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, 14 Dec 2011 08:30:23 -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/14/t1323869589aeyaxhbczrrm516.htm/, Retrieved Wed, 01 May 2024 18:48:03 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=154945, Retrieved Wed, 01 May 2024 18:48:03 +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] [Multiplicatief de...] [2011-12-14 13:30:23] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1,26
1,27
1,24
1,25
1,27
1,25
1,26
1,27
1,26
1,26
1,28
1,27
1,28
1,27
1,26
1,27
1,27
1,28
1,27
1,26
1,3
1,31
1,28
1,29
1,31
1,29
1,29
1,32
1,3
1,29
1,31
1,29
1,33
1,35
1,32
1,33
1,34
1,34
1,33
1,33
1,35
1,32
1,35
1,32
1,36
1,37
1,34
1,32
1,34
1,32
1,33
1,35
1,33
1,33
1,35
1,33
1,36
1,39
1,37
1,37

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	1 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=154945&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]1 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=154945&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=154945&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	1 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	1.26	NA	NA	1.00759445980341	NA
2	1.27	NA	NA	0.996834443188929	NA
3	1.24	NA	NA	0.993589561647995	NA
4	1.25	NA	NA	1.00321609897225	NA
5	1.27	NA	NA	0.997640014483238	NA
6	1.25	NA	NA	0.990598421192143	NA
7	1.26	1.26193103690567	1.2625	0.999549336162909	0.99846977620076
8	1.27	1.24959591272858	1.26333333333333	0.989126052291752	1.01632854834397
9	1.26	1.27540921168636	1.26416666666667	1.0088932458956	0.987918221426376
10	1.26	1.28475782569551	1.26583333333333	1.01495022438092	0.980729577823659
11	1.28	1.26731036505441	1.26666666666667	1.00050818293769	1.01001304439347
12	1.27	1.26474682307015	1.26791666666667	0.997499959043165	1.00415354032446
13	1.28	1.27922513292541	1.26958333333333	1.00759445980341	1.00060573159067
14	1.27	1.26556439516528	1.26958333333333	0.996834443188929	1.00350484325544
15	1.26	1.26268673459433	1.27083333333333	0.993589561647995	0.99787220810933
16	1.27	1.27868251948172	1.27458333333333	1.00321609897225	0.99320979261902
17	1.27	1.2736537518236	1.27666666666667	0.997640014483238	0.997131283271949
18	1.28	1.26548948307296	1.2775	0.990598421192143	1.0114663275524
19	1.27	1.27900667139845	1.27958333333333	0.999549336162909	0.992958073167353
20	1.26	1.26772989035393	1.28166666666667	0.989126052291752	0.993902573085368
21	1.3	1.29516670441848	1.28375	1.0088932458956	1.00373179418915
22	1.31	1.3063255179636	1.28708333333333	1.01495022438092	1.002812837984
23	1.28	1.29107243439918	1.29041666666667	1.00050818293769	0.991423847257391
24	1.29	1.28885307208036	1.29208333333333	0.997499959043165	1.00088988259755
25	1.31	1.30399516339558	1.29416666666667	1.00759445980341	1.00460495312635
26	1.29	1.29297734235297	1.29708333333333	0.996834443188929	0.997697297349731
27	1.29	1.29125243449171	1.29958333333333	0.993589561647995	0.999030062241703
28	1.32	1.30668896891136	1.3025	1.00321609897225	1.01018683971881
29	1.3	1.30275158557936	1.30583333333333	0.997640014483238	0.997887866259523
30	1.29	1.29685843307738	1.30916666666667	0.990598421192143	0.994711502117386
31	1.31	1.31149202482375	1.31208333333333	0.999549336162909	0.998862345484754
32	1.29	1.30111289461877	1.31541666666667	0.989126052291752	0.991458931300477
33	1.33	1.33089834021061	1.31916666666667	1.0088932458956	0.999325012148959
34	1.35	1.34100298396329	1.32125	1.01495022438092	1.00670916928919
35	1.32	1.32442270716377	1.32375	1.00050818293769	0.99666065287174
36	1.33	1.32376557064687	1.32708333333333	0.997499959043165	1.00470961739101
37	1.34	1.34010063153853	1.33	1.00759445980341	0.999924907476225
38	1.34	1.32869724323391	1.33291666666667	0.996834443188929	1.0085066457567
39	1.33	1.32685606045076	1.33541666666667	0.993589561647995	1.0023694654175
40	1.33	1.34180153237539	1.3375	1.00321609897225	0.99120471091243
