Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationFri, 07 Dec 2012 06:48:39 -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/07/t13548810498s8vgybmrq037vu.htm/, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 00:45:51 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197318, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 00:45:51 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact88
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2012-12-07 11:48:39] [606ba890a58836132a627f58687546e9] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
46,83
45,93
45,93
45,93
45,9
45,91
45,85
45,58
45,56
45,5
45,5
45,5
45,51
45,49
45,4
45,38
45,38
45,38
45,49
45,41
44,99
44,98
44,93
44,93
44,91
44,86
44,76
44,89
44,89
45
45,01
45,11
45,05
44,67
44,48
44,48
44,48
44,58
44,79
44,79
44,41
44,41
44,44
44,43
44,36
44,39
44,39
44,41
44,32
44,43
44,82
44,97
44,91
44,79
44,76
44,8
44,65
44,49
44,56
44,4
44,45
44,46
44,39
44,5
44,44
44,41
44,4
44,42
44,49
44,46
44,49
44,5




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197318&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]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197318&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197318&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 time4 seconds
R Server'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
146.83NANA-0.101256944444444NA
245.93NANA-0.0495069444444397NA
345.93NANA0.0370763888888916NA
445.93NANA0.128659722222224NA
545.9NANA0.0457430555555561NA
645.91NANA0.0544930555555567NA
745.8545.891159722222245.77166666666670.119493055555557-0.0411597222222255
845.5845.805909722222245.69833333333330.107576388888886-0.225909722222227
945.5645.646576388888945.6579166666667-0.0113402777777821-0.0865763888888864
1045.545.510326388888945.6129166666667-0.102590277777783-0.0103263888888918
1145.545.455826388888945.5683333333333-0.1125069444444430.0441736111111055
1245.545.408743055555645.5245833333333-0.1158402777777790.0912569444444458
1345.5145.386243055555645.4875-0.1012569444444440.123756944444445
1445.4945.415909722222245.4654166666667-0.04950694444443970.0740902777777848
1545.445.471659722222245.43458333333330.0370763888888916-0.0716597222222148
1645.3845.517826388888945.38916666666670.128659722222224-0.137826388888882
1745.3845.389493055555545.343750.0457430555555561-0.00949305555554503
1845.3845.350743055555545.296250.05449305555555670.0292569444444553
1945.4945.366993055555645.24750.1194930555555570.123006944444448
2045.4145.303826388888945.196250.1075763888888860.10617361111111
2144.9945.131993055555545.1433333333333-0.0113402777777821-0.141993055555545
2244.9844.993659722222245.09625-0.102590277777783-0.013659722222215
2344.9344.942909722222245.0554166666667-0.112506944444443-0.0129097222222185
2444.9344.903326388888945.0191666666667-0.1158402777777790.0266736111111214
2544.9144.882076388888944.9833333333333-0.1012569444444440.0279236111111132
2644.8644.901326388888944.9508333333333-0.0495069444444397-0.0413263888888906
2744.7644.977909722222244.94083333333330.0370763888888916-0.217909722222231
2844.8945.059076388888944.93041666666670.128659722222224-0.16907638888889
2944.8944.944493055555644.898750.0457430555555561-0.0544930555555538
304544.915743055555644.861250.05449305555555670.0842569444444479
3145.0144.944076388888944.82458333333330.1194930555555570.065923611111117
3245.1144.902576388888944.7950.1075763888888860.207423611111118
3345.0544.773243055555544.7845833333333-0.01134027777778210.27675694444445
3444.6744.679076388888944.7816666666667-0.102590277777783-0.00907638888887874
3544.4844.644993055555644.7575-0.112506944444443-0.164993055555556
3644.4844.597076388888944.7129166666667-0.115840277777779-0.11707638888889
3744.4844.563326388888944.6645833333333-0.101256944444444-0.0833263888888851
3844.5844.562993055555644.6125-0.04950694444443970.0170069444444465
3944.7944.592493055555544.55541666666670.03707638888889160.197506944444456
4044.7944.643659722222244.5150.1286597222222240.146340277777789
4144.4144.545326388888944.49958333333330.0457430555555561-0.135326388888878
