Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Mon, 19 Dec 2011 14:47:51 -0500

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/2011/Dec/19/t13243241010hn12akl5mc6r5u.htm/, Retrieved Thu, 16 May 2024 09:43:04 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=157649, Retrieved Thu, 16 May 2024 09:43:04 +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

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

-     [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence gebo...] [2008-12-12 13:32:37] [76963dc1903f0f612b6153510a3818cf]
- R  D  [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence gebo...] [2008-12-17 12:14:40] [76963dc1903f0f612b6153510a3818cf]
-         [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence Plot...] [2008-12-22 18:19:51] [1ce0d16c8f4225c977b42c8fa93bc163]
- RMP       [Univariate Data Series] [Identifying Integ...] [2009-11-22 12:08:06] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- RMPD          [Classical Decomposition] [paper- time serie...] [2011-12-19 19:47:51] [fe2dc4bc83c881ccd49ef12feaba2b65] [Current]
- R  D            [Classical Decomposition] [paper- time serie...] [2011-12-23 16:09:59] [c2267e575f67090c7e8d960bdccd246a] 

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=157649&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]2 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=157649&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=157649&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	2 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	539	NA	NA	-9.67447916666666	NA
2	548	NA	NA	0.981770833333342	NA
3	563	NA	NA	17.6171875	NA
4	581	NA	NA	35.9401041666666	NA
5	572	NA	NA	28.6276041666667	NA
6	519	NA	NA	-24.7369791666667	NA
7	521	518.606770833333	547.833333333333	-29.2265625	2.39322916666663
8	531	535.263020833333	548.916666666667	-13.6536458333333	-4.26302083333337
9	540	541.033854166667	550.541666666667	-9.5078125	-1.03385416666674
10	548	552.6171875	552.458333333333	0.158854166666713	-4.61718750000011
11	556	559.606770833333	554.625	4.98177083333334	-3.60677083333337
12	551	555.408854166667	556.916666666667	-1.5078125	-4.40885416666663
13	549	548.9921875	558.666666666667	-9.67447916666666	0.0078125
14	564	561.190104166667	560.208333333333	0.981770833333342	2.80989583333326
15	586	579.658854166667	562.041666666667	17.6171875	6.34114583333337
16	604	600.065104166667	564.125	35.9401041666666	3.93489583333337
17	601	594.877604166667	566.25	28.6276041666667	6.12239583333337
18	545	543.513020833333	568.25	-24.7369791666667	1.48697916666686
19	537	540.3984375	569.625	-29.2265625	-3.39843749999989
20	552	556.346354166667	570	-13.6536458333333	-4.34635416666663
21	563	560.283854166667	569.791666666667	-9.5078125	2.71614583333337
22	575	569.450520833333	569.291666666667	0.158854166666713	5.54947916666663
23	580	573.3984375	568.416666666667	4.98177083333334	6.6015625
24	575	565.950520833333	567.458333333333	-1.5078125	9.04947916666663
25	558	556.8671875	566.541666666667	-9.67447916666666	1.1328125
26	564	566.356770833333	565.375	0.981770833333342	-2.35677083333337
27	581	581.2421875	563.625	17.6171875	-0.2421875
28	597	596.690104166667	560.75	35.9401041666666	0.309895833333371
29	587	585.4609375	556.833333333333	28.6276041666667	1.5390625
30	536	527.471354166667	552.208333333333	-24.7369791666667	8.52864583333337
31	524	518.190104166667	547.416666666667	-29.2265625	5.80989583333337
32	537	529.013020833333	542.666666666667	-13.6536458333333	7.98697916666674
33	536	528.1171875	537.625	-9.5078125	7.8828125
34	533	532.533854166667	532.375	0.158854166666713	0.466145833333258
35	528	532.2734375	527.291666666667	4.98177083333334	-4.27343750000011
36	516	520.908854166667	522.416666666667	-1.5078125	-4.90885416666674
37	502	508.033854166667	517.708333333333	-9.67447916666666	-6.03385416666669
38	506	514.440104166667	513.458333333333	0.981770833333342	-8.44010416666657
39	518	527.325520833333	509.708333333333	17.6171875	-9.32552083333331
40	534	542.815104166667	506.875	35.9401041666666	-8.81510416666663
41	528	534.002604166667	505.375	28.6276041666667	-6.00260416666669
