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

Fri, 29 May 2009 08:20:55 -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/May/29/t1243607020w4so8ett80s312h.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 18:43:52 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=40772, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 18:43:52 +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

163

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

-       [Classical Decomposition] [Classical decompo...] [2009-05-29 14:20:55] [46186faee359a0c92d914c5fc942bc84] [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	2 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=40772&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=40772&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=40772&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	666.27	NA	NA	30.4588402777778	NA
2	664.45	NA	NA	13.0116736111111	NA
3	660.76	NA	NA	-8.41232638888888	NA
4	660.4	NA	NA	-32.0229930555556	NA
5	660.69	NA	NA	-52.0274097222223	NA
6	660.69	NA	NA	-59.6980763888889	NA
7	662.23	580.034840277778	658.957916666667	-78.923076388889	82.1951597222222
8	661.41	558.284340277778	657.429583333333	-99.1452430555556	103.125659722222
9	659.02	748.082423611111	655.98375	92.0986736111112	-89.0624236111112
10	655.43	733.442673611111	654.57625	78.8664236111111	-78.0126736111113
11	652.59	714.081923611111	652.982916666667	61.0990069444445	-61.491923611111
12	652.59	705.964923611111	651.270416666667	54.6945069444445	-53.3749236111109
13	648.2	679.931756944444	649.472916666667	30.4588402777778	-31.7317569444443
14	645.84	660.246256944444	647.234583333333	13.0116736111111	-14.4062569444443
15	644.67	635.673090277778	644.085416666667	-8.41232638888888	8.99690972222231
16	642.71	608.513256944444	640.53625	-32.0229930555556	34.1967430555557
17	640.14	585.248840277778	637.27625	-52.0274097222223	54.8911597222223
18	640.14	574.452340277778	634.150416666667	-59.6980763888889	65.6876597222222
19	639.64	552.257340277778	631.180416666667	-78.923076388889	87.3826597222222
20	630.28	528.907673611111	628.052916666667	-99.1452430555556	101.372326388889
21	614.57	716.527423611111	624.42875	92.0986736111112	-101.957423611111
22	614.7	699.363923611111	620.4975	78.8664236111111	-84.663923611111
23	615.08	677.606923611111	616.507916666667	61.0990069444445	-62.5269236111111
24	615.08	667.278256944444	612.58375	54.6945069444445	-52.1982569444443
25	614.43	639.151340277778	608.6925	30.4588402777778	-24.7213402777777
26	604.55	617.876673611111	604.865	13.0116736111111	-13.326673611111
27	598.98	593.143090277778	601.555416666667	-8.41232638888888	5.83690972222223
28	594.05	566.553673611111	598.576666666667	-32.0229930555556	27.4963263888890
29	593.05	543.100090277778	595.1275	-52.0274097222223	49.9499097222222
30	593.05	531.666090277778	591.364166666667	-59.6980763888889	61.3839097222223
31	593.34	508.660673611111	587.58375	-78.923076388889	84.6793263888889
32	584.72	484.657673611111	583.802916666667	-99.1452430555556	100.062326388889
33	580.7	671.904506944445	579.805833333333	92.0986736111112	-91.2045069444445
34	577.08	654.538923611111	575.6725	78.8664236111111	-77.458923611111
35	569.92	632.764840277778	571.665833333333	61.0990069444445	-62.8448402777778
36	569.92	621.757423611111	567.062916666667	54.6945069444445	-51.8374236111113
37	568.86	592.174673611111	561.715833333333	30.4588402777778	-23.3146736111111
38	559.38	569.357090277778	556.345416666667	13.0116736111111	-9.97709027777773
39	548.22	587.846423611111	596.25875	-8.41232638888888	-39.6264236111111
40	545.61	648.470756944444	680.49375	-32.0229930555556	-102.860756944444
