Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*Unverified author*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Wed, 02 May 2012 09:11:32 -0400

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2012/May/02/t13359643184fi7w5qdcrn4sam.htm/, Retrieved Fri, 01 Nov 2024 00:58:40 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=165917, Retrieved Fri, 01 Nov 2024 00:58:40 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

146

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)

-       [Classical Decomposition] [] [2012-05-02 13:11:32] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1,44
1,45
1,45
1,47
1,49
1,5
1,5
1,5
1,5
1,5
1,5
1,51
1,52
1,51
1,51
1,51
1,52
1,52
1,52
1,52
1,52
1,53
1,53
1,53
1,53
1,54
1,54
1,55
1,56
1,55
1,56
1,56
1,56
1,56
1,57
1,56
1,57
1,58
1,58
1,58
1,6
1,61
1,61
1,61
1,6
1,59
1,56
1,57
1,55
1,59
1,62
1,63
1,62
1,56
1,56
1,54
1,54
1,52
1,56
1,59

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	1 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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=165917&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]1 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=165917&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=165917&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 Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	1 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	1.44	NA	NA	-0.0129427083333333	NA
2	1.45	NA	NA	-0.00148437499999992	NA
3	1.45	NA	NA	0.00518229166666674	NA
4	1.47	NA	NA	0.00955729166666664	NA
5	1.49	NA	NA	0.0162239583333333	NA
6	1.5	NA	NA	-0.000234375	NA
7	1.5	1.495078125	1.4875	0.00757812500000011	0.00492187499999974
8	1.5	1.49830729166667	1.49333333333333	0.00497395833333331	0.00169270833333335
9	1.5	1.497578125	1.49833333333333	-0.000755208333333359	0.00242187500000002
10	1.5	1.49830729166667	1.5025	-0.0041927083333334	0.00169270833333335
11	1.5	1.493203125	1.50541666666667	-0.0122135416666667	0.00679687500000004
12	1.51	1.49580729166667	1.5075	-0.0116927083333334	0.0141927083333333
13	1.52	1.49622395833333	1.50916666666667	-0.0129427083333333	0.0237760416666666
14	1.51	1.50934895833333	1.51083333333333	-0.00148437499999992	0.000651041666666741
15	1.51	1.51768229166667	1.5125	0.00518229166666674	-0.00768229166666679
16	1.51	1.524140625	1.51458333333333	0.00955729166666664	-0.014140625
17	1.52	1.53330729166667	1.51708333333333	0.0162239583333333	-0.0133072916666666
18	1.52	1.51893229166667	1.51916666666667	-0.000234375	0.00106770833333347
19	1.52	1.52799479166667	1.52041666666667	0.00757812500000011	-0.0079947916666665
20	1.52	1.52705729166667	1.52208333333333	0.00497395833333331	-0.00705729166666647
21	1.52	1.523828125	1.52458333333333	-0.000755208333333359	-0.00382812500000007
22	1.53	1.52330729166667	1.5275	-0.0041927083333334	0.00669270833333324
23	1.53	1.51861979166667	1.53083333333333	-0.0122135416666667	0.0113802083333334
24	1.53	1.52205729166667	1.53375	-0.0116927083333334	0.00794270833333344
25	1.53	1.52372395833333	1.53666666666667	-0.0129427083333333	0.00627604166666695
26	1.54	1.538515625	1.54	-0.00148437499999992	0.0014843750000002
27	1.54	1.548515625	1.54333333333333	0.00518229166666674	-0.0085156249999998
28	1.55	1.55580729166667	1.54625	0.00955729166666664	-0.00580729166666649
29	1.56	1.565390625	1.54916666666667	0.0162239583333333	-0.00539062499999976
30	1.55	1.55184895833333	1.55208333333333	-0.000234375	-0.00184895833333343
31	1.56	1.562578125	1.555	0.00757812500000011	-0.0025781250000001
32	1.56	1.56330729166667	1.55833333333333	0.00497395833333331	-0.00330729166666655
33	1.56	1.56091145833333	1.56166666666667	-0.000755208333333359	-0.000911458333333171
34	1.56	1.560390625	1.56458333333333	-0.0041927083333334	-0.000390624999999867
35	1.57	1.55528645833333	1.5675	-0.0122135416666667	0.0147135416666671
36	1.56	1.55997395833333	1.57166666666667	-0.0116927083333334	2.6041666666865e-05
37	1.57	1.56330729166667	1.57625	-0.0129427083333333	0.00669270833333369
38	1.58	1.57893229166667	1.58041666666667	-0.00148437499999992	0.00106770833333347
