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

Wed, 07 Dec 2011 14:48:50 -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/07/t1323287392zxhql5mh6jjdkhn.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 00:39:54 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=152660, Retrieved Fri, 03 May 2024 00:39:54 +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] [opdracht 9 eigen ...] [2011-12-07 19:48:50] [cbc0158ed4ce90347cf58cee0539a6b2] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 seconds
R Server	'Gertrude Mary Cox' @ cox.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 & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=152660&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]'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=152660&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=152660&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	'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	106.09	NA	NA	0.458187499999998	NA
2	106.19	NA	NA	0.320520833333334	NA
3	106.2	NA	NA	0.108270833333331	NA
4	106.22	NA	NA	-0.088145833333342	NA
5	106.22	NA	NA	-0.311395833333335	NA
6	106.23	NA	NA	-0.615729166666676	NA
7	106.23	105.921104166667	106.687083333333	-0.765979166666664	0.308895833333366
8	106.61	105.900770833333	106.822916666667	-0.922145833333328	0.709229166666674
9	106.95	106.535854166667	106.956666666667	-0.42081249999999	0.414145833333336
10	107.2	107.7494375	107.101666666667	0.647770833333335	-0.549437499999996
11	107.56	108.135354166667	107.26	0.875354166666671	-0.575354166666671
12	107.72	108.134520833333	107.420416666667	0.714104166666667	-0.414520833333341
13	107.74	108.0394375	107.58125	0.458187499999998	-0.299437499999996
14	107.8	108.046770833333	107.72625	0.320520833333334	-0.246770833333329
15	107.8	107.9824375	107.874166666667	0.108270833333331	-0.182437500000006
16	108.1	108.0064375	108.094583333333	-0.088145833333342	0.0935625000000044
17	108.14	108.051520833333	108.362916666667	-0.311395833333335	0.0884791666666729
18	108.16	108.0034375	108.619166666667	-0.615729166666676	0.156562500000007
19	108.16	108.103604166667	108.869583333333	-0.765979166666664	0.0563958333333403
20	108.16	108.1986875	109.120833333333	-0.922145833333328	-0.0386874999999947
21	108.95	108.9516875	109.3725	-0.42081249999999	-0.00168749999998852
22	110.49	110.260270833333	109.6125	0.647770833333335	0.229729166666658
23	110.71	110.714520833333	109.839166666667	0.875354166666671	-0.00452083333333064
24	110.72	110.7774375	110.063333333333	0.714104166666667	-0.0574374999999918
25	110.75	110.7456875	110.2875	0.458187499999998	0.00431250000002592
26	110.82	110.835520833333	110.515	0.320520833333334	-0.0155208333333121
27	110.82	110.842854166667	110.734583333333	0.108270833333331	-0.0228541666666615
28	110.84	110.833104166667	110.92125	-0.088145833333342	0.00689583333335975
29	110.84	110.789020833333	111.100416666667	-0.311395833333335	0.0509791666666928
30	110.84	110.683020833333	111.29875	-0.615729166666676	0.156979166666702
31	110.86	110.734020833333	111.5	-0.765979166666664	0.125979166666681
32	110.92	110.7774375	111.699583333333	-0.922145833333328	0.142562500000025
33	111.46	111.484604166667	111.905416666667	-0.42081249999999	-0.0246041666666628
34	112.46	112.769020833333	112.12125	0.647770833333335	-0.309020833333349
35	113.04	113.225770833333	112.350416666667	0.875354166666671	-0.185770833333322
36	113.15	113.3036875	112.589583333333	0.714104166666667	-0.153687500000004
37	113.15	113.286104166667	112.827916666667	0.458187499999998	-0.136104166666655
38	113.21	113.3871875	113.066666666667	0.320520833333334	-0.177187499999988
39	113.37	113.461604166667	113.353333333333	0.108270833333331	-0.0916041666666416
40	113.47	113.621020833333	113.709166666667	-0.088145833333342	-0.15102083333332
41	113.71	113.791104166667	114.1025	-0.311395833333335	-0.0811041666666625
42	113.71	113.896354166667	114.512083333333	-0.615729166666676	-0.186354166666661
43	113.71	114.1569375	114.922916666667	-0.765979166666664	-0.446937500000004
44	113.8	114.424520833333	115.346666666667	-0.922145833333328	-0.624520833333321
