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

Fri, 11 Dec 2009 08:26:16 -0700

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/2009/Dec/11/t1260545273r1lzxg984ad31c7.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 20:43:45 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=66346, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 20:43:45 +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 Data Series] [data set] [2008-12-01 19:54:57] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- RMP   [Classical Decomposition] [] [2009-11-27 14:58:37] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
-    D      [Classical Decomposition] [WS9 verbetering 3...] [2009-12-11 15:26:16] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

8
8,1
7,7
7,5
7,6
7,8
7,8
7,8
7,5
7,5
7,1
7,5
7,5
7,6
7,7
7,7
7,9
8,1
8,2
8,2
8,2
7,9
7,3
6,9
6,6
6,7
6,9
7
7,1
7,2
7,1
6,9
7
6,8
6,4
6,7
6,6
6,4
6,3
6,2
6,5
6,8
6,8
6,4
6,1
5,8
6,1
7,2
7,3
6,9
6,1
5,8
6,2
7,1
7,7
7,9
7,7
7,4
7,5
8

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	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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 & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=66346&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]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=66346&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=66346&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	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	8	NA	NA	1.00552962104264	NA
2	8.1	NA	NA	0.98856941755259	NA
3	7.7	NA	NA	0.964370654622362	NA
4	7.5	NA	NA	0.953544306799368	NA
5	7.6	NA	NA	0.990249195263794	NA
6	7.8	NA	NA	1.04307103653197	NA
7	7.8	8.00703233980875	7.6375	1.04838393974583	0.974143686321904
8	7.8	7.80899839456916	7.59583333333333	1.02806342002008	0.998847689023035
9	7.5	7.6838920928996	7.575	1.01437519378213	0.976067845477746
10	7.5	7.51062272967926	7.58333333333333	0.990411788529133	0.998585639292294
11	7.1	7.287384258583	7.60416666666667	0.958340943594477	0.974286485804244
12	7.5	7.74429447285886	7.62916666666667	1.01509048251563	0.968454909131487
13	7.5	7.7006810144849	7.65833333333333	1.00552962104264	0.973939835436967
14	7.6	7.60374643667533	7.69166666666667	0.98856941755259	0.999507290688014
15	7.7	7.46181794014053	7.7375	0.964370654622362	1.03192011139513
16	7.7	7.42175318792175	7.78333333333333	0.953544306799368	1.03749071210440
17	7.9	7.73219579968479	7.80833333333333	0.990249195263794	1.02170201126077
18	8.1	8.12726182631162	7.79166666666667	1.04307103653197	0.99664563208443
19	8.2	8.10313420095212	7.72916666666667	1.04838393974583	1.01195411511715
20	8.2	7.868968760737	7.65416666666667	1.02806342002008	1.04206793155854
21	8.2	7.69234521951445	7.58333333333333	1.01437519378213	1.06599479950506
22	7.9	7.44872199289619	7.52083333333333	0.990411788529133	1.06058462210486
23	7.3	7.14762620430881	7.45833333333333	0.958340943594477	1.02131809797207
24	6.9	7.49898093958425	7.3875	1.01509048251563	0.920125021731625
25	6.6	7.34455594036563	7.30416666666667	1.00552962104264	0.89862478461447
26	6.7	7.12181884561845	7.20416666666667	0.98856941755259	0.940770910526886
27	6.9	6.84703164781877	7.1	0.964370654622362	1.00773595842778
28	7	6.6787832488739	7.00416666666667	0.953544306799368	1.04809510043319
29	7.1	6.85334963888817	6.92083333333333	0.990249195263794	1.03598975305626
30	7.2	7.17111337615731	6.875	1.04307103653197	1.00402819232209
31	7.1	7.19890305292134	6.86666666666667	1.04838393974583	0.98626137174035
32	6.9	7.04651802472094	6.85416666666667	1.02806342002008	0.979207031869228
33	7	6.91465757094816	6.81666666666667	1.01437519378213	1.01234224951506
34	6.8	6.69353300414272	6.75833333333333	0.990411788529133	1.01590594918877
35	6.4	6.420884322083	6.7	0.958340943594477	0.99674743835344
36	6.7	6.75881079608326	6.65833333333333	1.01509048251563	0.99129864737191
