Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*Unverified author*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Sat, 06 Jun 2009 05:39:03 -0600

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/Jun/06/t1244288390ydkbpqfvebva69l.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 03:41:46 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=41970, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 03:41:46 +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

140

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

-       [Classical Decomposition] [Classical decompo...] [2009-06-06 11:39:03] [2f928979fcb5db36e984611041f4b2ce] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

2,98
2,98
2,98
3,03
3,07
3,08
3,08
3,08
3,08
3,08
3,08
3,08
3,08
3,08
3,12
3,15
3,15
3,15
3,15
3,16
3,19
3,2
3,2
3,2
3,21
3,21
3,21
3,21
3,21
3,28
3,3
3,3
3,3
3,3
3,3
3,3
3,3
3,45
3,49
3,5
3,54
3,64
3,67
3,67
3,68
3,68
3,68
3,68
3,7
3,83
3,87
3,87
3,87
3,87
3,87
3,87
3,87
3,87
3,87
3,88
3,88
3,88
3,88
3,88
3,88
3,89
3,89
3,91
3,95
3,99
3,99
3,99

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	1 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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=41970&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]1 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=41970&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=41970&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	1 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	2.98	NA	NA	0.989036721983282	NA
2	2.98	NA	NA	1.00075659555749	NA
3	2.98	NA	NA	1.00365853400266	NA
4	3.03	NA	NA	1.00190572192095	NA
5	3.07	NA	NA	0.999877824940684	NA
6	3.08	NA	NA	1.00603355088746	NA
7	3.08	3.07851249313886	3.05416666666667	1.00797134836743	1.00048319013304
8	3.08	3.07536515707968	3.0625	1.00420086761785	1.00150708702336
9	3.08	3.07927768829541	3.0725	1.00220591970559	1.00023457179823
10	3.08	3.07890185219359	3.08333333333333	0.998562762873595	1.00035666866277
11	3.08	3.07488838904425	3.09166666666667	0.994573063841804	1.00166237284383
12	3.08	3.07070793813310	3.09791666666667	0.9912170883012	1.00302603245053
13	3.08	3.06972272585561	3.10375	0.989036721983282	1.00334794867883
14	3.08	3.11235301218379	3.11	1.00075659555749	0.989604967027476
15	3.12	3.12932367080914	3.11791666666667	1.00365853400266	0.997020547635864
16	3.15	3.13346014530778	3.1275	1.00190572192095	1.00527846339995
17	3.15	3.13711667575140	3.1375	0.999877824940684	1.00410674054561
18	3.15	3.16649060141828	3.1475	1.00603355088746	0.994792152103376
19	3.15	3.18308952053198	3.15791666666667	1.00797134836743	0.98960459003162
20	3.16	3.18206149926407	3.16875	1.00420086761785	0.993066916126802
21	3.19	3.18492689566437	3.17791666666667	1.00220591970559	1.00159284796851
22	3.2	3.17959026411667	3.18416666666667	0.998562762873595	1.00641898300975
23	3.2	3.17185926276882	3.18916666666667	0.994573063841804	1.00887200058385
24	3.2	3.16900363272296	3.19708333333333	0.9912170883012	1.00978110815556
25	3.21	3.17357158166386	3.20875	0.989036721983282	1.01147868179392
26	3.21	3.22327020152474	3.22083333333333	1.00075659555749	0.995883000587893
27	3.21	3.24307163799611	3.23125	1.00365853400266	0.989802372044873
28	3.21	3.24617453902389	3.24	1.00190572192095	0.988856255697587
29	3.21	3.24793646801566	3.24833333333333	0.999877824940684	0.98831982448264
30	3.28	3.27631593072349	3.25666666666667	1.00603355088746	1.00112445483110
31	3.3	3.29060646435784	3.26458333333333	1.00797134836743	1.00285465179258
32	3.3	3.29210517767386	3.27833333333333	1.00420086761785	1.00239810756341
