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

Sat, 08 Dec 2012 08:28:35 -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/2012/Dec/08/t1354973437ypeeamtuw0cvvmn.htm/, Retrieved Wed, 13 May 2026 15:04:42 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197582, Retrieved Wed, 13 May 2026 15:04:42 +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

327

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

-       [Classical Decomposition] [opdracht 9 oef 2] [2012-12-08 13:28:35] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

2,08
2,09
2,36
2,99
2,75
1,58
1,69
1,3
1,97
1,84
1,96
1,86
2,75
2,62
2,41
3,61
2,03
1,45
1,4
1,3
1,58
2,1
2,27
2,54
2,55
2,05
2,32
2,6
2,1
1,61
1,55
1,12
1,39
2,18
1,94
2,27
2,41
2,2
2,58
2,9
2,12
1,34
1,07
0,86
1
1,54
1,29
1,44
2,6
2,77
3,31
3,2
2,07
1,42
1,43
1,28
1,59
1,68
2,01
2,52
2,74
3,06
2,69
2,32
1,67
1,04
0,98
0,86
0,97
1,3
1,82

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 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=197582&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=197582&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197582&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	3 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	2.08	NA	NA	1.29641734962793	NA
2	2.09	NA	NA	1.27014305884595	NA
3	2.36	NA	NA	1.33940409966757	NA
4	2.99	NA	NA	1.47359461392227	NA
5	2.75	NA	NA	1.01323785737863	NA
6	1.58	NA	NA	0.7256262396294	NA
7	1.69	1.4505400000566	2.06708333333333	0.701732715205775	1.16508334822484
8	1.3	1.20642912537968	2.11708333333333	0.569854339876253	1.0775601920178
9	1.97	1.55535250294466	2.14125	0.726375950003345	1.26659390477098
10	1.84	1.97419429131314	2.16916666666667	0.910116461611897	0.932025793052071
11	1.96	2.00442276069826	2.165	0.925830374456472	0.977837629082406
12	1.86	2.23109405382812	2.12958333333333	1.0476669397745	0.833671712229525
13	2.75	2.73814147719332	2.11208333333333	1.29641734962793	1.00433086562745
14	2.62	2.66730042357649	2.1	1.27014305884595	0.982266555668645
15	2.41	2.7909832926823	2.08375	1.33940409966757	0.863494957608236
16	3.61	3.06262080593512	2.07833333333333	1.47359461392227	1.17872901307407
17	2.03	2.12991041269801	2.10208333333333	1.01323785737863	0.953091730007814
18	1.45	1.55525890693901	2.14333333333333	0.7256262396294	0.932320653191963
19	1.4	1.51808177389516	2.16333333333333	0.701732715205775	0.922216460321383
20	1.3	1.21450206186126	2.13125	0.569854339876253	1.07039752407477
21	1.58	1.52811340481954	2.10375	0.726375950003345	1.03395467575693
22	2.1	1.87294383495882	2.05791666666667	0.910116461611897	1.12122956428439
23	2.27	1.869020068434	2.01875	0.925830374456472	1.21454019586957
24	2.54	2.12501777617595	2.02833333333333	1.0476669397745	1.1952841187855
25	2.55	2.64631191492801	2.04125	1.29641734962793	0.963605229457379
26	2.05	2.59109184004574	2.04	1.27014305884595	0.791172265033961
27	2.32	2.7117352167853	2.02458333333333	1.33940409966757	0.855540756943926
28	2.6	2.97666112012298	2.02	1.47359461392227	0.873461873917505
29	2.1	2.03618591089048	2.00958333333333	1.01323785737863	1.03134001112974
30	1.61	1.44006574139785	1.98458333333333	0.7256262396294	1.11800451445863
31	1.55	1.38065911716736	1.9675	0.701732715205775	1.12265220337665
32	1.12	1.12142585301481	1.96791666666667	0.569854339876253	0.998728535630799
33	1.39	1.44185626075664	1.985	0.726375950003345	0.964035069120255
34	2.18	1.82781722707056	2.00833333333333	0.910116461611897	1.19267942533504