37	6.6	6.66582344616185	6.62916666666667	1.00552962104264	0.990125234084958
38	6.4	6.52043911660729	6.59583333333333	0.98856941755259	0.981528986859101
39	6.3	6.30457315459369	6.5375	0.964370654622362	0.999274628990488
40	6.2	6.15830698141259	6.45833333333333	0.953544306799368	1.00677020790182
41	6.5	6.34172088800188	6.40416666666667	0.990249195263794	1.02495838508087
42	6.8	6.68869302176127	6.4125	1.04307103653197	1.01664106543335
43	6.8	6.77518121060741	6.4625	1.04838393974583	1.00366319196802
44	6.4	6.69526302288074	6.5125	1.02806342002008	0.955899712696619
45	6.1	6.61879813942837	6.525	1.01437519378213	0.921617470649562
46	5.8	6.43767662543936	6.5	0.990411788529133	0.900946154561492
47	6.1	6.20126452250926	6.47083333333333	0.958340943594477	0.983670343017671
48	7.2	6.56848133061158	6.47083333333333	1.01509048251563	1.09614378691240
49	7.3	6.55689107054889	6.52083333333333	1.00552962104264	1.11333251101103
50	6.9	6.5451533520461	6.62083333333333	0.98856941755259	1.05421517707342
51	6.1	6.50950191870094	6.75	0.964370654622362	0.937091666334025
52	5.8	6.56356331180232	6.88333333333333	0.953544306799368	0.883666344708017
53	6.2	6.93999644347376	7.00833333333333	0.990249195263794	0.893372215749529
54	7.1	7.40580435937701	7.1	1.04307103653197	0.958707475307553
55	7.7	NA	NA	1.04838393974583	NA
56	7.9	NA	NA	1.02806342002008	NA
57	7.7	NA	NA	1.01437519378213	NA
58	7.4	NA	NA	0.990411788529133	NA
59	7.5	NA	NA	0.958340943594477	NA
60	8	NA	NA	1.01509048251563	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 8 & NA & NA & 1.00552962104264 & NA \tabularnewline
2 & 8.1 & NA & NA & 0.98856941755259 & NA \tabularnewline
3 & 7.7 & NA & NA & 0.964370654622362 & NA \tabularnewline
4 & 7.5 & NA & NA & 0.953544306799368 & NA \tabularnewline
5 & 7.6 & NA & NA & 0.990249195263794 & NA \tabularnewline
6 & 7.8 & NA & NA & 1.04307103653197 & NA \tabularnewline
7 & 7.8 & 8.00703233980875 & 7.6375 & 1.04838393974583 & 0.974143686321904 \tabularnewline
8 & 7.8 & 7.80899839456916 & 7.59583333333333 & 1.02806342002008 & 0.998847689023035 \tabularnewline
9 & 7.5 & 7.6838920928996 & 7.575 & 1.01437519378213 & 0.976067845477746 \tabularnewline
10 & 7.5 & 7.51062272967926 & 7.58333333333333 & 0.990411788529133 & 0.998585639292294 \tabularnewline
11 & 7.1 & 7.287384258583 & 7.60416666666667 & 0.958340943594477 & 0.974286485804244 \tabularnewline
12 & 7.5 & 7.74429447285886 & 7.62916666666667 & 1.01509048251563 & 0.968454909131487 \tabularnewline
13 & 7.5 & 7.7006810144849 & 7.65833333333333 & 1.00552962104264 & 0.973939835436967 \tabularnewline
14 & 7.6 & 7.60374643667533 & 7.69166666666667 & 0.98856941755259 & 0.999507290688014 \tabularnewline
15 & 7.7 & 7.46181794014053 & 7.7375 & 0.964370654622362 & 1.03192011139513 \tabularnewline
16 & 7.7 & 7.42175318792175 & 7.78333333333333 & 0.953544306799368 & 1.03749071210440 \tabularnewline
17 & 7.9 & 7.73219579968479 & 7.80833333333333 & 0.990249195263794 & 1.02170201126077 \tabularnewline
18 & 8.1 & 8.12726182631162 & 7.79166666666667 & 1.04307103653197 & 0.99664563208443 \tabularnewline
19 & 8.2 & 8.10313420095212 & 7.72916666666667 & 1.04838393974583 & 1.01195411511715 \tabularnewline
20 & 8.2 & 7.868968760737 & 7.65416666666667 & 1.02806342002008 & 1.04206793155854 \tabularnewline
21 & 8.2 & 7.69234521951445 & 7.58333333333333 & 1.01437519378213 & 1.06599479950506 \tabularnewline
22 & 7.9 & 7.44872199289619 & 7.52083333333333 & 0.990411788529133 & 1.06058462210486 \tabularnewline
23 & 7.3 & 7.14762620430881 & 7.45833333333333 & 0.958340943594477 & 1.02131809797207 \tabularnewline
24 & 6.9 & 7.49898093958425 & 7.3875 & 1.01509048251563 & 0.920125021731625 \tabularnewline
25 & 6.6 & 7.34455594036563 & 7.30416666666667 & 1.00552962104264 & 0.89862478461447 \tabularnewline
26 & 6.7 & 7.12181884561845 & 7.20416666666667 & 0.98856941755259 & 0.940770910526886 \tabularnewline
27 & 6.9 & 6.84703164781877 & 7.1 & 0.964370654622362 & 1.00773595842778 \tabularnewline
