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

Tue, 06 Dec 2011 13:58:35 -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/06/t1323197941is42apgz6a5i0sn.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 22:26:30 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151804, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 22:26:30 +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] [Gemiddelde prijs ...] [2011-12-06 18:58:35] [27830603f12132457d99d827849f2486] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

3,11
3,1
3,13
3,14
3,16
3,17
3,19
3,18
3,17
3,17
3,2
3,21
3,25
3,22
3,25
3,31
3,35
3,37
3,38
3,38
3,39
3,44
3,56
3,65
3,69
3,71
3,71
3,74
3,75
3,77
3,75
3,78
3,8
3,78
3,79
3,8
3,82
3,82
3,84
3,86
3,8
3,85
3,78
3,79
3,77
3,78
3,77
3,76
3,78
3,76
3,75
3,71
3,72
3,7
3,69
3,7
3,72
3,73
3,73
3,69

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ yule.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151804&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]3 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=151804&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=151804&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	3 seconds
R Server	'George Udny Yule' @ yule.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	3.11	NA	NA	0.0283072916666666	NA
2	3.1	NA	NA	0.0101822916666665	NA
3	3.13	NA	NA	0.00903645833333326	NA
4	3.14	NA	NA	0.0149739583333331	NA
5	3.16	NA	NA	0.00361979166666674	NA
6	3.17	NA	NA	0.0105989583333334	NA
7	3.19	3.15841145833333	3.16666666666667	-0.00825520833333334	0.0315885416666672
8	3.18	3.162890625	3.1775	-0.014609375	0.0171093750000004
9	3.17	3.15955729166667	3.1875	-0.0279427083333332	0.0104427083333336
10	3.17	3.16924479166667	3.19958333333333	-0.0303385416666666	0.000755208333333535
11	3.2	3.20997395833333	3.21458333333333	-0.00460937499999977	-0.00997395833333314
12	3.21	3.23986979166667	3.23083333333333	0.00903645833333326	-0.0298697916666661
13	3.25	3.275390625	3.24708333333333	0.0283072916666666	-0.025390625
14	3.22	3.273515625	3.26333333333333	0.0101822916666665	-0.0535156249999997
15	3.25	3.28986979166667	3.28083333333333	0.00903645833333326	-0.0398697916666664
16	3.31	3.31622395833333	3.30125	0.0149739583333331	-0.006223958333333
17	3.35	3.33111979166667	3.3275	0.00361979166666674	0.018880208333333
18	3.37	3.37143229166667	3.36083333333333	0.0105989583333334	-0.00143229166666714
19	3.38	3.38924479166667	3.3975	-0.00825520833333334	-0.00924479166666714
20	3.38	3.421640625	3.43625	-0.014609375	-0.0416406250000003
21	3.39	3.447890625	3.47583333333333	-0.0279427083333332	-0.0578906249999998
22	3.44	3.482578125	3.51291666666667	-0.0303385416666666	-0.0425781249999999
23	3.56	3.542890625	3.5475	-0.00460937499999977	0.0171093749999995
24	3.65	3.58986979166667	3.58083333333333	0.00903645833333326	0.0601302083333333
25	3.69	3.64122395833333	3.61291666666667	0.0283072916666666	0.0487760416666667
26	3.71	3.65518229166667	3.645	0.0101822916666665	0.0548177083333328
27	3.71	3.68778645833333	3.67875	0.00903645833333326	0.0222135416666669
28	3.74	3.72497395833333	3.71	0.0149739583333331	0.0150260416666668
29	3.75	3.73736979166667	3.73375	0.00361979166666674	0.0126302083333334
30	3.77	3.76018229166667	3.74958333333333	0.0105989583333334	0.00981770833333373
31	3.75	3.75299479166667	3.76125	-0.00825520833333334	-0.00299479166666616
32	3.78	3.756640625	3.77125	-0.014609375	0.0233593750000001
33	3.8	3.75330729166667	3.78125	-0.0279427083333332	0.0466927083333335
34	3.78	3.761328125	3.79166666666667	-0.0303385416666666	0.0186718750000003
35	3.79	3.794140625	3.79875	-0.00460937499999977	-0.00414062499999934
36	3.8	3.813203125	3.80416666666667	0.00903645833333326	-0.0132031249999995
37	3.82	3.83705729166667	3.80875	0.0283072916666666	-0.0170572916666663
38	3.82	3.82059895833333	3.81041666666667	0.0101822916666665	-0.000598958333333233
39	3.84	3.81861979166667	3.80958333333333	0.00903645833333326	0.0213802083333339