41	545.33	711.046340277778	763.07375	-52.0274097222223	-165.716340277778
42	530.3	785.16817361111	844.86625	-59.6980763888889	-254.868173611111
43	527.76	846.340256944444	925.263333333333	-78.923076388889	-318.580256944444
44	521.41	904.226006944444	1003.37125	-99.1452430555556	-382.816006944444
45	1601.93	1171.16034027778	1079.06166666667	92.0986736111112	430.769659722223
46	1577.49	1229.98850694444	1151.12208333333	78.8664236111111	347.501493055556
47	1551.43	1279.87150694444	1218.7725	61.0990069444445	271.558493055556
48	1551.43	1339.43992361111	1284.74541666667	54.6945069444445	211.990076388889
49	1516.88	1379.68717361111	1349.22833333333	30.4588402777778	137.192826388889
50	1485.95	1423.46209027778	1410.45041666667	13.0116736111111	62.4879097222224
51	1438.22	1414.56267361111	1422.975	-8.41232638888888	23.6573263888890
52	1385.06	1356.05117361111	1388.07416666667	-32.0229930555556	29.0088263888888
53	1329.49	1301.31634027778	1353.34375	-52.0274097222223	28.1736597222221
54	1329.49	1258.95817361111	1318.65625	-59.6980763888889	70.531826388889
55	1276.16	1204.39275694444	1283.31583333333	-78.923076388889	71.7672430555556
56	1242.34	1149.14892361111	1248.29416666667	-99.1452430555556	93.1910763888886
57	1181.59	1307.65575694444	1215.55708333333	92.0986736111112	-126.065756944444
58	1160.21	1263.91642361111	1185.05	78.8664236111111	-103.706423611111
59	1135.18	1218.17025694444	1157.07125	61.0990069444445	-82.9902569444444
60	1135.18	1185.39825694444	1130.70375	54.6945069444445	-50.2182569444444
61	1084.96	1136.30717361111	1105.84833333333	30.4588402777778	-51.3471736111112
62	1077.35	1096.05000694444	1083.03833333333	13.0116736111111	-18.7000069444446
63	1061.13	1053.91684027778	1062.32916666667	-8.41232638888888	7.21315972222237
64	1029.98	1011.74325694444	1043.76625	-32.0229930555556	18.2367430555555
65	1013.08	974.300506944444	1026.32791666667	-52.0274097222223	38.7794930555558
66	1013.08	949.737340277778	1009.43541666667	-59.6980763888889	63.3426597222223
67	996.04	915.211090277778	994.134166666667	-78.923076388889	80.8289097222223
68	975.02	880.751840277778	979.897083333333	-99.1452430555556	94.2681597222222
69	951.89	1057.35409027778	965.255416666667	92.0986736111112	-105.464090277778
70	944.4	NA	NA	78.8664236111111	NA
71	932.47	NA	NA	61.0990069444445	NA
72	932.47	NA	NA	54.6945069444445	NA
73	920.44	NA	NA	NA	NA
74	900.18	NA	NA	NA	NA
75	886.9	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 666.27 & NA & NA & 30.4588402777778 & NA \tabularnewline
2 & 664.45 & NA & NA & 13.0116736111111 & NA \tabularnewline
3 & 660.76 & NA & NA & -8.41232638888888 & NA \tabularnewline
4 & 660.4 & NA & NA & -32.0229930555556 & NA \tabularnewline
5 & 660.69 & NA & NA & -52.0274097222223 & NA \tabularnewline
6 & 660.69 & NA & NA & -59.6980763888889 & NA \tabularnewline
7 & 662.23 & 580.034840277778 & 658.957916666667 & -78.923076388889 & 82.1951597222222 \tabularnewline
8 & 661.41 & 558.284340277778 & 657.429583333333 & -99.1452430555556 & 103.125659722222 \tabularnewline
9 & 659.02 & 748.082423611111 & 655.98375 & 92.0986736111112 & -89.0624236111112 \tabularnewline
10 & 655.43 & 733.442673611111 & 654.57625 & 78.8664236111111 & -78.0126736111113 \tabularnewline
11 & 652.59 & 714.081923611111 & 652.982916666667 & 61.0990069444445 & -61.491923611111 \tabularnewline
12 & 652.59 & 705.964923611111 & 651.270416666667 & 54.6945069444445 & -53.3749236111109 \tabularnewline
13 & 648.2 & 679.931756944444 & 649.472916666667 & 30.4588402777778 & -31.7317569444443 \tabularnewline
14 & 645.84 & 660.246256944444 & 647.234583333333 & 13.0116736111111 & -14.4062569444443 \tabularnewline
15 & 644.67 & 635.673090277778 & 644.085416666667 & -8.41232638888888 & 8.99690972222231 \tabularnewline