33	3.3	3.30727953502843	3.3	1.00220591970559	0.997798935665603
34	3.3	3.31897298310111	3.32375	0.998562762873595	0.994283477690926
35	3.3	3.33140535842678	3.34958333333333	0.994573063841804	0.99057293993139
36	3.3	3.34866172997756	3.37833333333333	0.9912170883012	0.985468305280903
37	3.3	3.37137892606051	3.40875	0.989036721983282	0.978827972878172
38	3.45	3.44218570680294	3.43958333333333	1.00075659555749	1.00227015444914
39	3.49	3.48353149510091	3.47083333333333	1.00365853400266	1.00185688141709
40	3.5	3.50917479102814	3.5025	1.00190572192095	0.997385484743708
41	3.54	3.53373487964453	3.53416666666667	0.999877824940684	1.00177294578367
42	3.64	3.58734797020620	3.56583333333333	1.00603355088746	1.01467714596719
43	3.67	3.62701690187547	3.59833333333333	1.00797134836743	1.01185081274430
44	3.67	3.64608598350915	3.63083333333333	1.00420086761785	1.00655881857943
45	3.68	3.67057918092171	3.6625	1.00220591970559	1.00256657563124
46	3.68	3.68844120536434	3.69375	0.998562762873595	0.997711443698203
47	3.68	3.70271263559438	3.72291666666667	0.994573063841804	0.99386594698815
48	3.68	3.71334701704837	3.74625	0.9912170883012	0.99101968738842
49	3.7	3.72289906099874	3.76416666666667	0.989036721983282	0.993849131920167
50	3.83	3.78369389503693	3.78083333333333	1.00075659555749	1.0122383327636
51	3.87	3.81097509181928	3.79708333333333	1.00365853400266	1.01548813801156
52	3.87	3.8201830255411	3.81291666666667	1.00190572192095	1.01304046798958
53	3.87	3.82828222224164	3.82875	0.999877824940684	1.01089725765671
54	3.87	3.86819900316228	3.845	1.00603355088746	1.00046559053354
55	3.87	3.89160938082192	3.86083333333333	1.00797134836743	0.99444718657314
56	3.87	3.88667577470927	3.87041666666667	1.00420086761785	0.995709501981674
57	3.87	3.88146000985976	3.87291666666667	1.00220591970559	0.997047500211095
58	3.87	3.86818250268159	3.87375	0.998562762873595	1.00046985821304
59	3.87	3.85355621694372	3.87458333333333	0.994573063841804	1.00426717092746
60	3.88	3.8417922314074	3.87583333333333	0.9912170883012	1.00994529799926
61	3.88	3.83498988949018	3.8775	0.989036721983282	1.0117366960036
62	3.88	3.88293559076305	3.88	1.00075659555749	0.999243976446575
63	3.88	3.89921340460035	3.885	1.00365853400266	0.995072492165297
64	3.88	3.90075294401224	3.89333333333333	1.00190572192095	0.994679759443854
65	3.88	3.9028564433518	3.90333333333333	0.999877824940684	0.994143662806062
66	3.89	3.93652544849339	3.91291666666667	1.00603355088746	0.988181087839482
67	3.89	NA	NA	1.00797134836743	NA
68	3.91	NA	NA	1.00420086761785	NA
69	3.95	NA	NA	1.00220591970559	NA
70	3.99	NA	NA	0.998562762873595	NA
71	3.99	NA	NA	0.994573063841804	NA
72	3.99	NA	NA	0.9912170883012	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.98 & NA & NA & 0.989036721983282 & NA \tabularnewline
2 & 2.98 & NA & NA & 1.00075659555749 & NA \tabularnewline
3 & 2.98 & NA & NA & 1.00365853400266 & NA \tabularnewline
4 & 3.03 & NA & NA & 1.00190572192095 & NA \tabularnewline
5 & 3.07 & NA & NA & 0.999877824940684 & NA \tabularnewline
6 & 3.08 & NA & NA & 1.00603355088746 & NA \tabularnewline
7 & 3.08 & 3.07851249313886 & 3.05416666666667 & 1.00797134836743 & 1.00048319013304 \tabularnewline
8 & 3.08 & 3.07536515707968 & 3.0625 & 1.00420086761785 & 1.00150708702336 \tabularnewline
9 & 3.08 & 3.07927768829541 & 3.0725 & 1.00220591970559 & 1.00023457179823 \tabularnewline
10 & 3.08 & 3.07890185219359 & 3.08333333333333 & 0.998562762873595 & 1.00035666866277 \tabularnewline
11 & 3.08 & 3.07488838904425 & 3.09166666666667 & 0.994573063841804 & 1.00166237284383 \tabularnewline
