Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Thu, 01 Dec 2011 09:26:34 -0500

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/2011/Dec/01/t1322749639o1qw3wawwipi674.htm/, Retrieved Tue, 23 Apr 2024 22:06:13 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=149707, Retrieved Tue, 23 Apr 2024 22:06:13 +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

148

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

-     [Univariate Data Series] [data set] [2008-12-01 19:54:57] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- RMPD  [Univariate Data Series] [ws 8 industrie] [2011-12-01 14:21:56] [141ef847e2c5f8e947fe4eabcb0cf143]
- RMPD      [Classical Decomposition] [ws8 classical] [2011-12-01 14:26:34] [1a4698f17d8e7f554418314cf0e4bd67] [Current]
- RMPD        [Exponential Smoothing] [ws 8 smoothing] [2011-12-01 14:53:21] [141ef847e2c5f8e947fe4eabcb0cf143] 

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	'AstonUniversity' @ aston.wessa.net

\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 & 'AstonUniversity' @ aston.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=149707&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]'AstonUniversity' @ aston.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=149707&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=149707&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	'AstonUniversity' @ aston.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	114.7	NA	NA	7.90355902777778	NA
2	108	NA	NA	-1.61414930555555	NA
3	101.3	NA	NA	-6.62977430555556	NA
4	108.4	NA	NA	-4.82039930555555	NA
5	105.6	NA	NA	-2.39123263888889	NA
6	120.4	NA	NA	10.3462673611111	NA
7	107.6	112.070225694444	110.333333333333	1.73689236111112	-4.47022569444444
8	111.4	108.777517361111	110.995833333333	-2.21831597222222	2.6224826388889
9	122.1	121.759809027778	111.516666666667	10.2431423611111	0.340190972222217
10	104.8	104.723350694444	112.204166666667	-7.48081597222223	0.0766493055555628
11	103.2	101.408767361111	113.2625	-11.8537326388889	1.79123263888889
12	112.3	120.641059027778	113.8625	6.77855902777778	-8.34105902777777
13	123.1	122.616059027778	114.7125	7.90355902777778	0.483940972222229
14	115.5	114.144184027778	115.758333333333	-1.61414930555555	1.35581597222223
15	106.3	109.536892361111	116.166666666667	-6.62977430555556	-3.2368923611111
16	119.9	111.779600694444	116.6	-4.82039930555555	8.12039930555557
17	119.5	114.333767361111	116.725	-2.39123263888889	5.1662326388889
18	120.9	127.492100694444	117.145833333333	10.3462673611111	-6.59210069444444
19	127.5	119.499392361111	117.7625	1.73689236111112	8.00060763888888
20	116.6	115.194184027778	117.4125	-2.21831597222222	1.4058159722222
21	126.7	127.076475694444	116.833333333333	10.2431423611111	-0.376475694444437
22	110.6	108.131684027778	115.6125	-7.48081597222223	2.46831597222223
23	100.4	101.750434027778	113.604166666667	-11.8537326388889	-1.35043402777778
24	125.2	119.036892361111	112.258333333333	6.77855902777778	6.1631076388889
25	125	118.691059027778	110.7875	7.90355902777778	6.30894097222223
26	105.2	107.306684027778	108.920833333333	-1.61414930555555	-2.10668402777777
27	102.7	100.782725694444	107.4125	-6.62977430555556	1.91727430555557
28	94.2	101.400434027778	106.220833333333	-4.82039930555555	-7.20043402777779
29	97	103.042100694444	105.433333333333	-2.39123263888889	-6.04210069444444
30	111.1	115.062934027778	104.716666666667	10.3462673611111	-3.96293402777779
31	102	105.620225694444	103.883333333333	1.73689236111112	-3.62022569444443
32	97.3	101.323350694444	103.541666666667	-2.21831597222222	-4.02335069444445
33	109.8	113.918142361111	103.675	10.2431423611111	-4.11814236111111
34	98.9	96.7441840277778	104.225	-7.48081597222223	2.15581597222224
35	93.2	93.4379340277778	105.291666666667	-11.8537326388889	-0.237934027777783
36	115.2	113.341059027778	106.5625	6.77855902777778	1.85894097222221
37	115	115.782725694444	107.879166666667	7.90355902777778	-0.782725694444423
38	107	107.573350694444	109.1875	-1.61414930555555	-0.573350694444429
