Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationMon, 17 Dec 2012 05:26:13 -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/17/t1355739985mcp8xo68heng1q2.htm/, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 13:18:32 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=200751, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 13:18:32 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact56
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2012-12-17 10:26:13] [76c30f62b7052b57088120e90a652e05] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
10
9,99
9,95
9,96
9,97
9,95
9,94
9,9
9,9
9,92
9,87
9,96
9,94
9,96
9,96
9,89
9,82
9,83
9,83
9,82
9,77
9,66
9,69
9,67
9,7
9,77
9,79
9,81
9,77
9,78
9,77
9,79
9,77
9,77
9,8
9,8
9,8
9,8
9,76
9,78
9,77
9,79
9,81
9,82
9,84
9,87
9,99
9,99
9,99
10,08
10,06
10,08
10,07
10,04
10,04
10,12
10,1
10,11
10,13
10,16
10,15
10,25
10,41
10,46
10,46
10,5
10,5
10,48
10,5
10,5
10,53
10,53




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=200751&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=200751&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=200751&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
110NANA-0.0173333333333328NA
29.99NANA0.0291666666666672NA
39.95NANA0.0433333333333342NA
49.96NANA0.0415NA
59.97NANA0.00516666666666632NA
69.95NANA0.00491666666666619NA
79.949.928259.94-0.01175000000000020.0117500000000028
89.99.933083333333339.93625-0.0031666666666669-0.0330833333333302
99.99.912259.93541666666667-0.0231666666666672-0.0122499999999981
109.929.891759.93291666666666-0.04116666666666720.0282500000000034
119.879.904333333333339.92375-0.0194166666666667-0.0343333333333344
129.969.904416666666669.9125-0.0080833333333330.0555833333333364
139.949.885583333333339.90291666666666-0.01733333333333280.0544166666666683
149.969.924166666666669.8950.02916666666666720.0358333333333363
159.969.929583333333339.886250.04333333333333420.0304166666666674
169.899.91159.870.0415-0.0214999999999979
179.829.856833333333339.851666666666670.00516666666666632-0.0368333333333339
189.839.8379.832083333333330.00491666666666619-0.0069999999999979
199.839.798259.81-0.01175000000000020.0317500000000006
209.829.788916666666679.79208333333333-0.00316666666666690.0310833333333349
219.779.753916666666679.77708333333333-0.02316666666666720.0160833333333343
229.669.72559.76666666666667-0.0411666666666672-0.0654999999999983
239.699.741833333333339.76125-0.0194166666666667-0.0518333333333327
249.679.7499.75708333333333-0.008083333333333-0.0789999999999988
259.79.735166666666679.7525-0.0173333333333328-0.035166666666667
269.779.777916666666679.748750.0291666666666672-0.00791666666666657
279.799.790833333333339.74750.0433333333333342-0.000833333333334352
289.819.793583333333339.752083333333330.04150.0164166666666681
299.779.766416666666679.761250.005166666666666320.00358333333333327
309.789.776166666666669.771250.004916666666666190.00383333333333447
319.779.769083333333339.78083333333333-0.01175000000000020.000916666666666899
329.799.783083333333339.78625-0.00316666666666690.00691666666666535
339.779.763083333333339.78625-0.02316666666666720.00691666666666535
349.779.742583333333339.78375-0.04116666666666720.0274166666666655
359.89.763083333333339.7825-0.01941666666666670.0369166666666683
369.89.774833333333339.78291666666667-0.0080833333333330.0251666666666672
379.89.767666666666679.785-0.01733333333333280.0323333333333355
389.89.817083333333339.787916666666670.0291666666666672-0.017083333333332
399.769.835416666666679.792083333333330.0433333333333342-0.0754166666666674
409.789.840666666666669.799166666666660.0415-0.0606666666666644
419.779.816416666666679.811250.00516666666666632-0.0464166666666657
429.799.8329.827083333333330.00491666666666619-0.0419999999999998
439.819.831166666666669.84291666666666-0.0117500000000002-0.0211666666666623
449.829.859333333333339.8625-0.0031666666666669-0.0393333333333317