39	1.58	1.58934895833333	1.58416666666667	0.00518229166666674	-0.00934895833333327
40	1.58	1.596640625	1.58708333333333	0.00955729166666664	-0.0166406249999997
41	1.6	1.604140625	1.58791666666667	0.0162239583333333	-0.00414062499999979
42	1.61	1.58768229166667	1.58791666666667	-0.000234375	0.0223177083333337
43	1.61	1.595078125	1.5875	0.00757812500000011	0.0149218750000002
44	1.61	1.59205729166667	1.58708333333333	0.00497395833333331	0.0179427083333337
45	1.6	1.58841145833333	1.58916666666667	-0.000755208333333359	0.0115885416666668
46	1.59	1.58872395833333	1.59291666666667	-0.0041927083333334	0.00127604166666662
47	1.56	1.58361979166667	1.59583333333333	-0.0122135416666667	-0.0236197916666669
48	1.57	1.582890625	1.59458333333333	-0.0116927083333334	-0.012890625
49	1.55	1.57747395833333	1.59041666666667	-0.0129427083333333	-0.0274739583333334
50	1.59	1.58393229166667	1.58541666666667	-0.00148437499999992	0.00606770833333359
51	1.62	1.58518229166667	1.58	0.00518229166666674	0.0348177083333332
52	1.63	1.584140625	1.57458333333333	0.00955729166666664	0.045859375
53	1.62	1.587890625	1.57166666666667	0.0162239583333333	0.0321093750000001
54	1.56	1.572265625	1.5725	-0.000234375	-0.0122656249999999
55	1.56	NA	NA	0.00757812500000011	NA
56	1.54	NA	NA	0.00497395833333331	NA
57	1.54	NA	NA	-0.000755208333333359	NA
58	1.52	NA	NA	-0.0041927083333334	NA
59	1.56	NA	NA	-0.0122135416666667	NA
60	1.59	NA	NA	-0.0116927083333334	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.44 & NA & NA & -0.0129427083333333 & NA \tabularnewline
2 & 1.45 & NA & NA & -0.00148437499999992 & NA \tabularnewline
3 & 1.45 & NA & NA & 0.00518229166666674 & NA \tabularnewline
4 & 1.47 & NA & NA & 0.00955729166666664 & NA \tabularnewline
5 & 1.49 & NA & NA & 0.0162239583333333 & NA \tabularnewline
6 & 1.5 & NA & NA & -0.000234375 & NA \tabularnewline
7 & 1.5 & 1.495078125 & 1.4875 & 0.00757812500000011 & 0.00492187499999974 \tabularnewline
8 & 1.5 & 1.49830729166667 & 1.49333333333333 & 0.00497395833333331 & 0.00169270833333335 \tabularnewline
9 & 1.5 & 1.497578125 & 1.49833333333333 & -0.000755208333333359 & 0.00242187500000002 \tabularnewline
10 & 1.5 & 1.49830729166667 & 1.5025 & -0.0041927083333334 & 0.00169270833333335 \tabularnewline
11 & 1.5 & 1.493203125 & 1.50541666666667 & -0.0122135416666667 & 0.00679687500000004 \tabularnewline
12 & 1.51 & 1.49580729166667 & 1.5075 & -0.0116927083333334 & 0.0141927083333333 \tabularnewline
13 & 1.52 & 1.49622395833333 & 1.50916666666667 & -0.0129427083333333 & 0.0237760416666666 \tabularnewline
14 & 1.51 & 1.50934895833333 & 1.51083333333333 & -0.00148437499999992 & 0.000651041666666741 \tabularnewline
15 & 1.51 & 1.51768229166667 & 1.5125 & 0.00518229166666674 & -0.00768229166666679 \tabularnewline
16 & 1.51 & 1.524140625 & 1.51458333333333 & 0.00955729166666664 & -0.014140625 \tabularnewline
17 & 1.52 & 1.53330729166667 & 1.51708333333333 & 0.0162239583333333 & -0.0133072916666666 \tabularnewline
18 & 1.52 & 1.51893229166667 & 1.51916666666667 & -0.000234375 & 0.00106770833333347 \tabularnewline
19 & 1.52 & 1.52799479166667 & 1.52041666666667 & 0.00757812500000011 & -0.0079947916666665 \tabularnewline
20 & 1.52 & 1.52705729166667 & 1.52208333333333 & 0.00497395833333331 & -0.00705729166666647 \tabularnewline
21 & 1.52 & 1.523828125 & 1.52458333333333 & -0.000755208333333359 & -0.00382812500000007 \tabularnewline
22 & 1.53 & 1.52330729166667 & 1.5275 & -0.0041927083333334 & 0.00669270833333324 \tabularnewline
23 & 1.53 & 1.51861979166667 & 1.53083333333333 & -0.0122135416666667 & 0.0113802083333334 \tabularnewline
24 & 1.53 & 1.52205729166667 & 1.53375 & -0.0116927083333334 & 0.00794270833333344 \tabularnewline
25 & 1.53 & 1.52372395833333 & 1.53666666666667 & -0.0129427083333333 & 0.00627604166666695 \tabularnewline
26 & 1.54 & 1.538515625 & 1.54 & -0.00148437499999992 & 0.0014843750000002 \tabularnewline
27 & 1.54 & 1.548515625 & 1.54333333333333 & 0.00518229166666674 & -0.0085156249999998 \tabularnewline
28 & 1.55 & 1.55580729166667 & 1.54625 & 0.00955729166666664 & -0.00580729166666649 \tabularnewline
