Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*Unverified author*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Wed, 14 Jan 2009 06:30:42 -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/Jan/14/t12319399490ngchqnf2s92ayk.htm/, Retrieved Mon, 06 May 2024 09:50:55 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36875, Retrieved Mon, 06 May 2024 09:50:55 +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

227

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

-       [Classical Decomposition] [Opgave 9-oefening...] [2009-01-14 13:30:42] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [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	4 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36875&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]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36875&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=36875&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	4 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	113.9	NA	NA	0.84165277777778	NA
2	112	NA	NA	5.00423611111111	NA
3	113.85	NA	NA	-0.120513888888895	NA
4	113.08	NA	NA	-1.17043055555555	NA
5	111.72	NA	NA	-2.92976388888889	NA
6	110.69	NA	NA	-1.39276388888889	NA
7	113.53	115.183986111111	113.692083333333	1.49190277777777	-1.65398611111110
8	113.99	113.833319444444	114.390416666667	-0.55709722222223	0.156680555555553
9	112.74	112.317402777778	115.055416666667	-2.73801388888889	0.422597222222223
10	112.15	112.037069444444	115.521666666667	-3.48459722222222	0.112930555555550
11	115.82	118.231069444444	116.109166666667	2.12190277777779	-2.41106944444445
12	118.38	119.716402777778	116.782916666667	2.93348611111111	-1.33640277777776
13	118.81	118.475819444444	117.634166666667	0.84165277777778	0.334180555555562
14	123.85	123.414236111111	118.41	5.00423611111111	0.435763888888886
15	117.96	118.906152777778	119.026666666667	-0.120513888888895	-0.946152777777783
16	120.16	118.424152777778	119.594583333333	-1.17043055555555	1.73584722222222
17	118.74	117.495236111111	120.425	-2.92976388888889	1.24476388888890
18	119.84	120.098069444444	121.490833333333	-1.39276388888889	-0.258069444444445
19	124.81	123.824402777778	122.3325	1.49190277777777	0.98559722222224
20	121.33	122.509986111111	123.067083333333	-0.55709722222223	-1.17998611111111
21	120.2	121.179486111111	123.9175	-2.73801388888889	-0.9794861111111
22	118.32	121.027902777778	124.5125	-3.48459722222222	-2.70790277777776
23	129.58	126.956902777778	124.835	2.12190277777779	2.62309722222223
24	130.2	128.139736111111	125.20625	2.93348611111111	2.06026388888888
25	127.19	126.316652777778	125.475	0.84165277777778	0.873347222222236
26	133.1	130.811319444444	125.807083333333	5.00423611111111	2.28868055555557
27	129.12	126.074486111111	126.195	-0.120513888888895	3.04551388888891
28	123.28	125.393319444444	126.56375	-1.17043055555555	-2.11331944444444
29	123.36	123.882319444444	126.812083333333	-2.92976388888889	-0.522319444444435
30	124.13	125.603486111111	126.99625	-1.39276388888889	-1.47348611111111
31	126.97	128.553986111111	127.062083333333	1.49190277777777	-1.58398611111110
32	127.14	126.281236111111	126.838333333333	-0.55709722222223	0.858763888888888
33	123.7	123.936152777778	126.674166666667	-2.73801388888889	-0.236152777777761
34	123.67	123.535402777778	127.02	-3.48459722222222	0.134597222222212
35	130.19	129.641486111111	127.519583333333	2.12190277777779	0.548513888888891
36	134.01	130.772652777778	127.839166666667	2.93348611111111	3.23734722222224
37	124.96	129.065402777778	128.22375	0.84165277777778	-4.10540277777775
38	129.96	133.509236111111	128.505	5.00423611111111	-3.5492361111111
39	128.32	128.611986111111	128.7325	-0.120513888888895	-0.291986111111100
40	132.38	127.820402777778	128.990833333333	-1.17043055555555	4.55959722222224
41	126.25	126.247736111111	129.1775	-2.92976388888889	0.00226388888890483
42	128.91	127.793486111111	129.18625	-1.39276388888889	1.11651388888890
43	131.42	130.695652777778	129.20375	1.49190277777777	0.724347222222235
44	129.44	128.835402777778	129.3925	-0.55709722222223	0.604597222222253