42	478	480.096354166667	504.833333333333	-24.7369791666667	-2.09635416666669
43	469	475.856770833333	505.083333333333	-29.2265625	-6.85677083333337
44	490	492.638020833333	506.291666666667	-13.6536458333333	-2.63802083333326
45	493	498.658854166667	508.166666666667	-9.5078125	-5.65885416666663
46	508	510.6171875	510.458333333333	0.158854166666713	-2.61718749999994
47	517	517.856770833333	512.875	4.98177083333334	-0.856770833333258
48	514	513.3671875	514.875	-1.5078125	0.632812500000114
49	510	507.825520833333	517.5	-9.67447916666666	2.17447916666674
50	527	521.731770833333	520.75	0.981770833333342	5.26822916666674
51	542	541.4921875	523.875	17.6171875	0.5078125
52	565	563.1484375	527.208333333333	35.9401041666666	1.8515625
53	555	559.377604166667	530.75	28.6276041666667	-4.37760416666674
54	499	509.638020833333	534.375	-24.7369791666667	-10.6380208333333
55	511	509.2734375	538.5	-29.2265625	1.7265625
56	526	529.721354166667	543.375	-13.6536458333333	-3.72135416666663
57	532	539.658854166667	549.166666666667	-9.5078125	-7.65885416666663
58	549	555.1171875	554.958333333333	0.158854166666713	-6.11718749999989
59	561	565.190104166667	560.208333333333	4.98177083333334	-4.19010416666663
60	557	564.4921875	566	-1.5078125	-7.49218749999989
61	566	NA	571.666666666667	NA	NA
62	588	NA	576.25	NA	NA
63	620	NA	580.25	NA	NA
64	626	NA	583.958333333333	NA	NA
65	620	NA	NA	NA	NA
66	573	NA	NA	NA	NA
67	573	NA	NA	NA	NA
68	574	NA	NA	NA	NA
69	580	NA	NA	NA	NA
70	590	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 539 & NA & NA & -9.67447916666666 & NA \tabularnewline
2 & 548 & NA & NA & 0.981770833333342 & NA \tabularnewline
3 & 563 & NA & NA & 17.6171875 & NA \tabularnewline
4 & 581 & NA & NA & 35.9401041666666 & NA \tabularnewline
5 & 572 & NA & NA & 28.6276041666667 & NA \tabularnewline
6 & 519 & NA & NA & -24.7369791666667 & NA \tabularnewline
7 & 521 & 518.606770833333 & 547.833333333333 & -29.2265625 & 2.39322916666663 \tabularnewline
8 & 531 & 535.263020833333 & 548.916666666667 & -13.6536458333333 & -4.26302083333337 \tabularnewline
9 & 540 & 541.033854166667 & 550.541666666667 & -9.5078125 & -1.03385416666674 \tabularnewline
10 & 548 & 552.6171875 & 552.458333333333 & 0.158854166666713 & -4.61718750000011 \tabularnewline
11 & 556 & 559.606770833333 & 554.625 & 4.98177083333334 & -3.60677083333337 \tabularnewline
12 & 551 & 555.408854166667 & 556.916666666667 & -1.5078125 & -4.40885416666663 \tabularnewline
13 & 549 & 548.9921875 & 558.666666666667 & -9.67447916666666 & 0.0078125 \tabularnewline
14 & 564 & 561.190104166667 & 560.208333333333 & 0.981770833333342 & 2.80989583333326 \tabularnewline
15 & 586 & 579.658854166667 & 562.041666666667 & 17.6171875 & 6.34114583333337 \tabularnewline
16 & 604 & 600.065104166667 & 564.125 & 35.9401041666666 & 3.93489583333337 \tabularnewline
17 & 601 & 594.877604166667 & 566.25 & 28.6276041666667 & 6.12239583333337 \tabularnewline
18 & 545 & 543.513020833333 & 568.25 & -24.7369791666667 & 1.48697916666686 \tabularnewline
19 & 537 & 540.3984375 & 569.625 & -29.2265625 & -3.39843749999989 \tabularnewline
20 & 552 & 556.346354166667 & 570 & -13.6536458333333 & -4.34635416666663 \tabularnewline
21 & 563 & 560.283854166667 & 569.791666666667 & -9.5078125 & 2.71614583333337 \tabularnewline
22 & 575 & 569.450520833333 & 569.291666666667 & 0.158854166666713 & 5.54947916666663 \tabularnewline
23 & 580 & 573.3984375 & 568.416666666667 & 4.98177083333334 & 6.6015625 \tabularnewline
24 & 575 & 565.950520833333 & 567.458333333333 & -1.5078125 & 9.04947916666663 \tabularnewline
25 & 558 & 556.8671875 & 566.541666666667 & -9.67447916666666 & 1.1328125 \tabularnewline
26 & 564 & 566.356770833333 & 565.375 & 0.981770833333342 & -2.35677083333337 \tabularnewline
27 & 581 & 581.2421875 & 563.625 & 17.6171875 & -0.2421875 \tabularnewline
28 & 597 & 596.690104166667 & 560.75 & 35.9401041666666 & 0.309895833333371 \tabularnewline
29 & 587 & 585.4609375 & 556.833333333333 & 28.6276041666667 & 1.5390625 \tabularnewline
30 & 536 & 527.471354166667 & 552.208333333333 & -24.7369791666667 & 8.52864583333337 \tabularnewline
31 & 524 & 518.190104166667 & 547.416666666667 & -29.2265625 & 5.80989583333337 \tabularnewline