28 & 7 & 6.6787832488739 & 7.00416666666667 & 0.953544306799368 & 1.04809510043319 \tabularnewline
29 & 7.1 & 6.85334963888817 & 6.92083333333333 & 0.990249195263794 & 1.03598975305626 \tabularnewline
30 & 7.2 & 7.17111337615731 & 6.875 & 1.04307103653197 & 1.00402819232209 \tabularnewline
31 & 7.1 & 7.19890305292134 & 6.86666666666667 & 1.04838393974583 & 0.98626137174035 \tabularnewline
32 & 6.9 & 7.04651802472094 & 6.85416666666667 & 1.02806342002008 & 0.979207031869228 \tabularnewline
33 & 7 & 6.91465757094816 & 6.81666666666667 & 1.01437519378213 & 1.01234224951506 \tabularnewline
34 & 6.8 & 6.69353300414272 & 6.75833333333333 & 0.990411788529133 & 1.01590594918877 \tabularnewline
35 & 6.4 & 6.420884322083 & 6.7 & 0.958340943594477 & 0.99674743835344 \tabularnewline
36 & 6.7 & 6.75881079608326 & 6.65833333333333 & 1.01509048251563 & 0.99129864737191 \tabularnewline
37 & 6.6 & 6.66582344616185 & 6.62916666666667 & 1.00552962104264 & 0.990125234084958 \tabularnewline
38 & 6.4 & 6.52043911660729 & 6.59583333333333 & 0.98856941755259 & 0.981528986859101 \tabularnewline
39 & 6.3 & 6.30457315459369 & 6.5375 & 0.964370654622362 & 0.999274628990488 \tabularnewline
40 & 6.2 & 6.15830698141259 & 6.45833333333333 & 0.953544306799368 & 1.00677020790182 \tabularnewline
41 & 6.5 & 6.34172088800188 & 6.40416666666667 & 0.990249195263794 & 1.02495838508087 \tabularnewline
42 & 6.8 & 6.68869302176127 & 6.4125 & 1.04307103653197 & 1.01664106543335 \tabularnewline
43 & 6.8 & 6.77518121060741 & 6.4625 & 1.04838393974583 & 1.00366319196802 \tabularnewline
44 & 6.4 & 6.69526302288074 & 6.5125 & 1.02806342002008 & 0.955899712696619 \tabularnewline
45 & 6.1 & 6.61879813942837 & 6.525 & 1.01437519378213 & 0.921617470649562 \tabularnewline
46 & 5.8 & 6.43767662543936 & 6.5 & 0.990411788529133 & 0.900946154561492 \tabularnewline
47 & 6.1 & 6.20126452250926 & 6.47083333333333 & 0.958340943594477 & 0.983670343017671 \tabularnewline
48 & 7.2 & 6.56848133061158 & 6.47083333333333 & 1.01509048251563 & 1.09614378691240 \tabularnewline
49 & 7.3 & 6.55689107054889 & 6.52083333333333 & 1.00552962104264 & 1.11333251101103 \tabularnewline
50 & 6.9 & 6.5451533520461 & 6.62083333333333 & 0.98856941755259 & 1.05421517707342 \tabularnewline
51 & 6.1 & 6.50950191870094 & 6.75 & 0.964370654622362 & 0.937091666334025 \tabularnewline
52 & 5.8 & 6.56356331180232 & 6.88333333333333 & 0.953544306799368 & 0.883666344708017 \tabularnewline
53 & 6.2 & 6.93999644347376 & 7.00833333333333 & 0.990249195263794 & 0.893372215749529 \tabularnewline
54 & 7.1 & 7.40580435937701 & 7.1 & 1.04307103653197 & 0.958707475307553 \tabularnewline
55 & 7.7 & NA & NA & 1.04838393974583 & NA \tabularnewline
56 & 7.9 & NA & NA & 1.02806342002008 & NA \tabularnewline
57 & 7.7 & NA & NA & 1.01437519378213 & NA \tabularnewline
58 & 7.4 & NA & NA & 0.990411788529133 & NA \tabularnewline
59 & 7.5 & NA & NA & 0.958340943594477 & NA \tabularnewline
60 & 8 & NA & NA & 1.01509048251563 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=66346&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]8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00552962104264[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]8.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.98856941755259[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]7.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.964370654622362[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]7.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.953544306799368[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]7.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.990249195263794[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]7.