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 13:45:45 -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/t1323111015mnuk2md8q5yati6.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 06:59:04 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151162, Retrieved Fri, 03 May 2024 06:59:04 +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

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

-       [Classical Decomposition] [klassieke decompo...] [2011-12-05 18:45:45] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

2,12
2,13
2,16
2,25
2,26
2,39
2,36
2,26
2,26
2,27
2,29
2,21
2,17
2,17
2,08
2,12
2,18
2,13
2,21
2,06
1,91
1,99
2,04
2,02
2,01
2,1
2,01
2,07
2,05
2,1
2,15
2,15
1,96
2,06
2,07
2,05
2,08
2,14
2,16
2,35
2,31
2,2
2,3
2,22
2,14
2,17
2,12
2,1
2,17
2,29
2,17
2,25
2,13
2,23
2,17
2,24
2,13
2,16
2,1
2,05
2,03
2,24
2,17
2,13
2,21
2,18
2,21
2,23
2,09
2,16
2,13
2,12

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	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.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 & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151162&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151162&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=151162&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	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	2.12	NA	NA	-0.0548888888888889	NA
2	2.13	NA	NA	0.0426111111111112	NA
3	2.16	NA	NA	-0.0257222222222224	NA
4	2.25	NA	NA	0.0426111111111111	NA
5	2.26	NA	NA	0.036861111111111	NA
6	2.39	NA	NA	0.0309444444444445	NA
7	2.36	2.33352777777778	2.24875	0.0847777777777778	0.0264722222222225
8	2.26	2.28511111111111	2.2525	0.0326111111111111	-0.0251111111111113
9	2.26	2.17644444444444	2.25083333333333	-0.0743888888888887	0.0835555555555558
10	2.27	2.21861111111111	2.24208333333333	-0.0234722222222222	0.0513888888888894
11	2.29	2.20527777777778	2.23333333333333	-0.0280555555555555	0.0847222222222226
12	2.21	2.15527777777778	2.21916666666667	-0.0638888888888889	0.0547222222222223
13	2.17	2.14719444444444	2.20208333333333	-0.0548888888888889	0.0228055555555557
14	2.17	2.23011111111111	2.1875	0.0426111111111112	-0.0601111111111114
15	2.08	2.13886111111111	2.16458333333333	-0.0257222222222224	-0.0588611111111108
16	2.12	2.18094444444444	2.13833333333333	0.0426111111111111	-0.0609444444444445
17	2.18	2.15311111111111	2.11625	0.036861111111111	0.0268888888888892
18	2.13	2.12886111111111	2.09791666666667	0.0309444444444445	0.00113888888888836
19	2.21	2.16811111111111	2.08333333333333	0.0847777777777778	0.0418888888888889
20	2.06	2.10636111111111	2.07375	0.0326111111111111	-0.0463611111111111
21	1.91	1.99352777777778	2.06791666666667	-0.0743888888888887	-0.0835277777777776
22	1.99	2.03944444444444	2.06291666666667	-0.0234722222222222	-0.0494444444444442
23	2.04	2.02736111111111	2.05541666666667	-0.0280555555555555	0.0126388888888891
24	2.02	1.98486111111111	2.04875	-0.0638888888888889	0.0351388888888891
25	2.01	1.99011111111111	2.045	-0.0548888888888889	0.0198888888888891
26	2.1	2.08886111111111	2.04625	0.0426111111111112	0.011138888888889
27	2.01	2.02636111111111	2.05208333333333	-0.0257222222222224	-0.0163611111111108
28	2.07	2.09969444444444	2.05708333333333	0.0426111111111111	-0.029694444444444
29	2.05	2.09811111111111	2.06125	0.036861111111111	-0.048111111111111
30	2.1	2.09469444444444	2.06375	0.0309444444444445	0.00530555555555567
31	2.15	2.15269444444444	2.06791666666667	0.0847777777777778	-0.00269444444444433
32	2.15	2.10511111111111	2.0725	0.0326111111111111	0.044888888888889
33	1.96	2.00602777777778	2.08041666666667	-0.0743888888888887	-0.0460277777777778
