Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationMon, 06 May 2013 03:05:41 -0400
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/May/06/t13678240160qqywbc62eqqukw.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 01:12:08 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208729, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 01:12:08 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact115
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [decompositiegeven...] [2013-05-06 07:05:41] [c0b9ab5a0fcf8fd807d3965276948728] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
4,06
4,07
4,07
4,07
4,07
4,07
4,30
4,44
4,52
4,52
4,52
4,53
4,53
4,53
4,53
4,53
4,53
4,53
4,53
4,61
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,66
4,70
4,72
4,73
4,73
4,74
4,74
4,74
4,76
4,88
4,88
4,88
4,88
4,89
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,98
5,00
5,03
5,04
5,04
5,05
5,05
5,05
5,06




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Gertrude Mary Cox' @ cox.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 & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208729&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]'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208729&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=208729&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'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
14NANA0.992257775112766NA
24NANA0.988466005772946NA
34NANA0.996826774609049NA
44NANA1.00571350299403NA
54NANA1.01154902478416NA
64NANA1.00953393355816NA
744.04271736730854.025416666666671.004297865804820.989433501423093
844.037672049958154.031251.001593066656290.990669858895909
94.064.050616647198634.046666666666671.000976107215481.0023165245242
104.074.068537870038874.07750.9978020527379211.00035937479454
114.074.096504423018084.11750.9949008920505350.993529990381762
124.074.14453534377364.160833333333330.996082998703850.982015995137893
134.074.171617062869924.204166666666670.9922577751127660.975640845902569
144.074.198921220356334.247916666666670.9884660057729460.969296585101116
154.34.27597151858344.289583333333330.9968267746090491.00561942036147
164.444.353063278792484.328333333333331.005713502994031.01997138925847
174.524.417097408224154.366666666666671.011549024784161.02329642800819
184.524.446996977323714.4051.009533933558161.01641625192204
194.524.46243018372614.443333333333331.004297865804821.01290100100251
204.534.488806260397924.481666666666671.001593066656291.00917699210267
214.534.514819316919814.510416666666671.000976107215481.0033624120955
224.534.517133042915634.527083333333330.9978020527379211.0028484786616
234.534.515606423794374.538750.9949008920505351.00318751787795
244.534.530102471188554.547916666666670.996082998703850.999977379940255
254.534.52180136933684.557083333333330.9922577751127661.00181313374771
264.534.513171038024984.565833333333330.9884660057729461.00372885535098
274.534.559651804857564.574166666666670.9968267746090490.993496914649059
284.614.608682127470124.58251.005713502994031.00028595431263
294.634.643852981279944.590833333333331.011549024784160.997016920790607
304.634.643014816089584.599166666666671.009533933558160.997196904036471
314.634.627302416695734.60751.004297865804821.00058297104044
324.634.623186663507644.615833333333331.001593066656291.00147373164621
334.634.629931569249594.625416666666671.000976107215481.00001478007815
344.634.624396763584964.634583333333330.9978020527379211.00121166861355
354.634.618412849306264.642083333333330.9949008920505351.00250890318207
364.634.63178594397294.650.996082998703850.999614415693103
374.634.622267469066974.658333333333330.9922577751127661.001672886951
384.634.613253221109494.667083333333330.9884660057729461.00363014516825
394.664.661411204765574.676250.9968267746090490.99969725803977
404.74.712186808819934.685416666666671.005713502994030.997413767892836
414.724.749644150121954.695416666666671.011549024784160.993758658715267
424.734.756166744475894.711251.009533933558160.994498354266851
434.734.752421192477244.732083333333331.004297865804820.995282153755073
444.744.760488379728444.752916666666671.001593066656290.995696160121789
454.744.777158471685864.77251.000976107215480.99222163721256
