FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Indexcijfer van de consumptieprijzen van hotels, restaurants en cafés- Clas...

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationFri, 07 Dec 2012 11:09:47 -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/t1354896657qfrcnyuo0ude7ax.htm/, Retrieved Fri, 26 Apr 2024 12:27:56 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197442, Retrieved Fri, 26 Apr 2024 12:27:56 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact141

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [Indexcijfer van d...] [2012-12-07 16:09:47] [24ccdc25b3fd7f20c9a7c7ed04d3a182] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
103,51
104,35
104,51
105,25
105,2
105,87
107,63
107,77
106,58
106,32
106,3
106,38
106,42
107,35
107,58
108,2
108,29
108,76
110,69
110,56
108,81
108,81
108,81
109,74
109,57
110,44
111,2
111,44
111,83
112,87
115,07
115,35
113,81
114,66
114,51
115,11
114,54
115,39
115,65
116,46
116,18
116,63
118,84
118,77
117,83
117,66
117,36
118
117,34
118,04
118,17
118,82
119
118,89
121,4
121,01
120,21
120,39
120,09
120,76
120,33
120,84
121,49
122,29
121,91
122,46
124,94
124,6
123,09
123,25
123,01
123,82

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'George Udny Yule' @ yule.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 & 'George Udny Yule' @ yule.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197442&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]'George Udny Yule' @ yule.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197442&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197442&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 time4 seconds
R Server'George Udny Yule' @ yule.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1103.51NANA-0.960027777777772NA
2104.35NANA-0.472527777777771NA
3104.51NANA-0.344361111111102NA
4105.25NANA0.000972222222221341NA
5105.2NANA-0.27936111111111NA
6105.87NANA-0.0839444444444534NA
7107.63107.734305555556105.9270833333331.80722222222222-0.104305555555541
8107.77107.668972222222106.1733333333331.495638888888890.101027777777787
9106.58106.398972222222106.42625-0.02727777777778420.181027777777786
10106.32106.486305555556106.677083333333-0.190777777777789-0.166305555555567
11106.3106.302722222222106.92875-0.626027777777777-0.00272222222223206
12106.38106.858388888889107.177916666667-0.319527777777771-0.478388888888887
13106.42106.465805555556107.425833333333-0.960027777777772-0.0458055555555603
14107.35107.197055555556107.669583333333-0.4725277777777710.152944444444444
15107.58107.534388888889107.87875-0.3443611111111020.0456111111111142
16108.2108.076388888889108.0754166666670.0009722222222213410.123611111111131
17108.29108.004388888889108.28375-0.279361111111110.285611111111123
18108.76108.444388888889108.528333333333-0.08394444444445340.315611111111124
19110.69110.606805555556108.7995833333331.807222222222220.0831944444444304
20110.56110.555222222222109.0595833333331.495638888888890.00477777777777533
21108.81109.311888888889109.339166666667-0.0272777777777842-0.501888888888885
22108.81109.434222222222109.625-0.190777777777789-0.62422222222223
23108.81109.281472222222109.9075-0.626027777777777-0.471472222222218
24109.74109.906722222222110.22625-0.319527777777771-0.166722222222234
25109.57109.619972222222110.58-0.960027777777772-0.0499722222222232
26110.44110.489555555556110.962083333333-0.472527777777771-0.0495555555555427
27111.2111.025638888889111.37-0.3443611111111020.174361111111125
28111.44111.823055555556111.8220833333330.000972222222221341-0.383055555555543
29111.83112.023972222222112.303333333333-0.27936111111111-0.1939722222222
30112.87112.680638888889112.764583333333-0.08394444444445340.18936111111114
31115.07115.002638888889113.1954166666671.807222222222220.0673611111111256
32115.35115.104388888889113.608751.495638888888890.245611111111131
33113.81113.973138888889114.000416666667-0.0272777777777842-0.163138888888881
34114.66114.204222222222114.395-0.1907777777777890.455777777777797
35114.51114.159388888889114.785416666667-0.6260277777777770.350611111111121
36115.11114.803805555556115.123333333333-0.3195277777777710.306194444444429
37114.54114.477055555556115.437083333333-0.9600277777777720.0629444444444403