29 & 1.56 & 1.565390625 & 1.54916666666667 & 0.0162239583333333 & -0.00539062499999976 \tabularnewline
30 & 1.55 & 1.55184895833333 & 1.55208333333333 & -0.000234375 & -0.00184895833333343 \tabularnewline
31 & 1.56 & 1.562578125 & 1.555 & 0.00757812500000011 & -0.0025781250000001 \tabularnewline
32 & 1.56 & 1.56330729166667 & 1.55833333333333 & 0.00497395833333331 & -0.00330729166666655 \tabularnewline
33 & 1.56 & 1.56091145833333 & 1.56166666666667 & -0.000755208333333359 & -0.000911458333333171 \tabularnewline
34 & 1.56 & 1.560390625 & 1.56458333333333 & -0.0041927083333334 & -0.000390624999999867 \tabularnewline
35 & 1.57 & 1.55528645833333 & 1.5675 & -0.0122135416666667 & 0.0147135416666671 \tabularnewline
36 & 1.56 & 1.55997395833333 & 1.57166666666667 & -0.0116927083333334 & 2.6041666666865e-05 \tabularnewline
37 & 1.57 & 1.56330729166667 & 1.57625 & -0.0129427083333333 & 0.00669270833333369 \tabularnewline
38 & 1.58 & 1.57893229166667 & 1.58041666666667 & -0.00148437499999992 & 0.00106770833333347 \tabularnewline
39 & 1.58 & 1.58934895833333 & 1.58416666666667 & 0.00518229166666674 & -0.00934895833333327 \tabularnewline
40 & 1.58 & 1.596640625 & 1.58708333333333 & 0.00955729166666664 & -0.0166406249999997 \tabularnewline
41 & 1.6 & 1.604140625 & 1.58791666666667 & 0.0162239583333333 & -0.00414062499999979 \tabularnewline
42 & 1.61 & 1.58768229166667 & 1.58791666666667 & -0.000234375 & 0.0223177083333337 \tabularnewline
43 & 1.61 & 1.595078125 & 1.5875 & 0.00757812500000011 & 0.0149218750000002 \tabularnewline
44 & 1.61 & 1.59205729166667 & 1.58708333333333 & 0.00497395833333331 & 0.0179427083333337 \tabularnewline
45 & 1.6 & 1.58841145833333 & 1.58916666666667 & -0.000755208333333359 & 0.0115885416666668 \tabularnewline
46 & 1.59 & 1.58872395833333 & 1.59291666666667 & -0.0041927083333334 & 0.00127604166666662 \tabularnewline
47 & 1.56 & 1.58361979166667 & 1.59583333333333 & -0.0122135416666667 & -0.0236197916666669 \tabularnewline
48 & 1.57 & 1.582890625 & 1.59458333333333 & -0.0116927083333334 & -0.012890625 \tabularnewline
49 & 1.55 & 1.57747395833333 & 1.59041666666667 & -0.0129427083333333 & -0.0274739583333334 \tabularnewline
50 & 1.59 & 1.58393229166667 & 1.58541666666667 & -0.00148437499999992 & 0.00606770833333359 \tabularnewline
51 & 1.62 & 1.58518229166667 & 1.58 & 0.00518229166666674 & 0.0348177083333332 \tabularnewline
52 & 1.63 & 1.584140625 & 1.57458333333333 & 0.00955729166666664 & 0.045859375 \tabularnewline
53 & 1.62 & 1.587890625 & 1.57166666666667 & 0.0162239583333333 & 0.0321093750000001 \tabularnewline
54 & 1.56 & 1.572265625 & 1.5725 & -0.000234375 & -0.0122656249999999 \tabularnewline
55 & 1.56 & NA & NA & 0.00757812500000011 & NA \tabularnewline
56 & 1.54 & NA & NA & 0.00497395833333331 & NA \tabularnewline
57 & 1.54 & NA & NA & -0.000755208333333359 & NA \tabularnewline
58 & 1.52 & NA & NA & -0.0041927083333334 & NA \tabularnewline
59 & 1.56 & NA & NA & -0.0122135416666667 & NA \tabularnewline
60 & 1.59 & NA & NA & -0.0116927083333334 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=165917&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]1.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0129427083333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.45[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00148437499999992[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.45[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00518229166666674[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00955729166666664[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.49[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0162239583333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000234375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.5[/C][C]1.495078125[/C][C]1.4875[/C][C]0.00757812500000011[/C][C]0.00492187499999974[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.5[/C][C]1.49830729166667[/C][C]1.49333333333333[/C][C]0.00497395833333331[/C][C]0.00169270833333335[