459.849.86359.88666666666666-0.0231666666666672-0.0234999999999985
469.879.87059.91166666666667-0.0411666666666672-0.000500000000000611
479.999.917259.93666666666667-0.01941666666666670.072750000000001
489.999.95159.95958333333333-0.0080833333333330.0385000000000009
499.999.962259.97958333333333-0.01733333333333280.0277500000000028
5010.0810.030833333333310.00166666666670.02916666666666720.0491666666666681
5110.0610.068333333333310.0250.0433333333333342-0.00833333333333286
5210.0810.087333333333310.04583333333330.0415-0.00733333333333164
5310.0710.066833333333310.06166666666670.005166666666666320.00316666666667054
5410.0410.079510.07458333333330.00491666666666619-0.0395000000000003
5510.0410.076583333333310.0883333333333-0.0117500000000002-0.0365833333333327
5610.1210.098916666666710.1020833333333-0.00316666666666690.0210833333333333
5710.110.100583333333310.12375-0.0231666666666672-0.000583333333334934
5810.1110.11310.1541666666667-0.0411666666666672-0.00299999999999834
5910.1310.166833333333310.18625-0.0194166666666667-0.0368333333333322
6010.1610.213583333333310.2216666666667-0.008083333333333-0.0535833333333322
6110.1510.242666666666710.26-0.0173333333333328-0.0926666666666662
6210.2510.323333333333310.29416666666670.0291666666666672-0.0733333333333324
6310.4110.369166666666710.32583333333330.04333333333333420.0408333333333353
6410.4610.4002510.358750.04150.0597500000000011
6510.4610.396833333333310.39166666666670.005166666666666320.0631666666666693
6610.510.428666666666710.423750.004916666666666190.0713333333333335
6710.5NANA-0.0117500000000002NA
6810.48NANA-0.0031666666666669NA
6910.5NANA-0.0231666666666672NA
7010.5NANA-0.0411666666666672NA
7110.53NANA-0.0194166666666667NA
7210.53NANA-0.008083333333333NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 10 & NA & NA & -0.0173333333333328 & NA \tabularnewline
2 & 9.99 & NA & NA & 0.0291666666666672 & NA \tabularnewline
3 & 9.95 & NA & NA & 0.0433333333333342 & NA \tabularnewline
4 & 9.96 & NA & NA & 0.0415 & NA \tabularnewline
5 & 9.97 & NA & NA & 0.00516666666666632 & NA \tabularnewline
6 & 9.95 & NA & NA & 0.00491666666666619 & NA \tabularnewline
7 & 9.94 & 9.92825 & 9.94 & -0.0117500000000002 & 0.0117500000000028 \tabularnewline
8 & 9.9 & 9.93308333333333 & 9.93625 & -0.0031666666666669 & -0.0330833333333302 \tabularnewline
9 & 9.9 & 9.91225 & 9.93541666666667 & -0.0231666666666672 & -0.0122499999999981 \tabularnewline
10 & 9.92 & 9.89175 & 9.93291666666666 & -0.0411666666666672 & 0.0282500000000034 \tabularnewline
11 & 9.87 & 9.90433333333333 & 9.92375 & -0.0194166666666667 & -0.0343333333333344 \tabularnewline
12 & 9.96 & 9.90441666666666 & 9.9125 & -0.008083333333333 & 0.0555833333333364 \tabularnewline
13 & 9.94 & 9.88558333333333 & 9.90291666666666 & -0.0173333333333328 & 0.0544166666666683 \tabularnewline
14 & 9.96 & 9.92416666666666 & 9.895 & 0.0291666666666672 & 0.0358333333333363 \tabularnewline
15 & 9.96 & 9.92958333333333 & 9.88625 & 0.0433333333333342 & 0.0304166666666674 \tabularnewline
16 & 9.89 & 9.9115 & 9.87 & 0.0415 & -0.0214999999999979 \tabularnewline
17 & 9.82 & 9.85683333333333 & 9.85166666666667 & 0.00516666666666632 & -0.0368333333333339 \tabularnewline
18 & 9.83 & 9.837 & 9.83208333333333 & 0.00491666666666619 & -0.0069999999999979 \tabularnewline
19 & 9.83 & 9.79825 & 9.81 & -0.0117500000000002 & 0.0317500000000006 \tabularnewline
20 & 9.82 & 9.78891666666667 & 9.79208333333333 & -0.0031666666666669 & 0.0310833333333349 \tabularnewline
21 & 9.77 & 9.75391666666667 & 9.77708333333333 & -0.0231666666666672 & 0.0160833333333343 \tabularnewline
22 & 9.66 & 9.7255 & 9.76666666666667 & -0.0411666666666672 & -0.0654999999999983 \tabularnewline
23 & 9.69 & 9.74183333333333 & 9.76125 & -0.0194166666666667 & -0.0518333333333327 \tabularnewline
24 & 9.67 & 9.749 & 9.75708333333333 & -0.008083333333333 & -0.0789999999999988 \tabularnewline
25 & 9.7 & 9.73516666666667 & 9.7525 & -0.0173333333333328 & -0.035166666666667 \tabularnewline
