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 08:37:59 -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/t1323869908y5b8a8uk3coh4i2.htm/, Retrieved Wed, 01 May 2024 19:34:45 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=154949, Retrieved Wed, 01 May 2024 19:34:45 +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] [] [2011-12-14 13:37:59] [704adabfc46bcbd971bf5c1481d7b31c] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

2,02
2,02
2,02
2,02
2,03
2,03
2,03
2,04
2,04
2,05
2,06
2,06
2,07
2,08
2,08
2,08
2,09
2,09
2,09
2,1
2,1
2,1
2,11
2,11
2,11
2,13
2,18
2,2
2,21
2,21
2,22
2,22
2,23
2,23
2,23
2,23
2,24
2,25
2,26
2,27
2,28
2,29
2,3
2,3
2,3
2,32
2,32
2,32
2,33
2,34
2,34
2,34
2,35
2,35
2,36
2,37
2,37
2,37
2,38
2,38
2,38
2,39
2,4
2,41
2,42
2,43
2,43
2,43
2,43
2,44
2,44
2,45

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=154949&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=154949&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=154949&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	2.02	NA	NA	-0.00959027777777743	NA
2	2.02	NA	NA	-0.0041736111111109	NA
3	2.02	NA	NA	0.00332638888888885	NA
4	2.02	NA	NA	0.00482638888888891	NA
5	2.03	NA	NA	0.00840972222222192	NA
6	2.03	NA	NA	0.00599305555555549	NA
7	2.03	2.03999305555556	2.03708333333333	0.00290972222222221	-0.0099930555555554
8	2.04	2.04449305555556	2.04166666666667	0.00282638888888895	-0.00449305555555535
9	2.04	2.04524305555556	2.04666666666667	-0.00142361111111091	-0.00524305555555538
10	2.05	2.04982638888889	2.05166666666667	-0.00184027777777782	0.000173611111111249
11	2.06	2.05432638888889	2.05666666666667	-0.00234027777777799	0.00567361111111131
12	2.06	2.05274305555556	2.06166666666667	-0.00892361111111128	0.0072569444444448
13	2.07	2.05707638888889	2.06666666666667	-0.00959027777777743	0.0129236111111108
14	2.08	2.06749305555556	2.07166666666667	-0.0041736111111109	0.0125069444444446
15	2.08	2.07999305555556	2.07666666666667	0.00332638888888885	6.94444444437892e-06
16	2.08	2.08607638888889	2.08125	0.00482638888888891	-0.00607638888888884
17	2.09	2.09382638888889	2.08541666666667	0.00840972222222192	-0.00382638888888875
18	2.09	2.09557638888889	2.08958333333333	0.00599305555555549	-0.00557638888888912
19	2.09	2.09624305555556	2.09333333333333	0.00290972222222221	-0.00624305555555571
20	2.1	2.09990972222222	2.09708333333333	0.00282638888888895	9.02777777787023e-05
21	2.1	2.10190972222222	2.10333333333333	-0.00142361111111091	-0.00190972222222152
22	2.1	2.11065972222222	2.1125	-0.00184027777777782	-0.0106597222222216
23	2.11	2.12015972222222	2.1225	-0.00234027777777799	-0.0101597222222218
24	2.11	2.12357638888889	2.1325	-0.00892361111111128	-0.0135763888888887
25	2.11	2.13332638888889	2.14291666666667	-0.00959027777777743	-0.023326388888889
26	2.13	2.14915972222222	2.15333333333333	-0.0041736111111109	-0.0191597222222226
27	2.18	2.16707638888889	2.16375	0.00332638888888885	0.0129236111111113
28	2.2	2.17940972222222	2.17458333333333	0.00482638888888891	0.020590277777778
29	2.21	2.19340972222222	2.185	0.00840972222222192	0.016590277777778
30	2.21	2.20099305555556	2.195	0.00599305555555549	0.00900694444444472
31	2.22	2.20832638888889	2.20541666666667	0.00290972222222221	0.0116736111111115
32	2.22	2.21865972222222	2.21583333333333	0.00282638888888895	0.00134027777777801
33	2.23	2.22274305555556	2.22416666666667	-0.00142361111111091	0.0072569444444448
34	2.23	2.22857638888889	2.23041666666667	-0.00184027777777782	0.001423611111111
35	2.23	2.23390972222222	2.23625	-0.00234027777777799	-0.00390972222222219
36	2.23	2.23357638888889	2.2425	-0.00892361111111128	-0.00357638888888889