464.744.779056081759344.789583333333330.9978020527379210.991827657786146
474.764.78340058057134.807916666666670.9949008920505350.995107961338979
484.884.809420745408424.828333333333330.996082998703851.01467520899663
494.884.810796446338394.848333333333330.9922577751127661.01438505129733
504.884.811770143935554.867916666666670.9884660057729461.01417978291221
514.884.871575516412314.887083333333330.9968267746090491.0017293139682
524.894.934281874064444.906251.005713502994030.991025669956718
534.974.981457468301654.924583333333331.011549024784160.997699976688639
544.974.984153157804454.937083333333331.009533933558160.997160368600976
554.974.965834488960774.944583333333331.004297865804821.00083883404662
564.974.959972332170814.952083333333331.001593066656291.00202171850116
574.974.964424418410764.959583333333331.000976107215481.00112310735733
584.974.956165946120324.967083333333330.9978020527379211.0027912814119
594.974.946730143682934.972083333333330.9949008920505351.00470408848697
604.974.956342987717244.975833333333330.996082998703851.00275546149986
614.974.942684042280464.981250.9922577751127661.00552654336912
624.974.929562342956834.987083333333330.9884660057729461.00820309273519
634.974.977488361214524.993333333333330.9968267746090490.998495554249234
644.985.0285675149701351.005713502994030.990341679847085
6555.064488784086015.006666666666671.011549024784160.987266477065039
665.035.061550759377245.013751.009533933558160.993766582441402
675.04NANA1.00429786580482NA
685.04NANA1.00159306665629NA
695.05NANA1.00097610721548NA
705.05NANA0.997802052737921NA
715.05NANA0.994900892050535NA
725.06NANA0.99608299870385NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 4 & NA & NA & 0.992257775112766 & NA \tabularnewline
2 & 4 & NA & NA & 0.988466005772946 & NA \tabularnewline
3 & 4 & NA & NA & 0.996826774609049 & NA \tabularnewline
4 & 4 & NA & NA & 1.00571350299403 & NA \tabularnewline
5 & 4 & NA & NA & 1.01154902478416 & NA \tabularnewline
6 & 4 & NA & NA & 1.00953393355816 & NA \tabularnewline
7 & 4 & 4.0427173673085 & 4.02541666666667 & 1.00429786580482 & 0.989433501423093 \tabularnewline
8 & 4 & 4.03767204995815 & 4.03125 & 1.00159306665629 & 0.990669858895909 \tabularnewline
9 & 4.06 & 4.05061664719863 & 4.04666666666667 & 1.00097610721548 & 1.0023165245242 \tabularnewline
10 & 4.07 & 4.06853787003887 & 4.0775 & 0.997802052737921 & 1.00035937479454 \tabularnewline
11 & 4.07 & 4.09650442301808 & 4.1175 & 0.994900892050535 & 0.993529990381762 \tabularnewline
12 & 4.07 & 4.1445353437736 & 4.16083333333333 & 0.99608299870385 & 0.982015995137893 \tabularnewline
13 & 4.07 & 4.17161706286992 & 4.20416666666667 & 0.992257775112766 & 0.975640845902569 \tabularnewline
14 & 4.07 & 4.19892122035633 & 4.24791666666667 & 0.988466005772946 & 0.969296585101116 \tabularnewline
15 & 4.3 & 4.2759715185834 & 4.28958333333333 & 0.996826774609049 & 1.00561942036147 \tabularnewline
16 & 4.44 & 4.35306327879248 & 4.32833333333333 & 1.00571350299403 & 1.01997138925847 \tabularnewline
17 & 4.52 & 4.41709740822415 & 4.36666666666667 & 1.01154902478416 & 1.02329642800819 \tabularnewline
18 & 4.52 & 4.44699697732371 & 4.405 & 1.00953393355816 & 1.01641625192204 \tabularnewline
19 & 4.52 & 4.4624301837261 & 4.44333333333333 & 1.00429786580482 & 1.01290100100251 \tabularnewline
20 & 4.53 & 4.48880626039792 & 4.48166666666667 & 1.00159306665629 & 1.00917699210267 \tabularnewline
21 & 4.53 & 4.51481931691981 & 4.51041666666667 & 1.00097610721548 & 1.0033624120955 \tabularnewline
22 & 4.53 & 4.51713304291563 & 4.52708333333333 & 0.997802052737921 & 1.0028484786616 \tabularnewline
23 & 4.53 & 4.51560642379437 & 4.53875 & 0.994900892050535 & 1.00318751787795 \tabularnewline
24 & 4.53 & 4.53010247118855 & 4.54791666666667 & 0.99608299870385 & 0.999977379940255 \tabularnewline
25 & 4.53 & 4.5218013693368 & 4.55708333333333 & 0.992257775112766 & 1.00181313374771 \tabularnewline
26 & 4.53 & 4.51317103802498 & 4.56583333333333 & 0.988466005772946 & 1.00372885535098 \tabularnewline
27 & 4.53 & 4.55965180485756 & 4.57416666666667 & 0.996826774609049 & 0.993496914649059 \tabularnewline
28 & 4.61 & 4.60868212747012 & 4.5825 & 1.00571350299403 & 1.00028595431263 \tabularnewline