26 & 9.77 & 9.77791666666667 & 9.74875 & 0.0291666666666672 & -0.00791666666666657 \tabularnewline
27 & 9.79 & 9.79083333333333 & 9.7475 & 0.0433333333333342 & -0.000833333333334352 \tabularnewline
28 & 9.81 & 9.79358333333333 & 9.75208333333333 & 0.0415 & 0.0164166666666681 \tabularnewline
29 & 9.77 & 9.76641666666667 & 9.76125 & 0.00516666666666632 & 0.00358333333333327 \tabularnewline
30 & 9.78 & 9.77616666666666 & 9.77125 & 0.00491666666666619 & 0.00383333333333447 \tabularnewline
31 & 9.77 & 9.76908333333333 & 9.78083333333333 & -0.0117500000000002 & 0.000916666666666899 \tabularnewline
32 & 9.79 & 9.78308333333333 & 9.78625 & -0.0031666666666669 & 0.00691666666666535 \tabularnewline
33 & 9.77 & 9.76308333333333 & 9.78625 & -0.0231666666666672 & 0.00691666666666535 \tabularnewline
34 & 9.77 & 9.74258333333333 & 9.78375 & -0.0411666666666672 & 0.0274166666666655 \tabularnewline
35 & 9.8 & 9.76308333333333 & 9.7825 & -0.0194166666666667 & 0.0369166666666683 \tabularnewline
36 & 9.8 & 9.77483333333333 & 9.78291666666667 & -0.008083333333333 & 0.0251666666666672 \tabularnewline
37 & 9.8 & 9.76766666666667 & 9.785 & -0.0173333333333328 & 0.0323333333333355 \tabularnewline
38 & 9.8 & 9.81708333333333 & 9.78791666666667 & 0.0291666666666672 & -0.017083333333332 \tabularnewline
39 & 9.76 & 9.83541666666667 & 9.79208333333333 & 0.0433333333333342 & -0.0754166666666674 \tabularnewline
40 & 9.78 & 9.84066666666666 & 9.79916666666666 & 0.0415 & -0.0606666666666644 \tabularnewline
41 & 9.77 & 9.81641666666667 & 9.81125 & 0.00516666666666632 & -0.0464166666666657 \tabularnewline
42 & 9.79 & 9.832 & 9.82708333333333 & 0.00491666666666619 & -0.0419999999999998 \tabularnewline
43 & 9.81 & 9.83116666666666 & 9.84291666666666 & -0.0117500000000002 & -0.0211666666666623 \tabularnewline
44 & 9.82 & 9.85933333333333 & 9.8625 & -0.0031666666666669 & -0.0393333333333317 \tabularnewline
45 & 9.84 & 9.8635 & 9.88666666666666 & -0.0231666666666672 & -0.0234999999999985 \tabularnewline
46 & 9.87 & 9.8705 & 9.91166666666667 & -0.0411666666666672 & -0.000500000000000611 \tabularnewline
47 & 9.99 & 9.91725 & 9.93666666666667 & -0.0194166666666667 & 0.072750000000001 \tabularnewline
48 & 9.99 & 9.9515 & 9.95958333333333 & -0.008083333333333 & 0.0385000000000009 \tabularnewline
49 & 9.99 & 9.96225 & 9.97958333333333 & -0.0173333333333328 & 0.0277500000000028 \tabularnewline
50 & 10.08 & 10.0308333333333 & 10.0016666666667 & 0.0291666666666672 & 0.0491666666666681 \tabularnewline
51 & 10.06 & 10.0683333333333 & 10.025 & 0.0433333333333342 & -0.00833333333333286 \tabularnewline
52 & 10.08 & 10.0873333333333 & 10.0458333333333 & 0.0415 & -0.00733333333333164 \tabularnewline
53 & 10.07 & 10.0668333333333 & 10.0616666666667 & 0.00516666666666632 & 0.00316666666667054 \tabularnewline
54 & 10.04 & 10.0795 & 10.0745833333333 & 0.00491666666666619 & -0.0395000000000003 \tabularnewline
55 & 10.04 & 10.0765833333333 & 10.0883333333333 & -0.0117500000000002 & -0.0365833333333327 \tabularnewline
56 & 10.12 & 10.0989166666667 & 10.1020833333333 & -0.0031666666666669 & 0.0210833333333333 \tabularnewline
57 & 10.1 & 10.1005833333333 & 10.12375 & -0.0231666666666672 & -0.000583333333334934 \tabularnewline
58 & 10.11 & 10.113 & 10.1541666666667 & -0.0411666666666672 & -0.00299999999999834 \tabularnewline
59 & 10.13 & 10.1668333333333 & 10.18625 & -0.0194166666666667 & -0.0368333333333322 \tabularnewline
60 & 10.16 & 10.2135833333333 & 10.2216666666667 & -0.008083333333333 & -0.0535833333333322 \tabularnewline
61 & 10.15 & 10.2426666666667 & 10.26 & -0.0173333333333328 & -0.0926666666666662 \tabularnewline
62 & 10.25 & 10.3233333333333 & 10.2941666666667 & 0.0291666666666672 & -0.0733333333333324 \tabularnewline
63 & 10.41 & 10.3691666666667 & 10.3258333333333 & 0.0433333333333342 & 0.0408333333333353 \tabularnewline
64 & 10.46 & 10.40025 & 10.35875 & 0.0415 & 0.0597500000000011 \tabularnewline