12 & 3.08 & 3.07070793813310 & 3.09791666666667 & 0.9912170883012 & 1.00302603245053 \tabularnewline
13 & 3.08 & 3.06972272585561 & 3.10375 & 0.989036721983282 & 1.00334794867883 \tabularnewline
14 & 3.08 & 3.11235301218379 & 3.11 & 1.00075659555749 & 0.989604967027476 \tabularnewline
15 & 3.12 & 3.12932367080914 & 3.11791666666667 & 1.00365853400266 & 0.997020547635864 \tabularnewline
16 & 3.15 & 3.13346014530778 & 3.1275 & 1.00190572192095 & 1.00527846339995 \tabularnewline
17 & 3.15 & 3.13711667575140 & 3.1375 & 0.999877824940684 & 1.00410674054561 \tabularnewline
18 & 3.15 & 3.16649060141828 & 3.1475 & 1.00603355088746 & 0.994792152103376 \tabularnewline
19 & 3.15 & 3.18308952053198 & 3.15791666666667 & 1.00797134836743 & 0.98960459003162 \tabularnewline
20 & 3.16 & 3.18206149926407 & 3.16875 & 1.00420086761785 & 0.993066916126802 \tabularnewline
21 & 3.19 & 3.18492689566437 & 3.17791666666667 & 1.00220591970559 & 1.00159284796851 \tabularnewline
22 & 3.2 & 3.17959026411667 & 3.18416666666667 & 0.998562762873595 & 1.00641898300975 \tabularnewline
23 & 3.2 & 3.17185926276882 & 3.18916666666667 & 0.994573063841804 & 1.00887200058385 \tabularnewline
24 & 3.2 & 3.16900363272296 & 3.19708333333333 & 0.9912170883012 & 1.00978110815556 \tabularnewline
25 & 3.21 & 3.17357158166386 & 3.20875 & 0.989036721983282 & 1.01147868179392 \tabularnewline
26 & 3.21 & 3.22327020152474 & 3.22083333333333 & 1.00075659555749 & 0.995883000587893 \tabularnewline
27 & 3.21 & 3.24307163799611 & 3.23125 & 1.00365853400266 & 0.989802372044873 \tabularnewline
28 & 3.21 & 3.24617453902389 & 3.24 & 1.00190572192095 & 0.988856255697587 \tabularnewline
29 & 3.21 & 3.24793646801566 & 3.24833333333333 & 0.999877824940684 & 0.98831982448264 \tabularnewline
30 & 3.28 & 3.27631593072349 & 3.25666666666667 & 1.00603355088746 & 1.00112445483110 \tabularnewline
31 & 3.3 & 3.29060646435784 & 3.26458333333333 & 1.00797134836743 & 1.00285465179258 \tabularnewline
32 & 3.3 & 3.29210517767386 & 3.27833333333333 & 1.00420086761785 & 1.00239810756341 \tabularnewline
33 & 3.3 & 3.30727953502843 & 3.3 & 1.00220591970559 & 0.997798935665603 \tabularnewline
34 & 3.3 & 3.31897298310111 & 3.32375 & 0.998562762873595 & 0.994283477690926 \tabularnewline
35 & 3.3 & 3.33140535842678 & 3.34958333333333 & 0.994573063841804 & 0.99057293993139 \tabularnewline
36 & 3.3 & 3.34866172997756 & 3.37833333333333 & 0.9912170883012 & 0.985468305280903 \tabularnewline
37 & 3.3 & 3.37137892606051 & 3.40875 & 0.989036721983282 & 0.978827972878172 \tabularnewline
38 & 3.45 & 3.44218570680294 & 3.43958333333333 & 1.00075659555749 & 1.00227015444914 \tabularnewline
39 & 3.49 & 3.48353149510091 & 3.47083333333333 & 1.00365853400266 & 1.00185688141709 \tabularnewline
40 & 3.5 & 3.50917479102814 & 3.5025 & 1.00190572192095 & 0.997385484743708 \tabularnewline
41 & 3.54 & 3.53373487964453 & 3.53416666666667 & 0.999877824940684 & 1.00177294578367 \tabularnewline
42 & 3.64 & 3.58734797020620 & 3.56583333333333 & 1.00603355088746 & 1.01467714596719 \tabularnewline
43 & 3.67 & 3.62701690187547 & 3.59833333333333 & 1.00797134836743 & 1.01185081274430 \tabularnewline
44 & 3.67 & 3.64608598350915 & 3.63083333333333 & 1.00420086761785 & 1.00655881857943 \tabularnewline
45 & 3.68 & 3.67057918092171 & 3.6625 & 1.00220591970559 & 1.00256657563124 \tabularnewline
46 & 3.68 & 3.68844120536434 & 3.69375 & 0.998562762873595 & 0.997711443698203 \tabularnewline
47 & 3.68 & 3.70271263559438 & 3.72291666666667 & 0.994573063841804 & 0.99386594698815 \tabularnewline