41	1.35	1.3360062527288	1.33916666666667	0.997640014483238	1.0104743127082
42	1.32	1.32698913505531	1.33958333333333	0.990598421192143	0.994733087957788
43	1.35	1.33856315267816	1.33916666666667	0.999549336162909	1.0085441223292
44	1.32	1.32378036665046	1.33833333333333	0.989126052291752	0.997144264452247
45	1.36	1.34939471638537	1.3375	1.0088932458956	1.00785928941759
46	1.37	1.35834171696313	1.33833333333333	1.01495022438092	1.00858273208522
47	1.34	1.33901345149828	1.33833333333333	1.00050818293769	1.00073677265947
48	1.32	1.33457182020317	1.33791666666667	0.997499959043165	0.989081276869049
49	1.34	1.3484972520369	1.33833333333333	1.00759445980341	0.993698724988826
50	1.32	1.33451211081918	1.33875	0.996834443188929	0.989125530820196
51	1.33	1.33058202130694	1.33916666666667	0.993589561647995	0.999562581413532
52	1.35	1.34430957262282	1.34	1.00321609897225	1.0042329739318
53	1.33	1.33891603610438	1.34208333333333	0.997640014483238	0.99334085494239
54	1.33	1.3327676258456	1.34541666666667	0.990598421192143	0.997923399554488
55	1.35	NA	NA	0.999549336162909	NA
56	1.33	NA	NA	0.989126052291752	NA
57	1.36	NA	NA	1.0088932458956	NA
58	1.39	NA	NA	1.01495022438092	NA
59	1.37	NA	NA	1.00050818293769	NA
60	1.37	NA	NA	0.997499959043165	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.26 & NA & NA & 1.00759445980341 & NA \tabularnewline
2 & 1.27 & NA & NA & 0.996834443188929 & NA \tabularnewline
3 & 1.24 & NA & NA & 0.993589561647995 & NA \tabularnewline
4 & 1.25 & NA & NA & 1.00321609897225 & NA \tabularnewline
5 & 1.27 & NA & NA & 0.997640014483238 & NA \tabularnewline
6 & 1.25 & NA & NA & 0.990598421192143 & NA \tabularnewline
7 & 1.26 & 1.26193103690567 & 1.2625 & 0.999549336162909 & 0.99846977620076 \tabularnewline
8 & 1.27 & 1.24959591272858 & 1.26333333333333 & 0.989126052291752 & 1.01632854834397 \tabularnewline
9 & 1.26 & 1.27540921168636 & 1.26416666666667 & 1.0088932458956 & 0.987918221426376 \tabularnewline
10 & 1.26 & 1.28475782569551 & 1.26583333333333 & 1.01495022438092 & 0.980729577823659 \tabularnewline
11 & 1.28 & 1.26731036505441 & 1.26666666666667 & 1.00050818293769 & 1.01001304439347 \tabularnewline
12 & 1.27 & 1.26474682307015 & 1.26791666666667 & 0.997499959043165 & 1.00415354032446 \tabularnewline
13 & 1.28 & 1.27922513292541 & 1.26958333333333 & 1.00759445980341 & 1.00060573159067 \tabularnewline
14 & 1.27 & 1.26556439516528 & 1.26958333333333 & 0.996834443188929 & 1.00350484325544 \tabularnewline
15 & 1.26 & 1.26268673459433 & 1.27083333333333 & 0.993589561647995 & 0.99787220810933 \tabularnewline
16 & 1.27 & 1.27868251948172 & 1.27458333333333 & 1.00321609897225 & 0.99320979261902 \tabularnewline
17 & 1.27 & 1.2736537518236 & 1.27666666666667 & 0.997640014483238 & 0.997131283271949 \tabularnewline
18 & 1.28 & 1.26548948307296 & 1.2775 & 0.990598421192143 & 1.0114663275524 \tabularnewline
19 & 1.27 & 1.27900667139845 & 1.27958333333333 & 0.999549336162909 & 0.992958073167353 \tabularnewline
20 & 1.26 & 1.26772989035393 & 1.28166666666667 & 0.989126052291752 & 0.993902573085368 \tabularnewline
21 & 1.3 & 1.29516670441848 & 1.28375 & 1.0088932458956 & 1.00373179418915 \tabularnewline
22 & 1.31 & 1.3063255179636 & 1.28708333333333 & 1.01495022438092 & 1.002812837984 \tabularnewline
23 & 1.28 & 1.29107243439918 & 1.29041666666667 & 1.00050818293769 & 0.991423847257391 \tabularnewline
24 & 1.29 & 1.28885307208036 & 1.29208333333333 & 0.997499959043165 & 1.00088988259755 \tabularnewline
25 & 1.31 & 1.30399516339558 & 1.29416666666667 & 1.00759445980341 & 1.00460495312635 \tabularnewline
26 & 1.29 & 1.29297734235297 & 1.29708333333333 & 0.996834443188929 & 0.997697297349731 \tabularnewline
27 & 1.29 & 1.29125243449171 & 1.29958333333333 & 0.993589561647995 & 0.999030062241703 \tabularnewline
28 & 1.32 & 1.30668896891136 & 1.3025 & 1.00321609897225 & 1.01018683971881 \tabularnewline
29 & 1.3 & 1.30275158557936 & 1.30583333333333 & 0.997640014483238 & 0.997887866259523 \tabularnewline