38115.39115.264138888889115.736666666667-0.4725277777777710.125861111111107
39115.65115.702305555556116.046666666667-0.344361111111102-0.0523055555555487
40116.46116.340138888889116.3391666666670.0009722222222213410.119861111111106
41116.18116.303555555556116.582916666667-0.27936111111111-0.123555555555541
42116.63116.738138888889116.822083333333-0.0839444444444534-0.108138888888888
43118.84118.866388888889117.0591666666671.80722222222222-0.0263888888888744
44118.77118.781888888889117.286251.49563888888889-0.0118888888889046
45117.83117.474388888889117.501666666667-0.02727777777778420.355611111111116
46117.66117.514222222222117.705-0.1907777777777890.145777777777766
47117.36117.294805555556117.920833333333-0.6260277777777770.0651944444444439
48118117.812972222222118.1325-0.3195277777777710.187027777777786
49117.34117.373305555556118.333333333333-0.960027777777772-0.0333055555555291
50118.04118.060805555556118.533333333333-0.472527777777771-0.0208055555555404
51118.17118.381472222222118.725833333333-0.344361111111102-0.211472222222227
52118.82118.939722222222118.938750.000972222222221341-0.119722222222222
53119118.886888888889119.16625-0.279361111111110.11311111111111
54118.89119.311055555556119.395-0.0839444444444534-0.421055555555569
55121.4121.441805555556119.6345833333331.80722222222222-0.0418055555555554
56121.01121.371472222222119.8758333333331.49563888888889-0.361472222222218
57120.21120.103555555556120.130833333333-0.02727777777778420.106444444444449
58120.39120.222972222222120.41375-0.1907777777777890.16702777777779
59120.09120.053555555556120.679583333333-0.6260277777777770.0364444444444842
60120.76120.630055555556120.949583333333-0.3195277777777710.129944444444462
61120.33120.285805555556121.245833333333-0.9600277777777720.0441944444444431
62120.84121.070388888889121.542916666667-0.472527777777771-0.230388888888882
63121.49121.468138888889121.8125-0.3443611111111020.0218611111111073
64122.29122.052638888889122.0516666666670.0009722222222213410.237361111111142
65121.91122.013138888889122.2925-0.27936111111111-0.103138888888878
66122.46122.457722222222122.541666666667-0.08394444444445340.00227777777779181
67124.94NANA1.80722222222222NA
68124.6NANA1.49563888888889NA
69123.09NANA-0.0272777777777842NA
70123.25NANA-0.190777777777789NA
71123.01NANA-0.626027777777777NA
72123.82NANA-0.319527777777771NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 103.51 & NA & NA & -0.960027777777772 & NA \tabularnewline
2 & 104.35 & NA & NA & -0.472527777777771 & NA \tabularnewline
3 & 104.51 & NA & NA & -0.344361111111102 & NA \tabularnewline
4 & 105.25 & NA & NA & 0.000972222222221341 & NA \tabularnewline
5 & 105.2 & NA & NA & -0.27936111111111 & NA \tabularnewline
6 & 105.87 & NA & NA & -0.0839444444444534 & NA \tabularnewline
7 & 107.63 & 107.734305555556 & 105.927083333333 & 1.80722222222222 & -0.104305555555541 \tabularnewline
8 & 107.77 & 107.668972222222 & 106.173333333333 & 1.49563888888889 & 0.101027777777787 \tabularnewline
9 & 106.58 & 106.398972222222 & 106.42625 & -0.0272777777777842 & 0.181027777777786 \tabularnewline
10 & 106.32 & 106.486305555556 & 106.677083333333 & -0.190777777777789 & -0.166305555555567 \tabularnewline
11 & 106.3 & 106.302722222222 & 106.92875 & -0.626027777777777 & -0.00272222222223206 \tabularnewline
12 & 106.38 & 106.858388888889 & 107.177916666667 & -0.319527777777771 & -0.478388888888887 \tabularnewline
13 & 106.42 & 106.465805555556 & 107.425833333333 & -0.960027777777772 & -0.0458055555555603 \tabularnewline
14 & 107.35 & 107.197055555556 & 107.669583333333 & -0.472527777777771 & 0.152944444444444 \tabularnewline
15 & 107.58 & 107.534388888889 & 107.87875 & -0.344361111111102 & 0.0456111111111142 \tabularnewline
16 & 108.2 & 108.076388888889 & 108.075416666667 & 0.000972222222221341 & 0.123611111111131 \tabularnewline
17 & 108.29 & 108.004388888889 & 108.28375 & -0.27936111111111 & 0.285611111111123 \tabularnewline
18 & 108.76 & 108.444388888889 & 108.528333333333 & -0.0839444444444534 & 0.315611111111124 \tabularnewline
19 & 110.69 & 110.606805555556 & 108.799583333333 & 1.80722222222222 & 0.0831944444444304 \tabularnewline