45	126.86	126.558652777778	129.296666666667	-2.73801388888889	0.301347222222233
46	126.71	125.419152777778	128.90375	-3.48459722222222	1.29084722222225
47	131.63	130.816902777778	128.695	2.12190277777779	0.81309722222224
48	132.78	131.495569444444	128.562083333333	2.93348611111111	1.28443055555559
49	126.61	129.279152777778	128.4375	0.84165277777778	-2.66915277777778
50	132.84	133.330069444444	128.325833333333	5.00423611111111	-0.490069444444458
51	123.14	128.104486111111	128.225	-0.120513888888895	-4.9644861111111
52	128.13	127.039152777778	128.209583333333	-1.17043055555555	1.09084722222224
53	125.49	125.178152777778	128.107916666667	-2.92976388888889	0.311847222222241
54	126.48	126.353486111111	127.74625	-1.39276388888889	0.126513888888908
55	130.86	129.341486111111	127.849583333333	1.49190277777777	1.51851388888892
56	127.32	127.769569444444	128.326666666667	-0.55709722222223	-0.449569444444435
57	126.56	126.077819444444	128.815833333333	-2.73801388888889	0.482180555555573
58	126.64	125.479986111111	128.964583333333	-3.48459722222222	1.16001388888893
59	129.26	130.843152777778	128.72125	2.12190277777779	-1.58315277777777
60	126.47	131.725152777778	128.791666666667	2.93348611111111	-5.25515277777777
61	135.4	129.842486111111	129.000833333333	0.84165277777778	5.55751388888891
62	135.5	134.194652777778	129.190416666667	5.00423611111111	1.30534722222225
63	132.22	129.072402777778	129.192916666667	-0.120513888888895	3.14759722222223
64	122.62	127.902486111111	129.072916666667	-1.17043055555555	-5.28248611111107
65	125.16	126.206069444444	129.135833333333	-2.92976388888889	-1.04606944444444
66	128.5	128.020986111111	129.41375	-1.39276388888889	0.479013888888886
67	133.86	NA	NA	1.49190277777777	NA
68	128.87	NA	NA	-0.55709722222223	NA
69	125.07	NA	NA	-2.73801388888889	NA
70	125.25	NA	NA	-3.48459722222222	NA
71	132.16	NA	NA	2.12190277777779	NA
72	130.24	NA	NA	2.93348611111111	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 113.9 & NA & NA & 0.84165277777778 & NA \tabularnewline
2 & 112 & NA & NA & 5.00423611111111 & NA \tabularnewline
3 & 113.85 & NA & NA & -0.120513888888895 & NA \tabularnewline
4 & 113.08 & NA & NA & -1.17043055555555 & NA \tabularnewline
5 & 111.72 & NA & NA & -2.92976388888889 & NA \tabularnewline
6 & 110.69 & NA & NA & -1.39276388888889 & NA \tabularnewline
7 & 113.53 & 115.183986111111 & 113.692083333333 & 1.49190277777777 & -1.65398611111110 \tabularnewline
8 & 113.99 & 113.833319444444 & 114.390416666667 & -0.55709722222223 & 0.156680555555553 \tabularnewline
9 & 112.74 & 112.317402777778 & 115.055416666667 & -2.73801388888889 & 0.422597222222223 \tabularnewline
10 & 112.15 & 112.037069444444 & 115.521666666667 & -3.48459722222222 & 0.112930555555550 \tabularnewline
11 & 115.82 & 118.231069444444 & 116.109166666667 & 2.12190277777779 & -2.41106944444445 \tabularnewline
12 & 118.38 & 119.716402777778 & 116.782916666667 & 2.93348611111111 & -1.33640277777776 \tabularnewline
13 & 118.81 & 118.475819444444 & 117.634166666667 & 0.84165277777778 & 0.334180555555562 \tabularnewline
14 & 123.85 & 123.414236111111 & 118.41 & 5.00423611111111 & 0.435763888888886 \tabularnewline
15 & 117.96 & 118.906152777778 & 119.026666666667 & -0.120513888888895 & -0.946152777777783 \tabularnewline
16 & 120.16 & 118.424152777778 & 119.594583333333 & -1.17043055555555 & 1.73584722222222 \tabularnewline
17 & 118.74 & 117.495236111111 & 120.425 & -2.92976388888889 & 1.24476388888890 \tabularnewline
18 & 119.84 & 120.098069444444 & 121.490833333333 & -1.39276388888889 & -0.258069444444445 \tabularnewline
19 & 124.81 & 123.824402777778 & 122.3325 & 1.49190277777777 & 0.98559722222224 \tabularnewline
20 & 121.33 & 122.509986111111 & 123.067083333333 & -0.55709722222223 & -1.17998611111111 \tabularnewline
21 & 120.2 & 121.179486111111 & 123.9175 & -2.73801388888889 & -0.9794861111111 \tabularnewline
22 & 118.32 & 121.027902777778 & 124.5125 & -3.48459722222222 & -2.70790277777776 \tabularnewline
23 & 129.58 & 126.956902777778 & 124.835 & 2.12190277777779 & 2.62309722222223 \tabularnewline
