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

Thu, 15 Jan 2009 11:39:52 -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/15/t123204483397d0t3wgxm6atzy.htm/, Retrieved Tue, 07 May 2024 22:48:24 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36893, Retrieved Tue, 07 May 2024 22:48:24 +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

193

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

-       [Classical Decomposition] [Nick Follens Mar 203] [2009-01-15 18:39:52] [b3b27f5ee34edf98a28c70ba0002bc05] [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	'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

\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 & 'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36893&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36893&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=36893&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	'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	1.4369	NA	NA	-0.0128716145833333	NA
2	1.4975	NA	NA	-0.0121809895833333	NA
3	1.577	NA	NA	-0.0127486979166667	NA
4	1.5553	NA	NA	-0.0164518229166667	NA
5	1.5557	NA	NA	0.00428359375000012	NA
6	1.575	NA	NA	0.00323046874999991	NA
7	1.5527	1.51079401041667	1.5017625	0.0090315104166667	0.0419059895833334
8	1.4748	1.50723255208333	1.49415416666667	0.0130783854166665	-0.0324325520833331
9	1.4718	1.50211484375	1.47995833333333	0.0221565104166666	-0.0303148437499996
10	1.457	1.48716067708333	1.46250833333333	0.02465234375	-0.0301606770833329
11	1.4684	1.43850755208333	1.44509166666667	-0.00658411458333327	0.0298924479166669
12	1.4227	1.41166276041667	1.42725833333333	-0.0155955729166666	0.0110372395833334
13	1.3896	1.39555755208333	1.40842916666667	-0.0128716145833333	-0.00595755208333326
14	1.3622	1.37975234375	1.39193333333333	-0.0121809895833333	-0.0175523437499998
15	1.3716	1.36504713541667	1.37779583333333	-0.0127486979166667	0.00655286458333304
16	1.3419	1.34852734375	1.36497916666667	-0.0164518229166667	-0.00662734374999996
17	1.3511	1.35609609375	1.3518125	0.00428359375000012	-0.00499609374999999
18	1.3516	1.34079713541667	1.33756666666667	0.00323046874999991	0.0108028645833331
19	1.3242	1.33499401041667	1.3259625	0.0090315104166667	-0.0107940104166668
20	1.3074	1.33079088541667	1.3177125	0.0130783854166665	-0.0233908854166667
21	1.2999	1.33218984375	1.31003333333333	0.0221565104166666	-0.0322898437499999
22	1.3213	1.32718151041667	1.30252916666667	0.02465234375	-0.00588151041666674
23	1.2881	1.28965338541667	1.2962375	-0.00658411458333327	-0.00155338541666672
24	1.2611	1.27236692708333	1.2879625	-0.0155955729166666	-0.0112669270833332
25	1.2727	1.26481171875	1.27768333333333	-0.0128716145833333	0.00788828125000007
26	1.2811	1.25567734375	1.26785833333333	-0.0121809895833333	0.0254226562500000
27	1.2684	1.24664296875	1.25939166666667	-0.0127486979166667	0.0217570312499999
28	1.265	1.23355234375	1.25000416666667	-0.0164518229166667	0.0314476562499999
29	1.277	1.24407109375	1.2397875	0.00428359375000012	0.03292890625
30	1.2271	1.23597213541667	1.23274166666667	0.00323046874999991	-0.00887213541666676
31	1.202	1.23732734375	1.22829583333333	0.0090315104166667	-0.0353273437499999
32	1.1938	1.23724921875	1.22417083333333	0.0130783854166665	-0.04344921875
33	1.2103	1.24146901041667	1.2193125	0.0221565104166666	-0.0311690104166666
34	1.1856	1.23924817708333	1.21459583333333	0.02465234375	-0.053648177083333
35	1.1786	1.20567421875	1.21225833333333	-0.00658411458333327	-0.0270742187500002
36	1.2015	1.19912526041667	1.21472083333333	-0.0155955729166666	0.00237473958333312
37	1.2256	1.20954921875	1.22242083333333	-0.0128716145833333	0.0160507812500001