20 & 110.56 & 110.555222222222 & 109.059583333333 & 1.49563888888889 & 0.00477777777777533 \tabularnewline
21 & 108.81 & 109.311888888889 & 109.339166666667 & -0.0272777777777842 & -0.501888888888885 \tabularnewline
22 & 108.81 & 109.434222222222 & 109.625 & -0.190777777777789 & -0.62422222222223 \tabularnewline
23 & 108.81 & 109.281472222222 & 109.9075 & -0.626027777777777 & -0.471472222222218 \tabularnewline
24 & 109.74 & 109.906722222222 & 110.22625 & -0.319527777777771 & -0.166722222222234 \tabularnewline
25 & 109.57 & 109.619972222222 & 110.58 & -0.960027777777772 & -0.0499722222222232 \tabularnewline
26 & 110.44 & 110.489555555556 & 110.962083333333 & -0.472527777777771 & -0.0495555555555427 \tabularnewline
27 & 111.2 & 111.025638888889 & 111.37 & -0.344361111111102 & 0.174361111111125 \tabularnewline
28 & 111.44 & 111.823055555556 & 111.822083333333 & 0.000972222222221341 & -0.383055555555543 \tabularnewline
29 & 111.83 & 112.023972222222 & 112.303333333333 & -0.27936111111111 & -0.1939722222222 \tabularnewline
30 & 112.87 & 112.680638888889 & 112.764583333333 & -0.0839444444444534 & 0.18936111111114 \tabularnewline
31 & 115.07 & 115.002638888889 & 113.195416666667 & 1.80722222222222 & 0.0673611111111256 \tabularnewline
32 & 115.35 & 115.104388888889 & 113.60875 & 1.49563888888889 & 0.245611111111131 \tabularnewline
33 & 113.81 & 113.973138888889 & 114.000416666667 & -0.0272777777777842 & -0.163138888888881 \tabularnewline
34 & 114.66 & 114.204222222222 & 114.395 & -0.190777777777789 & 0.455777777777797 \tabularnewline
35 & 114.51 & 114.159388888889 & 114.785416666667 & -0.626027777777777 & 0.350611111111121 \tabularnewline
36 & 115.11 & 114.803805555556 & 115.123333333333 & -0.319527777777771 & 0.306194444444429 \tabularnewline
37 & 114.54 & 114.477055555556 & 115.437083333333 & -0.960027777777772 & 0.0629444444444403 \tabularnewline
38 & 115.39 & 115.264138888889 & 115.736666666667 & -0.472527777777771 & 0.125861111111107 \tabularnewline
39 & 115.65 & 115.702305555556 & 116.046666666667 & -0.344361111111102 & -0.0523055555555487 \tabularnewline
40 & 116.46 & 116.340138888889 & 116.339166666667 & 0.000972222222221341 & 0.119861111111106 \tabularnewline
41 & 116.18 & 116.303555555556 & 116.582916666667 & -0.27936111111111 & -0.123555555555541 \tabularnewline
42 & 116.63 & 116.738138888889 & 116.822083333333 & -0.0839444444444534 & -0.108138888888888 \tabularnewline
43 & 118.84 & 118.866388888889 & 117.059166666667 & 1.80722222222222 & -0.0263888888888744 \tabularnewline
44 & 118.77 & 118.781888888889 & 117.28625 & 1.49563888888889 & -0.0118888888889046 \tabularnewline
45 & 117.83 & 117.474388888889 & 117.501666666667 & -0.0272777777777842 & 0.355611111111116 \tabularnewline
46 & 117.66 & 117.514222222222 & 117.705 & -0.190777777777789 & 0.145777777777766 \tabularnewline
47 & 117.36 & 117.294805555556 & 117.920833333333 & -0.626027777777777 & 0.0651944444444439 \tabularnewline
48 & 118 & 117.812972222222 & 118.1325 & -0.319527777777771 & 0.187027777777786 \tabularnewline
49 & 117.34 & 117.373305555556 & 118.333333333333 & -0.960027777777772 & -0.0333055555555291 \tabularnewline
50 & 118.04 & 118.060805555556 & 118.533333333333 & -0.472527777777771 & -0.0208055555555404 \tabularnewline
51 & 118.17 & 118.381472222222 & 118.725833333333 & -0.344361111111102 & -0.211472222222227 \tabularnewline
52 & 118.82 & 118.939722222222 & 118.93875 & 0.000972222222221341 & -0.119722222222222 \tabularnewline
53 & 119 & 118.886888888889 & 119.16625 & -0.27936111111111 & 0.11311111111111 \tabularnewline
54 & 118.89 & 119.311055555556 & 119.395 & -0.0839444444444534 & -0.421055555555569 \tabularnewline
55 & 121.4 & 121.441805555556 & 119.634583333333 & 1.80722222222222 & -0.0418055555555554 \tabularnewline
56 & 121.01 & 121.371472222222 & 119.875833333333 & 1.49563888888889 & -0.361472222222218 \tabularnewline
57 & 120.21 & 120.103555555556 & 120.130833333333 & -0.0272777777777842 & 0.106444444444449 \tabularnewline
58 & 120.39 & 120.222972222222 & 120.41375 & -0.190777777777789 & 0.16702777777779 \tabularnewline
59 & 120.09 & 120.053555555556 & 120.679583333333 & -0.626027777777777 & 0.0364444444444842 \tabularnewline
60 & 120.76 & 120.630055555556 & 120.949583333333 & -0.319527777777771 & 0.129944444444462 \tabularnewline
