Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationSat, 08 Dec 2012 08:28:35 -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/08/t1354973437ypeeamtuw0cvvmn.htm/, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 21:27:29 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197582, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 21:27:29 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact75
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [opdracht 9 oef 2] [2012-12-08 13:28:35] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
2,08
2,09
2,36
2,99
2,75
1,58
1,69
1,3
1,97
1,84
1,96
1,86
2,75
2,62
2,41
3,61
2,03
1,45
1,4
1,3
1,58
2,1
2,27
2,54
2,55
2,05
2,32
2,6
2,1
1,61
1,55
1,12
1,39
2,18
1,94
2,27
2,41
2,2
2,58
2,9
2,12
1,34
1,07
0,86
1
1,54
1,29
1,44
2,6
2,77
3,31
3,2
2,07
1,42
1,43
1,28
1,59
1,68
2,01
2,52
2,74
3,06
2,69
2,32
1,67
1,04
0,98
0,86
0,97
1,3
1,82




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.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 & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197582&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197582&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197582&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
12.08NANA1.29641734962793NA
22.09NANA1.27014305884595NA
32.36NANA1.33940409966757NA
42.99NANA1.47359461392227NA
52.75NANA1.01323785737863NA
61.58NANA0.7256262396294NA
71.691.45054000005662.067083333333330.7017327152057751.16508334822484
81.31.206429125379682.117083333333330.5698543398762531.0775601920178
91.971.555352502944662.141250.7263759500033451.26659390477098
101.841.974194291313142.169166666666670.9101164616118970.932025793052071
111.962.004422760698262.1650.9258303744564720.977837629082406
121.862.231094053828122.129583333333331.04766693977450.833671712229525
132.752.738141477193322.112083333333331.296417349627931.00433086562745
142.622.667300423576492.11.270143058845950.982266555668645
152.412.79098329268232.083751.339404099667570.863494957608236
163.613.062620805935122.078333333333331.473594613922271.17872901307407
172.032.129910412698012.102083333333331.013237857378630.953091730007814
181.451.555258906939012.143333333333330.72562623962940.932320653191963
191.41.518081773895162.163333333333330.7017327152057750.922216460321383
201.31.214502061861262.131250.5698543398762531.07039752407477
211.581.528113404819542.103750.7263759500033451.03395467575693
222.11.872943834958822.057916666666670.9101164616118971.12122956428439
232.271.8690200684342.018750.9258303744564721.21454019586957
242.542.125017776175952.028333333333331.04766693977451.1952841187855
252.552.646311914928012.041251.296417349627930.963605229457379
262.052.591091840045742.041.270143058845950.791172265033961
272.322.71173521678532.024583333333331.339404099667570.855540756943926
282.62.976661120122982.021.473594613922270.873461873917505
292.12.036185910890482.009583333333331.013237857378631.03134001112974
301.611.440065741397851.984583333333330.72562623962941.11800451445863
311.551.380659117167361.96750.7017327152057751.12265220337665
321.121.121425853014811.967916666666670.5698543398762530.998728535630799
331.391.441856260756641.9850.7263759500033450.964035069120255
342.181.827817227070562.008333333333330.9101164616118971.19267942533504
351.941.871720407026172.021666666666670.9258303744564721.03647958996307
362.272.107120132621472.011251.04766693977451.07729975375248
372.412.56690635226331.981.296417349627930.938873363212121
382.22.475720512200561.949166666666671.270143058845950.888630194385114
392.582.574446296569381.922083333333331.339404099667571.00215724190403
402.92.769129878662261.879166666666671.473594613922271.04726037675089
412.121.849581272156581.825416666666671.013237857378631.14620537735447
421.341.279823280146351.763750.72562623962941.04701955401746
