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

Mon, 05 Dec 2011 13:18:00 -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/05/t1323109161qodts98y4cr5rmt.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 05:08:57 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151142, Retrieved Fri, 03 May 2024 05:08:57 +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

KDGP2W92

Estimated Impact

100

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

-     [Standard Deviation-Mean Plot] [Oefening 8.3.3] [2011-11-29 18:49:25] [c772d277bdbc663935846cc4dc843f05]
- RMP     [Classical Decomposition] [Oefening 9.2] [2011-12-05 18:18:00] [2a71f74e7f2bee2ce32c293bcda06bce] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1,83
1,83
1,87
1,87
1,86
1,87
1,87
1,89
1,89
1,88
1,88
1,87
1,78
1,79
1,8
1,82
1,82
1,83
1,84
1,84
1,83
1,83
1,83
1,84
1,86
1,85
1,85
1,85
1,84
1,85
1,85
1,83
1,82
1,84
1,85
1,88
1,91
1,93
1,91
1,9
1,9
1,89
1,88
1,88
1,92
1,98
2
2
2,02
2,01
2,05
2,07
2,07
2,04
2,05
2,05
2,04
2,03
2,04
2,04
2,1
2,09
2,1
2,09
2,08
2,1
2,11
2,08
2,09
2,1
2,09
2,09

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	6 seconds
R Server	'George Udny Yule' @ yule.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 & 6 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ yule.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151142&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]6 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'George Udny Yule' @ yule.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151142&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=151142&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	6 seconds
R Server	'George Udny Yule' @ yule.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	1.83	NA	NA	0.00711805555555548	NA
2	1.83	NA	NA	0.00353472222222216	NA
3	1.87	NA	NA	0.0082847222222221	NA
4	1.87	NA	NA	0.0087847222222221	NA
5	1.86	NA	NA	0.00120138888888891	NA
6	1.87	NA	NA	-0.00238194444444428	NA
7	1.87	1.86011805555556	1.86541666666667	-0.00529861111111096	0.00988194444444446
8	1.89	1.85195138888889	1.86166666666667	-0.0097152777777777	0.0380486111111111
9	1.89	1.84528472222222	1.85708333333333	-0.011798611111111	0.044715277777778
10	1.88	1.84853472222222	1.85208333333333	-0.00354861111111108	0.031465277777778
11	1.88	1.84911805555556	1.84833333333333	0.000784722222222219	0.0308819444444448
12	1.87	1.84803472222222	1.845	0.00303472222222208	0.0219652777777781
13	1.78	1.84920138888889	1.84208333333333	0.00711805555555548	-0.0692013888888887
14	1.79	1.84228472222222	1.83875	0.00353472222222216	-0.0522847222222222
15	1.8	1.84245138888889	1.83416666666667	0.0082847222222221	-0.0424513888888889
16	1.82	1.83836805555556	1.82958333333333	0.0087847222222221	-0.0183680555555554
17	1.82	1.82661805555556	1.82541666666667	0.00120138888888891	-0.0066180555555555
18	1.83	1.81970138888889	1.82208333333333	-0.00238194444444428	0.010298611111111
19	1.84	1.81886805555556	1.82416666666667	-0.00529861111111096	0.0211319444444444
20	1.84	1.82028472222222	1.83	-0.0097152777777777	0.0197152777777778
21	1.83	1.82278472222222	1.83458333333333	-0.011798611111111	0.00721527777777786
22	1.83	1.83436805555556	1.83791666666667	-0.00354861111111108	-0.00436805555555542
23	1.83	1.84078472222222	1.84	0.000784722222222219	-0.0107847222222224
24	1.84	1.84470138888889	1.84166666666667	0.00303472222222208	-0.00470138888888871
25	1.86	1.85003472222222	1.84291666666667	0.00711805555555548	0.0099652777777779
26	1.85	1.84645138888889	1.84291666666667	0.00353472222222216	0.00354861111111093
27	1.85	1.85036805555556	1.84208333333333	0.0082847222222221	-0.000368055555555413
28	1.85	1.85086805555556	1.84208333333333	0.0087847222222221	-0.000868055555555358