4244.4144.547409722222244.49291666666670.0544930555555567-0.137409722222209
4344.4444.602826388888944.48333333333330.119493055555557-0.162826388888888
4444.4344.577993055555644.47041666666670.107576388888886-0.147993055555553
4544.3644.454076388888944.4654166666667-0.0113402777777821-0.0940763888888867
4644.3944.371576388888944.4741666666667-0.1025902777777830.0184236111111176
4744.3944.389993055555644.5025-0.1125069444444436.94444444349074e-06
4844.4144.423326388888944.5391666666667-0.115840277777779-0.0133263888888919
4944.3244.467076388888944.5683333333333-0.101256944444444-0.147076388888884
5044.4344.547576388888944.5970833333333-0.0495069444444397-0.117576388888885
5144.8244.661659722222244.62458333333330.03707638888889160.158340277777782
5244.9744.769493055555644.64083333333330.1286597222222240.200506944444442
5344.9144.697826388888944.65208333333330.04574305555555610.212173611111112
5444.7944.713243055555644.658750.05449305555555670.0767569444444405
5544.7644.783243055555644.663750.119493055555557-0.0232430555555538
5644.844.777993055555544.67041666666670.1075763888888860.0220069444444491
5744.6544.642409722222244.65375-0.01134027777778210.00759027777777987
5844.4944.513659722222244.61625-0.102590277777783-0.023659722222213
5944.5644.464576388888944.5770833333333-0.1125069444444430.0954236111111157
6044.444.425826388888944.5416666666667-0.115840277777779-0.0258263888888877
6144.4544.409576388888944.5108333333333-0.1012569444444440.040423611111116
6244.4644.430493055555644.48-0.04950694444443970.0295069444444422
6344.3944.494576388888944.45750.0370763888888916-0.104576388888887
6444.544.578243055555644.44958333333330.128659722222224-0.0782430555555536
6544.4444.491159722222244.44541666666670.0457430555555561-0.0511597222222235
6644.4144.501159722222244.44666666666670.0544930555555567-0.0911597222222156
6744.4NANA0.119493055555557NA
6844.42NANA0.107576388888886NA
6944.49NANA-0.0113402777777821NA
7044.46NANA-0.102590277777783NA
7144.49NANA-0.112506944444443NA
7244.5NANA-0.115840277777779NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 46.83 & NA & NA & -0.101256944444444 & NA \tabularnewline
2 & 45.93 & NA & NA & -0.0495069444444397 & NA \tabularnewline
3 & 45.93 & NA & NA & 0.0370763888888916 & NA \tabularnewline
4 & 45.93 & NA & NA & 0.128659722222224 & NA \tabularnewline
5 & 45.9 & NA & NA & 0.0457430555555561 & NA \tabularnewline
6 & 45.91 & NA & NA & 0.0544930555555567 & NA \tabularnewline
7 & 45.85 & 45.8911597222222 & 45.7716666666667 & 0.119493055555557 & -0.0411597222222255 \tabularnewline
8 & 45.58 & 45.8059097222222 & 45.6983333333333 & 0.107576388888886 & -0.225909722222227 \tabularnewline
9 & 45.56 & 45.6465763888889 & 45.6579166666667 & -0.0113402777777821 & -0.0865763888888864 \tabularnewline
10 & 45.5 & 45.5103263888889 & 45.6129166666667 & -0.102590277777783 & -0.0103263888888918 \tabularnewline
11 & 45.5 & 45.4558263888889 & 45.5683333333333 & -0.112506944444443 & 0.0441736111111055 \tabularnewline
12 & 45.5 & 45.4087430555556 & 45.5245833333333 & -0.115840277777779 & 0.0912569444444458 \tabularnewline
13 & 45.51 & 45.3862430555556 & 45.4875 & -0.101256944444444 & 0.123756944444445 \tabularnewline
14 & 45.49 & 45.4159097222222 & 45.4654166666667 & -0.0495069444444397 & 0.0740902777777848 \tabularnewline
15 & 45.4 & 45.4716597222222 & 45.4345833333333 & 0.0370763888888916 & -0.0716597222222148 \tabularnewline
16 & 45.38 & 45.5178263888889 & 45.3891666666667 & 0.128659722222224 & -0.137826388888882 \tabularnewline
17 & 45.38 & 45.3894930555555 & 45.34375 & 0.0457430555555561 & -0.00949305555554503 \tabularnewline
18 & 45.38 & 45.3507430555555 & 45.29625 & 0.0544930555555567 & 0.0292569444444553 \tabularnewline
19 & 45.49 & 45.3669930555556 & 45.2475 & 0.119493055555557 & 0.123006944444448 \tabularnewline
20 & 45.41 & 45.3038263888889 & 45.19625 & 0.107576388888886 & 0.10617361111111 \tabularnewline
21 & 44.99 & 45.1319930555555 & 45.1433333333333 & -0.0113402777777821 & -0.141993055555545 \tabularnewline
22 & 44.98 & 44.9936597222222 & 45.09625 & -0.102590277777783 & -0.013659722222215 \tabularnewline