45	115.46	115.3566875	115.7775	-0.42081249999999	0.10331250000003
46	117	116.8469375	116.199166666667	0.647770833333335	0.153062500000019
47	117.94	117.4849375	116.609583333333	0.875354166666671	0.455062500000025
48	118.08	117.726604166667	117.0125	0.714104166666667	0.353395833333337
49	118.08	117.874020833333	117.415833333333	0.458187499999998	0.205979166666665
50	118.45	118.1359375	117.815416666667	0.320520833333334	0.314062500000006
51	118.47	118.270770833333	118.1625	0.108270833333331	0.199229166666655
52	118.49	118.405604166667	118.49375	-0.088145833333342	0.0843958333333319
53	118.54	118.522354166667	118.83375	-0.311395833333335	0.0176458333333471
54	118.55	118.5321875	119.147916666667	-0.615729166666676	0.0178125000000051
55	118.55	118.6944375	119.460416666667	-0.765979166666664	-0.144437499999995
56	118.55	118.8386875	119.760833333333	-0.922145833333328	-0.288687499999995
57	119.04	119.631270833333	120.052083333333	-0.42081249999999	-0.591270833333311
58	121.37	120.9944375	120.346666666667	0.647770833333335	0.375562500000015
59	121.73	121.519520833333	120.644166666667	0.875354166666671	0.210479166666687
60	121.83	121.657854166667	120.94375	0.714104166666667	0.172145833333346
61	121.83	121.704854166667	121.246666666667	0.458187499999998	0.125145833333349
62	121.91	121.8846875	121.564166666667	0.320520833333334	0.0253124999999983
63	122	122.0024375	121.894166666667	0.108270833333331	-0.0024374999999992
64	122.03	122.1639375	122.252083333333	-0.088145833333342	-0.133937500000002
65	122.14	122.316104166667	122.6275	-0.311395833333335	-0.176104166666676
66	122.14	122.385104166667	123.000833333333	-0.615729166666676	-0.24510416666665
67	122.23	NA	NA	-0.765979166666664	NA
68	122.49	NA	NA	-0.922145833333328	NA
69	123.02	NA	NA	-0.42081249999999	NA
70	125.98	NA	NA	0.647770833333335	NA
71	126.13	NA	NA	0.875354166666671	NA
72	126.39	NA	NA	0.714104166666667	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 106.09 & NA & NA & 0.458187499999998 & NA \tabularnewline
2 & 106.19 & NA & NA & 0.320520833333334 & NA \tabularnewline
3 & 106.2 & NA & NA & 0.108270833333331 & NA \tabularnewline
4 & 106.22 & NA & NA & -0.088145833333342 & NA \tabularnewline
5 & 106.22 & NA & NA & -0.311395833333335 & NA \tabularnewline
6 & 106.23 & NA & NA & -0.615729166666676 & NA \tabularnewline
7 & 106.23 & 105.921104166667 & 106.687083333333 & -0.765979166666664 & 0.308895833333366 \tabularnewline
8 & 106.61 & 105.900770833333 & 106.822916666667 & -0.922145833333328 & 0.709229166666674 \tabularnewline
9 & 106.95 & 106.535854166667 & 106.956666666667 & -0.42081249999999 & 0.414145833333336 \tabularnewline
10 & 107.2 & 107.7494375 & 107.101666666667 & 0.647770833333335 & -0.549437499999996 \tabularnewline
11 & 107.56 & 108.135354166667 & 107.26 & 0.875354166666671 & -0.575354166666671 \tabularnewline
12 & 107.72 & 108.134520833333 & 107.420416666667 & 0.714104166666667 & -0.414520833333341 \tabularnewline
13 & 107.74 & 108.0394375 & 107.58125 & 0.458187499999998 & -0.299437499999996 \tabularnewline
14 & 107.8 & 108.046770833333 & 107.72625 & 0.320520833333334 & -0.246770833333329 \tabularnewline
15 & 107.8 & 107.9824375 & 107.874166666667 & 0.108270833333331 & -0.182437500000006 \tabularnewline
16 & 108.1 & 108.0064375 & 108.094583333333 & -0.088145833333342 & 0.0935625000000044 \tabularnewline
17 & 108.14 & 108.051520833333 & 108.362916666667 & -0.311395833333335 & 0.0884791666666729 \tabularnewline
18 & 108.16 & 108.0034375 & 108.619166666667 & -0.615729166666676 & 0.156562500000007 \tabularnewline
19 & 108.16 & 108.103604166667 & 108.869583333333 & -0.765979166666664 & 0.0563958333333403 \tabularnewline
20 & 108.16 & 108.1986875 & 109.120833333333 & -0.922145833333328 & -0.0386874999999947 \tabularnewline
21 & 108.95 & 108.9516875 & 109.3725 & -0.42081249999999 & -0.00168749999998852 \tabularnewline
22 & 110.49 & 110.260270833333 & 109.6125 & 0.647770833333335 & 0.229729166666658 \tabularnewline
23 & 110.71 & 110.714520833333 & 109.839166666667 & 0.875354166666671 & -0.00452083333333064 \tabularnewline
24 & 110.72 & 110.7774375 & 110.063333333333 & 0.714104166666667 & -0.0574374999999918 \tabularnewline