16 & 642.71 & 608.513256944444 & 640.53625 & -32.0229930555556 & 34.1967430555557 \tabularnewline
17 & 640.14 & 585.248840277778 & 637.27625 & -52.0274097222223 & 54.8911597222223 \tabularnewline
18 & 640.14 & 574.452340277778 & 634.150416666667 & -59.6980763888889 & 65.6876597222222 \tabularnewline
19 & 639.64 & 552.257340277778 & 631.180416666667 & -78.923076388889 & 87.3826597222222 \tabularnewline
20 & 630.28 & 528.907673611111 & 628.052916666667 & -99.1452430555556 & 101.372326388889 \tabularnewline
21 & 614.57 & 716.527423611111 & 624.42875 & 92.0986736111112 & -101.957423611111 \tabularnewline
22 & 614.7 & 699.363923611111 & 620.4975 & 78.8664236111111 & -84.663923611111 \tabularnewline
23 & 615.08 & 677.606923611111 & 616.507916666667 & 61.0990069444445 & -62.5269236111111 \tabularnewline
24 & 615.08 & 667.278256944444 & 612.58375 & 54.6945069444445 & -52.1982569444443 \tabularnewline
25 & 614.43 & 639.151340277778 & 608.6925 & 30.4588402777778 & -24.7213402777777 \tabularnewline
26 & 604.55 & 617.876673611111 & 604.865 & 13.0116736111111 & -13.326673611111 \tabularnewline
27 & 598.98 & 593.143090277778 & 601.555416666667 & -8.41232638888888 & 5.83690972222223 \tabularnewline
28 & 594.05 & 566.553673611111 & 598.576666666667 & -32.0229930555556 & 27.4963263888890 \tabularnewline
29 & 593.05 & 543.100090277778 & 595.1275 & -52.0274097222223 & 49.9499097222222 \tabularnewline
30 & 593.05 & 531.666090277778 & 591.364166666667 & -59.6980763888889 & 61.3839097222223 \tabularnewline
31 & 593.34 & 508.660673611111 & 587.58375 & -78.923076388889 & 84.6793263888889 \tabularnewline
32 & 584.72 & 484.657673611111 & 583.802916666667 & -99.1452430555556 & 100.062326388889 \tabularnewline
33 & 580.7 & 671.904506944445 & 579.805833333333 & 92.0986736111112 & -91.2045069444445 \tabularnewline
34 & 577.08 & 654.538923611111 & 575.6725 & 78.8664236111111 & -77.458923611111 \tabularnewline
35 & 569.92 & 632.764840277778 & 571.665833333333 & 61.0990069444445 & -62.8448402777778 \tabularnewline
36 & 569.92 & 621.757423611111 & 567.062916666667 & 54.6945069444445 & -51.8374236111113 \tabularnewline
37 & 568.86 & 592.174673611111 & 561.715833333333 & 30.4588402777778 & -23.3146736111111 \tabularnewline
38 & 559.38 & 569.357090277778 & 556.345416666667 & 13.0116736111111 & -9.97709027777773 \tabularnewline
39 & 548.22 & 587.846423611111 & 596.25875 & -8.41232638888888 & -39.6264236111111 \tabularnewline
40 & 545.61 & 648.470756944444 & 680.49375 & -32.0229930555556 & -102.860756944444 \tabularnewline
41 & 545.33 & 711.046340277778 & 763.07375 & -52.0274097222223 & -165.716340277778 \tabularnewline
42 & 530.3 & 785.16817361111 & 844.86625 & -59.6980763888889 & -254.868173611111 \tabularnewline
43 & 527.76 & 846.340256944444 & 925.263333333333 & -78.923076388889 & -318.580256944444 \tabularnewline
44 & 521.41 & 904.226006944444 & 1003.37125 & -99.1452430555556 & -382.816006944444 \tabularnewline
45 & 1601.93 & 1171.16034027778 & 1079.06166666667 & 92.0986736111112 & 430.769659722223 \tabularnewline
46 & 1577.49 & 1229.98850694444 & 1151.12208333333 & 78.8664236111111 & 347.501493055556 \tabularnewline
47 & 1551.43 & 1279.87150694444 & 1218.7725 & 61.0990069444445 & 271.558493055556 \tabularnewline
48 & 1551.43 & 1339.43992361111 & 1284.74541666667 & 54.6945069444445 & 211.990076388889 \tabularnewline
49 & 1516.88 & 1379.68717361111 & 1349.22833333333 & 30.4588402777778 & 137.192826388889 \tabularnewline
50 & 1485.95 & 1423.46209027778 & 1410.45041666667 & 13.0116736111111 & 62.4879097222224 \tabularnewline
51 & 1438.22 & 1414.56267361111 & 1422.975 & -8.41232638888888 & 23.6573263888890 \tabularnewline