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.5[/C][C]1.497578125[/C][C]1.49833333333333[/C][C]-0.000755208333333359[/C][C]0.00242187500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.5[/C][C]1.49830729166667[/C][C]1.5025[/C][C]-0.0041927083333334[/C][C]0.00169270833333335[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.5[/C][C]1.493203125[/C][C]1.50541666666667[/C][C]-0.0122135416666667[/C][C]0.00679687500000004[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.51[/C][C]1.49580729166667[/C][C]1.5075[/C][C]-0.0116927083333334[/C][C]0.0141927083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.52[/C][C]1.49622395833333[/C][C]1.50916666666667[/C][C]-0.0129427083333333[/C][C]0.0237760416666666[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.51[/C][C]1.50934895833333[/C][C]1.51083333333333[/C][C]-0.00148437499999992[/C][C]0.000651041666666741[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.51[/C][C]1.51768229166667[/C][C]1.5125[/C][C]0.00518229166666674[/C][C]-0.00768229166666679[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.51[/C][C]1.524140625[/C][C]1.51458333333333[/C][C]0.00955729166666664[/C][C]-0.014140625[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.52[/C][C]1.53330729166667[/C][C]1.51708333333333[/C][C]0.0162239583333333[/C][C]-0.0133072916666666[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.52[/C][C]1.51893229166667[/C][C]1.51916666666667[/C][C]-0.000234375[/C][C]0.00106770833333347[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.52[/C][C]1.52799479166667[/C][C]1.52041666666667[/C][C]0.00757812500000011[/C][C]-0.0079947916666665[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.52[/C][C]1.52705729166667[/C][C]1.52208333333333[/C][C]0.00497395833333331[/C][C]-0.00705729166666647[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.52[/C][C]1.523828125[/C][C]1.52458333333333[/C][C]-0.000755208333333359[/C][C]-0.00382812500000007[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.53[/C][C]1.52330729166667[/C][C]1.5275[/C][C]-0.0041927083333334[/C][C]0.00669270833333324[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.53[/C][C]1.51861979166667[/C][C]1.53083333333333[/C][C]-0.0122135416666667[/C][C]0.0113802083333334[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.53[/C][C]1.52205729166667[/C][C]1.53375[/C][C]-0.0116927083333334[/C][C]0.00794270833333344[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.53[/C][C]1.52372395833333[/C][C]1.53666666666667[/C][C]-0.0129427083333333[/C][C]0.00627604166666695[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.54[/C][C]1.538515625[/C][C]1.54[/C][C]-0.00148437499999992[/C][C]0.0014843750000002[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.54[/C][C]1.548515625[/C][C]1.54333333333333[/C][C]0.00518229166666674[/C][C]-0.0085156249999998[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.55[/C][C]1.55580729166667[/C][C]1.54625[/C][C]0.00955729166666664[/C][C]-0.00580729166666649[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.56[/C][C]1.565390625[/C][C]1.54916666666667[/C][C]0.0162239583333333[/C][C]-0.00539062499999976[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.55[/C][C]1.55184895833333[/C][C]1.55208333333333[/C][C]-0.000234375[/C][C]-0.00184895833333343[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.56[/C][C]1.562578125[/C][C]1.555[/C][C]0.00757812500000011[/C][C]-0.0025781250000001[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.56[/C][C]1.56330729166667[/C][C]1.55833333333333[/C][C]0.00497395833333331[/C][C]-0.00330729166666655[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.56[/C][C]1.56091145833333[/C][C]1.56166666666667[/C][C]-0.000755208333333359[/C][C]-0.000911458333333171[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.56[/C][C]1.560390625[/C][C]1.56458333333333[/C][C]-0.0041927083333334[/C][C]-0.000390624999999867[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.57[/C][C]1.55528645833333[/C][C]1.5675[/C][C]-0.0122135416666667[/C][C]0.0147135416666671[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