431.071.21896820403871.737083333333330.7017327152057750.877791558840391
440.861.007929863656121.768750.5698543398762530.853233970943645
4511.324122825526931.822916666666670.7263759500033450.755216948701154
461.541.698125631290861.865833333333330.9101164616118970.906882253952753
471.291.737089240073961.876250.9258303744564720.742621605292471
481.441.966994679426631.87751.04766693977450.732081288811494
492.62.457791225336281.895833333333331.296417349627931.0578603964396
502.772.449259198474611.928333333333331.270143058845951.13095420922586
513.312.639184161386641.970416666666671.339404099667571.25417545635046
523.22.948417223356142.000833333333331.473594613922271.08532807862162
532.072.063627769527822.036666666666671.013237857378631.00308787784613
541.421.532280742684082.111666666666670.72562623962940.926723126150237
551.431.517496996632492.16250.7017327152057750.942341239009597
561.281.242519900238512.180416666666670.5698543398762531.03016458710584
571.591.573814558340582.166666666666670.7263759500033451.01028421142354
581.681.915036721308372.104166666666670.9101164616118970.877267773148607
592.011.898723792947812.050833333333330.9258303744564721.05860578956533
602.522.114541106778212.018333333333331.04766693977451.19174793619386
612.742.57176791732441.983751.296417349627931.06541495503631
623.062.473603607102491.94751.270143058845951.23706158545928
632.692.550448639783671.904166666666671.339404099667571.05471639696621
642.322.744569968430231.86251.473594613922270.845305467408775
651.671.863091110254961.838751.013237857378630.896359813434706
661.04NANA0.7256262396294NA
670.98NANA0.701732715205775NA
680.86NANA0.569854339876253NA
690.97NANA0.726375950003345NA
701.3NANA0.910116461611897NA
711.82NANA0.925830374456472NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.08 & NA & NA & 1.29641734962793 & NA \tabularnewline
2 & 2.09 & NA & NA & 1.27014305884595 & NA \tabularnewline
3 & 2.36 & NA & NA & 1.33940409966757 & NA \tabularnewline
4 & 2.99 & NA & NA & 1.47359461392227 & NA \tabularnewline
5 & 2.75 & NA & NA & 1.01323785737863 & NA \tabularnewline
6 & 1.58 & NA & NA & 0.7256262396294 & NA \tabularnewline
7 & 1.69 & 1.4505400000566 & 2.06708333333333 & 0.701732715205775 & 1.16508334822484 \tabularnewline
8 & 1.3 & 1.20642912537968 & 2.11708333333333 & 0.569854339876253 & 1.0775601920178 \tabularnewline
9 & 1.97 & 1.55535250294466 & 2.14125 & 0.726375950003345 & 1.26659390477098 \tabularnewline
10 & 1.84 & 1.97419429131314 & 2.16916666666667 & 0.910116461611897 & 0.932025793052071 \tabularnewline
11 & 1.96 & 2.00442276069826 & 2.165 & 0.925830374456472 & 0.977837629082406 \tabularnewline
12 & 1.86 & 2.23109405382812 & 2.12958333333333 & 1.0476669397745 & 0.833671712229525 \tabularnewline
13 & 2.75 & 2.73814147719332 & 2.11208333333333 & 1.29641734962793 & 1.00433086562745 \tabularnewline
14 & 2.62 & 2.66730042357649 & 2.1 & 1.27014305884595 & 0.982266555668645 \tabularnewline
15 & 2.41 & 2.7909832926823 & 2.08375 & 1.33940409966757 & 0.863494957608236 \tabularnewline
16 & 3.61 & 3.06262080593512 & 2.07833333333333 & 1.47359461392227 & 1.17872901307407 \tabularnewline
17 & 2.03 & 2.12991041269801 & 2.10208333333333 & 1.01323785737863 & 0.953091730007814 \tabularnewline
18 & 1.45 & 1.55525890693901 & 2.14333333333333 & 0.7256262396294 & 0.932320653191963 \tabularnewline
19 & 1.4 & 1.51808177389516 & 2.16333333333333 & 0.701732715205775 & 0.922216460321383 \tabularnewline
20 & 1.3 & 1.21450206186126 & 2.13125 & 0.569854339876253 & 1.07039752407477 \tabularnewline
21 & 1.58 & 1.52811340481954 & 2.10375 & 0.726375950003345 & 1.03395467575693 \tabularnewline
22 & 2.1 & 1.87294383495882 & 2.05791666666667 & 0.910116461611897 & 1.12122956428439 \tabularnewline
23 & 2.27 & 1.869020068434 & 2.01875 & 0.925830374456472 & 1.21454019586957 \tabularnewline