37	2.24	2.23957638888889	2.24916666666667	-0.00959027777777743	0.000423611111111555
38	2.25	2.25165972222222	2.25583333333333	-0.0041736111111109	-0.0016597222222221
39	2.26	2.26540972222222	2.26208333333333	0.00332638888888885	-0.00540972222222225
40	2.27	2.27357638888889	2.26875	0.00482638888888891	-0.00357638888888889
41	2.28	2.28465972222222	2.27625	0.00840972222222192	-0.00465972222222177
42	2.29	2.28974305555555	2.28375	0.00599305555555549	0.000256944444445129
43	2.3	2.29415972222222	2.29125	0.00290972222222221	0.00584027777777774
44	2.3	2.30157638888889	2.29875	0.00282638888888895	-0.00157638888888911
45	2.3	2.30440972222222	2.30583333333333	-0.00142361111111091	-0.00440972222222236
46	2.32	2.31024305555556	2.31208333333333	-0.00184027777777782	0.0097569444444443
47	2.32	2.31557638888889	2.31791666666667	-0.00234027777777799	0.00442361111111111
48	2.32	2.31440972222222	2.32333333333333	-0.00892361111111128	0.00559027777777832
49	2.33	2.31874305555556	2.32833333333333	-0.00959027777777743	0.0112569444444448
50	2.34	2.32957638888889	2.33375	-0.0041736111111109	0.0104236111111113
51	2.34	2.34290972222222	2.33958333333333	0.00332638888888885	-0.0029097222222223
52	2.34	2.34940972222222	2.34458333333333	0.00482638888888891	-0.0094097222222227
53	2.35	2.35757638888889	2.34916666666667	0.00840972222222192	-0.0075763888888889
54	2.35	2.36015972222222	2.35416666666667	0.00599305555555549	-0.0101597222222223
55	2.36	2.36165972222222	2.35875	0.00290972222222221	-0.0016597222222221
56	2.37	2.36574305555556	2.36291666666667	0.00282638888888895	0.00425694444444469
57	2.37	2.36607638888889	2.3675	-0.00142361111111091	0.00392361111111139
58	2.37	2.37107638888889	2.37291666666667	-0.00184027777777782	-0.00107638888888895
59	2.38	2.37640972222222	2.37875	-0.00234027777777799	0.00359027777777765
60	2.38	2.37607638888889	2.385	-0.00892361111111128	0.00392361111111095
61	2.38	2.38165972222222	2.39125	-0.00959027777777743	-0.00165972222222166
62	2.39	2.39249305555556	2.39666666666667	-0.0041736111111109	-0.00249305555555512
63	2.4	2.40499305555556	2.40166666666667	0.00332638888888885	-0.00499305555555551
64	2.41	2.41190972222222	2.40708333333333	0.00482638888888891	-0.00190972222222197
65	2.42	2.42090972222222	2.4125	0.00840972222222192	-0.000909722222222076
66	2.43	2.42390972222222	2.41791666666667	0.00599305555555549	0.00609027777777849
67	2.43	NA	NA	0.00290972222222221	NA
68	2.43	NA	NA	0.00282638888888895	NA
69	2.43	NA	NA	-0.00142361111111091	NA
70	2.44	NA	NA	-0.00184027777777782	NA
71	2.44	NA	NA	-0.00234027777777799	NA
72	2.45	NA	NA	-0.00892361111111128	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.02 & NA & NA & -0.00959027777777743 & NA \tabularnewline
2 & 2.02 & NA & NA & -0.0041736111111109 & NA \tabularnewline
3 & 2.02 & NA & NA & 0.00332638888888885 & NA \tabularnewline
4 & 2.02 & NA & NA & 0.00482638888888891 & NA \tabularnewline
5 & 2.03 & NA & NA & 0.00840972222222192 & NA \tabularnewline
6 & 2.03 & NA & NA & 0.00599305555555549 & NA \tabularnewline
7 & 2.03 & 2.03999305555556 & 2.03708333333333 & 0.00290972222222221 & -0.0099930555555554 \tabularnewline
8 & 2.04 & 2.04449305555556 & 2.04166666666667 & 0.00282638888888895 & -0.00449305555555535 \tabularnewline
9 & 2.04 & 2.04524305555556 & 2.04666666666667 & -0.00142361111111091 & -0.00524305555555538 \tabularnewline
10 & 2.05 & 2.04982638888889 & 2.05166666666667 & -0.00184027777777782 & 0.000173611111111249 \tabularnewline
11 & 2.06 & 2.05432638888889 & 2.05666666666667 & -0.00234027777777799 & 0.00567361111111131 \tabularnewline
12 & 2.06 & 2.05274305555556 & 2.06166666666667 & -0.00892361111111128 & 0.0072569444444448 \tabularnewline