23 & 44.93 & 44.9429097222222 & 45.0554166666667 & -0.112506944444443 & -0.0129097222222185 \tabularnewline
24 & 44.93 & 44.9033263888889 & 45.0191666666667 & -0.115840277777779 & 0.0266736111111214 \tabularnewline
25 & 44.91 & 44.8820763888889 & 44.9833333333333 & -0.101256944444444 & 0.0279236111111132 \tabularnewline
26 & 44.86 & 44.9013263888889 & 44.9508333333333 & -0.0495069444444397 & -0.0413263888888906 \tabularnewline
27 & 44.76 & 44.9779097222222 & 44.9408333333333 & 0.0370763888888916 & -0.217909722222231 \tabularnewline
28 & 44.89 & 45.0590763888889 & 44.9304166666667 & 0.128659722222224 & -0.16907638888889 \tabularnewline
29 & 44.89 & 44.9444930555556 & 44.89875 & 0.0457430555555561 & -0.0544930555555538 \tabularnewline
30 & 45 & 44.9157430555556 & 44.86125 & 0.0544930555555567 & 0.0842569444444479 \tabularnewline
31 & 45.01 & 44.9440763888889 & 44.8245833333333 & 0.119493055555557 & 0.065923611111117 \tabularnewline
32 & 45.11 & 44.9025763888889 & 44.795 & 0.107576388888886 & 0.207423611111118 \tabularnewline
33 & 45.05 & 44.7732430555555 & 44.7845833333333 & -0.0113402777777821 & 0.27675694444445 \tabularnewline
34 & 44.67 & 44.6790763888889 & 44.7816666666667 & -0.102590277777783 & -0.00907638888887874 \tabularnewline
35 & 44.48 & 44.6449930555556 & 44.7575 & -0.112506944444443 & -0.164993055555556 \tabularnewline
36 & 44.48 & 44.5970763888889 & 44.7129166666667 & -0.115840277777779 & -0.11707638888889 \tabularnewline
37 & 44.48 & 44.5633263888889 & 44.6645833333333 & -0.101256944444444 & -0.0833263888888851 \tabularnewline
38 & 44.58 & 44.5629930555556 & 44.6125 & -0.0495069444444397 & 0.0170069444444465 \tabularnewline
39 & 44.79 & 44.5924930555555 & 44.5554166666667 & 0.0370763888888916 & 0.197506944444456 \tabularnewline
40 & 44.79 & 44.6436597222222 & 44.515 & 0.128659722222224 & 0.146340277777789 \tabularnewline
41 & 44.41 & 44.5453263888889 & 44.4995833333333 & 0.0457430555555561 & -0.135326388888878 \tabularnewline
42 & 44.41 & 44.5474097222222 & 44.4929166666667 & 0.0544930555555567 & -0.137409722222209 \tabularnewline
43 & 44.44 & 44.6028263888889 & 44.4833333333333 & 0.119493055555557 & -0.162826388888888 \tabularnewline
44 & 44.43 & 44.5779930555556 & 44.4704166666667 & 0.107576388888886 & -0.147993055555553 \tabularnewline
45 & 44.36 & 44.4540763888889 & 44.4654166666667 & -0.0113402777777821 & -0.0940763888888867 \tabularnewline
46 & 44.39 & 44.3715763888889 & 44.4741666666667 & -0.102590277777783 & 0.0184236111111176 \tabularnewline
47 & 44.39 & 44.3899930555556 & 44.5025 & -0.112506944444443 & 6.94444444349074e-06 \tabularnewline
48 & 44.41 & 44.4233263888889 & 44.5391666666667 & -0.115840277777779 & -0.0133263888888919 \tabularnewline
49 & 44.32 & 44.4670763888889 & 44.5683333333333 & -0.101256944444444 & -0.147076388888884 \tabularnewline
50 & 44.43 & 44.5475763888889 & 44.5970833333333 & -0.0495069444444397 & -0.117576388888885 \tabularnewline
51 & 44.82 & 44.6616597222222 & 44.6245833333333 & 0.0370763888888916 & 0.158340277777782 \tabularnewline
52 & 44.97 & 44.7694930555556 & 44.6408333333333 & 0.128659722222224 & 0.200506944444442 \tabularnewline
53 & 44.91 & 44.6978263888889 & 44.6520833333333 & 0.0457430555555561 & 0.212173611111112 \tabularnewline
54 & 44.79 & 44.7132430555556 & 44.65875 & 0.0544930555555567 & 0.0767569444444405 \tabularnewline
55 & 44.76 & 44.7832430555556 & 44.66375 & 0.119493055555557 & -0.0232430555555538 \tabularnewline
56 & 44.8 & 44.7779930555555 & 44.6704166666667 & 0.107576388888886 & 0.0220069444444491 \tabularnewline
57 & 44.65 & 44.6424097222222 & 44.65375 & -0.0113402777777821 & 0.00759027777777987 \tabularnewline
58 & 44.49 & 44.5136597222222 & 44.61625 & -0.102590277777783 & -0.023659722222213 \tabularnewline
59 & 44.56 & 44.4645763888889 & 44.5770833333333 & -0.112506944444443 & 0.0954236111111157 \tabularnewline
60 & 44.4 & 44.4258263888889 & 44.5416666666667 & -0.115840277777779 & -0.0258263888888877 \tabularnewline
61 & 44.45 & 44.4095763888889 & 44.5108333333333 & -0.101256944444444 & 0.040423611111116 \tabularnewline
62 & 44.46 & 44.4304930555556 & 44.48 & -0.0495069444444397 & 0.0295069444444422 \tabularnewline
