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 computationFri, 04 Jan 2013 13:31:16 -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/2013/Jan/04/t1357324476nqnl6wxvdolry4d.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 13:18:27 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205012, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 13:18:27 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact171

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2013-01-04 18:31:16] [76c30f62b7052b57088120e90a652e05] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
246,24
247,57
247,84
248,27
248,3
248,31
248,31
248,38
248,37
248,41
248,68
248,75
248,75
247,95
248,13
247,86
246,23
245,98
245,98
246,27
246,31
246,3
246,67
246,78
246,78
247,91
247,99
248,6
248,68
248,75
248,75
249,03
249,05
249,57
249,35
249,46
249,46
250,82
254,19
255,18
256,68
256,73
256,73
257,39
257,78
258,67
258,71
258,91
258,91
261,38
262,42
262,77
263,24
262,83
262,83
263,09
263,6
265,68
266,08
266,28
266,28
269,14
270,96
272,97
273,13
274,73
274,73
274,59
275,15
275,16
275,38
275,4

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'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205012&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205012&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=205012&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'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1246.24NANA-1.06421527777778NA
2247.57NANA-0.0987986111111075NA
3247.84NANA0.757618055555553NA
4248.27NANA1.04953472222223NA
5248.3NANA0.720118055555565NA
6248.31NANA0.487534722222216NA
7248.31248.041368055556248.22375-0.1823819444444670.268631944444479
8248.38248.127034722222248.344166666667-0.2171319444444750.252965277777804
9248.37247.972534722222248.372083333333-0.3995486111111010.397465277777826
10248.41248.273034722222248.367083333333-0.09404861111109470.136965277777819
11248.68247.928951388889248.26375-0.3347986111111090.751048611111145
12248.75247.456534722222248.080416666667-0.6238819444444291.29346527777781
13248.75246.822034722222247.88625-1.064215277777781.92796527777784
14247.95247.602451388889247.70125-0.09879861111110750.347548611111137
15248.13248.285118055556247.52750.757618055555553-0.155118055555505
16247.86248.403284722222247.353751.04953472222223-0.543284722222182
17246.23247.902201388889247.1820833333330.720118055555565-1.67220138888891
18245.98247.503784722222247.016250.487534722222216-1.52378472222225
19245.98246.669701388889246.852083333333-0.182381944444467-0.689701388888892
20246.27246.551201388889246.768333333333-0.217131944444475-0.281201388888888
21246.31246.361284722222246.760833333333-0.399548611111101-0.051284722222249
22246.3246.691784722222246.785833333333-0.0940486111110947-0.391784722222212
23246.67246.583951388889246.91875-0.3347986111111090.0860486111110674
24246.78246.512368055556247.13625-0.6238819444444290.267631944444418
25246.78246.302868055556247.367083333333-1.064215277777780.477131944444409
26247.91247.498701388889247.5975-0.09879861111110750.411298611111107
27247.99248.584284722222247.8266666666670.757618055555553-0.594284722222199
28248.6249.126618055556248.0770833333331.04953472222223-0.526618055555559
29248.68249.045118055556248.3250.720118055555565-0.365118055555541
30248.75249.035868055556248.5483333333330.487534722222216-0.28586805555554
31248.75248.589284722222248.771666666667-0.1823819444444670.160715277777854
32249.03248.787451388889249.004583333333-0.2171319444444750.242548611111175
33249.05248.984618055556249.384166666667-0.3995486111111010.0653819444444537
34249.57249.822618055555249.916666666667-0.0940486111110947-0.252618055555502
35249.35250.189368055556250.524166666667-0.334798611111109-0.839368055555525
36249.46250.566118055556251.19-0.623881944444429-1.10611805555553
37249.46250.790784722222251.855-1.06421527777778-1.33078472222221
38250.82252.437034722222252.535833333333-0.0987986111111075-1.6170347222222
39254.19254.005534722222253.2479166666670.7576180555555530.184465277777804
40255.18255.040368055556253.9908333333331.049534722222230.13963194444446