35	1.94	1.87172040702617	2.02166666666667	0.925830374456472	1.03647958996307
36	2.27	2.10712013262147	2.01125	1.0476669397745	1.07729975375248
37	2.41	2.5669063522633	1.98	1.29641734962793	0.938873363212121
38	2.2	2.47572051220056	1.94916666666667	1.27014305884595	0.888630194385114
39	2.58	2.57444629656938	1.92208333333333	1.33940409966757	1.00215724190403
40	2.9	2.76912987866226	1.87916666666667	1.47359461392227	1.04726037675089
41	2.12	1.84958127215658	1.82541666666667	1.01323785737863	1.14620537735447
42	1.34	1.27982328014635	1.76375	0.7256262396294	1.04701955401746
43	1.07	1.2189682040387	1.73708333333333	0.701732715205775	0.877791558840391
44	0.86	1.00792986365612	1.76875	0.569854339876253	0.853233970943645
45	1	1.32412282552693	1.82291666666667	0.726375950003345	0.755216948701154
46	1.54	1.69812563129086	1.86583333333333	0.910116461611897	0.906882253952753
47	1.29	1.73708924007396	1.87625	0.925830374456472	0.742621605292471
48	1.44	1.96699467942663	1.8775	1.0476669397745	0.732081288811494
49	2.6	2.45779122533628	1.89583333333333	1.29641734962793	1.0578603964396
50	2.77	2.44925919847461	1.92833333333333	1.27014305884595	1.13095420922586
51	3.31	2.63918416138664	1.97041666666667	1.33940409966757	1.25417545635046
52	3.2	2.94841722335614	2.00083333333333	1.47359461392227	1.08532807862162
53	2.07	2.06362776952782	2.03666666666667	1.01323785737863	1.00308787784613
54	1.42	1.53228074268408	2.11166666666667	0.7256262396294	0.926723126150237
55	1.43	1.51749699663249	2.1625	0.701732715205775	0.942341239009597
56	1.28	1.24251990023851	2.18041666666667	0.569854339876253	1.03016458710584
57	1.59	1.57381455834058	2.16666666666667	0.726375950003345	1.01028421142354
58	1.68	1.91503672130837	2.10416666666667	0.910116461611897	0.877267773148607
59	2.01	1.89872379294781	2.05083333333333	0.925830374456472	1.05860578956533
60	2.52	2.11454110677821	2.01833333333333	1.0476669397745	1.19174793619386
61	2.74	2.5717679173244	1.98375	1.29641734962793	1.06541495503631
62	3.06	2.47360360710249	1.9475	1.27014305884595	1.23706158545928
63	2.69	2.55044863978367	1.90416666666667	1.33940409966757	1.05471639696621
64	2.32	2.74456996843023	1.8625	1.47359461392227	0.845305467408775
65	1.67	1.86309111025496	1.83875	1.01323785737863	0.896359813434706
66	1.04	NA	NA	0.7256262396294	NA
67	0.98	NA	NA	0.701732715205775	NA
68	0.86	NA	NA	0.569854339876253	NA
69	0.97	NA	NA	0.726375950003345	NA
70	1.3	NA	NA	0.910116461611897	NA
71	1.82	NA	NA	0.925830374456472	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.08 & NA & NA & 1.29641734962793 & NA \tabularnewline
2 & 2.09 & NA & NA & 1.27014305884595 & NA \tabularnewline
3 & 2.36 & NA & NA & 1.33940409966757 & NA \tabularnewline
4 & 2.99 & NA & NA & 1.47359461392227 & NA \tabularnewline
5 & 2.75 & NA & NA & 1.01323785737863 & NA \tabularnewline
6 & 1.58 & NA & NA & 0.7256262396294 & NA \tabularnewline
7 & 1.69 & 1.4505400000566 & 2.06708333333333 & 0.701732715205775 & 1.16508334822484 \tabularnewline
8 & 1.3 & 1.20642912537968 & 2.11708333333333 & 0.569854339876253 & 1.0775601920178 \tabularnewline
9 & 1.97 & 1.55535250294466 & 2.14125 & 0.726375950003345 & 1.26659390477098 \tabularnewline
10 & 1.84 & 1.97419429131314 & 2.16916666666667 & 0.910116461611897 & 0.932025793052071 \tabularnewline
11 & 1.96 & 2.00442276069826 & 2.165 & 0.925830374456472 & 0.977837629082406 \tabularnewline