63 & 44.39 & 44.4945763888889 & 44.4575 & 0.0370763888888916 & -0.104576388888887 \tabularnewline
64 & 44.5 & 44.5782430555556 & 44.4495833333333 & 0.128659722222224 & -0.0782430555555536 \tabularnewline
65 & 44.44 & 44.4911597222222 & 44.4454166666667 & 0.0457430555555561 & -0.0511597222222235 \tabularnewline
66 & 44.41 & 44.5011597222222 & 44.4466666666667 & 0.0544930555555567 & -0.0911597222222156 \tabularnewline
67 & 44.4 & NA & NA & 0.119493055555557 & NA \tabularnewline
68 & 44.42 & NA & NA & 0.107576388888886 & NA \tabularnewline
69 & 44.49 & NA & NA & -0.0113402777777821 & NA \tabularnewline
70 & 44.46 & NA & NA & -0.102590277777783 & NA \tabularnewline
71 & 44.49 & NA & NA & -0.112506944444443 & NA \tabularnewline
72 & 44.5 & NA & NA & -0.115840277777779 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197318&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]46.83[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.101256944444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]45.93[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0495069444444397[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]45.93[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0370763888888916[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]45.93[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.128659722222224[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]45.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0457430555555561[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]45.91[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0544930555555567[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]45.85[/C][C]45.8911597222222[/C][C]45.7716666666667[/C][C]0.119493055555557[/C][C]-0.0411597222222255[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]45.58[/C][C]45.8059097222222[/C][C]45.6983333333333[/C][C]0.107576388888886[/C][C]-0.225909722222227[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]45.56[/C][C]45.6465763888889[/C][C]45.6579166666667[/C][C]-0.0113402777777821[/C][C]-0.0865763888888864[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]45.5[/C][C]45.5103263888889[/C][C]45.6129166666667[/C][C]-0.102590277777783[/C][C]-0.0103263888888918[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]45.5[/C][C]45.4558263888889[/C][C]45.5683333333333[/C][C]-0.112506944444443[/C][C]0.0441736111111055[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]45.5[/C][C]45.4087430555556[/C][C]45.5245833333333[/C][C]-0.115840277777779[/C][C]0.0912569444444458[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]45.51[/C][C]45.3862430555556[/C][C]45.4875[/C][C]-0.101256944444444[/C][C]0.123756944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]45.49[/C][C]45.4159097222222[/C][C]45.4654166666667[/C][C]-0.0495069444444397[/C][C]0.0740902777777848[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]45.4[/C][C]45.4716597222222[/C][C]45.4345833333333[/C][C]0.0370763888888916[/C][C]-0.0716597222222148[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]45.38[/C][C]45.5178263888889[/C][C]45.3891666666667[/C][C]0.128659722222224[/C][C]-0.137826388888882[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]45.38[/C][C]45.3894930555555[/C][C]45.34375[/C][C]0.0457430555555561[/C][C]-0.00949305555554503[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]45.38[/C][C]45.3507430555555[/C][C]45.29625[/C][C]0.0544930555555567[/C][C]0.0292569444444553[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]45.49[/C][C]45.3669930555556[/C][C]45.2475[/C][C]0.119493055555557[/C][C]0.123006944444448[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]45.41[/C][C]45.3038263888889[/C][C]45.19625[/C][C]0.107576388888886[/C][C]0.10617361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]44.99[/C][C]45.1319930555555[/C][C]45.1433333333333[/C][C]-0.0113402777777821[/C][C]-0.141993055555545[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]44.98[/C][C]44.9936597222222[/C][C]45.09625[/C][C]-0.102590277777783[/C][C]-0.013659722222215[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]44.93[/C][C]44.9429097222222[/C][C]