29 & 4.63 & 4.64385298127994 & 4.59083333333333 & 1.01154902478416 & 0.997016920790607 \tabularnewline
30 & 4.63 & 4.64301481608958 & 4.59916666666667 & 1.00953393355816 & 0.997196904036471 \tabularnewline
31 & 4.63 & 4.62730241669573 & 4.6075 & 1.00429786580482 & 1.00058297104044 \tabularnewline
32 & 4.63 & 4.62318666350764 & 4.61583333333333 & 1.00159306665629 & 1.00147373164621 \tabularnewline
33 & 4.63 & 4.62993156924959 & 4.62541666666667 & 1.00097610721548 & 1.00001478007815 \tabularnewline
34 & 4.63 & 4.62439676358496 & 4.63458333333333 & 0.997802052737921 & 1.00121166861355 \tabularnewline
35 & 4.63 & 4.61841284930626 & 4.64208333333333 & 0.994900892050535 & 1.00250890318207 \tabularnewline
36 & 4.63 & 4.6317859439729 & 4.65 & 0.99608299870385 & 0.999614415693103 \tabularnewline
37 & 4.63 & 4.62226746906697 & 4.65833333333333 & 0.992257775112766 & 1.001672886951 \tabularnewline
38 & 4.63 & 4.61325322110949 & 4.66708333333333 & 0.988466005772946 & 1.00363014516825 \tabularnewline
39 & 4.66 & 4.66141120476557 & 4.67625 & 0.996826774609049 & 0.99969725803977 \tabularnewline
40 & 4.7 & 4.71218680881993 & 4.68541666666667 & 1.00571350299403 & 0.997413767892836 \tabularnewline
41 & 4.72 & 4.74964415012195 & 4.69541666666667 & 1.01154902478416 & 0.993758658715267 \tabularnewline
42 & 4.73 & 4.75616674447589 & 4.71125 & 1.00953393355816 & 0.994498354266851 \tabularnewline
43 & 4.73 & 4.75242119247724 & 4.73208333333333 & 1.00429786580482 & 0.995282153755073 \tabularnewline
44 & 4.74 & 4.76048837972844 & 4.75291666666667 & 1.00159306665629 & 0.995696160121789 \tabularnewline
45 & 4.74 & 4.77715847168586 & 4.7725 & 1.00097610721548 & 0.99222163721256 \tabularnewline
46 & 4.74 & 4.77905608175934 & 4.78958333333333 & 0.997802052737921 & 0.991827657786146 \tabularnewline
47 & 4.76 & 4.7834005805713 & 4.80791666666667 & 0.994900892050535 & 0.995107961338979 \tabularnewline
48 & 4.88 & 4.80942074540842 & 4.82833333333333 & 0.99608299870385 & 1.01467520899663 \tabularnewline
49 & 4.88 & 4.81079644633839 & 4.84833333333333 & 0.992257775112766 & 1.01438505129733 \tabularnewline
50 & 4.88 & 4.81177014393555 & 4.86791666666667 & 0.988466005772946 & 1.01417978291221 \tabularnewline
51 & 4.88 & 4.87157551641231 & 4.88708333333333 & 0.996826774609049 & 1.0017293139682 \tabularnewline
52 & 4.89 & 4.93428187406444 & 4.90625 & 1.00571350299403 & 0.991025669956718 \tabularnewline
53 & 4.97 & 4.98145746830165 & 4.92458333333333 & 1.01154902478416 & 0.997699976688639 \tabularnewline
54 & 4.97 & 4.98415315780445 & 4.93708333333333 & 1.00953393355816 & 0.997160368600976 \tabularnewline
55 & 4.97 & 4.96583448896077 & 4.94458333333333 & 1.00429786580482 & 1.00083883404662 \tabularnewline
56 & 4.97 & 4.95997233217081 & 4.95208333333333 & 1.00159306665629 & 1.00202171850116 \tabularnewline
57 & 4.97 & 4.96442441841076 & 4.95958333333333 & 1.00097610721548 & 1.00112310735733 \tabularnewline
58 & 4.97 & 4.95616594612032 & 4.96708333333333 & 0.997802052737921 & 1.0027912814119 \tabularnewline
59 & 4.97 & 4.94673014368293 & 4.97208333333333 & 0.994900892050535 & 1.00470408848697 \tabularnewline
60 & 4.97 & 4.95634298771724 & 4.97583333333333 & 0.99608299870385 & 1.00275546149986 \tabularnewline
61 & 4.97 & 4.94268404228046 & 4.98125 & 0.992257775112766 & 1.00552654336912 \tabularnewline
62 & 4.97 & 4.92956234295683 & 4.98708333333333 & 0.988466005772946 & 1.00820309273519 \tabularnewline
63 & 4.97 & 4.97748836121452 & 4.99333333333333 & 0.996826774609049 & 0.998495554249234 \tabularnewline
64 & 4.98 & 5.02856751497013 & 5 & 1.00571350299403 & 0.990341679847085 \tabularnewline
65 & 5 & 5.06448878408601 & 5.00666666666667 & 1.01154902478416 & 0.987266477065039 \tabularnewline
66 & 5.03 & 5.06155075937724 & 5.01375 & 1.00953393355816 & 0.993766582441402 \tabularnewline
67 & 5.04 & NA & NA & 1.00429786580482 & NA \tabularnewline
68 & 5.04 & NA & NA & 1.00159306665629 & NA \tabularnewline
69 & 5.05 & NA & NA & 1.00097610721548 & NA \tabularnewline
70 & 5.05 & NA & NA & 0.997802052737921 & NA \tabularnewline
71 & 5.05 & NA & NA & 0.994900892050535 & NA \tabularnewline