24 & 2.54 & 2.12501777617595 & 2.02833333333333 & 1.0476669397745 & 1.1952841187855 \tabularnewline
25 & 2.55 & 2.64631191492801 & 2.04125 & 1.29641734962793 & 0.963605229457379 \tabularnewline
26 & 2.05 & 2.59109184004574 & 2.04 & 1.27014305884595 & 0.791172265033961 \tabularnewline
27 & 2.32 & 2.7117352167853 & 2.02458333333333 & 1.33940409966757 & 0.855540756943926 \tabularnewline
28 & 2.6 & 2.97666112012298 & 2.02 & 1.47359461392227 & 0.873461873917505 \tabularnewline
29 & 2.1 & 2.03618591089048 & 2.00958333333333 & 1.01323785737863 & 1.03134001112974 \tabularnewline
30 & 1.61 & 1.44006574139785 & 1.98458333333333 & 0.7256262396294 & 1.11800451445863 \tabularnewline
31 & 1.55 & 1.38065911716736 & 1.9675 & 0.701732715205775 & 1.12265220337665 \tabularnewline
32 & 1.12 & 1.12142585301481 & 1.96791666666667 & 0.569854339876253 & 0.998728535630799 \tabularnewline
33 & 1.39 & 1.44185626075664 & 1.985 & 0.726375950003345 & 0.964035069120255 \tabularnewline
34 & 2.18 & 1.82781722707056 & 2.00833333333333 & 0.910116461611897 & 1.19267942533504 \tabularnewline
35 & 1.94 & 1.87172040702617 & 2.02166666666667 & 0.925830374456472 & 1.03647958996307 \tabularnewline
36 & 2.27 & 2.10712013262147 & 2.01125 & 1.0476669397745 & 1.07729975375248 \tabularnewline
37 & 2.41 & 2.5669063522633 & 1.98 & 1.29641734962793 & 0.938873363212121 \tabularnewline
38 & 2.2 & 2.47572051220056 & 1.94916666666667 & 1.27014305884595 & 0.888630194385114 \tabularnewline
39 & 2.58 & 2.57444629656938 & 1.92208333333333 & 1.33940409966757 & 1.00215724190403 \tabularnewline
40 & 2.9 & 2.76912987866226 & 1.87916666666667 & 1.47359461392227 & 1.04726037675089 \tabularnewline
41 & 2.12 & 1.84958127215658 & 1.82541666666667 & 1.01323785737863 & 1.14620537735447 \tabularnewline
42 & 1.34 & 1.27982328014635 & 1.76375 & 0.7256262396294 & 1.04701955401746 \tabularnewline
43 & 1.07 & 1.2189682040387 & 1.73708333333333 & 0.701732715205775 & 0.877791558840391 \tabularnewline
44 & 0.86 & 1.00792986365612 & 1.76875 & 0.569854339876253 & 0.853233970943645 \tabularnewline
45 & 1 & 1.32412282552693 & 1.82291666666667 & 0.726375950003345 & 0.755216948701154 \tabularnewline
46 & 1.54 & 1.69812563129086 & 1.86583333333333 & 0.910116461611897 & 0.906882253952753 \tabularnewline
47 & 1.29 & 1.73708924007396 & 1.87625 & 0.925830374456472 & 0.742621605292471 \tabularnewline
48 & 1.44 & 1.96699467942663 & 1.8775 & 1.0476669397745 & 0.732081288811494 \tabularnewline
49 & 2.6 & 2.45779122533628 & 1.89583333333333 & 1.29641734962793 & 1.0578603964396 \tabularnewline
50 & 2.77 & 2.44925919847461 & 1.92833333333333 & 1.27014305884595 & 1.13095420922586 \tabularnewline
51 & 3.31 & 2.63918416138664 & 1.97041666666667 & 1.33940409966757 & 1.25417545635046 \tabularnewline
52 & 3.2 & 2.94841722335614 & 2.00083333333333 & 1.47359461392227 & 1.08532807862162 \tabularnewline
53 & 2.07 & 2.06362776952782 & 2.03666666666667 & 1.01323785737863 & 1.00308787784613 \tabularnewline
54 & 1.42 & 1.53228074268408 & 2.11166666666667 & 0.7256262396294 & 0.926723126150237 \tabularnewline
55 & 1.43 & 1.51749699663249 & 2.1625 & 0.701732715205775 & 0.942341239009597 \tabularnewline
56 & 1.28 & 1.24251990023851 & 2.18041666666667 & 0.569854339876253 & 1.03016458710584 \tabularnewline
57 & 1.59 & 1.57381455834058 & 2.16666666666667 & 0.726375950003345 & 1.01028421142354 \tabularnewline
58 & 1.68 & 1.91503672130837 & 2.10416666666667 & 0.910116461611897 & 0.877267773148607 \tabularnewline
59 & 2.01 & 1.89872379294781 & 2.05083333333333 & 0.925830374456472 & 1.05860578956533 \tabularnewline
60 & 2.52 & 2.11454110677821 & 2.01833333333333 & 1.0476669397745 & 1.19174793619386 \tabularnewline
61 & 2.74 & 2.5717679173244 & 1.98375 & 1.29641734962793 & 1.06541495503631 \tabularnewline
62 & 3.06 & 2.47360360710249 & 1.9475 & 1.27014305884595 & 1.23706158545928 \tabularnewline