34	2.06	2.07486111111111	2.09833333333333	-0.0234722222222222	-0.0148611111111112
35	2.07	2.09277777777778	2.12083333333333	-0.0280555555555555	-0.0227777777777778
36	2.05	2.07194444444444	2.13583333333333	-0.0638888888888889	-0.0219444444444448
37	2.08	2.09136111111111	2.14625	-0.0548888888888889	-0.0113611111111109
38	2.14	2.19802777777778	2.15541666666667	0.0426111111111112	-0.0580277777777773
39	2.16	2.14011111111111	2.16583333333333	-0.0257222222222224	0.0198888888888895
40	2.35	2.22052777777778	2.17791666666667	0.0426111111111111	0.129472222222223
41	2.31	2.22144444444444	2.18458333333333	0.036861111111111	0.0885555555555557
42	2.2	2.21969444444444	2.18875	0.0309444444444445	-0.0196944444444442
43	2.3	2.27936111111111	2.19458333333333	0.0847777777777778	0.0206388888888895
44	2.22	2.23719444444444	2.20458333333333	0.0326111111111111	-0.0171944444444443
45	2.14	2.13686111111111	2.21125	-0.0743888888888887	0.00313888888888902
46	2.17	2.18402777777778	2.2075	-0.0234722222222222	-0.0140277777777778
47	2.12	2.16777777777778	2.19583333333333	-0.0280555555555555	-0.0477777777777777
48	2.1	2.12569444444444	2.18958333333333	-0.0638888888888889	-0.0256944444444445
49	2.17	2.13052777777778	2.18541666666667	-0.0548888888888889	0.0394722222222219
50	2.29	2.22344444444445	2.18083333333333	0.0426111111111112	0.066555555555555
51	2.17	2.15552777777778	2.18125	-0.0257222222222224	0.014472222222222
52	2.25	2.22302777777778	2.18041666666667	0.0426111111111111	0.0269722222222226
53	2.13	2.21602777777778	2.17916666666667	0.036861111111111	-0.0860277777777778
54	2.23	2.20719444444444	2.17625	0.0309444444444445	0.0228055555555553
55	2.17	2.25311111111111	2.16833333333333	0.0847777777777778	-0.0831111111111107
56	2.24	2.19302777777778	2.16041666666667	0.0326111111111111	0.0469722222222226
57	2.13	2.08394444444444	2.15833333333333	-0.0743888888888887	0.0460555555555553
58	2.16	2.12986111111111	2.15333333333333	-0.0234722222222222	0.0301388888888892
59	2.1	2.12361111111111	2.15166666666667	-0.0280555555555555	-0.0236111111111112
60	2.05	2.08902777777778	2.15291666666667	-0.0638888888888889	-0.0390277777777781
61	2.03	2.09761111111111	2.1525	-0.0548888888888889	-0.0676111111111113
62	2.24	2.19636111111111	2.15375	0.0426111111111112	0.0436388888888888
63	2.17	2.12594444444444	2.15166666666667	-0.0257222222222224	0.0440555555555555
64	2.13	2.19261111111111	2.15	0.0426111111111111	-0.062611111111111
65	2.21	2.18811111111111	2.15125	0.036861111111111	0.0218888888888888
66	2.18	2.18636111111111	2.15541666666667	0.0309444444444445	-0.00636111111111104
67	2.21	NA	NA	0.0847777777777778	NA
68	2.23	NA	NA	0.0326111111111111	NA
69	2.09	NA	NA	-0.0743888888888887	NA
70	2.16	NA	NA	-0.0234722222222222	NA
71	2.13	NA	NA	-0.0280555555555555	NA
72	2.12	NA	NA	-0.0638888888888889	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.12 & NA & NA & -0.0548888888888889 & NA \tabularnewline
2 & 2.13 & NA & NA & 0.0426111111111112 & NA \tabularnewline
3 & 2.16 & NA & NA & -0.0257222222222224 & NA \tabularnewline
4 & 2.25 & NA & NA & 0.0426111111111111 & NA \tabularnewline
5 & 2.26 & NA & NA & 0.036861111111111 & NA \tabularnewline
6 & 2.39 & NA & NA & 0.0309444444444445 & NA \tabularnewline
7 & 2.36 & 2.33352777777778 & 2.24875 & 0.0847777777777778 & 0.0264722222222225 \tabularnewline
8 & 2.26 & 2.28511111111111 & 2.2525 & 0.0326111111111111 & -0.0251111111111113 \tabularnewline
9 & 2.26 & 2.17644444444444 & 2.25083333333333 & -0.0743888888888887 & 0.0835555555555558 \tabularnewline
10 & 2.27 & 2.21861111111111 & 2.24208333333333 & -0.0234722222222222 & 0.0513888888888894 \tabularnewline