65 & 10.46 & 10.3968333333333 & 10.3916666666667 & 0.00516666666666632 & 0.0631666666666693 \tabularnewline
66 & 10.5 & 10.4286666666667 & 10.42375 & 0.00491666666666619 & 0.0713333333333335 \tabularnewline
67 & 10.5 & NA & NA & -0.0117500000000002 & NA \tabularnewline
68 & 10.48 & NA & NA & -0.0031666666666669 & NA \tabularnewline
69 & 10.5 & NA & NA & -0.0231666666666672 & NA \tabularnewline
70 & 10.5 & NA & NA & -0.0411666666666672 & NA \tabularnewline
71 & 10.53 & NA & NA & -0.0194166666666667 & NA \tabularnewline
72 & 10.53 & NA & NA & -0.008083333333333 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=200751&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]10[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0173333333333328[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]9.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0291666666666672[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]9.95[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0433333333333342[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]9.96[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0415[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]9.97[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00516666666666632[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]9.95[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00491666666666619[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]9.94[/C][C]9.92825[/C][C]9.94[/C][C]-0.0117500000000002[/C][C]0.0117500000000028[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]9.9[/C][C]9.93308333333333[/C][C]9.93625[/C][C]-0.0031666666666669[/C][C]-0.0330833333333302[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]9.9[/C][C]9.91225[/C][C]9.93541666666667[/C][C]-0.0231666666666672[/C][C]-0.0122499999999981[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]9.92[/C][C]9.89175[/C][C]9.93291666666666[/C][C]-0.0411666666666672[/C][C]0.0282500000000034[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]9.87[/C][C]9.90433333333333[/C][C]9.92375[/C][C]-0.0194166666666667[/C][C]-0.0343333333333344[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]9.96[/C][C]9.90441666666666[/C][C]9.9125[/C][C]-0.008083333333333[/C][C]0.0555833333333364[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]9.94[/C][C]9.88558333333333[/C][C]9.90291666666666[/C][C]-0.0173333333333328[/C][C]0.0544166666666683[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]9.96[/C][C]9.92416666666666[/C][C]9.895[/C][C]0.0291666666666672[/C][C]0.0358333333333363[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]9.96[/C][C]9.92958333333333[/C][C]9.88625[/C][C]0.0433333333333342[/C][C]0.0304166666666674[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]9.89[/C][C]9.9115[/C][C]9.87[/C][C]0.0415[/C][C]-0.0214999999999979[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]9.82[/C][C]9.85683333333333[/C][C]9.85166666666667[/C][C]0.00516666666666632[/C][C]-0.0368333333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]9.83[/C][C]9.837[/C][C]9.83208333333333[/C][C]0.00491666666666619[/C][C]-0.0069999999999979[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]9.83[/C][C]9.79825[/C][C]9.81[/C][C]-0.0117500000000002[/C][C]0.0317500000000006[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]9.82[/C][C]9.78891666666667[/C][C]9.79208333333333[/C][C]-0.0031666666666669[/C][C]0.0310833333333349[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]9.77[/C][C]9.75391666666667[/C][C]9.77708333333333[/C][C]-0.0231666666666672[/C][C]0.0160833333333343[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]9.66[/C][C]9.7255[/C][C]9.76666666666667[/C][C]-0.0411666666666672[/C][C]-0.0654999999999983[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]9.69[/C][C]9.74183333333333[/C][C]9.76125[/C][C]-0.0194166666666667[/C][C]-0.0518333333333327[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