29	1.84	1.84453472222222	1.84333333333333	0.00120138888888891	-0.00453472222222184
30	1.85	1.84345138888889	1.84583333333333	-0.00238194444444428	0.00654861111111127
31	1.85	1.84428472222222	1.84958333333333	-0.00529861111111096	0.00571527777777825
32	1.83	1.84528472222222	1.855	-0.0097152777777777	-0.0152847222222219
33	1.82	1.84903472222222	1.86083333333333	-0.011798611111111	-0.029034722222222
34	1.84	1.86186805555556	1.86541666666667	-0.00354861111111108	-0.0218680555555553
35	1.85	1.87078472222222	1.87	0.000784722222222219	-0.0207847222222217
36	1.88	1.87720138888889	1.87416666666667	0.00303472222222208	0.00279861111111135
37	1.91	1.88420138888889	1.87708333333333	0.00711805555555548	0.0257986111111113
38	1.93	1.88395138888889	1.88041666666667	0.00353472222222216	0.0460486111111114
39	1.91	1.89495138888889	1.88666666666667	0.0082847222222221	0.015048611111111
40	1.9	1.90545138888889	1.89666666666667	0.0087847222222221	-0.00545138888888874
41	1.9	1.90995138888889	1.90875	0.00120138888888891	-0.00995138888888891
42	1.89	1.91761805555556	1.92	-0.00238194444444428	-0.0276180555555556
43	1.88	1.92428472222222	1.92958333333333	-0.00529861111111096	-0.0442847222222225
44	1.88	1.92778472222222	1.9375	-0.0097152777777777	-0.0477847222222223
45	1.92	1.93486805555556	1.94666666666667	-0.011798611111111	-0.0148680555555556
46	1.98	1.95603472222222	1.95958333333333	-0.00354861111111108	0.0239652777777781
47	2	1.97453472222222	1.97375	0.000784722222222219	0.025465277777778
48	2	1.99011805555556	1.98708333333333	0.00303472222222208	0.00988194444444446
49	2.02	2.00753472222222	2.00041666666667	0.00711805555555548	0.0124652777777778
50	2.01	2.01811805555556	2.01458333333333	0.00353472222222216	-0.00811805555555534
51	2.05	2.03495138888889	2.02666666666667	0.0082847222222221	0.0150486111111112
52	2.07	2.04253472222222	2.03375	0.0087847222222221	0.027465277777778
53	2.07	2.03870138888889	2.0375	0.00120138888888891	0.0312986111111111
54	2.04	2.03845138888889	2.04083333333333	-0.00238194444444428	0.00154861111111115
55	2.05	2.04053472222222	2.04583333333333	-0.00529861111111096	0.00946527777777773
56	2.05	2.04278472222222	2.0525	-0.0097152777777777	0.00721527777777764
57	2.04	2.04611805555556	2.05791666666667	-0.011798611111111	-0.00611805555555511
58	2.03	2.05728472222222	2.06083333333333	-0.00354861111111108	-0.0272847222222223
59	2.04	2.06286805555556	2.06208333333333	0.000784722222222219	-0.0228680555555556
60	2.04	2.06803472222222	2.065	0.00303472222222208	-0.0280347222222219
61	2.1	2.07711805555556	2.07	0.00711805555555548	0.0228819444444448
62	2.09	2.07728472222222	2.07375	0.00353472222222216	0.0127152777777781
63	2.1	2.08536805555556	2.07708333333333	0.0082847222222221	0.0146319444444445
64	2.09	2.09086805555556	2.08208333333333	0.0087847222222221	-0.000868055555555358
65	2.08	2.08828472222222	2.08708333333333	0.00120138888888891	-0.0082847222222222
66	2.1	2.08886805555556	2.09125	-0.00238194444444428	0.0111319444444447
67	2.11	NA	NA	-0.00529861111111096	NA
68	2.08	NA	NA	-0.0097152777777777	NA
69	2.09	NA	NA	-0.011798611111111	NA
70	2.1	NA	NA	-0.00354861111111108	NA
71	2.09	NA	NA	0.000784722222222219	NA
72	2.09	NA	NA	0.00303472222222208	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.83 & NA & NA & 0.00711805555555548 & NA \tabularnewline
2 & 1.83 & NA & NA & 0.00353472222222216 & NA \tabularnewline
3 & 1.87 & NA & NA & 0.0082847222222221 & NA \tabularnewline
4 & 1.87 & NA & NA & 0.0087847222222221 & NA \tabularnewline
5 & 1.86 & NA & NA & 0.00120138888888891 & NA \tabularnewline
6 & 1.87 & NA & NA & -0.00238194444444428 & NA \tabularnewline
7 & 1.87 & 1.86011805555556 & 1.86541666666667 & -0.00529861111111096 & 0.00988194444444446 \tabularnewline
