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 computationWed, 12 Dec 2012 07:22:29 -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/12/t1355314963owje9cfhc7zpcun.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 11:42:39 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198842, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 11:42:39 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact82

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2012-12-12 12:22:29] [f926d2a8812ea27da1e154fca8928f89] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
23,9
24,06
24,33
24,39
24,39
24,49
24,83
25,08
25,11
25,13
25,17
25,11
25,35
25,36
25,35
25,34
25,39
25,58
25,71
25,66
25,74
25,73
25,72
25,55
25,71
25,92
25,93
26
26,02
26,08
26,17
26,18
26,21
26,28
26,34
26,17
26,38
26,36
26,27
26,26
26,49
26,99
27,14
27,1
27,01
26,93
26,97
26,35
26,93
26,92
27,05
27,01
26,9
26,93
26,95
26,89
26,7
26,55
26,48
25,71
26,17
26,31
26,58
26,49
26,57
26,6
26,69
26,59
26,75
26,79
26,8
26,62

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=198842&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=198842&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=198842&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
123.9NANA0.996781046815983NA
224.06NANA0.998221974834891NA
324.33NANA0.999534042859136NA
424.39NANA0.99788596169567NA
524.39NANA0.998891830367529NA
624.49NANA1.00403195488674NA
724.8324.898051244872224.726251.006948131838520.99726680436943
825.0824.999722927485624.84083333333331.006396306920151.00321111848908
925.1125.034977104262724.93751.003908856311291.00299672316155
1025.1325.05411512402525.01958333333331.001380190478461.00302883879951
1125.1725.112245489282425.10083333333331.000454652472991.00229985449697
1225.1124.824330362042825.18791666666670.9855650505186481.0115076472876
1325.3525.188657053039925.270.9967810468159831.00640538106579
1425.3625.285794474213525.33083333333330.9982219748348911.00293467250405
1525.3525.369423425318525.381250.9995340428591360.999234376556659
1625.3425.378734720825125.43250.997885961695670.998473733176566
1725.3925.452180042693925.48041666666670.9988918303675290.99755698558671
1825.5825.624568875301225.52166666666671.004031954886740.998260697554832
1925.7125.732559509133425.5551.006948131838520.99912330877442
2025.6625.75703614844325.59333333333331.006396306920150.996232635312396
2125.7425.74105966653525.64083333333331.003908856311290.99995883360869
2225.7325.727960543867825.69251.001380190478461.0000792700272
2325.7225.757955596232625.746251.000454652472990.998526451523265
2425.5525.42100786971125.79333333333330.9855650505186481.00507423352174
2525.7125.750177042746225.83333333333330.9967810468159830.998439737222795
2625.9225.828161747207125.87416666666670.9982219748348911.00355574096569
2725.9325.903341193212425.91541666666670.9995340428591361.00102916479341
282625.903040636532725.95791666666670.997885961695671.00374316532286
2926.0225.977846868424926.00666666666670.9988918303675291.00162265686562
3026.0826.163399357757126.05833333333331.004031954886740.996812365372838
3126.1726.293513530911726.11208333333331.006948131838520.995302509466202
3226.1826.325650061852926.15833333333331.006396306920150.994467370738779
3326.2126.293209537506226.19083333333331.003908856311290.996835322162269
3426.2826.252016176884926.21583333333331.001380190478461.00106596853082
3526.3426.258182922469126.246251.000454652472991.00311586973754
3626.1725.924056697579926.303750.9855650505186481.00948706852825
3726.3826.297160642186526.38208333333330.9967810468159831.00315012555692
3826.3626.413785305776926.46083333333330.9982219748348910.997963741086169
3926.2726.5201369921626.53250.9995340428591360.990568035442879
4026.2626.536698222209526.59291666666670.997885961695670.989572997367928
4126.4926.616721434930826.646250.9988918303675290.995239029147878
4226.9926.787572556378326.681.004031954886741.00755676697452
4327.1426.896004163128526.71041666666671.006948131838521.00907182477336