11 & 2.29 & 2.20527777777778 & 2.23333333333333 & -0.0280555555555555 & 0.0847222222222226 \tabularnewline
12 & 2.21 & 2.15527777777778 & 2.21916666666667 & -0.0638888888888889 & 0.0547222222222223 \tabularnewline
13 & 2.17 & 2.14719444444444 & 2.20208333333333 & -0.0548888888888889 & 0.0228055555555557 \tabularnewline
14 & 2.17 & 2.23011111111111 & 2.1875 & 0.0426111111111112 & -0.0601111111111114 \tabularnewline
15 & 2.08 & 2.13886111111111 & 2.16458333333333 & -0.0257222222222224 & -0.0588611111111108 \tabularnewline
16 & 2.12 & 2.18094444444444 & 2.13833333333333 & 0.0426111111111111 & -0.0609444444444445 \tabularnewline
17 & 2.18 & 2.15311111111111 & 2.11625 & 0.036861111111111 & 0.0268888888888892 \tabularnewline
18 & 2.13 & 2.12886111111111 & 2.09791666666667 & 0.0309444444444445 & 0.00113888888888836 \tabularnewline
19 & 2.21 & 2.16811111111111 & 2.08333333333333 & 0.0847777777777778 & 0.0418888888888889 \tabularnewline
20 & 2.06 & 2.10636111111111 & 2.07375 & 0.0326111111111111 & -0.0463611111111111 \tabularnewline
21 & 1.91 & 1.99352777777778 & 2.06791666666667 & -0.0743888888888887 & -0.0835277777777776 \tabularnewline
22 & 1.99 & 2.03944444444444 & 2.06291666666667 & -0.0234722222222222 & -0.0494444444444442 \tabularnewline
23 & 2.04 & 2.02736111111111 & 2.05541666666667 & -0.0280555555555555 & 0.0126388888888891 \tabularnewline
24 & 2.02 & 1.98486111111111 & 2.04875 & -0.0638888888888889 & 0.0351388888888891 \tabularnewline
25 & 2.01 & 1.99011111111111 & 2.045 & -0.0548888888888889 & 0.0198888888888891 \tabularnewline
26 & 2.1 & 2.08886111111111 & 2.04625 & 0.0426111111111112 & 0.011138888888889 \tabularnewline
27 & 2.01 & 2.02636111111111 & 2.05208333333333 & -0.0257222222222224 & -0.0163611111111108 \tabularnewline
28 & 2.07 & 2.09969444444444 & 2.05708333333333 & 0.0426111111111111 & -0.029694444444444 \tabularnewline
29 & 2.05 & 2.09811111111111 & 2.06125 & 0.036861111111111 & -0.048111111111111 \tabularnewline
30 & 2.1 & 2.09469444444444 & 2.06375 & 0.0309444444444445 & 0.00530555555555567 \tabularnewline
31 & 2.15 & 2.15269444444444 & 2.06791666666667 & 0.0847777777777778 & -0.00269444444444433 \tabularnewline
32 & 2.15 & 2.10511111111111 & 2.0725 & 0.0326111111111111 & 0.044888888888889 \tabularnewline
33 & 1.96 & 2.00602777777778 & 2.08041666666667 & -0.0743888888888887 & -0.0460277777777778 \tabularnewline
34 & 2.06 & 2.07486111111111 & 2.09833333333333 & -0.0234722222222222 & -0.0148611111111112 \tabularnewline
35 & 2.07 & 2.09277777777778 & 2.12083333333333 & -0.0280555555555555 & -0.0227777777777778 \tabularnewline
36 & 2.05 & 2.07194444444444 & 2.13583333333333 & -0.0638888888888889 & -0.0219444444444448 \tabularnewline
37 & 2.08 & 2.09136111111111 & 2.14625 & -0.0548888888888889 & -0.0113611111111109 \tabularnewline
38 & 2.14 & 2.19802777777778 & 2.15541666666667 & 0.0426111111111112 & -0.0580277777777773 \tabularnewline
39 & 2.16 & 2.14011111111111 & 2.16583333333333 & -0.0257222222222224 & 0.0198888888888895 \tabularnewline
40 & 2.35 & 2.22052777777778 & 2.17791666666667 & 0.0426111111111111 & 0.129472222222223 \tabularnewline
41 & 2.31 & 2.22144444444444 & 2.18458333333333 & 0.036861111111111 & 0.0885555555555557 \tabularnewline
42 & 2.2 & 2.21969444444444 & 2.18875 & 0.0309444444444445 & -0.0196944444444442 \tabularnewline
43 & 2.3 & 2.27936111111111 & 2.19458333333333 & 0.0847777777777778 & 0.0206388888888895 \tabularnewline
44 & 2.22 & 2.23719444444444 & 2.20458333333333 & 0.0326111111111111 & -0.0171944444444443 \tabularnewline