13 & 2.07 & 2.05707638888889 & 2.06666666666667 & -0.00959027777777743 & 0.0129236111111108 \tabularnewline
14 & 2.08 & 2.06749305555556 & 2.07166666666667 & -0.0041736111111109 & 0.0125069444444446 \tabularnewline
15 & 2.08 & 2.07999305555556 & 2.07666666666667 & 0.00332638888888885 & 6.94444444437892e-06 \tabularnewline
16 & 2.08 & 2.08607638888889 & 2.08125 & 0.00482638888888891 & -0.00607638888888884 \tabularnewline
17 & 2.09 & 2.09382638888889 & 2.08541666666667 & 0.00840972222222192 & -0.00382638888888875 \tabularnewline
18 & 2.09 & 2.09557638888889 & 2.08958333333333 & 0.00599305555555549 & -0.00557638888888912 \tabularnewline
19 & 2.09 & 2.09624305555556 & 2.09333333333333 & 0.00290972222222221 & -0.00624305555555571 \tabularnewline
20 & 2.1 & 2.09990972222222 & 2.09708333333333 & 0.00282638888888895 & 9.02777777787023e-05 \tabularnewline
21 & 2.1 & 2.10190972222222 & 2.10333333333333 & -0.00142361111111091 & -0.00190972222222152 \tabularnewline
22 & 2.1 & 2.11065972222222 & 2.1125 & -0.00184027777777782 & -0.0106597222222216 \tabularnewline
23 & 2.11 & 2.12015972222222 & 2.1225 & -0.00234027777777799 & -0.0101597222222218 \tabularnewline
24 & 2.11 & 2.12357638888889 & 2.1325 & -0.00892361111111128 & -0.0135763888888887 \tabularnewline
25 & 2.11 & 2.13332638888889 & 2.14291666666667 & -0.00959027777777743 & -0.023326388888889 \tabularnewline
26 & 2.13 & 2.14915972222222 & 2.15333333333333 & -0.0041736111111109 & -0.0191597222222226 \tabularnewline
27 & 2.18 & 2.16707638888889 & 2.16375 & 0.00332638888888885 & 0.0129236111111113 \tabularnewline
28 & 2.2 & 2.17940972222222 & 2.17458333333333 & 0.00482638888888891 & 0.020590277777778 \tabularnewline
29 & 2.21 & 2.19340972222222 & 2.185 & 0.00840972222222192 & 0.016590277777778 \tabularnewline
30 & 2.21 & 2.20099305555556 & 2.195 & 0.00599305555555549 & 0.00900694444444472 \tabularnewline
31 & 2.22 & 2.20832638888889 & 2.20541666666667 & 0.00290972222222221 & 0.0116736111111115 \tabularnewline
32 & 2.22 & 2.21865972222222 & 2.21583333333333 & 0.00282638888888895 & 0.00134027777777801 \tabularnewline
33 & 2.23 & 2.22274305555556 & 2.22416666666667 & -0.00142361111111091 & 0.0072569444444448 \tabularnewline
34 & 2.23 & 2.22857638888889 & 2.23041666666667 & -0.00184027777777782 & 0.001423611111111 \tabularnewline
35 & 2.23 & 2.23390972222222 & 2.23625 & -0.00234027777777799 & -0.00390972222222219 \tabularnewline
36 & 2.23 & 2.23357638888889 & 2.2425 & -0.00892361111111128 & -0.00357638888888889 \tabularnewline
37 & 2.24 & 2.23957638888889 & 2.24916666666667 & -0.00959027777777743 & 0.000423611111111555 \tabularnewline
38 & 2.25 & 2.25165972222222 & 2.25583333333333 & -0.0041736111111109 & -0.0016597222222221 \tabularnewline
39 & 2.26 & 2.26540972222222 & 2.26208333333333 & 0.00332638888888885 & -0.00540972222222225 \tabularnewline
40 & 2.27 & 2.27357638888889 & 2.26875 & 0.00482638888888891 & -0.00357638888888889 \tabularnewline
41 & 2.28 & 2.28465972222222 & 2.27625 & 0.00840972222222192 & -0.00465972222222177 \tabularnewline
42 & 2.29 & 2.28974305555555 & 2.28375 & 0.00599305555555549 & 0.000256944444445129 \tabularnewline
43 & 2.3 & 2.29415972222222 & 2.29125 & 0.00290972222222221 & 0.00584027777777774 \tabularnewline
44 & 2.3 & 2.30157638888889 & 2.29875 & 0.00282638888888895 & -0.00157638888888911 \tabularnewline
45 & 2.3 & 2.30440972222222 & 2.30583333333333 & -0.00142361111111091 & -0.00440972222222236 \tabularnewline
46 & 2.32 & 2.31024305555556 & 2.31208333333333 & -0.00184027777777782 & 0.0097569444444443 \tabularnewline