38	1.2292	1.21964401041667	1.231825	-0.0121809895833333	0.00955598958333348
39	1.2037	1.22779296875	1.24054166666667	-0.0127486979166667	-0.02409296875
40	1.2165	1.23478984375	1.25124166666667	-0.0164518229166667	-0.0182898437500001
41	1.2694	1.26701276041667	1.26272916666667	0.00428359375000012	0.00238723958333331
42	1.2938	1.27295963541667	1.26972916666667	0.00323046874999991	0.0208403645833335
43	1.3201	1.28058151041667	1.27155	0.0090315104166667	0.0395184895833331
44	1.3014	1.28398671875	1.27090833333333	0.0130783854166665	0.0174132812499999
45	1.3119	1.29353567708333	1.27137916666667	0.0221565104166666	0.0183643229166666
46	1.3408	1.29687317708333	1.27222083333333	0.02465234375	0.0439268229166667
47	1.2991	1.26266171875	1.26924583333333	-0.00658411458333327	0.0364382812499999
48	1.249	1.24681692708333	1.2624125	-0.0155955729166666	0.00218307291666675
49	1.2218	1.24165755208333	1.25452916666667	-0.0128716145833333	-0.0198575520833333
50	1.2176	1.23690234375	1.24908333333333	-0.0121809895833333	-0.0193023437500000
51	1.2266	1.23269296875	1.24544166666667	-0.0127486979166667	-0.00609296874999998
52	1.2138	1.22220651041667	1.23865833333333	-0.0164518229166667	-0.00840651041666685
53	1.2007	1.23289609375	1.2286125	0.00428359375000012	-0.0321960937499999
54	1.1985	1.22314713541667	1.21991666666667	0.00323046874999991	-0.0246471354166669
55	1.2262	1.22147317708333	1.21244166666667	0.0090315104166667	0.00472682291666682
56	1.2646	1.21704921875	1.20397083333333	0.0130783854166665	0.0475507812500002
57	1.2613	1.21808151041667	1.195925	0.0221565104166666	0.0432184895833336
58	1.2286	1.21487317708333	1.19022083333333	0.02465234375	0.0137268229166667
59	1.1702	1.17988671875	1.18647083333333	-0.00658411458333327	-0.00968671875000005
60	1.1692	1.16436692708333	1.1799625	-0.0155955729166666	0.00483307291666657
61	1.1222	1.15629088541667	1.1691625	-0.0128716145833333	-0.0340908854166668
62	1.1139	1.14311484375	1.15529583333333	-0.0121809895833333	-0.0292148437500002
63	1.1372	1.12644713541667	1.13919583333333	-0.0127486979166667	0.0107528645833332
64	1.1663	1.10568567708333	1.1221375	-0.0164518229166667	0.0606143229166665
65	1.1582	1.11062526041667	1.10634166666667	0.00428359375000012	0.0475747395833332
66	1.0848	1.09470130208333	1.09147083333333	0.00323046874999991	-0.0099013020833334
67	1.0807	NA	NA	0.0090315104166667	NA
68	1.0773	NA	NA	0.0130783854166665	NA
69	1.0622	NA	NA	0.0221565104166666	NA
70	1.0183	NA	NA	0.02465234375	NA
71	1.0014	NA	NA	-0.00658411458333327	NA
72	0.9811	NA	NA	-0.0155955729166666	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.4369 & NA & NA & -0.0128716145833333 & NA \tabularnewline
2 & 1.4975 & NA & NA & -0.0121809895833333 & NA \tabularnewline
3 & 1.577 & NA & NA & -0.0127486979166667 & NA \tabularnewline
4 & 1.5553 & NA & NA & -0.0164518229166667 & NA \tabularnewline
5 & 1.5557 & NA & NA & 0.00428359375000012 & NA \tabularnewline
6 & 1.575 & NA & NA & 0.00323046874999991 & NA \tabularnewline
7 & 1.5527 & 1.51079401041667 & 1.5017625 & 0.0090315104166667 & 0.0419059895833334 \tabularnewline
8 & 1.4748 & 1.50723255208333 & 1.49415416666667 & 0.0130783854166665 & -0.0324325520833331 \tabularnewline
9 & 1.4718 & 1.50211484375 & 1.47995833333333 & 0.0221565104166666 & -0.0303148437499996 \tabularnewline
10 & 1.457 & 1.48716067708333 & 1.46250833333333 & 0.02465234375 & -0.0301606770833329 \tabularnewline
11 & 1.4684 & 1.43850755208333 & 1.44509166666667 & -0.00658411458333327 & 0.0298924479166669 \tabularnewline
12 & 1.4227 & 1.41166276041667 & 1.42725833333333 & -0.0155955729166666 & 0.0110372395833334 \tabularnewline
13 & 1.3896 & 1.39555755208333 & 1.40842916666667 & -0.0128716145833333 & -0.00595755208333326 \tabularnewline