41256.68255.480118055556254.760.7201180555555651.19988194444448
42256.73256.031284722222255.543750.4875347222222160.698715277777808
43256.73256.148868055556256.33125-0.1823819444444670.581131944444451
44257.39256.947868055556257.165-0.2171319444444750.442131944444441
45257.78257.548368055555257.947916666667-0.3995486111111010.231631944444473
46258.67258.513034722222258.607083333333-0.09404861111109470.156965277777772
47258.71258.861868055556259.196666666667-0.334798611111109-0.151868055555553
48258.91259.100284722222259.724166666667-0.623881944444429-0.190284722222202
49258.91259.168284722222260.2325-1.06421527777778-0.258284722222129
50261.38260.625368055555260.724166666667-0.09879861111110750.754631944444498
51262.42261.961784722222261.2041666666670.7576180555555530.458215277777811
52262.77262.788284722222261.738751.04953472222223-0.0182847222222335
53263.24263.058034722222262.3379166666670.7201180555555650.181965277777806
54262.83263.439618055556262.9520833333330.487534722222216-0.609618055555586
55262.83263.383868055556263.56625-0.182381944444467-0.553868055555597
56263.09263.979534722222264.196666666667-0.217131944444475-0.889534722222209
57263.6264.476284722222264.875833333333-0.399548611111101-0.876284722222124
58265.68265.562618055556265.656666666667-0.09404861111109470.117381944444446
59266.08266.158951388889266.49375-0.334798611111109-0.0789513888888109
60266.28266.777784722222267.401666666667-0.623881944444429-0.497784722222207
61266.28267.329118055556268.393333333333-1.06421527777778-1.04911805555554
62269.14269.269534722222269.368333333333-0.0987986111111075-0.129534722222161
63270.96271.086368055556270.328750.757618055555553-0.126368055555588
64272.97272.254534722222271.2051.049534722222230.71546527777781
65273.13272.707618055556271.98750.7201180555555650.422381944444453
66274.73273.242534722222272.7550.4875347222222161.48746527777786
67274.73NANA-0.182381944444467NA
68274.59NANA-0.217131944444475NA
69275.15NANA-0.399548611111101NA
70275.16NANA-0.0940486111110947NA
71275.38NANA-0.334798611111109NA
72275.4NANA-0.623881944444429NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 246.24 & NA & NA & -1.06421527777778 & NA \tabularnewline
2 & 247.57 & NA & NA & -0.0987986111111075 & NA \tabularnewline
3 & 247.84 & NA & NA & 0.757618055555553 & NA \tabularnewline
4 & 248.27 & NA & NA & 1.04953472222223 & NA \tabularnewline
5 & 248.3 & NA & NA & 0.720118055555565 & NA \tabularnewline
6 & 248.31 & NA & NA & 0.487534722222216 & NA \tabularnewline
7 & 248.31 & 248.041368055556 & 248.22375 & -0.182381944444467 & 0.268631944444479 \tabularnewline
8 & 248.38 & 248.127034722222 & 248.344166666667 & -0.217131944444475 & 0.252965277777804 \tabularnewline
9 & 248.37 & 247.972534722222 & 248.372083333333 & -0.399548611111101 & 0.397465277777826 \tabularnewline
10 & 248.41 & 248.273034722222 & 248.367083333333 & -0.0940486111110947 & 0.136965277777819 \tabularnewline
11 & 248.68 & 247.928951388889 & 248.26375 & -0.334798611111109 & 0.751048611111145 \tabularnewline
12 & 248.75 & 247.456534722222 & 248.080416666667 & -0.623881944444429 & 1.29346527777781 \tabularnewline
13 & 248.75 & 246.822034722222 & 247.88625 & -1.06421527777778 & 1.92796527777784 \tabularnewline
14 & 247.95 & 247.602451388889 & 247.70125 & -0.0987986111111075 & 0.347548611111137 \tabularnewline
15 & 248.13 & 248.285118055556 & 247.5275 & 0.757618055555553 & -0.155118055555505 \tabularnewline
16 & 247.86 & 248.403284722222 & 247.35375 & 1.04953472222223 & -0.543284722222182 \tabularnewline
17 & 246.23 & 247.902201388889 & 247.182083333333 & 0.720118055555565 & -1.67220138888891 \tabularnewline
18 & 245.98 & 247.503784722222 & 247.01625 & 0.487534722222216 & -1.52378472222225 \tabularnewline
19 & 245.98 & 246.669701388889 & 246.852083333333 & -0.182381944444467 & -0.689701388888892 \tabularnewline
20 & 246.27 & 246.551201388889 & 246.768333333333 & -0.217131944444475 & -0.281201388888888 \tabularnewline
21 & 246.31 & 246.361284722222 & 246.760833333333 & -0.399548611111101 & -0.051284722222249 \tabularnewline
22 & 246.3 & 246.691784722222 & 246.785833333333 & -0.0940486111110947 & -0.391784722222212 \tabularnewline