39	104.1	104.153559027778	110.783333333333	-6.62977430555556	-0.0535590277777658
40	106	107.171267361111	111.991666666667	-4.82039930555555	-1.17126736111111
41	110.8	110.483767361111	112.875	-2.39123263888889	0.316232638888891
42	127.8	124.312934027778	113.966666666667	10.3462673611111	3.48706597222223
43	116.9	116.545225694444	114.808333333333	1.73689236111112	0.354774305555551
44	113.8	113.540017361111	115.758333333333	-2.21831597222222	0.259982638888886
45	131.6	127.180642361111	116.9375	10.2431423611111	4.41935763888888
46	106.1	110.535850694444	118.016666666667	-7.48081597222223	-4.43585069444445
47	107.2	107.137934027778	118.991666666667	-11.8537326388889	0.0620659722222285
48	127.4	126.816059027778	120.0375	6.77855902777778	0.583940972222223
49	123	128.745225694444	120.841666666667	7.90355902777778	-5.74522569444446
50	121.8	120.210850694444	121.825	-1.61414930555555	1.58914930555555
51	117.6	115.961892361111	122.591666666667	-6.62977430555556	1.63810763888887
52	118.4	117.883767361111	122.704166666667	-4.82039930555555	0.516232638888894
53	121.8	120.975434027778	123.366666666667	-2.39123263888889	0.824565972222217
54	141.9	134.567100694444	124.220833333333	10.3462673611111	7.33289930555557
55	122.1	NA	NA	1.73689236111112	NA
56	132.2	NA	NA	-2.21831597222222	NA
57	131.6	NA	NA	10.2431423611111	NA
58	108.8	NA	NA	-7.48081597222223	NA
59	120.4	NA	NA	-11.8537326388889	NA
60	134.7	NA	NA	6.77855902777778	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 114.7 & NA & NA & 7.90355902777778 & NA \tabularnewline
2 & 108 & NA & NA & -1.61414930555555 & NA \tabularnewline
3 & 101.3 & NA & NA & -6.62977430555556 & NA \tabularnewline
4 & 108.4 & NA & NA & -4.82039930555555 & NA \tabularnewline
5 & 105.6 & NA & NA & -2.39123263888889 & NA \tabularnewline
6 & 120.4 & NA & NA & 10.3462673611111 & NA \tabularnewline
7 & 107.6 & 112.070225694444 & 110.333333333333 & 1.73689236111112 & -4.47022569444444 \tabularnewline
8 & 111.4 & 108.777517361111 & 110.995833333333 & -2.21831597222222 & 2.6224826388889 \tabularnewline
9 & 122.1 & 121.759809027778 & 111.516666666667 & 10.2431423611111 & 0.340190972222217 \tabularnewline
10 & 104.8 & 104.723350694444 & 112.204166666667 & -7.48081597222223 & 0.0766493055555628 \tabularnewline
11 & 103.2 & 101.408767361111 & 113.2625 & -11.8537326388889 & 1.79123263888889 \tabularnewline
12 & 112.3 & 120.641059027778 & 113.8625 & 6.77855902777778 & -8.34105902777777 \tabularnewline
13 & 123.1 & 122.616059027778 & 114.7125 & 7.90355902777778 & 0.483940972222229 \tabularnewline
14 & 115.5 & 114.144184027778 & 115.758333333333 & -1.61414930555555 & 1.35581597222223 \tabularnewline
15 & 106.3 & 109.536892361111 & 116.166666666667 & -6.62977430555556 & -3.2368923611111 \tabularnewline
16 & 119.9 & 111.779600694444 & 116.6 & -4.82039930555555 & 8.12039930555557 \tabularnewline
17 & 119.5 & 114.333767361111 & 116.725 & -2.39123263888889 & 5.1662326388889 \tabularnewline
18 & 120.9 & 127.492100694444 & 117.145833333333 & 10.3462673611111 & -6.59210069444444 \tabularnewline
19 & 127.5 & 119.499392361111 & 117.7625 & 1.73689236111112 & 8.00060763888888 \tabularnewline
20 & 116.6 & 115.194184027778 & 117.4125 & -2.21831597222222 & 1.4058159722222 \tabularnewline
21 & 126.7 & 127.076475694444 & 116.833333333333 & 10.2431423611111 & -0.376475694444437 \tabularnewline
22 & 110.6 & 108.131684027778 & 115.6125 & -7.48081597222223 & 2.46831597222223 \tabularnewline
23 & 100.4 & 101.750434027778 & 113.604166666667 & -11.8537326388889 & -1.35043402777778 \tabularnewline
24 & 125.2 & 119.036892361111 & 112.258333333333 & 6.77855902777778 & 6.1631076388889 \tabularnewline
25 & 125 & 118.691059027778 & 110.7875 & 7.90355902777778 & 6.30894097222223 \tabularnewline
26 & 105.2 & 107.306684027778 & 108.920833333333 & -1.61414930555555 & -2.10668402777777 \tabularnewline
27 & 102.7 & 100.782725694444 & 107.4125 & -6.62977430555556 & 1.91727430555557 \tabularnewline
