412500000000020.0332916666666652
297.17.062208333333337.09666666666667-0.03445833333333430.0377916666666662
307.17.0691257.11375-0.04462500000000070.0308749999999991
317.17.0861257.12958333333333-0.04345833333333370.0138749999999987
327.127.1401257.14666666666667-0.0065416666666667-0.0201250000000002
337.137.176958333333337.1650.0119583333333335-0.0469583333333343
347.187.225791666666677.181250.0445416666666672-0.045791666666668
357.247.2368757.195416666666670.04145833333333410.00312499999999893
367.247.245208333333347.210833333333330.0343750000000008-0.00520833333333481
377.247.240708333333337.22750.0132083333333336-0.000708333333334643
387.277.256291666666677.254583333333330.001708333333333620.0137083333333328
397.277.295541666666677.29958333333333-0.00404166666666719-0.0255416666666672
407.277.3433757.3575-0.0141250000000002-0.0733749999999995
417.277.3838757.41833333333333-0.0344583333333343-0.113874999999999
427.37.4328757.4775-0.0446250000000007-0.132874999999999
437.37.494041666666677.5375-0.0434583333333337-0.194041666666665
447.577.590541666666667.59708333333333-0.0065416666666667-0.0205416666666647
457.767.6686257.656666666666670.01195833333333350.0913750000000011
467.947.7616257.717083333333330.04454166666666720.178375000000001
477.947.8193757.777916666666670.04145833333333410.120625
487.967.873541666666677.839166666666670.03437500000000080.0864583333333329
497.967.914041666666677.900833333333330.01320833333333360.0459583333333331
507.987.952958333333337.951250.001708333333333620.0270416666666673
517.997.978458333333337.9825-0.004041666666667190.0115416666666679
5287.984208333333337.99833333333333-0.01412500000000020.0157916666666669
5387.973458333333338.00791666666667-0.03445833333333430.0265416666666685
548.047.973291666666678.01791666666667-0.04462500000000070.0667083333333327
558.047.9836258.02708333333333-0.04345833333333370.0563749999999992
568.048.0288758.03541666666667-0.00654166666666670.0111249999999998
578.048.0561258.044166666666670.0119583333333335-0.0161250000000006
588.048.098291666666678.053750.0445416666666672-0.0582916666666673
598.078.104791666666678.063333333333330.0414583333333341-0.034791666666667
608.078.1056258.071250.0343750000000008-0.0356249999999996
618.078.0911258.077916666666670.0132083333333336-0.0211249999999996
628.078.087958333333338.086250.00170833333333362-0.0179583333333326
638.118.091791666666678.09583333333333-0.004041666666667190.0182083333333338
648.118.0933758.1075-0.01412500000000020.0166249999999994
658.128.0851258.11958333333333-0.03445833333333430.0348749999999995
668.118.085791666666678.13041666666667-0.04462500000000070.0242083333333323
678.13NANA-0.0434583333333337NA
688.15NANA-0.0065416666666667NA
698.16NANA0.0119583333333335NA
708.2NANA0.0445416666666672NA
718.2NANA0.0414583333333341NA
728.2NANA0.0343750000000008NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 6.81 & NA & NA & 0.0132083333333336 & NA \tabularnewline
2 & 6.8 & NA & NA & 0.00170833333333362 & NA \tabularnewline
3 & 6.8 & NA & NA & -0.00404166666666719 & NA \tabularnewline
4 & 6.85 & NA & NA & -0.0141250000000002 & NA \tabularnewline
5 & 6.85 & NA & NA & -0.0344583333333343 & NA \tabularnewline
6 & 6.85 & NA & NA & -0.0446250000000007 & NA \tabularnewline
7 & 6.85 & 6.80195833333333 & 6.84541666666667 & -0.0434583333333337 & 0.0480416666666681 \tabularnewline
8 & 6.85 & 6.845125 & 6.85166666666666 & -0.0065416666666667 & 0.00487500000000196 \tabularnewline
9 & 6.85 & 6.87154166666666 & 6.85958333333333 & 0.0119583333333335 & -0.021541666666665 \tabularnewline
10 & 6.86 & 6.91120833333333 & 6.86666666666666 & 0.0445416666666672 & -0.0512083333333315 \tabularnewline
11 & 6.86 & 6.913125 & 6.87166666666666 & 0.0414583333333341 & -0.0531249999999979 \tabularnewline
12 & 6.88 & 6.91104166666666 & 6.87666666666666 & 0.0343750000000008 & -0.0310416666666651 \tabularnewline
13 & 6.88 & 6.89820833333333 & 6.885 & 0.0132083333333336 & -0.018208333333332 \tabularnewline
14 & 6.88 & 6.898375 & 6.89666666666666 & 0.00170833333333362 & -0.018374999999998 \tabularnewline
15 & 6.91 & 6.90429166666666 & 6.90833333333333 & -0.00404166666666719 & 0.00570833333333542 \tabularnewline