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.04307103653197[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]7.8[/C][C]8.00703233980875[/C][C]7.6375[/C][C]1.04838393974583[/C][C]0.974143686321904[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]7.8[/C][C]7.80899839456916[/C][C]7.59583333333333[/C][C]1.02806342002008[/C][C]0.998847689023035[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]7.5[/C][C]7.6838920928996[/C][C]7.575[/C][C]1.01437519378213[/C][C]0.976067845477746[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]7.5[/C][C]7.51062272967926[/C][C]7.58333333333333[/C][C]0.990411788529133[/C][C]0.998585639292294[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]7.1[/C][C]7.287384258583[/C][C]7.60416666666667[/C][C]0.958340943594477[/C][C]0.974286485804244[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]7.5[/C][C]7.74429447285886[/C][C]7.62916666666667[/C][C]1.01509048251563[/C][C]0.968454909131487[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]7.5[/C][C]7.7006810144849[/C][C]7.65833333333333[/C][C]1.00552962104264[/C][C]0.973939835436967[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]7.6[/C][C]7.60374643667533[/C][C]7.69166666666667[/C][C]0.98856941755259[/C][C]0.999507290688014[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]7.7[/C][C]7.46181794014053[/C][C]7.7375[/C][C]0.964370654622362[/C][C]1.03192011139513[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]7.7[/C][C]7.42175318792175[/C][C]7.78333333333333[/C][C]0.953544306799368[/C][C]1.03749071210440[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]7.9[/C][C]7.73219579968479[/C][C]7.80833333333333[/C][C]0.990249195263794[/C][C]1.02170201126077[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]8.1[/C][C]8.12726182631162[/C][C]7.79166666666667[/C][C]1.04307103653197[/C][C]0.99664563208443[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]8.2[/C][C]8.10313420095212[/C][C]7.72916666666667[/C][C]1.04838393974583[/C][C]1.01195411511715[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]8.2[/C][C]7.868968760737[/C][C]7.65416666666667[/C][C]1.02806342002008[/C][C]1.04206793155854[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]8.2[/C][C]7.69234521951445[/C][C]7.58333333333333[/C][C]1.01437519378213[/C][C]1.06599479950506[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]7.9[/C][C]7.44872199289619[/C][C]7.52083333333333[/C][C]0.990411788529133[/C][C]1.06058462210486[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]7.3[/C][C]7.14762620430881[/C][C]7.45833333333333[/C][C]0.958340943594477[/C][C]1.02131809797207[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]6.9[/C][C]7.49898093958425[/C][C]7.3875[/C][C]1.01509048251563[/C][C]0.920125021731625[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]6.6[/C][C]7.34455594036563[/C][C]7.30416666666667[/C][C]1.00552962104264[/C][C]0.89862478461447[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]6.7[/C][C]7.12181884561845[/C][C]7.20416666666667[/C][C]0.98856941755259[/C][C]0.940770910526886[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]6.9[/C][C]6.84703164781877[/C][C]7.1[/C][C]0.964370654622362[/C][C]1.00773595842778[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]7[/C][C]6.6787832488739[/C][C]7.00416666666667[/C][C]0.953544306799368[/C][C]1.04809510043319[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]7.1[/C][C]6.85334963888817[/C][C]6.92083333333333[/C][C]0.990249195263794[/C][C]1.03598975305626[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]7.2[/C][C]7.17111337615731[/C][C]6.875[/C][C]1.04307103653197[/C][C]1.00402819232209[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]7.1[/C][C]7.19890305292134[/C][C]6.86666666666667[/C][C]1.04838393974583[/C][C]0.98626137174035[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]6.9[/C][C]7.04651802472094[/C][C]6.85416666666667[/C][C]1.02806342002008[/C][C]0.979207031869228[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]7[/C][C]6.91465757094816[/C][C]6.81666666666667[/C][C]1.01437519378213[/C][C]1.01234224951506[