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, 21 Dec 2009 14:42:08 -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/21/t1261431823ld7mae6awcowg5j.htm/, Retrieved Sun, 05 May 2024 15:10:19 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=70403, Retrieved Sun, 05 May 2024 15:10:19 +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)

-     [Bivariate Data Series] [Bivariate dataset] [2008-01-05 23:51:08] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
F RMPD  [Univariate Explorative Data Analysis] [Colombia Coffee] [2008-01-07 14:21:11] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
F RMPD    [Univariate Data Series] [] [2009-10-14 08:30:28] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RMPD        [Classical Decomposition] [Paper] [2009-12-21 21:42:08] [e339dd08bcbfc073ac7494f09a949034] [Current]

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	3 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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=70403&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]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=70403&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=70403&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	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	25.6	NA	NA	2.35920138888889	NA
2	23.7	NA	NA	0.869618055555555	NA
3	22	NA	NA	-0.750173611111111	NA
4	21.3	NA	NA	-0.91892361111111	NA
5	20.7	NA	NA	-0.524131944444444	NA
6	20.4	NA	NA	-0.458506944444445	NA
7	20.3	20.1050347222222	21.6041666666667	-1.49913194444444	0.194965277777779
8	20.4	20.1133680555556	21.4833333333333	-1.36996527777778	0.286631944444448
9	19.8	19.5258680555556	21.4458333333333	-1.91996527777778	0.274131944444445
10	19.5	19.8279513888889	21.45	-1.62204861111111	-0.327951388888888
11	23.1	24.1039930555556	21.45	2.65399305555556	-1.00399305555556
12	23.5	24.6133680555556	21.4333333333333	3.18003472222222	-1.11336805555556
13	23.5	23.7467013888889	21.3875	2.35920138888889	-0.246701388888887
14	22.9	22.1696180555556	21.3	0.869618055555555	0.730381944444442
15	21.9	20.4581597222222	21.2083333333333	-0.750173611111111	1.44184027777778
16	21.5	20.2185763888889	21.1375	-0.91892361111111	1.28142361111111
17	20.5	20.5633680555556	21.0875	-0.524131944444444	-0.06336805555555
18	20.2	20.5998263888889	21.0583333333333	-0.458506944444445	-0.399826388888886
19	19.4	19.5300347222222	21.0291666666667	-1.49913194444444	-0.130034722222224
20	19.2	19.5758680555556	20.9458333333333	-1.36996527777778	-0.375868055555554
21	18.8	18.8800347222222	20.8	-1.91996527777778	-0.0800347222222229
22	18.8	18.9821180555555	20.6041666666667	-1.62204861111111	-0.182118055555549
23	22.6	23.0664930555556	20.4125	2.65399305555556	-0.466493055555556
24	23.3	23.4383680555556	20.2583333333333	3.18003472222222	-0.138368055555553
25	23	22.5092013888889	20.15	2.35920138888889	0.49079861111111
26	21.4	21.0154513888889	20.1458333333333	0.869618055555555	0.384548611111111
27	19.9	19.4414930555556	20.1916666666667	-0.750173611111111	0.458506944444444
28	18.8	19.2727430555556	20.1916666666667	-0.91892361111111	-0.472743055555554
29	18.6	19.5883680555556	20.1125	-0.524131944444444	-0.988368055555554
30	18.4	19.4748263888889	19.9333333333333	-0.458506944444445	-1.07482638888889
31	18.6	18.1550347222222	19.6541666666667	-1.49913194444444	0.444965277777779
32	19.9	17.9842013888889	19.3541666666667	-1.36996527777778	1.91579861111111
33	19.2	17.1758680555556	19.0958333333333	-1.91996527777778	2.02413194444444
34	18.4	17.2821180555556	18.9041666666667	-1.62204861111111	1.11788194444444
35	21.1	21.4373263888889	18.7833333333333	2.65399305555556	-0.337326388888886
36	20.5	21.8467013888889	18.6666666666667	3.18003472222222	-1.34670138888889
37	19.1	20.8217013888889	18.4625	2.35920138888889	-1.72170138888889
38	18.1	18.9612847222222	18.0916666666667	0.869618055555555	-0.86128472222222
39	17	16.8664930555556	17.6166666666667	-0.750173611111111	0.133506944444445
