FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationThu, 13 Dec 2012 19:54:48 -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/13/t1355446504dhijehsl2z1djm1.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 19:55:53 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199452, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 19:55:53 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact68

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2012-12-14 00:54:48] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
8,7
8,7
8,6
8,5
8,3
8
8,2
8,1
8,1
8
7,9
7,9
8
8
7,9
8
7,7
7,2
7,5
7,3
7
7
7
7,2
7,3
7,1
6,8
6,4
6,1
6,5
7,7
7,9
7,5
6,9
6,6
6,9
7,7
8
8
7,7
7,3
7,4
8,1
8,3
8,1
7,9
7,9
8,3
8,6
8,7
8,5
8,3
8
8
8,8
8,7
8,5
8,1
7,8
7,7
7,5
7,2
6,9
6,6
6,5
6,6
7,7
8
7,7
7,2
7
7
7,3
7,3
7,1
6,9
6,7
6,8
7,5

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'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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ yule.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199452&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]'George Udny Yule' @ yule.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199452&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=199452&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'George Udny Yule' @ yule.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
18.7NANA0.195555555555556NA
28.7NANA0.200138888888889NA
38.6NANA0.0243055555555555NA
48.5NANA-0.185694444444444NA
58.3NANA-0.451527777777778NA
68NANA-0.416527777777778NA
78.28.567083333333338.220833333333330.34625-0.367083333333334
88.18.578194444444448.16250.415694444444444-0.478194444444444
98.18.306666666666678.104166666666670.2025-0.206666666666666
1087.978194444444448.05416666666667-0.0759722222222220.0218055555555559
117.97.804583333333338.00833333333333-0.203750.0954166666666652
127.97.899027777777787.95-0.05097222222222170.000972222222222818
1388.083055555555567.88750.195555555555556-0.0830555555555552
1488.025138888888897.8250.200138888888889-0.0251388888888897
157.97.770138888888897.745833333333330.02430555555555550.129861111111111
1687.472638888888897.65833333333333-0.1856944444444440.527361111111111
177.77.127638888888897.57916666666667-0.4515277777777780.572361111111111
187.27.095972222222227.5125-0.4165277777777780.104027777777778
197.57.800416666666677.454166666666670.34625-0.300416666666667
207.37.803194444444447.38750.415694444444444-0.503194444444444
2177.506666666666677.304166666666670.2025-0.506666666666666
2277.115694444444447.19166666666667-0.075972222222222-0.115694444444444
2376.854583333333337.05833333333333-0.203750.145416666666668
247.26.911527777777786.9625-0.05097222222222170.288472222222222
257.37.137222222222226.941666666666670.1955555555555560.162777777777778
267.17.175138888888896.9750.200138888888889-0.0751388888888878
276.87.045138888888897.020833333333330.0243055555555555-0.245138888888888
286.46.851805555555567.0375-0.185694444444444-0.451805555555555
296.16.565138888888897.01666666666667-0.451527777777778-0.465138888888888
306.56.570972222222226.9875-0.416527777777778-0.0709722222222204
317.77.337916666666676.991666666666670.346250.362083333333334
327.97.461527777777787.045833333333330.4156944444444440.438472222222223
337.57.335833333333337.133333333333330.20250.164166666666667
346.97.161527777777787.2375-0.075972222222222-0.261527777777777
356.67.137916666666677.34166666666667-0.20375-0.537916666666667
366.97.378194444444447.42916666666667-0.0509722222222217-0.478194444444444
377.77.678888888888897.483333333333330.1955555555555560.0211111111111109