24 & 130.2 & 128.139736111111 & 125.20625 & 2.93348611111111 & 2.06026388888888 \tabularnewline
25 & 127.19 & 126.316652777778 & 125.475 & 0.84165277777778 & 0.873347222222236 \tabularnewline
26 & 133.1 & 130.811319444444 & 125.807083333333 & 5.00423611111111 & 2.28868055555557 \tabularnewline
27 & 129.12 & 126.074486111111 & 126.195 & -0.120513888888895 & 3.04551388888891 \tabularnewline
28 & 123.28 & 125.393319444444 & 126.56375 & -1.17043055555555 & -2.11331944444444 \tabularnewline
29 & 123.36 & 123.882319444444 & 126.812083333333 & -2.92976388888889 & -0.522319444444435 \tabularnewline
30 & 124.13 & 125.603486111111 & 126.99625 & -1.39276388888889 & -1.47348611111111 \tabularnewline
31 & 126.97 & 128.553986111111 & 127.062083333333 & 1.49190277777777 & -1.58398611111110 \tabularnewline
32 & 127.14 & 126.281236111111 & 126.838333333333 & -0.55709722222223 & 0.858763888888888 \tabularnewline
33 & 123.7 & 123.936152777778 & 126.674166666667 & -2.73801388888889 & -0.236152777777761 \tabularnewline
34 & 123.67 & 123.535402777778 & 127.02 & -3.48459722222222 & 0.134597222222212 \tabularnewline
35 & 130.19 & 129.641486111111 & 127.519583333333 & 2.12190277777779 & 0.548513888888891 \tabularnewline
36 & 134.01 & 130.772652777778 & 127.839166666667 & 2.93348611111111 & 3.23734722222224 \tabularnewline
37 & 124.96 & 129.065402777778 & 128.22375 & 0.84165277777778 & -4.10540277777775 \tabularnewline
38 & 129.96 & 133.509236111111 & 128.505 & 5.00423611111111 & -3.5492361111111 \tabularnewline
39 & 128.32 & 128.611986111111 & 128.7325 & -0.120513888888895 & -0.291986111111100 \tabularnewline
40 & 132.38 & 127.820402777778 & 128.990833333333 & -1.17043055555555 & 4.55959722222224 \tabularnewline
41 & 126.25 & 126.247736111111 & 129.1775 & -2.92976388888889 & 0.00226388888890483 \tabularnewline
42 & 128.91 & 127.793486111111 & 129.18625 & -1.39276388888889 & 1.11651388888890 \tabularnewline
43 & 131.42 & 130.695652777778 & 129.20375 & 1.49190277777777 & 0.724347222222235 \tabularnewline
44 & 129.44 & 128.835402777778 & 129.3925 & -0.55709722222223 & 0.604597222222253 \tabularnewline
45 & 126.86 & 126.558652777778 & 129.296666666667 & -2.73801388888889 & 0.301347222222233 \tabularnewline
46 & 126.71 & 125.419152777778 & 128.90375 & -3.48459722222222 & 1.29084722222225 \tabularnewline
47 & 131.63 & 130.816902777778 & 128.695 & 2.12190277777779 & 0.81309722222224 \tabularnewline
48 & 132.78 & 131.495569444444 & 128.562083333333 & 2.93348611111111 & 1.28443055555559 \tabularnewline
49 & 126.61 & 129.279152777778 & 128.4375 & 0.84165277777778 & -2.66915277777778 \tabularnewline
50 & 132.84 & 133.330069444444 & 128.325833333333 & 5.00423611111111 & -0.490069444444458 \tabularnewline
51 & 123.14 & 128.104486111111 & 128.225 & -0.120513888888895 & -4.9644861111111 \tabularnewline
52 & 128.13 & 127.039152777778 & 128.209583333333 & -1.17043055555555 & 1.09084722222224 \tabularnewline
53 & 125.49 & 125.178152777778 & 128.107916666667 & -2.92976388888889 & 0.311847222222241 \tabularnewline
54 & 126.48 & 126.353486111111 & 127.74625 & -1.39276388888889 & 0.126513888888908 \tabularnewline
55 & 130.86 & 129.341486111111 & 127.849583333333 & 1.49190277777777 & 1.51851388888892 \tabularnewline
56 & 127.32 & 127.769569444444 & 128.326666666667 & -0.55709722222223 & -0.449569444444435 \tabularnewline
57 & 126.56 & 126.077819444444 & 128.815833333333 & -2.73801388888889 & 0.482180555555573 \tabularnewline
58 & 126.64 & 125.479986111111 & 128.964583333333 & -3.48459722222222 & 1.16001388888893 \tabularnewline
59 & 129.26 & 130.843152777778 & 128.72125 & 2.12190277777779 & -1.58315277777777 \tabularnewline
60 & 126.47 & 131.725152777778 & 128.791666666667 & 2.93348611111111 & -5.25515277777777 \tabularnewline
61 & 135.4 & 129.842486111111 & 129.000833333333 & 0.84165277777778 & 5.55751388888891 \tabularnewline
62 & 135.5 & 134.194652777778 & 129.190416666667 & 5.00423611111111 & 1.30534722222225 \tabularnewline
63 & 132.22 & 129.072402777778 & 129.192916666667 & -0.120513888888895 & 3.14759722222223 \tabularnewline