40	17.1	16.3269097222222	17.2458333333333	-0.91892361111111	0.77309027777778
41	17.4	16.6342013888889	17.1583333333333	-0.524131944444444	0.765798611111112
42	16.8	16.8748263888889	17.3333333333333	-0.458506944444445	-0.0748263888888872
43	15.3	16.0967013888889	17.5958333333333	-1.49913194444444	-0.796701388888891
44	14.3	16.4133680555556	17.7833333333333	-1.36996527777778	-2.11336805555556
45	13.4	15.9050347222222	17.825	-1.91996527777778	-2.50503472222222
46	15.3	16.1946180555556	17.8166666666667	-1.62204861111111	-0.894618055555554
47	22.1	20.5789930555556	17.925	2.65399305555556	1.52100694444444
48	23.7	21.3883680555556	18.2083333333333	3.18003472222222	2.31163194444445
49	22.2	21.0092013888889	18.65	2.35920138888889	1.19079861111111
50	19.5	20.0404513888889	19.1708333333333	0.869618055555555	-0.540451388888886
51	16.6	18.9206597222222	19.6708333333333	-0.750173611111111	-2.32065972222222
52	17.3	19.1685763888889	20.0875	-0.91892361111111	-1.86857638888888
53	19.8	19.8008680555556	20.325	-0.524131944444444	-0.000868055555557135
54	21.2	19.9373263888889	20.3958333333333	-0.458506944444445	1.26267361111111
55	21.5	NA	NA	-1.49913194444444	NA
56	20.6	NA	NA	-1.36996527777778	NA
57	19.1	NA	NA	-1.91996527777778	NA
58	19.6	NA	NA	-1.62204861111111	NA
59	23.5	NA	NA	2.65399305555556	NA
60	24	NA	NA	3.18003472222222	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 25.6 & NA & NA & 2.35920138888889 & NA \tabularnewline
2 & 23.7 & NA & NA & 0.869618055555555 & NA \tabularnewline
3 & 22 & NA & NA & -0.750173611111111 & NA \tabularnewline
4 & 21.3 & NA & NA & -0.91892361111111 & NA \tabularnewline
5 & 20.7 & NA & NA & -0.524131944444444 & NA \tabularnewline
6 & 20.4 & NA & NA & -0.458506944444445 & NA \tabularnewline
7 & 20.3 & 20.1050347222222 & 21.6041666666667 & -1.49913194444444 & 0.194965277777779 \tabularnewline
8 & 20.4 & 20.1133680555556 & 21.4833333333333 & -1.36996527777778 & 0.286631944444448 \tabularnewline
9 & 19.8 & 19.5258680555556 & 21.4458333333333 & -1.91996527777778 & 0.274131944444445 \tabularnewline
10 & 19.5 & 19.8279513888889 & 21.45 & -1.62204861111111 & -0.327951388888888 \tabularnewline
11 & 23.1 & 24.1039930555556 & 21.45 & 2.65399305555556 & -1.00399305555556 \tabularnewline
12 & 23.5 & 24.6133680555556 & 21.4333333333333 & 3.18003472222222 & -1.11336805555556 \tabularnewline
13 & 23.5 & 23.7467013888889 & 21.3875 & 2.35920138888889 & -0.246701388888887 \tabularnewline
14 & 22.9 & 22.1696180555556 & 21.3 & 0.869618055555555 & 0.730381944444442 \tabularnewline
15 & 21.9 & 20.4581597222222 & 21.2083333333333 & -0.750173611111111 & 1.44184027777778 \tabularnewline
16 & 21.5 & 20.2185763888889 & 21.1375 & -0.91892361111111 & 1.28142361111111 \tabularnewline
17 & 20.5 & 20.5633680555556 & 21.0875 & -0.524131944444444 & -0.06336805555555 \tabularnewline
18 & 20.2 & 20.5998263888889 & 21.0583333333333 & -0.458506944444445 & -0.399826388888886 \tabularnewline
19 & 19.4 & 19.5300347222222 & 21.0291666666667 & -1.49913194444444 & -0.130034722222224 \tabularnewline
20 & 19.2 & 19.5758680555556 & 20.9458333333333 & -1.36996527777778 & -0.375868055555554 \tabularnewline
21 & 18.8 & 18.8800347222222 & 20.8 & -1.91996527777778 & -0.0800347222222229 \tabularnewline
22 & 18.8 & 18.9821180555555 & 20.6041666666667 & -1.62204861111111 & -0.182118055555549 \tabularnewline
23 & 22.6 & 23.0664930555556 & 20.4125 & 2.65399305555556 & -0.466493055555556 \tabularnewline
24 & 23.3 & 23.4383680555556 & 20.2583333333333 & 3.18003472222222 & -0.138368055555553 \tabularnewline
25 & 23 & 22.5092013888889 & 20.15 & 2.35920138888889 & 0.49079861111111 \tabularnewline
26 & 21.4 & 21.0154513888889 & 20.1458333333333 & 0.869618055555555 & 0.384548611111111 \tabularnewline
27 & 19.9 & 19.4414930555556 & 20.1916666666667 & -0.750173611111111 & 0.458506944444444 \tabularnewline
28 & 18.8 & 19.2727430555556 & 20.1916666666667 & -0.91892361111111 & -0.472743055555554 \tabularnewline