3887.716805555555567.516666666666670.2001388888888890.283194444444444
3987.582638888888897.558333333333330.02430555555555550.417361111111111
407.77.439305555555567.625-0.1856944444444440.260694444444445
417.37.269305555555567.72083333333333-0.4515277777777780.0306944444444444
427.47.416805555555557.83333333333333-0.416527777777778-0.0168055555555542
438.18.275416666666677.929166666666670.34625-0.175416666666668
448.38.411527777777787.995833333333330.415694444444444-0.111527777777776
458.18.248333333333338.045833333333330.2025-0.148333333333333
467.98.015694444444448.09166666666667-0.075972222222222-0.115694444444443
477.97.942083333333338.14583333333333-0.20375-0.0420833333333324
488.38.149027777777788.2-0.05097222222222170.150972222222222
498.68.449722222222228.254166666666670.1955555555555560.150277777777777
508.78.500138888888898.30.2001388888888890.199861111111112
518.58.357638888888898.333333333333330.02430555555555550.142361111111112
528.38.172638888888898.35833333333333-0.1856944444444440.127361111111112
5387.910972222222228.3625-0.4515277777777780.0890277777777779
5487.916805555555568.33333333333333-0.4165277777777780.0831944444444446
558.88.608758.26250.346250.191250000000002
568.78.569861111111118.154166666666670.4156944444444440.130138888888888
578.58.22758.0250.20250.272499999999999
588.17.811527777777787.8875-0.0759722222222220.288472222222222
597.87.550416666666677.75416666666667-0.203750.249583333333335
607.77.582361111111117.63333333333333-0.05097222222222170.11763888888889
617.57.724722222222227.529166666666670.195555555555556-0.224722222222222
627.27.654305555555567.454166666666670.200138888888889-0.454305555555555
636.97.415972222222227.391666666666670.0243055555555555-0.515972222222222
646.67.135138888888897.32083333333333-0.185694444444444-0.535138888888889
656.56.798472222222227.25-0.451527777777778-0.29847222222222
666.66.770972222222227.1875-0.416527777777778-0.170972222222222
677.77.496257.150.346250.20375
6887.561527777777787.145833333333330.4156944444444440.438472222222223
697.77.360833333333337.158333333333330.20250.339166666666667
707.27.103194444444457.17916666666667-0.0759722222222220.0968055555555543
7176.996257.2-0.203750.00375000000000014
7277.165694444444457.21666666666667-0.0509722222222217-0.165694444444445
737.37.412222222222227.216666666666670.195555555555556-0.112222222222223
747.3NANA0.200138888888889NA
757.1NANA0.0243055555555555NA
766.9NANA-0.185694444444444NA
776.7NANA-0.451527777777778NA
786.8NANA-0.416527777777778NA
797.5NANA0.34625NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 8.7 & NA & NA & 0.195555555555556 & NA \tabularnewline
2 & 8.7 & NA & NA & 0.200138888888889 & NA \tabularnewline
3 & 8.6 & NA & NA & 0.0243055555555555 & NA \tabularnewline
4 & 8.5 & NA & NA & -0.185694444444444 & NA \tabularnewline
5 & 8.3 & NA & NA & -0.451527777777778 & NA \tabularnewline
6 & 8 & NA & NA & -0.416527777777778 & NA \tabularnewline
7 & 8.2 & 8.56708333333333 & 8.22083333333333 & 0.34625 & -0.367083333333334 \tabularnewline
8 & 8.1 & 8.57819444444444 & 8.1625 & 0.415694444444444 & -0.478194444444444 \tabularnewline
9 & 8.1 & 8.30666666666667 & 8.10416666666667 & 0.2025 & -0.206666666666666 \tabularnewline
10 & 8 & 7.97819444444444 & 8.05416666666667 & -0.075972222222222 & 0.0218055555555559 \tabularnewline
11 & 7.9 & 7.80458333333333 & 8.00833333333333 & -0.20375 & 0.0954166666666652 \tabularnewline
12 & 7.9 & 7.89902777777778 & 7.95 & -0.0509722222222217 & 0.000972222222222818 \tabularnewline
13 & 8 & 8.08305555555556 & 7.8875 & 0.195555555555556 & -0.0830555555555552 \tabularnewline
14 & 8 & 8.02513888888889 & 7.825 & 0.200138888888889 & -0.0251388888888897 \tabularnewline