14 & 1.3622 & 1.37975234375 & 1.39193333333333 & -0.0121809895833333 & -0.0175523437499998 \tabularnewline
15 & 1.3716 & 1.36504713541667 & 1.37779583333333 & -0.0127486979166667 & 0.00655286458333304 \tabularnewline
16 & 1.3419 & 1.34852734375 & 1.36497916666667 & -0.0164518229166667 & -0.00662734374999996 \tabularnewline
17 & 1.3511 & 1.35609609375 & 1.3518125 & 0.00428359375000012 & -0.00499609374999999 \tabularnewline
18 & 1.3516 & 1.34079713541667 & 1.33756666666667 & 0.00323046874999991 & 0.0108028645833331 \tabularnewline
19 & 1.3242 & 1.33499401041667 & 1.3259625 & 0.0090315104166667 & -0.0107940104166668 \tabularnewline
20 & 1.3074 & 1.33079088541667 & 1.3177125 & 0.0130783854166665 & -0.0233908854166667 \tabularnewline
21 & 1.2999 & 1.33218984375 & 1.31003333333333 & 0.0221565104166666 & -0.0322898437499999 \tabularnewline
22 & 1.3213 & 1.32718151041667 & 1.30252916666667 & 0.02465234375 & -0.00588151041666674 \tabularnewline
23 & 1.2881 & 1.28965338541667 & 1.2962375 & -0.00658411458333327 & -0.00155338541666672 \tabularnewline
24 & 1.2611 & 1.27236692708333 & 1.2879625 & -0.0155955729166666 & -0.0112669270833332 \tabularnewline
25 & 1.2727 & 1.26481171875 & 1.27768333333333 & -0.0128716145833333 & 0.00788828125000007 \tabularnewline
26 & 1.2811 & 1.25567734375 & 1.26785833333333 & -0.0121809895833333 & 0.0254226562500000 \tabularnewline
27 & 1.2684 & 1.24664296875 & 1.25939166666667 & -0.0127486979166667 & 0.0217570312499999 \tabularnewline
28 & 1.265 & 1.23355234375 & 1.25000416666667 & -0.0164518229166667 & 0.0314476562499999 \tabularnewline
29 & 1.277 & 1.24407109375 & 1.2397875 & 0.00428359375000012 & 0.03292890625 \tabularnewline
30 & 1.2271 & 1.23597213541667 & 1.23274166666667 & 0.00323046874999991 & -0.00887213541666676 \tabularnewline
31 & 1.202 & 1.23732734375 & 1.22829583333333 & 0.0090315104166667 & -0.0353273437499999 \tabularnewline
32 & 1.1938 & 1.23724921875 & 1.22417083333333 & 0.0130783854166665 & -0.04344921875 \tabularnewline
33 & 1.2103 & 1.24146901041667 & 1.2193125 & 0.0221565104166666 & -0.0311690104166666 \tabularnewline
34 & 1.1856 & 1.23924817708333 & 1.21459583333333 & 0.02465234375 & -0.053648177083333 \tabularnewline
35 & 1.1786 & 1.20567421875 & 1.21225833333333 & -0.00658411458333327 & -0.0270742187500002 \tabularnewline
36 & 1.2015 & 1.19912526041667 & 1.21472083333333 & -0.0155955729166666 & 0.00237473958333312 \tabularnewline
37 & 1.2256 & 1.20954921875 & 1.22242083333333 & -0.0128716145833333 & 0.0160507812500001 \tabularnewline
38 & 1.2292 & 1.21964401041667 & 1.231825 & -0.0121809895833333 & 0.00955598958333348 \tabularnewline
39 & 1.2037 & 1.22779296875 & 1.24054166666667 & -0.0127486979166667 & -0.02409296875 \tabularnewline
40 & 1.2165 & 1.23478984375 & 1.25124166666667 & -0.0164518229166667 & -0.0182898437500001 \tabularnewline
41 & 1.2694 & 1.26701276041667 & 1.26272916666667 & 0.00428359375000012 & 0.00238723958333331 \tabularnewline
42 & 1.2938 & 1.27295963541667 & 1.26972916666667 & 0.00323046874999991 & 0.0208403645833335 \tabularnewline
43 & 1.3201 & 1.28058151041667 & 1.27155 & 0.0090315104166667 & 0.0395184895833331 \tabularnewline
44 & 1.3014 & 1.28398671875 & 1.27090833333333 & 0.0130783854166665 & 0.0174132812499999 \tabularnewline
45 & 1.3119 & 1.29353567708333 & 1.27137916666667 & 0.0221565104166666 & 0.0183643229166666 \tabularnewline
46 & 1.3408 & 1.29687317708333 & 1.27222083333333 & 0.02465234375 & 0.0439268229166667 \tabularnewline
47 & 1.2991 & 1.26266171875 & 1.26924583333333 & -0.00658411458333327 & 0.0364382812499999 \tabularnewline
48 & 1.249 & 1.24681692708333 & 1.2624125 & -0.0155955729166666 & 0.00218307291666675 \tabularnewline