30 & 1.29 & 1.29685843307738 & 1.30916666666667 & 0.990598421192143 & 0.994711502117386 \tabularnewline
31 & 1.31 & 1.31149202482375 & 1.31208333333333 & 0.999549336162909 & 0.998862345484754 \tabularnewline
32 & 1.29 & 1.30111289461877 & 1.31541666666667 & 0.989126052291752 & 0.991458931300477 \tabularnewline
33 & 1.33 & 1.33089834021061 & 1.31916666666667 & 1.0088932458956 & 0.999325012148959 \tabularnewline
34 & 1.35 & 1.34100298396329 & 1.32125 & 1.01495022438092 & 1.00670916928919 \tabularnewline
35 & 1.32 & 1.32442270716377 & 1.32375 & 1.00050818293769 & 0.99666065287174 \tabularnewline
36 & 1.33 & 1.32376557064687 & 1.32708333333333 & 0.997499959043165 & 1.00470961739101 \tabularnewline
37 & 1.34 & 1.34010063153853 & 1.33 & 1.00759445980341 & 0.999924907476225 \tabularnewline
38 & 1.34 & 1.32869724323391 & 1.33291666666667 & 0.996834443188929 & 1.0085066457567 \tabularnewline
39 & 1.33 & 1.32685606045076 & 1.33541666666667 & 0.993589561647995 & 1.0023694654175 \tabularnewline
40 & 1.33 & 1.34180153237539 & 1.3375 & 1.00321609897225 & 0.99120471091243 \tabularnewline
41 & 1.35 & 1.3360062527288 & 1.33916666666667 & 0.997640014483238 & 1.0104743127082 \tabularnewline
42 & 1.32 & 1.32698913505531 & 1.33958333333333 & 0.990598421192143 & 0.994733087957788 \tabularnewline
43 & 1.35 & 1.33856315267816 & 1.33916666666667 & 0.999549336162909 & 1.0085441223292 \tabularnewline
44 & 1.32 & 1.32378036665046 & 1.33833333333333 & 0.989126052291752 & 0.997144264452247 \tabularnewline
45 & 1.36 & 1.34939471638537 & 1.3375 & 1.0088932458956 & 1.00785928941759 \tabularnewline
46 & 1.37 & 1.35834171696313 & 1.33833333333333 & 1.01495022438092 & 1.00858273208522 \tabularnewline
47 & 1.34 & 1.33901345149828 & 1.33833333333333 & 1.00050818293769 & 1.00073677265947 \tabularnewline
48 & 1.32 & 1.33457182020317 & 1.33791666666667 & 0.997499959043165 & 0.989081276869049 \tabularnewline
49 & 1.34 & 1.3484972520369 & 1.33833333333333 & 1.00759445980341 & 0.993698724988826 \tabularnewline
50 & 1.32 & 1.33451211081918 & 1.33875 & 0.996834443188929 & 0.989125530820196 \tabularnewline
51 & 1.33 & 1.33058202130694 & 1.33916666666667 & 0.993589561647995 & 0.999562581413532 \tabularnewline
52 & 1.35 & 1.34430957262282 & 1.34 & 1.00321609897225 & 1.0042329739318 \tabularnewline
53 & 1.33 & 1.33891603610438 & 1.34208333333333 & 0.997640014483238 & 0.99334085494239 \tabularnewline
54 & 1.33 & 1.3327676258456 & 1.34541666666667 & 0.990598421192143 & 0.997923399554488 \tabularnewline
55 & 1.35 & NA & NA & 0.999549336162909 & NA \tabularnewline
56 & 1.33 & NA & NA & 0.989126052291752 & NA \tabularnewline
57 & 1.36 & NA & NA & 1.0088932458956 & NA \tabularnewline
58 & 1.39 & NA & NA & 1.01495022438092 & NA \tabularnewline
59 & 1.37 & NA & NA & 1.00050818293769 & NA \tabularnewline
60 & 1.37 & NA & NA & 0.997499959043165 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=154945&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]1.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00759445980341[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.27[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.996834443188929[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.993589561647995[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00321609897225[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.27[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.997640014483238[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.990598421192143[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.26[/C][C]1.26193103690567[/C][C]1.2625[/C][C]0.999549336162909[/C][C]0.99846977620076[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.27[/C][C]1.24959591272858[/C][C]1.26333333333333[/C][C]0.989126052291752[/C][C]1.01632854834397[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.26[/C][C]1.27540921168636[/C][C]1.26416