]9.67[/C][C]9.749[/C][C]9.75708333333333[/C][C]-0.008083333333333[/C][C]-0.0789999999999988[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]9.7[/C][C]9.73516666666667[/C][C]9.7525[/C][C]-0.0173333333333328[/C][C]-0.035166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]9.77[/C][C]9.77791666666667[/C][C]9.74875[/C][C]0.0291666666666672[/C][C]-0.00791666666666657[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]9.79[/C][C]9.79083333333333[/C][C]9.7475[/C][C]0.0433333333333342[/C][C]-0.000833333333334352[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]9.81[/C][C]9.79358333333333[/C][C]9.75208333333333[/C][C]0.0415[/C][C]0.0164166666666681[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]9.77[/C][C]9.76641666666667[/C][C]9.76125[/C][C]0.00516666666666632[/C][C]0.00358333333333327[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]9.78[/C][C]9.77616666666666[/C][C]9.77125[/C][C]0.00491666666666619[/C][C]0.00383333333333447[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]9.77[/C][C]9.76908333333333[/C][C]9.78083333333333[/C][C]-0.0117500000000002[/C][C]0.000916666666666899[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]9.79[/C][C]9.78308333333333[/C][C]9.78625[/C][C]-0.0031666666666669[/C][C]0.00691666666666535[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]9.77[/C][C]9.76308333333333[/C][C]9.78625[/C][C]-0.0231666666666672[/C][C]0.00691666666666535[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]9.77[/C][C]9.74258333333333[/C][C]9.78375[/C][C]-0.0411666666666672[/C][C]0.0274166666666655[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]9.8[/C][C]9.76308333333333[/C][C]9.7825[/C][C]-0.0194166666666667[/C][C]0.0369166666666683[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]9.8[/C][C]9.77483333333333[/C][C]9.78291666666667[/C][C]-0.008083333333333[/C][C]0.0251666666666672[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]9.8[/C][C]9.76766666666667[/C][C]9.785[/C][C]-0.0173333333333328[/C][C]0.0323333333333355[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]9.8[/C][C]9.81708333333333[/C][C]9.78791666666667[/C][C]0.0291666666666672[/C][C]-0.017083333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]9.76[/C][C]9.83541666666667[/C][C]9.79208333333333[/C][C]0.0433333333333342[/C][C]-0.0754166666666674[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]9.78[/C][C]9.84066666666666[/C][C]9.79916666666666[/C][C]0.0415[/C][C]-0.0606666666666644[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]9.77[/C][C]9.81641666666667[/C][C]9.81125[/C][C]0.00516666666666632[/C][C]-0.0464166666666657[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]9.79[/C][C]9.832[/C][C]9.82708333333333[/C][C]0.00491666666666619[/C][C]-0.0419999999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]9.81[/C][C]9.83116666666666[/C][C]9.84291666666666[/C][C]-0.0117500000000002[/C][C]-0.0211666666666623[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]9.82[/C][C]9.85933333333333[/C][C]9.8625[/C][C]-0.0031666666666669[/C][C]-0.0393333333333317[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]9.84[/C][C]9.8635[/C][C]9.88666666666666[/C][C]-0.0231666666666672[/C][C]-0.0234999999999985[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]9.87[/C][C]9.8705[/C][C]9.91166666666667[/C][C]-0.0411666666666672[/C][C]-0.000500000000000611[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]9.99[/C][C]9.91725[/C][C]9.93666666666667[/C][C]-0.0194166666666667[/C][C]0.072750000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]9.99[/C][C]9.9515[/C][C]9.95958333333333[/C][C]-0.008083333333333[/C][C]0.0385000000000009[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]9.99[/C][C]9.96225[/C][C]9.97958333333333[/C][C]-0.0173333333333328[/C][C]0.0277500000000028[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]10.08[/C][C]10.0308333333333[/C][C]10.0016666666667[/C][C]0.0291666666666672[/C][C]0.0491666666666