32 & 537 & 529.013020833333 & 542.666666666667 & -13.6536458333333 & 7.98697916666674 \tabularnewline
33 & 536 & 528.1171875 & 537.625 & -9.5078125 & 7.8828125 \tabularnewline
34 & 533 & 532.533854166667 & 532.375 & 0.158854166666713 & 0.466145833333258 \tabularnewline
35 & 528 & 532.2734375 & 527.291666666667 & 4.98177083333334 & -4.27343750000011 \tabularnewline
36 & 516 & 520.908854166667 & 522.416666666667 & -1.5078125 & -4.90885416666674 \tabularnewline
37 & 502 & 508.033854166667 & 517.708333333333 & -9.67447916666666 & -6.03385416666669 \tabularnewline
38 & 506 & 514.440104166667 & 513.458333333333 & 0.981770833333342 & -8.44010416666657 \tabularnewline
39 & 518 & 527.325520833333 & 509.708333333333 & 17.6171875 & -9.32552083333331 \tabularnewline
40 & 534 & 542.815104166667 & 506.875 & 35.9401041666666 & -8.81510416666663 \tabularnewline
41 & 528 & 534.002604166667 & 505.375 & 28.6276041666667 & -6.00260416666669 \tabularnewline
42 & 478 & 480.096354166667 & 504.833333333333 & -24.7369791666667 & -2.09635416666669 \tabularnewline
43 & 469 & 475.856770833333 & 505.083333333333 & -29.2265625 & -6.85677083333337 \tabularnewline
44 & 490 & 492.638020833333 & 506.291666666667 & -13.6536458333333 & -2.63802083333326 \tabularnewline
45 & 493 & 498.658854166667 & 508.166666666667 & -9.5078125 & -5.65885416666663 \tabularnewline
46 & 508 & 510.6171875 & 510.458333333333 & 0.158854166666713 & -2.61718749999994 \tabularnewline
47 & 517 & 517.856770833333 & 512.875 & 4.98177083333334 & -0.856770833333258 \tabularnewline
48 & 514 & 513.3671875 & 514.875 & -1.5078125 & 0.632812500000114 \tabularnewline
49 & 510 & 507.825520833333 & 517.5 & -9.67447916666666 & 2.17447916666674 \tabularnewline
50 & 527 & 521.731770833333 & 520.75 & 0.981770833333342 & 5.26822916666674 \tabularnewline
51 & 542 & 541.4921875 & 523.875 & 17.6171875 & 0.5078125 \tabularnewline
52 & 565 & 563.1484375 & 527.208333333333 & 35.9401041666666 & 1.8515625 \tabularnewline
53 & 555 & 559.377604166667 & 530.75 & 28.6276041666667 & -4.37760416666674 \tabularnewline
54 & 499 & 509.638020833333 & 534.375 & -24.7369791666667 & -10.6380208333333 \tabularnewline
55 & 511 & 509.2734375 & 538.5 & -29.2265625 & 1.7265625 \tabularnewline
56 & 526 & 529.721354166667 & 543.375 & -13.6536458333333 & -3.72135416666663 \tabularnewline
57 & 532 & 539.658854166667 & 549.166666666667 & -9.5078125 & -7.65885416666663 \tabularnewline
58 & 549 & 555.1171875 & 554.958333333333 & 0.158854166666713 & -6.11718749999989 \tabularnewline
59 & 561 & 565.190104166667 & 560.208333333333 & 4.98177083333334 & -4.19010416666663 \tabularnewline
60 & 557 & 564.4921875 & 566 & -1.5078125 & -7.49218749999989 \tabularnewline
61 & 566 & NA & 571.666666666667 & NA & NA \tabularnewline
62 & 588 & NA & 576.25 & NA & NA \tabularnewline
63 & 620 & NA & 580.25 & NA & NA \tabularnewline
64 & 626 & NA & 583.958333333333 & NA & NA \tabularnewline
65 & 620 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
66 & 573 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
67 & 573 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
68 & 574 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
69 & 580 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
70 & 590 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=157649&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]539[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-9.67447916666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]548[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.981770833333342[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]563[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]17.6171875[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]581[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]35.9401041666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]572[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]28.6276041666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]519[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-24.7369791666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]521[/C][C]518.606770833333[/C][C]547.833333333333[/C][C]-29.2265625[/C][