45.0554166666667[/C][C]-0.112506944444443[/C][C]-0.0129097222222185[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]44.93[/C][C]44.9033263888889[/C][C]45.0191666666667[/C][C]-0.115840277777779[/C][C]0.0266736111111214[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]44.91[/C][C]44.8820763888889[/C][C]44.9833333333333[/C][C]-0.101256944444444[/C][C]0.0279236111111132[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]44.86[/C][C]44.9013263888889[/C][C]44.9508333333333[/C][C]-0.0495069444444397[/C][C]-0.0413263888888906[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]44.76[/C][C]44.9779097222222[/C][C]44.9408333333333[/C][C]0.0370763888888916[/C][C]-0.217909722222231[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]44.89[/C][C]45.0590763888889[/C][C]44.9304166666667[/C][C]0.128659722222224[/C][C]-0.16907638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]44.89[/C][C]44.9444930555556[/C][C]44.89875[/C][C]0.0457430555555561[/C][C]-0.0544930555555538[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]45[/C][C]44.9157430555556[/C][C]44.86125[/C][C]0.0544930555555567[/C][C]0.0842569444444479[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]45.01[/C][C]44.9440763888889[/C][C]44.8245833333333[/C][C]0.119493055555557[/C][C]0.065923611111117[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]45.11[/C][C]44.9025763888889[/C][C]44.795[/C][C]0.107576388888886[/C][C]0.207423611111118[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]45.05[/C][C]44.7732430555555[/C][C]44.7845833333333[/C][C]-0.0113402777777821[/C][C]0.27675694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]44.67[/C][C]44.6790763888889[/C][C]44.7816666666667[/C][C]-0.102590277777783[/C][C]-0.00907638888887874[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]44.48[/C][C]44.6449930555556[/C][C]44.7575[/C][C]-0.112506944444443[/C][C]-0.164993055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]44.48[/C][C]44.5970763888889[/C][C]44.7129166666667[/C][C]-0.115840277777779[/C][C]-0.11707638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]44.48[/C][C]44.5633263888889[/C][C]44.6645833333333[/C][C]-0.101256944444444[/C][C]-0.0833263888888851[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]44.58[/C][C]44.5629930555556[/C][C]44.6125[/C][C]-0.0495069444444397[/C][C]0.0170069444444465[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]44.79[/C][C]44.5924930555555[/C][C]44.5554166666667[/C][C]0.0370763888888916[/C][C]0.197506944444456[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]44.79[/C][C]44.6436597222222[/C][C]44.515[/C][C]0.128659722222224[/C][C]0.146340277777789[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]44.41[/C][C]44.5453263888889[/C][C]44.4995833333333[/C][C]0.0457430555555561[/C][C]-0.135326388888878[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]44.41[/C][C]44.5474097222222[/C][C]44.4929166666667[/C][C]0.0544930555555567[/C][C]-0.137409722222209[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]44.44[/C][C]44.6028263888889[/C][C]44.4833333333333[/C][C]0.119493055555557[/C][C]-0.162826388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]44.43[/C][C]44.5779930555556[/C][C]44.4704166666667[/C][C]0.107576388888886[/C][C]-0.147993055555553[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]44.36[/C][C]44.4540763888889[/C][C]44.4654166666667[/C][C]-0.0113402777777821[/C][C]-0.0940763888888867[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]44.39[/C][C]44.3715763888889[/C][C]44.4741666666667[/C][C]-0.102590277777783[/C][C]0.0184236111111176[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]44.39[/C][C]44.3899930555556[/C][C]44.5025[/C][C]-0.112506944444443[/C][C]6.94444444349074e-06[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]44.41[/C][C]44.4233263888889[/C][C]44.5391666666667[/C][C]-0.115840277777779[/C][C]-0.0133263888888919[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]44.32[/C][C]44.4670763888889[/C][C]44.5683333333333[/C][C]-0.101256944444444[/C][C]-0.147076388888884[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]44.43[/C][C]44.5475763888889[/C][C]44.5970833333