8 & 1.89 & 1.85195138888889 & 1.86166666666667 & -0.0097152777777777 & 0.0380486111111111 \tabularnewline
9 & 1.89 & 1.84528472222222 & 1.85708333333333 & -0.011798611111111 & 0.044715277777778 \tabularnewline
10 & 1.88 & 1.84853472222222 & 1.85208333333333 & -0.00354861111111108 & 0.031465277777778 \tabularnewline
11 & 1.88 & 1.84911805555556 & 1.84833333333333 & 0.000784722222222219 & 0.0308819444444448 \tabularnewline
12 & 1.87 & 1.84803472222222 & 1.845 & 0.00303472222222208 & 0.0219652777777781 \tabularnewline
13 & 1.78 & 1.84920138888889 & 1.84208333333333 & 0.00711805555555548 & -0.0692013888888887 \tabularnewline
14 & 1.79 & 1.84228472222222 & 1.83875 & 0.00353472222222216 & -0.0522847222222222 \tabularnewline
15 & 1.8 & 1.84245138888889 & 1.83416666666667 & 0.0082847222222221 & -0.0424513888888889 \tabularnewline
16 & 1.82 & 1.83836805555556 & 1.82958333333333 & 0.0087847222222221 & -0.0183680555555554 \tabularnewline
17 & 1.82 & 1.82661805555556 & 1.82541666666667 & 0.00120138888888891 & -0.0066180555555555 \tabularnewline
18 & 1.83 & 1.81970138888889 & 1.82208333333333 & -0.00238194444444428 & 0.010298611111111 \tabularnewline
19 & 1.84 & 1.81886805555556 & 1.82416666666667 & -0.00529861111111096 & 0.0211319444444444 \tabularnewline
20 & 1.84 & 1.82028472222222 & 1.83 & -0.0097152777777777 & 0.0197152777777778 \tabularnewline
21 & 1.83 & 1.82278472222222 & 1.83458333333333 & -0.011798611111111 & 0.00721527777777786 \tabularnewline
22 & 1.83 & 1.83436805555556 & 1.83791666666667 & -0.00354861111111108 & -0.00436805555555542 \tabularnewline
23 & 1.83 & 1.84078472222222 & 1.84 & 0.000784722222222219 & -0.0107847222222224 \tabularnewline
24 & 1.84 & 1.84470138888889 & 1.84166666666667 & 0.00303472222222208 & -0.00470138888888871 \tabularnewline
25 & 1.86 & 1.85003472222222 & 1.84291666666667 & 0.00711805555555548 & 0.0099652777777779 \tabularnewline
26 & 1.85 & 1.84645138888889 & 1.84291666666667 & 0.00353472222222216 & 0.00354861111111093 \tabularnewline
27 & 1.85 & 1.85036805555556 & 1.84208333333333 & 0.0082847222222221 & -0.000368055555555413 \tabularnewline
28 & 1.85 & 1.85086805555556 & 1.84208333333333 & 0.0087847222222221 & -0.000868055555555358 \tabularnewline
29 & 1.84 & 1.84453472222222 & 1.84333333333333 & 0.00120138888888891 & -0.00453472222222184 \tabularnewline
30 & 1.85 & 1.84345138888889 & 1.84583333333333 & -0.00238194444444428 & 0.00654861111111127 \tabularnewline
31 & 1.85 & 1.84428472222222 & 1.84958333333333 & -0.00529861111111096 & 0.00571527777777825 \tabularnewline
32 & 1.83 & 1.84528472222222 & 1.855 & -0.0097152777777777 & -0.0152847222222219 \tabularnewline
33 & 1.82 & 1.84903472222222 & 1.86083333333333 & -0.011798611111111 & -0.029034722222222 \tabularnewline
34 & 1.84 & 1.86186805555556 & 1.86541666666667 & -0.00354861111111108 & -0.0218680555555553 \tabularnewline
35 & 1.85 & 1.87078472222222 & 1.87 & 0.000784722222222219 & -0.0207847222222217 \tabularnewline
36 & 1.88 & 1.87720138888889 & 1.87416666666667 & 0.00303472222222208 & 0.00279861111111135 \tabularnewline
37 & 1.91 & 1.88420138888889 & 1.87708333333333 & 0.00711805555555548 & 0.0257986111111113 \tabularnewline
38 & 1.93 & 1.88395138888889 & 1.88041666666667 & 0.00353472222222216 & 0.0460486111111114 \tabularnewline
39 & 1.91 & 1.89495138888889 & 1.88666666666667 & 0.0082847222222221 & 0.015048611111111 \tabularnewline
40 & 1.9 & 1.90545138888889 & 1.89666666666667 & 0.0087847222222221 & -0.00545138888888874 \tabularnewline
41 & 1.9 & 1.90995138888889 & 1.90875 & 0.00120138888888891 & -0.00995138888888891 \tabularnewline
42 & 1.89 & 1.91761805555556 & 1.92 & -0.00238194444444428 & -0.0276180555555556 \tabularnewline
43 & 1.88 & 1.92428472222222 & 1.92958333333333 & -0.00529861111111096 & -0.0442847222222225 \tabularnewline