23 & 246.67 & 246.583951388889 & 246.91875 & -0.334798611111109 & 0.0860486111110674 \tabularnewline
24 & 246.78 & 246.512368055556 & 247.13625 & -0.623881944444429 & 0.267631944444418 \tabularnewline
25 & 246.78 & 246.302868055556 & 247.367083333333 & -1.06421527777778 & 0.477131944444409 \tabularnewline
26 & 247.91 & 247.498701388889 & 247.5975 & -0.0987986111111075 & 0.411298611111107 \tabularnewline
27 & 247.99 & 248.584284722222 & 247.826666666667 & 0.757618055555553 & -0.594284722222199 \tabularnewline
28 & 248.6 & 249.126618055556 & 248.077083333333 & 1.04953472222223 & -0.526618055555559 \tabularnewline
29 & 248.68 & 249.045118055556 & 248.325 & 0.720118055555565 & -0.365118055555541 \tabularnewline
30 & 248.75 & 249.035868055556 & 248.548333333333 & 0.487534722222216 & -0.28586805555554 \tabularnewline
31 & 248.75 & 248.589284722222 & 248.771666666667 & -0.182381944444467 & 0.160715277777854 \tabularnewline
32 & 249.03 & 248.787451388889 & 249.004583333333 & -0.217131944444475 & 0.242548611111175 \tabularnewline
33 & 249.05 & 248.984618055556 & 249.384166666667 & -0.399548611111101 & 0.0653819444444537 \tabularnewline
34 & 249.57 & 249.822618055555 & 249.916666666667 & -0.0940486111110947 & -0.252618055555502 \tabularnewline
35 & 249.35 & 250.189368055556 & 250.524166666667 & -0.334798611111109 & -0.839368055555525 \tabularnewline
36 & 249.46 & 250.566118055556 & 251.19 & -0.623881944444429 & -1.10611805555553 \tabularnewline
37 & 249.46 & 250.790784722222 & 251.855 & -1.06421527777778 & -1.33078472222221 \tabularnewline
38 & 250.82 & 252.437034722222 & 252.535833333333 & -0.0987986111111075 & -1.6170347222222 \tabularnewline
39 & 254.19 & 254.005534722222 & 253.247916666667 & 0.757618055555553 & 0.184465277777804 \tabularnewline
40 & 255.18 & 255.040368055556 & 253.990833333333 & 1.04953472222223 & 0.13963194444446 \tabularnewline
41 & 256.68 & 255.480118055556 & 254.76 & 0.720118055555565 & 1.19988194444448 \tabularnewline
42 & 256.73 & 256.031284722222 & 255.54375 & 0.487534722222216 & 0.698715277777808 \tabularnewline
43 & 256.73 & 256.148868055556 & 256.33125 & -0.182381944444467 & 0.581131944444451 \tabularnewline
44 & 257.39 & 256.947868055556 & 257.165 & -0.217131944444475 & 0.442131944444441 \tabularnewline
45 & 257.78 & 257.548368055555 & 257.947916666667 & -0.399548611111101 & 0.231631944444473 \tabularnewline
46 & 258.67 & 258.513034722222 & 258.607083333333 & -0.0940486111110947 & 0.156965277777772 \tabularnewline
47 & 258.71 & 258.861868055556 & 259.196666666667 & -0.334798611111109 & -0.151868055555553 \tabularnewline
48 & 258.91 & 259.100284722222 & 259.724166666667 & -0.623881944444429 & -0.190284722222202 \tabularnewline
49 & 258.91 & 259.168284722222 & 260.2325 & -1.06421527777778 & -0.258284722222129 \tabularnewline
50 & 261.38 & 260.625368055555 & 260.724166666667 & -0.0987986111111075 & 0.754631944444498 \tabularnewline
51 & 262.42 & 261.961784722222 & 261.204166666667 & 0.757618055555553 & 0.458215277777811 \tabularnewline
52 & 262.77 & 262.788284722222 & 261.73875 & 1.04953472222223 & -0.0182847222222335 \tabularnewline
53 & 263.24 & 263.058034722222 & 262.337916666667 & 0.720118055555565 & 0.181965277777806 \tabularnewline
54 & 262.83 & 263.439618055556 & 262.952083333333 & 0.487534722222216 & -0.609618055555586 \tabularnewline
55 & 262.83 & 263.383868055556 & 263.56625 & -0.182381944444467 & -0.553868055555597 \tabularnewline
56 & 263.09 & 263.979534722222 & 264.196666666667 & -0.217131944444475 & -0.889534722222209 \tabularnewline
57 & 263.6 & 264.476284722222 & 264.875833333333 & -0.399548611111101 & -0.876284722222124 \tabularnewline
58 & 265.68 & 265.562618055556 & 265.656666666667 & -0.0940486111110947 & 0.117381944444446 \tabularnewline
59 & 266.08 & 266.158951388889 & 266.49375 & -0.334798611111109 & -0.0789513888888109 \tabularnewline
60 & 266.28 & 266.777784722222 & 267.401666666667 & -0.623881944444429 & -0.497784722222207 \tabularnewline
61 & 266.28 & 267.329118055556 & 268.393333333333 & -1.06421527777778 & -1.04911805555554 \tabularnewline
62 & 269.14 & 269.269534722222 & 269.368333333333 & -0.0987986111111075 & -0.129534722222161 \tabularnewline