52 & 1385.06 & 1356.05117361111 & 1388.07416666667 & -32.0229930555556 & 29.0088263888888 \tabularnewline
53 & 1329.49 & 1301.31634027778 & 1353.34375 & -52.0274097222223 & 28.1736597222221 \tabularnewline
54 & 1329.49 & 1258.95817361111 & 1318.65625 & -59.6980763888889 & 70.531826388889 \tabularnewline
55 & 1276.16 & 1204.39275694444 & 1283.31583333333 & -78.923076388889 & 71.7672430555556 \tabularnewline
56 & 1242.34 & 1149.14892361111 & 1248.29416666667 & -99.1452430555556 & 93.1910763888886 \tabularnewline
57 & 1181.59 & 1307.65575694444 & 1215.55708333333 & 92.0986736111112 & -126.065756944444 \tabularnewline
58 & 1160.21 & 1263.91642361111 & 1185.05 & 78.8664236111111 & -103.706423611111 \tabularnewline
59 & 1135.18 & 1218.17025694444 & 1157.07125 & 61.0990069444445 & -82.9902569444444 \tabularnewline
60 & 1135.18 & 1185.39825694444 & 1130.70375 & 54.6945069444445 & -50.2182569444444 \tabularnewline
61 & 1084.96 & 1136.30717361111 & 1105.84833333333 & 30.4588402777778 & -51.3471736111112 \tabularnewline
62 & 1077.35 & 1096.05000694444 & 1083.03833333333 & 13.0116736111111 & -18.7000069444446 \tabularnewline
63 & 1061.13 & 1053.91684027778 & 1062.32916666667 & -8.41232638888888 & 7.21315972222237 \tabularnewline
64 & 1029.98 & 1011.74325694444 & 1043.76625 & -32.0229930555556 & 18.2367430555555 \tabularnewline
65 & 1013.08 & 974.300506944444 & 1026.32791666667 & -52.0274097222223 & 38.7794930555558 \tabularnewline
66 & 1013.08 & 949.737340277778 & 1009.43541666667 & -59.6980763888889 & 63.3426597222223 \tabularnewline
67 & 996.04 & 915.211090277778 & 994.134166666667 & -78.923076388889 & 80.8289097222223 \tabularnewline
68 & 975.02 & 880.751840277778 & 979.897083333333 & -99.1452430555556 & 94.2681597222222 \tabularnewline
69 & 951.89 & 1057.35409027778 & 965.255416666667 & 92.0986736111112 & -105.464090277778 \tabularnewline
70 & 944.4 & NA & NA & 78.8664236111111 & NA \tabularnewline
71 & 932.47 & NA & NA & 61.0990069444445 & NA \tabularnewline
72 & 932.47 & NA & NA & 54.6945069444445 & NA \tabularnewline
73 & 920.44 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
74 & 900.18 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
75 & 886.9 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=40772&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]666.27[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]30.4588402777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]664.45[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]13.0116736111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]660.76[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-8.41232638888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]660.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-32.0229930555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]660.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-52.0274097222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]660.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-59.6980763888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]662.23[/C][C]580.034840277778[/C][C]658.957916666667[/C][C]-78.923076388889[/C][C]82.1951597222222[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]661.41[/C][C]558.284340277778[/C][C]657.429583333333[/C][C]-99.1452430555556[/C][C]103.125659722222[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]659.02[/C][C]748.082423611111[/C][C]655.98375[/C][C]92.0986736111112[/C][C]-89.0624236111112[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]655.43[/C][C]733.442673611111[/C][C]654.57625[/C][C]78.8664236111111[/C][C]-78.0126736111113[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]652.59[/C][C]714.081923611111[/C][C]652.982916666667