15 & 7.9 & 7.77013888888889 & 7.74583333333333 & 0.0243055555555555 & 0.129861111111111 \tabularnewline
16 & 8 & 7.47263888888889 & 7.65833333333333 & -0.185694444444444 & 0.527361111111111 \tabularnewline
17 & 7.7 & 7.12763888888889 & 7.57916666666667 & -0.451527777777778 & 0.572361111111111 \tabularnewline
18 & 7.2 & 7.09597222222222 & 7.5125 & -0.416527777777778 & 0.104027777777778 \tabularnewline
19 & 7.5 & 7.80041666666667 & 7.45416666666667 & 0.34625 & -0.300416666666667 \tabularnewline
20 & 7.3 & 7.80319444444444 & 7.3875 & 0.415694444444444 & -0.503194444444444 \tabularnewline
21 & 7 & 7.50666666666667 & 7.30416666666667 & 0.2025 & -0.506666666666666 \tabularnewline
22 & 7 & 7.11569444444444 & 7.19166666666667 & -0.075972222222222 & -0.115694444444444 \tabularnewline
23 & 7 & 6.85458333333333 & 7.05833333333333 & -0.20375 & 0.145416666666668 \tabularnewline
24 & 7.2 & 6.91152777777778 & 6.9625 & -0.0509722222222217 & 0.288472222222222 \tabularnewline
25 & 7.3 & 7.13722222222222 & 6.94166666666667 & 0.195555555555556 & 0.162777777777778 \tabularnewline
26 & 7.1 & 7.17513888888889 & 6.975 & 0.200138888888889 & -0.0751388888888878 \tabularnewline
27 & 6.8 & 7.04513888888889 & 7.02083333333333 & 0.0243055555555555 & -0.245138888888888 \tabularnewline
28 & 6.4 & 6.85180555555556 & 7.0375 & -0.185694444444444 & -0.451805555555555 \tabularnewline
29 & 6.1 & 6.56513888888889 & 7.01666666666667 & -0.451527777777778 & -0.465138888888888 \tabularnewline
30 & 6.5 & 6.57097222222222 & 6.9875 & -0.416527777777778 & -0.0709722222222204 \tabularnewline
31 & 7.7 & 7.33791666666667 & 6.99166666666667 & 0.34625 & 0.362083333333334 \tabularnewline
32 & 7.9 & 7.46152777777778 & 7.04583333333333 & 0.415694444444444 & 0.438472222222223 \tabularnewline
33 & 7.5 & 7.33583333333333 & 7.13333333333333 & 0.2025 & 0.164166666666667 \tabularnewline
34 & 6.9 & 7.16152777777778 & 7.2375 & -0.075972222222222 & -0.261527777777777 \tabularnewline
35 & 6.6 & 7.13791666666667 & 7.34166666666667 & -0.20375 & -0.537916666666667 \tabularnewline
36 & 6.9 & 7.37819444444444 & 7.42916666666667 & -0.0509722222222217 & -0.478194444444444 \tabularnewline
37 & 7.7 & 7.67888888888889 & 7.48333333333333 & 0.195555555555556 & 0.0211111111111109 \tabularnewline
38 & 8 & 7.71680555555556 & 7.51666666666667 & 0.200138888888889 & 0.283194444444444 \tabularnewline
39 & 8 & 7.58263888888889 & 7.55833333333333 & 0.0243055555555555 & 0.417361111111111 \tabularnewline
40 & 7.7 & 7.43930555555556 & 7.625 & -0.185694444444444 & 0.260694444444445 \tabularnewline
41 & 7.3 & 7.26930555555556 & 7.72083333333333 & -0.451527777777778 & 0.0306944444444444 \tabularnewline
42 & 7.4 & 7.41680555555555 & 7.83333333333333 & -0.416527777777778 & -0.0168055555555542 \tabularnewline
43 & 8.1 & 8.27541666666667 & 7.92916666666667 & 0.34625 & -0.175416666666668 \tabularnewline
44 & 8.3 & 8.41152777777778 & 7.99583333333333 & 0.415694444444444 & -0.111527777777776 \tabularnewline
45 & 8.1 & 8.24833333333333 & 8.04583333333333 & 0.2025 & -0.148333333333333 \tabularnewline
46 & 7.9 & 8.01569444444444 & 8.09166666666667 & -0.075972222222222 & -0.115694444444443 \tabularnewline
47 & 7.9 & 7.94208333333333 & 8.14583333333333 & -0.20375 & -0.0420833333333324 \tabularnewline
48 & 8.3 & 8.14902777777778 & 8.2 & -0.0509722222222217 & 0.150972222222222 \tabularnewline
49 & 8.6 & 8.44972222222222 & 8.25416666666667 & 0.195555555555556 & 0.150277777777777 \tabularnewline
50 & 8.7 & 8.50013888888889 & 8.3 & 0.200138888888889 & 0.199861111111112 \tabularnewline
51 & 8.5 & 8.35763888888889 & 8.33333333333333 & 0.0243055555555555 & 0.142361111111112 \tabularnewline