63 & 270.96 & 271.086368055556 & 270.32875 & 0.757618055555553 & -0.126368055555588 \tabularnewline
64 & 272.97 & 272.254534722222 & 271.205 & 1.04953472222223 & 0.71546527777781 \tabularnewline
65 & 273.13 & 272.707618055556 & 271.9875 & 0.720118055555565 & 0.422381944444453 \tabularnewline
66 & 274.73 & 273.242534722222 & 272.755 & 0.487534722222216 & 1.48746527777786 \tabularnewline
67 & 274.73 & NA & NA & -0.182381944444467 & NA \tabularnewline
68 & 274.59 & NA & NA & -0.217131944444475 & NA \tabularnewline
69 & 275.15 & NA & NA & -0.399548611111101 & NA \tabularnewline
70 & 275.16 & NA & NA & -0.0940486111110947 & NA \tabularnewline
71 & 275.38 & NA & NA & -0.334798611111109 & NA \tabularnewline
72 & 275.4 & NA & NA & -0.623881944444429 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205012&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]246.24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.06421527777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]247.57[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0987986111111075[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]247.84[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.757618055555553[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]248.27[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.04953472222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]248.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.720118055555565[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]248.31[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.487534722222216[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]248.31[/C][C]248.041368055556[/C][C]248.22375[/C][C]-0.182381944444467[/C][C]0.268631944444479[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]248.38[/C][C]248.127034722222[/C][C]248.344166666667[/C][C]-0.217131944444475[/C][C]0.252965277777804[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]248.37[/C][C]247.972534722222[/C][C]248.372083333333[/C][C]-0.399548611111101[/C][C]0.397465277777826[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]248.41[/C][C]248.273034722222[/C][C]248.367083333333[/C][C]-0.0940486111110947[/C][C]0.136965277777819[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]248.68[/C][C]247.928951388889[/C][C]248.26375[/C][C]-0.334798611111109[/C][C]0.751048611111145[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]248.75[/C][C]247.456534722222[/C][C]248.080416666667[/C][C]-0.623881944444429[/C][C]1.29346527777781[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]248.75[/C][C]246.822034722222[/C][C]247.88625[/C][C]-1.06421527777778[/C][C]1.92796527777784[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]247.95[/C][C]247.602451388889[/C][C]247.70125[/C][C]-0.0987986111111075[/C][C]0.347548611111137[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]248.13[/C][C]248.285118055556[/C][C]247.5275[/C][C]0.757618055555553[/C][C]-0.155118055555505[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]247.86[/C][C]248.403284722222[/C][C]247.35375[/C][C]1.04953472222223[/C][C]-0.543284722222182[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]246.23[/C][C]247.902201388889[/C][C]247.182083333333[/C][C]0.720118055555565[/C][C]-1.67220138888891[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]245.98[/C][C]247.503784722222[/C][C]247.01625[/C][C]0.487534722222216[/C][C]-1.52378472222225[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]245.98[/C][C]246.669701388889[/C][C]246.852083333333[/C][C]-0.182381944444467[/C][C]-0.689701388888892[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]246.27[/C][C]246.551201388889[/C][C]246.768333333333[/C][C]-0.217131944444475[/C][C]-0.281201388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]246.31[/C][C]246.361284722222[/C][C]246.760833333333[/C][C]-0.399548611111101[/C][C]-0.051284722222249[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]246.3[/C][C]246.691784722222[/C][C]246.785833333333[/C][C]-0.0940486111110947[/C][C]-0.391784722222212[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]246.67[/C][C]246.583951