44 & 1.88 & 1.92778472222222 & 1.9375 & -0.0097152777777777 & -0.0477847222222223 \tabularnewline
45 & 1.92 & 1.93486805555556 & 1.94666666666667 & -0.011798611111111 & -0.0148680555555556 \tabularnewline
46 & 1.98 & 1.95603472222222 & 1.95958333333333 & -0.00354861111111108 & 0.0239652777777781 \tabularnewline
47 & 2 & 1.97453472222222 & 1.97375 & 0.000784722222222219 & 0.025465277777778 \tabularnewline
48 & 2 & 1.99011805555556 & 1.98708333333333 & 0.00303472222222208 & 0.00988194444444446 \tabularnewline
49 & 2.02 & 2.00753472222222 & 2.00041666666667 & 0.00711805555555548 & 0.0124652777777778 \tabularnewline
50 & 2.01 & 2.01811805555556 & 2.01458333333333 & 0.00353472222222216 & -0.00811805555555534 \tabularnewline
51 & 2.05 & 2.03495138888889 & 2.02666666666667 & 0.0082847222222221 & 0.0150486111111112 \tabularnewline
52 & 2.07 & 2.04253472222222 & 2.03375 & 0.0087847222222221 & 0.027465277777778 \tabularnewline
53 & 2.07 & 2.03870138888889 & 2.0375 & 0.00120138888888891 & 0.0312986111111111 \tabularnewline
54 & 2.04 & 2.03845138888889 & 2.04083333333333 & -0.00238194444444428 & 0.00154861111111115 \tabularnewline
55 & 2.05 & 2.04053472222222 & 2.04583333333333 & -0.00529861111111096 & 0.00946527777777773 \tabularnewline
56 & 2.05 & 2.04278472222222 & 2.0525 & -0.0097152777777777 & 0.00721527777777764 \tabularnewline
57 & 2.04 & 2.04611805555556 & 2.05791666666667 & -0.011798611111111 & -0.00611805555555511 \tabularnewline
58 & 2.03 & 2.05728472222222 & 2.06083333333333 & -0.00354861111111108 & -0.0272847222222223 \tabularnewline
59 & 2.04 & 2.06286805555556 & 2.06208333333333 & 0.000784722222222219 & -0.0228680555555556 \tabularnewline
60 & 2.04 & 2.06803472222222 & 2.065 & 0.00303472222222208 & -0.0280347222222219 \tabularnewline
61 & 2.1 & 2.07711805555556 & 2.07 & 0.00711805555555548 & 0.0228819444444448 \tabularnewline
62 & 2.09 & 2.07728472222222 & 2.07375 & 0.00353472222222216 & 0.0127152777777781 \tabularnewline
63 & 2.1 & 2.08536805555556 & 2.07708333333333 & 0.0082847222222221 & 0.0146319444444445 \tabularnewline
64 & 2.09 & 2.09086805555556 & 2.08208333333333 & 0.0087847222222221 & -0.000868055555555358 \tabularnewline
65 & 2.08 & 2.08828472222222 & 2.08708333333333 & 0.00120138888888891 & -0.0082847222222222 \tabularnewline
66 & 2.1 & 2.08886805555556 & 2.09125 & -0.00238194444444428 & 0.0111319444444447 \tabularnewline
67 & 2.11 & NA & NA & -0.00529861111111096 & NA \tabularnewline
68 & 2.08 & NA & NA & -0.0097152777777777 & NA \tabularnewline
69 & 2.09 & NA & NA & -0.011798611111111 & NA \tabularnewline
70 & 2.1 & NA & NA & -0.00354861111111108 & NA \tabularnewline
71 & 2.09 & NA & NA & 0.000784722222222219 & NA \tabularnewline
72 & 2.09 & NA & NA & 0.00303472222222208 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151142&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]1.83[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00711805555555548[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.83[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00353472222222216[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.87[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0082847222222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.87[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0087847222222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.86[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00120138888888891[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.87[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00238194444444428[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.87[/C][C]1.86011805555556[/C][C]1.86541666666667[/C][C]-0.00529861111111096[/C