72 & 5.06 & NA & NA & 0.99608299870385 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208729&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]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.992257775112766[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.988466005772946[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.996826774609049[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00571350299403[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01154902478416[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00953393355816[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]4[/C][C]4.0427173673085[/C][C]4.02541666666667[/C][C]1.00429786580482[/C][C]0.989433501423093[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]4[/C][C]4.03767204995815[/C][C]4.03125[/C][C]1.00159306665629[/C][C]0.990669858895909[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]4.06[/C][C]4.05061664719863[/C][C]4.04666666666667[/C][C]1.00097610721548[/C][C]1.0023165245242[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]4.07[/C][C]4.06853787003887[/C][C]4.0775[/C][C]0.997802052737921[/C][C]1.00035937479454[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]4.07[/C][C]4.09650442301808[/C][C]4.1175[/C][C]0.994900892050535[/C][C]0.993529990381762[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]4.07[/C][C]4.1445353437736[/C][C]4.16083333333333[/C][C]0.99608299870385[/C][C]0.982015995137893[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]4.07[/C][C]4.17161706286992[/C][C]4.20416666666667[/C][C]0.992257775112766[/C][C]0.975640845902569[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]4.07[/C][C]4.19892122035633[/C][C]4.24791666666667[/C][C]0.988466005772946[/C][C]0.969296585101116[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]4.3[/C][C]4.2759715185834[/C][C]4.28958333333333[/C][C]0.996826774609049[/C][C]1.00561942036147[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]4.44[/C][C]4.35306327879248[/C][C]4.32833333333333[/C][C]1.00571350299403[/C][C]1.01997138925847[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]4.52[/C][C]4.41709740822415[/C][C]4.36666666666667[/C][C]1.01154902478416[/C][C]1.02329642800819[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]4.52[/C][C]4.44699697732371[/C][C]4.405[/C][C]1.00953393355816[/C][C]1.01641625192204[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]4.52[/C][C]4.4624301837261[/C][C]4.44333333333333[/C][C]1.00429786580482[/C][C]1.01290100100251[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]4.53[/C][C]4.48880626039792[/C][C]4.48166666666667[/C][C]1.00159306665629[/C][C]1.00917699210267[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]4.53[/C][C]4.51481931691981[/C][C]4.51041666666667[/C][C]1.00097610721548[/C][C]1.0033624120955[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]4.53[/C][C]4.51713304291563[/C][C]4.52708333333333[/C][C]0.997802052737921[/C][C]1.0028484786616[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]4.53[/C][C]4.51560642379437[/C][C]4.53875[/C][C]0.994900892050535[/C][C]1.00318751787795[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]4.53[/C][C]4.53010247118855[/C][C]4.54791666666667[/C][C]0.99608299870385[/C][C]0.999977379940255[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]4.53[/C][C]4.5218013693368[/C][C]4.55708333333333[/C][C]0.992257775112766[/C][C]1.00181313374771[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]4.53[/C][C]4.51317103802498[/C][C]4.56583333333333[/C][C]0.988466005772946[/C][C]1.00372885535098[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]4.53[/C][C]4.55965180485756[/C][C]4.57416666666667[/C][C]0.996826774609049[/C][C]0.993496914649059[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]4.61[/C][C]4.60868212747012[/C][C]4.5825[/C][C]1.00571350299403[/C][C]1.00028595431263[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]4.63[/C][C]4.64385298127994[/C][C]4.59083333333333[/C][C]1.01154902478416[/C][C]0.997016920790607[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]4.63[/C][C]4.64301481608958[/C][C]4.59916666666667[/C][C]1.00953393355816[/C][C]0.997196904036471[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]4.63[/C][C]4.62730241669573[/C][C]4.6075[/C][C]1.00429786580482[/C][C]1.00058297104044[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]4.63[/C][C]4.62318666350