12 & 1.86 & 2.23109405382812 & 2.12958333333333 & 1.0476669397745 & 0.833671712229525 \tabularnewline
13 & 2.75 & 2.73814147719332 & 2.11208333333333 & 1.29641734962793 & 1.00433086562745 \tabularnewline
14 & 2.62 & 2.66730042357649 & 2.1 & 1.27014305884595 & 0.982266555668645 \tabularnewline
15 & 2.41 & 2.7909832926823 & 2.08375 & 1.33940409966757 & 0.863494957608236 \tabularnewline
16 & 3.61 & 3.06262080593512 & 2.07833333333333 & 1.47359461392227 & 1.17872901307407 \tabularnewline
17 & 2.03 & 2.12991041269801 & 2.10208333333333 & 1.01323785737863 & 0.953091730007814 \tabularnewline
18 & 1.45 & 1.55525890693901 & 2.14333333333333 & 0.7256262396294 & 0.932320653191963 \tabularnewline
19 & 1.4 & 1.51808177389516 & 2.16333333333333 & 0.701732715205775 & 0.922216460321383 \tabularnewline
20 & 1.3 & 1.21450206186126 & 2.13125 & 0.569854339876253 & 1.07039752407477 \tabularnewline
21 & 1.58 & 1.52811340481954 & 2.10375 & 0.726375950003345 & 1.03395467575693 \tabularnewline
22 & 2.1 & 1.87294383495882 & 2.05791666666667 & 0.910116461611897 & 1.12122956428439 \tabularnewline
23 & 2.27 & 1.869020068434 & 2.01875 & 0.925830374456472 & 1.21454019586957 \tabularnewline
24 & 2.54 & 2.12501777617595 & 2.02833333333333 & 1.0476669397745 & 1.1952841187855 \tabularnewline
25 & 2.55 & 2.64631191492801 & 2.04125 & 1.29641734962793 & 0.963605229457379 \tabularnewline
26 & 2.05 & 2.59109184004574 & 2.04 & 1.27014305884595 & 0.791172265033961 \tabularnewline
27 & 2.32 & 2.7117352167853 & 2.02458333333333 & 1.33940409966757 & 0.855540756943926 \tabularnewline
28 & 2.6 & 2.97666112012298 & 2.02 & 1.47359461392227 & 0.873461873917505 \tabularnewline
29 & 2.1 & 2.03618591089048 & 2.00958333333333 & 1.01323785737863 & 1.03134001112974 \tabularnewline
30 & 1.61 & 1.44006574139785 & 1.98458333333333 & 0.7256262396294 & 1.11800451445863 \tabularnewline
31 & 1.55 & 1.38065911716736 & 1.9675 & 0.701732715205775 & 1.12265220337665 \tabularnewline
32 & 1.12 & 1.12142585301481 & 1.96791666666667 & 0.569854339876253 & 0.998728535630799 \tabularnewline
33 & 1.39 & 1.44185626075664 & 1.985 & 0.726375950003345 & 0.964035069120255 \tabularnewline
34 & 2.18 & 1.82781722707056 & 2.00833333333333 & 0.910116461611897 & 1.19267942533504 \tabularnewline
35 & 1.94 & 1.87172040702617 & 2.02166666666667 & 0.925830374456472 & 1.03647958996307 \tabularnewline
36 & 2.27 & 2.10712013262147 & 2.01125 & 1.0476669397745 & 1.07729975375248 \tabularnewline
37 & 2.41 & 2.5669063522633 & 1.98 & 1.29641734962793 & 0.938873363212121 \tabularnewline
38 & 2.2 & 2.47572051220056 & 1.94916666666667 & 1.27014305884595 & 0.888630194385114 \tabularnewline
39 & 2.58 & 2.57444629656938 & 1.92208333333333 & 1.33940409966757 & 1.00215724190403 \tabularnewline
40 & 2.9 & 2.76912987866226 & 1.87916666666667 & 1.47359461392227 & 1.04726037675089 \tabularnewline
41 & 2.12 & 1.84958127215658 & 1.82541666666667 & 1.01323785737863 & 1.14620537735447 \tabularnewline
42 & 1.34 & 1.27982328014635 & 1.76375 & 0.7256262396294 & 1.04701955401746 \tabularnewline
43 & 1.07 & 1.2189682040387 & 1.73708333333333 & 0.701732715205775 & 0.877791558840391 \tabularnewline
44 & 0.86 & 1.00792986365612 & 1.76875 & 0.569854339876253 & 0.853233970943645 \tabularnewline
45 & 1 & 1.32412282552693 & 1.82291666666667 & 0.726375950003345 & 0.755216948701154 \tabularnewline
46 & 1.54 & 1.69812563129086 & 1.86583333333333 & 0.910116461611897 & 0.906882253952753 \tabularnewline