61 & 120.33 & 120.285805555556 & 121.245833333333 & -0.960027777777772 & 0.0441944444444431 \tabularnewline
62 & 120.84 & 121.070388888889 & 121.542916666667 & -0.472527777777771 & -0.230388888888882 \tabularnewline
63 & 121.49 & 121.468138888889 & 121.8125 & -0.344361111111102 & 0.0218611111111073 \tabularnewline
64 & 122.29 & 122.052638888889 & 122.051666666667 & 0.000972222222221341 & 0.237361111111142 \tabularnewline
65 & 121.91 & 122.013138888889 & 122.2925 & -0.27936111111111 & -0.103138888888878 \tabularnewline
66 & 122.46 & 122.457722222222 & 122.541666666667 & -0.0839444444444534 & 0.00227777777779181 \tabularnewline
67 & 124.94 & NA & NA & 1.80722222222222 & NA \tabularnewline
68 & 124.6 & NA & NA & 1.49563888888889 & NA \tabularnewline
69 & 123.09 & NA & NA & -0.0272777777777842 & NA \tabularnewline
70 & 123.25 & NA & NA & -0.190777777777789 & NA \tabularnewline
71 & 123.01 & NA & NA & -0.626027777777777 & NA \tabularnewline
72 & 123.82 & NA & NA & -0.319527777777771 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197442&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]103.51[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.960027777777772[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]104.35[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.472527777777771[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]104.51[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.344361111111102[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]105.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000972222222221341[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]105.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.27936111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]105.87[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0839444444444534[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]107.63[/C][C]107.734305555556[/C][C]105.927083333333[/C][C]1.80722222222222[/C][C]-0.104305555555541[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]107.77[/C][C]107.668972222222[/C][C]106.173333333333[/C][C]1.49563888888889[/C][C]0.101027777777787[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]106.58[/C][C]106.398972222222[/C][C]106.42625[/C][C]-0.0272777777777842[/C][C]0.181027777777786[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]106.32[/C][C]106.486305555556[/C][C]106.677083333333[/C][C]-0.190777777777789[/C][C]-0.166305555555567[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]106.3[/C][C]106.302722222222[/C][C]106.92875[/C][C]-0.626027777777777[/C][C]-0.00272222222223206[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]106.38[/C][C]106.858388888889[/C][C]107.177916666667[/C][C]-0.319527777777771[/C][C]-0.478388888888887[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]106.42[/C][C]106.465805555556[/C][C]107.425833333333[/C][C]-0.960027777777772[/C][C]-0.0458055555555603[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]107.35[/C][C]107.197055555556[/C][C]107.669583333333[/C][C]-0.472527777777771[/C][C]0.152944444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]107.58[/C][C]107.534388888889[/C][C]107.87875[/C][C]-0.344361111111102[/C][C]0.0456111111111142[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]108.2[/C][C]108.076388888889[/C][C]108.075416666667[/C][C]0.000972222222221341[/C][C]0.123611111111131[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]108.29[/C][C]108.004388888889[/C][C]108.28375[/C][C]-0.27936111111111[/C][C]0.285611111111123[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]108.76[/C][C]108.444388888889[/C][C]108.528333333333[/C][C]-0.0839444444444534[/C][C]0.315611111111124[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]110.69[/C][C]110.606805555556[/C][C]108.799583333333[/C][C]1.80722222222222[/C][C]0.0831944444444304[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]110.56[/C][C]110.555222222222[/C][C]109.059583333333[/C][C]1.49563888888889[/C][C]0.00477777777777533[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]108.81[/C][C]109.311888888889[/C][C]109.339166666667[/C][C]-0.0272777777777842[/C][C]-0.501888888888885[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