4427.126.927810518826826.75666666666671.006396306920151.00639448502703
4527.0126.917306209846426.81251.003908856311291.00344365032039
4626.9326.913344344346726.876251.001380190478461.00061886235468
4726.9726.9368246617326.92458333333331.000454652472991.0012315979588
4826.3526.550301156763626.93916666666670.9855650505186480.992455785884276
4926.9326.842067614445926.928750.9967810468159831.00327591699779
5026.9226.864232971921126.91208333333330.9982219748348911.00207588387642
5127.0526.87788688526.89041666666670.9995340428591361.00640352107055
5227.0126.804880074415226.86166666666670.997885961695671.00765233513507
5326.926.795689554538326.82541666666670.9988918303675291.00389280691021
5426.9326.886302365275526.77833333333331.004031954886741.0016252749869
5526.9526.905654082725226.721.006948131838521.00164820067702
5626.8926.83346086505326.66291666666671.006396306920151.00210703849315
5726.726.721962278222526.61791666666671.003908856311290.999178118807527
5826.5526.613347528949226.57666666666671.001380190478460.997619708348217
5926.4826.553317044948726.541251.000454652472990.997238874343851
6025.7126.131025358188826.513750.9855650505186480.983887912838566
6126.1726.403899279283126.48916666666670.9967810468159830.991141487217133
6226.3126.418776415651126.46583333333330.9982219748348910.995882609628104
6326.5826.443089576356326.45541666666670.9995340428591361.00517755019694
6426.4926.411546691180126.46750.997885961695671.00297041705801
6526.5726.461476996294526.49083333333330.9988918303675291.00410116955001
6626.626.649099815933526.54208333333331.004031954886740.99815754317134
6726.69NANA1.00694813183852NA
6826.59NANA1.00639630692015NA
6926.75NANA1.00390885631129NA
7026.79NANA1.00138019047846NA
7126.8NANA1.00045465247299NA
7226.62NANA0.985565050518648NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 23.9 & NA & NA & 0.996781046815983 & NA \tabularnewline
2 & 24.06 & NA & NA & 0.998221974834891 & NA \tabularnewline
3 & 24.33 & NA & NA & 0.999534042859136 & NA \tabularnewline
4 & 24.39 & NA & NA & 0.99788596169567 & NA \tabularnewline
5 & 24.39 & NA & NA & 0.998891830367529 & NA \tabularnewline
6 & 24.49 & NA & NA & 1.00403195488674 & NA \tabularnewline
7 & 24.83 & 24.8980512448722 & 24.72625 & 1.00694813183852 & 0.99726680436943 \tabularnewline
8 & 25.08 & 24.9997229274856 & 24.8408333333333 & 1.00639630692015 & 1.00321111848908 \tabularnewline
9 & 25.11 & 25.0349771042627 & 24.9375 & 1.00390885631129 & 1.00299672316155 \tabularnewline
10 & 25.13 & 25.054115124025 & 25.0195833333333 & 1.00138019047846 & 1.00302883879951 \tabularnewline
11 & 25.17 & 25.1122454892824 & 25.1008333333333 & 1.00045465247299 & 1.00229985449697 \tabularnewline
12 & 25.11 & 24.8243303620428 & 25.1879166666667 & 0.985565050518648 & 1.0115076472876 \tabularnewline
13 & 25.35 & 25.1886570530399 & 25.27 & 0.996781046815983 & 1.00640538106579 \tabularnewline
14 & 25.36 & 25.2857944742135 & 25.3308333333333 & 0.998221974834891 & 1.00293467250405 \tabularnewline
15 & 25.35 & 25.3694234253185 & 25.38125 & 0.999534042859136 & 0.999234376556659 \tabularnewline
16 & 25.34 & 25.3787347208251 & 25.4325 & 0.99788596169567 & 0.998473733176566 \tabularnewline
17 & 25.39 & 25.4521800426939 & 25.4804166666667 & 0.998891830367529 & 0.99755698558671 \tabularnewline
18 & 25.58 & 25.6245688753012 & 25.5216666666667 & 1.00403195488674 & 0.998260697554832 \tabularnewline
19 & 25.71 & 25.7325595091334 & 25.555 & 1.00694813183852 & 0.99912330877442 \tabularnewline
20 & 25.66 & 25.757036148443 & 25.5933333333333 & 1.00639630692015 & 0.996232635312396 \tabularnewline
21 & 25.74 & 25.741059666535 & 25.6408333333333 & 1.00390885631129 & 0.99995883360869 \tabularnewline
22 & 25.73 & 25.7279605438678 & 25.6925 & 1.00138019047846 & 1.0000792700272 \tabularnewline
23 & 25.72 & 25.7579555962326 & 25.74625 & 1.00045465247299 & 0.998526451523265 \tabularnewline
24 & 25.55 & 25.421007869711 & 25.7933333333333 & 0.985565050518648 & 1.00507423352174 \tabularnewline