][C]0.00988194444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.89[/C][C]1.85195138888889[/C][C]1.86166666666667[/C][C]-0.0097152777777777[/C][C]0.0380486111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.89[/C][C]1.84528472222222[/C][C]1.85708333333333[/C][C]-0.011798611111111[/C][C]0.044715277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.88[/C][C]1.84853472222222[/C][C]1.85208333333333[/C][C]-0.00354861111111108[/C][C]0.031465277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.88[/C][C]1.84911805555556[/C][C]1.84833333333333[/C][C]0.000784722222222219[/C][C]0.0308819444444448[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.87[/C][C]1.84803472222222[/C][C]1.845[/C][C]0.00303472222222208[/C][C]0.0219652777777781[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.78[/C][C]1.84920138888889[/C][C]1.84208333333333[/C][C]0.00711805555555548[/C][C]-0.0692013888888887[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.79[/C][C]1.84228472222222[/C][C]1.83875[/C][C]0.00353472222222216[/C][C]-0.0522847222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.8[/C][C]1.84245138888889[/C][C]1.83416666666667[/C][C]0.0082847222222221[/C][C]-0.0424513888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.82[/C][C]1.83836805555556[/C][C]1.82958333333333[/C][C]0.0087847222222221[/C][C]-0.0183680555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.82[/C][C]1.82661805555556[/C][C]1.82541666666667[/C][C]0.00120138888888891[/C][C]-0.0066180555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.83[/C][C]1.81970138888889[/C][C]1.82208333333333[/C][C]-0.00238194444444428[/C][C]0.010298611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.84[/C][C]1.81886805555556[/C][C]1.82416666666667[/C][C]-0.00529861111111096[/C][C]0.0211319444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.84[/C][C]1.82028472222222[/C][C]1.83[/C][C]-0.0097152777777777[/C][C]0.0197152777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.83[/C][C]1.82278472222222[/C][C]1.83458333333333[/C][C]-0.011798611111111[/C][C]0.00721527777777786[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.83[/C][C]1.83436805555556[/C][C]1.83791666666667[/C][C]-0.00354861111111108[/C][C]-0.00436805555555542[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.83[/C][C]1.84078472222222[/C][C]1.84[/C][C]0.000784722222222219[/C][C]-0.0107847222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.84[/C][C]1.84470138888889[/C][C]1.84166666666667[/C][C]0.00303472222222208[/C][C]-0.00470138888888871[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.86[/C][C]1.85003472222222[/C][C]1.84291666666667[/C][C]0.00711805555555548[/C][C]0.0099652777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.85[/C][C]1.84645138888889[/C][C]1.84291666666667[/C][C]0.00353472222222216[/C][C]0.00354861111111093[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.85[/C][C]1.85036805555556[/C][C]1.84208333333333[/C][C]0.0082847222222221[/C][C]-0.000368055555555413[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.85[/C][C]1.85086805555556[/C][C]1.84208333333333[/C][C]0.0087847222222221[/C][C]-0.000868055555555358[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.84[/C][C]1.84453472222222[/C][C]1.84333333333333[/C][C]0.00120138888888891[/C][C]-0.00453472222222184[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.85[/C][C]1.84345138888889[/C][C]1.84583333333333[/C][C]-0.00238194444444428[/C][C]0.00654861111111127[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.85[/C][C]1.84428472222222[/C][C]1.84958333333333[/C][C]-0.00529861111111096[/C][C]0.00571527777777825[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.83[/C][C]1.84528472222222[/C][C]1.855[/C][C]-0.0097152777777777[/C][C]-0.