Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationFri, 21 Dec 2012 09:11:26 -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/21/t1356099205411l5n45wuemg52.htm/, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 17:04:48 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=203696, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 17:04:48 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact59
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2012-12-21 14:11:26] [0b7e70096319a28f23e2583f3bf72e62] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
39,28
39,36
39,55
39,64
39,8
39,79
39,79
39,86
39,91
40
40,01
40,01
40,01
39,96
40
39,76
39,68
39,7
39,7
39,73
39,64
39,56
39,67
39,66
39,66
40,05
39,99
40,06
40,08
40,1
40,1
40,12
40,07
40,24
40,58
40,72
40,72
40,89
40,9
41,04
41,27
41,29
41,29
41,33
41,34
41,37
41,33
41,37
41,37
41,42
41,61
41,58
41,75
41,75
41,75
41,85
41,84
41,97
42,01
42,04
42,04
42,06
41,93
41,93
41,99
42,03
42,03
42,12
42,22
42,21
42,23
42,22




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time7 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 & 7 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=203696&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]7 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=203696&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=203696&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 time7 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
139.28NANA-0.0181041666666697NA
239.36NANA0.0603958333333356NA
339.55NANA0.0323124999999994NA
439.64NANA-0.0173541666666662NA
539.8NANA0.0257291666666706NA
639.79NANA0.00881250000000087NA
739.7939.766645833333339.7804166666667-0.01377083333333610.023354166666671
839.8639.828562539.8358333333333-0.007270833333337730.0314375000000027
939.9139.811979166666739.8795833333333-0.06760416666666450.0980208333333294
104039.864812539.9033333333333-0.0385208333333320.135187500000008
1140.0139.919479166666739.90333333333330.01614583333333460.0905208333333434
1240.0139.913812539.89458333333330.01922916666666520.0961875000000134
1340.0139.868979166666739.8870833333333-0.01810416666666970.141020833333343
1439.9639.938312539.87791666666670.06039583333333560.0216874999999987
154039.893562539.861250.03231249999999940.106437500000006
1639.7639.814312539.8316666666667-0.0173541666666662-0.0543124999999947
1739.6839.824895833333339.79916666666670.0257291666666706-0.144895833333329
1839.739.779229166666739.77041666666670.00881250000000087-0.0792291666666571
1939.739.727479166666739.74125-0.0137708333333361-0.0274791666666516
2039.7339.723145833333339.7304166666667-0.007270833333337730.00685416666667038
2139.6439.666145833333339.73375-0.0676041666666645-0.0261458333333309
2239.5639.707312539.7458333333333-0.038520833333332-0.147312499999998
2339.6739.791145833333339.7750.0161458333333346-0.121145833333323
2439.6639.827562539.80833333333330.0192291666666652-0.167562499999995
2539.6639.823562539.8416666666667-0.0181041666666697-0.163562500000005
2640.0539.934979166666739.87458333333330.06039583333333560.115020833333332
2739.9939.941062539.908750.03231249999999940.0489375000000081
2840.0639.937645833333339.955-0.01735416666666620.122354166666668
2940.0840.046979166666740.021250.02572916666667060.0330208333333246
3040.140.112145833333340.10333333333330.00881250000000087-0.012145833333328
3140.140.177895833333340.1916666666667-0.0137708333333361-0.0778958333333222
3240.1240.263562540.2708333333333-0.00727083333333773-0.143562500000002
3340.0740.276145833333340.34375-0.0676041666666645-0.206145833333323
3440.2440.383979166666740.4225-0.038520833333332-0.143979166666668
3540.5840.529062540.51291666666670.01614583333333460.0509374999999963
3640.7240.631312540.61208333333330.01922916666666520.0886874999999989
3740.7240.693145833333340.71125-0.01810416666666970.0268541666666664
3840.8940.871645833333340.811250.06039583333333560.0183541666666684
3940.940.946895833333340.91458333333330.0323124999999994-0.0468958333333305
4041.0440.997229166666741.0145833333333-0.01735416666666620.0427708333333356