16 & 6.91 & 6.90670833333333 & 6.92083333333333 & -0.0141250000000002 & 0.00329166666666758 \tabularnewline
17 & 6.91 & 6.89970833333333 & 6.93416666666667 & -0.0344583333333343 & 0.0102916666666673 \tabularnewline
18 & 6.91 & 6.90329166666667 & 6.94791666666667 & -0.0446250000000007 & 0.00670833333333398 \tabularnewline
19 & 6.99 & 6.918625 & 6.96208333333333 & -0.0434583333333337 & 0.0713749999999997 \tabularnewline
20 & 6.99 & 6.96970833333333 & 6.97625 & -0.0065416666666667 & 0.0202916666666662 \tabularnewline
21 & 6.99 & 7.001125 & 6.98916666666667 & 0.0119583333333335 & -0.0111249999999998 \tabularnewline
22 & 7.02 & 7.04745833333333 & 7.00291666666667 & 0.0445416666666672 & -0.0274583333333336 \tabularnewline
23 & 7.02 & 7.06020833333333 & 7.01875 & 0.0414583333333341 & -0.0402083333333332 \tabularnewline
24 & 7.05 & 7.06895833333333 & 7.03458333333333 & 0.0343750000000008 & -0.0189583333333321 \tabularnewline
25 & 7.05 & 7.06029166666667 & 7.04708333333333 & 0.0132083333333336 & -0.0102916666666664 \tabularnewline
26 & 7.05 & 7.05879166666667 & 7.05708333333333 & 0.00170833333333362 & -0.00879166666666631 \tabularnewline
27 & 7.05 & 7.06429166666667 & 7.06833333333333 & -0.00404166666666719 & -0.0142916666666668 \tabularnewline
28 & 7.1 & 7.06670833333333 & 7.08083333333333 & -0.0141250000000002 & 0.0332916666666652 \tabularnewline
29 & 7.1 & 7.06220833333333 & 7.09666666666667 & -0.0344583333333343 & 0.0377916666666662 \tabularnewline
30 & 7.1 & 7.069125 & 7.11375 & -0.0446250000000007 & 0.0308749999999991 \tabularnewline
31 & 7.1 & 7.086125 & 7.12958333333333 & -0.0434583333333337 & 0.0138749999999987 \tabularnewline
32 & 7.12 & 7.140125 & 7.14666666666667 & -0.0065416666666667 & -0.0201250000000002 \tabularnewline
33 & 7.13 & 7.17695833333333 & 7.165 & 0.0119583333333335 & -0.0469583333333343 \tabularnewline
34 & 7.18 & 7.22579166666667 & 7.18125 & 0.0445416666666672 & -0.045791666666668 \tabularnewline
35 & 7.24 & 7.236875 & 7.19541666666667 & 0.0414583333333341 & 0.00312499999999893 \tabularnewline
36 & 7.24 & 7.24520833333334 & 7.21083333333333 & 0.0343750000000008 & -0.00520833333333481 \tabularnewline
37 & 7.24 & 7.24070833333333 & 7.2275 & 0.0132083333333336 & -0.000708333333334643 \tabularnewline
38 & 7.27 & 7.25629166666667 & 7.25458333333333 & 0.00170833333333362 & 0.0137083333333328 \tabularnewline
39 & 7.27 & 7.29554166666667 & 7.29958333333333 & -0.00404166666666719 & -0.0255416666666672 \tabularnewline
40 & 7.27 & 7.343375 & 7.3575 & -0.0141250000000002 & -0.0733749999999995 \tabularnewline
41 & 7.27 & 7.383875 & 7.41833333333333 & -0.0344583333333343 & -0.113874999999999 \tabularnewline
42 & 7.3 & 7.432875 & 7.4775 & -0.0446250000000007 & -0.132874999999999 \tabularnewline
43 & 7.3 & 7.49404166666667 & 7.5375 & -0.0434583333333337 & -0.194041666666665 \tabularnewline
44 & 7.57 & 7.59054166666666 & 7.59708333333333 & -0.0065416666666667 & -0.0205416666666647 \tabularnewline
45 & 7.76 & 7.668625 & 7.65666666666667 & 0.0119583333333335 & 0.0913750000000011 \tabularnewline
46 & 7.94 & 7.761625 & 7.71708333333333 & 0.0445416666666672 & 0.178375000000001 \tabularnewline
47 & 7.94 & 7.819375 & 7.77791666666667 & 0.0414583333333341 & 0.120625 \tabularnewline
48 & 7.96 & 7.87354166666667 & 7.83916666666667 & 0.0343750000000008 & 0.0864583333333329 \tabularnewline
49 & 7.96 & 7.91404166666667 & 7.90083333333333 & 0.0132083333333336 & 0.0459583333333331 \tabularnewline
50 & 7.98 & 7.95295833333333 & 7.95125 & 0.00170833333333362 & 0.0270416666666673 \tabularnewline
51 & 7.99 & 7.97845833333333 & 7.9825 & -0.00404166666666719 & 0.0115416666666679 \tabularnewline
52 & 8 & 7.98420833333333 & 7.99833333333333 & -0.0141250000000002 & 0.0157916666666669 \tabularnewline
53 & 8 & 7.97345833333333 & 8.00791666666667 & -0.0344583333333343 & 0.0265416666666685 \tabularnewline
54 & 8.04 & 7.97329166666667 & 8.01791666666667 & -0.0446250000000007 & 0.0667083333333327 \tabularnewline
55 & 8.04 & 7.983625 & 8.02708333333333 & -0.0434583333333337 & 0.0563749999999992 \tabularnewline
56 & 8.04 & 8.028875 & 8.03541666666667 & -0.0065416666666667 & 0.0111249999999998 \tabularnewline