40	3.86	3.82330729166667	3.80833333333333	0.0149739583333331	0.0366927083333337
41	3.8	3.81111979166667	3.8075	0.00361979166666674	-0.0111197916666663
42	3.85	3.81559895833333	3.805	0.0105989583333334	0.0344010416666669
43	3.78	3.79341145833333	3.80166666666667	-0.00825520833333334	-0.0134114583333331
44	3.79	3.782890625	3.7975	-0.014609375	0.00710937500000064
45	3.77	3.76330729166667	3.79125	-0.0279427083333332	0.00669270833333346
46	3.78	3.75091145833333	3.78125	-0.0303385416666666	0.0290885416666669
47	3.77	3.76705729166667	3.77166666666667	-0.00460937499999977	0.00294270833333377
48	3.76	3.77111979166667	3.76208333333333	0.00903645833333326	-0.0111197916666663
49	3.78	3.780390625	3.75208333333333	0.0283072916666666	-0.000390625000000089
50	3.76	3.754765625	3.74458333333333	0.0101822916666665	0.00523437500000012
51	3.75	3.74778645833333	3.73875	0.00903645833333326	0.00221354166666687
52	3.71	3.74955729166667	3.73458333333333	0.0149739583333331	-0.0395572916666667
53	3.72	3.734453125	3.73083333333333	0.00361979166666674	-0.0144531250000002
54	3.7	3.73684895833333	3.72625	0.0105989583333334	-0.0368489583333331
55	3.69	NA	NA	-0.00825520833333334	NA
56	3.7	NA	NA	-0.014609375	NA
57	3.72	NA	NA	-0.0279427083333332	NA
58	3.73	NA	NA	-0.0303385416666666	NA
59	3.73	NA	NA	-0.00460937499999977	NA
60	3.69	NA	NA	0.00903645833333326	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 3.11 & NA & NA & 0.0283072916666666 & NA \tabularnewline
2 & 3.1 & NA & NA & 0.0101822916666665 & NA \tabularnewline
3 & 3.13 & NA & NA & 0.00903645833333326 & NA \tabularnewline
4 & 3.14 & NA & NA & 0.0149739583333331 & NA \tabularnewline
5 & 3.16 & NA & NA & 0.00361979166666674 & NA \tabularnewline
6 & 3.17 & NA & NA & 0.0105989583333334 & NA \tabularnewline
7 & 3.19 & 3.15841145833333 & 3.16666666666667 & -0.00825520833333334 & 0.0315885416666672 \tabularnewline
8 & 3.18 & 3.162890625 & 3.1775 & -0.014609375 & 0.0171093750000004 \tabularnewline
9 & 3.17 & 3.15955729166667 & 3.1875 & -0.0279427083333332 & 0.0104427083333336 \tabularnewline
10 & 3.17 & 3.16924479166667 & 3.19958333333333 & -0.0303385416666666 & 0.000755208333333535 \tabularnewline
11 & 3.2 & 3.20997395833333 & 3.21458333333333 & -0.00460937499999977 & -0.00997395833333314 \tabularnewline
12 & 3.21 & 3.23986979166667 & 3.23083333333333 & 0.00903645833333326 & -0.0298697916666661 \tabularnewline
13 & 3.25 & 3.275390625 & 3.24708333333333 & 0.0283072916666666 & -0.025390625 \tabularnewline
14 & 3.22 & 3.273515625 & 3.26333333333333 & 0.0101822916666665 & -0.0535156249999997 \tabularnewline
15 & 3.25 & 3.28986979166667 & 3.28083333333333 & 0.00903645833333326 & -0.0398697916666664 \tabularnewline
16 & 3.31 & 3.31622395833333 & 3.30125 & 0.0149739583333331 & -0.006223958333333 \tabularnewline
17 & 3.35 & 3.33111979166667 & 3.3275 & 0.00361979166666674 & 0.018880208333333 \tabularnewline
18 & 3.37 & 3.37143229166667 & 3.36083333333333 & 0.0105989583333334 & -0.00143229166666714 \tabularnewline
19 & 3.38 & 3.38924479166667 & 3.3975 & -0.00825520833333334 & -0.00924479166666714 \tabularnewline
20 & 3.38 & 3.421640625 & 3.43625 & -0.014609375 & -0.0416406250000003 \tabularnewline
21 & 3.39 & 3.447890625 & 3.47583333333333 & -0.0279427083333332 & -0.0578906249999998 \tabularnewline
22 & 3.44 & 3.482578125 & 3.51291666666667 & -0.0303385416666666 & -0.0425781249999999 \tabularnewline
23 & 3.56 & 3.542890625 & 3.5475 & -0.00460937499999977 & 0.0171093749999995 \tabularnewline
24 & 3.65 & 3.58986979166667 & 3.58083333333333 & 0.00903645833333326 & 0.0601302083333333 \tabularnewline
25 & 3.69 & 3.64122395833333 & 3.61291666666667 & 0.0283072916666666 & 0.0487760416666667 \tabularnewline
26 & 3.71 & 3.65518229166667 & 3.645 & 0.0101822916666665 & 0.0548177083333328 \tabularnewline
27 & 3.71 & 3.68778645833333 & 3.67875 & 0.00903645833333326 & 0.0222135416666669 \tabularnewline
28 & 3.74 & 3.72497395833333 & 3.71 & 0.0149739583333331 & 0.0150260416666668 \tabularnewline