25 & 110.75 & 110.7456875 & 110.2875 & 0.458187499999998 & 0.00431250000002592 \tabularnewline
26 & 110.82 & 110.835520833333 & 110.515 & 0.320520833333334 & -0.0155208333333121 \tabularnewline
27 & 110.82 & 110.842854166667 & 110.734583333333 & 0.108270833333331 & -0.0228541666666615 \tabularnewline
28 & 110.84 & 110.833104166667 & 110.92125 & -0.088145833333342 & 0.00689583333335975 \tabularnewline
29 & 110.84 & 110.789020833333 & 111.100416666667 & -0.311395833333335 & 0.0509791666666928 \tabularnewline
30 & 110.84 & 110.683020833333 & 111.29875 & -0.615729166666676 & 0.156979166666702 \tabularnewline
31 & 110.86 & 110.734020833333 & 111.5 & -0.765979166666664 & 0.125979166666681 \tabularnewline
32 & 110.92 & 110.7774375 & 111.699583333333 & -0.922145833333328 & 0.142562500000025 \tabularnewline
33 & 111.46 & 111.484604166667 & 111.905416666667 & -0.42081249999999 & -0.0246041666666628 \tabularnewline
34 & 112.46 & 112.769020833333 & 112.12125 & 0.647770833333335 & -0.309020833333349 \tabularnewline
35 & 113.04 & 113.225770833333 & 112.350416666667 & 0.875354166666671 & -0.185770833333322 \tabularnewline
36 & 113.15 & 113.3036875 & 112.589583333333 & 0.714104166666667 & -0.153687500000004 \tabularnewline
37 & 113.15 & 113.286104166667 & 112.827916666667 & 0.458187499999998 & -0.136104166666655 \tabularnewline
38 & 113.21 & 113.3871875 & 113.066666666667 & 0.320520833333334 & -0.177187499999988 \tabularnewline
39 & 113.37 & 113.461604166667 & 113.353333333333 & 0.108270833333331 & -0.0916041666666416 \tabularnewline
40 & 113.47 & 113.621020833333 & 113.709166666667 & -0.088145833333342 & -0.15102083333332 \tabularnewline
41 & 113.71 & 113.791104166667 & 114.1025 & -0.311395833333335 & -0.0811041666666625 \tabularnewline
42 & 113.71 & 113.896354166667 & 114.512083333333 & -0.615729166666676 & -0.186354166666661 \tabularnewline
43 & 113.71 & 114.1569375 & 114.922916666667 & -0.765979166666664 & -0.446937500000004 \tabularnewline
44 & 113.8 & 114.424520833333 & 115.346666666667 & -0.922145833333328 & -0.624520833333321 \tabularnewline
45 & 115.46 & 115.3566875 & 115.7775 & -0.42081249999999 & 0.10331250000003 \tabularnewline
46 & 117 & 116.8469375 & 116.199166666667 & 0.647770833333335 & 0.153062500000019 \tabularnewline
47 & 117.94 & 117.4849375 & 116.609583333333 & 0.875354166666671 & 0.455062500000025 \tabularnewline
48 & 118.08 & 117.726604166667 & 117.0125 & 0.714104166666667 & 0.353395833333337 \tabularnewline
49 & 118.08 & 117.874020833333 & 117.415833333333 & 0.458187499999998 & 0.205979166666665 \tabularnewline
50 & 118.45 & 118.1359375 & 117.815416666667 & 0.320520833333334 & 0.314062500000006 \tabularnewline
51 & 118.47 & 118.270770833333 & 118.1625 & 0.108270833333331 & 0.199229166666655 \tabularnewline
52 & 118.49 & 118.405604166667 & 118.49375 & -0.088145833333342 & 0.0843958333333319 \tabularnewline
53 & 118.54 & 118.522354166667 & 118.83375 & -0.311395833333335 & 0.0176458333333471 \tabularnewline
54 & 118.55 & 118.5321875 & 119.147916666667 & -0.615729166666676 & 0.0178125000000051 \tabularnewline
55 & 118.55 & 118.6944375 & 119.460416666667 & -0.765979166666664 & -0.144437499999995 \tabularnewline
56 & 118.55 & 118.8386875 & 119.760833333333 & -0.922145833333328 & -0.288687499999995 \tabularnewline
57 & 119.04 & 119.631270833333 & 120.052083333333 & -0.42081249999999 & -0.591270833333311 \tabularnewline
58 & 121.37 & 120.9944375 & 120.346666666667 & 0.647770833333335 & 0.375562500000015 \tabularnewline
59 & 121.73 & 121.519520833333 & 120.644166666667 & 0.875354166666671 & 0.210479166666687 \tabularnewline
60 & 121.83 & 121.657854166667 & 120.94375 & 0.714104166666667 & 0.172145833333346 \tabularnewline
61 & 121.83 & 121.704854166667 & 121.246666666667 & 0.458187499999998 & 0.125145833333349 \tabularnewline
62 & 121.91 & 121.8846875 & 121.564166666667 & 0.320520833333334 & 0.0253124999999983 \tabularnewline
63 & 122 & 122.0024375 & 121.894166666667 & 0.108270833333331 & -0.0024374999999992 \tabularnewline
64 & 122.03 & 122.1639375 & 122.252083333333 & -0.088145833333342 & -0.133937500000002 \tabularnewline