4141.2741.118645833333341.09291666666670.02572916666667060.151354166666678
4241.2941.160062541.151250.008812500000000870.129937500000011
4341.2941.191645833333341.2054166666667-0.01377083333333610.0983541666666738
4441.3341.247312541.2545833333333-0.007270833333337730.0826875000000058
4541.3441.238645833333341.30625-0.06760416666666450.101354166666667
4641.3741.319812541.3583333333333-0.0385208333333320.0501874999999998
4741.3341.416979166666741.40083333333330.0161458333333346-0.0869791666666586
4841.3741.459229166666741.440.0192291666666652-0.0892291666666551
4941.3741.460229166666741.4783333333333-0.0181041666666697-0.090229166666667
5041.4241.579562541.51916666666670.0603958333333356-0.159562499999993
5141.6141.593979166666741.56166666666670.03231249999999940.0160208333333429
5241.5841.590145833333341.6075-0.0173541666666662-0.0101458333333397
5341.7541.686562541.66083333333330.02572916666667060.0634374999999991
5441.7541.725895833333341.71708333333330.008812500000000870.0241041666666675
5541.7541.759145833333341.7729166666667-0.0137708333333361-0.00914583333333496
5641.8541.820229166666741.8275-0.007270833333337730.0297708333333375
5741.8441.799895833333341.8675-0.06760416666666450.0401041666666657
5841.9741.856895833333341.8954166666667-0.0385208333333320.113104166666666
5942.0141.936145833333341.920.01614583333333460.0738541666666706
6042.0441.960895833333341.94166666666670.01922916666666520.0791041666666743
6142.0441.946895833333341.965-0.01810416666666970.0931041666666701
6242.0642.048312541.98791666666670.06039583333333560.0116875000000007
6341.9342.047312542.0150.0323124999999994-0.11731249999999
6441.9342.023479166666742.0408333333333-0.0173541666666662-0.0934791666666612
6541.9942.085729166666742.060.0257291666666706-0.0957291666666578
6642.0342.085479166666742.07666666666670.00881250000000087-0.0554791666666574
6742.03NANA-0.0137708333333361NA
6842.12NANA-0.00727083333333773NA
6942.22NANA-0.0676041666666645NA
7042.21NANA-0.038520833333332NA
7142.23NANA0.0161458333333346NA
7242.22NANA0.0192291666666652NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 39.28 & NA & NA & -0.0181041666666697 & NA \tabularnewline
2 & 39.36 & NA & NA & 0.0603958333333356 & NA \tabularnewline
3 & 39.55 & NA & NA & 0.0323124999999994 & NA \tabularnewline
4 & 39.64 & NA & NA & -0.0173541666666662 & NA \tabularnewline
5 & 39.8 & NA & NA & 0.0257291666666706 & NA \tabularnewline
6 & 39.79 & NA & NA & 0.00881250000000087 & NA \tabularnewline
7 & 39.79 & 39.7666458333333 & 39.7804166666667 & -0.0137708333333361 & 0.023354166666671 \tabularnewline
8 & 39.86 & 39.8285625 & 39.8358333333333 & -0.00727083333333773 & 0.0314375000000027 \tabularnewline
9 & 39.91 & 39.8119791666667 & 39.8795833333333 & -0.0676041666666645 & 0.0980208333333294 \tabularnewline
10 & 40 & 39.8648125 & 39.9033333333333 & -0.038520833333332 & 0.135187500000008 \tabularnewline
11 & 40.01 & 39.9194791666667 & 39.9033333333333 & 0.0161458333333346 & 0.0905208333333434 \tabularnewline
12 & 40.01 & 39.9138125 & 39.8945833333333 & 0.0192291666666652 & 0.0961875000000134 \tabularnewline
13 & 40.01 & 39.8689791666667 & 39.8870833333333 & -0.0181041666666697 & 0.141020833333343 \tabularnewline
14 & 39.96 & 39.9383125 & 39.8779166666667 & 0.0603958333333356 & 0.0216874999999987 \tabularnewline
15 & 40 & 39.8935625 & 39.86125 & 0.0323124999999994 & 0.106437500000006 \tabularnewline
16 & 39.76 & 39.8143125 & 39.8316666666667 & -0.0173541666666662 & -0.0543124999999947 \tabularnewline
17 & 39.68 & 39.8248958333333 & 39.7991666666667 & 0.0257291666666706 & -0.144895833333329 \tabularnewline
18 & 39.7 & 39.7792291666667 & 39.7704166666667 & 0.00881250000000087 & -0.0792291666666571 \tabularnewline
19 & 39.7 & 39.7274791666667 & 39.74125 & -0.0137708333333361 & -0.0274791666666516 \tabularnewline
20 & 39.73 & 39.7231458333333 & 39.7304166666667 & -0.00727083333333773 & 0.00685416666667038 \tabularnewline
21 & 39.64 & 39.6661458333333 & 39.73375 & -0.0676041666666645 & -0.0261458333333309 \tabularnewline
22 & 39.56 & 39.7073125 & 39.7458333333333 & -0.038520833333332 & -0.147312499999998 \tabularnewline