29 & 3.75 & 3.73736979166667 & 3.73375 & 0.00361979166666674 & 0.0126302083333334 \tabularnewline
30 & 3.77 & 3.76018229166667 & 3.74958333333333 & 0.0105989583333334 & 0.00981770833333373 \tabularnewline
31 & 3.75 & 3.75299479166667 & 3.76125 & -0.00825520833333334 & -0.00299479166666616 \tabularnewline
32 & 3.78 & 3.756640625 & 3.77125 & -0.014609375 & 0.0233593750000001 \tabularnewline
33 & 3.8 & 3.75330729166667 & 3.78125 & -0.0279427083333332 & 0.0466927083333335 \tabularnewline
34 & 3.78 & 3.761328125 & 3.79166666666667 & -0.0303385416666666 & 0.0186718750000003 \tabularnewline
35 & 3.79 & 3.794140625 & 3.79875 & -0.00460937499999977 & -0.00414062499999934 \tabularnewline
36 & 3.8 & 3.813203125 & 3.80416666666667 & 0.00903645833333326 & -0.0132031249999995 \tabularnewline
37 & 3.82 & 3.83705729166667 & 3.80875 & 0.0283072916666666 & -0.0170572916666663 \tabularnewline
38 & 3.82 & 3.82059895833333 & 3.81041666666667 & 0.0101822916666665 & -0.000598958333333233 \tabularnewline
39 & 3.84 & 3.81861979166667 & 3.80958333333333 & 0.00903645833333326 & 0.0213802083333339 \tabularnewline
40 & 3.86 & 3.82330729166667 & 3.80833333333333 & 0.0149739583333331 & 0.0366927083333337 \tabularnewline
41 & 3.8 & 3.81111979166667 & 3.8075 & 0.00361979166666674 & -0.0111197916666663 \tabularnewline
42 & 3.85 & 3.81559895833333 & 3.805 & 0.0105989583333334 & 0.0344010416666669 \tabularnewline
43 & 3.78 & 3.79341145833333 & 3.80166666666667 & -0.00825520833333334 & -0.0134114583333331 \tabularnewline
44 & 3.79 & 3.782890625 & 3.7975 & -0.014609375 & 0.00710937500000064 \tabularnewline
45 & 3.77 & 3.76330729166667 & 3.79125 & -0.0279427083333332 & 0.00669270833333346 \tabularnewline
46 & 3.78 & 3.75091145833333 & 3.78125 & -0.0303385416666666 & 0.0290885416666669 \tabularnewline
47 & 3.77 & 3.76705729166667 & 3.77166666666667 & -0.00460937499999977 & 0.00294270833333377 \tabularnewline
48 & 3.76 & 3.77111979166667 & 3.76208333333333 & 0.00903645833333326 & -0.0111197916666663 \tabularnewline
49 & 3.78 & 3.780390625 & 3.75208333333333 & 0.0283072916666666 & -0.000390625000000089 \tabularnewline
50 & 3.76 & 3.754765625 & 3.74458333333333 & 0.0101822916666665 & 0.00523437500000012 \tabularnewline
51 & 3.75 & 3.74778645833333 & 3.73875 & 0.00903645833333326 & 0.00221354166666687 \tabularnewline
52 & 3.71 & 3.74955729166667 & 3.73458333333333 & 0.0149739583333331 & -0.0395572916666667 \tabularnewline
53 & 3.72 & 3.734453125 & 3.73083333333333 & 0.00361979166666674 & -0.0144531250000002 \tabularnewline
54 & 3.7 & 3.73684895833333 & 3.72625 & 0.0105989583333334 & -0.0368489583333331 \tabularnewline
55 & 3.69 & NA & NA & -0.00825520833333334 & NA \tabularnewline
56 & 3.7 & NA & NA & -0.014609375 & NA \tabularnewline
57 & 3.72 & NA & NA & -0.0279427083333332 & NA \tabularnewline
58 & 3.73 & NA & NA & -0.0303385416666666 & NA \tabularnewline
59 & 3.73 & NA & NA & -0.00460937499999977 & NA \tabularnewline
60 & 3.69 & NA & NA & 0.00903645833333326 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151804&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]3.11[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0283072916666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]3.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0101822916666665[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]3.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00903645833333326[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]3.14[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0149739583333331[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]3.