49 & 1.2218 & 1.24165755208333 & 1.25452916666667 & -0.0128716145833333 & -0.0198575520833333 \tabularnewline
50 & 1.2176 & 1.23690234375 & 1.24908333333333 & -0.0121809895833333 & -0.0193023437500000 \tabularnewline
51 & 1.2266 & 1.23269296875 & 1.24544166666667 & -0.0127486979166667 & -0.00609296874999998 \tabularnewline
52 & 1.2138 & 1.22220651041667 & 1.23865833333333 & -0.0164518229166667 & -0.00840651041666685 \tabularnewline
53 & 1.2007 & 1.23289609375 & 1.2286125 & 0.00428359375000012 & -0.0321960937499999 \tabularnewline
54 & 1.1985 & 1.22314713541667 & 1.21991666666667 & 0.00323046874999991 & -0.0246471354166669 \tabularnewline
55 & 1.2262 & 1.22147317708333 & 1.21244166666667 & 0.0090315104166667 & 0.00472682291666682 \tabularnewline
56 & 1.2646 & 1.21704921875 & 1.20397083333333 & 0.0130783854166665 & 0.0475507812500002 \tabularnewline
57 & 1.2613 & 1.21808151041667 & 1.195925 & 0.0221565104166666 & 0.0432184895833336 \tabularnewline
58 & 1.2286 & 1.21487317708333 & 1.19022083333333 & 0.02465234375 & 0.0137268229166667 \tabularnewline
59 & 1.1702 & 1.17988671875 & 1.18647083333333 & -0.00658411458333327 & -0.00968671875000005 \tabularnewline
60 & 1.1692 & 1.16436692708333 & 1.1799625 & -0.0155955729166666 & 0.00483307291666657 \tabularnewline
61 & 1.1222 & 1.15629088541667 & 1.1691625 & -0.0128716145833333 & -0.0340908854166668 \tabularnewline
62 & 1.1139 & 1.14311484375 & 1.15529583333333 & -0.0121809895833333 & -0.0292148437500002 \tabularnewline
63 & 1.1372 & 1.12644713541667 & 1.13919583333333 & -0.0127486979166667 & 0.0107528645833332 \tabularnewline
64 & 1.1663 & 1.10568567708333 & 1.1221375 & -0.0164518229166667 & 0.0606143229166665 \tabularnewline
65 & 1.1582 & 1.11062526041667 & 1.10634166666667 & 0.00428359375000012 & 0.0475747395833332 \tabularnewline
66 & 1.0848 & 1.09470130208333 & 1.09147083333333 & 0.00323046874999991 & -0.0099013020833334 \tabularnewline
67 & 1.0807 & NA & NA & 0.0090315104166667 & NA \tabularnewline
68 & 1.0773 & NA & NA & 0.0130783854166665 & NA \tabularnewline
69 & 1.0622 & NA & NA & 0.0221565104166666 & NA \tabularnewline
70 & 1.0183 & NA & NA & 0.02465234375 & NA \tabularnewline
71 & 1.0014 & NA & NA & -0.00658411458333327 & NA \tabularnewline
72 & 0.9811 & NA & NA & -0.0155955729166666 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36893&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]1.4369[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0128716145833333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.4975[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0121809895833333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.577[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0127486979166667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.5553[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0164518229166667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.5557[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00428359375000012[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.575[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00323046874999991[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.5527[/C][C]1.51079401041667[/C][C]1.5017625[/C][C]0.0090315104166667[/C][C]0.0419059895833334[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.4748[/C][C]1.50723255208333[/C][C]1.49415416666667[/C][C]0.0130783854166665[/C][C]-0.0324325520833331[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.4718[/C][C]1.50211484375[/C][C]1.47995833333333[/C][C]0.0221565104166666[/C][C]-0.0303148437499996[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.457[/C][C]1.48716067708333[/C][C]1.46250833333333[/C][C]0.02465234375[/C][C]-0.0301606770833329[