47 & 2.32 & 2.31557638888889 & 2.31791666666667 & -0.00234027777777799 & 0.00442361111111111 \tabularnewline
48 & 2.32 & 2.31440972222222 & 2.32333333333333 & -0.00892361111111128 & 0.00559027777777832 \tabularnewline
49 & 2.33 & 2.31874305555556 & 2.32833333333333 & -0.00959027777777743 & 0.0112569444444448 \tabularnewline
50 & 2.34 & 2.32957638888889 & 2.33375 & -0.0041736111111109 & 0.0104236111111113 \tabularnewline
51 & 2.34 & 2.34290972222222 & 2.33958333333333 & 0.00332638888888885 & -0.0029097222222223 \tabularnewline
52 & 2.34 & 2.34940972222222 & 2.34458333333333 & 0.00482638888888891 & -0.0094097222222227 \tabularnewline
53 & 2.35 & 2.35757638888889 & 2.34916666666667 & 0.00840972222222192 & -0.0075763888888889 \tabularnewline
54 & 2.35 & 2.36015972222222 & 2.35416666666667 & 0.00599305555555549 & -0.0101597222222223 \tabularnewline
55 & 2.36 & 2.36165972222222 & 2.35875 & 0.00290972222222221 & -0.0016597222222221 \tabularnewline
56 & 2.37 & 2.36574305555556 & 2.36291666666667 & 0.00282638888888895 & 0.00425694444444469 \tabularnewline
57 & 2.37 & 2.36607638888889 & 2.3675 & -0.00142361111111091 & 0.00392361111111139 \tabularnewline
58 & 2.37 & 2.37107638888889 & 2.37291666666667 & -0.00184027777777782 & -0.00107638888888895 \tabularnewline
59 & 2.38 & 2.37640972222222 & 2.37875 & -0.00234027777777799 & 0.00359027777777765 \tabularnewline
60 & 2.38 & 2.37607638888889 & 2.385 & -0.00892361111111128 & 0.00392361111111095 \tabularnewline
61 & 2.38 & 2.38165972222222 & 2.39125 & -0.00959027777777743 & -0.00165972222222166 \tabularnewline
62 & 2.39 & 2.39249305555556 & 2.39666666666667 & -0.0041736111111109 & -0.00249305555555512 \tabularnewline
63 & 2.4 & 2.40499305555556 & 2.40166666666667 & 0.00332638888888885 & -0.00499305555555551 \tabularnewline
64 & 2.41 & 2.41190972222222 & 2.40708333333333 & 0.00482638888888891 & -0.00190972222222197 \tabularnewline
65 & 2.42 & 2.42090972222222 & 2.4125 & 0.00840972222222192 & -0.000909722222222076 \tabularnewline
66 & 2.43 & 2.42390972222222 & 2.41791666666667 & 0.00599305555555549 & 0.00609027777777849 \tabularnewline
67 & 2.43 & NA & NA & 0.00290972222222221 & NA \tabularnewline
68 & 2.43 & NA & NA & 0.00282638888888895 & NA \tabularnewline
69 & 2.43 & NA & NA & -0.00142361111111091 & NA \tabularnewline
70 & 2.44 & NA & NA & -0.00184027777777782 & NA \tabularnewline
71 & 2.44 & NA & NA & -0.00234027777777799 & NA \tabularnewline
72 & 2.45 & NA & NA & -0.00892361111111128 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=154949&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]2.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00959027777777743[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0041736111111109[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00332638888888885[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00482638888888891[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.03[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00840972222222192[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2.03[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00599305555555549[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2.03[/C][C]2.03999305555556[/C][C]2.03708333333333[/C][C]0.00290972222222221[/C][C]-0.0099930555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]2.04[/C][C]2.04449305555556[/C][C]2.04166666666667[/C][C]0.00282638888888895[/C][C]-0.00449305555555535[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2.04[/C][C]2.04524305555556[/C][C]2.04666666666667[/C][C]-0.00142361111111091[/C][C]-0.00524305555555538[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]2.05[/C][