47 & 1.29 & 1.73708924007396 & 1.87625 & 0.925830374456472 & 0.742621605292471 \tabularnewline
48 & 1.44 & 1.96699467942663 & 1.8775 & 1.0476669397745 & 0.732081288811494 \tabularnewline
49 & 2.6 & 2.45779122533628 & 1.89583333333333 & 1.29641734962793 & 1.0578603964396 \tabularnewline
50 & 2.77 & 2.44925919847461 & 1.92833333333333 & 1.27014305884595 & 1.13095420922586 \tabularnewline
51 & 3.31 & 2.63918416138664 & 1.97041666666667 & 1.33940409966757 & 1.25417545635046 \tabularnewline
52 & 3.2 & 2.94841722335614 & 2.00083333333333 & 1.47359461392227 & 1.08532807862162 \tabularnewline
53 & 2.07 & 2.06362776952782 & 2.03666666666667 & 1.01323785737863 & 1.00308787784613 \tabularnewline
54 & 1.42 & 1.53228074268408 & 2.11166666666667 & 0.7256262396294 & 0.926723126150237 \tabularnewline
55 & 1.43 & 1.51749699663249 & 2.1625 & 0.701732715205775 & 0.942341239009597 \tabularnewline
56 & 1.28 & 1.24251990023851 & 2.18041666666667 & 0.569854339876253 & 1.03016458710584 \tabularnewline
57 & 1.59 & 1.57381455834058 & 2.16666666666667 & 0.726375950003345 & 1.01028421142354 \tabularnewline
58 & 1.68 & 1.91503672130837 & 2.10416666666667 & 0.910116461611897 & 0.877267773148607 \tabularnewline
59 & 2.01 & 1.89872379294781 & 2.05083333333333 & 0.925830374456472 & 1.05860578956533 \tabularnewline
60 & 2.52 & 2.11454110677821 & 2.01833333333333 & 1.0476669397745 & 1.19174793619386 \tabularnewline
61 & 2.74 & 2.5717679173244 & 1.98375 & 1.29641734962793 & 1.06541495503631 \tabularnewline
62 & 3.06 & 2.47360360710249 & 1.9475 & 1.27014305884595 & 1.23706158545928 \tabularnewline
63 & 2.69 & 2.55044863978367 & 1.90416666666667 & 1.33940409966757 & 1.05471639696621 \tabularnewline
64 & 2.32 & 2.74456996843023 & 1.8625 & 1.47359461392227 & 0.845305467408775 \tabularnewline
65 & 1.67 & 1.86309111025496 & 1.83875 & 1.01323785737863 & 0.896359813434706 \tabularnewline
66 & 1.04 & NA & NA & 0.7256262396294 & NA \tabularnewline
67 & 0.98 & NA & NA & 0.701732715205775 & NA \tabularnewline
68 & 0.86 & NA & NA & 0.569854339876253 & NA \tabularnewline
69 & 0.97 & NA & NA & 0.726375950003345 & NA \tabularnewline
70 & 1.3 & NA & NA & 0.910116461611897 & NA \tabularnewline
71 & 1.82 & NA & NA & 0.925830374456472 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197582&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]2.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.29641734962793[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.27014305884595[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.36[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.33940409966757[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.47359461392227[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.75[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01323785737863[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.7256262396294[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.69[/C][C]1.4505400000566[/C][C]2.06708333333333[/C][C]0.701732715205775[/C][C]1.16508334822484[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.3[/C][C]1.20642912537968[/C][C]2.11708333333333[/C][C]0.569854339876253[/C][C]1.0775601920178[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.97[/C][C]1.55535250294466[/C][C]2.14125[/C][C]0.726375950003345[/C][C]1.26659390477098[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.84[/C][C]1.97419429131314[/C][C]2.16916666666667[/C][C]0.910116461611897[/C][C]0.932025793052071[