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.4684[/C][C]1.43850755208333[/C][C]1.44509166666667[/C][C]-0.00658411458333327[/C][C]0.0298924479166669[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.4227[/C][C]1.41166276041667[/C][C]1.42725833333333[/C][C]-0.0155955729166666[/C][C]0.0110372395833334[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.3896[/C][C]1.39555755208333[/C][C]1.40842916666667[/C][C]-0.0128716145833333[/C][C]-0.00595755208333326[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.3622[/C][C]1.37975234375[/C][C]1.39193333333333[/C][C]-0.0121809895833333[/C][C]-0.0175523437499998[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.3716[/C][C]1.36504713541667[/C][C]1.37779583333333[/C][C]-0.0127486979166667[/C][C]0.00655286458333304[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.3419[/C][C]1.34852734375[/C][C]1.36497916666667[/C][C]-0.0164518229166667[/C][C]-0.00662734374999996[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.3511[/C][C]1.35609609375[/C][C]1.3518125[/C][C]0.00428359375000012[/C][C]-0.00499609374999999[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.3516[/C][C]1.34079713541667[/C][C]1.33756666666667[/C][C]0.00323046874999991[/C][C]0.0108028645833331[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.3242[/C][C]1.33499401041667[/C][C]1.3259625[/C][C]0.0090315104166667[/C][C]-0.0107940104166668[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.3074[/C][C]1.33079088541667[/C][C]1.3177125[/C][C]0.0130783854166665[/C][C]-0.0233908854166667[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.2999[/C][C]1.33218984375[/C][C]1.31003333333333[/C][C]0.0221565104166666[/C][C]-0.0322898437499999[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.3213[/C][C]1.32718151041667[/C][C]1.30252916666667[/C][C]0.02465234375[/C][C]-0.00588151041666674[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.2881[/C][C]1.28965338541667[/C][C]1.2962375[/C][C]-0.00658411458333327[/C][C]-0.00155338541666672[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.2611[/C][C]1.27236692708333[/C][C]1.2879625[/C][C]-0.0155955729166666[/C][C]-0.0112669270833332[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.2727[/C][C]1.26481171875[/C][C]1.27768333333333[/C][C]-0.0128716145833333[/C][C]0.00788828125000007[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.2811[/C][C]1.25567734375[/C][C]1.26785833333333[/C][C]-0.0121809895833333[/C][C]0.0254226562500000[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.2684[/C][C]1.24664296875[/C][C]1.25939166666667[/C][C]-0.0127486979166667[/C][C]0.0217570312499999[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.265[/C][C]1.23355234375[/C][C]1.25000416666667[/C][C]-0.0164518229166667[/C][C]0.0314476562499999[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.277[/C][C]1.24407109375[/C][C]1.2397875[/C][C]0.00428359375000012[/C][C]0.03292890625[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.2271[/C][C]1.23597213541667[/C][C]1.23274166666667[/C][C]0.00323046874999991[/C][C]-0.00887213541666676[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.202[/C][C]1.23732734375[/C][C]1.22829583333333[/C][C]0.0090315104166667[/C][C]-0.0353273437499999[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.1938[/C][C]1.23724921875[/C][C]1.22417083333333[/C][C]0.0130783854166665[/C][C]-0.04344921875[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.2103[/C][C]1.24146901041667[/C][C]1.2193125[/C][C]0.0221565104166666[/C][C]-0.0311690104166666[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.1856[/C][C]1.23924817708333[/C][C]1.21459583333333[/C][C]0.02465234375[/C][C]-0.053648177083333[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