63 & 2.69 & 2.55044863978367 & 1.90416666666667 & 1.33940409966757 & 1.05471639696621 \tabularnewline
64 & 2.32 & 2.74456996843023 & 1.8625 & 1.47359461392227 & 0.845305467408775 \tabularnewline
65 & 1.67 & 1.86309111025496 & 1.83875 & 1.01323785737863 & 0.896359813434706 \tabularnewline
66 & 1.04 & NA & NA & 0.7256262396294 & NA \tabularnewline
67 & 0.98 & NA & NA & 0.701732715205775 & NA \tabularnewline
68 & 0.86 & NA & NA & 0.569854339876253 & NA \tabularnewline
69 & 0.97 & NA & NA & 0.726375950003345 & NA \tabularnewline
70 & 1.3 & NA & NA & 0.910116461611897 & NA \tabularnewline
71 & 1.82 & NA & NA & 0.925830374456472 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197582&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]2.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.29641734962793[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.27014305884595[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.36[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.33940409966757[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.47359461392227[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.75[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01323785737863[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.7256262396294[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.69[/C][C]1.4505400000566[/C][C]2.06708333333333[/C][C]0.701732715205775[/C][C]1.16508334822484[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.3[/C][C]1.20642912537968[/C][C]2.11708333333333[/C][C]0.569854339876253[/C][C]1.0775601920178[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.97[/C][C]1.55535250294466[/C][C]2.14125[/C][C]0.726375950003345[/C][C]1.26659390477098[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.84[/C][C]1.97419429131314[/C][C]2.16916666666667[/C][C]0.910116461611897[/C][C]0.932025793052071[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.96[/C][C]2.00442276069826[/C][C]2.165[/C][C]0.925830374456472[/C][C]0.977837629082406[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.86[/C][C]2.23109405382812[/C][C]2.12958333333333[/C][C]1.0476669397745[/C][C]0.833671712229525[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.75[/C][C]2.73814147719332[/C][C]2.11208333333333[/C][C]1.29641734962793[/C][C]1.00433086562745[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.62[/C][C]2.66730042357649[/C][C]2.1[/C][C]1.27014305884595[/C][C]0.982266555668645[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2.41[/C][C]2.7909832926823[/C][C]2.08375[/C][C]1.33940409966757[/C][C]0.863494957608236[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]3.61[/C][C]3.06262080593512[/C][C]2.07833333333333[/C][C]1.47359461392227[/C][C]1.17872901307407[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.03[/C][C]2.12991041269801[/C][C]2.10208333333333[/C][C]1.01323785737863[/C][C]0.953091730007814[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.45[/C][C]1.55525890693901[/C][C]2.14333333333333[/C][C]0.7256262396294[/C][C]0.932320653191963[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.4[/C][C]1.51808177389516[/C][C]2.16333333333333[/C][C]0.701732715205775[/C][C]0.922216460321383[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.3[/C][C]1.21450206186126[/C][C]2.13125[/C][C]0.569854339876253[/C][C]1.07039752407477[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.58[/C][C]1.52811340481954[/C][C]2.10375[/C][C]0.726375950003345[/C][C]1.03395467575693[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.1[/C][C]1.87294383495882[/C][C]2.05791666666667[/C][C]0.910116461611897[/C][C]1.12122956428439[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.27[/C][C]1.869020068434[/C][C]2.01875[/C][C]0.925830374456472[/C][C]1.21454019586957[