48 & 3.68 & 3.71334701704837 & 3.74625 & 0.9912170883012 & 0.99101968738842 \tabularnewline
49 & 3.7 & 3.72289906099874 & 3.76416666666667 & 0.989036721983282 & 0.993849131920167 \tabularnewline
50 & 3.83 & 3.78369389503693 & 3.78083333333333 & 1.00075659555749 & 1.0122383327636 \tabularnewline
51 & 3.87 & 3.81097509181928 & 3.79708333333333 & 1.00365853400266 & 1.01548813801156 \tabularnewline
52 & 3.87 & 3.8201830255411 & 3.81291666666667 & 1.00190572192095 & 1.01304046798958 \tabularnewline
53 & 3.87 & 3.82828222224164 & 3.82875 & 0.999877824940684 & 1.01089725765671 \tabularnewline
54 & 3.87 & 3.86819900316228 & 3.845 & 1.00603355088746 & 1.00046559053354 \tabularnewline
55 & 3.87 & 3.89160938082192 & 3.86083333333333 & 1.00797134836743 & 0.99444718657314 \tabularnewline
56 & 3.87 & 3.88667577470927 & 3.87041666666667 & 1.00420086761785 & 0.995709501981674 \tabularnewline
57 & 3.87 & 3.88146000985976 & 3.87291666666667 & 1.00220591970559 & 0.997047500211095 \tabularnewline
58 & 3.87 & 3.86818250268159 & 3.87375 & 0.998562762873595 & 1.00046985821304 \tabularnewline
59 & 3.87 & 3.85355621694372 & 3.87458333333333 & 0.994573063841804 & 1.00426717092746 \tabularnewline
60 & 3.88 & 3.8417922314074 & 3.87583333333333 & 0.9912170883012 & 1.00994529799926 \tabularnewline
61 & 3.88 & 3.83498988949018 & 3.8775 & 0.989036721983282 & 1.0117366960036 \tabularnewline
62 & 3.88 & 3.88293559076305 & 3.88 & 1.00075659555749 & 0.999243976446575 \tabularnewline
63 & 3.88 & 3.89921340460035 & 3.885 & 1.00365853400266 & 0.995072492165297 \tabularnewline
64 & 3.88 & 3.90075294401224 & 3.89333333333333 & 1.00190572192095 & 0.994679759443854 \tabularnewline
65 & 3.88 & 3.9028564433518 & 3.90333333333333 & 0.999877824940684 & 0.994143662806062 \tabularnewline
66 & 3.89 & 3.93652544849339 & 3.91291666666667 & 1.00603355088746 & 0.988181087839482 \tabularnewline
67 & 3.89 & NA & NA & 1.00797134836743 & NA \tabularnewline
68 & 3.91 & NA & NA & 1.00420086761785 & NA \tabularnewline
69 & 3.95 & NA & NA & 1.00220591970559 & NA \tabularnewline
70 & 3.99 & NA & NA & 0.998562762873595 & NA \tabularnewline
71 & 3.99 & NA & NA & 0.994573063841804 & NA \tabularnewline
72 & 3.99 & NA & NA & 0.9912170883012 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=41970&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Classical Decomposition by Moving Averages[/C][/ROW]
[ROW][C]t[/C][C]Observations[/C][C]Fit[/C][C]Trend[/C][C]Seasonal[/C][C]Random[/C][/ROW]
[ROW][C]1[/C][C]2.98[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.989036721983282[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.98[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00075659555749[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.98[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00365853400266[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]3.03[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00190572192095[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]3.07[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999877824940684[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]3.