.1786[/C][C]1.20567421875[/C][C]1.21225833333333[/C][C]-0.00658411458333327[/C][C]-0.0270742187500002[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.2015[/C][C]1.19912526041667[/C][C]1.21472083333333[/C][C]-0.0155955729166666[/C][C]0.00237473958333312[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.2256[/C][C]1.20954921875[/C][C]1.22242083333333[/C][C]-0.0128716145833333[/C][C]0.0160507812500001[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.2292[/C][C]1.21964401041667[/C][C]1.231825[/C][C]-0.0121809895833333[/C][C]0.00955598958333348[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.2037[/C][C]1.22779296875[/C][C]1.24054166666667[/C][C]-0.0127486979166667[/C][C]-0.02409296875[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.2165[/C][C]1.23478984375[/C][C]1.25124166666667[/C][C]-0.0164518229166667[/C][C]-0.0182898437500001[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.2694[/C][C]1.26701276041667[/C][C]1.26272916666667[/C][C]0.00428359375000012[/C][C]0.00238723958333331[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.2938[/C][C]1.27295963541667[/C][C]1.26972916666667[/C][C]0.00323046874999991[/C][C]0.0208403645833335[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.3201[/C][C]1.28058151041667[/C][C]1.27155[/C][C]0.0090315104166667[/C][C]0.0395184895833331[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.3014[/C][C]1.28398671875[/C][C]1.27090833333333[/C][C]0.0130783854166665[/C][C]0.0174132812499999[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.3119[/C][C]1.29353567708333[/C][C]1.27137916666667[/C][C]0.0221565104166666[/C][C]0.0183643229166666[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.3408[/C][C]1.29687317708333[/C][C]1.27222083333333[/C][C]0.02465234375[/C][C]0.0439268229166667[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.2991[/C][C]1.26266171875[/C][C]1.26924583333333[/C][C]-0.00658411458333327[/C][C]0.0364382812499999[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.249[/C][C]1.24681692708333[/C][C]1.2624125[/C][C]-0.0155955729166666[/C][C]0.00218307291666675[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.2218[/C][C]1.24165755208333[/C][C]1.25452916666667[/C][C]-0.0128716145833333[/C][C]-0.0198575520833333[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.2176[/C][C]1.23690234375[/C][C]1.24908333333333[/C][C]-0.0121809895833333[/C][C]-0.0193023437500000[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.2266[/C][C]1.23269296875[/C][C]1.24544166666667[/C][C]-0.0127486979166667[/C][C]-0.00609296874999998[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.2138[/C][C]1.22220651041667[/C][C]1.23865833333333[/C][C]-0.0164518229166667[/C][C]-0.00840651041666685[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.2007[/C][C]1.23289609375[/C][C]1.2286125[/C][C]0.00428359375000012[/C][C]-0.0321960937499999[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.1985[/C][C]1.22314713541667[/C][C]1.21991666666667[/C][C]0.00323046874999991[/C][C]-0.0246471354166669[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.2262[/C][C]1.22147317708333[/C][C]1.21244166666667[/C][C]0.0090315104166667[/C][C]0.00472682291666682[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.2646[/C][C]1.21704921875[/C][C]1.20397083333333[/C][C]0.0130783854166665[/C][C]0.0475507812500002[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.2613[/C][C]1.21808151041667[/C][C]1.195925[/C][C]0.0221565104166666[/C][C]0.0432184895833336[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.2286[/C][C]1.21487317708333[/C][C]1.19022083333333[/C][C]0.02465234375[/C][C]0.0137268229166667[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.1702[/C][C