388889[/C][C]246.91875[/C][C]-0.334798611111109[/C][C]0.0860486111110674[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]246.78[/C][C]246.512368055556[/C][C]247.13625[/C][C]-0.623881944444429[/C][C]0.267631944444418[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]246.78[/C][C]246.302868055556[/C][C]247.367083333333[/C][C]-1.06421527777778[/C][C]0.477131944444409[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]247.91[/C][C]247.498701388889[/C][C]247.5975[/C][C]-0.0987986111111075[/C][C]0.411298611111107[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]247.99[/C][C]248.584284722222[/C][C]247.826666666667[/C][C]0.757618055555553[/C][C]-0.594284722222199[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]248.6[/C][C]249.126618055556[/C][C]248.077083333333[/C][C]1.04953472222223[/C][C]-0.526618055555559[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]248.68[/C][C]249.045118055556[/C][C]248.325[/C][C]0.720118055555565[/C][C]-0.365118055555541[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]248.75[/C][C]249.035868055556[/C][C]248.548333333333[/C][C]0.487534722222216[/C][C]-0.28586805555554[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]248.75[/C][C]248.589284722222[/C][C]248.771666666667[/C][C]-0.182381944444467[/C][C]0.160715277777854[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]249.03[/C][C]248.787451388889[/C][C]249.004583333333[/C][C]-0.217131944444475[/C][C]0.242548611111175[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]249.05[/C][C]248.984618055556[/C][C]249.384166666667[/C][C]-0.399548611111101[/C][C]0.0653819444444537[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]249.57[/C][C]249.822618055555[/C][C]249.916666666667[/C][C]-0.0940486111110947[/C][C]-0.252618055555502[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]249.35[/C][C]250.189368055556[/C][C]250.524166666667[/C][C]-0.334798611111109[/C][C]-0.839368055555525[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]249.46[/C][C]250.566118055556[/C][C]251.19[/C][C]-0.623881944444429[/C][C]-1.10611805555553[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]249.46[/C][C]250.790784722222[/C][C]251.855[/C][C]-1.06421527777778[/C][C]-1.33078472222221[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]250.82[/C][C]252.437034722222[/C][C]252.535833333333[/C][C]-0.0987986111111075[/C][C]-1.6170347222222[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]254.19[/C][C]254.005534722222[/C][C]253.247916666667[/C][C]0.757618055555553[/C][C]0.184465277777804[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]255.18[/C][C]255.040368055556[/C][C]253.990833333333[/C][C]1.04953472222223[/C][C]0.13963194444446[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]256.68[/C][C]255.480118055556[/C][C]254.76[/C][C]0.720118055555565[/C][C]1.19988194444448[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]256.73[/C][C]256.031284722222[/C][C]255.54375[/C][C]0.487534722222216[/C][C]0.698715277777808[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]256.73[/C][C]256.148868055556[/C][C]256.33125[/C][C]-0.182381944444467[/C][C]0.581131944444451[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]257.39[/C][C]256.947868055556[/C][C]257.165[/C][C]-0.217131944444475[/C][C]0.442131944444441[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]257.78[/C][C]257.548368055555[/C][C]257.947916666667[/C][C]-0.399548611111101[/C][C]0.231631944444473[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]258.67[/C][C]258.513034722222[/C][C]258.607083333333[/C][C]-0.0940486111110947[/C][C]0.156965277777772[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]258.71[/C][C]258.861868055556[/C][C]259.196666666667[/C][C]-0.334798611111109[/C][C]-0.151868055555553[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]258.91[/C][C]259.100284722222[/C][C]259.724166666667[/C][C]-0.623881944444429[/C][C]-0.190284722222202[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]258.91[/C][C]259.168284722222[/C][C]260.2325[/C][C]-1.06421527777778[/C][C]-0.258284722222129[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]261.38[/C][C]260.625368055555[/C][C