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00603355088746[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]3.08[/C][C]3.07851249313886[/C][C]3.05416666666667[/C][C]1.00797134836743[/C][C]1.00048319013304[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]3.08[/C][C]3.07536515707968[/C][C]3.0625[/C][C]1.00420086761785[/C][C]1.00150708702336[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]3.08[/C][C]3.07927768829541[/C][C]3.0725[/C][C]1.00220591970559[/C][C]1.00023457179823[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]3.08[/C][C]3.07890185219359[/C][C]3.08333333333333[/C][C]0.998562762873595[/C][C]1.00035666866277[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]3.08[/C][C]3.07488838904425[/C][C]3.09166666666667[/C][C]0.994573063841804[/C][C]1.00166237284383[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]3.08[/C][C]3.07070793813310[/C][C]3.09791666666667[/C][C]0.9912170883012[/C][C]1.00302603245053[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]3.08[/C][C]3.06972272585561[/C][C]3.10375[/C][C]0.989036721983282[/C][C]1.00334794867883[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]3.08[/C][C]3.11235301218379[/C][C]3.11[/C][C]1.00075659555749[/C][C]0.989604967027476[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]3.12[/C][C]3.12932367080914[/C][C]3.11791666666667[/C][C]1.00365853400266[/C][C]0.997020547635864[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]3.15[/C][C]3.13346014530778[/C][C]3.1275[/C][C]1.00190572192095[/C][C]1.00527846339995[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]3.15[/C][C]3.13711667575140[/C][C]3.1375[/C][C]0.999877824940684[/C][C]1.00410674054561[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]3.15[/C][C]3.16649060141828[/C][C]3.1475[/C][C]1.00603355088746[/C][C]0.994792152103376[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]3.15[/C][C]3.18308952053198[/C][C]3.15791666666667[/C][C]1.00797134836743[/C][C]0.98960459003162[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]3.16[/C][C]3.18206149926407[/C][C]3.16875[/C][C]1.00420086761785[/C][C]0.993066916126802[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]3.19[/C][C]3.18492689566437[/C][C]3.17791666666667[/C][C]1.00220591970559[/C][C]1.00159284796851[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]3.2[/C][C]3.17959026411667[/C][C]3.18416666666667[/C][C]0.998562762873595[/C][C]1.00641898300975[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]3.2[/C][C]3.17185926276882[/C][C]3.18916666666667[/C][C]0.994573063841804[/C][C]1.00887200058385[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]3.2[/C][C]3.16900363272296[/C][C]3.19708333333333[/C][C]0.9912170883012[/C][C]1.00978110815556[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]3.21[/C][C]3.17357158166386[/C][C]3.20875[/C][C]0.989036721983282[/C][C]1.01147868179392[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]3.21[/C][C]3.22327020152474[/C][C]3.22083333333333[/C][C]1.00075659555749[/C][C]0.995883000587893[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]3.21[/C][C]3.24307163799611[/C][C]3.23125[/C][C]1.00365853400266[/C][C]0.989802372044873[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]3.21[/C][C]3.24617453902389[/C][C]3.24[/C][C]1.00190572192095[/C][C]0.988856255697587[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]3.21[/C][C]3.24793646801566[/C][C]3.24833333333333[/C][C]0.999877824940684[/C][C]0.98831982448264[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]3.28[/C][C]3.27631593072349[/C][C]3.25666666666667[/C][C]1.00603355088746[/C][C]1.00112445483110[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]3.3[/C][C]3.29060646435784[/C][C]3.26458333333333[/C][C]1.00797134836743[/C][C]1.00285465179258[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]3.3[/C][C]3.29210517767386[/C][C]3.27833333333333[/C][C]1.00420086761785[/C][C]1.00239810756341[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]3.3[/C][C]3.30727953