681[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]10.06[/C][C]10.0683333333333[/C][C]10.025[/C][C]0.0433333333333342[/C][C]-0.00833333333333286[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]10.08[/C][C]10.0873333333333[/C][C]10.0458333333333[/C][C]0.0415[/C][C]-0.00733333333333164[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]10.07[/C][C]10.0668333333333[/C][C]10.0616666666667[/C][C]0.00516666666666632[/C][C]0.00316666666667054[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]10.04[/C][C]10.0795[/C][C]10.0745833333333[/C][C]0.00491666666666619[/C][C]-0.0395000000000003[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]10.04[/C][C]10.0765833333333[/C][C]10.0883333333333[/C][C]-0.0117500000000002[/C][C]-0.0365833333333327[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]10.12[/C][C]10.0989166666667[/C][C]10.1020833333333[/C][C]-0.0031666666666669[/C][C]0.0210833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]10.1[/C][C]10.1005833333333[/C][C]10.12375[/C][C]-0.0231666666666672[/C][C]-0.000583333333334934[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]10.11[/C][C]10.113[/C][C]10.1541666666667[/C][C]-0.0411666666666672[/C][C]-0.00299999999999834[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]10.13[/C][C]10.1668333333333[/C][C]10.18625[/C][C]-0.0194166666666667[/C][C]-0.0368333333333322[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]10.16[/C][C]10.2135833333333[/C][C]10.2216666666667[/C][C]-0.008083333333333[/C][C]-0.0535833333333322[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]10.15[/C][C]10.2426666666667[/C][C]10.26[/C][C]-0.0173333333333328[/C][C]-0.0926666666666662[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]10.25[/C][C]10.3233333333333[/C][C]10.2941666666667[/C][C]0.0291666666666672[/C][C]-0.0733333333333324[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]10.41[/C][C]10.3691666666667[/C][C]10.3258333333333[/C][C]0.0433333333333342[/C][C]0.0408333333333353[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]10.46[/C][C]10.40025[/C][C]10.35875[/C][C]0.0415[/C][C]0.0597500000000011[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]10.46[/C][C]10.3968333333333[/C][C]10.3916666666667[/C][C]0.00516666666666632[/C][C]0.0631666666666693[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]10.5[/C][C]10.4286666666667[/C][C]10.42375[/C][C]0.00491666666666619[/C][C]0.0713333333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]10.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0117500000000002[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]10.48[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0031666666666669[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]10.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0231666666666672[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]10.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0411666666666672[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]10.53[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0194166666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]10.53[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.008083333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=200751&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=200751&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
110NANA-0.0173333333333328NA
29.99NANA0.0291666666666672NA
39.95NANA0.0433333333333342NA
49.96NANA0.0415NA
59.97NANA0.00516666666666632NA
69.95NANA0.00491666666666619NA
79.949.928259.94-0.01175000000000020.0117500000000028
89.99.933083333333339.93625-0.0031666666666669-0.0330833333333302
99.99.912259.93541666666667-0.0231666666666672-0.0122499999999981
109.929.891759.93291666666666-0.04116666666666720.0282500000000034
119.879.904333333333339.92375-0.0194166666666667-0.0343333333333344
129.969.904416666666669.9125-0.0080833333333330.0555833333333364
139.949.885583333333339.90291666666666-0.01733333333333280.0544166666666683