29 & 18.6 & 19.5883680555556 & 20.1125 & -0.524131944444444 & -0.988368055555554 \tabularnewline
30 & 18.4 & 19.4748263888889 & 19.9333333333333 & -0.458506944444445 & -1.07482638888889 \tabularnewline
31 & 18.6 & 18.1550347222222 & 19.6541666666667 & -1.49913194444444 & 0.444965277777779 \tabularnewline
32 & 19.9 & 17.9842013888889 & 19.3541666666667 & -1.36996527777778 & 1.91579861111111 \tabularnewline
33 & 19.2 & 17.1758680555556 & 19.0958333333333 & -1.91996527777778 & 2.02413194444444 \tabularnewline
34 & 18.4 & 17.2821180555556 & 18.9041666666667 & -1.62204861111111 & 1.11788194444444 \tabularnewline
35 & 21.1 & 21.4373263888889 & 18.7833333333333 & 2.65399305555556 & -0.337326388888886 \tabularnewline
36 & 20.5 & 21.8467013888889 & 18.6666666666667 & 3.18003472222222 & -1.34670138888889 \tabularnewline
37 & 19.1 & 20.8217013888889 & 18.4625 & 2.35920138888889 & -1.72170138888889 \tabularnewline
38 & 18.1 & 18.9612847222222 & 18.0916666666667 & 0.869618055555555 & -0.86128472222222 \tabularnewline
39 & 17 & 16.8664930555556 & 17.6166666666667 & -0.750173611111111 & 0.133506944444445 \tabularnewline
40 & 17.1 & 16.3269097222222 & 17.2458333333333 & -0.91892361111111 & 0.77309027777778 \tabularnewline
41 & 17.4 & 16.6342013888889 & 17.1583333333333 & -0.524131944444444 & 0.765798611111112 \tabularnewline
42 & 16.8 & 16.8748263888889 & 17.3333333333333 & -0.458506944444445 & -0.0748263888888872 \tabularnewline
43 & 15.3 & 16.0967013888889 & 17.5958333333333 & -1.49913194444444 & -0.796701388888891 \tabularnewline
44 & 14.3 & 16.4133680555556 & 17.7833333333333 & -1.36996527777778 & -2.11336805555556 \tabularnewline
45 & 13.4 & 15.9050347222222 & 17.825 & -1.91996527777778 & -2.50503472222222 \tabularnewline
46 & 15.3 & 16.1946180555556 & 17.8166666666667 & -1.62204861111111 & -0.894618055555554 \tabularnewline
47 & 22.1 & 20.5789930555556 & 17.925 & 2.65399305555556 & 1.52100694444444 \tabularnewline
48 & 23.7 & 21.3883680555556 & 18.2083333333333 & 3.18003472222222 & 2.31163194444445 \tabularnewline
49 & 22.2 & 21.0092013888889 & 18.65 & 2.35920138888889 & 1.19079861111111 \tabularnewline
50 & 19.5 & 20.0404513888889 & 19.1708333333333 & 0.869618055555555 & -0.540451388888886 \tabularnewline
51 & 16.6 & 18.9206597222222 & 19.6708333333333 & -0.750173611111111 & -2.32065972222222 \tabularnewline
52 & 17.3 & 19.1685763888889 & 20.0875 & -0.91892361111111 & -1.86857638888888 \tabularnewline
53 & 19.8 & 19.8008680555556 & 20.325 & -0.524131944444444 & -0.000868055555557135 \tabularnewline
54 & 21.2 & 19.9373263888889 & 20.3958333333333 & -0.458506944444445 & 1.26267361111111 \tabularnewline
55 & 21.5 & NA & NA & -1.49913194444444 & NA \tabularnewline
56 & 20.6 & NA & NA & -1.36996527777778 & NA \tabularnewline
57 & 19.1 & NA & NA & -1.91996527777778 & NA \tabularnewline
58 & 19.6 & NA & NA & -1.62204861111111 & NA \tabularnewline
59 & 23.5 & NA & NA & 2.65399305555556 & NA \tabularnewline
60 & 24 & NA & NA & 3.18003472222222 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=70403&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]25.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.35920138888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]23.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.869618055555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]22[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.750173611111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]21.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.91892361111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]20.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.524131944444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]20.