502843[/C][C]3.3[/C][C]1.00220591970559[/C][C]0.997798935665603[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]3.3[/C][C]3.31897298310111[/C][C]3.32375[/C][C]0.998562762873595[/C][C]0.994283477690926[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]3.3[/C][C]3.33140535842678[/C][C]3.34958333333333[/C][C]0.994573063841804[/C][C]0.99057293993139[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]3.3[/C][C]3.34866172997756[/C][C]3.37833333333333[/C][C]0.9912170883012[/C][C]0.985468305280903[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]3.3[/C][C]3.37137892606051[/C][C]3.40875[/C][C]0.989036721983282[/C][C]0.978827972878172[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]3.45[/C][C]3.44218570680294[/C][C]3.43958333333333[/C][C]1.00075659555749[/C][C]1.00227015444914[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]3.49[/C][C]3.48353149510091[/C][C]3.47083333333333[/C][C]1.00365853400266[/C][C]1.00185688141709[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]3.5[/C][C]3.50917479102814[/C][C]3.5025[/C][C]1.00190572192095[/C][C]0.997385484743708[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]3.54[/C][C]3.53373487964453[/C][C]3.53416666666667[/C][C]0.999877824940684[/C][C]1.00177294578367[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]3.64[/C][C]3.58734797020620[/C][C]3.56583333333333[/C][C]1.00603355088746[/C][C]1.01467714596719[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]3.67[/C][C]3.62701690187547[/C][C]3.59833333333333[/C][C]1.00797134836743[/C][C]1.01185081274430[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]3.67[/C][C]3.64608598350915[/C][C]3.63083333333333[/C][C]1.00420086761785[/C][C]1.00655881857943[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]3.68[/C][C]3.67057918092171[/C][C]3.6625[/C][C]1.00220591970559[/C][C]1.00256657563124[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]3.68[/C][C]3.68844120536434[/C][C]3.69375[/C][C]0.998562762873595[/C][C]0.997711443698203[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]3.68[/C][C]3.70271263559438[/C][C]3.72291666666667[/C][C]0.994573063841804[/C][C]0.99386594698815[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]3.68[/C][C]3.71334701704837[/C][C]3.74625[/C][C]0.9912170883012[/C][C]0.99101968738842[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]3.7[/C][C]3.72289906099874[/C][C]3.76416666666667[/C][C]0.989036721983282[/C][C]0.993849131920167[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]3.83[/C][C]3.78369389503693[/C][C]3.78083333333333[/C][C]1.00075659555749[/C][C]1.0122383327636[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]3.87[/C][C]3.81097509181928[/C][C]3.79708333333333[/C][C]1.00365853400266[/C][C]1.01548813801156[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]3.87[/C][C]3.8201830255411[/C][C]3.81291666666667[/C][C]1.00190572192095[/C][C]1.01304046798958[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]3.87[/C][C]3.82828222224164[/C][C]3.82875[/C][C]0.999877824940684[/C][C]1.01089725765671[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]3.87[/C][C]3.86819900316228[/C][C]3.845[/C][C]1.00603355088746[/C][C]1.00046559053354[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]3.87[/C][C]3.89160938082192[/C][C]3.86083333333333[/C][C]1.00797134836743[/C][C]0.99444718657314[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]3.87[/C][C]3.88667577470927[/C][C]3.87041666666667[/C][C]1.00420086761785[/C][C]0.995709501981674[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]3.87[/C][C]3.88146000985976[/C][C