]108.81[/C][C]109.434222222222[/C][C]109.625[/C][C]-0.190777777777789[/C][C]-0.62422222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]108.81[/C][C]109.281472222222[/C][C]109.9075[/C][C]-0.626027777777777[/C][C]-0.471472222222218[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]109.74[/C][C]109.906722222222[/C][C]110.22625[/C][C]-0.319527777777771[/C][C]-0.166722222222234[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]109.57[/C][C]109.619972222222[/C][C]110.58[/C][C]-0.960027777777772[/C][C]-0.0499722222222232[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]110.44[/C][C]110.489555555556[/C][C]110.962083333333[/C][C]-0.472527777777771[/C][C]-0.0495555555555427[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]111.2[/C][C]111.025638888889[/C][C]111.37[/C][C]-0.344361111111102[/C][C]0.174361111111125[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]111.44[/C][C]111.823055555556[/C][C]111.822083333333[/C][C]0.000972222222221341[/C][C]-0.383055555555543[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]111.83[/C][C]112.023972222222[/C][C]112.303333333333[/C][C]-0.27936111111111[/C][C]-0.1939722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]112.87[/C][C]112.680638888889[/C][C]112.764583333333[/C][C]-0.0839444444444534[/C][C]0.18936111111114[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]115.07[/C][C]115.002638888889[/C][C]113.195416666667[/C][C]1.80722222222222[/C][C]0.0673611111111256[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]115.35[/C][C]115.104388888889[/C][C]113.60875[/C][C]1.49563888888889[/C][C]0.245611111111131[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]113.81[/C][C]113.973138888889[/C][C]114.000416666667[/C][C]-0.0272777777777842[/C][C]-0.163138888888881[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]114.66[/C][C]114.204222222222[/C][C]114.395[/C][C]-0.190777777777789[/C][C]0.455777777777797[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]114.51[/C][C]114.159388888889[/C][C]114.785416666667[/C][C]-0.626027777777777[/C][C]0.350611111111121[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]115.11[/C][C]114.803805555556[/C][C]115.123333333333[/C][C]-0.319527777777771[/C][C]0.306194444444429[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]114.54[/C][C]114.477055555556[/C][C]115.437083333333[/C][C]-0.960027777777772[/C][C]0.0629444444444403[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]115.39[/C][C]115.264138888889[/C][C]115.736666666667[/C][C]-0.472527777777771[/C][C]0.125861111111107[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]115.65[/C][C]115.702305555556[/C][C]116.046666666667[/C][C]-0.344361111111102[/C][C]-0.0523055555555487[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]116.46[/C][C]116.340138888889[/C][C]116.339166666667[/C][C]0.000972222222221341[/C][C]0.119861111111106[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]116.18[/C][C]116.303555555556[/C][C]116.582916666667[/C][C]-0.27936111111111[/C][C]-0.123555555555541[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]116.63[/C][C]116.738138888889[/C][C]116.822083333333[/C][C]-0.0839444444444534[/C][C]-0.108138888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]118.84[/C][C]118.866388888889[/C][C]117.059166666667[/C][C]1.80722222222222[/C][C]-0.0263888888888744[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]118.77[/C][C]118.781888888889[/C][C]117.28625[/C][C]1.49563888888889[/C][C]-0.0118888888889046[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]117.83[/C][C]117.474388888889[/C][C]117.501666666667[/C][C]-0.0272777777777842[/C][C]0.355611111111116[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]117.66[/C][C]117.514222222222[/C][C]117.705[/C][C]-0.190777777777789[/C][C]0.145777777777766[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]117.36[/C][C]117.294805555556[/C][C]117.920833333333[/C][C]-0.626027777777777[/C][C]0.0651944444444439[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]118[/C][C]117.812972222222[/C][C]118.1325[/C][C]-0.319527777777771[/C][C]0.187027777777786[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]117.34[/C][C]117.373305555556[/C][C]118.333333333333[/C][C]-0.960027777777772