.56[/C][C]1.55997395833333[/C][C]1.57166666666667[/C][C]-0.0116927083333334[/C][C]2.6041666666865e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.57[/C][C]1.56330729166667[/C][C]1.57625[/C][C]-0.0129427083333333[/C][C]0.00669270833333369[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.58[/C][C]1.57893229166667[/C][C]1.58041666666667[/C][C]-0.00148437499999992[/C][C]0.00106770833333347[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.58[/C][C]1.58934895833333[/C][C]1.58416666666667[/C][C]0.00518229166666674[/C][C]-0.00934895833333327[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.58[/C][C]1.596640625[/C][C]1.58708333333333[/C][C]0.00955729166666664[/C][C]-0.0166406249999997[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.6[/C][C]1.604140625[/C][C]1.58791666666667[/C][C]0.0162239583333333[/C][C]-0.00414062499999979[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.61[/C][C]1.58768229166667[/C][C]1.58791666666667[/C][C]-0.000234375[/C][C]0.0223177083333337[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.61[/C][C]1.595078125[/C][C]1.5875[/C][C]0.00757812500000011[/C][C]0.0149218750000002[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.61[/C][C]1.59205729166667[/C][C]1.58708333333333[/C][C]0.00497395833333331[/C][C]0.0179427083333337[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.6[/C][C]1.58841145833333[/C][C]1.58916666666667[/C][C]-0.000755208333333359[/C][C]0.0115885416666668[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.59[/C][C]1.58872395833333[/C][C]1.59291666666667[/C][C]-0.0041927083333334[/C][C]0.00127604166666662[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.56[/C][C]1.58361979166667[/C][C]1.59583333333333[/C][C]-0.0122135416666667[/C][C]-0.0236197916666669[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.57[/C][C]1.582890625[/C][C]1.59458333333333[/C][C]-0.0116927083333334[/C][C]-0.012890625[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.55[/C][C]1.57747395833333[/C][C]1.59041666666667[/C][C]-0.0129427083333333[/C][C]-0.0274739583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.59[/C][C]1.58393229166667[/C][C]1.58541666666667[/C][C]-0.00148437499999992[/C][C]0.00606770833333359[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.62[/C][C]1.58518229166667[/C][C]1.58[/C][C]0.00518229166666674[/C][C]0.0348177083333332[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.63[/C][C]1.584140625[/C][C]1.57458333333333[/C][C]0.00955729166666664[/C][C]0.045859375[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.62[/C][C]1.587890625[/C][C]1.57166666666667[/C][C]0.0162239583333333[/C][C]0.0321093750000001[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.56[/C][C]1.572265625[/C][C]1.5725[/C][C]-0.000234375[/C][C]-0.0122656249999999[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.56[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00757812500000011[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.54[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00497395833333331[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.54[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000755208333333359[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.52[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0041927083333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.56[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0122135416666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0116927083333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=165917&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=165917&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
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	1.44	NA	NA	-0.0129427083333333	NA
2	1.45	NA	NA	-0.00148437499999992	NA
3	1.45	NA	NA	0.00518229166666674	NA
4	1.47	NA	NA	0.00955729166666664	NA
5	1.49	NA	NA	0.0162239583333333	NA
6	1.5	NA	NA	-0.000234375	NA
7	1.5	1.495078125	1.4875	0.00757812500000011	0.00492187499999974
8	1.5	1.49830729166667	1.49333333333333	0.00497395833333331	0.00169270833333335