C]2.39322916666663[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]531[/C][C]535.263020833333[/C][C]548.916666666667[/C][C]-13.6536458333333[/C][C]-4.26302083333337[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]540[/C][C]541.033854166667[/C][C]550.541666666667[/C][C]-9.5078125[/C][C]-1.03385416666674[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]548[/C][C]552.6171875[/C][C]552.458333333333[/C][C]0.158854166666713[/C][C]-4.61718750000011[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]556[/C][C]559.606770833333[/C][C]554.625[/C][C]4.98177083333334[/C][C]-3.60677083333337[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]551[/C][C]555.408854166667[/C][C]556.916666666667[/C][C]-1.5078125[/C][C]-4.40885416666663[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]549[/C][C]548.9921875[/C][C]558.666666666667[/C][C]-9.67447916666666[/C][C]0.0078125[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]564[/C][C]561.190104166667[/C][C]560.208333333333[/C][C]0.981770833333342[/C][C]2.80989583333326[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]586[/C][C]579.658854166667[/C][C]562.041666666667[/C][C]17.6171875[/C][C]6.34114583333337[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]604[/C][C]600.065104166667[/C][C]564.125[/C][C]35.9401041666666[/C][C]3.93489583333337[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]601[/C][C]594.877604166667[/C][C]566.25[/C][C]28.6276041666667[/C][C]6.12239583333337[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]545[/C][C]543.513020833333[/C][C]568.25[/C][C]-24.7369791666667[/C][C]1.48697916666686[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]537[/C][C]540.3984375[/C][C]569.625[/C][C]-29.2265625[/C][C]-3.39843749999989[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]552[/C][C]556.346354166667[/C][C]570[/C][C]-13.6536458333333[/C][C]-4.34635416666663[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]563[/C][C]560.283854166667[/C][C]569.791666666667[/C][C]-9.5078125[/C][C]2.71614583333337[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]575[/C][C]569.450520833333[/C][C]569.291666666667[/C][C]0.158854166666713[/C][C]5.54947916666663[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]580[/C][C]573.3984375[/C][C]568.416666666667[/C][C]4.98177083333334[/C][C]6.6015625[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]575[/C][C]565.950520833333[/C][C]567.458333333333[/C][C]-1.5078125[/C][C]9.04947916666663[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]558[/C][C]556.8671875[/C][C]566.541666666667[/C][C]-9.67447916666666[/C][C]1.1328125[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]564[/C][C]566.356770833333[/C][C]565.375[/C][C]0.981770833333342[/C][C]-2.35677083333337[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]581[/C][C]581.2421875[/C][C]563.625[/C][C]17.6171875[/C][C]-0.2421875[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]597[/C][C]596.690104166667[/C][C]560.75[/C][C]35.9401041666666[/C][C]0.309895833333371[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]587[/C][C]585.4609375[/C][C]556.833333333333[/C][C]28.6276041666667[/C][C]1.5390625[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]536[/C][C]527.471354166667[/C][C]552.208333333333[/C][C]-24.7369791666667[/C][C]8.52864583333337[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]524[/C][C]518.190104166667[/C][C]547.416666666667[/C][C]-29.2265625[/C][C]5.80989583333337[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]537[/C][C]529.013020833333[/C][C]542.666666666667[/C][C]-13.6536458333333[/C][C]7.98697916666674[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]536[/C][C]528.1171875[/C][C]537.625[/C][C]-9.5078125[/C][C]7.8828125[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]533[/C][C]532.533854166667[/C][C]532.375[/C][C]0.158854166666713[/C][C]0.466145833333258[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]528[/C][C]532.2734375[/C][C]527.291666666667[/C][C]4.98177083333334[/C][C]-4.27343750000011[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]516[/C][C]520.908854166667[/C][C]522.416666666667[/C][C]-1.5078125[/C][C]-4.90885416666674[