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.54[/C][C]2.12501777617595[/C][C]2.02833333333333[/C][C]1.0476669397745[/C][C]1.1952841187855[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.55[/C][C]2.64631191492801[/C][C]2.04125[/C][C]1.29641734962793[/C][C]0.963605229457379[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.05[/C][C]2.59109184004574[/C][C]2.04[/C][C]1.27014305884595[/C][C]0.791172265033961[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]2.32[/C][C]2.7117352167853[/C][C]2.02458333333333[/C][C]1.33940409966757[/C][C]0.855540756943926[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.6[/C][C]2.97666112012298[/C][C]2.02[/C][C]1.47359461392227[/C][C]0.873461873917505[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2.1[/C][C]2.03618591089048[/C][C]2.00958333333333[/C][C]1.01323785737863[/C][C]1.03134001112974[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.61[/C][C]1.44006574139785[/C][C]1.98458333333333[/C][C]0.7256262396294[/C][C]1.11800451445863[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.55[/C][C]1.38065911716736[/C][C]1.9675[/C][C]0.701732715205775[/C][C]1.12265220337665[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.12[/C][C]1.12142585301481[/C][C]1.96791666666667[/C][C]0.569854339876253[/C][C]0.998728535630799[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.39[/C][C]1.44185626075664[/C][C]1.985[/C][C]0.726375950003345[/C][C]0.964035069120255[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]2.18[/C][C]1.82781722707056[/C][C]2.00833333333333[/C][C]0.910116461611897[/C][C]1.19267942533504[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.94[/C][C]1.87172040702617[/C][C]2.02166666666667[/C][C]0.925830374456472[/C][C]1.03647958996307[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]2.27[/C][C]2.10712013262147[/C][C]2.01125[/C][C]1.0476669397745[/C][C]1.07729975375248[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2.41[/C][C]2.5669063522633[/C][C]1.98[/C][C]1.29641734962793[/C][C]0.938873363212121[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2.2[/C][C]2.47572051220056[/C][C]1.94916666666667[/C][C]1.27014305884595[/C][C]0.888630194385114[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]2.58[/C][C]2.57444629656938[/C][C]1.92208333333333[/C][C]1.33940409966757[/C][C]1.00215724190403[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]2.9[/C][C]2.76912987866226[/C][C]1.87916666666667[/C][C]1.47359461392227[/C][C]1.04726037675089[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2.12[/C][C]1.84958127215658[/C][C]1.82541666666667[/C][C]1.01323785737863[/C][C]1.14620537735447[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.34[/C][C]1.27982328014635[/C][C]1.76375[/C][C]0.7256262396294[/C][C]1.04701955401746[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.07[/C][C]1.2189682040387[/C][C]1.73708333333333[/C][C]0.701732715205775[/C][C]0.877791558840391[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]0.86[/C][C]1.00792986365612[/C][C]1.76875[/C][C]0.569854339876253[/C][C]0.853233970943645[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1[/C][C]1.32412282552693[/C][C]1.82291666666667[/C][C]0.726375950003345[/C][C]0.755216948701154[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.54[/C][C]1.69812563129086[/C][C]1.86583333333333[/C][C]0.910116461611897[/C][C]0.906882253952753[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.29[/C][C]1.73708924007396[/C][C]1.87625[/C][C]0.925830374456472[/C][C]0.742621605292471[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.44[/C][C]1.96699467942663[/C][C]1.8775[/C][C]1.0476669397745[/C][C]0.732081288811494[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2.6[/C][C]2.45779122533628[/C][C]1.89583333333333[/C][C]1.29641734962793[/C][C]1.0578603964396[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2.77