[/C][C]61.0990069444445[/C][C]-61.491923611111[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]652.59[/C][C]705.964923611111[/C][C]651.270416666667[/C][C]54.6945069444445[/C][C]-53.3749236111109[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]648.2[/C][C]679.931756944444[/C][C]649.472916666667[/C][C]30.4588402777778[/C][C]-31.7317569444443[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]645.84[/C][C]660.246256944444[/C][C]647.234583333333[/C][C]13.0116736111111[/C][C]-14.4062569444443[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]644.67[/C][C]635.673090277778[/C][C]644.085416666667[/C][C]-8.41232638888888[/C][C]8.99690972222231[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]642.71[/C][C]608.513256944444[/C][C]640.53625[/C][C]-32.0229930555556[/C][C]34.1967430555557[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]640.14[/C][C]585.248840277778[/C][C]637.27625[/C][C]-52.0274097222223[/C][C]54.8911597222223[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]640.14[/C][C]574.452340277778[/C][C]634.150416666667[/C][C]-59.6980763888889[/C][C]65.6876597222222[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]639.64[/C][C]552.257340277778[/C][C]631.180416666667[/C][C]-78.923076388889[/C][C]87.3826597222222[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]630.28[/C][C]528.907673611111[/C][C]628.052916666667[/C][C]-99.1452430555556[/C][C]101.372326388889[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]614.57[/C][C]716.527423611111[/C][C]624.42875[/C][C]92.0986736111112[/C][C]-101.957423611111[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]614.7[/C][C]699.363923611111[/C][C]620.4975[/C][C]78.8664236111111[/C][C]-84.663923611111[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]615.08[/C][C]677.606923611111[/C][C]616.507916666667[/C][C]61.0990069444445[/C][C]-62.5269236111111[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]615.08[/C][C]667.278256944444[/C][C]612.58375[/C][C]54.6945069444445[/C][C]-52.1982569444443[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]614.43[/C][C]639.151340277778[/C][C]608.6925[/C][C]30.4588402777778[/C][C]-24.7213402777777[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]604.55[/C][C]617.876673611111[/C][C]604.865[/C][C]13.0116736111111[/C][C]-13.326673611111[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]598.98[/C][C]593.143090277778[/C][C]601.555416666667[/C][C]-8.41232638888888[/C][C]5.83690972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]594.05[/C][C]566.553673611111[/C][C]598.576666666667[/C][C]-32.0229930555556[/C][C]27.4963263888890[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]593.05[/C][C]543.100090277778[/C][C]595.1275[/C][C]-52.0274097222223[/C][C]49.9499097222222[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]593.05[/C][C]531.666090277778[/C][C]591.364166666667[/C][C]-59.6980763888889[/C][C]61.3839097222223[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]593.34[/C][C]508.660673611111[/C][C]587.58375[/C][C]-78.923076388889[/C][C]84.6793263888889[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]584.72[/C][C]484.657673611111[/C][C]583.802916666667[/C][C]-99.1452430555556[/C][C]100.062326388889[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]580.7[/C][C]671.904506944445[/C][C]579.805833333333[/C][C]92.0986736111112[/C][C]-91.2045069444445[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]577.08[/C][C]654.538923611111[/C][C]575.6725[/C][C]78.8664236111111[/C][C]-77.458923611111[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]569.92[/C][C]632.764840277778[/C][C]571.665833333333[/C][C]61.0990069444445[/C][C]-62.8448402777778[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