0152847222222219[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.82[/C][C]1.84903472222222[/C][C]1.86083333333333[/C][C]-0.011798611111111[/C][C]-0.029034722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.84[/C][C]1.86186805555556[/C][C]1.86541666666667[/C][C]-0.00354861111111108[/C][C]-0.0218680555555553[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.85[/C][C]1.87078472222222[/C][C]1.87[/C][C]0.000784722222222219[/C][C]-0.0207847222222217[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.88[/C][C]1.87720138888889[/C][C]1.87416666666667[/C][C]0.00303472222222208[/C][C]0.00279861111111135[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.91[/C][C]1.88420138888889[/C][C]1.87708333333333[/C][C]0.00711805555555548[/C][C]0.0257986111111113[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.93[/C][C]1.88395138888889[/C][C]1.88041666666667[/C][C]0.00353472222222216[/C][C]0.0460486111111114[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.91[/C][C]1.89495138888889[/C][C]1.88666666666667[/C][C]0.0082847222222221[/C][C]0.015048611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.9[/C][C]1.90545138888889[/C][C]1.89666666666667[/C][C]0.0087847222222221[/C][C]-0.00545138888888874[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.9[/C][C]1.90995138888889[/C][C]1.90875[/C][C]0.00120138888888891[/C][C]-0.00995138888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.89[/C][C]1.91761805555556[/C][C]1.92[/C][C]-0.00238194444444428[/C][C]-0.0276180555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.88[/C][C]1.92428472222222[/C][C]1.92958333333333[/C][C]-0.00529861111111096[/C][C]-0.0442847222222225[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.88[/C][C]1.92778472222222[/C][C]1.9375[/C][C]-0.0097152777777777[/C][C]-0.0477847222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.92[/C][C]1.93486805555556[/C][C]1.94666666666667[/C][C]-0.011798611111111[/C][C]-0.0148680555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.98[/C][C]1.95603472222222[/C][C]1.95958333333333[/C][C]-0.00354861111111108[/C][C]0.0239652777777781[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]2[/C][C]1.97453472222222[/C][C]1.97375[/C][C]0.000784722222222219[/C][C]0.025465277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]2[/C][C]1.99011805555556[/C][C]1.98708333333333[/C][C]0.00303472222222208[/C][C]0.00988194444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2.02[/C][C]2.00753472222222[/C][C]2.00041666666667[/C][C]0.00711805555555548[/C][C]0.0124652777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2.01[/C][C]2.01811805555556[/C][C]2.01458333333333[/C][C]0.00353472222222216[/C][C]-0.00811805555555534[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]2.05[/C][C]2.03495138888889[/C][C]2.02666666666667[/C][C]0.0082847222222221[/C][C]0.0150486111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]2.07[/C][C]2.04253472222222[/C][C]2.03375[/C][C]0.0087847222222221[/C][C]0.027465277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2.07[/C][C]2.03870138888889[/C][C]2.0375[/C][C]0.00120138888888891[/C][C]0.0312986111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]2.04[/C][C]2.03845138888889[/C][C]2.04083333333333[/C][C]-0.00238194444444428[/C][C]0.00154861111111115[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]2.05[/C][C]2.04053472222222[/C][C]2.04583333333333[/C][C]-0.00529861111111096[/C][C]0.00946527777777773[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]2.05[/C][C]2.04278472222222[/C][C]2.0525[/C][C]-0.0097152777777777[/C][C]0.00721527777777764[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]2.04[/C][C]2.04611805555556[/C][C]2.05791666666667[/C][C]-0.011798611111111[/C][C]-0.00611805555555511[