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.458506944444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]20.3[/C][C]20.1050347222222[/C][C]21.6041666666667[/C][C]-1.49913194444444[/C][C]0.194965277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]20.4[/C][C]20.1133680555556[/C][C]21.4833333333333[/C][C]-1.36996527777778[/C][C]0.286631944444448[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]19.8[/C][C]19.5258680555556[/C][C]21.4458333333333[/C][C]-1.91996527777778[/C][C]0.274131944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]19.5[/C][C]19.8279513888889[/C][C]21.45[/C][C]-1.62204861111111[/C][C]-0.327951388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]23.1[/C][C]24.1039930555556[/C][C]21.45[/C][C]2.65399305555556[/C][C]-1.00399305555556[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]23.5[/C][C]24.6133680555556[/C][C]21.4333333333333[/C][C]3.18003472222222[/C][C]-1.11336805555556[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]23.5[/C][C]23.7467013888889[/C][C]21.3875[/C][C]2.35920138888889[/C][C]-0.246701388888887[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]22.9[/C][C]22.1696180555556[/C][C]21.3[/C][C]0.869618055555555[/C][C]0.730381944444442[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]21.9[/C][C]20.4581597222222[/C][C]21.2083333333333[/C][C]-0.750173611111111[/C][C]1.44184027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]21.5[/C][C]20.2185763888889[/C][C]21.1375[/C][C]-0.91892361111111[/C][C]1.28142361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]20.5[/C][C]20.5633680555556[/C][C]21.0875[/C][C]-0.524131944444444[/C][C]-0.06336805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]20.2[/C][C]20.5998263888889[/C][C]21.0583333333333[/C][C]-0.458506944444445[/C][C]-0.399826388888886[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]19.4[/C][C]19.5300347222222[/C][C]21.0291666666667[/C][C]-1.49913194444444[/C][C]-0.130034722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]19.2[/C][C]19.5758680555556[/C][C]20.9458333333333[/C][C]-1.36996527777778[/C][C]-0.375868055555554[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]18.8[/C][C]18.8800347222222[/C][C]20.8[/C][C]-1.91996527777778[/C][C]-0.0800347222222229[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]18.8[/C][C]18.9821180555555[/C][C]20.6041666666667[/C][C]-1.62204861111111[/C][C]-0.182118055555549[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]22.6[/C][C]23.0664930555556[/C][C]20.4125[/C][C]2.65399305555556[/C][C]-0.466493055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]23.3[/C][C]23.4383680555556[/C][C]20.2583333333333[/C][C]3.18003472222222[/C][C]-0.138368055555553[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]23[/C][C]22.5092013888889[/C][C]20.15[/C][C]2.35920138888889[/C][C]0.49079861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]21.4[/C][C]21.0154513888889[/C][C]20.1458333333333[/C][C]0.869618055555555[/C][C]0.384548611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]19.9[/C][C]19.4414930555556[/C][C]20.1916666666667[/C][C]-0.750173611111111[/C][C]0.458506944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]18.8[/C][C]19.2727430555556[/C][C]20.1916666666667[/C][C]-0.91892361111111[/C][C]-0.472743055555554[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]18.6[/C][C]19.5883680555556[/C][C]20.1125[/C][C]-0.524131944444444[/C][C]-0.988368055555554[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]18.4[/C][C]19.4748263888889[/C][C]19.9333333333333[/C][C]-0.458506944444445[/C][C]-1.07482638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]18.6[/C][C]18.1550347222222[/C][C]19.6541666666667[/C][C]-1.49913194444444[/C][C]0.444965277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]19.9[/C][C]17.9842013888889[/C][C]19.3541666666667[/C][C]-1.36996527777778[/C][C]1.91579861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]19.2[/C][C]17.1758680555556[/C][C]19.0958333333333[/C][C]-1.91996527777778[/C][C]2.02413194444444[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]18.4[/C][C]17.2821180555556[/C][C]18.9041666666667[/C][C]-1.62204861111111[/C][C]1.11788194444444[