65 & 122.14 & 122.316104166667 & 122.6275 & -0.311395833333335 & -0.176104166666676 \tabularnewline
66 & 122.14 & 122.385104166667 & 123.000833333333 & -0.615729166666676 & -0.24510416666665 \tabularnewline
67 & 122.23 & NA & NA & -0.765979166666664 & NA \tabularnewline
68 & 122.49 & NA & NA & -0.922145833333328 & NA \tabularnewline
69 & 123.02 & NA & NA & -0.42081249999999 & NA \tabularnewline
70 & 125.98 & NA & NA & 0.647770833333335 & NA \tabularnewline
71 & 126.13 & NA & NA & 0.875354166666671 & NA \tabularnewline
72 & 126.39 & NA & NA & 0.714104166666667 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=152660&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]106.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.458187499999998[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]106.19[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.320520833333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]106.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.108270833333331[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]106.22[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.088145833333342[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]106.22[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.311395833333335[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]106.23[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.615729166666676[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]106.23[/C][C]105.921104166667[/C][C]106.687083333333[/C][C]-0.765979166666664[/C][C]0.308895833333366[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]106.61[/C][C]105.900770833333[/C][C]106.822916666667[/C][C]-0.922145833333328[/C][C]0.709229166666674[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]106.95[/C][C]106.535854166667[/C][C]106.956666666667[/C][C]-0.42081249999999[/C][C]0.414145833333336[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]107.2[/C][C]107.7494375[/C][C]107.101666666667[/C][C]0.647770833333335[/C][C]-0.549437499999996[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]107.56[/C][C]108.135354166667[/C][C]107.26[/C][C]0.875354166666671[/C][C]-0.575354166666671[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]107.72[/C][C]108.134520833333[/C][C]107.420416666667[/C][C]0.714104166666667[/C][C]-0.414520833333341[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]107.74[/C][C]108.0394375[/C][C]107.58125[/C][C]0.458187499999998[/C][C]-0.299437499999996[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]107.8[/C][C]108.046770833333[/C][C]107.72625[/C][C]0.320520833333334[/C][C]-0.246770833333329[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]107.8[/C][C]107.9824375[/C][C]107.874166666667[/C][C]0.108270833333331[/C][C]-0.182437500000006[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]108.1[/C][C]108.0064375[/C][C]108.094583333333[/C][C]-0.088145833333342[/C][C]0.0935625000000044[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]108.14[/C][C]108.051520833333[/C][C]108.362916666667[/C][C]-0.311395833333335[/C][C]0.0884791666666729[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]108.16[/C][C]108.0034375[/C][C]108.619166666667[/C][C]-0.615729166666676[/C][C]0.156562500000007[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]108.16[/C][C]108.103604166667[/C][C]108.869583333333[/C][C]-0.765979166666664[/C][C]0.0563958333333403[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]108.16[/C][C]108.1986875[/C][C]109.120833333333[/C][C]-0.922145833333328[/C][C]-0.0386874999999947[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]108.95[/C][C]108.9516875[/C][C]109.3725[/C][C]-0.42081249999999[/C][C]-0.00168749999998852[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]110.49[/C][C]110.260270833333[/C][C]109.6125[/C][C]0.647770833333335[/C][C]0.229729166666658[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]110.71[/C][C]110.714520833333[/C][C]109.839166666667[/C][C]0.875354166666671[/C][C]-0.00452083333333064[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]110.72[/C][C]110.7774375[/C][C]110.063333333333[/C][C]0.714104166666667[/C][C]-0.0574374999999918[