333[/C][C]-0.0495069444444397[/C][C]-0.117576388888885[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]44.82[/C][C]44.6616597222222[/C][C]44.6245833333333[/C][C]0.0370763888888916[/C][C]0.158340277777782[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]44.97[/C][C]44.7694930555556[/C][C]44.6408333333333[/C][C]0.128659722222224[/C][C]0.200506944444442[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]44.91[/C][C]44.6978263888889[/C][C]44.6520833333333[/C][C]0.0457430555555561[/C][C]0.212173611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]44.79[/C][C]44.7132430555556[/C][C]44.65875[/C][C]0.0544930555555567[/C][C]0.0767569444444405[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]44.76[/C][C]44.7832430555556[/C][C]44.66375[/C][C]0.119493055555557[/C][C]-0.0232430555555538[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]44.8[/C][C]44.7779930555555[/C][C]44.6704166666667[/C][C]0.107576388888886[/C][C]0.0220069444444491[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]44.65[/C][C]44.6424097222222[/C][C]44.65375[/C][C]-0.0113402777777821[/C][C]0.00759027777777987[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]44.49[/C][C]44.5136597222222[/C][C]44.61625[/C][C]-0.102590277777783[/C][C]-0.023659722222213[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]44.56[/C][C]44.4645763888889[/C][C]44.5770833333333[/C][C]-0.112506944444443[/C][C]0.0954236111111157[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]44.4[/C][C]44.4258263888889[/C][C]44.5416666666667[/C][C]-0.115840277777779[/C][C]-0.0258263888888877[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]44.45[/C][C]44.4095763888889[/C][C]44.5108333333333[/C][C]-0.101256944444444[/C][C]0.040423611111116[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]44.46[/C][C]44.4304930555556[/C][C]44.48[/C][C]-0.0495069444444397[/C][C]0.0295069444444422[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]44.39[/C][C]44.4945763888889[/C][C]44.4575[/C][C]0.0370763888888916[/C][C]-0.104576388888887[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]44.5[/C][C]44.5782430555556[/C][C]44.4495833333333[/C][C]0.128659722222224[/C][C]-0.0782430555555536[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]44.44[/C][C]44.4911597222222[/C][C]44.4454166666667[/C][C]0.0457430555555561[/C][C]-0.0511597222222235[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]44.41[/C][C]44.5011597222222[/C][C]44.4466666666667[/C][C]0.0544930555555567[/C][C]-0.0911597222222156[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]44.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.119493055555557[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]44.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.107576388888886[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]44.49[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0113402777777821[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]44.46[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.102590277777783[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]44.49[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.112506944444443[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]44.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.115840277777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197318&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197318&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
146.83NANA-0.101256944444444NA
245.93NANA-0.0495069444444397NA
345.93NANA0.0370763888888916NA
445.93NANA0.128659722222224NA
545.9NANA0.0457430555555561NA
645.91NANA0.0544930555555567NA
745.8545.891159722222245.77166666666670.119493055555557-0.0411597222222255
845.5845.805909722222245.69833333333330.107576388888886-0.225909722222227
945.5645.646576388888945.6579166666667-0.0113402777777821-0.0865763888888864
1045.545.510326388888945.6129166666667-0.102590277777783-0.0103263888888918
1145.545.455826388888945.5683333333333-0.1125069444444430.0441736111111055
1245.545.408743055555645.5245833333333-0.1158402777777790.0912569444444458
1345.5145.386243055555645.4875-0.1012569444444440.123756944444445