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.96[/C][C]2.00442276069826[/C][C]2.165[/C][C]0.925830374456472[/C][C]0.977837629082406[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.86[/C][C]2.23109405382812[/C][C]2.12958333333333[/C][C]1.0476669397745[/C][C]0.833671712229525[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.75[/C][C]2.73814147719332[/C][C]2.11208333333333[/C][C]1.29641734962793[/C][C]1.00433086562745[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.62[/C][C]2.66730042357649[/C][C]2.1[/C][C]1.27014305884595[/C][C]0.982266555668645[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2.41[/C][C]2.7909832926823[/C][C]2.08375[/C][C]1.33940409966757[/C][C]0.863494957608236[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]3.61[/C][C]3.06262080593512[/C][C]2.07833333333333[/C][C]1.47359461392227[/C][C]1.17872901307407[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.03[/C][C]2.12991041269801[/C][C]2.10208333333333[/C][C]1.01323785737863[/C][C]0.953091730007814[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.45[/C][C]1.55525890693901[/C][C]2.14333333333333[/C][C]0.7256262396294[/C][C]0.932320653191963[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.4[/C][C]1.51808177389516[/C][C]2.16333333333333[/C][C]0.701732715205775[/C][C]0.922216460321383[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.3[/C][C]1.21450206186126[/C][C]2.13125[/C][C]0.569854339876253[/C][C]1.07039752407477[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.58[/C][C]1.52811340481954[/C][C]2.10375[/C][C]0.726375950003345[/C][C]1.03395467575693[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.1[/C][C]1.87294383495882[/C][C]2.05791666666667[/C][C]0.910116461611897[/C][C]1.12122956428439[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.27[/C][C]1.869020068434[/C][C]2.01875[/C][C]0.925830374456472[/C][C]1.21454019586957[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.54[/C][C]2.12501777617595[/C][C]2.02833333333333[/C][C]1.0476669397745[/C][C]1.1952841187855[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.55[/C][C]2.64631191492801[/C][C]2.04125[/C][C]1.29641734962793[/C][C]0.963605229457379[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.05[/C][C]2.59109184004574[/C][C]2.04[/C][C]1.27014305884595[/C][C]0.791172265033961[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]2.32[/C][C]2.7117352167853[/C][C]2.02458333333333[/C][C]1.33940409966757[/C][C]0.855540756943926[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.6[/C][C]2.97666112012298[/C][C]2.02[/C][C]1.47359461392227[/C][C]0.873461873917505[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2.1[/C][C]2.03618591089048[/C][C]2.00958333333333[/C][C]1.01323785737863[/C][C]1.03134001112974[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.61[/C][C]1.44006574139785[/C][C]1.98458333333333[/C][C]0.7256262396294[/C][C]1.11800451445863[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.55[/C][C]1.38065911716736[/C][C]1.9675[/C][C]0.701732715205775[/C][C]1.12265220337665[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.12[/C][C]1.12142585301481[/C][C]1.96791666666667[/C][C]0.569854339876253[/C][C]0.998728535630799[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.39[/C][C]1.44185626075664[/C][C]1.985[/C][C]0.726375950003345[/C][C]0.964035069120255[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]2.18[/C][C]1.82781722707056[/C][C]2.00833333