25 & 25.71 & 25.7501770427462 & 25.8333333333333 & 0.996781046815983 & 0.998439737222795 \tabularnewline
26 & 25.92 & 25.8281617472071 & 25.8741666666667 & 0.998221974834891 & 1.00355574096569 \tabularnewline
27 & 25.93 & 25.9033411932124 & 25.9154166666667 & 0.999534042859136 & 1.00102916479341 \tabularnewline
28 & 26 & 25.9030406365327 & 25.9579166666667 & 0.99788596169567 & 1.00374316532286 \tabularnewline
29 & 26.02 & 25.9778468684249 & 26.0066666666667 & 0.998891830367529 & 1.00162265686562 \tabularnewline
30 & 26.08 & 26.1633993577571 & 26.0583333333333 & 1.00403195488674 & 0.996812365372838 \tabularnewline
31 & 26.17 & 26.2935135309117 & 26.1120833333333 & 1.00694813183852 & 0.995302509466202 \tabularnewline
32 & 26.18 & 26.3256500618529 & 26.1583333333333 & 1.00639630692015 & 0.994467370738779 \tabularnewline
33 & 26.21 & 26.2932095375062 & 26.1908333333333 & 1.00390885631129 & 0.996835322162269 \tabularnewline
34 & 26.28 & 26.2520161768849 & 26.2158333333333 & 1.00138019047846 & 1.00106596853082 \tabularnewline
35 & 26.34 & 26.2581829224691 & 26.24625 & 1.00045465247299 & 1.00311586973754 \tabularnewline
36 & 26.17 & 25.9240566975799 & 26.30375 & 0.985565050518648 & 1.00948706852825 \tabularnewline
37 & 26.38 & 26.2971606421865 & 26.3820833333333 & 0.996781046815983 & 1.00315012555692 \tabularnewline
38 & 26.36 & 26.4137853057769 & 26.4608333333333 & 0.998221974834891 & 0.997963741086169 \tabularnewline
39 & 26.27 & 26.52013699216 & 26.5325 & 0.999534042859136 & 0.990568035442879 \tabularnewline
40 & 26.26 & 26.5366982222095 & 26.5929166666667 & 0.99788596169567 & 0.989572997367928 \tabularnewline
41 & 26.49 & 26.6167214349308 & 26.64625 & 0.998891830367529 & 0.995239029147878 \tabularnewline
42 & 26.99 & 26.7875725563783 & 26.68 & 1.00403195488674 & 1.00755676697452 \tabularnewline
43 & 27.14 & 26.8960041631285 & 26.7104166666667 & 1.00694813183852 & 1.00907182477336 \tabularnewline
44 & 27.1 & 26.9278105188268 & 26.7566666666667 & 1.00639630692015 & 1.00639448502703 \tabularnewline
45 & 27.01 & 26.9173062098464 & 26.8125 & 1.00390885631129 & 1.00344365032039 \tabularnewline
46 & 26.93 & 26.9133443443467 & 26.87625 & 1.00138019047846 & 1.00061886235468 \tabularnewline
47 & 26.97 & 26.93682466173 & 26.9245833333333 & 1.00045465247299 & 1.0012315979588 \tabularnewline
48 & 26.35 & 26.5503011567636 & 26.9391666666667 & 0.985565050518648 & 0.992455785884276 \tabularnewline
49 & 26.93 & 26.8420676144459 & 26.92875 & 0.996781046815983 & 1.00327591699779 \tabularnewline
50 & 26.92 & 26.8642329719211 & 26.9120833333333 & 0.998221974834891 & 1.00207588387642 \tabularnewline
51 & 27.05 & 26.877886885 & 26.8904166666667 & 0.999534042859136 & 1.00640352107055 \tabularnewline
52 & 27.01 & 26.8048800744152 & 26.8616666666667 & 0.99788596169567 & 1.00765233513507 \tabularnewline
53 & 26.9 & 26.7956895545383 & 26.8254166666667 & 0.998891830367529 & 1.00389280691021 \tabularnewline
54 & 26.93 & 26.8863023652755 & 26.7783333333333 & 1.00403195488674 & 1.0016252749869 \tabularnewline
55 & 26.95 & 26.9056540827252 & 26.72 & 1.00694813183852 & 1.00164820067702 \tabularnewline
56 & 26.89 & 26.833460865053 & 26.6629166666667 & 1.00639630692015 & 1.00210703849315 \tabularnewline
57 & 26.7 & 26.7219622782225 & 26.6179166666667 & 1.00390885631129 & 0.999178118807527 \tabularnewline
58 & 26.55 & 26.6133475289492 & 26.5766666666667 & 1.00138019047846 & 0.997619708348217 \tabularnewline
59 & 26.48 & 26.5533170449487 & 26.54125 & 1.00045465247299 & 0.997238874343851 \tabularnewline
60 & 25.71 & 26.1310253581888 & 26.51375 & 0.985565050518648 & 0.983887912838566 \tabularnewline
61 & 26.17 & 26.4038992792831 & 26.4891666666667 & 0.996781046815983 & 0.991141487217133 \tabularnewline
62 & 26.31 & 26.4187764156511 & 26.4658333333333 & 0.998221974834891 & 0.995882609628104 \tabularnewline
63 & 26.58 & 26.4430895763563 & 26.4554166666667 & 0.999534042859136 & 1.00517755019694 \tabularnewline
64 & 26.49 & 26.4115466911801 & 26.4675 & 0.99788596169567 & 1.00297041705801 \tabularnewline