45 & 2.14 & 2.13686111111111 & 2.21125 & -0.0743888888888887 & 0.00313888888888902 \tabularnewline
46 & 2.17 & 2.18402777777778 & 2.2075 & -0.0234722222222222 & -0.0140277777777778 \tabularnewline
47 & 2.12 & 2.16777777777778 & 2.19583333333333 & -0.0280555555555555 & -0.0477777777777777 \tabularnewline
48 & 2.1 & 2.12569444444444 & 2.18958333333333 & -0.0638888888888889 & -0.0256944444444445 \tabularnewline
49 & 2.17 & 2.13052777777778 & 2.18541666666667 & -0.0548888888888889 & 0.0394722222222219 \tabularnewline
50 & 2.29 & 2.22344444444445 & 2.18083333333333 & 0.0426111111111112 & 0.066555555555555 \tabularnewline
51 & 2.17 & 2.15552777777778 & 2.18125 & -0.0257222222222224 & 0.014472222222222 \tabularnewline
52 & 2.25 & 2.22302777777778 & 2.18041666666667 & 0.0426111111111111 & 0.0269722222222226 \tabularnewline
53 & 2.13 & 2.21602777777778 & 2.17916666666667 & 0.036861111111111 & -0.0860277777777778 \tabularnewline
54 & 2.23 & 2.20719444444444 & 2.17625 & 0.0309444444444445 & 0.0228055555555553 \tabularnewline
55 & 2.17 & 2.25311111111111 & 2.16833333333333 & 0.0847777777777778 & -0.0831111111111107 \tabularnewline
56 & 2.24 & 2.19302777777778 & 2.16041666666667 & 0.0326111111111111 & 0.0469722222222226 \tabularnewline
57 & 2.13 & 2.08394444444444 & 2.15833333333333 & -0.0743888888888887 & 0.0460555555555553 \tabularnewline
58 & 2.16 & 2.12986111111111 & 2.15333333333333 & -0.0234722222222222 & 0.0301388888888892 \tabularnewline
59 & 2.1 & 2.12361111111111 & 2.15166666666667 & -0.0280555555555555 & -0.0236111111111112 \tabularnewline
60 & 2.05 & 2.08902777777778 & 2.15291666666667 & -0.0638888888888889 & -0.0390277777777781 \tabularnewline
61 & 2.03 & 2.09761111111111 & 2.1525 & -0.0548888888888889 & -0.0676111111111113 \tabularnewline
62 & 2.24 & 2.19636111111111 & 2.15375 & 0.0426111111111112 & 0.0436388888888888 \tabularnewline
63 & 2.17 & 2.12594444444444 & 2.15166666666667 & -0.0257222222222224 & 0.0440555555555555 \tabularnewline
64 & 2.13 & 2.19261111111111 & 2.15 & 0.0426111111111111 & -0.062611111111111 \tabularnewline
65 & 2.21 & 2.18811111111111 & 2.15125 & 0.036861111111111 & 0.0218888888888888 \tabularnewline
66 & 2.18 & 2.18636111111111 & 2.15541666666667 & 0.0309444444444445 & -0.00636111111111104 \tabularnewline
67 & 2.21 & NA & NA & 0.0847777777777778 & NA \tabularnewline
68 & 2.23 & NA & NA & 0.0326111111111111 & NA \tabularnewline
69 & 2.09 & NA & NA & -0.0743888888888887 & NA \tabularnewline
70 & 2.16 & NA & NA & -0.0234722222222222 & NA \tabularnewline
71 & 2.13 & NA & NA & -0.0280555555555555 & NA \tabularnewline
72 & 2.12 & NA & NA & -0.0638888888888889 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151162&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]2.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0548888888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0426111111111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0257222222222224[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0426111111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.036861111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2.39[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0309444444444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2.36[/C][C]2.33352777777778[/C][C]2.24875[/C][C]0.0847777777777778[/C][C]0.0264722222222225[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]2.26[/C][C]2.28511111111111[/C][C]2.2525[/C][C]0.0326111111111111[/C][C]-0.0251111111111113[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2.26[/C][C]2.17644444444444[/C][C]2.25083333333333[/C][C]-0.0743888888888887[/C][C]0.0835555555555558[