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]502[/C][C]508.033854166667[/C][C]517.708333333333[/C][C]-9.67447916666666[/C][C]-6.03385416666669[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]506[/C][C]514.440104166667[/C][C]513.458333333333[/C][C]0.981770833333342[/C][C]-8.44010416666657[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]518[/C][C]527.325520833333[/C][C]509.708333333333[/C][C]17.6171875[/C][C]-9.32552083333331[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]534[/C][C]542.815104166667[/C][C]506.875[/C][C]35.9401041666666[/C][C]-8.81510416666663[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]528[/C][C]534.002604166667[/C][C]505.375[/C][C]28.6276041666667[/C][C]-6.00260416666669[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]478[/C][C]480.096354166667[/C][C]504.833333333333[/C][C]-24.7369791666667[/C][C]-2.09635416666669[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]469[/C][C]475.856770833333[/C][C]505.083333333333[/C][C]-29.2265625[/C][C]-6.85677083333337[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]490[/C][C]492.638020833333[/C][C]506.291666666667[/C][C]-13.6536458333333[/C][C]-2.63802083333326[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]493[/C][C]498.658854166667[/C][C]508.166666666667[/C][C]-9.5078125[/C][C]-5.65885416666663[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]508[/C][C]510.6171875[/C][C]510.458333333333[/C][C]0.158854166666713[/C][C]-2.61718749999994[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]517[/C][C]517.856770833333[/C][C]512.875[/C][C]4.98177083333334[/C][C]-0.856770833333258[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]514[/C][C]513.3671875[/C][C]514.875[/C][C]-1.5078125[/C][C]0.632812500000114[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]510[/C][C]507.825520833333[/C][C]517.5[/C][C]-9.67447916666666[/C][C]2.17447916666674[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]527[/C][C]521.731770833333[/C][C]520.75[/C][C]0.981770833333342[/C][C]5.26822916666674[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]542[/C][C]541.4921875[/C][C]523.875[/C][C]17.6171875[/C][C]0.5078125[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]565[/C][C]563.1484375[/C][C]527.208333333333[/C][C]35.9401041666666[/C][C]1.8515625[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]555[/C][C]559.377604166667[/C][C]530.75[/C][C]28.6276041666667[/C][C]-4.37760416666674[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]499[/C][C]509.638020833333[/C][C]534.375[/C][C]-24.7369791666667[/C][C]-10.6380208333333[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]511[/C][C]509.2734375[/C][C]538.5[/C][C]-29.2265625[/C][C]1.7265625[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]526[/C][C]529.721354166667[/C][C]543.375[/C][C]-13.6536458333333[/C][C]-3.72135416666663[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]532[/C][C]539.658854166667[/C][C]549.166666666667[/C][C]-9.5078125[/C][C]-7.65885416666663[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]549[/C][C]555.1171875[/C][C]554.958333333333[/C][C]0.158854166666713[/C][C]-6.11718749999989[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]561[/C][C]565.190104166667[/C][C]560.208333333333[/C][C]4.98177083333334[/C][C]-4.19010416666663[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]557[/C][C]564.4921875[/C][C]566[/C][C]-1.5078125[/C][C]-7.49218749999989[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]566[/C][C]NA[/C][C]571.666666666667[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]588[/C][C]NA[/C][C]576.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]620[/C][C]NA[/C][C]580.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]626[/C][C]NA[/C][C]583.958333333333[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]620[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]573[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]573[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]574[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]580[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]590[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=157649&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=157649&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	539	NA	NA	-9.67447916666666	NA