]569.92[/C][C]621.757423611111[/C][C]567.062916666667[/C][C]54.6945069444445[/C][C]-51.8374236111113[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]568.86[/C][C]592.174673611111[/C][C]561.715833333333[/C][C]30.4588402777778[/C][C]-23.3146736111111[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]559.38[/C][C]569.357090277778[/C][C]556.345416666667[/C][C]13.0116736111111[/C][C]-9.97709027777773[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]548.22[/C][C]587.846423611111[/C][C]596.25875[/C][C]-8.41232638888888[/C][C]-39.6264236111111[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]545.61[/C][C]648.470756944444[/C][C]680.49375[/C][C]-32.0229930555556[/C][C]-102.860756944444[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]545.33[/C][C]711.046340277778[/C][C]763.07375[/C][C]-52.0274097222223[/C][C]-165.716340277778[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]530.3[/C][C]785.16817361111[/C][C]844.86625[/C][C]-59.6980763888889[/C][C]-254.868173611111[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]527.76[/C][C]846.340256944444[/C][C]925.263333333333[/C][C]-78.923076388889[/C][C]-318.580256944444[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]521.41[/C][C]904.226006944444[/C][C]1003.37125[/C][C]-99.1452430555556[/C][C]-382.816006944444[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1601.93[/C][C]1171.16034027778[/C][C]1079.06166666667[/C][C]92.0986736111112[/C][C]430.769659722223[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1577.49[/C][C]1229.98850694444[/C][C]1151.12208333333[/C][C]78.8664236111111[/C][C]347.501493055556[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1551.43[/C][C]1279.87150694444[/C][C]1218.7725[/C][C]61.0990069444445[/C][C]271.558493055556[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1551.43[/C][C]1339.43992361111[/C][C]1284.74541666667[/C][C]54.6945069444445[/C][C]211.990076388889[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1516.88[/C][C]1379.68717361111[/C][C]1349.22833333333[/C][C]30.4588402777778[/C][C]137.192826388889[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1485.95[/C][C]1423.46209027778[/C][C]1410.45041666667[/C][C]13.0116736111111[/C][C]62.4879097222224[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1438.22[/C][C]1414.56267361111[/C][C]1422.975[/C][C]-8.41232638888888[/C][C]23.6573263888890[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1385.06[/C][C]1356.05117361111[/C][C]1388.07416666667[/C][C]-32.0229930555556[/C][C]29.0088263888888[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1329.49[/C][C]1301.31634027778[/C][C]1353.34375[/C][C]-52.0274097222223[/C][C]28.1736597222221[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1329.49[/C][C]1258.95817361111[/C][C]1318.65625[/C][C]-59.6980763888889[/C][C]70.531826388889[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1276.16[/C][C]1204.39275694444[/C][C]1283.31583333333[/C][C]-78.923076388889[/C][C]71.7672430555556[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1242.34[/C][C]1149.14892361111[/C][C]1248.29416666667[/C][C]-99.1452430555556[/C][C]93.1910763888886[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1181.59[/C][C]1307.65575694444[/C][C]1215.55708333333[/C][C]92.0986736111112[/C][C]-126.065756944444[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1160.21[/C][C]1263.91642361111[/C][C]1185.05[/C][C]78.8664236111111[/C][C]-103.706423611111[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1135.18[/C][C]1218.17025694444[/C][C]1157.07125[/C][C]61.0990069444445[/C][C]-82.9902569444444[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1135.18[/C][C]1185.39825694444[/C][C]1130.70375[/C][C]54.6945