]260.724166666667[/C][C]-0.0987986111111075[/C][C]0.754631944444498[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]262.42[/C][C]261.961784722222[/C][C]261.204166666667[/C][C]0.757618055555553[/C][C]0.458215277777811[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]262.77[/C][C]262.788284722222[/C][C]261.73875[/C][C]1.04953472222223[/C][C]-0.0182847222222335[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]263.24[/C][C]263.058034722222[/C][C]262.337916666667[/C][C]0.720118055555565[/C][C]0.181965277777806[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]262.83[/C][C]263.439618055556[/C][C]262.952083333333[/C][C]0.487534722222216[/C][C]-0.609618055555586[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]262.83[/C][C]263.383868055556[/C][C]263.56625[/C][C]-0.182381944444467[/C][C]-0.553868055555597[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]263.09[/C][C]263.979534722222[/C][C]264.196666666667[/C][C]-0.217131944444475[/C][C]-0.889534722222209[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]263.6[/C][C]264.476284722222[/C][C]264.875833333333[/C][C]-0.399548611111101[/C][C]-0.876284722222124[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]265.68[/C][C]265.562618055556[/C][C]265.656666666667[/C][C]-0.0940486111110947[/C][C]0.117381944444446[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]266.08[/C][C]266.158951388889[/C][C]266.49375[/C][C]-0.334798611111109[/C][C]-0.0789513888888109[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]266.28[/C][C]266.777784722222[/C][C]267.401666666667[/C][C]-0.623881944444429[/C][C]-0.497784722222207[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]266.28[/C][C]267.329118055556[/C][C]268.393333333333[/C][C]-1.06421527777778[/C][C]-1.04911805555554[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]269.14[/C][C]269.269534722222[/C][C]269.368333333333[/C][C]-0.0987986111111075[/C][C]-0.129534722222161[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]270.96[/C][C]271.086368055556[/C][C]270.32875[/C][C]0.757618055555553[/C][C]-0.126368055555588[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]272.97[/C][C]272.254534722222[/C][C]271.205[/C][C]1.04953472222223[/C][C]0.71546527777781[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]273.13[/C][C]272.707618055556[/C][C]271.9875[/C][C]0.720118055555565[/C][C]0.422381944444453[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]274.73[/C][C]273.242534722222[/C][C]272.755[/C][C]0.487534722222216[/C][C]1.48746527777786[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]274.73[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.182381944444467[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]274.59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.217131944444475[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]275.15[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.399548611111101[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]275.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0940486111110947[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]275.38[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.334798611111109[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]275.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.623881944444429[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205012&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=205012&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
1246.24NANA-1.06421527777778NA
2247.57NANA-0.0987986111111075NA
3247.84NANA0.757618055555553NA
4248.27NANA1.04953472222223NA
5248.3NANA0.720118055555565NA
6248.31NANA0.487534722222216NA
7248.31248.041368055556248.22375-0.1823819444444670.268631944444479
8248.38248.127034722222248.344166666667-0.2171319444444750.252965277777804
9248.37247.972534722222248.372083333333-0.3995486111111010.397465277777826
10248.41248.273034722222248.367083333333-0.09404861111109470.136965277777819
11248.68247.928951388889248.26375-0.3347986111111090.751048611111145
12248.75247.456534722222248.080416666667-0.6238819444444291.29346527777781
13248.75246.822034722222247.88625-1.064215277777781.92796527777784