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]2.03[/C][C]2.05728472222222[/C][C]2.06083333333333[/C][C]-0.00354861111111108[/C][C]-0.0272847222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]2.04[/C][C]2.06286805555556[/C][C]2.06208333333333[/C][C]0.000784722222222219[/C][C]-0.0228680555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]2.04[/C][C]2.06803472222222[/C][C]2.065[/C][C]0.00303472222222208[/C][C]-0.0280347222222219[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]2.1[/C][C]2.07711805555556[/C][C]2.07[/C][C]0.00711805555555548[/C][C]0.0228819444444448[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]2.09[/C][C]2.07728472222222[/C][C]2.07375[/C][C]0.00353472222222216[/C][C]0.0127152777777781[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]2.1[/C][C]2.08536805555556[/C][C]2.07708333333333[/C][C]0.0082847222222221[/C][C]0.0146319444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]2.09[/C][C]2.09086805555556[/C][C]2.08208333333333[/C][C]0.0087847222222221[/C][C]-0.000868055555555358[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]2.08[/C][C]2.08828472222222[/C][C]2.08708333333333[/C][C]0.00120138888888891[/C][C]-0.0082847222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]2.1[/C][C]2.08886805555556[/C][C]2.09125[/C][C]-0.00238194444444428[/C][C]0.0111319444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]2.11[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00529861111111096[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]2.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0097152777777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]2.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.011798611111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]2.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00354861111111108[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]2.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000784722222222219[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]2.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00303472222222208[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151142&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=151142&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	1.83	NA	NA	0.00711805555555548	NA
2	1.83	NA	NA	0.00353472222222216	NA
3	1.87	NA	NA	0.0082847222222221	NA
4	1.87	NA	NA	0.0087847222222221	NA
5	1.86	NA	NA	0.00120138888888891	NA
6	1.87	NA	NA	-0.00238194444444428	NA
7	1.87	1.86011805555556	1.86541666666667	-0.00529861111111096	0.00988194444444446
8	1.89	1.85195138888889	1.86166666666667	-0.0097152777777777	0.0380486111111111
9	1.89	1.84528472222222	1.85708333333333	-0.011798611111111	0.044715277777778
10	1.88	1.84853472222222	1.85208333333333	-0.00354861111111108	0.031465277777778
11	1.88	1.84911805555556	1.84833333333333	0.000784722222222219	0.0308819444444448
12	1.87	1.84803472222222	1.845	0.00303472222222208	0.0219652777777781
13	1.78	1.84920138888889	1.84208333333333	0.00711805555555548	-0.0692013888888887
14	1.79	1.84228472222222	1.83875	0.00353472222222216	-0.0522847222222222
15	1.8	1.84245138888889	1.83416666666667	0.0082847222222221	-0.0424513888888889
16	1.82	1.83836805555556	1.82958333333333	0.0087847222222221	-0.0183680555555554
17	1.82	1.82661805555556	1.82541666666667	0.00120138888888891	-0.0066180555555555
18	1.83	1.81970138888889	1.82208333333333	-0.00238194444444428	0.010298611111111
19	1.84	1.81886805555556	1.82416666666667	-0.00529861111111096	0.0211319444444444
20	1.84	1.82028472222222	1.83	-0.0097152777777777	0.0197152777777778
21	1.83	1.82278472222222	1.83458333333333	-0.011798611111111	0.00721527777777786
22	1.83	1.83436805555556	1.83791666666667	-0.00354861111111108	-0.00436805555555542