666666667[/C][C]1.0088932458956[/C][C]0.987918221426376[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.26[/C][C]1.28475782569551[/C][C]1.26583333333333[/C][C]1.01495022438092[/C][C]0.980729577823659[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.28[/C][C]1.26731036505441[/C][C]1.26666666666667[/C][C]1.00050818293769[/C][C]1.01001304439347[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.27[/C][C]1.26474682307015[/C][C]1.26791666666667[/C][C]0.997499959043165[/C][C]1.00415354032446[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.28[/C][C]1.27922513292541[/C][C]1.26958333333333[/C][C]1.00759445980341[/C][C]1.00060573159067[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.27[/C][C]1.26556439516528[/C][C]1.26958333333333[/C][C]0.996834443188929[/C][C]1.00350484325544[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.26[/C][C]1.26268673459433[/C][C]1.27083333333333[/C][C]0.993589561647995[/C][C]0.99787220810933[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.27[/C][C]1.27868251948172[/C][C]1.27458333333333[/C][C]1.00321609897225[/C][C]0.99320979261902[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.27[/C][C]1.2736537518236[/C][C]1.27666666666667[/C][C]0.997640014483238[/C][C]0.997131283271949[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.28[/C][C]1.26548948307296[/C][C]1.2775[/C][C]0.990598421192143[/C][C]1.0114663275524[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.27[/C][C]1.27900667139845[/C][C]1.27958333333333[/C][C]0.999549336162909[/C][C]0.992958073167353[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.26[/C][C]1.26772989035393[/C][C]1.28166666666667[/C][C]0.989126052291752[/C][C]0.993902573085368[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.3[/C][C]1.29516670441848[/C][C]1.28375[/C][C]1.0088932458956[/C][C]1.00373179418915[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.31[/C][C]1.3063255179636[/C][C]1.28708333333333[/C][C]1.01495022438092[/C][C]1.002812837984[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.28[/C][C]1.29107243439918[/C][C]1.29041666666667[/C][C]1.00050818293769[/C][C]0.991423847257391[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.29[/C][C]1.28885307208036[/C][C]1.29208333333333[/C][C]0.997499959043165[/C][C]1.00088988259755[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.31[/C][C]1.30399516339558[/C][C]1.29416666666667[/C][C]1.00759445980341[/C][C]1.00460495312635[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.29[/C][C]1.29297734235297[/C][C]1.29708333333333[/C][C]0.996834443188929[/C][C]0.997697297349731[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.29[/C][C]1.29125243449171[/C][C]1.29958333333333[/C][C]0.993589561647995[/C][C]0.999030062241703[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.32[/C][C]1.30668896891136[/C][C]1.3025[/C][C]1.00321609897225[/C][C]1.01018683971881[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.3[/C][C]1.30275158557936[/C][C]1.30583333333333[/C][C]0.997640014483238[/C][C]0.997887866259523[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.29[/C][C]1.29685843307738[/C][C]1.30916666666667[/C][C]0.990598421192143[/C][C]0.994711502117386[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.31[/C][C]1.31149202482375[/C][C]1.31208333333333[/C][C]0.999549336162909[/C][C]0.998862345484754[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.29[/C][C]1.30111289461877[/C][C]1.31541666666667[/C][C]0.989126052291752[/C][C]0.991458931300477[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.33[/C][C]1.33089834021061[/C][C]1.31916666666667[/C][C]1.0088932458956[/C][C]0.999325012148959[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.35[/C][C]1.34100298396329[/C][C]1.32125[/C][C]1.01495022438092[/C][C]1.00670916928919[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.32[/C][C]1.32442270716377[/C][C]1.32375[/C][C]1.00050818293769[/C][C]0.99666065287174[