52 & 8.3 & 8.17263888888889 & 8.35833333333333 & -0.185694444444444 & 0.127361111111112 \tabularnewline
53 & 8 & 7.91097222222222 & 8.3625 & -0.451527777777778 & 0.0890277777777779 \tabularnewline
54 & 8 & 7.91680555555556 & 8.33333333333333 & -0.416527777777778 & 0.0831944444444446 \tabularnewline
55 & 8.8 & 8.60875 & 8.2625 & 0.34625 & 0.191250000000002 \tabularnewline
56 & 8.7 & 8.56986111111111 & 8.15416666666667 & 0.415694444444444 & 0.130138888888888 \tabularnewline
57 & 8.5 & 8.2275 & 8.025 & 0.2025 & 0.272499999999999 \tabularnewline
58 & 8.1 & 7.81152777777778 & 7.8875 & -0.075972222222222 & 0.288472222222222 \tabularnewline
59 & 7.8 & 7.55041666666667 & 7.75416666666667 & -0.20375 & 0.249583333333335 \tabularnewline
60 & 7.7 & 7.58236111111111 & 7.63333333333333 & -0.0509722222222217 & 0.11763888888889 \tabularnewline
61 & 7.5 & 7.72472222222222 & 7.52916666666667 & 0.195555555555556 & -0.224722222222222 \tabularnewline
62 & 7.2 & 7.65430555555556 & 7.45416666666667 & 0.200138888888889 & -0.454305555555555 \tabularnewline
63 & 6.9 & 7.41597222222222 & 7.39166666666667 & 0.0243055555555555 & -0.515972222222222 \tabularnewline
64 & 6.6 & 7.13513888888889 & 7.32083333333333 & -0.185694444444444 & -0.535138888888889 \tabularnewline
65 & 6.5 & 6.79847222222222 & 7.25 & -0.451527777777778 & -0.29847222222222 \tabularnewline
66 & 6.6 & 6.77097222222222 & 7.1875 & -0.416527777777778 & -0.170972222222222 \tabularnewline
67 & 7.7 & 7.49625 & 7.15 & 0.34625 & 0.20375 \tabularnewline
68 & 8 & 7.56152777777778 & 7.14583333333333 & 0.415694444444444 & 0.438472222222223 \tabularnewline
69 & 7.7 & 7.36083333333333 & 7.15833333333333 & 0.2025 & 0.339166666666667 \tabularnewline
70 & 7.2 & 7.10319444444445 & 7.17916666666667 & -0.075972222222222 & 0.0968055555555543 \tabularnewline
71 & 7 & 6.99625 & 7.2 & -0.20375 & 0.00375000000000014 \tabularnewline
72 & 7 & 7.16569444444445 & 7.21666666666667 & -0.0509722222222217 & -0.165694444444445 \tabularnewline
73 & 7.3 & 7.41222222222222 & 7.21666666666667 & 0.195555555555556 & -0.112222222222223 \tabularnewline
74 & 7.3 & NA & NA & 0.200138888888889 & NA \tabularnewline
75 & 7.1 & NA & NA & 0.0243055555555555 & NA \tabularnewline
76 & 6.9 & NA & NA & -0.185694444444444 & NA \tabularnewline
77 & 6.7 & NA & NA & -0.451527777777778 & NA \tabularnewline
78 & 6.8 & NA & NA & -0.416527777777778 & NA \tabularnewline
79 & 7.5 & NA & NA & 0.34625 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199452&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]8.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.195555555555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]8.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.200138888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]8.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0243055555555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]8.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.185694444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]8.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.451527777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.416527777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]8.2[/C][C]8.56708333333333[/C][C]8.22083333333333[/C][C]0.34625[/C][C]-0.367083333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]8.1[/C][C]8.57819444444444[/C][C]8.1625[/C][C]0.415694444444444[/C][C]-0.478194444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]8.1[/C][C]8.30666666666667[/C][C]8.10416666666667[/C][C]0.2025[/C][C]-0.206666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]8[/C][C]7.97819444444444[/C][C