28 & 94.2 & 101.400434027778 & 106.220833333333 & -4.82039930555555 & -7.20043402777779 \tabularnewline
29 & 97 & 103.042100694444 & 105.433333333333 & -2.39123263888889 & -6.04210069444444 \tabularnewline
30 & 111.1 & 115.062934027778 & 104.716666666667 & 10.3462673611111 & -3.96293402777779 \tabularnewline
31 & 102 & 105.620225694444 & 103.883333333333 & 1.73689236111112 & -3.62022569444443 \tabularnewline
32 & 97.3 & 101.323350694444 & 103.541666666667 & -2.21831597222222 & -4.02335069444445 \tabularnewline
33 & 109.8 & 113.918142361111 & 103.675 & 10.2431423611111 & -4.11814236111111 \tabularnewline
34 & 98.9 & 96.7441840277778 & 104.225 & -7.48081597222223 & 2.15581597222224 \tabularnewline
35 & 93.2 & 93.4379340277778 & 105.291666666667 & -11.8537326388889 & -0.237934027777783 \tabularnewline
36 & 115.2 & 113.341059027778 & 106.5625 & 6.77855902777778 & 1.85894097222221 \tabularnewline
37 & 115 & 115.782725694444 & 107.879166666667 & 7.90355902777778 & -0.782725694444423 \tabularnewline
38 & 107 & 107.573350694444 & 109.1875 & -1.61414930555555 & -0.573350694444429 \tabularnewline
39 & 104.1 & 104.153559027778 & 110.783333333333 & -6.62977430555556 & -0.0535590277777658 \tabularnewline
40 & 106 & 107.171267361111 & 111.991666666667 & -4.82039930555555 & -1.17126736111111 \tabularnewline
41 & 110.8 & 110.483767361111 & 112.875 & -2.39123263888889 & 0.316232638888891 \tabularnewline
42 & 127.8 & 124.312934027778 & 113.966666666667 & 10.3462673611111 & 3.48706597222223 \tabularnewline
43 & 116.9 & 116.545225694444 & 114.808333333333 & 1.73689236111112 & 0.354774305555551 \tabularnewline
44 & 113.8 & 113.540017361111 & 115.758333333333 & -2.21831597222222 & 0.259982638888886 \tabularnewline
45 & 131.6 & 127.180642361111 & 116.9375 & 10.2431423611111 & 4.41935763888888 \tabularnewline
46 & 106.1 & 110.535850694444 & 118.016666666667 & -7.48081597222223 & -4.43585069444445 \tabularnewline
47 & 107.2 & 107.137934027778 & 118.991666666667 & -11.8537326388889 & 0.0620659722222285 \tabularnewline
48 & 127.4 & 126.816059027778 & 120.0375 & 6.77855902777778 & 0.583940972222223 \tabularnewline
49 & 123 & 128.745225694444 & 120.841666666667 & 7.90355902777778 & -5.74522569444446 \tabularnewline
50 & 121.8 & 120.210850694444 & 121.825 & -1.61414930555555 & 1.58914930555555 \tabularnewline
51 & 117.6 & 115.961892361111 & 122.591666666667 & -6.62977430555556 & 1.63810763888887 \tabularnewline
52 & 118.4 & 117.883767361111 & 122.704166666667 & -4.82039930555555 & 0.516232638888894 \tabularnewline
53 & 121.8 & 120.975434027778 & 123.366666666667 & -2.39123263888889 & 0.824565972222217 \tabularnewline
54 & 141.9 & 134.567100694444 & 124.220833333333 & 10.3462673611111 & 7.33289930555557 \tabularnewline
55 & 122.1 & NA & NA & 1.73689236111112 & NA \tabularnewline
56 & 132.2 & NA & NA & -2.21831597222222 & NA \tabularnewline
57 & 131.6 & NA & NA & 10.2431423611111 & NA \tabularnewline
58 & 108.8 & NA & NA & -7.48081597222223 & NA \tabularnewline
59 & 120.4 & NA & NA & -11.8537326388889 & NA \tabularnewline
60 & 134.7 & NA & NA & 6.77855902777778 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=149707&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]114.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]7.90355902777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]108[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.61414930555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]101.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.62977430555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]108.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.82039930555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]105.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.39123263888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]120.