]3.87291666666667[/C][C]1.00220591970559[/C][C]0.997047500211095[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]3.87[/C][C]3.86818250268159[/C][C]3.87375[/C][C]0.998562762873595[/C][C]1.00046985821304[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]3.87[/C][C]3.85355621694372[/C][C]3.87458333333333[/C][C]0.994573063841804[/C][C]1.00426717092746[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]3.88[/C][C]3.8417922314074[/C][C]3.87583333333333[/C][C]0.9912170883012[/C][C]1.00994529799926[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]3.88[/C][C]3.83498988949018[/C][C]3.8775[/C][C]0.989036721983282[/C][C]1.0117366960036[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]3.88[/C][C]3.88293559076305[/C][C]3.88[/C][C]1.00075659555749[/C][C]0.999243976446575[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]3.88[/C][C]3.89921340460035[/C][C]3.885[/C][C]1.00365853400266[/C][C]0.995072492165297[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]3.88[/C][C]3.90075294401224[/C][C]3.89333333333333[/C][C]1.00190572192095[/C][C]0.994679759443854[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]3.88[/C][C]3.9028564433518[/C][C]3.90333333333333[/C][C]0.999877824940684[/C][C]0.994143662806062[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]3.89[/C][C]3.93652544849339[/C][C]3.91291666666667[/C][C]1.00603355088746[/C][C]0.988181087839482[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]3.89[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00797134836743[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]3.91[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00420086761785[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]3.95[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00220591970559[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]3.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.998562762873595[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]3.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.994573063841804[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]3.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.9912170883012[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=41970&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=41970&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	2.98	NA	NA	0.989036721983282	NA
2	2.98	NA	NA	1.00075659555749	NA
3	2.98	NA	NA	1.00365853400266	NA
4	3.03	NA	NA	1.00190572192095	NA
5	3.07	NA	NA	0.999877824940684	NA
6	3.08	NA	NA	1.00603355088746	NA
7	3.08	3.07851249313886	3.05416666666667	1.00797134836743	1.00048319013304
8	3.08	3.07536515707968	3.0625	1.00420086761785	1.00150708702336
9	3.08	3.07927768829541	3.0725	1.00220591970559	1.00023457179823
10	3.08	3.07890185219359	3.08333333333333	0.998562762873595	1.00035666866277
11	3.08	3.07488838904425	3.09166666666667	0.994573063841804	1.00166237284383
12	3.08	3.07070793813310	3.09791666666667	0.9912170883012	1.00302603245053
13	3.08	3.06972272585561	3.10375	0.989036721983282	1.00334794867883
14	3.08	3.11235301218379	3.11	1.00075659555749	0.989604967027476
15	3.12	3.12932367080914	3.11791666666667	1.00365853400266	0.997020547635864
16	3.15	3.13346014530778	3.1275	1.00190572192095	1.00527846339995
17	3.15	3.13711667575140	3.1375	0.999877824940684	1.00410674054561
18	3.15	3.16649060141828	3.1475	1.00603355088746	0.994792152103376
19	3.15	3.18308952053198	3.15791666666667	1.00797134836743	0.98960459003162
20	3.16	3.18206149926407	3.16875	1.00420086761785	0.993066916126802
21	3.19	3.18492689566437	3.17791666666667	1.00220591970559	1.00159284796851