65 & 26.57 & 26.4614769962945 & 26.4908333333333 & 0.998891830367529 & 1.00410116955001 \tabularnewline
66 & 26.6 & 26.6490998159335 & 26.5420833333333 & 1.00403195488674 & 0.99815754317134 \tabularnewline
67 & 26.69 & NA & NA & 1.00694813183852 & NA \tabularnewline
68 & 26.59 & NA & NA & 1.00639630692015 & NA \tabularnewline
69 & 26.75 & NA & NA & 1.00390885631129 & NA \tabularnewline
70 & 26.79 & NA & NA & 1.00138019047846 & NA \tabularnewline
71 & 26.8 & NA & NA & 1.00045465247299 & NA \tabularnewline
72 & 26.62 & NA & NA & 0.985565050518648 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198842&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]23.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.996781046815983[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]24.06[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.998221974834891[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]24.33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999534042859136[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]24.39[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.99788596169567[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]24.39[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.998891830367529[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]24.49[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00403195488674[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]24.83[/C][C]24.8980512448722[/C][C]24.72625[/C][C]1.00694813183852[/C][C]0.99726680436943[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]25.08[/C][C]24.9997229274856[/C][C]24.8408333333333[/C][C]1.00639630692015[/C][C]1.00321111848908[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]25.11[/C][C]25.0349771042627[/C][C]24.9375[/C][C]1.00390885631129[/C][C]1.00299672316155[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]25.13[/C][C]25.054115124025[/C][C]25.0195833333333[/C][C]1.00138019047846[/C][C]1.00302883879951[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]25.17[/C][C]25.1122454892824[/C][C]25.1008333333333[/C][C]1.00045465247299[/C][C]1.00229985449697[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]25.11[/C][C]24.8243303620428[/C][C]25.1879166666667[/C][C]0.985565050518648[/C][C]1.0115076472876[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]25.35[/C][C]25.1886570530399[/C][C]25.27[/C][C]0.996781046815983[/C][C]1.00640538106579[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]25.36[/C][C]25.2857944742135[/C][C]25.3308333333333[/C][C]0.998221974834891[/C][C]1.00293467250405[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]25.35[/C][C]25.3694234253185[/C][C]25.38125[/C][C]0.999534042859136[/C][C]0.999234376556659[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]25.34[/C][C]25.3787347208251[/C][C]25.4325[/C][C]0.99788596169567[/C][C]0.998473733176566[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]25.39[/C][C]25.4521800426939[/C][C]25.4804166666667[/C][C]0.998891830367529[/C][C]0.99755698558671[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]25.58[/C][C]25.6245688753012[/C][C]25.5216666666667[/C][C]1.00403195488674[/C][C]0.998260697554832[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]25.71[/C][C]25.7325595091334[/C][C]25.555[/C][C]1.00694813183852[/C][C]0.99912330877442[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]25.66[/C][C]25.757036148443[/C][C]25.5933333333333[/C][C]1.00639630692015[/C][C]0.996232635312396[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]25.74[/C][C]25.741059666535[/C][C]25.6408333333333[/C][C]1.00390885631129[/C][C]0.99995883360869[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]25.73[/C][C]25.7279605438678[/C][C]25.6925[/C][C]1.00138019047846[/C][C]1.0000792700272[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]25.72[/C][C]25.7579555962326[/C][C]25.74625[/C][C]1.00045465247299[/C][C]0.998526451523265[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]25