]1.17988671875[/C][C]1.18647083333333[/C][C]-0.00658411458333327[/C][C]-0.00968671875000005[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.1692[/C][C]1.16436692708333[/C][C]1.1799625[/C][C]-0.0155955729166666[/C][C]0.00483307291666657[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.1222[/C][C]1.15629088541667[/C][C]1.1691625[/C][C]-0.0128716145833333[/C][C]-0.0340908854166668[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1.1139[/C][C]1.14311484375[/C][C]1.15529583333333[/C][C]-0.0121809895833333[/C][C]-0.0292148437500002[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1.1372[/C][C]1.12644713541667[/C][C]1.13919583333333[/C][C]-0.0127486979166667[/C][C]0.0107528645833332[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]1.1663[/C][C]1.10568567708333[/C][C]1.1221375[/C][C]-0.0164518229166667[/C][C]0.0606143229166665[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.1582[/C][C]1.11062526041667[/C][C]1.10634166666667[/C][C]0.00428359375000012[/C][C]0.0475747395833332[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.0848[/C][C]1.09470130208333[/C][C]1.09147083333333[/C][C]0.00323046874999991[/C][C]-0.0099013020833334[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1.0807[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0090315104166667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.0773[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0130783854166665[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]1.0622[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0221565104166666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.0183[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.02465234375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.0014[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00658411458333327[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]0.9811[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0155955729166666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36893&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=36893&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	1.4369	NA	NA	-0.0128716145833333	NA
2	1.4975	NA	NA	-0.0121809895833333	NA
3	1.577	NA	NA	-0.0127486979166667	NA
4	1.5553	NA	NA	-0.0164518229166667	NA
5	1.5557	NA	NA	0.00428359375000012	NA
6	1.575	NA	NA	0.00323046874999991	NA
7	1.5527	1.51079401041667	1.5017625	0.0090315104166667	0.0419059895833334
8	1.4748	1.50723255208333	1.49415416666667	0.0130783854166665	-0.0324325520833331
9	1.4718	1.50211484375	1.47995833333333	0.0221565104166666	-0.0303148437499996
10	1.457	1.48716067708333	1.46250833333333	0.02465234375	-0.0301606770833329
11	1.4684	1.43850755208333	1.44509166666667	-0.00658411458333327	0.0298924479166669
12	1.4227	1.41166276041667	1.42725833333333	-0.0155955729166666	0.0110372395833334
13	1.3896	1.39555755208333	1.40842916666667	-0.0128716145833333	-0.00595755208333326
14	1.3622	1.37975234375	1.39193333333333	-0.0121809895833333	-0.0175523437499998
15	1.3716	1.36504713541667	1.37779583333333	-0.0127486979166667	0.00655286458333304
16	1.3419	1.34852734375	1.36497916666667	-0.0164518229166667	-0.00662734374999996
17	1.3511	1.35609609375	1.3518125	0.00428359375000012	-0.00499609374999999
18	1.3516	1.34079713541667	1.33756666666667	0.00323046874999991	0.0108028645833331
19	1.3242	1.33499401041667	1.3259625	0.0090315104166667	-0.0107940104166668
20	1.3074	1.33079088541667	1.3177125	0.0130783854166665	-0.0233908854166667
21	1.2999	1.33218984375	1.31003333333333	0.0221565104166666	-0.0322898437499999
22	1.3213	1.32718151041667	1.30252916666667	0.02465234375	-0.00588151041666674
23	1.2881	1.28965338541667	1.2962375	-0.00658411458333327	-0.00155338541666672