23	1.83	1.84078472222222	1.84	0.000784722222222219	-0.0107847222222224
24	1.84	1.84470138888889	1.84166666666667	0.00303472222222208	-0.00470138888888871
25	1.86	1.85003472222222	1.84291666666667	0.00711805555555548	0.0099652777777779
26	1.85	1.84645138888889	1.84291666666667	0.00353472222222216	0.00354861111111093
27	1.85	1.85036805555556	1.84208333333333	0.0082847222222221	-0.000368055555555413
28	1.85	1.85086805555556	1.84208333333333	0.0087847222222221	-0.000868055555555358
29	1.84	1.84453472222222	1.84333333333333	0.00120138888888891	-0.00453472222222184
30	1.85	1.84345138888889	1.84583333333333	-0.00238194444444428	0.00654861111111127
31	1.85	1.84428472222222	1.84958333333333	-0.00529861111111096	0.00571527777777825
32	1.83	1.84528472222222	1.855	-0.0097152777777777	-0.0152847222222219
33	1.82	1.84903472222222	1.86083333333333	-0.011798611111111	-0.029034722222222
34	1.84	1.86186805555556	1.86541666666667	-0.00354861111111108	-0.0218680555555553
35	1.85	1.87078472222222	1.87	0.000784722222222219	-0.0207847222222217
36	1.88	1.87720138888889	1.87416666666667	0.00303472222222208	0.00279861111111135
37	1.91	1.88420138888889	1.87708333333333	0.00711805555555548	0.0257986111111113
38	1.93	1.88395138888889	1.88041666666667	0.00353472222222216	0.0460486111111114
39	1.91	1.89495138888889	1.88666666666667	0.0082847222222221	0.015048611111111
40	1.9	1.90545138888889	1.89666666666667	0.0087847222222221	-0.00545138888888874
41	1.9	1.90995138888889	1.90875	0.00120138888888891	-0.00995138888888891
42	1.89	1.91761805555556	1.92	-0.00238194444444428	-0.0276180555555556
43	1.88	1.92428472222222	1.92958333333333	-0.00529861111111096	-0.0442847222222225
44	1.88	1.92778472222222	1.9375	-0.0097152777777777	-0.0477847222222223
45	1.92	1.93486805555556	1.94666666666667	-0.011798611111111	-0.0148680555555556
46	1.98	1.95603472222222	1.95958333333333	-0.00354861111111108	0.0239652777777781
47	2	1.97453472222222	1.97375	0.000784722222222219	0.025465277777778
48	2	1.99011805555556	1.98708333333333	0.00303472222222208	0.00988194444444446
49	2.02	2.00753472222222	2.00041666666667	0.00711805555555548	0.0124652777777778
50	2.01	2.01811805555556	2.01458333333333	0.00353472222222216	-0.00811805555555534
51	2.05	2.03495138888889	2.02666666666667	0.0082847222222221	0.0150486111111112
52	2.07	2.04253472222222	2.03375	0.0087847222222221	0.027465277777778
53	2.07	2.03870138888889	2.0375	0.00120138888888891	0.0312986111111111
54	2.04	2.03845138888889	2.04083333333333	-0.00238194444444428	0.00154861111111115
55	2.05	2.04053472222222	2.04583333333333	-0.00529861111111096	0.00946527777777773
56	2.05	2.04278472222222	2.0525	-0.0097152777777777	0.00721527777777764
57	2.04	2.04611805555556	2.05791666666667	-0.011798611111111	-0.00611805555555511
58	2.03	2.05728472222222	2.06083333333333	-0.00354861111111108	-0.0272847222222223
59	2.04	2.06286805555556	2.06208333333333	0.000784722222222219	-0.0228680555555556
60	2.04	2.06803472222222	2.065	0.00303472222222208	-0.0280347222222219
61	2.1	2.07711805555556	2.07	0.00711805555555548	0.0228819444444448
62	2.09	2.07728472222222	2.07375	0.00353472222222216	0.0127152777777781
63	2.1	2.08536805555556	2.07708333333333	0.0082847222222221	0.0146319444444445
64	2.09	2.09086805555556	2.08208333333333	0.0087847222222221	-0.000868055555555358
65	2.08	2.08828472222222	2.08708333333333	0.00120138888888891	-0.0082847222222222
66	2.1	2.08886805555556	2.09125	-0.00238194444444428	0.0111319444444447
67	2.11	NA	NA	-0.00529861111111096	NA
68	2.08	NA	NA	-0.0097152777777777	NA
69	2.09	NA	NA	-0.011798611111111	NA
70	2.1	NA	NA	-0.00354861111111108	NA
71	2.09	NA	NA	0.000784722222222219	NA
72	2.09	NA	NA	0.00303472222222208	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