333333[/C][C]0.910116461611897[/C][C]1.19267942533504[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.94[/C][C]1.87172040702617[/C][C]2.02166666666667[/C][C]0.925830374456472[/C][C]1.03647958996307[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]2.27[/C][C]2.10712013262147[/C][C]2.01125[/C][C]1.0476669397745[/C][C]1.07729975375248[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2.41[/C][C]2.5669063522633[/C][C]1.98[/C][C]1.29641734962793[/C][C]0.938873363212121[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2.2[/C][C]2.47572051220056[/C][C]1.94916666666667[/C][C]1.27014305884595[/C][C]0.888630194385114[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]2.58[/C][C]2.57444629656938[/C][C]1.92208333333333[/C][C]1.33940409966757[/C][C]1.00215724190403[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]2.9[/C][C]2.76912987866226[/C][C]1.87916666666667[/C][C]1.47359461392227[/C][C]1.04726037675089[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2.12[/C][C]1.84958127215658[/C][C]1.82541666666667[/C][C]1.01323785737863[/C][C]1.14620537735447[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.34[/C][C]1.27982328014635[/C][C]1.76375[/C][C]0.7256262396294[/C][C]1.04701955401746[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.07[/C][C]1.2189682040387[/C][C]1.73708333333333[/C][C]0.701732715205775[/C][C]0.877791558840391[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]0.86[/C][C]1.00792986365612[/C][C]1.76875[/C][C]0.569854339876253[/C][C]0.853233970943645[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1[/C][C]1.32412282552693[/C][C]1.82291666666667[/C][C]0.726375950003345[/C][C]0.755216948701154[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.54[/C][C]1.69812563129086[/C][C]1.86583333333333[/C][C]0.910116461611897[/C][C]0.906882253952753[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.29[/C][C]1.73708924007396[/C][C]1.87625[/C][C]0.925830374456472[/C][C]0.742621605292471[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.44[/C][C]1.96699467942663[/C][C]1.8775[/C][C]1.0476669397745[/C][C]0.732081288811494[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2.6[/C][C]2.45779122533628[/C][C]1.89583333333333[/C][C]1.29641734962793[/C][C]1.0578603964396[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2.77[/C][C]2.44925919847461[/C][C]1.92833333333333[/C][C]1.27014305884595[/C][C]1.13095420922586[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]3.31[/C][C]2.63918416138664[/C][C]1.97041666666667[/C][C]1.33940409966757[/C][C]1.25417545635046[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]3.2[/C][C]2.94841722335614[/C][C]2.00083333333333[/C][C]1.47359461392227[/C][C]1.08532807862162[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2.07[/C][C]2.06362776952782[/C][C]2.03666666666667[/C][C]1.01323785737863[/C][C]1.00308787784613[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.42[/C][C]1.53228074268408[/C][C]2.11166666666667[/C][C]0.7256262396294[/C][C]0.926723126150237[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.43[/C][C]1.51749699663249[/C][C]2.1625[/C][C]0.701732715205775[/C][C]0.942341239009597[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.28[/C][C]1.24251990023851[/C][C]2.18041666666667[/C][C]0.569854339876253[/C][C]1.03016458710584[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.59[/C][C]1.57381455834058[/C][C]2.16666666666667[/C][C]0.726375950003345[/C][C]1.