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00361979166666674[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]3.17[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0105989583333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]3.19[/C][C]3.15841145833333[/C][C]3.16666666666667[/C][C]-0.00825520833333334[/C][C]0.0315885416666672[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]3.18[/C][C]3.162890625[/C][C]3.1775[/C][C]-0.014609375[/C][C]0.0171093750000004[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]3.17[/C][C]3.15955729166667[/C][C]3.1875[/C][C]-0.0279427083333332[/C][C]0.0104427083333336[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]3.17[/C][C]3.16924479166667[/C][C]3.19958333333333[/C][C]-0.0303385416666666[/C][C]0.000755208333333535[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]3.2[/C][C]3.20997395833333[/C][C]3.21458333333333[/C][C]-0.00460937499999977[/C][C]-0.00997395833333314[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]3.21[/C][C]3.23986979166667[/C][C]3.23083333333333[/C][C]0.00903645833333326[/C][C]-0.0298697916666661[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]3.25[/C][C]3.275390625[/C][C]3.24708333333333[/C][C]0.0283072916666666[/C][C]-0.025390625[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]3.22[/C][C]3.273515625[/C][C]3.26333333333333[/C][C]0.0101822916666665[/C][C]-0.0535156249999997[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]3.25[/C][C]3.28986979166667[/C][C]3.28083333333333[/C][C]0.00903645833333326[/C][C]-0.0398697916666664[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]3.31[/C][C]3.31622395833333[/C][C]3.30125[/C][C]0.0149739583333331[/C][C]-0.006223958333333[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]3.35[/C][C]3.33111979166667[/C][C]3.3275[/C][C]0.00361979166666674[/C][C]0.018880208333333[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]3.37[/C][C]3.37143229166667[/C][C]3.36083333333333[/C][C]0.0105989583333334[/C][C]-0.00143229166666714[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]3.38[/C][C]3.38924479166667[/C][C]3.3975[/C][C]-0.00825520833333334[/C][C]-0.00924479166666714[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]3.38[/C][C]3.421640625[/C][C]3.43625[/C][C]-0.014609375[/C][C]-0.0416406250000003[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]3.39[/C][C]3.447890625[/C][C]3.47583333333333[/C][C]-0.0279427083333332[/C][C]-0.0578906249999998[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]3.44[/C][C]3.482578125[/C][C]3.51291666666667[/C][C]-0.0303385416666666[/C][C]-0.0425781249999999[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]3.56[/C][C]3.542890625[/C][C]3.5475[/C][C]-0.00460937499999977[/C][C]0.0171093749999995[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]3.65[/C][C]3.58986979166667[/C][C]3.58083333333333[/C][C]0.00903645833333326[/C][C]0.0601302083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]3.69[/C][C]3.64122395833333[/C][C]3.61291666666667[/C][C]0.0283072916666666[/C][C]0.0487760416666667[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]3.71[/C][C]3.65518229166667[/C][C]3.645[/C][C]0.0101822916666665[/C][C]0.0548177083333328[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]3.71[/C][C]3.68778645833333[/C][C]3.67875[/C][C]0.00903645833333326[/C][C]0.0222135416666669[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]3.74[/C][C]3.72497395833333[/C][C]3.71[/C][C]0.0149739583333331[/C][C]0.0150260416666668[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]3.75[/C][C]3.73736979166667[/C][C]3.73375[/C][C]0.00361979166666674[/C][C]0.0126302083333334[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]3.77[/C][C]3.76018229166667[/C][C]3.74958333333333[/C][C]0.0105989583333334[/C][C]0.00981770833333373[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]3.75[/C][C]3.75299479166667[/C][C]3.76125[/C][C]-0.00825520833333334[/C][C]-0.00299479166666616[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]3.78[/C][C]3.756640625[/C][C]3.77125[/C][C]-0.014609375[/C][C]0.0233593750000001[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]3.8[/C][C]3.75330729166667[/C][C]3.78125[/C][C]-0.0279427083333332[/C][C]0.0466927083333335[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]3.78[/C][C]3.761328125[/C][C]3.79166666666667[/C][C]-0.0303385416666666[/C][C]0.0186718750000003[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