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]10.3462673611111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]107.6[/C][C]112.070225694444[/C][C]110.333333333333[/C][C]1.73689236111112[/C][C]-4.47022569444444[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]111.4[/C][C]108.777517361111[/C][C]110.995833333333[/C][C]-2.21831597222222[/C][C]2.6224826388889[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]122.1[/C][C]121.759809027778[/C][C]111.516666666667[/C][C]10.2431423611111[/C][C]0.340190972222217[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]104.8[/C][C]104.723350694444[/C][C]112.204166666667[/C][C]-7.48081597222223[/C][C]0.0766493055555628[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]103.2[/C][C]101.408767361111[/C][C]113.2625[/C][C]-11.8537326388889[/C][C]1.79123263888889[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]112.3[/C][C]120.641059027778[/C][C]113.8625[/C][C]6.77855902777778[/C][C]-8.34105902777777[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]123.1[/C][C]122.616059027778[/C][C]114.7125[/C][C]7.90355902777778[/C][C]0.483940972222229[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]115.5[/C][C]114.144184027778[/C][C]115.758333333333[/C][C]-1.61414930555555[/C][C]1.35581597222223[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]106.3[/C][C]109.536892361111[/C][C]116.166666666667[/C][C]-6.62977430555556[/C][C]-3.2368923611111[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]119.9[/C][C]111.779600694444[/C][C]116.6[/C][C]-4.82039930555555[/C][C]8.12039930555557[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]119.5[/C][C]114.333767361111[/C][C]116.725[/C][C]-2.39123263888889[/C][C]5.1662326388889[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]120.9[/C][C]127.492100694444[/C][C]117.145833333333[/C][C]10.3462673611111[/C][C]-6.59210069444444[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]127.5[/C][C]119.499392361111[/C][C]117.7625[/C][C]1.73689236111112[/C][C]8.00060763888888[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]116.6[/C][C]115.194184027778[/C][C]117.4125[/C][C]-2.21831597222222[/C][C]1.4058159722222[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]126.7[/C][C]127.076475694444[/C][C]116.833333333333[/C][C]10.2431423611111[/C][C]-0.376475694444437[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]110.6[/C][C]108.131684027778[/C][C]115.6125[/C][C]-7.48081597222223[/C][C]2.46831597222223[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]100.4[/C][C]101.750434027778[/C][C]113.604166666667[/C][C]-11.8537326388889[/C][C]-1.35043402777778[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]125.2[/C][C]119.036892361111[/C][C]112.258333333333[/C][C]6.77855902777778[/C][C]6.1631076388889[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]125[/C][C]118.691059027778[/C][C]110.7875[/C][C]7.90355902777778[/C][C]6.30894097222223[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]105.2[/C][C]107.306684027778[/C][C]108.920833333333[/C][C]-1.61414930555555[/C][C]-2.10668402777777[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]102.7[/C][C]100.782725694444[/C][C]107.4125[/C][C]-6.62977430555556[/C][C]1.91727430555557[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]94.2[/C][C]101.400434027778[/C][C]106.220833333333[/C][C]-4.82039930555555[/C][C]-7.20043402777779[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]97[/C][C]103.042100694444[/C][C]105.433333333333[/C][C]-2.39123263888889[/C][C]-6.04210069444444[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]111.1[/C][C]115.062934027778[/C][C]104.716666666667[/C][C]10.3462673611111[/C][C]-3.96293402777779[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]102[/C][C]105.620225694444[/C][C]103.883333333333[/C][C]1.73689236111112[/C][C]-3.62022569444443[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]97.3[/C][C]101.323350694444[/C][C]103.541666666667[/C][C]-2.21831597222222[/C][C]-4.02335069444445[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]109.8[/C][C]113.918142361111[/C][C]103.675[/C][C]10.2431423611111[/C][C]-4.11814236111111[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]98.9[/C][C]96.7441840277778[/C][C]104.225[/C][C]-7.48081597222223[/C