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]2.27[/C][C]2.21861111111111[/C][C]2.24208333333333[/C][C]-0.0234722222222222[/C][C]0.0513888888888894[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]2.29[/C][C]2.20527777777778[/C][C]2.23333333333333[/C][C]-0.0280555555555555[/C][C]0.0847222222222226[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]2.21[/C][C]2.15527777777778[/C][C]2.21916666666667[/C][C]-0.0638888888888889[/C][C]0.0547222222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.17[/C][C]2.14719444444444[/C][C]2.20208333333333[/C][C]-0.0548888888888889[/C][C]0.0228055555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.17[/C][C]2.23011111111111[/C][C]2.1875[/C][C]0.0426111111111112[/C][C]-0.0601111111111114[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2.08[/C][C]2.13886111111111[/C][C]2.16458333333333[/C][C]-0.0257222222222224[/C][C]-0.0588611111111108[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2.12[/C][C]2.18094444444444[/C][C]2.13833333333333[/C][C]0.0426111111111111[/C][C]-0.0609444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.18[/C][C]2.15311111111111[/C][C]2.11625[/C][C]0.036861111111111[/C][C]0.0268888888888892[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2.13[/C][C]2.12886111111111[/C][C]2.09791666666667[/C][C]0.0309444444444445[/C][C]0.00113888888888836[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.21[/C][C]2.16811111111111[/C][C]2.08333333333333[/C][C]0.0847777777777778[/C][C]0.0418888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]2.06[/C][C]2.10636111111111[/C][C]2.07375[/C][C]0.0326111111111111[/C][C]-0.0463611111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.91[/C][C]1.99352777777778[/C][C]2.06791666666667[/C][C]-0.0743888888888887[/C][C]-0.0835277777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.99[/C][C]2.03944444444444[/C][C]2.06291666666667[/C][C]-0.0234722222222222[/C][C]-0.0494444444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.04[/C][C]2.02736111111111[/C][C]2.05541666666667[/C][C]-0.0280555555555555[/C][C]0.0126388888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.02[/C][C]1.98486111111111[/C][C]2.04875[/C][C]-0.0638888888888889[/C][C]0.0351388888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.01[/C][C]1.99011111111111[/C][C]2.045[/C][C]-0.0548888888888889[/C][C]0.0198888888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.1[/C][C]2.08886111111111[/C][C]2.04625[/C][C]0.0426111111111112[/C][C]0.011138888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]2.01[/C][C]2.02636111111111[/C][C]2.05208333333333[/C][C]-0.0257222222222224[/C][C]-0.0163611111111108[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.07[/C][C]2.09969444444444[/C][C]2.05708333333333[/C][C]0.0426111111111111[/C][C]-0.029694444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2.05[/C][C]2.09811111111111[/C][C]2.06125[/C][C]0.036861111111111[/C][C]-0.048111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2.1[/C][C]2.09469444444444[/C][C]2.06375[/C][C]0.0309444444444445[/C][C]0.00530555555555567[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]2.15[/C][C]2.15269444444444[/C][C]2.06791666666667[/C][C]0.0847777777777778[/C][C]-0.00269444444444433[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]2.15[/C][C]2.10511111111111[/C][C]2.0725[/C][C]0.0326111111111111[/C][C]0.044888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.96[/C][C]2.00602777777778[/C][C]2.08041666666667[/C][C]-0.0743888888888887[/C][C]-0.0460277777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]2.06[/C][C]2.07486111111111[/C][C]2.09833333333333[/C][C]-