]3.79[/C][C]3.794140625[/C][C]3.79875[/C][C]-0.00460937499999977[/C][C]-0.00414062499999934[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]3.8[/C][C]3.813203125[/C][C]3.80416666666667[/C][C]0.00903645833333326[/C][C]-0.0132031249999995[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]3.82[/C][C]3.83705729166667[/C][C]3.80875[/C][C]0.0283072916666666[/C][C]-0.0170572916666663[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]3.82[/C][C]3.82059895833333[/C][C]3.81041666666667[/C][C]0.0101822916666665[/C][C]-0.000598958333333233[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]3.84[/C][C]3.81861979166667[/C][C]3.80958333333333[/C][C]0.00903645833333326[/C][C]0.0213802083333339[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]3.86[/C][C]3.82330729166667[/C][C]3.80833333333333[/C][C]0.0149739583333331[/C][C]0.0366927083333337[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]3.8[/C][C]3.81111979166667[/C][C]3.8075[/C][C]0.00361979166666674[/C][C]-0.0111197916666663[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]3.85[/C][C]3.81559895833333[/C][C]3.805[/C][C]0.0105989583333334[/C][C]0.0344010416666669[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]3.78[/C][C]3.79341145833333[/C][C]3.80166666666667[/C][C]-0.00825520833333334[/C][C]-0.0134114583333331[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]3.79[/C][C]3.782890625[/C][C]3.7975[/C][C]-0.014609375[/C][C]0.00710937500000064[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]3.77[/C][C]3.76330729166667[/C][C]3.79125[/C][C]-0.0279427083333332[/C][C]0.00669270833333346[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]3.78[/C][C]3.75091145833333[/C][C]3.78125[/C][C]-0.0303385416666666[/C][C]0.0290885416666669[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]3.77[/C][C]3.76705729166667[/C][C]3.77166666666667[/C][C]-0.00460937499999977[/C][C]0.00294270833333377[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]3.76[/C][C]3.77111979166667[/C][C]3.76208333333333[/C][C]0.00903645833333326[/C][C]-0.0111197916666663[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]3.78[/C][C]3.780390625[/C][C]3.75208333333333[/C][C]0.0283072916666666[/C][C]-0.000390625000000089[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]3.76[/C][C]3.754765625[/C][C]3.74458333333333[/C][C]0.0101822916666665[/C][C]0.00523437500000012[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]3.75[/C][C]3.74778645833333[/C][C]3.73875[/C][C]0.00903645833333326[/C][C]0.00221354166666687[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]3.71[/C][C]3.74955729166667[/C][C]3.73458333333333[/C][C]0.0149739583333331[/C][C]-0.0395572916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]3.72[/C][C]3.734453125[/C][C]3.73083333333333[/C][C]0.00361979166666674[/C][C]-0.0144531250000002[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]3.7[/C][C]3.73684895833333[/C][C]3.72625[/C][C]0.0105989583333334[/C][C]-0.0368489583333331[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]3.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00825520833333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]3.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.014609375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]3.72[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0279427083333332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]3.73[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0303385416666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]3.73[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00460937499999977[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]3.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00903645833333326[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=151804&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=151804&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	3.11	NA	NA	0.0283072916666666	NA
2	3.1	NA	NA	0.0101822916666665	NA