764[/C][C]4.61583333333333[/C][C]1.00159306665629[/C][C]1.00147373164621[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]4.63[/C][C]4.62993156924959[/C][C]4.62541666666667[/C][C]1.00097610721548[/C][C]1.00001478007815[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]4.63[/C][C]4.62439676358496[/C][C]4.63458333333333[/C][C]0.997802052737921[/C][C]1.00121166861355[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]4.63[/C][C]4.61841284930626[/C][C]4.64208333333333[/C][C]0.994900892050535[/C][C]1.00250890318207[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]4.63[/C][C]4.6317859439729[/C][C]4.65[/C][C]0.99608299870385[/C][C]0.999614415693103[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]4.63[/C][C]4.62226746906697[/C][C]4.65833333333333[/C][C]0.992257775112766[/C][C]1.001672886951[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]4.63[/C][C]4.61325322110949[/C][C]4.66708333333333[/C][C]0.988466005772946[/C][C]1.00363014516825[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]4.66[/C][C]4.66141120476557[/C][C]4.67625[/C][C]0.996826774609049[/C][C]0.99969725803977[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]4.7[/C][C]4.71218680881993[/C][C]4.68541666666667[/C][C]1.00571350299403[/C][C]0.997413767892836[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]4.72[/C][C]4.74964415012195[/C][C]4.69541666666667[/C][C]1.01154902478416[/C][C]0.993758658715267[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]4.73[/C][C]4.75616674447589[/C][C]4.71125[/C][C]1.00953393355816[/C][C]0.994498354266851[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]4.73[/C][C]4.75242119247724[/C][C]4.73208333333333[/C][C]1.00429786580482[/C][C]0.995282153755073[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]4.74[/C][C]4.76048837972844[/C][C]4.75291666666667[/C][C]1.00159306665629[/C][C]0.995696160121789[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]4.74[/C][C]4.77715847168586[/C][C]4.7725[/C][C]1.00097610721548[/C][C]0.99222163721256[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]4.74[/C][C]4.77905608175934[/C][C]4.78958333333333[/C][C]0.997802052737921[/C][C]0.991827657786146[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]4.76[/C][C]4.7834005805713[/C][C]4.80791666666667[/C][C]0.994900892050535[/C][C]0.995107961338979[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]4.88[/C][C]4.80942074540842[/C][C]4.82833333333333[/C][C]0.99608299870385[/C][C]1.01467520899663[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]4.88[/C][C]4.81079644633839[/C][C]4.84833333333333[/C][C]0.992257775112766[/C][C]1.01438505129733[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]4.88[/C][C]4.81177014393555[/C][C]4.86791666666667[/C][C]0.988466005772946[/C][C]1.01417978291221[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]4.88[/C][C]4.87157551641231[/C][C]4.88708333333333[/C][C]0.996826774609049[/C][C]1.0017293139682[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]4.89[/C][C]4.93428187406444[/C][C]4.90625[/C][C]1.00571350299403[/C][C]0.991025669956718[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]4.97[/C][C]4.98145746830165[/C][C]4.92458333333333[/C][C]1.01154902478416[/C][C]0.997699976688639[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]4.97[/C][C]4.98415315780445[/C][C]4.93708333333333[/C][C]1.00953393355816[/C][C]0.997160368600976[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]4.97[/C][C]4.96583448896077[/C][C]4.94458333333333[/C][C]1.00429786580482[/C][C]1.00083883404662[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]4.97[/C][C]4.95997233217081[/C][C]4.95208333333333[/C][C]1.00159306665629[/C][C]1.00202171850116[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]4.97[/C][C]4.96442441841076[/C][C]4.95958333333333[/C][C]1.00097610721548[/C][C]1.00112310735733[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]4.97[/C][C]4.95616594612032[/C][C]4.96708333333333[/C][C]0.997802052737921[/C][C]1.0027912814119[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]4.97[/C][C]4.94673014368293[/C][C]4.97208333333333[/C][C]0.994900892050535[/C][C]1.00470408848697[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]4.97[/C][C]4.95634298771724[/C][C]4.97583333333333[/C][