64 & 122.62 & 127.902486111111 & 129.072916666667 & -1.17043055555555 & -5.28248611111107 \tabularnewline
65 & 125.16 & 126.206069444444 & 129.135833333333 & -2.92976388888889 & -1.04606944444444 \tabularnewline
66 & 128.5 & 128.020986111111 & 129.41375 & -1.39276388888889 & 0.479013888888886 \tabularnewline
67 & 133.86 & NA & NA & 1.49190277777777 & NA \tabularnewline
68 & 128.87 & NA & NA & -0.55709722222223 & NA \tabularnewline
69 & 125.07 & NA & NA & -2.73801388888889 & NA \tabularnewline
70 & 125.25 & NA & NA & -3.48459722222222 & NA \tabularnewline
71 & 132.16 & NA & NA & 2.12190277777779 & NA \tabularnewline
72 & 130.24 & NA & NA & 2.93348611111111 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36875&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]113.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.84165277777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]112[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.00423611111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]113.85[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.120513888888895[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]113.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.17043055555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]111.72[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.92976388888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]110.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.39276388888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]113.53[/C][C]115.183986111111[/C][C]113.692083333333[/C][C]1.49190277777777[/C][C]-1.65398611111110[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]113.99[/C][C]113.833319444444[/C][C]114.390416666667[/C][C]-0.55709722222223[/C][C]0.156680555555553[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]112.74[/C][C]112.317402777778[/C][C]115.055416666667[/C][C]-2.73801388888889[/C][C]0.422597222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]112.15[/C][C]112.037069444444[/C][C]115.521666666667[/C][C]-3.48459722222222[/C][C]0.112930555555550[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]115.82[/C][C]118.231069444444[/C][C]116.109166666667[/C][C]2.12190277777779[/C][C]-2.41106944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]118.38[/C][C]119.716402777778[/C][C]116.782916666667[/C][C]2.93348611111111[/C][C]-1.33640277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]118.81[/C][C]118.475819444444[/C][C]117.634166666667[/C][C]0.84165277777778[/C][C]0.334180555555562[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]123.85[/C][C]123.414236111111[/C][C]118.41[/C][C]5.00423611111111[/C][C]0.435763888888886[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]117.96[/C][C]118.906152777778[/C][C]119.026666666667[/C][C]-0.120513888888895[/C][C]-0.946152777777783[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]120.16[/C][C]118.424152777778[/C][C]119.594583333333[/C][C]-1.17043055555555[/C][C]1.73584722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]118.74[/C][C]117.495236111111[/C][C]120.425[/C][C]-2.92976388888889[/C][C]1.24476388888890[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]119.84[/C][C]120.098069444444[/C][C]121.490833333333[/C][C]-1.39276388888889[/C][C]-0.258069444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]124.81[/C][C]123.824402777778[/C][C]122.3325[/C][C]1.49190277777777[/C][C]0.98559722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]121.33[/C][C]122.509986111111[/C][C]123.067083333333[/C][C]-0.55709722222223[/C][C]-1.17998611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]120.2[/C][C]121.179486111111[/C][C]123.9175[/C][C]-2.73801388888889[/C][C]-0.9794861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]118.32[/C][C]121.027902777778[/C][C]124.5125[/C][C]-3.48459722222222[/C][C]-2.70790277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]129.58[/C][C]126.956902777778[/C][C]124.835[/C][C]2.12190277777779[/C][C]2.62309722222223[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]130.2[/C][C]128.139736111111[/C][C]125