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]21.1[/C][C]21.4373263888889[/C][C]18.7833333333333[/C][C]2.65399305555556[/C][C]-0.337326388888886[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]20.5[/C][C]21.8467013888889[/C][C]18.6666666666667[/C][C]3.18003472222222[/C][C]-1.34670138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]19.1[/C][C]20.8217013888889[/C][C]18.4625[/C][C]2.35920138888889[/C][C]-1.72170138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]18.1[/C][C]18.9612847222222[/C][C]18.0916666666667[/C][C]0.869618055555555[/C][C]-0.86128472222222[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]17[/C][C]16.8664930555556[/C][C]17.6166666666667[/C][C]-0.750173611111111[/C][C]0.133506944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]17.1[/C][C]16.3269097222222[/C][C]17.2458333333333[/C][C]-0.91892361111111[/C][C]0.77309027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]17.4[/C][C]16.6342013888889[/C][C]17.1583333333333[/C][C]-0.524131944444444[/C][C]0.765798611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]16.8[/C][C]16.8748263888889[/C][C]17.3333333333333[/C][C]-0.458506944444445[/C][C]-0.0748263888888872[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]15.3[/C][C]16.0967013888889[/C][C]17.5958333333333[/C][C]-1.49913194444444[/C][C]-0.796701388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]14.3[/C][C]16.4133680555556[/C][C]17.7833333333333[/C][C]-1.36996527777778[/C][C]-2.11336805555556[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]13.4[/C][C]15.9050347222222[/C][C]17.825[/C][C]-1.91996527777778[/C][C]-2.50503472222222[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]15.3[/C][C]16.1946180555556[/C][C]17.8166666666667[/C][C]-1.62204861111111[/C][C]-0.894618055555554[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]22.1[/C][C]20.5789930555556[/C][C]17.925[/C][C]2.65399305555556[/C][C]1.52100694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]23.7[/C][C]21.3883680555556[/C][C]18.2083333333333[/C][C]3.18003472222222[/C][C]2.31163194444445[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]22.2[/C][C]21.0092013888889[/C][C]18.65[/C][C]2.35920138888889[/C][C]1.19079861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]19.5[/C][C]20.0404513888889[/C][C]19.1708333333333[/C][C]0.869618055555555[/C][C]-0.540451388888886[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]16.6[/C][C]18.9206597222222[/C][C]19.6708333333333[/C][C]-0.750173611111111[/C][C]-2.32065972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]17.3[/C][C]19.1685763888889[/C][C]20.0875[/C][C]-0.91892361111111[/C][C]-1.86857638888888[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]19.8[/C][C]19.8008680555556[/C][C]20.325[/C][C]-0.524131944444444[/C][C]-0.000868055555557135[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]21.2[/C][C]19.9373263888889[/C][C]20.3958333333333[/C][C]-0.458506944444445[/C][C]1.26267361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]21.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.49913194444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]20.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.36996527777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]19.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.91996527777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]19.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.62204861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]23.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.65399305555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.18003472222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=70403&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=70403&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	25.6	NA	NA	2.35920138888889	NA
2	23.7	NA	NA	0.869618055555555	NA
3	22	NA	NA	-0.750173611111111	NA
4	21.3	NA	NA	-0.91892361111111	NA
5	20.7	NA	NA	-0.524131944444444	NA
6	20.4	NA	NA	-0.458506944444445	NA