57 & 8.04 & 8.056125 & 8.04416666666667 & 0.0119583333333335 & -0.0161250000000006 \tabularnewline
58 & 8.04 & 8.09829166666667 & 8.05375 & 0.0445416666666672 & -0.0582916666666673 \tabularnewline
59 & 8.07 & 8.10479166666667 & 8.06333333333333 & 0.0414583333333341 & -0.034791666666667 \tabularnewline
60 & 8.07 & 8.105625 & 8.07125 & 0.0343750000000008 & -0.0356249999999996 \tabularnewline
61 & 8.07 & 8.091125 & 8.07791666666667 & 0.0132083333333336 & -0.0211249999999996 \tabularnewline
62 & 8.07 & 8.08795833333333 & 8.08625 & 0.00170833333333362 & -0.0179583333333326 \tabularnewline
63 & 8.11 & 8.09179166666667 & 8.09583333333333 & -0.00404166666666719 & 0.0182083333333338 \tabularnewline
64 & 8.11 & 8.093375 & 8.1075 & -0.0141250000000002 & 0.0166249999999994 \tabularnewline
65 & 8.12 & 8.085125 & 8.11958333333333 & -0.0344583333333343 & 0.0348749999999995 \tabularnewline
66 & 8.11 & 8.08579166666667 & 8.13041666666667 & -0.0446250000000007 & 0.0242083333333323 \tabularnewline
67 & 8.13 & NA & NA & -0.0434583333333337 & NA \tabularnewline
68 & 8.15 & NA & NA & -0.0065416666666667 & NA \tabularnewline
69 & 8.16 & NA & NA & 0.0119583333333335 & NA \tabularnewline
70 & 8.2 & NA & NA & 0.0445416666666672 & NA \tabularnewline
71 & 8.2 & NA & NA & 0.0414583333333341 & NA \tabularnewline
72 & 8.2 & NA & NA & 0.0343750000000008 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196999&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]6.81[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0132083333333336[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]6.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00170833333333362[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]6.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00404166666666719[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]6.85[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0141250000000002[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]6.85[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0344583333333343[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]6.85[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0446250000000007[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]6.85[/C][C]6.80195833333333[/C][C]6.84541666666667[/C][C]-0.0434583333333337[/C][C]0.0480416666666681[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]6.85[/C][C]6.845125[/C][C]6.85166666666666[/C][C]-0.0065416666666667[/C][C]0.00487500000000196[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]6.85[/C][C]6.87154166666666[/C][C]6.85958333333333[/C][C]0.0119583333333335[/C][C]-0.021541666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]6.86[/C][C]6.91120833333333[/C][C]6.86666666666666[/C][C]0.0445416666666672[/C][C]-0.0512083333333315[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]6.86[/C][C]6.913125[/C][C]6.87166666666666[/C][C]0.0414583333333341[/C][C]-0.0531249999999979[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]6.88[/C][C]6.91104166666666[/C][C]6.87666666666666[/C][C]0.0343750000000008[/C][C]-0.0310416666666651[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]6.88[/C][C]6.89820833333333[/C][C]6.885[/C][C]0.0132083333333336[/C][C]-0.018208333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]6.88[/C][C]6.898375[/C][C]6.89666666666666[/C][C]0.00170833333333362[/C][C]-0.018374999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]6.91[/C][C]6.90429166666666[/C][C]6.90833333333333[/C][C]-0.00404166666666719[/C][C]0.00570833333333542[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]6.91[/C][C]6.90670833333333[/C][C]6.92083333333333[/C][C]-0.0141250000000002[/C][C]0.00329166666666758[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]6.91[/C][C]6.89970833333333[/C][C]6.93416666666667[/C][C]-0.0344583333333343[/C][C]0.0102916666666673[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]6.91[/C][C]6.90329166666667[/C][C]6.94791666666667[/C][C]-0.0446250000000007[/C][C]0.00670833333333398[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]6.99[/C][C]6.918625[/C][C]6.96208333333333[/C][C]-0.0434583333333337[/C][C]0.0713749999