][C]2.15581597222224[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]93.2[/C][C]93.4379340277778[/C][C]105.291666666667[/C][C]-11.8537326388889[/C][C]-0.237934027777783[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]115.2[/C][C]113.341059027778[/C][C]106.5625[/C][C]6.77855902777778[/C][C]1.85894097222221[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]115[/C][C]115.782725694444[/C][C]107.879166666667[/C][C]7.90355902777778[/C][C]-0.782725694444423[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]107[/C][C]107.573350694444[/C][C]109.1875[/C][C]-1.61414930555555[/C][C]-0.573350694444429[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]104.1[/C][C]104.153559027778[/C][C]110.783333333333[/C][C]-6.62977430555556[/C][C]-0.0535590277777658[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]106[/C][C]107.171267361111[/C][C]111.991666666667[/C][C]-4.82039930555555[/C][C]-1.17126736111111[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]110.8[/C][C]110.483767361111[/C][C]112.875[/C][C]-2.39123263888889[/C][C]0.316232638888891[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]127.8[/C][C]124.312934027778[/C][C]113.966666666667[/C][C]10.3462673611111[/C][C]3.48706597222223[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]116.9[/C][C]116.545225694444[/C][C]114.808333333333[/C][C]1.73689236111112[/C][C]0.354774305555551[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]113.8[/C][C]113.540017361111[/C][C]115.758333333333[/C][C]-2.21831597222222[/C][C]0.259982638888886[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]131.6[/C][C]127.180642361111[/C][C]116.9375[/C][C]10.2431423611111[/C][C]4.41935763888888[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]106.1[/C][C]110.535850694444[/C][C]118.016666666667[/C][C]-7.48081597222223[/C][C]-4.43585069444445[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]107.2[/C][C]107.137934027778[/C][C]118.991666666667[/C][C]-11.8537326388889[/C][C]0.0620659722222285[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]127.4[/C][C]126.816059027778[/C][C]120.0375[/C][C]6.77855902777778[/C][C]0.583940972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]123[/C][C]128.745225694444[/C][C]120.841666666667[/C][C]7.90355902777778[/C][C]-5.74522569444446[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]121.8[/C][C]120.210850694444[/C][C]121.825[/C][C]-1.61414930555555[/C][C]1.58914930555555[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]117.6[/C][C]115.961892361111[/C][C]122.591666666667[/C][C]-6.62977430555556[/C][C]1.63810763888887[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]118.4[/C][C]117.883767361111[/C][C]122.704166666667[/C][C]-4.82039930555555[/C][C]0.516232638888894[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]121.8[/C][C]120.975434027778[/C][C]123.366666666667[/C][C]-2.39123263888889[/C][C]0.824565972222217[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]141.9[/C][C]134.567100694444[/C][C]124.220833333333[/C][C]10.3462673611111[/C][C]7.33289930555557[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]122.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.73689236111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]132.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.21831597222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]131.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]10.2431423611111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]108.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-7.48081597222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]120.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-11.8537326388889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]134.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]6.77855902777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=149707&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=149707&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	114.7	NA	NA	7.90355902777778	NA