.55[/C][C]25.421007869711[/C][C]25.7933333333333[/C][C]0.985565050518648[/C][C]1.00507423352174[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]25.71[/C][C]25.7501770427462[/C][C]25.8333333333333[/C][C]0.996781046815983[/C][C]0.998439737222795[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]25.92[/C][C]25.8281617472071[/C][C]25.8741666666667[/C][C]0.998221974834891[/C][C]1.00355574096569[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]25.93[/C][C]25.9033411932124[/C][C]25.9154166666667[/C][C]0.999534042859136[/C][C]1.00102916479341[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]26[/C][C]25.9030406365327[/C][C]25.9579166666667[/C][C]0.99788596169567[/C][C]1.00374316532286[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]26.02[/C][C]25.9778468684249[/C][C]26.0066666666667[/C][C]0.998891830367529[/C][C]1.00162265686562[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]26.08[/C][C]26.1633993577571[/C][C]26.0583333333333[/C][C]1.00403195488674[/C][C]0.996812365372838[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]26.17[/C][C]26.2935135309117[/C][C]26.1120833333333[/C][C]1.00694813183852[/C][C]0.995302509466202[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]26.18[/C][C]26.3256500618529[/C][C]26.1583333333333[/C][C]1.00639630692015[/C][C]0.994467370738779[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]26.21[/C][C]26.2932095375062[/C][C]26.1908333333333[/C][C]1.00390885631129[/C][C]0.996835322162269[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]26.28[/C][C]26.2520161768849[/C][C]26.2158333333333[/C][C]1.00138019047846[/C][C]1.00106596853082[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]26.34[/C][C]26.2581829224691[/C][C]26.24625[/C][C]1.00045465247299[/C][C]1.00311586973754[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]26.17[/C][C]25.9240566975799[/C][C]26.30375[/C][C]0.985565050518648[/C][C]1.00948706852825[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]26.38[/C][C]26.2971606421865[/C][C]26.3820833333333[/C][C]0.996781046815983[/C][C]1.00315012555692[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]26.36[/C][C]26.4137853057769[/C][C]26.4608333333333[/C][C]0.998221974834891[/C][C]0.997963741086169[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]26.27[/C][C]26.52013699216[/C][C]26.5325[/C][C]0.999534042859136[/C][C]0.990568035442879[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]26.26[/C][C]26.5366982222095[/C][C]26.5929166666667[/C][C]0.99788596169567[/C][C]0.989572997367928[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]26.49[/C][C]26.6167214349308[/C][C]26.64625[/C][C]0.998891830367529[/C][C]0.995239029147878[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]26.99[/C][C]26.7875725563783[/C][C]26.68[/C][C]1.00403195488674[/C][C]1.00755676697452[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]27.14[/C][C]26.8960041631285[/C][C]26.7104166666667[/C][C]1.00694813183852[/C][C]1.00907182477336[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]27.1[/C][C]26.9278105188268[/C][C]26.7566666666667[/C][C]1.00639630692015[/C][C]1.00639448502703[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]27.01[/C][C]26.9173062098464[/C][C]26.8125[/C][C]1.00390885631129[/C][C]1.00344365032039[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]26.93[/C][C]26.9133443443467[/C][C]26.87625[/C][C]1.00138019047846[/C][C]1.00061886235468[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]26.97[/C][C]26.93682466173[/C][C]26.9245833333333[/C][C]1.00045465247299[/C][C]1.0012315979588[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]26.35[/C][C]26.5503011567636[/C][C]26.9391666666667[/C][C]0.985565050518648[/C][C]0.992455785884276[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]26.93[/C][C]26.8420676144459[/C][C]26.92875[/C][C]0.996781046815983[/C][C]1.00327591699779[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]26.92[/C][C]26.8642329719211[/C][C]26.9120833333333[/C][C]0.998221974834891[/C][C]1.00207588