1445.4945.415909722222245.4654166666667-0.04950694444443970.0740902777777848
1545.445.471659722222245.43458333333330.0370763888888916-0.0716597222222148
1645.3845.517826388888945.38916666666670.128659722222224-0.137826388888882
1745.3845.389493055555545.343750.0457430555555561-0.00949305555554503
1845.3845.350743055555545.296250.05449305555555670.0292569444444553
1945.4945.366993055555645.24750.1194930555555570.123006944444448
2045.4145.303826388888945.196250.1075763888888860.10617361111111
2144.9945.131993055555545.1433333333333-0.0113402777777821-0.141993055555545
2244.9844.993659722222245.09625-0.102590277777783-0.013659722222215
2344.9344.942909722222245.0554166666667-0.112506944444443-0.0129097222222185
2444.9344.903326388888945.0191666666667-0.1158402777777790.0266736111111214
2544.9144.882076388888944.9833333333333-0.1012569444444440.0279236111111132
2644.8644.901326388888944.9508333333333-0.0495069444444397-0.0413263888888906
2744.7644.977909722222244.94083333333330.0370763888888916-0.217909722222231
2844.8945.059076388888944.93041666666670.128659722222224-0.16907638888889
2944.8944.944493055555644.898750.0457430555555561-0.0544930555555538
304544.915743055555644.861250.05449305555555670.0842569444444479
3145.0144.944076388888944.82458333333330.1194930555555570.065923611111117
3245.1144.902576388888944.7950.1075763888888860.207423611111118
3345.0544.773243055555544.7845833333333-0.01134027777778210.27675694444445
3444.6744.679076388888944.7816666666667-0.102590277777783-0.00907638888887874
3544.4844.644993055555644.7575-0.112506944444443-0.164993055555556
3644.4844.597076388888944.7129166666667-0.115840277777779-0.11707638888889
3744.4844.563326388888944.6645833333333-0.101256944444444-0.0833263888888851
3844.5844.562993055555644.6125-0.04950694444443970.0170069444444465
3944.7944.592493055555544.55541666666670.03707638888889160.197506944444456
4044.7944.643659722222244.5150.1286597222222240.146340277777789
4144.4144.545326388888944.49958333333330.0457430555555561-0.135326388888878
4244.4144.547409722222244.49291666666670.0544930555555567-0.137409722222209
4344.4444.602826388888944.48333333333330.119493055555557-0.162826388888888
4444.4344.577993055555644.47041666666670.107576388888886-0.147993055555553
4544.3644.454076388888944.4654166666667-0.0113402777777821-0.0940763888888867
4644.3944.371576388888944.4741666666667-0.1025902777777830.0184236111111176
4744.3944.389993055555644.5025-0.1125069444444436.94444444349074e-06
4844.4144.423326388888944.5391666666667-0.115840277777779-0.0133263888888919
4944.3244.467076388888944.5683333333333-0.101256944444444-0.147076388888884
5044.4344.547576388888944.5970833333333-0.0495069444444397-0.117576388888885
5144.8244.661659722222244.62458333333330.03707638888889160.158340277777782
5244.9744.769493055555644.64083333333330.1286597222222240.200506944444442
5344.9144.697826388888944.65208333333330.04574305555555610.212173611111112
5444.7944.713243055555644.658750.05449305555555670.0767569444444405
5544.7644.783243055555644.663750.119493055555557-0.0232430555555538
5644.844.777993055555544.67041666666670.1075763888888860.0220069444444491
5744.6544.642409722222244.65375-0.01134027777778210.00759027777777987
5844.4944.513659722222244.61625-0.102590277777783-0.023659722222213
5944.5644.464576388888944.5770833333333-0.1125069444444430.0954236111111157
6044.444.425826388888944.5416666666667-0.115840277777779-0.0258263888888877
6144.4544.409576388888944.5108333333333-0.1012569444444440.040423611111116
6244.4644.430493055555644.48-0.04950694444443970.0295069444444422
6344.3944.494576388888944.45750.0370763888888916-0.104576388888887
6444.544.578243055555644.44958333333330.128659722222224-0.0782430555555536
6544.4444.491159722222244.44541666666670.0457430555555561-0.0511597222222235
6644.4144.501159722222244.44666666666670.0544930555555567-0.0911597222222156
6744.4NANA0.119493055555557NA
6844.42NANA0.107576388888886NA
6944.49NANA-0.0113402777777821NA
7044.46NANA-0.102590277777783NA
7144.49NANA-0.112506944444443NA
7244.5NANA-0.115840277777779NA



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')