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]6.99[/C][C]6.96970833333333[/C][C]6.97625[/C][C]-0.0065416666666667[/C][C]0.0202916666666662[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]6.99[/C][C]7.001125[/C][C]6.98916666666667[/C][C]0.0119583333333335[/C][C]-0.0111249999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]7.02[/C][C]7.04745833333333[/C][C]7.00291666666667[/C][C]0.0445416666666672[/C][C]-0.0274583333333336[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]7.02[/C][C]7.06020833333333[/C][C]7.01875[/C][C]0.0414583333333341[/C][C]-0.0402083333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]7.05[/C][C]7.06895833333333[/C][C]7.03458333333333[/C][C]0.0343750000000008[/C][C]-0.0189583333333321[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]7.05[/C][C]7.06029166666667[/C][C]7.04708333333333[/C][C]0.0132083333333336[/C][C]-0.0102916666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]7.05[/C][C]7.05879166666667[/C][C]7.05708333333333[/C][C]0.00170833333333362[/C][C]-0.00879166666666631[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]7.05[/C][C]7.06429166666667[/C][C]7.06833333333333[/C][C]-0.00404166666666719[/C][C]-0.0142916666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]7.1[/C][C]7.06670833333333[/C][C]7.08083333333333[/C][C]-0.0141250000000002[/C][C]0.0332916666666652[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]7.1[/C][C]7.06220833333333[/C][C]7.09666666666667[/C][C]-0.0344583333333343[/C][C]0.0377916666666662[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]7.1[/C][C]7.069125[/C][C]7.11375[/C][C]-0.0446250000000007[/C][C]0.0308749999999991[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]7.1[/C][C]7.086125[/C][C]7.12958333333333[/C][C]-0.0434583333333337[/C][C]0.0138749999999987[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]7.12[/C][C]7.140125[/C][C]7.14666666666667[/C][C]-0.0065416666666667[/C][C]-0.0201250000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]7.13[/C][C]7.17695833333333[/C][C]7.165[/C][C]0.0119583333333335[/C][C]-0.0469583333333343[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]7.18[/C][C]7.22579166666667[/C][C]7.18125[/C][C]0.0445416666666672[/C][C]-0.045791666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]7.24[/C][C]7.236875[/C][C]7.19541666666667[/C][C]0.0414583333333341[/C][C]0.00312499999999893[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]7.24[/C][C]7.24520833333334[/C][C]7.21083333333333[/C][C]0.0343750000000008[/C][C]-0.00520833333333481[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]7.24[/C][C]7.24070833333333[/C][C]7.2275[/C][C]0.0132083333333336[/C][C]-0.000708333333334643[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]7.27[/C][C]7.25629166666667[/C][C]7.25458333333333[/C][C]0.00170833333333362[/C][C]0.0137083333333328[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]7.27[/C][C]7.29554166666667[/C][C]7.29958333333333[/C][C]-0.00404166666666719[/C][C]-0.0255416666666672[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]7.27[/C][C]7.343375[/C][C]7.3575[/C][C]-0.0141250000000002[/C][C]-0.0733749999999995[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]7.27[/C][C]7.383875[/C][C]7.41833333333333[/C][C]-0.0344583333333343[/C][C]-0.113874999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]7.3[/C][C]7.432875[/C][C]7.4775[/C][C]-0.0446250000000007[/C][C]-0.132874999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]7.3[/C][C]7.49404166666667[/C][C]7.5375[/C][C]-0.0434583333333337[/C][C]-0.194041666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]7.57[/C][C]7.59054166666666[/C][C]7.59708333333333[/C][C]-0.0065416666666667[/C][C]-0.0205416666666647[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]7.76[/C][C]7.668625[/C][C]7.65666666666667[/C][C]0.0119583333333335[/C][C]0.0913750000000011[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]7.94[/C][C]7.761625[/C][C]7.71708333333333[/C][C]0.0445416666666672[/C][C]0.178375000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]7.94[/C][C]7.819375[/C][C]7.77791666666667[/C][C]0.0414583333333341[/C][C]0.120625[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]7.96[/C][C]7