C]0.99608299870385[/C][C]1.00275546149986[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]4.97[/C][C]4.94268404228046[/C][C]4.98125[/C][C]0.992257775112766[/C][C]1.00552654336912[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]4.97[/C][C]4.92956234295683[/C][C]4.98708333333333[/C][C]0.988466005772946[/C][C]1.00820309273519[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]4.97[/C][C]4.97748836121452[/C][C]4.99333333333333[/C][C]0.996826774609049[/C][C]0.998495554249234[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]4.98[/C][C]5.02856751497013[/C][C]5[/C][C]1.00571350299403[/C][C]0.990341679847085[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]5[/C][C]5.06448878408601[/C][C]5.00666666666667[/C][C]1.01154902478416[/C][C]0.987266477065039[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]5.03[/C][C]5.06155075937724[/C][C]5.01375[/C][C]1.00953393355816[/C][C]0.993766582441402[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]5.04[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00429786580482[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]5.04[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00159306665629[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]5.05[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00097610721548[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]5.05[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.997802052737921[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]5.05[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.994900892050535[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]5.06[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.99608299870385[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208729&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=208729&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
14NANA0.992257775112766NA
24NANA0.988466005772946NA
34NANA0.996826774609049NA
44NANA1.00571350299403NA
54NANA1.01154902478416NA
64NANA1.00953393355816NA
744.04271736730854.025416666666671.004297865804820.989433501423093
844.037672049958154.031251.001593066656290.990669858895909
94.064.050616647198634.046666666666671.000976107215481.0023165245242
104.074.068537870038874.07750.9978020527379211.00035937479454
114.074.096504423018084.11750.9949008920505350.993529990381762
124.074.14453534377364.160833333333330.996082998703850.982015995137893
134.074.171617062869924.204166666666670.9922577751127660.975640845902569
144.074.198921220356334.247916666666670.9884660057729460.969296585101116
154.34.27597151858344.289583333333330.9968267746090491.00561942036147
164.444.353063278792484.328333333333331.005713502994031.01997138925847
174.524.417097408224154.366666666666671.011549024784161.02329642800819
184.524.446996977323714.4051.009533933558161.01641625192204
194.524.46243018372614.443333333333331.004297865804821.01290100100251
204.534.488806260397924.481666666666671.001593066656291.00917699210267
214.534.514819316919814.510416666666671.000976107215481.0033624120955
224.534.517133042915634.527083333333330.9978020527379211.0028484786616
234.534.515606423794374.538750.9949008920505351.00318751787795
244.534.530102471188554.547916666666670.996082998703850.999977379940255
254.534.52180136933684.557083333333330.9922577751127661.00181313374771
264.534.513171038024984.565833333333330.9884660057729461.00372885535098
274.534.559651804857564.574166666666670.9968267746090490.993496914649059
284.614.608682127470124.58251.005713502994031.00028595431263
294.634.643852981279944.590833333333331.011549024784160.997016920790607
304.634.643014816089584.599166666666671.009533933558160.997196904036471
314.634.627302416695734.60751.004297865804821.00058297104044
324.634.623186663507644.615833333333331.001593066656291.00147373164621
334.634.629931569249594.625416666666671.000976107215481.00001478007815
344.634.624396763584964.634583333333330.9978020527379211.00121166861355
354.634.618412849306264.642083333333330.9949008920505351.00250890318207
364.634.63178594397294.650.996082998703850.999614415693103
374.634.622267469066974.658333333333330.9922577751127661.001672886951
384.634.613253221109494.667083333333330.9884660057729461.00363014516825