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]6.8[/C][C]6.69353300414272[/C][C]6.75833333333333[/C][C]0.990411788529133[/C][C]1.01590594918877[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]6.4[/C][C]6.420884322083[/C][C]6.7[/C][C]0.958340943594477[/C][C]0.99674743835344[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]6.7[/C][C]6.75881079608326[/C][C]6.65833333333333[/C][C]1.01509048251563[/C][C]0.99129864737191[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]6.6[/C][C]6.66582344616185[/C][C]6.62916666666667[/C][C]1.00552962104264[/C][C]0.990125234084958[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]6.4[/C][C]6.52043911660729[/C][C]6.59583333333333[/C][C]0.98856941755259[/C][C]0.981528986859101[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]6.3[/C][C]6.30457315459369[/C][C]6.5375[/C][C]0.964370654622362[/C][C]0.999274628990488[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]6.2[/C][C]6.15830698141259[/C][C]6.45833333333333[/C][C]0.953544306799368[/C][C]1.00677020790182[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]6.5[/C][C]6.34172088800188[/C][C]6.40416666666667[/C][C]0.990249195263794[/C][C]1.02495838508087[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]6.8[/C][C]6.68869302176127[/C][C]6.4125[/C][C]1.04307103653197[/C][C]1.01664106543335[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]6.8[/C][C]6.77518121060741[/C][C]6.4625[/C][C]1.04838393974583[/C][C]1.00366319196802[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]6.4[/C][C]6.69526302288074[/C][C]6.5125[/C][C]1.02806342002008[/C][C]0.955899712696619[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]6.1[/C][C]6.61879813942837[/C][C]6.525[/C][C]1.01437519378213[/C][C]0.921617470649562[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]5.8[/C][C]6.43767662543936[/C][C]6.5[/C][C]0.990411788529133[/C][C]0.900946154561492[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]6.1[/C][C]6.20126452250926[/C][C]6.47083333333333[/C][C]0.958340943594477[/C][C]0.983670343017671[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]7.2[/C][C]6.56848133061158[/C][C]6.47083333333333[/C][C]1.01509048251563[/C][C]1.09614378691240[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]7.3[/C][C]6.55689107054889[/C][C]6.52083333333333[/C][C]1.00552962104264[/C][C]1.11333251101103[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]6.9[/C][C]6.5451533520461[/C][C]6.62083333333333[/C][C]0.98856941755259[/C][C]1.05421517707342[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]6.1[/C][C]6.50950191870094[/C][C]6.75[/C][C]0.964370654622362[/C][C]0.937091666334025[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]5.8[/C][C]6.56356331180232[/C][C]6.88333333333333[/C][C]0.953544306799368[/C][C]0.883666344708017[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]6.2[/C][C]6.93999644347376[/C][C]7.00833333333333[/C][C]0.990249195263794[/C][C]0.893372215749529[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]7.1[/C][C]7.40580435937701[/C][C]7.1[/C][C]1.04307103653197[/C][C]0.958707475307553[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]7.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.04838393974583[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]7.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.02806342002008[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]7.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01437519378213[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]7.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.990411788529133[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]7.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.958340943594477[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01509048251563[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=66346&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=66346&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	8	NA	NA	1.00552962104264	NA