2	548	NA	NA	0.981770833333342	NA
3	563	NA	NA	17.6171875	NA
4	581	NA	NA	35.9401041666666	NA
5	572	NA	NA	28.6276041666667	NA
6	519	NA	NA	-24.7369791666667	NA
7	521	518.606770833333	547.833333333333	-29.2265625	2.39322916666663
8	531	535.263020833333	548.916666666667	-13.6536458333333	-4.26302083333337
9	540	541.033854166667	550.541666666667	-9.5078125	-1.03385416666674
10	548	552.6171875	552.458333333333	0.158854166666713	-4.61718750000011
11	556	559.606770833333	554.625	4.98177083333334	-3.60677083333337
12	551	555.408854166667	556.916666666667	-1.5078125	-4.40885416666663
13	549	548.9921875	558.666666666667	-9.67447916666666	0.0078125
14	564	561.190104166667	560.208333333333	0.981770833333342	2.80989583333326
15	586	579.658854166667	562.041666666667	17.6171875	6.34114583333337
16	604	600.065104166667	564.125	35.9401041666666	3.93489583333337
17	601	594.877604166667	566.25	28.6276041666667	6.12239583333337
18	545	543.513020833333	568.25	-24.7369791666667	1.48697916666686
19	537	540.3984375	569.625	-29.2265625	-3.39843749999989
20	552	556.346354166667	570	-13.6536458333333	-4.34635416666663
21	563	560.283854166667	569.791666666667	-9.5078125	2.71614583333337
22	575	569.450520833333	569.291666666667	0.158854166666713	5.54947916666663
23	580	573.3984375	568.416666666667	4.98177083333334	6.6015625
24	575	565.950520833333	567.458333333333	-1.5078125	9.04947916666663
25	558	556.8671875	566.541666666667	-9.67447916666666	1.1328125
26	564	566.356770833333	565.375	0.981770833333342	-2.35677083333337
27	581	581.2421875	563.625	17.6171875	-0.2421875
28	597	596.690104166667	560.75	35.9401041666666	0.309895833333371
29	587	585.4609375	556.833333333333	28.6276041666667	1.5390625
30	536	527.471354166667	552.208333333333	-24.7369791666667	8.52864583333337
31	524	518.190104166667	547.416666666667	-29.2265625	5.80989583333337
32	537	529.013020833333	542.666666666667	-13.6536458333333	7.98697916666674
33	536	528.1171875	537.625	-9.5078125	7.8828125
34	533	532.533854166667	532.375	0.158854166666713	0.466145833333258
35	528	532.2734375	527.291666666667	4.98177083333334	-4.27343750000011
36	516	520.908854166667	522.416666666667	-1.5078125	-4.90885416666674
37	502	508.033854166667	517.708333333333	-9.67447916666666	-6.03385416666669
38	506	514.440104166667	513.458333333333	0.981770833333342	-8.44010416666657
39	518	527.325520833333	509.708333333333	17.6171875	-9.32552083333331
40	534	542.815104166667	506.875	35.9401041666666	-8.81510416666663
41	528	534.002604166667	505.375	28.6276041666667	-6.00260416666669
42	478	480.096354166667	504.833333333333	-24.7369791666667	-2.09635416666669
43	469	475.856770833333	505.083333333333	-29.2265625	-6.85677083333337
44	490	492.638020833333	506.291666666667	-13.6536458333333	-2.63802083333326
45	493	498.658854166667	508.166666666667	-9.5078125	-5.65885416666663
46	508	510.6171875	510.458333333333	0.158854166666713	-2.61718749999994
47	517	517.856770833333	512.875	4.98177083333334	-0.856770833333258
48	514	513.3671875	514.875	-1.5078125	0.632812500000114
49	510	507.825520833333	517.5	-9.67447916666666	2.17447916666674
50	527	521.731770833333	520.75	0.981770833333342	5.26822916666674
51	542	541.4921875	523.875	17.6171875	0.5078125
52	565	563.1484375	527.208333333333	35.9401041666666	1.8515625
53	555	559.377604166667	530.75	28.6276041666667	-4.37760416666674
54	499	509.638020833333	534.375	-24.7369791666667	-10.6380208333333
55	511	509.2734375	538.5	-29.2265625	1.7265625
56	526	529.721354166667	543.375	-13.6536458333333	-3.72135416666663
57	532	539.658854166667	549.166666666667	-9.5078125	-7.65885416666663
58	549	555.1171875	554.958333333333	0.158854166666713	-6.11718749999989
59	561	565.190104166667	560.208333333333	4.98177083333334	-4.19010416666663
60	557	564.4921875	566	-1.5078125	-7.49218749999989
61	566	NA	571.666666666667	NA	NA
62	588	NA	576.25	NA	NA
63	620	NA	580.25	NA	NA
64	626	NA	583.958333333333	NA	NA
65	620	NA	NA	NA	NA
66	573	NA	NA	NA	NA
67	573	NA	NA	NA	NA
68	574	NA	NA	NA	NA
69	580	NA	NA	NA	NA
70	590	NA	NA	NA	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