7	20.3	20.1050347222222	21.6041666666667	-1.49913194444444	0.194965277777779
8	20.4	20.1133680555556	21.4833333333333	-1.36996527777778	0.286631944444448
9	19.8	19.5258680555556	21.4458333333333	-1.91996527777778	0.274131944444445
10	19.5	19.8279513888889	21.45	-1.62204861111111	-0.327951388888888
11	23.1	24.1039930555556	21.45	2.65399305555556	-1.00399305555556
12	23.5	24.6133680555556	21.4333333333333	3.18003472222222	-1.11336805555556
13	23.5	23.7467013888889	21.3875	2.35920138888889	-0.246701388888887
14	22.9	22.1696180555556	21.3	0.869618055555555	0.730381944444442
15	21.9	20.4581597222222	21.2083333333333	-0.750173611111111	1.44184027777778
16	21.5	20.2185763888889	21.1375	-0.91892361111111	1.28142361111111
17	20.5	20.5633680555556	21.0875	-0.524131944444444	-0.06336805555555
18	20.2	20.5998263888889	21.0583333333333	-0.458506944444445	-0.399826388888886
19	19.4	19.5300347222222	21.0291666666667	-1.49913194444444	-0.130034722222224
20	19.2	19.5758680555556	20.9458333333333	-1.36996527777778	-0.375868055555554
21	18.8	18.8800347222222	20.8	-1.91996527777778	-0.0800347222222229
22	18.8	18.9821180555555	20.6041666666667	-1.62204861111111	-0.182118055555549
23	22.6	23.0664930555556	20.4125	2.65399305555556	-0.466493055555556
24	23.3	23.4383680555556	20.2583333333333	3.18003472222222	-0.138368055555553
25	23	22.5092013888889	20.15	2.35920138888889	0.49079861111111
26	21.4	21.0154513888889	20.1458333333333	0.869618055555555	0.384548611111111
27	19.9	19.4414930555556	20.1916666666667	-0.750173611111111	0.458506944444444
28	18.8	19.2727430555556	20.1916666666667	-0.91892361111111	-0.472743055555554
29	18.6	19.5883680555556	20.1125	-0.524131944444444	-0.988368055555554
30	18.4	19.4748263888889	19.9333333333333	-0.458506944444445	-1.07482638888889
31	18.6	18.1550347222222	19.6541666666667	-1.49913194444444	0.444965277777779
32	19.9	17.9842013888889	19.3541666666667	-1.36996527777778	1.91579861111111
33	19.2	17.1758680555556	19.0958333333333	-1.91996527777778	2.02413194444444
34	18.4	17.2821180555556	18.9041666666667	-1.62204861111111	1.11788194444444
35	21.1	21.4373263888889	18.7833333333333	2.65399305555556	-0.337326388888886
36	20.5	21.8467013888889	18.6666666666667	3.18003472222222	-1.34670138888889
37	19.1	20.8217013888889	18.4625	2.35920138888889	-1.72170138888889
38	18.1	18.9612847222222	18.0916666666667	0.869618055555555	-0.86128472222222
39	17	16.8664930555556	17.6166666666667	-0.750173611111111	0.133506944444445
40	17.1	16.3269097222222	17.2458333333333	-0.91892361111111	0.77309027777778
41	17.4	16.6342013888889	17.1583333333333	-0.524131944444444	0.765798611111112
42	16.8	16.8748263888889	17.3333333333333	-0.458506944444445	-0.0748263888888872
43	15.3	16.0967013888889	17.5958333333333	-1.49913194444444	-0.796701388888891
44	14.3	16.4133680555556	17.7833333333333	-1.36996527777778	-2.11336805555556
45	13.4	15.9050347222222	17.825	-1.91996527777778	-2.50503472222222
46	15.3	16.1946180555556	17.8166666666667	-1.62204861111111	-0.894618055555554
47	22.1	20.5789930555556	17.925	2.65399305555556	1.52100694444444
48	23.7	21.3883680555556	18.2083333333333	3.18003472222222	2.31163194444445
49	22.2	21.0092013888889	18.65	2.35920138888889	1.19079861111111
50	19.5	20.0404513888889	19.1708333333333	0.869618055555555	-0.540451388888886
51	16.6	18.9206597222222	19.6708333333333	-0.750173611111111	-2.32065972222222
52	17.3	19.1685763888889	20.0875	-0.91892361111111	-1.86857638888888
53	19.8	19.8008680555556	20.325	-0.524131944444444	-0.000868055555557135
54	21.2	19.9373263888889	20.3958333333333	-0.458506944444445	1.26267361111111
55	21.5	NA	NA	-1.49913194444444	NA
56	20.6	NA	NA	-1.36996527777778	NA
57	19.1	NA	NA	-1.91996527777778	NA
58	19.6	NA	NA	-1.62204861111111	NA
59	23.5	NA	NA	2.65399305555556	NA
60	24	NA	NA	3.18003472222222	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 = 1 ; par2 = 2 ; par3 = 1 ; par4 = 1 ;

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