]8.05416666666667[/C][C]-0.075972222222222[/C][C]0.0218055555555559[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]7.9[/C][C]7.80458333333333[/C][C]8.00833333333333[/C][C]-0.20375[/C][C]0.0954166666666652[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]7.9[/C][C]7.89902777777778[/C][C]7.95[/C][C]-0.0509722222222217[/C][C]0.000972222222222818[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]8[/C][C]8.08305555555556[/C][C]7.8875[/C][C]0.195555555555556[/C][C]-0.0830555555555552[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]8[/C][C]8.02513888888889[/C][C]7.825[/C][C]0.200138888888889[/C][C]-0.0251388888888897[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]7.9[/C][C]7.77013888888889[/C][C]7.74583333333333[/C][C]0.0243055555555555[/C][C]0.129861111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]8[/C][C]7.47263888888889[/C][C]7.65833333333333[/C][C]-0.185694444444444[/C][C]0.527361111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]7.7[/C][C]7.12763888888889[/C][C]7.57916666666667[/C][C]-0.451527777777778[/C][C]0.572361111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]7.2[/C][C]7.09597222222222[/C][C]7.5125[/C][C]-0.416527777777778[/C][C]0.104027777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]7.5[/C][C]7.80041666666667[/C][C]7.45416666666667[/C][C]0.34625[/C][C]-0.300416666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]7.3[/C][C]7.80319444444444[/C][C]7.3875[/C][C]0.415694444444444[/C][C]-0.503194444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]7[/C][C]7.50666666666667[/C][C]7.30416666666667[/C][C]0.2025[/C][C]-0.506666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]7[/C][C]7.11569444444444[/C][C]7.19166666666667[/C][C]-0.075972222222222[/C][C]-0.115694444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]7[/C][C]6.85458333333333[/C][C]7.05833333333333[/C][C]-0.20375[/C][C]0.145416666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]7.2[/C][C]6.91152777777778[/C][C]6.9625[/C][C]-0.0509722222222217[/C][C]0.288472222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]7.3[/C][C]7.13722222222222[/C][C]6.94166666666667[/C][C]0.195555555555556[/C][C]0.162777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]7.1[/C][C]7.17513888888889[/C][C]6.975[/C][C]0.200138888888889[/C][C]-0.0751388888888878[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]6.8[/C][C]7.04513888888889[/C][C]7.02083333333333[/C][C]0.0243055555555555[/C][C]-0.245138888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]6.4[/C][C]6.85180555555556[/C][C]7.0375[/C][C]-0.185694444444444[/C][C]-0.451805555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]6.1[/C][C]6.56513888888889[/C][C]7.01666666666667[/C][C]-0.451527777777778[/C][C]-0.465138888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]6.5[/C][C]6.57097222222222[/C][C]6.9875[/C][C]-0.416527777777778[/C][C]-0.0709722222222204[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]7.7[/C][C]7.33791666666667[/C][C]6.99166666666667[/C][C]0.34625[/C][C]0.362083333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]7.9[/C][C]7.46152777777778[/C][C]7.04583333333333[/C][C]0.415694444444444[/C][C]0.438472222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]7.5[/C][C]7.33583333333333[/C][C]7.13333333333333[/C][C]0.2025[/C][C]0.164166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]6.9[/C][C]7.16152777777778[/C][C]7.2375[/C][C]-0.075972222222222[/C][C]-0.261527777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]6.6[/C][C]7.13791666666667[/C][C]7.34166666666667[/C][C]-0.20375[/C][C]-0.537916666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]6.9[/C][C]7.37819