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]110.75[/C][C]110.7456875[/C][C]110.2875[/C][C]0.458187499999998[/C][C]0.00431250000002592[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]110.82[/C][C]110.835520833333[/C][C]110.515[/C][C]0.320520833333334[/C][C]-0.0155208333333121[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]110.82[/C][C]110.842854166667[/C][C]110.734583333333[/C][C]0.108270833333331[/C][C]-0.0228541666666615[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]110.84[/C][C]110.833104166667[/C][C]110.92125[/C][C]-0.088145833333342[/C][C]0.00689583333335975[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]110.84[/C][C]110.789020833333[/C][C]111.100416666667[/C][C]-0.311395833333335[/C][C]0.0509791666666928[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]110.84[/C][C]110.683020833333[/C][C]111.29875[/C][C]-0.615729166666676[/C][C]0.156979166666702[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]110.86[/C][C]110.734020833333[/C][C]111.5[/C][C]-0.765979166666664[/C][C]0.125979166666681[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]110.92[/C][C]110.7774375[/C][C]111.699583333333[/C][C]-0.922145833333328[/C][C]0.142562500000025[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]111.46[/C][C]111.484604166667[/C][C]111.905416666667[/C][C]-0.42081249999999[/C][C]-0.0246041666666628[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]112.46[/C][C]112.769020833333[/C][C]112.12125[/C][C]0.647770833333335[/C][C]-0.309020833333349[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]113.04[/C][C]113.225770833333[/C][C]112.350416666667[/C][C]0.875354166666671[/C][C]-0.185770833333322[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]113.15[/C][C]113.3036875[/C][C]112.589583333333[/C][C]0.714104166666667[/C][C]-0.153687500000004[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]113.15[/C][C]113.286104166667[/C][C]112.827916666667[/C][C]0.458187499999998[/C][C]-0.136104166666655[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]113.21[/C][C]113.3871875[/C][C]113.066666666667[/C][C]0.320520833333334[/C][C]-0.177187499999988[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]113.37[/C][C]113.461604166667[/C][C]113.353333333333[/C][C]0.108270833333331[/C][C]-0.0916041666666416[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]113.47[/C][C]113.621020833333[/C][C]113.709166666667[/C][C]-0.088145833333342[/C][C]-0.15102083333332[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]113.71[/C][C]113.791104166667[/C][C]114.1025[/C][C]-0.311395833333335[/C][C]-0.0811041666666625[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]113.71[/C][C]113.896354166667[/C][C]114.512083333333[/C][C]-0.615729166666676[/C][C]-0.186354166666661[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]113.71[/C][C]114.1569375[/C][C]114.922916666667[/C][C]-0.765979166666664[/C][C]-0.446937500000004[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]113.8[/C][C]114.424520833333[/C][C]115.346666666667[/C][C]-0.922145833333328[/C][C]-0.624520833333321[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]115.46[/C][C]115.3566875[/C][C]115.7775[/C][C]-0.42081249999999[/C][C]0.10331250000003[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]117[/C][C]116.8469375[/C][C]116.199166666667[/C][C]0.647770833333335[/C][C]0.153062500000019[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]117.94[/C][C]117.4849375[/C][C]116.609583333333[/C][C]0.875354166666671[/C][C]0.455062500000025[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]118.08[/C][C]117.726604166667[/C][C]117.0125[/C][C]0.714104166666667[/C][C]0.353395833333337[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]118.08[/C][C]117.874020833333[/C][C]117.415833333333[/C][C]0.458187499999998[/C][C]0.205979166666665[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]118.45[/C][C]118.1359375[/C][C]117.815416666667[/C][C]0.320520833333334[/C][C]0.314062500000006[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]118.47[/C][C]118.270770833333[/C][C]118.1625[/C][C]0.108270833333331[/C][C]0.199229166666655[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