23 & 39.67 & 39.7911458333333 & 39.775 & 0.0161458333333346 & -0.121145833333323 \tabularnewline
24 & 39.66 & 39.8275625 & 39.8083333333333 & 0.0192291666666652 & -0.167562499999995 \tabularnewline
25 & 39.66 & 39.8235625 & 39.8416666666667 & -0.0181041666666697 & -0.163562500000005 \tabularnewline
26 & 40.05 & 39.9349791666667 & 39.8745833333333 & 0.0603958333333356 & 0.115020833333332 \tabularnewline
27 & 39.99 & 39.9410625 & 39.90875 & 0.0323124999999994 & 0.0489375000000081 \tabularnewline
28 & 40.06 & 39.9376458333333 & 39.955 & -0.0173541666666662 & 0.122354166666668 \tabularnewline
29 & 40.08 & 40.0469791666667 & 40.02125 & 0.0257291666666706 & 0.0330208333333246 \tabularnewline
30 & 40.1 & 40.1121458333333 & 40.1033333333333 & 0.00881250000000087 & -0.012145833333328 \tabularnewline
31 & 40.1 & 40.1778958333333 & 40.1916666666667 & -0.0137708333333361 & -0.0778958333333222 \tabularnewline
32 & 40.12 & 40.2635625 & 40.2708333333333 & -0.00727083333333773 & -0.143562500000002 \tabularnewline
33 & 40.07 & 40.2761458333333 & 40.34375 & -0.0676041666666645 & -0.206145833333323 \tabularnewline
34 & 40.24 & 40.3839791666667 & 40.4225 & -0.038520833333332 & -0.143979166666668 \tabularnewline
35 & 40.58 & 40.5290625 & 40.5129166666667 & 0.0161458333333346 & 0.0509374999999963 \tabularnewline
36 & 40.72 & 40.6313125 & 40.6120833333333 & 0.0192291666666652 & 0.0886874999999989 \tabularnewline
37 & 40.72 & 40.6931458333333 & 40.71125 & -0.0181041666666697 & 0.0268541666666664 \tabularnewline
38 & 40.89 & 40.8716458333333 & 40.81125 & 0.0603958333333356 & 0.0183541666666684 \tabularnewline
39 & 40.9 & 40.9468958333333 & 40.9145833333333 & 0.0323124999999994 & -0.0468958333333305 \tabularnewline
40 & 41.04 & 40.9972291666667 & 41.0145833333333 & -0.0173541666666662 & 0.0427708333333356 \tabularnewline
41 & 41.27 & 41.1186458333333 & 41.0929166666667 & 0.0257291666666706 & 0.151354166666678 \tabularnewline
42 & 41.29 & 41.1600625 & 41.15125 & 0.00881250000000087 & 0.129937500000011 \tabularnewline
43 & 41.29 & 41.1916458333333 & 41.2054166666667 & -0.0137708333333361 & 0.0983541666666738 \tabularnewline
44 & 41.33 & 41.2473125 & 41.2545833333333 & -0.00727083333333773 & 0.0826875000000058 \tabularnewline
45 & 41.34 & 41.2386458333333 & 41.30625 & -0.0676041666666645 & 0.101354166666667 \tabularnewline
46 & 41.37 & 41.3198125 & 41.3583333333333 & -0.038520833333332 & 0.0501874999999998 \tabularnewline
47 & 41.33 & 41.4169791666667 & 41.4008333333333 & 0.0161458333333346 & -0.0869791666666586 \tabularnewline
48 & 41.37 & 41.4592291666667 & 41.44 & 0.0192291666666652 & -0.0892291666666551 \tabularnewline
49 & 41.37 & 41.4602291666667 & 41.4783333333333 & -0.0181041666666697 & -0.090229166666667 \tabularnewline
50 & 41.42 & 41.5795625 & 41.5191666666667 & 0.0603958333333356 & -0.159562499999993 \tabularnewline
51 & 41.61 & 41.5939791666667 & 41.5616666666667 & 0.0323124999999994 & 0.0160208333333429 \tabularnewline
52 & 41.58 & 41.5901458333333 & 41.6075 & -0.0173541666666662 & -0.0101458333333397 \tabularnewline
53 & 41.75 & 41.6865625 & 41.6608333333333 & 0.0257291666666706 & 0.0634374999999991 \tabularnewline
54 & 41.75 & 41.7258958333333 & 41.7170833333333 & 0.00881250000000087 & 0.0241041666666675 \tabularnewline
55 & 41.75 & 41.7591458333333 & 41.7729166666667 & -0.0137708333333361 & -0.00914583333333496 \tabularnewline
56 & 41.85 & 41.8202291666667 & 41.8275 & -0.00727083333333773 & 0.0297708333333375 \tabularnewline
57 & 41.84 & 41.7998958333333 & 41.8675 & -0.0676041666666645 & 0.0401041666666657 \tabularnewline
58 & 41.97 & 41.8568958333333 & 41.8954166666667 & -0.038520833333332 & 0.113104166666666 \tabularnewline
59 & 42.01 & 41.9361458333333 & 41.92 & 0.0161458333333346 & 0.0738541666666706 \tabularnewline
60 & 42.04 & 41.9608958333333 & 41.9416666666667 & 0.0192291666666652 & 0.0791041666666743 \tabularnewline
61 & 42.04 & 41.9468958333333 & 41.965 & -0.0181041666666697 & 0.0931041666666701 \tabularnewline
62 & 42.06 & 42.0483125 & 41.9879166666667 & 0.0603958333333356 & 0.0116875000000007 \tabularnewline