01028421142354[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.68[/C][C]1.91503672130837[/C][C]2.10416666666667[/C][C]0.910116461611897[/C][C]0.877267773148607[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]2.01[/C][C]1.89872379294781[/C][C]2.05083333333333[/C][C]0.925830374456472[/C][C]1.05860578956533[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]2.52[/C][C]2.11454110677821[/C][C]2.01833333333333[/C][C]1.0476669397745[/C][C]1.19174793619386[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]2.74[/C][C]2.5717679173244[/C][C]1.98375[/C][C]1.29641734962793[/C][C]1.06541495503631[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]3.06[/C][C]2.47360360710249[/C][C]1.9475[/C][C]1.27014305884595[/C][C]1.23706158545928[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]2.69[/C][C]2.55044863978367[/C][C]1.90416666666667[/C][C]1.33940409966757[/C][C]1.05471639696621[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]2.32[/C][C]2.74456996843023[/C][C]1.8625[/C][C]1.47359461392227[/C][C]0.845305467408775[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.67[/C][C]1.86309111025496[/C][C]1.83875[/C][C]1.01323785737863[/C][C]0.896359813434706[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.04[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.7256262396294[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]0.98[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.701732715205775[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]0.86[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.569854339876253[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]0.97[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.726375950003345[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.910116461611897[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.925830374456472[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197582&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197582&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	2.08	NA	NA	1.29641734962793	NA
2	2.09	NA	NA	1.27014305884595	NA
3	2.36	NA	NA	1.33940409966757	NA
4	2.99	NA	NA	1.47359461392227	NA
5	2.75	NA	NA	1.01323785737863	NA
6	1.58	NA	NA	0.7256262396294	NA
7	1.69	1.4505400000566	2.06708333333333	0.701732715205775	1.16508334822484
8	1.3	1.20642912537968	2.11708333333333	0.569854339876253	1.0775601920178
9	1.97	1.55535250294466	2.14125	0.726375950003345	1.26659390477098
10	1.84	1.97419429131314	2.16916666666667	0.910116461611897	0.932025793052071
11	1.96	2.00442276069826	2.165	0.925830374456472	0.977837629082406
12	1.86	2.23109405382812	2.12958333333333	1.0476669397745	0.833671712229525
13	2.75	2.73814147719332	2.11208333333333	1.29641734962793	1.00433086562745
14	2.62	2.66730042357649	2.1	1.27014305884595	0.982266555668645
15	2.41	2.7909832926823	2.08375	1.33940409966757	0.863494957608236
16	3.61	3.06262080593512	2.07833333333333	1.47359461392227	1.17872901307407
17	2.03	2.12991041269801	2.10208333333333	1.01323785737863	0.953091730007814
18	1.45	1.55525890693901	2.14333333333333	0.7256262396294	0.932320653191963
19	1.4	1.51808177389516	2.16333333333333	0.701732715205775	0.922216460321383
20	1.3	1.21450206186126	2.13125	0.569854339876253	1.07039752407477
21	1.58	1.52811340481954	2.10375	0.726375950003345	1.03395467575693
22	2.1	1.87294383495882	2.05791666666667	0.910116461611897	1.12122956428439
23	2.27	1.869020068434	2.01875	0.925830374456472	1.21454019586957