]118.49[/C][C]118.405604166667[/C][C]118.49375[/C][C]-0.088145833333342[/C][C]0.0843958333333319[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]118.54[/C][C]118.522354166667[/C][C]118.83375[/C][C]-0.311395833333335[/C][C]0.0176458333333471[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]118.55[/C][C]118.5321875[/C][C]119.147916666667[/C][C]-0.615729166666676[/C][C]0.0178125000000051[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]118.55[/C][C]118.6944375[/C][C]119.460416666667[/C][C]-0.765979166666664[/C][C]-0.144437499999995[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]118.55[/C][C]118.8386875[/C][C]119.760833333333[/C][C]-0.922145833333328[/C][C]-0.288687499999995[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]119.04[/C][C]119.631270833333[/C][C]120.052083333333[/C][C]-0.42081249999999[/C][C]-0.591270833333311[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]121.37[/C][C]120.9944375[/C][C]120.346666666667[/C][C]0.647770833333335[/C][C]0.375562500000015[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]121.73[/C][C]121.519520833333[/C][C]120.644166666667[/C][C]0.875354166666671[/C][C]0.210479166666687[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]121.83[/C][C]121.657854166667[/C][C]120.94375[/C][C]0.714104166666667[/C][C]0.172145833333346[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]121.83[/C][C]121.704854166667[/C][C]121.246666666667[/C][C]0.458187499999998[/C][C]0.125145833333349[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]121.91[/C][C]121.8846875[/C][C]121.564166666667[/C][C]0.320520833333334[/C][C]0.0253124999999983[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]122[/C][C]122.0024375[/C][C]121.894166666667[/C][C]0.108270833333331[/C][C]-0.0024374999999992[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]122.03[/C][C]122.1639375[/C][C]122.252083333333[/C][C]-0.088145833333342[/C][C]-0.133937500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]122.14[/C][C]122.316104166667[/C][C]122.6275[/C][C]-0.311395833333335[/C][C]-0.176104166666676[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]122.14[/C][C]122.385104166667[/C][C]123.000833333333[/C][C]-0.615729166666676[/C][C]-0.24510416666665[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]122.23[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.765979166666664[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]122.49[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.922145833333328[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]123.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.42081249999999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]125.98[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.647770833333335[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]126.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.875354166666671[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]126.39[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.714104166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=152660&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=152660&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	106.09	NA	NA	0.458187499999998	NA
2	106.19	NA	NA	0.320520833333334	NA
3	106.2	NA	NA	0.108270833333331	NA
4	106.22	NA	NA	-0.088145833333342	NA
5	106.22	NA	NA	-0.311395833333335	NA
6	106.23	NA	NA	-0.615729166666676	NA
7	106.23	105.921104166667	106.687083333333	-0.765979166666664	0.308895833333366
8	106.61	105.900770833333	106.822916666667	-0.922145833333328	0.709229166666674
9	106.95	106.535854166667	106.956666666667	-0.42081249999999	0.414145833333336
10	107.2	107.7494375	107.101666666667	0.647770833333335	-0.549437499999996
11	107.56	108.135354166667	107.26	0.875354166666671	-0.575354166666671
12	107.72	108.134520833333	107.420416666667	0.714104166666667	-0.414520833333341
13	107.74	108.0394375	107.58125	0.458187499999998	-0.299437499999996
14	107.8	108.046770833333	107.72625	0.320520833333334	-0.246770833333329
15	107.8	107.9824375	107.874166666667	0.108270833333331	-0.182437500000006
16	108.1	108.0064375	108.094583333333	-0.088145833333342	0.0935625000000044