2	8.1	NA	NA	0.98856941755259	NA
3	7.7	NA	NA	0.964370654622362	NA
4	7.5	NA	NA	0.953544306799368	NA
5	7.6	NA	NA	0.990249195263794	NA
6	7.8	NA	NA	1.04307103653197	NA
7	7.8	8.00703233980875	7.6375	1.04838393974583	0.974143686321904
8	7.8	7.80899839456916	7.59583333333333	1.02806342002008	0.998847689023035
9	7.5	7.6838920928996	7.575	1.01437519378213	0.976067845477746
10	7.5	7.51062272967926	7.58333333333333	0.990411788529133	0.998585639292294
11	7.1	7.287384258583	7.60416666666667	0.958340943594477	0.974286485804244
12	7.5	7.74429447285886	7.62916666666667	1.01509048251563	0.968454909131487
13	7.5	7.7006810144849	7.65833333333333	1.00552962104264	0.973939835436967
14	7.6	7.60374643667533	7.69166666666667	0.98856941755259	0.999507290688014
15	7.7	7.46181794014053	7.7375	0.964370654622362	1.03192011139513
16	7.7	7.42175318792175	7.78333333333333	0.953544306799368	1.03749071210440
17	7.9	7.73219579968479	7.80833333333333	0.990249195263794	1.02170201126077
18	8.1	8.12726182631162	7.79166666666667	1.04307103653197	0.99664563208443
19	8.2	8.10313420095212	7.72916666666667	1.04838393974583	1.01195411511715
20	8.2	7.868968760737	7.65416666666667	1.02806342002008	1.04206793155854
21	8.2	7.69234521951445	7.58333333333333	1.01437519378213	1.06599479950506
22	7.9	7.44872199289619	7.52083333333333	0.990411788529133	1.06058462210486
23	7.3	7.14762620430881	7.45833333333333	0.958340943594477	1.02131809797207
24	6.9	7.49898093958425	7.3875	1.01509048251563	0.920125021731625
25	6.6	7.34455594036563	7.30416666666667	1.00552962104264	0.89862478461447
26	6.7	7.12181884561845	7.20416666666667	0.98856941755259	0.940770910526886
27	6.9	6.84703164781877	7.1	0.964370654622362	1.00773595842778
28	7	6.6787832488739	7.00416666666667	0.953544306799368	1.04809510043319
29	7.1	6.85334963888817	6.92083333333333	0.990249195263794	1.03598975305626
30	7.2	7.17111337615731	6.875	1.04307103653197	1.00402819232209
31	7.1	7.19890305292134	6.86666666666667	1.04838393974583	0.98626137174035
32	6.9	7.04651802472094	6.85416666666667	1.02806342002008	0.979207031869228
33	7	6.91465757094816	6.81666666666667	1.01437519378213	1.01234224951506
34	6.8	6.69353300414272	6.75833333333333	0.990411788529133	1.01590594918877
35	6.4	6.420884322083	6.7	0.958340943594477	0.99674743835344
36	6.7	6.75881079608326	6.65833333333333	1.01509048251563	0.99129864737191
37	6.6	6.66582344616185	6.62916666666667	1.00552962104264	0.990125234084958
38	6.4	6.52043911660729	6.59583333333333	0.98856941755259	0.981528986859101
39	6.3	6.30457315459369	6.5375	0.964370654622362	0.999274628990488
40	6.2	6.15830698141259	6.45833333333333	0.953544306799368	1.00677020790182
41	6.5	6.34172088800188	6.40416666666667	0.990249195263794	1.02495838508087
42	6.8	6.68869302176127	6.4125	1.04307103653197	1.01664106543335
43	6.8	6.77518121060741	6.4625	1.04838393974583	1.00366319196802
44	6.4	6.69526302288074	6.5125	1.02806342002008	0.955899712696619
45	6.1	6.61879813942837	6.525	1.01437519378213	0.921617470649562
46	5.8	6.43767662543936	6.5	0.990411788529133	0.900946154561492
47	6.1	6.20126452250926	6.47083333333333	0.958340943594477	0.983670343017671
48	7.2	6.56848133061158	6.47083333333333	1.01509048251563	1.09614378691240
49	7.3	6.55689107054889	6.52083333333333	1.00552962104264	1.11333251101103
50	6.9	6.5451533520461	6.62083333333333	0.98856941755259	1.05421517707342
51	6.1	6.50950191870094	6.75	0.964370654622362	0.937091666334025
52	5.8	6.56356331180232	6.88333333333333	0.953544306799368	0.883666344708017
53	6.2	6.93999644347376	7.00833333333333	0.990249195263794	0.893372215749529
54	7.1	7.40580435937701	7.1	1.04307103653197	0.958707475307553
55	7.7	NA	NA	1.04838393974583	NA
56	7.9	NA	NA	1.02806342002008	NA
57	7.7	NA	NA	1.01437519378213	NA
58	7.4	NA	NA	0.990411788529133	NA
59	7.5	NA	NA	0.958340943594477	NA
60	8	NA	NA	1.01509048251563	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