0.0234722222222222[/C][C]-0.0148611111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]2.07[/C][C]2.09277777777778[/C][C]2.12083333333333[/C][C]-0.0280555555555555[/C][C]-0.0227777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]2.05[/C][C]2.07194444444444[/C][C]2.13583333333333[/C][C]-0.0638888888888889[/C][C]-0.0219444444444448[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2.08[/C][C]2.09136111111111[/C][C]2.14625[/C][C]-0.0548888888888889[/C][C]-0.0113611111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2.14[/C][C]2.19802777777778[/C][C]2.15541666666667[/C][C]0.0426111111111112[/C][C]-0.0580277777777773[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]2.16[/C][C]2.14011111111111[/C][C]2.16583333333333[/C][C]-0.0257222222222224[/C][C]0.0198888888888895[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]2.35[/C][C]2.22052777777778[/C][C]2.17791666666667[/C][C]0.0426111111111111[/C][C]0.129472222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2.31[/C][C]2.22144444444444[/C][C]2.18458333333333[/C][C]0.036861111111111[/C][C]0.0885555555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]2.2[/C][C]2.21969444444444[/C][C]2.18875[/C][C]0.0309444444444445[/C][C]-0.0196944444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]2.3[/C][C]2.27936111111111[/C][C]2.19458333333333[/C][C]0.0847777777777778[/C][C]0.0206388888888895[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]2.22[/C][C]2.23719444444444[/C][C]2.20458333333333[/C][C]0.0326111111111111[/C][C]-0.0171944444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]2.14[/C][C]2.13686111111111[/C][C]2.21125[/C][C]-0.0743888888888887[/C][C]0.00313888888888902[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]2.17[/C][C]2.18402777777778[/C][C]2.2075[/C][C]-0.0234722222222222[/C][C]-0.0140277777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]2.12[/C][C]2.16777777777778[/C][C]2.19583333333333[/C][C]-0.0280555555555555[/C][C]-0.0477777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]2.1[/C][C]2.12569444444444[/C][C]2.18958333333333[/C][C]-0.0638888888888889[/C][C]-0.0256944444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2.17[/C][C]2.13052777777778[/C][C]2.18541666666667[/C][C]-0.0548888888888889[/C][C]0.0394722222222219[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2.29[/C][C]2.22344444444445[/C][C]2.18083333333333[/C][C]0.0426111111111112[/C][C]0.066555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]2.17[/C][C]2.15552777777778[/C][C]2.18125[/C][C]-0.0257222222222224[/C][C]0.014472222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]2.25[/C][C]2.22302777777778[/C][C]2.18041666666667[/C][C]0.0426111111111111[/C][C]0.0269722222222226[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2.13[/C][C]2.21602777777778[/C][C]2.17916666666667[/C][C]0.036861111111111[/C][C]-0.0860277777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]2.23[/C][C]2.20719444444444[/C][C]2.17625[/C][C]0.0309444444444445[/C][C]0.0228055555555553[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]2.17[/C][C]2.25311111111111[/C][C]2.16833333333333[/C][C]0.0847777777777778[/C][C]-0.0831111111111107[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]2.24[/C][C]2.19302777777778[/C][C]2.16041666666667[/C][C]0.0326111111111111[/C][C]0.0469722222222226[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]2.13[/C][C]2.08394444444444[/C][C]2.15833333333333[/C][C]-0.0743888888888887[/C][C]0.0460555555555553[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]2.16[/C][C]2.12986111111111[/C][C]2.15333333333333[/C][C]-0.0234722222222222[/C][C]0.0301