24	2.54	2.12501777617595	2.02833333333333	1.0476669397745	1.1952841187855
25	2.55	2.64631191492801	2.04125	1.29641734962793	0.963605229457379
26	2.05	2.59109184004574	2.04	1.27014305884595	0.791172265033961
27	2.32	2.7117352167853	2.02458333333333	1.33940409966757	0.855540756943926
28	2.6	2.97666112012298	2.02	1.47359461392227	0.873461873917505
29	2.1	2.03618591089048	2.00958333333333	1.01323785737863	1.03134001112974
30	1.61	1.44006574139785	1.98458333333333	0.7256262396294	1.11800451445863
31	1.55	1.38065911716736	1.9675	0.701732715205775	1.12265220337665
32	1.12	1.12142585301481	1.96791666666667	0.569854339876253	0.998728535630799
33	1.39	1.44185626075664	1.985	0.726375950003345	0.964035069120255
34	2.18	1.82781722707056	2.00833333333333	0.910116461611897	1.19267942533504
35	1.94	1.87172040702617	2.02166666666667	0.925830374456472	1.03647958996307
36	2.27	2.10712013262147	2.01125	1.0476669397745	1.07729975375248
37	2.41	2.5669063522633	1.98	1.29641734962793	0.938873363212121
38	2.2	2.47572051220056	1.94916666666667	1.27014305884595	0.888630194385114
39	2.58	2.57444629656938	1.92208333333333	1.33940409966757	1.00215724190403
40	2.9	2.76912987866226	1.87916666666667	1.47359461392227	1.04726037675089
41	2.12	1.84958127215658	1.82541666666667	1.01323785737863	1.14620537735447
42	1.34	1.27982328014635	1.76375	0.7256262396294	1.04701955401746
43	1.07	1.2189682040387	1.73708333333333	0.701732715205775	0.877791558840391
44	0.86	1.00792986365612	1.76875	0.569854339876253	0.853233970943645
45	1	1.32412282552693	1.82291666666667	0.726375950003345	0.755216948701154
46	1.54	1.69812563129086	1.86583333333333	0.910116461611897	0.906882253952753
47	1.29	1.73708924007396	1.87625	0.925830374456472	0.742621605292471
48	1.44	1.96699467942663	1.8775	1.0476669397745	0.732081288811494
49	2.6	2.45779122533628	1.89583333333333	1.29641734962793	1.0578603964396
50	2.77	2.44925919847461	1.92833333333333	1.27014305884595	1.13095420922586
51	3.31	2.63918416138664	1.97041666666667	1.33940409966757	1.25417545635046
52	3.2	2.94841722335614	2.00083333333333	1.47359461392227	1.08532807862162
53	2.07	2.06362776952782	2.03666666666667	1.01323785737863	1.00308787784613
54	1.42	1.53228074268408	2.11166666666667	0.7256262396294	0.926723126150237
55	1.43	1.51749699663249	2.1625	0.701732715205775	0.942341239009597
56	1.28	1.24251990023851	2.18041666666667	0.569854339876253	1.03016458710584
57	1.59	1.57381455834058	2.16666666666667	0.726375950003345	1.01028421142354
58	1.68	1.91503672130837	2.10416666666667	0.910116461611897	0.877267773148607
59	2.01	1.89872379294781	2.05083333333333	0.925830374456472	1.05860578956533
60	2.52	2.11454110677821	2.01833333333333	1.0476669397745	1.19174793619386
61	2.74	2.5717679173244	1.98375	1.29641734962793	1.06541495503631
62	3.06	2.47360360710249	1.9475	1.27014305884595	1.23706158545928
63	2.69	2.55044863978367	1.90416666666667	1.33940409966757	1.05471639696621
64	2.32	2.74456996843023	1.8625	1.47359461392227	0.845305467408775
65	1.67	1.86309111025496	1.83875	1.01323785737863	0.896359813434706
66	1.04	NA	NA	0.7256262396294	NA
67	0.98	NA	NA	0.701732715205775	NA
68	0.86	NA	NA	0.569854339876253	NA
69	0.97	NA	NA	0.726375950003345	NA
70	1.3	NA	NA	0.910116461611897	NA
71	1.82	NA	NA	0.925830374456472	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 = 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')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code