63 & 41.93 & 42.0473125 & 42.015 & 0.0323124999999994 & -0.11731249999999 \tabularnewline
64 & 41.93 & 42.0234791666667 & 42.0408333333333 & -0.0173541666666662 & -0.0934791666666612 \tabularnewline
65 & 41.99 & 42.0857291666667 & 42.06 & 0.0257291666666706 & -0.0957291666666578 \tabularnewline
66 & 42.03 & 42.0854791666667 & 42.0766666666667 & 0.00881250000000087 & -0.0554791666666574 \tabularnewline
67 & 42.03 & NA & NA & -0.0137708333333361 & NA \tabularnewline
68 & 42.12 & NA & NA & -0.00727083333333773 & NA \tabularnewline
69 & 42.22 & NA & NA & -0.0676041666666645 & NA \tabularnewline
70 & 42.21 & NA & NA & -0.038520833333332 & NA \tabularnewline
71 & 42.23 & NA & NA & 0.0161458333333346 & NA \tabularnewline
72 & 42.22 & NA & NA & 0.0192291666666652 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=203696&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]39.28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0181041666666697[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]39.36[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0603958333333356[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]39.55[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0323124999999994[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]39.64[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0173541666666662[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]39.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0257291666666706[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]39.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00881250000000087[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]39.79[/C][C]39.7666458333333[/C][C]39.7804166666667[/C][C]-0.0137708333333361[/C][C]0.023354166666671[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]39.86[/C][C]39.8285625[/C][C]39.8358333333333[/C][C]-0.00727083333333773[/C][C]0.0314375000000027[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]39.91[/C][C]39.8119791666667[/C][C]39.8795833333333[/C][C]-0.0676041666666645[/C][C]0.0980208333333294[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]40[/C][C]39.8648125[/C][C]39.9033333333333[/C][C]-0.038520833333332[/C][C]0.135187500000008[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]40.01[/C][C]39.9194791666667[/C][C]39.9033333333333[/C][C]0.0161458333333346[/C][C]0.0905208333333434[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]40.01[/C][C]39.9138125[/C][C]39.8945833333333[/C][C]0.0192291666666652[/C][C]0.0961875000000134[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]40.01[/C][C]39.8689791666667[/C][C]39.8870833333333[/C][C]-0.0181041666666697[/C][C]0.141020833333343[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]39.96[/C][C]39.9383125[/C][C]39.8779166666667[/C][C]0.0603958333333356[/C][C]0.0216874999999987[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]40[/C][C]39.8935625[/C][C]39.86125[/C][C]0.0323124999999994[/C][C]0.106437500000006[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]39.76[/C][C]39.8143125[/C][C]39.8316666666667[/C][C]-0.0173541666666662[/C][C]-0.0543124999999947[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]39.68[/C][C]39.8248958333333[/C][C]39.7991666666667[/C][C]0.0257291666666706[/C][C]-0.144895833333329[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]39.7[/C][C]39.7792291666667[/C][C]39.7704166666667[/C][C]0.00881250000000087[/C][C]-0.0792291666666571[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]39.7[/C][C]39.7274791666667[/C][C]39.74125[/C][C]-0.0137708333333361[/C][C]-0.0274791666666516[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]39.73[/C][C]39.7231458333333[/C][C]39.7304166666667[/C][C]-0.00727083333333773[/C][C]0.00685416666667038[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]39.64[/C][C]39.6661458333333[/C][C]39.73375[/C][C]-0.0676041666666645[/C][C]-0.0261458333333309[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]39.56[/C][C]39.7073125[/C][C]39.7458333333333[/C][C]-0.038520833333332[/C][C]-0.147312499999998[