.87354166666667[/C][C]7.83916666666667[/C][C]0.0343750000000008[/C][C]0.0864583333333329[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]7.96[/C][C]7.91404166666667[/C][C]7.90083333333333[/C][C]0.0132083333333336[/C][C]0.0459583333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]7.98[/C][C]7.95295833333333[/C][C]7.95125[/C][C]0.00170833333333362[/C][C]0.0270416666666673[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]7.99[/C][C]7.97845833333333[/C][C]7.9825[/C][C]-0.00404166666666719[/C][C]0.0115416666666679[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]8[/C][C]7.98420833333333[/C][C]7.99833333333333[/C][C]-0.0141250000000002[/C][C]0.0157916666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]8[/C][C]7.97345833333333[/C][C]8.00791666666667[/C][C]-0.0344583333333343[/C][C]0.0265416666666685[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]8.04[/C][C]7.97329166666667[/C][C]8.01791666666667[/C][C]-0.0446250000000007[/C][C]0.0667083333333327[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]8.04[/C][C]7.983625[/C][C]8.02708333333333[/C][C]-0.0434583333333337[/C][C]0.0563749999999992[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]8.04[/C][C]8.028875[/C][C]8.03541666666667[/C][C]-0.0065416666666667[/C][C]0.0111249999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]8.04[/C][C]8.056125[/C][C]8.04416666666667[/C][C]0.0119583333333335[/C][C]-0.0161250000000006[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]8.04[/C][C]8.09829166666667[/C][C]8.05375[/C][C]0.0445416666666672[/C][C]-0.0582916666666673[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]8.07[/C][C]8.10479166666667[/C][C]8.06333333333333[/C][C]0.0414583333333341[/C][C]-0.034791666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]8.07[/C][C]8.105625[/C][C]8.07125[/C][C]0.0343750000000008[/C][C]-0.0356249999999996[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]8.07[/C][C]8.091125[/C][C]8.07791666666667[/C][C]0.0132083333333336[/C][C]-0.0211249999999996[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]8.07[/C][C]8.08795833333333[/C][C]8.08625[/C][C]0.00170833333333362[/C][C]-0.0179583333333326[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]8.11[/C][C]8.09179166666667[/C][C]8.09583333333333[/C][C]-0.00404166666666719[/C][C]0.0182083333333338[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]8.11[/C][C]8.093375[/C][C]8.1075[/C][C]-0.0141250000000002[/C][C]0.0166249999999994[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]8.12[/C][C]8.085125[/C][C]8.11958333333333[/C][C]-0.0344583333333343[/C][C]0.0348749999999995[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]8.11[/C][C]8.08579166666667[/C][C]8.13041666666667[/C][C]-0.0446250000000007[/C][C]0.0242083333333323[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]8.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0434583333333337[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]8.15[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0065416666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]8.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0119583333333335[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]8.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0445416666666672[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]8.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0414583333333341[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]8.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0343750000000008[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196999&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=196999&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
16.81NANA0.0132083333333336NA
26.8NANA0.00170833333333362NA
36.8NANA-0.00404166666666719NA
46.85NANA-0.0141250000000002NA
56.85NANA-0.0344583333333343NA
66.85NANA-0.0446250000000007NA
76.856.801958333333336.84541666666667-0.04345833333333370.0480416666666681
86.856.8451256.85166666666666-0.00654166666666670.00487500000000196
96.856.871541666666666.859583333333330.0119583333333335-0.021541666666665
106.866.911208333333336.866666666666660.0445416666666672-0.0512083333333315