9	1.5	1.497578125	1.49833333333333	-0.000755208333333359	0.00242187500000002
10	1.5	1.49830729166667	1.5025	-0.0041927083333334	0.00169270833333335
11	1.5	1.493203125	1.50541666666667	-0.0122135416666667	0.00679687500000004
12	1.51	1.49580729166667	1.5075	-0.0116927083333334	0.0141927083333333
13	1.52	1.49622395833333	1.50916666666667	-0.0129427083333333	0.0237760416666666
14	1.51	1.50934895833333	1.51083333333333	-0.00148437499999992	0.000651041666666741
15	1.51	1.51768229166667	1.5125	0.00518229166666674	-0.00768229166666679
16	1.51	1.524140625	1.51458333333333	0.00955729166666664	-0.014140625
17	1.52	1.53330729166667	1.51708333333333	0.0162239583333333	-0.0133072916666666
18	1.52	1.51893229166667	1.51916666666667	-0.000234375	0.00106770833333347
19	1.52	1.52799479166667	1.52041666666667	0.00757812500000011	-0.0079947916666665
20	1.52	1.52705729166667	1.52208333333333	0.00497395833333331	-0.00705729166666647
21	1.52	1.523828125	1.52458333333333	-0.000755208333333359	-0.00382812500000007
22	1.53	1.52330729166667	1.5275	-0.0041927083333334	0.00669270833333324
23	1.53	1.51861979166667	1.53083333333333	-0.0122135416666667	0.0113802083333334
24	1.53	1.52205729166667	1.53375	-0.0116927083333334	0.00794270833333344
25	1.53	1.52372395833333	1.53666666666667	-0.0129427083333333	0.00627604166666695
26	1.54	1.538515625	1.54	-0.00148437499999992	0.0014843750000002
27	1.54	1.548515625	1.54333333333333	0.00518229166666674	-0.0085156249999998
28	1.55	1.55580729166667	1.54625	0.00955729166666664	-0.00580729166666649
29	1.56	1.565390625	1.54916666666667	0.0162239583333333	-0.00539062499999976
30	1.55	1.55184895833333	1.55208333333333	-0.000234375	-0.00184895833333343
31	1.56	1.562578125	1.555	0.00757812500000011	-0.0025781250000001
32	1.56	1.56330729166667	1.55833333333333	0.00497395833333331	-0.00330729166666655
33	1.56	1.56091145833333	1.56166666666667	-0.000755208333333359	-0.000911458333333171
34	1.56	1.560390625	1.56458333333333	-0.0041927083333334	-0.000390624999999867
35	1.57	1.55528645833333	1.5675	-0.0122135416666667	0.0147135416666671
36	1.56	1.55997395833333	1.57166666666667	-0.0116927083333334	2.6041666666865e-05
37	1.57	1.56330729166667	1.57625	-0.0129427083333333	0.00669270833333369
38	1.58	1.57893229166667	1.58041666666667	-0.00148437499999992	0.00106770833333347
39	1.58	1.58934895833333	1.58416666666667	0.00518229166666674	-0.00934895833333327
40	1.58	1.596640625	1.58708333333333	0.00955729166666664	-0.0166406249999997
41	1.6	1.604140625	1.58791666666667	0.0162239583333333	-0.00414062499999979
42	1.61	1.58768229166667	1.58791666666667	-0.000234375	0.0223177083333337
43	1.61	1.595078125	1.5875	0.00757812500000011	0.0149218750000002
44	1.61	1.59205729166667	1.58708333333333	0.00497395833333331	0.0179427083333337
45	1.6	1.58841145833333	1.58916666666667	-0.000755208333333359	0.0115885416666668
46	1.59	1.58872395833333	1.59291666666667	-0.0041927083333334	0.00127604166666662
47	1.56	1.58361979166667	1.59583333333333	-0.0122135416666667	-0.0236197916666669
48	1.57	1.582890625	1.59458333333333	-0.0116927083333334	-0.012890625
49	1.55	1.57747395833333	1.59041666666667	-0.0129427083333333	-0.0274739583333334
50	1.59	1.58393229166667	1.58541666666667	-0.00148437499999992	0.00606770833333359
51	1.62	1.58518229166667	1.58	0.00518229166666674	0.0348177083333332
52	1.63	1.584140625	1.57458333333333	0.00955729166666664	0.045859375
53	1.62	1.587890625	1.57166666666667	0.0162239583333333	0.0321093750000001
54	1.56	1.572265625	1.5725	-0.000234375	-0.0122656249999999
55	1.56	NA	NA	0.00757812500000011	NA
56	1.54	NA	NA	0.00497395833333331	NA
57	1.54	NA	NA	-0.000755208333333359	NA
58	1.52	NA	NA	-0.0041927083333334	NA
59	1.56	NA	NA	-0.0122135416666667	NA
60	1.59	NA	NA	-0.0116927083333334	NA

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 2

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 3

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 4

PNG link

Postscript link

PDF link

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')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code