388888888892[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]2.1[/C][C]2.12361111111111[/C][C]2.15166666666667[/C][C]-0.0280555555555555[/C][C]-0.0236111111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]2.05[/C][C]2.08902777777778[/C][C]2.15291666666667[/C][C]-0.0638888888888889[/C][C]-0.0390277777777781[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]2.03[/C][C]2.09761111111111[/C][C]2.1525[/C][C]-0.0548888888888889[/C][C]-0.0676111111111113[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]2.24[/C][C]2.19636111111111[/C][C]2.15375[/C][C]0.0426111111111112[/C][C]0.0436388888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]2.17[/C][C]2.12594444444444[/C][C]2.15166666666667[/C][C]-0.0257222222222224[/C][C]0.0440555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]2.13[/C][C]2.19261111111111[/C][C]2.15[/C][C]0.0426111111111111[/C][C]-0.062611111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]2.21[/C][C]2.18811111111111[/C][C]2.15125[/C][C]0.036861111111111[/C][C]0.0218888888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]2.18[/C][C]2.18636111111111[/C][C]2.15541666666667[/C][C]0.0309444444444445[/C][C]-0.00636111111111104[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]2.21[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0847777777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]2.23[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0326111111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]2.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0743888888888887[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]2.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0234722222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]2.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0280555555555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]2.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0638888888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151162&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=151162&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	2.12	NA	NA	-0.0548888888888889	NA
2	2.13	NA	NA	0.0426111111111112	NA
3	2.16	NA	NA	-0.0257222222222224	NA
4	2.25	NA	NA	0.0426111111111111	NA
5	2.26	NA	NA	0.036861111111111	NA
6	2.39	NA	NA	0.0309444444444445	NA
7	2.36	2.33352777777778	2.24875	0.0847777777777778	0.0264722222222225
8	2.26	2.28511111111111	2.2525	0.0326111111111111	-0.0251111111111113
9	2.26	2.17644444444444	2.25083333333333	-0.0743888888888887	0.0835555555555558
10	2.27	2.21861111111111	2.24208333333333	-0.0234722222222222	0.0513888888888894
11	2.29	2.20527777777778	2.23333333333333	-0.0280555555555555	0.0847222222222226
12	2.21	2.15527777777778	2.21916666666667	-0.0638888888888889	0.0547222222222223
13	2.17	2.14719444444444	2.20208333333333	-0.0548888888888889	0.0228055555555557
14	2.17	2.23011111111111	2.1875	0.0426111111111112	-0.0601111111111114
15	2.08	2.13886111111111	2.16458333333333	-0.0257222222222224	-0.0588611111111108
16	2.12	2.18094444444444	2.13833333333333	0.0426111111111111	-0.0609444444444445
17	2.18	2.15311111111111	2.11625	0.036861111111111	0.0268888888888892
18	2.13	2.12886111111111	2.09791666666667	0.0309444444444445	0.00113888888888836
19	2.21	2.16811111111111	2.08333333333333	0.0847777777777778	0.0418888888888889
20	2.06	2.10636111111111	2.07375	0.0326111111111111	-0.0463611111111111
21	1.91	1.99352777777778	2.06791666666667	-0.0743888888888887	-0.0835277777777776
22	1.99	2.03944444444444	2.06291666666667	-0.0234722222222222	-0.0494444444444442
23	2.04	2.02736111111111	2.05541666666667	-0.0280555555555555	0.0126388888888891