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]39.67[/C][C]39.7911458333333[/C][C]39.775[/C][C]0.0161458333333346[/C][C]-0.121145833333323[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]39.66[/C][C]39.8275625[/C][C]39.8083333333333[/C][C]0.0192291666666652[/C][C]-0.167562499999995[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]39.66[/C][C]39.8235625[/C][C]39.8416666666667[/C][C]-0.0181041666666697[/C][C]-0.163562500000005[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]40.05[/C][C]39.9349791666667[/C][C]39.8745833333333[/C][C]0.0603958333333356[/C][C]0.115020833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]39.99[/C][C]39.9410625[/C][C]39.90875[/C][C]0.0323124999999994[/C][C]0.0489375000000081[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]40.06[/C][C]39.9376458333333[/C][C]39.955[/C][C]-0.0173541666666662[/C][C]0.122354166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]40.08[/C][C]40.0469791666667[/C][C]40.02125[/C][C]0.0257291666666706[/C][C]0.0330208333333246[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]40.1[/C][C]40.1121458333333[/C][C]40.1033333333333[/C][C]0.00881250000000087[/C][C]-0.012145833333328[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]40.1[/C][C]40.1778958333333[/C][C]40.1916666666667[/C][C]-0.0137708333333361[/C][C]-0.0778958333333222[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]40.12[/C][C]40.2635625[/C][C]40.2708333333333[/C][C]-0.00727083333333773[/C][C]-0.143562500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]40.07[/C][C]40.2761458333333[/C][C]40.34375[/C][C]-0.0676041666666645[/C][C]-0.206145833333323[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]40.24[/C][C]40.3839791666667[/C][C]40.4225[/C][C]-0.038520833333332[/C][C]-0.143979166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]40.58[/C][C]40.5290625[/C][C]40.5129166666667[/C][C]0.0161458333333346[/C][C]0.0509374999999963[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]40.72[/C][C]40.6313125[/C][C]40.6120833333333[/C][C]0.0192291666666652[/C][C]0.0886874999999989[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]40.72[/C][C]40.6931458333333[/C][C]40.71125[/C][C]-0.0181041666666697[/C][C]0.0268541666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]40.89[/C][C]40.8716458333333[/C][C]40.81125[/C][C]0.0603958333333356[/C][C]0.0183541666666684[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]40.9[/C][C]40.9468958333333[/C][C]40.9145833333333[/C][C]0.0323124999999994[/C][C]-0.0468958333333305[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]41.04[/C][C]40.9972291666667[/C][C]41.0145833333333[/C][C]-0.0173541666666662[/C][C]0.0427708333333356[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]41.27[/C][C]41.1186458333333[/C][C]41.0929166666667[/C][C]0.0257291666666706[/C][C]0.151354166666678[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]41.29[/C][C]41.1600625[/C][C]41.15125[/C][C]0.00881250000000087[/C][C]0.129937500000011[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]41.29[/C][C]41.1916458333333[/C][C]41.2054166666667[/C][C]-0.0137708333333361[/C][C]0.0983541666666738[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]41.33[/C][C]41.2473125[/C][C]41.2545833333333[/C][C]-0.00727083333333773[/C][C]0.0826875000000058[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]41.34[/C][C]41.2386458333333[/C][C]41.30625[/C][C]-0.0676041666666645[/C][C]0.101354166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]41.37[/C][C]41.3198125[/C][C]41.3583333333333[/C][C]-0.038520833333332[/C][C]0.0501874999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]41.33[/C][C]41.4169791666667[/C][C]41.4008333333333[/C][C]0.0161458333333346[/C][C]-0.0869791666666586[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]41.37[/C][C]41.4592291666667[/C][C]41.44[/C][C]0.0192291666666652[/C][C]-0.0892291666666551[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]41.37[/C][C]41.4602291666667[/C][C]41.4783333333333[/C][C]-0.0181041666666697[/C][C]-0.090229166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]41.42[/C][C]41.5795