2	108	NA	NA	-1.61414930555555	NA
3	101.3	NA	NA	-6.62977430555556	NA
4	108.4	NA	NA	-4.82039930555555	NA
5	105.6	NA	NA	-2.39123263888889	NA
6	120.4	NA	NA	10.3462673611111	NA
7	107.6	112.070225694444	110.333333333333	1.73689236111112	-4.47022569444444
8	111.4	108.777517361111	110.995833333333	-2.21831597222222	2.6224826388889
9	122.1	121.759809027778	111.516666666667	10.2431423611111	0.340190972222217
10	104.8	104.723350694444	112.204166666667	-7.48081597222223	0.0766493055555628
11	103.2	101.408767361111	113.2625	-11.8537326388889	1.79123263888889
12	112.3	120.641059027778	113.8625	6.77855902777778	-8.34105902777777
13	123.1	122.616059027778	114.7125	7.90355902777778	0.483940972222229
14	115.5	114.144184027778	115.758333333333	-1.61414930555555	1.35581597222223
15	106.3	109.536892361111	116.166666666667	-6.62977430555556	-3.2368923611111
16	119.9	111.779600694444	116.6	-4.82039930555555	8.12039930555557
17	119.5	114.333767361111	116.725	-2.39123263888889	5.1662326388889
18	120.9	127.492100694444	117.145833333333	10.3462673611111	-6.59210069444444
19	127.5	119.499392361111	117.7625	1.73689236111112	8.00060763888888
20	116.6	115.194184027778	117.4125	-2.21831597222222	1.4058159722222
21	126.7	127.076475694444	116.833333333333	10.2431423611111	-0.376475694444437
22	110.6	108.131684027778	115.6125	-7.48081597222223	2.46831597222223
23	100.4	101.750434027778	113.604166666667	-11.8537326388889	-1.35043402777778
24	125.2	119.036892361111	112.258333333333	6.77855902777778	6.1631076388889
25	125	118.691059027778	110.7875	7.90355902777778	6.30894097222223
26	105.2	107.306684027778	108.920833333333	-1.61414930555555	-2.10668402777777
27	102.7	100.782725694444	107.4125	-6.62977430555556	1.91727430555557
28	94.2	101.400434027778	106.220833333333	-4.82039930555555	-7.20043402777779
29	97	103.042100694444	105.433333333333	-2.39123263888889	-6.04210069444444
30	111.1	115.062934027778	104.716666666667	10.3462673611111	-3.96293402777779
31	102	105.620225694444	103.883333333333	1.73689236111112	-3.62022569444443
32	97.3	101.323350694444	103.541666666667	-2.21831597222222	-4.02335069444445
33	109.8	113.918142361111	103.675	10.2431423611111	-4.11814236111111
34	98.9	96.7441840277778	104.225	-7.48081597222223	2.15581597222224
35	93.2	93.4379340277778	105.291666666667	-11.8537326388889	-0.237934027777783
36	115.2	113.341059027778	106.5625	6.77855902777778	1.85894097222221
37	115	115.782725694444	107.879166666667	7.90355902777778	-0.782725694444423
38	107	107.573350694444	109.1875	-1.61414930555555	-0.573350694444429
39	104.1	104.153559027778	110.783333333333	-6.62977430555556	-0.0535590277777658
40	106	107.171267361111	111.991666666667	-4.82039930555555	-1.17126736111111
41	110.8	110.483767361111	112.875	-2.39123263888889	0.316232638888891
42	127.8	124.312934027778	113.966666666667	10.3462673611111	3.48706597222223
43	116.9	116.545225694444	114.808333333333	1.73689236111112	0.354774305555551
44	113.8	113.540017361111	115.758333333333	-2.21831597222222	0.259982638888886
45	131.6	127.180642361111	116.9375	10.2431423611111	4.41935763888888
46	106.1	110.535850694444	118.016666666667	-7.48081597222223	-4.43585069444445
47	107.2	107.137934027778	118.991666666667	-11.8537326388889	0.0620659722222285
48	127.4	126.816059027778	120.0375	6.77855902777778	0.583940972222223
49	123	128.745225694444	120.841666666667	7.90355902777778	-5.74522569444446
50	121.8	120.210850694444	121.825	-1.61414930555555	1.58914930555555
51	117.6	115.961892361111	122.591666666667	-6.62977430555556	1.63810763888887
52	118.4	117.883767361111	122.704166666667	-4.82039930555555	0.516232638888894
53	121.8	120.975434027778	123.366666666667	-2.39123263888889	0.824565972222217
54	141.9	134.567100694444	124.220833333333	10.3462673611111	7.33289930555557
55	122.1	NA	NA	1.73689236111112	NA
56	132.2	NA	NA	-2.21831597222222	NA
57	131.6	NA	NA	10.2431423611111	NA
58	108.8	NA	NA	-7.48081597222223	NA
59	120.4	NA	NA	-11.8537326388889	NA
60	134.7	NA	NA	6.77855902777778	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