24	2.02	1.98486111111111	2.04875	-0.0638888888888889	0.0351388888888891
25	2.01	1.99011111111111	2.045	-0.0548888888888889	0.0198888888888891
26	2.1	2.08886111111111	2.04625	0.0426111111111112	0.011138888888889
27	2.01	2.02636111111111	2.05208333333333	-0.0257222222222224	-0.0163611111111108
28	2.07	2.09969444444444	2.05708333333333	0.0426111111111111	-0.029694444444444
29	2.05	2.09811111111111	2.06125	0.036861111111111	-0.048111111111111
30	2.1	2.09469444444444	2.06375	0.0309444444444445	0.00530555555555567
31	2.15	2.15269444444444	2.06791666666667	0.0847777777777778	-0.00269444444444433
32	2.15	2.10511111111111	2.0725	0.0326111111111111	0.044888888888889
33	1.96	2.00602777777778	2.08041666666667	-0.0743888888888887	-0.0460277777777778
34	2.06	2.07486111111111	2.09833333333333	-0.0234722222222222	-0.0148611111111112
35	2.07	2.09277777777778	2.12083333333333	-0.0280555555555555	-0.0227777777777778
36	2.05	2.07194444444444	2.13583333333333	-0.0638888888888889	-0.0219444444444448
37	2.08	2.09136111111111	2.14625	-0.0548888888888889	-0.0113611111111109
38	2.14	2.19802777777778	2.15541666666667	0.0426111111111112	-0.0580277777777773
39	2.16	2.14011111111111	2.16583333333333	-0.0257222222222224	0.0198888888888895
40	2.35	2.22052777777778	2.17791666666667	0.0426111111111111	0.129472222222223
41	2.31	2.22144444444444	2.18458333333333	0.036861111111111	0.0885555555555557
42	2.2	2.21969444444444	2.18875	0.0309444444444445	-0.0196944444444442
43	2.3	2.27936111111111	2.19458333333333	0.0847777777777778	0.0206388888888895
44	2.22	2.23719444444444	2.20458333333333	0.0326111111111111	-0.0171944444444443
45	2.14	2.13686111111111	2.21125	-0.0743888888888887	0.00313888888888902
46	2.17	2.18402777777778	2.2075	-0.0234722222222222	-0.0140277777777778
47	2.12	2.16777777777778	2.19583333333333	-0.0280555555555555	-0.0477777777777777
48	2.1	2.12569444444444	2.18958333333333	-0.0638888888888889	-0.0256944444444445
49	2.17	2.13052777777778	2.18541666666667	-0.0548888888888889	0.0394722222222219
50	2.29	2.22344444444445	2.18083333333333	0.0426111111111112	0.066555555555555
51	2.17	2.15552777777778	2.18125	-0.0257222222222224	0.014472222222222
52	2.25	2.22302777777778	2.18041666666667	0.0426111111111111	0.0269722222222226
53	2.13	2.21602777777778	2.17916666666667	0.036861111111111	-0.0860277777777778
54	2.23	2.20719444444444	2.17625	0.0309444444444445	0.0228055555555553
55	2.17	2.25311111111111	2.16833333333333	0.0847777777777778	-0.0831111111111107
56	2.24	2.19302777777778	2.16041666666667	0.0326111111111111	0.0469722222222226
57	2.13	2.08394444444444	2.15833333333333	-0.0743888888888887	0.0460555555555553
58	2.16	2.12986111111111	2.15333333333333	-0.0234722222222222	0.0301388888888892
59	2.1	2.12361111111111	2.15166666666667	-0.0280555555555555	-0.0236111111111112
60	2.05	2.08902777777778	2.15291666666667	-0.0638888888888889	-0.0390277777777781
61	2.03	2.09761111111111	2.1525	-0.0548888888888889	-0.0676111111111113
62	2.24	2.19636111111111	2.15375	0.0426111111111112	0.0436388888888888
63	2.17	2.12594444444444	2.15166666666667	-0.0257222222222224	0.0440555555555555
64	2.13	2.19261111111111	2.15	0.0426111111111111	-0.062611111111111
65	2.21	2.18811111111111	2.15125	0.036861111111111	0.0218888888888888
66	2.18	2.18636111111111	2.15541666666667	0.0309444444444445	-0.00636111111111104
67	2.21	NA	NA	0.0847777777777778	NA
68	2.23	NA	NA	0.0326111111111111	NA
69	2.09	NA	NA	-0.0743888888888887	NA
70	2.16	NA	NA	-0.0234722222222222	NA
71	2.13	NA	NA	-0.0280555555555555	NA
72	2.12	NA	NA	-0.0638888888888889	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