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.33[/C][C]1.32376557064687[/C][C]1.32708333333333[/C][C]0.997499959043165[/C][C]1.00470961739101[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.34[/C][C]1.34010063153853[/C][C]1.33[/C][C]1.00759445980341[/C][C]0.999924907476225[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.34[/C][C]1.32869724323391[/C][C]1.33291666666667[/C][C]0.996834443188929[/C][C]1.0085066457567[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.33[/C][C]1.32685606045076[/C][C]1.33541666666667[/C][C]0.993589561647995[/C][C]1.0023694654175[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.33[/C][C]1.34180153237539[/C][C]1.3375[/C][C]1.00321609897225[/C][C]0.99120471091243[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.35[/C][C]1.3360062527288[/C][C]1.33916666666667[/C][C]0.997640014483238[/C][C]1.0104743127082[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.32[/C][C]1.32698913505531[/C][C]1.33958333333333[/C][C]0.990598421192143[/C][C]0.994733087957788[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.35[/C][C]1.33856315267816[/C][C]1.33916666666667[/C][C]0.999549336162909[/C][C]1.0085441223292[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.32[/C][C]1.32378036665046[/C][C]1.33833333333333[/C][C]0.989126052291752[/C][C]0.997144264452247[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.36[/C][C]1.34939471638537[/C][C]1.3375[/C][C]1.0088932458956[/C][C]1.00785928941759[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.37[/C][C]1.35834171696313[/C][C]1.33833333333333[/C][C]1.01495022438092[/C][C]1.00858273208522[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.34[/C][C]1.33901345149828[/C][C]1.33833333333333[/C][C]1.00050818293769[/C][C]1.00073677265947[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.32[/C][C]1.33457182020317[/C][C]1.33791666666667[/C][C]0.997499959043165[/C][C]0.989081276869049[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.34[/C][C]1.3484972520369[/C][C]1.33833333333333[/C][C]1.00759445980341[/C][C]0.993698724988826[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.32[/C][C]1.33451211081918[/C][C]1.33875[/C][C]0.996834443188929[/C][C]0.989125530820196[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.33[/C][C]1.33058202130694[/C][C]1.33916666666667[/C][C]0.993589561647995[/C][C]0.999562581413532[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.35[/C][C]1.34430957262282[/C][C]1.34[/C][C]1.00321609897225[/C][C]1.0042329739318[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.33[/C][C]1.33891603610438[/C][C]1.34208333333333[/C][C]0.997640014483238[/C][C]0.99334085494239[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.33[/C][C]1.3327676258456[/C][C]1.34541666666667[/C][C]0.990598421192143[/C][C]0.997923399554488[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.35[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999549336162909[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.989126052291752[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.36[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0088932458956[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.39[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01495022438092[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.37[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00050818293769[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.37[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.997499959043165[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=154945&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=154945&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	1.26	NA	NA	1.00759445980341	NA
2	1.27	NA	NA	0.996834443188929	NA
3	1.24	NA	NA	0.993589561647995	NA
4	1.25	NA	NA	1.00321609897225	NA
5	1.27	NA	NA	0.997640014483238	NA
6	1.25	NA	NA	0.990598421192143	NA
7	1.26	1.26193103690567	1.2625	0.999549336162909	0.99846977620076