[/C][C]-0.0333055555555291[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]118.04[/C][C]118.060805555556[/C][C]118.533333333333[/C][C]-0.472527777777771[/C][C]-0.0208055555555404[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]118.17[/C][C]118.381472222222[/C][C]118.725833333333[/C][C]-0.344361111111102[/C][C]-0.211472222222227[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]118.82[/C][C]118.939722222222[/C][C]118.93875[/C][C]0.000972222222221341[/C][C]-0.119722222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]119[/C][C]118.886888888889[/C][C]119.16625[/C][C]-0.27936111111111[/C][C]0.11311111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]118.89[/C][C]119.311055555556[/C][C]119.395[/C][C]-0.0839444444444534[/C][C]-0.421055555555569[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]121.4[/C][C]121.441805555556[/C][C]119.634583333333[/C][C]1.80722222222222[/C][C]-0.0418055555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]121.01[/C][C]121.371472222222[/C][C]119.875833333333[/C][C]1.49563888888889[/C][C]-0.361472222222218[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]120.21[/C][C]120.103555555556[/C][C]120.130833333333[/C][C]-0.0272777777777842[/C][C]0.106444444444449[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]120.39[/C][C]120.222972222222[/C][C]120.41375[/C][C]-0.190777777777789[/C][C]0.16702777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]120.09[/C][C]120.053555555556[/C][C]120.679583333333[/C][C]-0.626027777777777[/C][C]0.0364444444444842[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]120.76[/C][C]120.630055555556[/C][C]120.949583333333[/C][C]-0.319527777777771[/C][C]0.129944444444462[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]120.33[/C][C]120.285805555556[/C][C]121.245833333333[/C][C]-0.960027777777772[/C][C]0.0441944444444431[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]120.84[/C][C]121.070388888889[/C][C]121.542916666667[/C][C]-0.472527777777771[/C][C]-0.230388888888882[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]121.49[/C][C]121.468138888889[/C][C]121.8125[/C][C]-0.344361111111102[/C][C]0.0218611111111073[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]122.29[/C][C]122.052638888889[/C][C]122.051666666667[/C][C]0.000972222222221341[/C][C]0.237361111111142[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]121.91[/C][C]122.013138888889[/C][C]122.2925[/C][C]-0.27936111111111[/C][C]-0.103138888888878[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]122.46[/C][C]122.457722222222[/C][C]122.541666666667[/C][C]-0.0839444444444534[/C][C]0.00227777777779181[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]124.94[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.80722222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]124.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.49563888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]123.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0272777777777842[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]123.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.190777777777789[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]123.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.626027777777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]123.82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.319527777777771[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197442&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197442&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
1103.51NANA-0.960027777777772NA
2104.35NANA-0.472527777777771NA
3104.51NANA-0.344361111111102NA
4105.25NANA0.000972222222221341NA
5105.2NANA-0.27936111111111NA
6105.87NANA-0.0839444444444534NA
7107.63107.734305555556105.9270833333331.80722222222222-0.104305555555541
8107.77107.668972222222106.1733333333331.495638888888890.101027777777787
9106.58106.398972222222106.42625-0.02727777777778420.181027777777786
10106.32106.486305555556106.677083333333-0.190777777777789-0.166305555555567
11106.3106.302722222222106.92875-0.626027777777777-0.00272222222223206
12106.38106.858388888889107.177916666667-0.319527777777771-0.478388888888887