444444444[/C][C]7.42916666666667[/C][C]-0.0509722222222217[/C][C]-0.478194444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]7.7[/C][C]7.67888888888889[/C][C]7.48333333333333[/C][C]0.195555555555556[/C][C]0.0211111111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]8[/C][C]7.71680555555556[/C][C]7.51666666666667[/C][C]0.200138888888889[/C][C]0.283194444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]8[/C][C]7.58263888888889[/C][C]7.55833333333333[/C][C]0.0243055555555555[/C][C]0.417361111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]7.7[/C][C]7.43930555555556[/C][C]7.625[/C][C]-0.185694444444444[/C][C]0.260694444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]7.3[/C][C]7.26930555555556[/C][C]7.72083333333333[/C][C]-0.451527777777778[/C][C]0.0306944444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]7.4[/C][C]7.41680555555555[/C][C]7.83333333333333[/C][C]-0.416527777777778[/C][C]-0.0168055555555542[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]8.1[/C][C]8.27541666666667[/C][C]7.92916666666667[/C][C]0.34625[/C][C]-0.175416666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]8.3[/C][C]8.41152777777778[/C][C]7.99583333333333[/C][C]0.415694444444444[/C][C]-0.111527777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]8.1[/C][C]8.24833333333333[/C][C]8.04583333333333[/C][C]0.2025[/C][C]-0.148333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]7.9[/C][C]8.01569444444444[/C][C]8.09166666666667[/C][C]-0.075972222222222[/C][C]-0.115694444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]7.9[/C][C]7.94208333333333[/C][C]8.14583333333333[/C][C]-0.20375[/C][C]-0.0420833333333324[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]8.3[/C][C]8.14902777777778[/C][C]8.2[/C][C]-0.0509722222222217[/C][C]0.150972222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]8.6[/C][C]8.44972222222222[/C][C]8.25416666666667[/C][C]0.195555555555556[/C][C]0.150277777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]8.7[/C][C]8.50013888888889[/C][C]8.3[/C][C]0.200138888888889[/C][C]0.199861111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]8.5[/C][C]8.35763888888889[/C][C]8.33333333333333[/C][C]0.0243055555555555[/C][C]0.142361111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]8.3[/C][C]8.17263888888889[/C][C]8.35833333333333[/C][C]-0.185694444444444[/C][C]0.127361111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]8[/C][C]7.91097222222222[/C][C]8.3625[/C][C]-0.451527777777778[/C][C]0.0890277777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]8[/C][C]7.91680555555556[/C][C]8.33333333333333[/C][C]-0.416527777777778[/C][C]0.0831944444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]8.8[/C][C]8.60875[/C][C]8.2625[/C][C]0.34625[/C][C]0.191250000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]8.7[/C][C]8.56986111111111[/C][C]8.15416666666667[/C][C]0.415694444444444[/C][C]0.130138888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]8.5[/C][C]8.2275[/C][C]8.025[/C][C]0.2025[/C][C]0.272499999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]8.1[/C][C]7.81152777777778[/C][C]7.8875[/C][C]-0.075972222222222[/C][C]0.288472222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]7.8[/C][C]7.55041666666667[/C][C]7.75416666666667[/C][C]-0.20375[/C][C]0.249583333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]7.7[/C][C]7.58236111111111[/C][C]7.63333333333333[/C][C]-0.0509722222222217[/C][C]0.11763888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]7.5[/C][C]7.72472222222222[/C][C]7.52916666666667[/C][C]0.195555555555556[/C][C]-0.224722222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]7.2[/C][C]7.65430