8	1.27	1.24959591272858	1.26333333333333	0.989126052291752	1.01632854834397
9	1.26	1.27540921168636	1.26416666666667	1.0088932458956	0.987918221426376
10	1.26	1.28475782569551	1.26583333333333	1.01495022438092	0.980729577823659
11	1.28	1.26731036505441	1.26666666666667	1.00050818293769	1.01001304439347
12	1.27	1.26474682307015	1.26791666666667	0.997499959043165	1.00415354032446
13	1.28	1.27922513292541	1.26958333333333	1.00759445980341	1.00060573159067
14	1.27	1.26556439516528	1.26958333333333	0.996834443188929	1.00350484325544
15	1.26	1.26268673459433	1.27083333333333	0.993589561647995	0.99787220810933
16	1.27	1.27868251948172	1.27458333333333	1.00321609897225	0.99320979261902
17	1.27	1.2736537518236	1.27666666666667	0.997640014483238	0.997131283271949
18	1.28	1.26548948307296	1.2775	0.990598421192143	1.0114663275524
19	1.27	1.27900667139845	1.27958333333333	0.999549336162909	0.992958073167353
20	1.26	1.26772989035393	1.28166666666667	0.989126052291752	0.993902573085368
21	1.3	1.29516670441848	1.28375	1.0088932458956	1.00373179418915
22	1.31	1.3063255179636	1.28708333333333	1.01495022438092	1.002812837984
23	1.28	1.29107243439918	1.29041666666667	1.00050818293769	0.991423847257391
24	1.29	1.28885307208036	1.29208333333333	0.997499959043165	1.00088988259755
25	1.31	1.30399516339558	1.29416666666667	1.00759445980341	1.00460495312635
26	1.29	1.29297734235297	1.29708333333333	0.996834443188929	0.997697297349731
27	1.29	1.29125243449171	1.29958333333333	0.993589561647995	0.999030062241703
28	1.32	1.30668896891136	1.3025	1.00321609897225	1.01018683971881
29	1.3	1.30275158557936	1.30583333333333	0.997640014483238	0.997887866259523
30	1.29	1.29685843307738	1.30916666666667	0.990598421192143	0.994711502117386
31	1.31	1.31149202482375	1.31208333333333	0.999549336162909	0.998862345484754
32	1.29	1.30111289461877	1.31541666666667	0.989126052291752	0.991458931300477
33	1.33	1.33089834021061	1.31916666666667	1.0088932458956	0.999325012148959
34	1.35	1.34100298396329	1.32125	1.01495022438092	1.00670916928919
35	1.32	1.32442270716377	1.32375	1.00050818293769	0.99666065287174
36	1.33	1.32376557064687	1.32708333333333	0.997499959043165	1.00470961739101
37	1.34	1.34010063153853	1.33	1.00759445980341	0.999924907476225
38	1.34	1.32869724323391	1.33291666666667	0.996834443188929	1.0085066457567
39	1.33	1.32685606045076	1.33541666666667	0.993589561647995	1.0023694654175
40	1.33	1.34180153237539	1.3375	1.00321609897225	0.99120471091243
41	1.35	1.3360062527288	1.33916666666667	0.997640014483238	1.0104743127082
42	1.32	1.32698913505531	1.33958333333333	0.990598421192143	0.994733087957788
43	1.35	1.33856315267816	1.33916666666667	0.999549336162909	1.0085441223292
44	1.32	1.32378036665046	1.33833333333333	0.989126052291752	0.997144264452247
45	1.36	1.34939471638537	1.3375	1.0088932458956	1.00785928941759
46	1.37	1.35834171696313	1.33833333333333	1.01495022438092	1.00858273208522
47	1.34	1.33901345149828	1.33833333333333	1.00050818293769	1.00073677265947
48	1.32	1.33457182020317	1.33791666666667	0.997499959043165	0.989081276869049
49	1.34	1.3484972520369	1.33833333333333	1.00759445980341	0.993698724988826
50	1.32	1.33451211081918	1.33875	0.996834443188929	0.989125530820196
51	1.33	1.33058202130694	1.33916666666667	0.993589561647995	0.999562581413532
52	1.35	1.34430957262282	1.34	1.00321609897225	1.0042329739318
53	1.33	1.33891603610438	1.34208333333333	0.997640014483238	0.99334085494239
54	1.33	1.3327676258456	1.34541666666667	0.990598421192143	0.997923399554488
55	1.35	NA	NA	0.999549336162909	NA
56	1.33	NA	NA	0.989126052291752	NA
57	1.36	NA	NA	1.0088932458956	NA
58	1.39	NA	NA	1.01495022438092	NA
59	1.37	NA	NA	1.00050818293769	NA
60	1.37	NA	NA	0.997499959043165	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 = multiplicative ; par2 = 12 ;

Parameters (R input):

par1 = multiplicative ; 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