116.866.9131256.871666666666660.0414583333333341-0.0531249999999979
126.886.911041666666666.876666666666660.0343750000000008-0.0310416666666651
136.886.898208333333336.8850.0132083333333336-0.018208333333332
146.886.8983756.896666666666660.00170833333333362-0.018374999999998
156.916.904291666666666.90833333333333-0.004041666666667190.00570833333333542
166.916.906708333333336.92083333333333-0.01412500000000020.00329166666666758
176.916.899708333333336.93416666666667-0.03445833333333430.0102916666666673
186.916.903291666666676.94791666666667-0.04462500000000070.00670833333333398
196.996.9186256.96208333333333-0.04345833333333370.0713749999999997
206.996.969708333333336.97625-0.00654166666666670.0202916666666662
216.997.0011256.989166666666670.0119583333333335-0.0111249999999998
227.027.047458333333337.002916666666670.0445416666666672-0.0274583333333336
237.027.060208333333337.018750.0414583333333341-0.0402083333333332
247.057.068958333333337.034583333333330.0343750000000008-0.0189583333333321
257.057.060291666666677.047083333333330.0132083333333336-0.0102916666666664
267.057.058791666666677.057083333333330.00170833333333362-0.00879166666666631
277.057.064291666666677.06833333333333-0.00404166666666719-0.0142916666666668
287.17.066708333333337.08083333333333-0.01412500000000020.0332916666666652
297.17.062208333333337.09666666666667-0.03445833333333430.0377916666666662
307.17.0691257.11375-0.04462500000000070.0308749999999991
317.17.0861257.12958333333333-0.04345833333333370.0138749999999987
327.127.1401257.14666666666667-0.0065416666666667-0.0201250000000002
337.137.176958333333337.1650.0119583333333335-0.0469583333333343
347.187.225791666666677.181250.0445416666666672-0.045791666666668
357.247.2368757.195416666666670.04145833333333410.00312499999999893
367.247.245208333333347.210833333333330.0343750000000008-0.00520833333333481
377.247.240708333333337.22750.0132083333333336-0.000708333333334643
387.277.256291666666677.254583333333330.001708333333333620.0137083333333328
397.277.295541666666677.29958333333333-0.00404166666666719-0.0255416666666672
407.277.3433757.3575-0.0141250000000002-0.0733749999999995
417.277.3838757.41833333333333-0.0344583333333343-0.113874999999999
427.37.4328757.4775-0.0446250000000007-0.132874999999999
437.37.494041666666677.5375-0.0434583333333337-0.194041666666665
447.577.590541666666667.59708333333333-0.0065416666666667-0.0205416666666647
457.767.6686257.656666666666670.01195833333333350.0913750000000011
467.947.7616257.717083333333330.04454166666666720.178375000000001
477.947.8193757.777916666666670.04145833333333410.120625
487.967.873541666666677.839166666666670.03437500000000080.0864583333333329
497.967.914041666666677.900833333333330.01320833333333360.0459583333333331
507.987.952958333333337.951250.001708333333333620.0270416666666673
517.997.978458333333337.9825-0.004041666666667190.0115416666666679
5287.984208333333337.99833333333333-0.01412500000000020.0157916666666669
5387.973458333333338.00791666666667-0.03445833333333430.0265416666666685
548.047.973291666666678.01791666666667-0.04462500000000070.0667083333333327
558.047.9836258.02708333333333-0.04345833333333370.0563749999999992
568.048.0288758.03541666666667-0.00654166666666670.0111249999999998
578.048.0561258.044166666666670.0119583333333335-0.0161250000000006
588.048.098291666666678.053750.0445416666666672-0.0582916666666673
598.078.104791666666678.063333333333330.0414583333333341-0.034791666666667
608.078.1056258.071250.0343750000000008-0.0356249999999996
618.078.0911258.077916666666670.0132083333333336-0.0211249999999996
628.078.087958333333338.086250.00170833333333362-0.0179583333333326
638.118.091791666666678.09583333333333-0.004041666666667190.0182083333333338
648.118.0933758.1075-0.01412500000000020.0166249999999994
658.128.0851258.11958333333333-0.03445833333333430.0348749999999995
668.118.085791666666678.13041666666667-0.04462500000000070.0242083333333323
678.13NANA-0.0434583333333337NA
688.15NANA-0.0065416666666667NA
698.16NANA0.0119583333333335NA
708.2NANA0.0445416666666672NA
718.2NANA0.0414583333333341NA
728.2NANA0.0343750000000008NA


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')