387642[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]27.05[/C][C]26.877886885[/C][C]26.8904166666667[/C][C]0.999534042859136[/C][C]1.00640352107055[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]27.01[/C][C]26.8048800744152[/C][C]26.8616666666667[/C][C]0.99788596169567[/C][C]1.00765233513507[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]26.9[/C][C]26.7956895545383[/C][C]26.8254166666667[/C][C]0.998891830367529[/C][C]1.00389280691021[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]26.93[/C][C]26.8863023652755[/C][C]26.7783333333333[/C][C]1.00403195488674[/C][C]1.0016252749869[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]26.95[/C][C]26.9056540827252[/C][C]26.72[/C][C]1.00694813183852[/C][C]1.00164820067702[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]26.89[/C][C]26.833460865053[/C][C]26.6629166666667[/C][C]1.00639630692015[/C][C]1.00210703849315[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]26.7[/C][C]26.7219622782225[/C][C]26.6179166666667[/C][C]1.00390885631129[/C][C]0.999178118807527[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]26.55[/C][C]26.6133475289492[/C][C]26.5766666666667[/C][C]1.00138019047846[/C][C]0.997619708348217[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]26.48[/C][C]26.5533170449487[/C][C]26.54125[/C][C]1.00045465247299[/C][C]0.997238874343851[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]25.71[/C][C]26.1310253581888[/C][C]26.51375[/C][C]0.985565050518648[/C][C]0.983887912838566[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]26.17[/C][C]26.4038992792831[/C][C]26.4891666666667[/C][C]0.996781046815983[/C][C]0.991141487217133[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]26.31[/C][C]26.4187764156511[/C][C]26.4658333333333[/C][C]0.998221974834891[/C][C]0.995882609628104[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]26.58[/C][C]26.4430895763563[/C][C]26.4554166666667[/C][C]0.999534042859136[/C][C]1.00517755019694[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]26.49[/C][C]26.4115466911801[/C][C]26.4675[/C][C]0.99788596169567[/C][C]1.00297041705801[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]26.57[/C][C]26.4614769962945[/C][C]26.4908333333333[/C][C]0.998891830367529[/C][C]1.00410116955001[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]26.6[/C][C]26.6490998159335[/C][C]26.5420833333333[/C][C]1.00403195488674[/C][C]0.99815754317134[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]26.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00694813183852[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]26.59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00639630692015[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]26.75[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00390885631129[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]26.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00138019047846[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]26.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00045465247299[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]26.62[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.985565050518648[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198842&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=198842&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
123.9NANA0.996781046815983NA
224.06NANA0.998221974834891NA
324.33NANA0.999534042859136NA
424.39NANA0.99788596169567NA
524.39NANA0.998891830367529NA
624.49NANA1.00403195488674NA
724.8324.898051244872224.726251.006948131838520.99726680436943
825.0824.999722927485624.84083333333331.006396306920151.00321111848908
925.1125.034977104262724.93751.003908856311291.00299672316155
1025.1325.05411512402525.01958333333331.001380190478461.00302883879951
1125.1725.112245489282425.10083333333331.000454652472991.00229985449697
1225.1124.824330362042825.18791666666670.9855650505186481.0115076472876
1325.3525.188657053039925.270.9967810468159831.00640538106579