555555556[/C][C]7.45416666666667[/C][C]0.200138888888889[/C][C]-0.454305555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]6.9[/C][C]7.41597222222222[/C][C]7.39166666666667[/C][C]0.0243055555555555[/C][C]-0.515972222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]6.6[/C][C]7.13513888888889[/C][C]7.32083333333333[/C][C]-0.185694444444444[/C][C]-0.535138888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]6.5[/C][C]6.79847222222222[/C][C]7.25[/C][C]-0.451527777777778[/C][C]-0.29847222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]6.6[/C][C]6.77097222222222[/C][C]7.1875[/C][C]-0.416527777777778[/C][C]-0.170972222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]7.7[/C][C]7.49625[/C][C]7.15[/C][C]0.34625[/C][C]0.20375[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]8[/C][C]7.56152777777778[/C][C]7.14583333333333[/C][C]0.415694444444444[/C][C]0.438472222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]7.7[/C][C]7.36083333333333[/C][C]7.15833333333333[/C][C]0.2025[/C][C]0.339166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]7.2[/C][C]7.10319444444445[/C][C]7.17916666666667[/C][C]-0.075972222222222[/C][C]0.0968055555555543[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]7[/C][C]6.99625[/C][C]7.2[/C][C]-0.20375[/C][C]0.00375000000000014[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]7[/C][C]7.16569444444445[/C][C]7.21666666666667[/C][C]-0.0509722222222217[/C][C]-0.165694444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]7.3[/C][C]7.41222222222222[/C][C]7.21666666666667[/C][C]0.195555555555556[/C][C]-0.112222222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]7.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.200138888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]7.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0243055555555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]6.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.185694444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]6.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.451527777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]6.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.416527777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]7.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.34625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199452&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=199452&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
18.7NANA0.195555555555556NA
28.7NANA0.200138888888889NA
38.6NANA0.0243055555555555NA
48.5NANA-0.185694444444444NA
58.3NANA-0.451527777777778NA
68NANA-0.416527777777778NA
78.28.567083333333338.220833333333330.34625-0.367083333333334
88.18.578194444444448.16250.415694444444444-0.478194444444444
98.18.306666666666678.104166666666670.2025-0.206666666666666
1087.978194444444448.05416666666667-0.0759722222222220.0218055555555559
117.97.804583333333338.00833333333333-0.203750.0954166666666652
127.97.899027777777787.95-0.05097222222222170.000972222222222818
1388.083055555555567.88750.195555555555556-0.0830555555555552
1488.025138888888897.8250.200138888888889-0.0251388888888897
157.97.770138888888897.745833333333330.02430555555555550.129861111111111
1687.472638888888897.65833333333333-0.1856944444444440.527361111111111
177.77.127638888888897.57916666666667-0.4515277777777780.572361111111111
187.27.095972222222227.5125-0.4165277777777780.104027777777778
197.57.800416666666677.454166666666670.34625-0.300416666666667
207.37.803194444444447.38750.415694444444444-0.503194444444444
2177.506666666666677.304166666666670.2025-0.506666666666666