17	108.14	108.051520833333	108.362916666667	-0.311395833333335	0.0884791666666729
18	108.16	108.0034375	108.619166666667	-0.615729166666676	0.156562500000007
19	108.16	108.103604166667	108.869583333333	-0.765979166666664	0.0563958333333403
20	108.16	108.1986875	109.120833333333	-0.922145833333328	-0.0386874999999947
21	108.95	108.9516875	109.3725	-0.42081249999999	-0.00168749999998852
22	110.49	110.260270833333	109.6125	0.647770833333335	0.229729166666658
23	110.71	110.714520833333	109.839166666667	0.875354166666671	-0.00452083333333064
24	110.72	110.7774375	110.063333333333	0.714104166666667	-0.0574374999999918
25	110.75	110.7456875	110.2875	0.458187499999998	0.00431250000002592
26	110.82	110.835520833333	110.515	0.320520833333334	-0.0155208333333121
27	110.82	110.842854166667	110.734583333333	0.108270833333331	-0.0228541666666615
28	110.84	110.833104166667	110.92125	-0.088145833333342	0.00689583333335975
29	110.84	110.789020833333	111.100416666667	-0.311395833333335	0.0509791666666928
30	110.84	110.683020833333	111.29875	-0.615729166666676	0.156979166666702
31	110.86	110.734020833333	111.5	-0.765979166666664	0.125979166666681
32	110.92	110.7774375	111.699583333333	-0.922145833333328	0.142562500000025
33	111.46	111.484604166667	111.905416666667	-0.42081249999999	-0.0246041666666628
34	112.46	112.769020833333	112.12125	0.647770833333335	-0.309020833333349
35	113.04	113.225770833333	112.350416666667	0.875354166666671	-0.185770833333322
36	113.15	113.3036875	112.589583333333	0.714104166666667	-0.153687500000004
37	113.15	113.286104166667	112.827916666667	0.458187499999998	-0.136104166666655
38	113.21	113.3871875	113.066666666667	0.320520833333334	-0.177187499999988
39	113.37	113.461604166667	113.353333333333	0.108270833333331	-0.0916041666666416
40	113.47	113.621020833333	113.709166666667	-0.088145833333342	-0.15102083333332
41	113.71	113.791104166667	114.1025	-0.311395833333335	-0.0811041666666625
42	113.71	113.896354166667	114.512083333333	-0.615729166666676	-0.186354166666661
43	113.71	114.1569375	114.922916666667	-0.765979166666664	-0.446937500000004
44	113.8	114.424520833333	115.346666666667	-0.922145833333328	-0.624520833333321
45	115.46	115.3566875	115.7775	-0.42081249999999	0.10331250000003
46	117	116.8469375	116.199166666667	0.647770833333335	0.153062500000019
47	117.94	117.4849375	116.609583333333	0.875354166666671	0.455062500000025
48	118.08	117.726604166667	117.0125	0.714104166666667	0.353395833333337
49	118.08	117.874020833333	117.415833333333	0.458187499999998	0.205979166666665
50	118.45	118.1359375	117.815416666667	0.320520833333334	0.314062500000006
51	118.47	118.270770833333	118.1625	0.108270833333331	0.199229166666655
52	118.49	118.405604166667	118.49375	-0.088145833333342	0.0843958333333319
53	118.54	118.522354166667	118.83375	-0.311395833333335	0.0176458333333471
54	118.55	118.5321875	119.147916666667	-0.615729166666676	0.0178125000000051
55	118.55	118.6944375	119.460416666667	-0.765979166666664	-0.144437499999995
56	118.55	118.8386875	119.760833333333	-0.922145833333328	-0.288687499999995
57	119.04	119.631270833333	120.052083333333	-0.42081249999999	-0.591270833333311
58	121.37	120.9944375	120.346666666667	0.647770833333335	0.375562500000015
59	121.73	121.519520833333	120.644166666667	0.875354166666671	0.210479166666687
60	121.83	121.657854166667	120.94375	0.714104166666667	0.172145833333346
61	121.83	121.704854166667	121.246666666667	0.458187499999998	0.125145833333349
62	121.91	121.8846875	121.564166666667	0.320520833333334	0.0253124999999983
63	122	122.0024375	121.894166666667	0.108270833333331	-0.0024374999999992
64	122.03	122.1639375	122.252083333333	-0.088145833333342	-0.133937500000002
65	122.14	122.316104166667	122.6275	-0.311395833333335	-0.176104166666676
66	122.14	122.385104166667	123.000833333333	-0.615729166666676	-0.24510416666665
67	122.23	NA	NA	-0.765979166666664	NA
68	122.49	NA	NA	-0.922145833333328	NA
69	123.02	NA	NA	-0.42081249999999	NA
70	125.98	NA	NA	0.647770833333335	NA
71	126.13	NA	NA	0.875354166666671	NA
72	126.39	NA	NA	0.714104166666667	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