C]2.04982638888889[/C][C]2.05166666666667[/C][C]-0.00184027777777782[/C][C]0.000173611111111249[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]2.06[/C][C]2.05432638888889[/C][C]2.05666666666667[/C][C]-0.00234027777777799[/C][C]0.00567361111111131[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]2.06[/C][C]2.05274305555556[/C][C]2.06166666666667[/C][C]-0.00892361111111128[/C][C]0.0072569444444448[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.07[/C][C]2.05707638888889[/C][C]2.06666666666667[/C][C]-0.00959027777777743[/C][C]0.0129236111111108[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.08[/C][C]2.06749305555556[/C][C]2.07166666666667[/C][C]-0.0041736111111109[/C][C]0.0125069444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2.08[/C][C]2.07999305555556[/C][C]2.07666666666667[/C][C]0.00332638888888885[/C][C]6.94444444437892e-06[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2.08[/C][C]2.08607638888889[/C][C]2.08125[/C][C]0.00482638888888891[/C][C]-0.00607638888888884[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.09[/C][C]2.09382638888889[/C][C]2.08541666666667[/C][C]0.00840972222222192[/C][C]-0.00382638888888875[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2.09[/C][C]2.09557638888889[/C][C]2.08958333333333[/C][C]0.00599305555555549[/C][C]-0.00557638888888912[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.09[/C][C]2.09624305555556[/C][C]2.09333333333333[/C][C]0.00290972222222221[/C][C]-0.00624305555555571[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]2.1[/C][C]2.09990972222222[/C][C]2.09708333333333[/C][C]0.00282638888888895[/C][C]9.02777777787023e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]2.1[/C][C]2.10190972222222[/C][C]2.10333333333333[/C][C]-0.00142361111111091[/C][C]-0.00190972222222152[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.1[/C][C]2.11065972222222[/C][C]2.1125[/C][C]-0.00184027777777782[/C][C]-0.0106597222222216[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.11[/C][C]2.12015972222222[/C][C]2.1225[/C][C]-0.00234027777777799[/C][C]-0.0101597222222218[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.11[/C][C]2.12357638888889[/C][C]2.1325[/C][C]-0.00892361111111128[/C][C]-0.0135763888888887[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.11[/C][C]2.13332638888889[/C][C]2.14291666666667[/C][C]-0.00959027777777743[/C][C]-0.023326388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.13[/C][C]2.14915972222222[/C][C]2.15333333333333[/C][C]-0.0041736111111109[/C][C]-0.0191597222222226[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]2.18[/C][C]2.16707638888889[/C][C]2.16375[/C][C]0.00332638888888885[/C][C]0.0129236111111113[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.2[/C][C]2.17940972222222[/C][C]2.17458333333333[/C][C]0.00482638888888891[/C][C]0.020590277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2.21[/C][C]2.19340972222222[/C][C]2.185[/C][C]0.00840972222222192[/C][C]0.016590277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2.21[/C][C]2.20099305555556[/C][C]2.195[/C][C]0.00599305555555549[/C][C]0.00900694444444472[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]2.22[/C][C]2.20832638888889[/C][C]2.20541666666667[/C][C]0.00290972222222221[/C][C]0.0116736111111115[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]2.22[/C][C]2.21865972222222[/C][C]2.21583333333333[/C][C]0.00282638888888895[/C][C]0.00134027777777801[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]2.23[/C][C]2.22274305555556[/C][C]2.22416666666667[/C][C]-0.00142361111111091[/C][C]0.0072569444444448[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