[/C][C]2.44925919847461[/C][C]1.92833333333333[/C][C]1.27014305884595[/C][C]1.13095420922586[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]3.31[/C][C]2.63918416138664[/C][C]1.97041666666667[/C][C]1.33940409966757[/C][C]1.25417545635046[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]3.2[/C][C]2.94841722335614[/C][C]2.00083333333333[/C][C]1.47359461392227[/C][C]1.08532807862162[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2.07[/C][C]2.06362776952782[/C][C]2.03666666666667[/C][C]1.01323785737863[/C][C]1.00308787784613[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.42[/C][C]1.53228074268408[/C][C]2.11166666666667[/C][C]0.7256262396294[/C][C]0.926723126150237[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.43[/C][C]1.51749699663249[/C][C]2.1625[/C][C]0.701732715205775[/C][C]0.942341239009597[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.28[/C][C]1.24251990023851[/C][C]2.18041666666667[/C][C]0.569854339876253[/C][C]1.03016458710584[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.59[/C][C]1.57381455834058[/C][C]2.16666666666667[/C][C]0.726375950003345[/C][C]1.01028421142354[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.68[/C][C]1.91503672130837[/C][C]2.10416666666667[/C][C]0.910116461611897[/C][C]0.877267773148607[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]2.01[/C][C]1.89872379294781[/C][C]2.05083333333333[/C][C]0.925830374456472[/C][C]1.05860578956533[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]2.52[/C][C]2.11454110677821[/C][C]2.01833333333333[/C][C]1.0476669397745[/C][C]1.19174793619386[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]2.74[/C][C]2.5717679173244[/C][C]1.98375[/C][C]1.29641734962793[/C][C]1.06541495503631[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]3.06[/C][C]2.47360360710249[/C][C]1.9475[/C][C]1.27014305884595[/C][C]1.23706158545928[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]2.69[/C][C]2.55044863978367[/C][C]1.90416666666667[/C][C]1.33940409966757[/C][C]1.05471639696621[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]2.32[/C][C]2.74456996843023[/C][C]1.8625[/C][C]1.47359461392227[/C][C]0.845305467408775[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.67[/C][C]1.86309111025496[/C][C]1.83875[/C][C]1.01323785737863[/C][C]0.896359813434706[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.04[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.7256262396294[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]0.98[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.701732715205775[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]0.86[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.569854339876253[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]0.97[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.726375950003345[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.910116461611897[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.925830374456472[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197582&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197582&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
12.08NANA1.29641734962793NA
22.09NANA1.27014305884595NA
32.36NANA1.33940409966757NA
42.99NANA1.47359461392227NA
52.75NANA1.01323785737863NA
61.58NANA0.7256262396294NA
71.691.45054000005662.067083333333330.7017327152057751.16508334822484
81.31.206429125379682.117083333333330.5698543398762531.0775601920178
91.971.555352502944662.141250.7263759500033451.26659390477098
101.841.974194291313142.169166666666670.9101164616118970.932025793052071
111.962.004422760698262.1650.9258303744564720.977837629082406
121.862.231094053828122.129583333333331.04766693977450.833671712229525
132.752.738141477193322.112083333333331.296417349627931.00433086562745
142.622.667300423576492.11.270143058845950.982266555668645