394.664.661411204765574.676250.9968267746090490.99969725803977
404.74.712186808819934.685416666666671.005713502994030.997413767892836
414.724.749644150121954.695416666666671.011549024784160.993758658715267
424.734.756166744475894.711251.009533933558160.994498354266851
434.734.752421192477244.732083333333331.004297865804820.995282153755073
444.744.760488379728444.752916666666671.001593066656290.995696160121789
454.744.777158471685864.77251.000976107215480.99222163721256
464.744.779056081759344.789583333333330.9978020527379210.991827657786146
474.764.78340058057134.807916666666670.9949008920505350.995107961338979
484.884.809420745408424.828333333333330.996082998703851.01467520899663
494.884.810796446338394.848333333333330.9922577751127661.01438505129733
504.884.811770143935554.867916666666670.9884660057729461.01417978291221
514.884.871575516412314.887083333333330.9968267746090491.0017293139682
524.894.934281874064444.906251.005713502994030.991025669956718
534.974.981457468301654.924583333333331.011549024784160.997699976688639
544.974.984153157804454.937083333333331.009533933558160.997160368600976
554.974.965834488960774.944583333333331.004297865804821.00083883404662
564.974.959972332170814.952083333333331.001593066656291.00202171850116
574.974.964424418410764.959583333333331.000976107215481.00112310735733
584.974.956165946120324.967083333333330.9978020527379211.0027912814119
594.974.946730143682934.972083333333330.9949008920505351.00470408848697
604.974.956342987717244.975833333333330.996082998703851.00275546149986
614.974.942684042280464.981250.9922577751127661.00552654336912
624.974.929562342956834.987083333333330.9884660057729461.00820309273519
634.974.977488361214524.993333333333330.9968267746090490.998495554249234
644.985.0285675149701351.005713502994030.990341679847085
6555.064488784086015.006666666666671.011549024784160.987266477065039
665.035.061550759377245.013751.009533933558160.993766582441402
675.04NANA1.00429786580482NA
685.04NANA1.00159306665629NA
695.05NANA1.00097610721548NA
705.05NANA0.997802052737921NA
715.05NANA0.994900892050535NA
725.06NANA0.99608299870385NA



Parameters (Session):
par1 = multiplicative ; par2 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = multiplicative ; par2 = 12 ;
R code (references can be found in the software module):
par2 <- as.numeric(par2)
x <- ts(x,freq=par2)
m <- decompose(x,type=par1)
m$figure
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
mylagmax <- length(x)/2
bitmap(file='test2.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
acf(as.numeric(x),lag.max = mylagmax,main='Observed')
acf(as.numeric(m$trend),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Trend')
acf(as.numeric(m$seasonal),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Seasonal')
acf(as.numeric(m$random),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test3.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
spectrum(as.numeric(x),main='Observed')
spectrum(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
spectrum(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
spectrum(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test4.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
cpgram(as.numeric(x),main='Observed')
cpgram(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
cpgram(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
cpgram(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Classical Decomposition by Moving Averages',6,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'t',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Observations',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Fit',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Trend',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Seasonal',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Random',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(m$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
if (par1 == 'additive') a<-table.element(a,m$trend[i]+m$seasonal[i]) else a<-table.element(a,m$trend[i]*m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$trend[i])
a<-table.element(a,m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$random[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')