14247.95247.602451388889247.70125-0.09879861111110750.347548611111137
15248.13248.285118055556247.52750.757618055555553-0.155118055555505
16247.86248.403284722222247.353751.04953472222223-0.543284722222182
17246.23247.902201388889247.1820833333330.720118055555565-1.67220138888891
18245.98247.503784722222247.016250.487534722222216-1.52378472222225
19245.98246.669701388889246.852083333333-0.182381944444467-0.689701388888892
20246.27246.551201388889246.768333333333-0.217131944444475-0.281201388888888
21246.31246.361284722222246.760833333333-0.399548611111101-0.051284722222249
22246.3246.691784722222246.785833333333-0.0940486111110947-0.391784722222212
23246.67246.583951388889246.91875-0.3347986111111090.0860486111110674
24246.78246.512368055556247.13625-0.6238819444444290.267631944444418
25246.78246.302868055556247.367083333333-1.064215277777780.477131944444409
26247.91247.498701388889247.5975-0.09879861111110750.411298611111107
27247.99248.584284722222247.8266666666670.757618055555553-0.594284722222199
28248.6249.126618055556248.0770833333331.04953472222223-0.526618055555559
29248.68249.045118055556248.3250.720118055555565-0.365118055555541
30248.75249.035868055556248.5483333333330.487534722222216-0.28586805555554
31248.75248.589284722222248.771666666667-0.1823819444444670.160715277777854
32249.03248.787451388889249.004583333333-0.2171319444444750.242548611111175
33249.05248.984618055556249.384166666667-0.3995486111111010.0653819444444537
34249.57249.822618055555249.916666666667-0.0940486111110947-0.252618055555502
35249.35250.189368055556250.524166666667-0.334798611111109-0.839368055555525
36249.46250.566118055556251.19-0.623881944444429-1.10611805555553
37249.46250.790784722222251.855-1.06421527777778-1.33078472222221
38250.82252.437034722222252.535833333333-0.0987986111111075-1.6170347222222
39254.19254.005534722222253.2479166666670.7576180555555530.184465277777804
40255.18255.040368055556253.9908333333331.049534722222230.13963194444446
41256.68255.480118055556254.760.7201180555555651.19988194444448
42256.73256.031284722222255.543750.4875347222222160.698715277777808
43256.73256.148868055556256.33125-0.1823819444444670.581131944444451
44257.39256.947868055556257.165-0.2171319444444750.442131944444441
45257.78257.548368055555257.947916666667-0.3995486111111010.231631944444473
46258.67258.513034722222258.607083333333-0.09404861111109470.156965277777772
47258.71258.861868055556259.196666666667-0.334798611111109-0.151868055555553
48258.91259.100284722222259.724166666667-0.623881944444429-0.190284722222202
49258.91259.168284722222260.2325-1.06421527777778-0.258284722222129
50261.38260.625368055555260.724166666667-0.09879861111110750.754631944444498
51262.42261.961784722222261.2041666666670.7576180555555530.458215277777811
52262.77262.788284722222261.738751.04953472222223-0.0182847222222335
53263.24263.058034722222262.3379166666670.7201180555555650.181965277777806
54262.83263.439618055556262.9520833333330.487534722222216-0.609618055555586
55262.83263.383868055556263.56625-0.182381944444467-0.553868055555597
56263.09263.979534722222264.196666666667-0.217131944444475-0.889534722222209
57263.6264.476284722222264.875833333333-0.399548611111101-0.876284722222124
58265.68265.562618055556265.656666666667-0.09404861111109470.117381944444446
59266.08266.158951388889266.49375-0.334798611111109-0.0789513888888109
60266.28266.777784722222267.401666666667-0.623881944444429-0.497784722222207
61266.28267.329118055556268.393333333333-1.06421527777778-1.04911805555554
62269.14269.269534722222269.368333333333-0.0987986111111075-0.129534722222161
63270.96271.086368055556270.328750.757618055555553-0.126368055555588
64272.97272.254534722222271.2051.049534722222230.71546527777781
65273.13272.707618055556271.98750.7201180555555650.422381944444453
66274.73273.242534722222272.7550.4875347222222161.48746527777786
67274.73NANA-0.182381944444467NA
68274.59NANA-0.217131944444475NA
69275.15NANA-0.399548611111101NA
70275.16NANA-0.0940486111110947NA
71275.38NANA-0.334798611111109NA
72275.4NANA-0.623881944444429NA


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')