069444445[/C][C]-50.2182569444444[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1084.96[/C][C]1136.30717361111[/C][C]1105.84833333333[/C][C]30.4588402777778[/C][C]-51.3471736111112[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1077.35[/C][C]1096.05000694444[/C][C]1083.03833333333[/C][C]13.0116736111111[/C][C]-18.7000069444446[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1061.13[/C][C]1053.91684027778[/C][C]1062.32916666667[/C][C]-8.41232638888888[/C][C]7.21315972222237[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]1029.98[/C][C]1011.74325694444[/C][C]1043.76625[/C][C]-32.0229930555556[/C][C]18.2367430555555[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1013.08[/C][C]974.300506944444[/C][C]1026.32791666667[/C][C]-52.0274097222223[/C][C]38.7794930555558[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1013.08[/C][C]949.737340277778[/C][C]1009.43541666667[/C][C]-59.6980763888889[/C][C]63.3426597222223[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]996.04[/C][C]915.211090277778[/C][C]994.134166666667[/C][C]-78.923076388889[/C][C]80.8289097222223[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]975.02[/C][C]880.751840277778[/C][C]979.897083333333[/C][C]-99.1452430555556[/C][C]94.2681597222222[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]951.89[/C][C]1057.35409027778[/C][C]965.255416666667[/C][C]92.0986736111112[/C][C]-105.464090277778[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]944.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]78.8664236111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]932.47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]61.0990069444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]932.47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]54.6945069444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]920.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]900.18[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]886.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=40772&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=40772&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	666.27	NA	NA	30.4588402777778	NA
2	664.45	NA	NA	13.0116736111111	NA
3	660.76	NA	NA	-8.41232638888888	NA
4	660.4	NA	NA	-32.0229930555556	NA
5	660.69	NA	NA	-52.0274097222223	NA
6	660.69	NA	NA	-59.6980763888889	NA
7	662.23	580.034840277778	658.957916666667	-78.923076388889	82.1951597222222
8	661.41	558.284340277778	657.429583333333	-99.1452430555556	103.125659722222
9	659.02	748.082423611111	655.98375	92.0986736111112	-89.0624236111112
10	655.43	733.442673611111	654.57625	78.8664236111111	-78.0126736111113
11	652.59	714.081923611111	652.982916666667	61.0990069444445	-61.491923611111
12	652.59	705.964923611111	651.270416666667	54.6945069444445	-53.3749236111109
13	648.2	679.931756944444	649.472916666667	30.4588402777778	-31.7317569444443
14	645.84	660.246256944444	647.234583333333	13.0116736111111	-14.4062569444443
15	644.67	635.673090277778	644.085416666667	-8.41232638888888	8.99690972222231
16	642.71	608.513256944444	640.53625	-32.0229930555556	34.1967430555557
17	640.14	585.248840277778	637.27625	-52.0274097222223	54.8911597222223
18	640.14	574.452340277778	634.150416666667	-59.6980763888889	65.6876597222222
19	639.64	552.257340277778	631.180416666667	-78.923076388889	87.3826597222222
20	630.28	528.907673611111	628.052916666667	-99.1452430555556	101.372326388889
21	614.57	716.527423611111	624.42875	92.0986736111112	-101.957423611111
22	614.7	699.363923611111	620.4975	78.8664236111111	-84.663923611111
23	615.08	677.606923611111	616.507916666667	61.0990069444445	-62.5269236111111
24	615.08	667.278256944444	612.58375	54.6945069444445	-52.1982569444443