149.969.924166666666669.8950.02916666666666720.0358333333333363
159.969.929583333333339.886250.04333333333333420.0304166666666674
169.899.91159.870.0415-0.0214999999999979
179.829.856833333333339.851666666666670.00516666666666632-0.0368333333333339
189.839.8379.832083333333330.00491666666666619-0.0069999999999979
199.839.798259.81-0.01175000000000020.0317500000000006
209.829.788916666666679.79208333333333-0.00316666666666690.0310833333333349
219.779.753916666666679.77708333333333-0.02316666666666720.0160833333333343
229.669.72559.76666666666667-0.0411666666666672-0.0654999999999983
239.699.741833333333339.76125-0.0194166666666667-0.0518333333333327
249.679.7499.75708333333333-0.008083333333333-0.0789999999999988
259.79.735166666666679.7525-0.0173333333333328-0.035166666666667
269.779.777916666666679.748750.0291666666666672-0.00791666666666657
279.799.790833333333339.74750.0433333333333342-0.000833333333334352
289.819.793583333333339.752083333333330.04150.0164166666666681
299.779.766416666666679.761250.005166666666666320.00358333333333327
309.789.776166666666669.771250.004916666666666190.00383333333333447
319.779.769083333333339.78083333333333-0.01175000000000020.000916666666666899
329.799.783083333333339.78625-0.00316666666666690.00691666666666535
339.779.763083333333339.78625-0.02316666666666720.00691666666666535
349.779.742583333333339.78375-0.04116666666666720.0274166666666655
359.89.763083333333339.7825-0.01941666666666670.0369166666666683
369.89.774833333333339.78291666666667-0.0080833333333330.0251666666666672
379.89.767666666666679.785-0.01733333333333280.0323333333333355
389.89.817083333333339.787916666666670.0291666666666672-0.017083333333332
399.769.835416666666679.792083333333330.0433333333333342-0.0754166666666674
409.789.840666666666669.799166666666660.0415-0.0606666666666644
419.779.816416666666679.811250.00516666666666632-0.0464166666666657
429.799.8329.827083333333330.00491666666666619-0.0419999999999998
439.819.831166666666669.84291666666666-0.0117500000000002-0.0211666666666623
449.829.859333333333339.8625-0.0031666666666669-0.0393333333333317
459.849.86359.88666666666666-0.0231666666666672-0.0234999999999985
469.879.87059.91166666666667-0.0411666666666672-0.000500000000000611
479.999.917259.93666666666667-0.01941666666666670.072750000000001
489.999.95159.95958333333333-0.0080833333333330.0385000000000009
499.999.962259.97958333333333-0.01733333333333280.0277500000000028
5010.0810.030833333333310.00166666666670.02916666666666720.0491666666666681
5110.0610.068333333333310.0250.0433333333333342-0.00833333333333286
5210.0810.087333333333310.04583333333330.0415-0.00733333333333164
5310.0710.066833333333310.06166666666670.005166666666666320.00316666666667054
5410.0410.079510.07458333333330.00491666666666619-0.0395000000000003
5510.0410.076583333333310.0883333333333-0.0117500000000002-0.0365833333333327
5610.1210.098916666666710.1020833333333-0.00316666666666690.0210833333333333
5710.110.100583333333310.12375-0.0231666666666672-0.000583333333334934
5810.1110.11310.1541666666667-0.0411666666666672-0.00299999999999834
5910.1310.166833333333310.18625-0.0194166666666667-0.0368333333333322
6010.1610.213583333333310.2216666666667-0.008083333333333-0.0535833333333322
6110.1510.242666666666710.26-0.0173333333333328-0.0926666666666662
6210.2510.323333333333310.29416666666670.0291666666666672-0.0733333333333324
6310.4110.369166666666710.32583333333330.04333333333333420.0408333333333353
6410.4610.4002510.358750.04150.0597500000000011
6510.4610.396833333333310.39166666666670.005166666666666320.0631666666666693
6610.510.428666666666710.423750.004916666666666190.0713333333333335
6710.5NANA-0.0117500000000002NA
6810.48NANA-0.0031666666666669NA
6910.5NANA-0.0231666666666672NA
7010.5NANA-0.0411666666666672NA
7110.53NANA-0.0194166666666667NA
7210.53NANA-0.008083333333333NA



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')