1425.3625.285794474213525.33083333333330.9982219748348911.00293467250405
1525.3525.369423425318525.381250.9995340428591360.999234376556659
1625.3425.378734720825125.43250.997885961695670.998473733176566
1725.3925.452180042693925.48041666666670.9988918303675290.99755698558671
1825.5825.624568875301225.52166666666671.004031954886740.998260697554832
1925.7125.732559509133425.5551.006948131838520.99912330877442
2025.6625.75703614844325.59333333333331.006396306920150.996232635312396
2125.7425.74105966653525.64083333333331.003908856311290.99995883360869
2225.7325.727960543867825.69251.001380190478461.0000792700272
2325.7225.757955596232625.746251.000454652472990.998526451523265
2425.5525.42100786971125.79333333333330.9855650505186481.00507423352174
2525.7125.750177042746225.83333333333330.9967810468159830.998439737222795
2625.9225.828161747207125.87416666666670.9982219748348911.00355574096569
2725.9325.903341193212425.91541666666670.9995340428591361.00102916479341
282625.903040636532725.95791666666670.997885961695671.00374316532286
2926.0225.977846868424926.00666666666670.9988918303675291.00162265686562
3026.0826.163399357757126.05833333333331.004031954886740.996812365372838
3126.1726.293513530911726.11208333333331.006948131838520.995302509466202
3226.1826.325650061852926.15833333333331.006396306920150.994467370738779
3326.2126.293209537506226.19083333333331.003908856311290.996835322162269
3426.2826.252016176884926.21583333333331.001380190478461.00106596853082
3526.3426.258182922469126.246251.000454652472991.00311586973754
3626.1725.924056697579926.303750.9855650505186481.00948706852825
3726.3826.297160642186526.38208333333330.9967810468159831.00315012555692
3826.3626.413785305776926.46083333333330.9982219748348910.997963741086169
3926.2726.5201369921626.53250.9995340428591360.990568035442879
4026.2626.536698222209526.59291666666670.997885961695670.989572997367928
4126.4926.616721434930826.646250.9988918303675290.995239029147878
4226.9926.787572556378326.681.004031954886741.00755676697452
4327.1426.896004163128526.71041666666671.006948131838521.00907182477336
4427.126.927810518826826.75666666666671.006396306920151.00639448502703
4527.0126.917306209846426.81251.003908856311291.00344365032039
4626.9326.913344344346726.876251.001380190478461.00061886235468
4726.9726.9368246617326.92458333333331.000454652472991.0012315979588
4826.3526.550301156763626.93916666666670.9855650505186480.992455785884276
4926.9326.842067614445926.928750.9967810468159831.00327591699779
5026.9226.864232971921126.91208333333330.9982219748348911.00207588387642
5127.0526.87788688526.89041666666670.9995340428591361.00640352107055
5227.0126.804880074415226.86166666666670.997885961695671.00765233513507
5326.926.795689554538326.82541666666670.9988918303675291.00389280691021
5426.9326.886302365275526.77833333333331.004031954886741.0016252749869
5526.9526.905654082725226.721.006948131838521.00164820067702
5626.8926.83346086505326.66291666666671.006396306920151.00210703849315
5726.726.721962278222526.61791666666671.003908856311290.999178118807527
5826.5526.613347528949226.57666666666671.001380190478460.997619708348217
5926.4826.553317044948726.541251.000454652472990.997238874343851
6025.7126.131025358188826.513750.9855650505186480.983887912838566
6126.1726.403899279283126.48916666666670.9967810468159830.991141487217133
6226.3126.418776415651126.46583333333330.9982219748348910.995882609628104
6326.5826.443089576356326.45541666666670.9995340428591361.00517755019694
6426.4926.411546691180126.46750.997885961695671.00297041705801
6526.5726.461476996294526.49083333333330.9988918303675291.00410116955001
6626.626.649099815933526.54208333333331.004031954886740.99815754317134
6726.69NANA1.00694813183852NA
6826.59NANA1.00639630692015NA
6926.75NANA1.00390885631129NA
7026.79NANA1.00138019047846NA
7126.8NANA1.00045465247299NA
7226.62NANA0.985565050518648NA


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

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')