25	614.43	639.151340277778	608.6925	30.4588402777778	-24.7213402777777
26	604.55	617.876673611111	604.865	13.0116736111111	-13.326673611111
27	598.98	593.143090277778	601.555416666667	-8.41232638888888	5.83690972222223
28	594.05	566.553673611111	598.576666666667	-32.0229930555556	27.4963263888890
29	593.05	543.100090277778	595.1275	-52.0274097222223	49.9499097222222
30	593.05	531.666090277778	591.364166666667	-59.6980763888889	61.3839097222223
31	593.34	508.660673611111	587.58375	-78.923076388889	84.6793263888889
32	584.72	484.657673611111	583.802916666667	-99.1452430555556	100.062326388889
33	580.7	671.904506944445	579.805833333333	92.0986736111112	-91.2045069444445
34	577.08	654.538923611111	575.6725	78.8664236111111	-77.458923611111
35	569.92	632.764840277778	571.665833333333	61.0990069444445	-62.8448402777778
36	569.92	621.757423611111	567.062916666667	54.6945069444445	-51.8374236111113
37	568.86	592.174673611111	561.715833333333	30.4588402777778	-23.3146736111111
38	559.38	569.357090277778	556.345416666667	13.0116736111111	-9.97709027777773
39	548.22	587.846423611111	596.25875	-8.41232638888888	-39.6264236111111
40	545.61	648.470756944444	680.49375	-32.0229930555556	-102.860756944444
41	545.33	711.046340277778	763.07375	-52.0274097222223	-165.716340277778
42	530.3	785.16817361111	844.86625	-59.6980763888889	-254.868173611111
43	527.76	846.340256944444	925.263333333333	-78.923076388889	-318.580256944444
44	521.41	904.226006944444	1003.37125	-99.1452430555556	-382.816006944444
45	1601.93	1171.16034027778	1079.06166666667	92.0986736111112	430.769659722223
46	1577.49	1229.98850694444	1151.12208333333	78.8664236111111	347.501493055556
47	1551.43	1279.87150694444	1218.7725	61.0990069444445	271.558493055556
48	1551.43	1339.43992361111	1284.74541666667	54.6945069444445	211.990076388889
49	1516.88	1379.68717361111	1349.22833333333	30.4588402777778	137.192826388889
50	1485.95	1423.46209027778	1410.45041666667	13.0116736111111	62.4879097222224
51	1438.22	1414.56267361111	1422.975	-8.41232638888888	23.6573263888890
52	1385.06	1356.05117361111	1388.07416666667	-32.0229930555556	29.0088263888888
53	1329.49	1301.31634027778	1353.34375	-52.0274097222223	28.1736597222221
54	1329.49	1258.95817361111	1318.65625	-59.6980763888889	70.531826388889
55	1276.16	1204.39275694444	1283.31583333333	-78.923076388889	71.7672430555556
56	1242.34	1149.14892361111	1248.29416666667	-99.1452430555556	93.1910763888886
57	1181.59	1307.65575694444	1215.55708333333	92.0986736111112	-126.065756944444
58	1160.21	1263.91642361111	1185.05	78.8664236111111	-103.706423611111
59	1135.18	1218.17025694444	1157.07125	61.0990069444445	-82.9902569444444
60	1135.18	1185.39825694444	1130.70375	54.6945069444445	-50.2182569444444
61	1084.96	1136.30717361111	1105.84833333333	30.4588402777778	-51.3471736111112
62	1077.35	1096.05000694444	1083.03833333333	13.0116736111111	-18.7000069444446
63	1061.13	1053.91684027778	1062.32916666667	-8.41232638888888	7.21315972222237
64	1029.98	1011.74325694444	1043.76625	-32.0229930555556	18.2367430555555
65	1013.08	974.300506944444	1026.32791666667	-52.0274097222223	38.7794930555558
66	1013.08	949.737340277778	1009.43541666667	-59.6980763888889	63.3426597222223
67	996.04	915.211090277778	994.134166666667	-78.923076388889	80.8289097222223
68	975.02	880.751840277778	979.897083333333	-99.1452430555556	94.2681597222222
69	951.89	1057.35409027778	965.255416666667	92.0986736111112	-105.464090277778
70	944.4	NA	NA	78.8664236111111	NA
71	932.47	NA	NA	61.0990069444445	NA
72	932.47	NA	NA	54.6945069444445	NA
73	920.44	NA	NA	NA	NA
74	900.18	NA	NA	NA	NA
75	886.9	NA	NA	NA	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