24	1.2611	1.27236692708333	1.2879625	-0.0155955729166666	-0.0112669270833332
25	1.2727	1.26481171875	1.27768333333333	-0.0128716145833333	0.00788828125000007
26	1.2811	1.25567734375	1.26785833333333	-0.0121809895833333	0.0254226562500000
27	1.2684	1.24664296875	1.25939166666667	-0.0127486979166667	0.0217570312499999
28	1.265	1.23355234375	1.25000416666667	-0.0164518229166667	0.0314476562499999
29	1.277	1.24407109375	1.2397875	0.00428359375000012	0.03292890625
30	1.2271	1.23597213541667	1.23274166666667	0.00323046874999991	-0.00887213541666676
31	1.202	1.23732734375	1.22829583333333	0.0090315104166667	-0.0353273437499999
32	1.1938	1.23724921875	1.22417083333333	0.0130783854166665	-0.04344921875
33	1.2103	1.24146901041667	1.2193125	0.0221565104166666	-0.0311690104166666
34	1.1856	1.23924817708333	1.21459583333333	0.02465234375	-0.053648177083333
35	1.1786	1.20567421875	1.21225833333333	-0.00658411458333327	-0.0270742187500002
36	1.2015	1.19912526041667	1.21472083333333	-0.0155955729166666	0.00237473958333312
37	1.2256	1.20954921875	1.22242083333333	-0.0128716145833333	0.0160507812500001
38	1.2292	1.21964401041667	1.231825	-0.0121809895833333	0.00955598958333348
39	1.2037	1.22779296875	1.24054166666667	-0.0127486979166667	-0.02409296875
40	1.2165	1.23478984375	1.25124166666667	-0.0164518229166667	-0.0182898437500001
41	1.2694	1.26701276041667	1.26272916666667	0.00428359375000012	0.00238723958333331
42	1.2938	1.27295963541667	1.26972916666667	0.00323046874999991	0.0208403645833335
43	1.3201	1.28058151041667	1.27155	0.0090315104166667	0.0395184895833331
44	1.3014	1.28398671875	1.27090833333333	0.0130783854166665	0.0174132812499999
45	1.3119	1.29353567708333	1.27137916666667	0.0221565104166666	0.0183643229166666
46	1.3408	1.29687317708333	1.27222083333333	0.02465234375	0.0439268229166667
47	1.2991	1.26266171875	1.26924583333333	-0.00658411458333327	0.0364382812499999
48	1.249	1.24681692708333	1.2624125	-0.0155955729166666	0.00218307291666675
49	1.2218	1.24165755208333	1.25452916666667	-0.0128716145833333	-0.0198575520833333
50	1.2176	1.23690234375	1.24908333333333	-0.0121809895833333	-0.0193023437500000
51	1.2266	1.23269296875	1.24544166666667	-0.0127486979166667	-0.00609296874999998
52	1.2138	1.22220651041667	1.23865833333333	-0.0164518229166667	-0.00840651041666685
53	1.2007	1.23289609375	1.2286125	0.00428359375000012	-0.0321960937499999
54	1.1985	1.22314713541667	1.21991666666667	0.00323046874999991	-0.0246471354166669
55	1.2262	1.22147317708333	1.21244166666667	0.0090315104166667	0.00472682291666682
56	1.2646	1.21704921875	1.20397083333333	0.0130783854166665	0.0475507812500002
57	1.2613	1.21808151041667	1.195925	0.0221565104166666	0.0432184895833336
58	1.2286	1.21487317708333	1.19022083333333	0.02465234375	0.0137268229166667
59	1.1702	1.17988671875	1.18647083333333	-0.00658411458333327	-0.00968671875000005
60	1.1692	1.16436692708333	1.1799625	-0.0155955729166666	0.00483307291666657
61	1.1222	1.15629088541667	1.1691625	-0.0128716145833333	-0.0340908854166668
62	1.1139	1.14311484375	1.15529583333333	-0.0121809895833333	-0.0292148437500002
63	1.1372	1.12644713541667	1.13919583333333	-0.0127486979166667	0.0107528645833332
64	1.1663	1.10568567708333	1.1221375	-0.0164518229166667	0.0606143229166665
65	1.1582	1.11062526041667	1.10634166666667	0.00428359375000012	0.0475747395833332
66	1.0848	1.09470130208333	1.09147083333333	0.00323046874999991	-0.0099013020833334
67	1.0807	NA	NA	0.0090315104166667	NA
68	1.0773	NA	NA	0.0130783854166665	NA
69	1.0622	NA	NA	0.0221565104166666	NA
70	1.0183	NA	NA	0.02465234375	NA
71	1.0014	NA	NA	-0.00658411458333327	NA
72	0.9811	NA	NA	-0.0155955729166666	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