3	3.13	NA	NA	0.00903645833333326	NA
4	3.14	NA	NA	0.0149739583333331	NA
5	3.16	NA	NA	0.00361979166666674	NA
6	3.17	NA	NA	0.0105989583333334	NA
7	3.19	3.15841145833333	3.16666666666667	-0.00825520833333334	0.0315885416666672
8	3.18	3.162890625	3.1775	-0.014609375	0.0171093750000004
9	3.17	3.15955729166667	3.1875	-0.0279427083333332	0.0104427083333336
10	3.17	3.16924479166667	3.19958333333333	-0.0303385416666666	0.000755208333333535
11	3.2	3.20997395833333	3.21458333333333	-0.00460937499999977	-0.00997395833333314
12	3.21	3.23986979166667	3.23083333333333	0.00903645833333326	-0.0298697916666661
13	3.25	3.275390625	3.24708333333333	0.0283072916666666	-0.025390625
14	3.22	3.273515625	3.26333333333333	0.0101822916666665	-0.0535156249999997
15	3.25	3.28986979166667	3.28083333333333	0.00903645833333326	-0.0398697916666664
16	3.31	3.31622395833333	3.30125	0.0149739583333331	-0.006223958333333
17	3.35	3.33111979166667	3.3275	0.00361979166666674	0.018880208333333
18	3.37	3.37143229166667	3.36083333333333	0.0105989583333334	-0.00143229166666714
19	3.38	3.38924479166667	3.3975	-0.00825520833333334	-0.00924479166666714
20	3.38	3.421640625	3.43625	-0.014609375	-0.0416406250000003
21	3.39	3.447890625	3.47583333333333	-0.0279427083333332	-0.0578906249999998
22	3.44	3.482578125	3.51291666666667	-0.0303385416666666	-0.0425781249999999
23	3.56	3.542890625	3.5475	-0.00460937499999977	0.0171093749999995
24	3.65	3.58986979166667	3.58083333333333	0.00903645833333326	0.0601302083333333
25	3.69	3.64122395833333	3.61291666666667	0.0283072916666666	0.0487760416666667
26	3.71	3.65518229166667	3.645	0.0101822916666665	0.0548177083333328
27	3.71	3.68778645833333	3.67875	0.00903645833333326	0.0222135416666669
28	3.74	3.72497395833333	3.71	0.0149739583333331	0.0150260416666668
29	3.75	3.73736979166667	3.73375	0.00361979166666674	0.0126302083333334
30	3.77	3.76018229166667	3.74958333333333	0.0105989583333334	0.00981770833333373
31	3.75	3.75299479166667	3.76125	-0.00825520833333334	-0.00299479166666616
32	3.78	3.756640625	3.77125	-0.014609375	0.0233593750000001
33	3.8	3.75330729166667	3.78125	-0.0279427083333332	0.0466927083333335
34	3.78	3.761328125	3.79166666666667	-0.0303385416666666	0.0186718750000003
35	3.79	3.794140625	3.79875	-0.00460937499999977	-0.00414062499999934
36	3.8	3.813203125	3.80416666666667	0.00903645833333326	-0.0132031249999995
37	3.82	3.83705729166667	3.80875	0.0283072916666666	-0.0170572916666663
38	3.82	3.82059895833333	3.81041666666667	0.0101822916666665	-0.000598958333333233
39	3.84	3.81861979166667	3.80958333333333	0.00903645833333326	0.0213802083333339
40	3.86	3.82330729166667	3.80833333333333	0.0149739583333331	0.0366927083333337
41	3.8	3.81111979166667	3.8075	0.00361979166666674	-0.0111197916666663
42	3.85	3.81559895833333	3.805	0.0105989583333334	0.0344010416666669
43	3.78	3.79341145833333	3.80166666666667	-0.00825520833333334	-0.0134114583333331
44	3.79	3.782890625	3.7975	-0.014609375	0.00710937500000064
45	3.77	3.76330729166667	3.79125	-0.0279427083333332	0.00669270833333346
46	3.78	3.75091145833333	3.78125	-0.0303385416666666	0.0290885416666669
47	3.77	3.76705729166667	3.77166666666667	-0.00460937499999977	0.00294270833333377
48	3.76	3.77111979166667	3.76208333333333	0.00903645833333326	-0.0111197916666663
49	3.78	3.780390625	3.75208333333333	0.0283072916666666	-0.000390625000000089
50	3.76	3.754765625	3.74458333333333	0.0101822916666665	0.00523437500000012
51	3.75	3.74778645833333	3.73875	0.00903645833333326	0.00221354166666687
52	3.71	3.74955729166667	3.73458333333333	0.0149739583333331	-0.0395572916666667
53	3.72	3.734453125	3.73083333333333	0.00361979166666674	-0.0144531250000002
54	3.7	3.73684895833333	3.72625	0.0105989583333334	-0.0368489583333331
55	3.69	NA	NA	-0.00825520833333334	NA
56	3.7	NA	NA	-0.014609375	NA
57	3.72	NA	NA	-0.0279427083333332	NA
58	3.73	NA	NA	-0.0303385416666666	NA
59	3.73	NA	NA	-0.00460937499999977	NA
60	3.69	NA	NA	0.00903645833333326	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