625[/C][C]41.5191666666667[/C][C]0.0603958333333356[/C][C]-0.159562499999993[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]41.61[/C][C]41.5939791666667[/C][C]41.5616666666667[/C][C]0.0323124999999994[/C][C]0.0160208333333429[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]41.58[/C][C]41.5901458333333[/C][C]41.6075[/C][C]-0.0173541666666662[/C][C]-0.0101458333333397[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]41.75[/C][C]41.6865625[/C][C]41.6608333333333[/C][C]0.0257291666666706[/C][C]0.0634374999999991[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]41.75[/C][C]41.7258958333333[/C][C]41.7170833333333[/C][C]0.00881250000000087[/C][C]0.0241041666666675[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]41.75[/C][C]41.7591458333333[/C][C]41.7729166666667[/C][C]-0.0137708333333361[/C][C]-0.00914583333333496[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]41.85[/C][C]41.8202291666667[/C][C]41.8275[/C][C]-0.00727083333333773[/C][C]0.0297708333333375[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]41.84[/C][C]41.7998958333333[/C][C]41.8675[/C][C]-0.0676041666666645[/C][C]0.0401041666666657[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]41.97[/C][C]41.8568958333333[/C][C]41.8954166666667[/C][C]-0.038520833333332[/C][C]0.113104166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]42.01[/C][C]41.9361458333333[/C][C]41.92[/C][C]0.0161458333333346[/C][C]0.0738541666666706[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]42.04[/C][C]41.9608958333333[/C][C]41.9416666666667[/C][C]0.0192291666666652[/C][C]0.0791041666666743[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]42.04[/C][C]41.9468958333333[/C][C]41.965[/C][C]-0.0181041666666697[/C][C]0.0931041666666701[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]42.06[/C][C]42.0483125[/C][C]41.9879166666667[/C][C]0.0603958333333356[/C][C]0.0116875000000007[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]41.93[/C][C]42.0473125[/C][C]42.015[/C][C]0.0323124999999994[/C][C]-0.11731249999999[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]41.93[/C][C]42.0234791666667[/C][C]42.0408333333333[/C][C]-0.0173541666666662[/C][C]-0.0934791666666612[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]41.99[/C][C]42.0857291666667[/C][C]42.06[/C][C]0.0257291666666706[/C][C]-0.0957291666666578[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]42.03[/C][C]42.0854791666667[/C][C]42.0766666666667[/C][C]0.00881250000000087[/C][C]-0.0554791666666574[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]42.03[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0137708333333361[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]42.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00727083333333773[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]42.22[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0676041666666645[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]42.21[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.038520833333332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]42.23[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0161458333333346[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]42.22[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0192291666666652[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=203696&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=203696&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
139.28NANA-0.0181041666666697NA
239.36NANA0.0603958333333356NA
339.55NANA0.0323124999999994NA
439.64NANA-0.0173541666666662NA
539.8NANA0.0257291666666706NA
639.79NANA0.00881250000000087NA
739.7939.766645833333339.7804166666667-0.01377083333333610.023354166666671
839.8639.828562539.8358333333333-0.007270833333337730.0314375000000027
939.9139.811979166666739.8795833333333-0.06760416666666450.0980208333333294
104039.864812539.9033333333333-0.0385208333333320.135187500000008
1140.0139.919479166666739.90333333333330.01614583333333460.0905208333333434
1240.0139.913812539.89458333333330.01922916666666520.0961875000000134