13106.42106.465805555556107.425833333333-0.960027777777772-0.0458055555555603
14107.35107.197055555556107.669583333333-0.4725277777777710.152944444444444
15107.58107.534388888889107.87875-0.3443611111111020.0456111111111142
16108.2108.076388888889108.0754166666670.0009722222222213410.123611111111131
17108.29108.004388888889108.28375-0.279361111111110.285611111111123
18108.76108.444388888889108.528333333333-0.08394444444445340.315611111111124
19110.69110.606805555556108.7995833333331.807222222222220.0831944444444304
20110.56110.555222222222109.0595833333331.495638888888890.00477777777777533
21108.81109.311888888889109.339166666667-0.0272777777777842-0.501888888888885
22108.81109.434222222222109.625-0.190777777777789-0.62422222222223
23108.81109.281472222222109.9075-0.626027777777777-0.471472222222218
24109.74109.906722222222110.22625-0.319527777777771-0.166722222222234
25109.57109.619972222222110.58-0.960027777777772-0.0499722222222232
26110.44110.489555555556110.962083333333-0.472527777777771-0.0495555555555427
27111.2111.025638888889111.37-0.3443611111111020.174361111111125
28111.44111.823055555556111.8220833333330.000972222222221341-0.383055555555543
29111.83112.023972222222112.303333333333-0.27936111111111-0.1939722222222
30112.87112.680638888889112.764583333333-0.08394444444445340.18936111111114
31115.07115.002638888889113.1954166666671.807222222222220.0673611111111256
32115.35115.104388888889113.608751.495638888888890.245611111111131
33113.81113.973138888889114.000416666667-0.0272777777777842-0.163138888888881
34114.66114.204222222222114.395-0.1907777777777890.455777777777797
35114.51114.159388888889114.785416666667-0.6260277777777770.350611111111121
36115.11114.803805555556115.123333333333-0.3195277777777710.306194444444429
37114.54114.477055555556115.437083333333-0.9600277777777720.0629444444444403
38115.39115.264138888889115.736666666667-0.4725277777777710.125861111111107
39115.65115.702305555556116.046666666667-0.344361111111102-0.0523055555555487
40116.46116.340138888889116.3391666666670.0009722222222213410.119861111111106
41116.18116.303555555556116.582916666667-0.27936111111111-0.123555555555541
42116.63116.738138888889116.822083333333-0.0839444444444534-0.108138888888888
43118.84118.866388888889117.0591666666671.80722222222222-0.0263888888888744
44118.77118.781888888889117.286251.49563888888889-0.0118888888889046
45117.83117.474388888889117.501666666667-0.02727777777778420.355611111111116
46117.66117.514222222222117.705-0.1907777777777890.145777777777766
47117.36117.294805555556117.920833333333-0.6260277777777770.0651944444444439
48118117.812972222222118.1325-0.3195277777777710.187027777777786
49117.34117.373305555556118.333333333333-0.960027777777772-0.0333055555555291
50118.04118.060805555556118.533333333333-0.472527777777771-0.0208055555555404
51118.17118.381472222222118.725833333333-0.344361111111102-0.211472222222227
52118.82118.939722222222118.938750.000972222222221341-0.119722222222222
53119118.886888888889119.16625-0.279361111111110.11311111111111
54118.89119.311055555556119.395-0.0839444444444534-0.421055555555569
55121.4121.441805555556119.6345833333331.80722222222222-0.0418055555555554
56121.01121.371472222222119.8758333333331.49563888888889-0.361472222222218
57120.21120.103555555556120.130833333333-0.02727777777778420.106444444444449
58120.39120.222972222222120.41375-0.1907777777777890.16702777777779
59120.09120.053555555556120.679583333333-0.6260277777777770.0364444444444842
60120.76120.630055555556120.949583333333-0.3195277777777710.129944444444462
61120.33120.285805555556121.245833333333-0.9600277777777720.0441944444444431
62120.84121.070388888889121.542916666667-0.472527777777771-0.230388888888882
63121.49121.468138888889121.8125-0.3443611111111020.0218611111111073
64122.29122.052638888889122.0516666666670.0009722222222213410.237361111111142
65121.91122.013138888889122.2925-0.27936111111111-0.103138888888878
66122.46122.457722222222122.541666666667-0.08394444444445340.00227777777779181
67124.94NANA1.80722222222222NA
68124.6NANA1.49563888888889NA
69123.09NANA-0.0272777777777842NA
70123.25NANA-0.190777777777789NA
71123.01NANA-0.626027777777777NA
72123.82NANA-0.319527777777771NA


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')