22	3.2	3.17959026411667	3.18416666666667	0.998562762873595	1.00641898300975
23	3.2	3.17185926276882	3.18916666666667	0.994573063841804	1.00887200058385
24	3.2	3.16900363272296	3.19708333333333	0.9912170883012	1.00978110815556
25	3.21	3.17357158166386	3.20875	0.989036721983282	1.01147868179392
26	3.21	3.22327020152474	3.22083333333333	1.00075659555749	0.995883000587893
27	3.21	3.24307163799611	3.23125	1.00365853400266	0.989802372044873
28	3.21	3.24617453902389	3.24	1.00190572192095	0.988856255697587
29	3.21	3.24793646801566	3.24833333333333	0.999877824940684	0.98831982448264
30	3.28	3.27631593072349	3.25666666666667	1.00603355088746	1.00112445483110
31	3.3	3.29060646435784	3.26458333333333	1.00797134836743	1.00285465179258
32	3.3	3.29210517767386	3.27833333333333	1.00420086761785	1.00239810756341
33	3.3	3.30727953502843	3.3	1.00220591970559	0.997798935665603
34	3.3	3.31897298310111	3.32375	0.998562762873595	0.994283477690926
35	3.3	3.33140535842678	3.34958333333333	0.994573063841804	0.99057293993139
36	3.3	3.34866172997756	3.37833333333333	0.9912170883012	0.985468305280903
37	3.3	3.37137892606051	3.40875	0.989036721983282	0.978827972878172
38	3.45	3.44218570680294	3.43958333333333	1.00075659555749	1.00227015444914
39	3.49	3.48353149510091	3.47083333333333	1.00365853400266	1.00185688141709
40	3.5	3.50917479102814	3.5025	1.00190572192095	0.997385484743708
41	3.54	3.53373487964453	3.53416666666667	0.999877824940684	1.00177294578367
42	3.64	3.58734797020620	3.56583333333333	1.00603355088746	1.01467714596719
43	3.67	3.62701690187547	3.59833333333333	1.00797134836743	1.01185081274430
44	3.67	3.64608598350915	3.63083333333333	1.00420086761785	1.00655881857943
45	3.68	3.67057918092171	3.6625	1.00220591970559	1.00256657563124
46	3.68	3.68844120536434	3.69375	0.998562762873595	0.997711443698203
47	3.68	3.70271263559438	3.72291666666667	0.994573063841804	0.99386594698815
48	3.68	3.71334701704837	3.74625	0.9912170883012	0.99101968738842
49	3.7	3.72289906099874	3.76416666666667	0.989036721983282	0.993849131920167
50	3.83	3.78369389503693	3.78083333333333	1.00075659555749	1.0122383327636
51	3.87	3.81097509181928	3.79708333333333	1.00365853400266	1.01548813801156
52	3.87	3.8201830255411	3.81291666666667	1.00190572192095	1.01304046798958
53	3.87	3.82828222224164	3.82875	0.999877824940684	1.01089725765671
54	3.87	3.86819900316228	3.845	1.00603355088746	1.00046559053354
55	3.87	3.89160938082192	3.86083333333333	1.00797134836743	0.99444718657314
56	3.87	3.88667577470927	3.87041666666667	1.00420086761785	0.995709501981674
57	3.87	3.88146000985976	3.87291666666667	1.00220591970559	0.997047500211095
58	3.87	3.86818250268159	3.87375	0.998562762873595	1.00046985821304
59	3.87	3.85355621694372	3.87458333333333	0.994573063841804	1.00426717092746
60	3.88	3.8417922314074	3.87583333333333	0.9912170883012	1.00994529799926
61	3.88	3.83498988949018	3.8775	0.989036721983282	1.0117366960036
62	3.88	3.88293559076305	3.88	1.00075659555749	0.999243976446575
63	3.88	3.89921340460035	3.885	1.00365853400266	0.995072492165297
64	3.88	3.90075294401224	3.89333333333333	1.00190572192095	0.994679759443854
65	3.88	3.9028564433518	3.90333333333333	0.999877824940684	0.994143662806062
66	3.89	3.93652544849339	3.91291666666667	1.00603355088746	0.988181087839482
67	3.89	NA	NA	1.00797134836743	NA
68	3.91	NA	NA	1.00420086761785	NA
69	3.95	NA	NA	1.00220591970559	NA
70	3.99	NA	NA	0.998562762873595	NA
71	3.99	NA	NA	0.994573063841804	NA
72	3.99	NA	NA	0.9912170883012	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