1340.0139.868979166666739.8870833333333-0.01810416666666970.141020833333343
1439.9639.938312539.87791666666670.06039583333333560.0216874999999987
154039.893562539.861250.03231249999999940.106437500000006
1639.7639.814312539.8316666666667-0.0173541666666662-0.0543124999999947
1739.6839.824895833333339.79916666666670.0257291666666706-0.144895833333329
1839.739.779229166666739.77041666666670.00881250000000087-0.0792291666666571
1939.739.727479166666739.74125-0.0137708333333361-0.0274791666666516
2039.7339.723145833333339.7304166666667-0.007270833333337730.00685416666667038
2139.6439.666145833333339.73375-0.0676041666666645-0.0261458333333309
2239.5639.707312539.7458333333333-0.038520833333332-0.147312499999998
2339.6739.791145833333339.7750.0161458333333346-0.121145833333323
2439.6639.827562539.80833333333330.0192291666666652-0.167562499999995
2539.6639.823562539.8416666666667-0.0181041666666697-0.163562500000005
2640.0539.934979166666739.87458333333330.06039583333333560.115020833333332
2739.9939.941062539.908750.03231249999999940.0489375000000081
2840.0639.937645833333339.955-0.01735416666666620.122354166666668
2940.0840.046979166666740.021250.02572916666667060.0330208333333246
3040.140.112145833333340.10333333333330.00881250000000087-0.012145833333328
3140.140.177895833333340.1916666666667-0.0137708333333361-0.0778958333333222
3240.1240.263562540.2708333333333-0.00727083333333773-0.143562500000002
3340.0740.276145833333340.34375-0.0676041666666645-0.206145833333323
3440.2440.383979166666740.4225-0.038520833333332-0.143979166666668
3540.5840.529062540.51291666666670.01614583333333460.0509374999999963
3640.7240.631312540.61208333333330.01922916666666520.0886874999999989
3740.7240.693145833333340.71125-0.01810416666666970.0268541666666664
3840.8940.871645833333340.811250.06039583333333560.0183541666666684
3940.940.946895833333340.91458333333330.0323124999999994-0.0468958333333305
4041.0440.997229166666741.0145833333333-0.01735416666666620.0427708333333356
4141.2741.118645833333341.09291666666670.02572916666667060.151354166666678
4241.2941.160062541.151250.008812500000000870.129937500000011
4341.2941.191645833333341.2054166666667-0.01377083333333610.0983541666666738
4441.3341.247312541.2545833333333-0.007270833333337730.0826875000000058
4541.3441.238645833333341.30625-0.06760416666666450.101354166666667
4641.3741.319812541.3583333333333-0.0385208333333320.0501874999999998
4741.3341.416979166666741.40083333333330.0161458333333346-0.0869791666666586
4841.3741.459229166666741.440.0192291666666652-0.0892291666666551
4941.3741.460229166666741.4783333333333-0.0181041666666697-0.090229166666667
5041.4241.579562541.51916666666670.0603958333333356-0.159562499999993
5141.6141.593979166666741.56166666666670.03231249999999940.0160208333333429
5241.5841.590145833333341.6075-0.0173541666666662-0.0101458333333397
5341.7541.686562541.66083333333330.02572916666667060.0634374999999991
5441.7541.725895833333341.71708333333330.008812500000000870.0241041666666675
5541.7541.759145833333341.7729166666667-0.0137708333333361-0.00914583333333496
5641.8541.820229166666741.8275-0.007270833333337730.0297708333333375
5741.8441.799895833333341.8675-0.06760416666666450.0401041666666657
5841.9741.856895833333341.8954166666667-0.0385208333333320.113104166666666
5942.0141.936145833333341.920.01614583333333460.0738541666666706
6042.0441.960895833333341.94166666666670.01922916666666520.0791041666666743
6142.0441.946895833333341.965-0.01810416666666970.0931041666666701
6242.0642.048312541.98791666666670.06039583333333560.0116875000000007
6341.9342.047312542.0150.0323124999999994-0.11731249999999
6441.9342.023479166666742.0408333333333-0.0173541666666662-0.0934791666666612
6541.9942.085729166666742.060.0257291666666706-0.0957291666666578
6642.0342.085479166666742.07666666666670.00881250000000087-0.0554791666666574
6742.03NANA-0.0137708333333361NA
6842.12NANA-0.00727083333333773NA
6942.22NANA-0.0676041666666645NA
7042.21NANA-0.038520833333332NA
7142.23NANA0.0161458333333346NA
7242.22NANA0.0192291666666652NA



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')