2277.115694444444447.19166666666667-0.075972222222222-0.115694444444444
2376.854583333333337.05833333333333-0.203750.145416666666668
247.26.911527777777786.9625-0.05097222222222170.288472222222222
257.37.137222222222226.941666666666670.1955555555555560.162777777777778
267.17.175138888888896.9750.200138888888889-0.0751388888888878
276.87.045138888888897.020833333333330.0243055555555555-0.245138888888888
286.46.851805555555567.0375-0.185694444444444-0.451805555555555
296.16.565138888888897.01666666666667-0.451527777777778-0.465138888888888
306.56.570972222222226.9875-0.416527777777778-0.0709722222222204
317.77.337916666666676.991666666666670.346250.362083333333334
327.97.461527777777787.045833333333330.4156944444444440.438472222222223
337.57.335833333333337.133333333333330.20250.164166666666667
346.97.161527777777787.2375-0.075972222222222-0.261527777777777
356.67.137916666666677.34166666666667-0.20375-0.537916666666667
366.97.378194444444447.42916666666667-0.0509722222222217-0.478194444444444
377.77.678888888888897.483333333333330.1955555555555560.0211111111111109
3887.716805555555567.516666666666670.2001388888888890.283194444444444
3987.582638888888897.558333333333330.02430555555555550.417361111111111
407.77.439305555555567.625-0.1856944444444440.260694444444445
417.37.269305555555567.72083333333333-0.4515277777777780.0306944444444444
427.47.416805555555557.83333333333333-0.416527777777778-0.0168055555555542
438.18.275416666666677.929166666666670.34625-0.175416666666668
448.38.411527777777787.995833333333330.415694444444444-0.111527777777776
458.18.248333333333338.045833333333330.2025-0.148333333333333
467.98.015694444444448.09166666666667-0.075972222222222-0.115694444444443
477.97.942083333333338.14583333333333-0.20375-0.0420833333333324
488.38.149027777777788.2-0.05097222222222170.150972222222222
498.68.449722222222228.254166666666670.1955555555555560.150277777777777
508.78.500138888888898.30.2001388888888890.199861111111112
518.58.357638888888898.333333333333330.02430555555555550.142361111111112
528.38.172638888888898.35833333333333-0.1856944444444440.127361111111112
5387.910972222222228.3625-0.4515277777777780.0890277777777779
5487.916805555555568.33333333333333-0.4165277777777780.0831944444444446
558.88.608758.26250.346250.191250000000002
568.78.569861111111118.154166666666670.4156944444444440.130138888888888
578.58.22758.0250.20250.272499999999999
588.17.811527777777787.8875-0.0759722222222220.288472222222222
597.87.550416666666677.75416666666667-0.203750.249583333333335
607.77.582361111111117.63333333333333-0.05097222222222170.11763888888889
617.57.724722222222227.529166666666670.195555555555556-0.224722222222222
627.27.654305555555567.454166666666670.200138888888889-0.454305555555555
636.97.415972222222227.391666666666670.0243055555555555-0.515972222222222
646.67.135138888888897.32083333333333-0.185694444444444-0.535138888888889
656.56.798472222222227.25-0.451527777777778-0.29847222222222
666.66.770972222222227.1875-0.416527777777778-0.170972222222222
677.77.496257.150.346250.20375
6887.561527777777787.145833333333330.4156944444444440.438472222222223
697.77.360833333333337.158333333333330.20250.339166666666667
707.27.103194444444457.17916666666667-0.0759722222222220.0968055555555543
7176.996257.2-0.203750.00375000000000014
7277.165694444444457.21666666666667-0.0509722222222217-0.165694444444445
737.37.412222222222227.216666666666670.195555555555556-0.112222222222223
747.3NANA0.200138888888889NA
757.1NANA0.0243055555555555NA
766.9NANA-0.185694444444444NA
776.7NANA-0.451527777777778NA
786.8NANA-0.416527777777778NA
797.5NANA0.34625NA


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')