.20625[/C][C]2.93348611111111[/C][C]2.06026388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]127.19[/C][C]126.316652777778[/C][C]125.475[/C][C]0.84165277777778[/C][C]0.873347222222236[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]133.1[/C][C]130.811319444444[/C][C]125.807083333333[/C][C]5.00423611111111[/C][C]2.28868055555557[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]129.12[/C][C]126.074486111111[/C][C]126.195[/C][C]-0.120513888888895[/C][C]3.04551388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]123.28[/C][C]125.393319444444[/C][C]126.56375[/C][C]-1.17043055555555[/C][C]-2.11331944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]123.36[/C][C]123.882319444444[/C][C]126.812083333333[/C][C]-2.92976388888889[/C][C]-0.522319444444435[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]124.13[/C][C]125.603486111111[/C][C]126.99625[/C][C]-1.39276388888889[/C][C]-1.47348611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]126.97[/C][C]128.553986111111[/C][C]127.062083333333[/C][C]1.49190277777777[/C][C]-1.58398611111110[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]127.14[/C][C]126.281236111111[/C][C]126.838333333333[/C][C]-0.55709722222223[/C][C]0.858763888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]123.7[/C][C]123.936152777778[/C][C]126.674166666667[/C][C]-2.73801388888889[/C][C]-0.236152777777761[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]123.67[/C][C]123.535402777778[/C][C]127.02[/C][C]-3.48459722222222[/C][C]0.134597222222212[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]130.19[/C][C]129.641486111111[/C][C]127.519583333333[/C][C]2.12190277777779[/C][C]0.548513888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]134.01[/C][C]130.772652777778[/C][C]127.839166666667[/C][C]2.93348611111111[/C][C]3.23734722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]124.96[/C][C]129.065402777778[/C][C]128.22375[/C][C]0.84165277777778[/C][C]-4.10540277777775[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]129.96[/C][C]133.509236111111[/C][C]128.505[/C][C]5.00423611111111[/C][C]-3.5492361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]128.32[/C][C]128.611986111111[/C][C]128.7325[/C][C]-0.120513888888895[/C][C]-0.291986111111100[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]132.38[/C][C]127.820402777778[/C][C]128.990833333333[/C][C]-1.17043055555555[/C][C]4.55959722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]126.25[/C][C]126.247736111111[/C][C]129.1775[/C][C]-2.92976388888889[/C][C]0.00226388888890483[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]128.91[/C][C]127.793486111111[/C][C]129.18625[/C][C]-1.39276388888889[/C][C]1.11651388888890[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]131.42[/C][C]130.695652777778[/C][C]129.20375[/C][C]1.49190277777777[/C][C]0.724347222222235[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]129.44[/C][C]128.835402777778[/C][C]129.3925[/C][C]-0.55709722222223[/C][C]0.604597222222253[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]126.86[/C][C]126.558652777778[/C][C]129.296666666667[/C][C]-2.73801388888889[/C][C]0.301347222222233[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]126.71[/C][C]125.419152777778[/C][C]128.90375[/C][C]-3.48459722222222[/C][C]1.29084722222225[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]131.63[/C][C]130.816902777778[/C][C]128.695[/C][C]2.12190277777779[/C][C]0.81309722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]132.78[/C][C]131.495569444444[/C][C]128.562083333333[/C][C]2.93348611111111[/C][C]1.28443055555559[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]126.61[/C][C]129.279152777778[/C][C]128.4375[/C][C]0.84165277777778[/C][C]-2.66915277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]132.84[/C][C]133.330069444444[/C][C]128.325833333333[/C][C]5.00423611111111[/C][C]-0.490069444444458[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]123.14[/C][C]128.104486111111[/C][C]128.225[/C][C]-0.120513888888895[/C][C]-4.9644861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]128.13[/