152.412.79098329268232.083751.339404099667570.863494957608236
163.613.062620805935122.078333333333331.473594613922271.17872901307407
172.032.129910412698012.102083333333331.013237857378630.953091730007814
181.451.555258906939012.143333333333330.72562623962940.932320653191963
191.41.518081773895162.163333333333330.7017327152057750.922216460321383
201.31.214502061861262.131250.5698543398762531.07039752407477
211.581.528113404819542.103750.7263759500033451.03395467575693
222.11.872943834958822.057916666666670.9101164616118971.12122956428439
232.271.8690200684342.018750.9258303744564721.21454019586957
242.542.125017776175952.028333333333331.04766693977451.1952841187855
252.552.646311914928012.041251.296417349627930.963605229457379
262.052.591091840045742.041.270143058845950.791172265033961
272.322.71173521678532.024583333333331.339404099667570.855540756943926
282.62.976661120122982.021.473594613922270.873461873917505
292.12.036185910890482.009583333333331.013237857378631.03134001112974
301.611.440065741397851.984583333333330.72562623962941.11800451445863
311.551.380659117167361.96750.7017327152057751.12265220337665
321.121.121425853014811.967916666666670.5698543398762530.998728535630799
331.391.441856260756641.9850.7263759500033450.964035069120255
342.181.827817227070562.008333333333330.9101164616118971.19267942533504
351.941.871720407026172.021666666666670.9258303744564721.03647958996307
362.272.107120132621472.011251.04766693977451.07729975375248
372.412.56690635226331.981.296417349627930.938873363212121
382.22.475720512200561.949166666666671.270143058845950.888630194385114
392.582.574446296569381.922083333333331.339404099667571.00215724190403
402.92.769129878662261.879166666666671.473594613922271.04726037675089
412.121.849581272156581.825416666666671.013237857378631.14620537735447
421.341.279823280146351.763750.72562623962941.04701955401746
431.071.21896820403871.737083333333330.7017327152057750.877791558840391
440.861.007929863656121.768750.5698543398762530.853233970943645
4511.324122825526931.822916666666670.7263759500033450.755216948701154
461.541.698125631290861.865833333333330.9101164616118970.906882253952753
471.291.737089240073961.876250.9258303744564720.742621605292471
481.441.966994679426631.87751.04766693977450.732081288811494
492.62.457791225336281.895833333333331.296417349627931.0578603964396
502.772.449259198474611.928333333333331.270143058845951.13095420922586
513.312.639184161386641.970416666666671.339404099667571.25417545635046
523.22.948417223356142.000833333333331.473594613922271.08532807862162
532.072.063627769527822.036666666666671.013237857378631.00308787784613
541.421.532280742684082.111666666666670.72562623962940.926723126150237
551.431.517496996632492.16250.7017327152057750.942341239009597
561.281.242519900238512.180416666666670.5698543398762531.03016458710584
571.591.573814558340582.166666666666670.7263759500033451.01028421142354
581.681.915036721308372.104166666666670.9101164616118970.877267773148607
592.011.898723792947812.050833333333330.9258303744564721.05860578956533
602.522.114541106778212.018333333333331.04766693977451.19174793619386
612.742.57176791732441.983751.296417349627931.06541495503631
623.062.473603607102491.94751.270143058845951.23706158545928
632.692.550448639783671.904166666666671.339404099667571.05471639696621
642.322.744569968430231.86251.473594613922270.845305467408775
651.671.863091110254961.838751.013237857378630.896359813434706
661.04NANA0.7256262396294NA
670.98NANA0.701732715205775NA
680.86NANA0.569854339876253NA
690.97NANA0.726375950003345NA
701.3NANA0.910116461611897NA
711.82NANA0.925830374456472NA



Parameters (Session):
par1 = multiplicative ; par2 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = multiplicative ; 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')