C][C]127.039152777778[/C][C]128.209583333333[/C][C]-1.17043055555555[/C][C]1.09084722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]125.49[/C][C]125.178152777778[/C][C]128.107916666667[/C][C]-2.92976388888889[/C][C]0.311847222222241[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]126.48[/C][C]126.353486111111[/C][C]127.74625[/C][C]-1.39276388888889[/C][C]0.126513888888908[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]130.86[/C][C]129.341486111111[/C][C]127.849583333333[/C][C]1.49190277777777[/C][C]1.51851388888892[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]127.32[/C][C]127.769569444444[/C][C]128.326666666667[/C][C]-0.55709722222223[/C][C]-0.449569444444435[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]126.56[/C][C]126.077819444444[/C][C]128.815833333333[/C][C]-2.73801388888889[/C][C]0.482180555555573[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]126.64[/C][C]125.479986111111[/C][C]128.964583333333[/C][C]-3.48459722222222[/C][C]1.16001388888893[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]129.26[/C][C]130.843152777778[/C][C]128.72125[/C][C]2.12190277777779[/C][C]-1.58315277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]126.47[/C][C]131.725152777778[/C][C]128.791666666667[/C][C]2.93348611111111[/C][C]-5.25515277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]135.4[/C][C]129.842486111111[/C][C]129.000833333333[/C][C]0.84165277777778[/C][C]5.55751388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]135.5[/C][C]134.194652777778[/C][C]129.190416666667[/C][C]5.00423611111111[/C][C]1.30534722222225[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]132.22[/C][C]129.072402777778[/C][C]129.192916666667[/C][C]-0.120513888888895[/C][C]3.14759722222223[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]122.62[/C][C]127.902486111111[/C][C]129.072916666667[/C][C]-1.17043055555555[/C][C]-5.28248611111107[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]125.16[/C][C]126.206069444444[/C][C]129.135833333333[/C][C]-2.92976388888889[/C][C]-1.04606944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]128.5[/C][C]128.020986111111[/C][C]129.41375[/C][C]-1.39276388888889[/C][C]0.479013888888886[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]133.86[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.49190277777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]128.87[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.55709722222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]125.07[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.73801388888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]125.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.48459722222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]132.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.12190277777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]130.24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.93348611111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36875&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=36875&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	113.9	NA	NA	0.84165277777778	NA
2	112	NA	NA	5.00423611111111	NA
3	113.85	NA	NA	-0.120513888888895	NA
4	113.08	NA	NA	-1.17043055555555	NA
5	111.72	NA	NA	-2.92976388888889	NA
6	110.69	NA	NA	-1.39276388888889	NA
7	113.53	115.183986111111	113.692083333333	1.49190277777777	-1.65398611111110
8	113.99	113.833319444444	114.390416666667	-0.55709722222223	0.156680555555553
9	112.74	112.317402777778	115.055416666667	-2.73801388888889	0.422597222222223
10	112.15	112.037069444444	115.521666666667	-3.48459722222222	0.112930555555550
11	115.82	118.231069444444	116.109166666667	2.12190277777779	-2.41106944444445
12	118.38	119.716402777778	116.782916666667	2.93348611111111	-1.33640277777776
13	118.81	118.475819444444	117.634166666667	0.84165277777778	0.334180555555562
14	123.85	123.414236111111	118.41	5.00423611111111	0.435763888888886
15	117.96	118.906152777778	119.026666666667	-0.120513888888895	-0.946152777777783
16	120.16	118.424152777778	119.594583333333	-1.17043055555555	1.73584722222222
17	118.74	117.495236111111	120.425	-2.92976388888889	1.24476388888890
18	119.84	120.098069444444	121.490833333333	-1.39276388888889	-0.258069444444445
19	124.81	123.824402777778	122.3325	1.49190277777777	0.98559722222224
20	121.33	122.509986111111	123.067083333333	-0.55709722222223	-1.17998611111111
21	120.2	121.179486111111	123.9175	-2.73801388888889	-0.9794861111111
22	118.32	121.027902777778	124.5125	-3.48459722222222	-2.70790277777776
23	129.58	126.956902777778	124.835	2.12190277777779	2.62309722222223
24	130.2	128.139736111111	125.20625	2.93348611111111	2.06026388888888
25	127.19	126.316652777778	125.475	0.84165277777778	0.873347222222236
26	133.1	130.811319444444	125.807083333333	5.00423611111111	2.28868055555557
27	129.12	126.074486111111	126.195	-0.120513888888895	3.04551388888891
28	123.28	125.393319444444	126.56375	-1.17043055555555	-2.11331944444444
29	123.36	123.882319444444	126.812083333333	-2.92976388888889	-0.522319444444435
30	124.13	125.603486111111	126.99625	-1.39276388888889	-1.47348611111111
31	126.97	128.553986111111	127.062083333333	1.49190277777777	-1.58398611111110
32	127.14	126.281236111111	126.838333333333	-0.55709722222223	0.858763888888888
33	123.7	123.936152777778	126.674166666667	-2.73801388888889	-0.236152777777761
34	123.67	123.535402777778	127.02	-3.48459722222222	0.134597222222212
35	130.19	129.641486111111	127.519583333333	2.12190277777779	0.548513888888891
36	134.01	130.772652777778	127.839166666667	2.93348611111111	3.23734722222224
37	124.96	129.065402777778	128.22375	0.84165277777778	-4.10540277777775
38	129.96	133.509236111111	128.505	5.00423611111111	-3.5492361111111
39	128.32	128.611986111111	128.7325	-0.120513888888895	-0.291986111111100
40	132.38	127.820402777778	128.990833333333	-1.17043055555555	4.55959722222224
41	126.25	126.247736111111	129.1775	-2.92976388888889	0.00226388888890483
42	128.91	127.793486111111	129.18625	-1.39276388888889	1.11651388888890
43	131.42	130.695652777778	129.20375	1.49190277777777	0.724347222222235
44	129.44	128.835402777778	129.3925	-0.55709722222223	0.604597222222253
45	126.86	126.558652777778	129.296666666667	-2.73801388888889	0.301347222222233
46	126.71	125.419152777778	128.90375	-3.48459722222222	1.29084722222225
47	131.63	130.816902777778	128.695	2.12190277777779	0.81309722222224
48	132.78	131.495569444444	128.562083333333	2.93348611111111	1.28443055555559
49	126.61	129.279152777778	128.4375	0.84165277777778	-2.66915277777778
50	132.84	133.330069444444	128.325833333333	5.00423611111111	-0.490069444444458
51	123.14	128.104486111111	128.225	-0.120513888888895	-4.9644861111111
52	128.13	127.039152777778	128.209583333333	-1.17043055555555	1.09084722222224
53	125.49	125.178152777778	128.107916666667	-2.92976388888889	0.311847222222241
54	126.48	126.353486111111	127.74625	-1.39276388888889	0.126513888888908
55	130.86	129.341486111111	127.849583333333	1.49190277777777	1.51851388888892
56	127.32	127.769569444444	128.326666666667	-0.55709722222223	-0.449569444444435
57	126.56	126.077819444444	128.815833333333	-2.73801388888889	0.482180555555573
58	126.64	125.479986111111	128.964583333333	-3.48459722222222	1.16001388888893
59	129.26	130.843152777778	128.72125	2.12190277777779	-1.58315277777777
60	126.47	131.725152777778	128.791666666667	2.93348611111111	-5.25515277777777
61	135.4	129.842486111111	129.000833333333	0.84165277777778	5.55751388888891
62	135.5	134.194652777778	129.190416666667	5.00423611111111	1.30534722222225
63	132.22	129.072402777778	129.192916666667	-0.120513888888895	3.14759722222223
64	122.62	127.902486111111	129.072916666667	-1.17043055555555	-5.28248611111107
65	125.16	126.206069444444	129.135833333333	-2.92976388888889	-1.04606944444444
66	128.5	128.020986111111	129.41375	-1.39276388888889	0.479013888888886
67	133.86	NA	NA	1.49190277777777	NA
68	128.87	NA	NA	-0.55709722222223	NA
69	125.07	NA	NA	-2.73801388888889	NA
70	125.25	NA	NA	-3.48459722222222	NA
71	132.16	NA	NA	2.12190277777779	NA
72	130.24	NA	NA	2.93348611111111	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