]2.23[/C][C]2.22857638888889[/C][C]2.23041666666667[/C][C]-0.00184027777777782[/C][C]0.001423611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]2.23[/C][C]2.23390972222222[/C][C]2.23625[/C][C]-0.00234027777777799[/C][C]-0.00390972222222219[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]2.23[/C][C]2.23357638888889[/C][C]2.2425[/C][C]-0.00892361111111128[/C][C]-0.00357638888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2.24[/C][C]2.23957638888889[/C][C]2.24916666666667[/C][C]-0.00959027777777743[/C][C]0.000423611111111555[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2.25[/C][C]2.25165972222222[/C][C]2.25583333333333[/C][C]-0.0041736111111109[/C][C]-0.0016597222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]2.26[/C][C]2.26540972222222[/C][C]2.26208333333333[/C][C]0.00332638888888885[/C][C]-0.00540972222222225[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]2.27[/C][C]2.27357638888889[/C][C]2.26875[/C][C]0.00482638888888891[/C][C]-0.00357638888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2.28[/C][C]2.28465972222222[/C][C]2.27625[/C][C]0.00840972222222192[/C][C]-0.00465972222222177[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]2.29[/C][C]2.28974305555555[/C][C]2.28375[/C][C]0.00599305555555549[/C][C]0.000256944444445129[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]2.3[/C][C]2.29415972222222[/C][C]2.29125[/C][C]0.00290972222222221[/C][C]0.00584027777777774[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]2.3[/C][C]2.30157638888889[/C][C]2.29875[/C][C]0.00282638888888895[/C][C]-0.00157638888888911[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]2.3[/C][C]2.30440972222222[/C][C]2.30583333333333[/C][C]-0.00142361111111091[/C][C]-0.00440972222222236[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]2.32[/C][C]2.31024305555556[/C][C]2.31208333333333[/C][C]-0.00184027777777782[/C][C]0.0097569444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]2.32[/C][C]2.31557638888889[/C][C]2.31791666666667[/C][C]-0.00234027777777799[/C][C]0.00442361111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]2.32[/C][C]2.31440972222222[/C][C]2.32333333333333[/C][C]-0.00892361111111128[/C][C]0.00559027777777832[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2.33[/C][C]2.31874305555556[/C][C]2.32833333333333[/C][C]-0.00959027777777743[/C][C]0.0112569444444448[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2.34[/C][C]2.32957638888889[/C][C]2.33375[/C][C]-0.0041736111111109[/C][C]0.0104236111111113[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]2.34[/C][C]2.34290972222222[/C][C]2.33958333333333[/C][C]0.00332638888888885[/C][C]-0.0029097222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]2.34[/C][C]2.34940972222222[/C][C]2.34458333333333[/C][C]0.00482638888888891[/C][C]-0.0094097222222227[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2.35[/C][C]2.35757638888889[/C][C]2.34916666666667[/C][C]0.00840972222222192[/C][C]-0.0075763888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]2.35[/C][C]2.36015972222222[/C][C]2.35416666666667[/C][C]0.00599305555555549[/C][C]-0.0101597222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]2.36[/C][C]2.36165972222222[/C][C]2.35875[/C][C]0.00290972222222221[/C][C]-0.0016597222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]2.37[/C][C]2.36574305555556[/C][C]2.36291666666667[/C][C]0.00282638888888895[/C][C]0.00425694444444469[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]2.37[/C][C]2.36607638888889[/C][C]2.3675[/C][C]-0.00142361111111091[/C][C]0.00392361111111139[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]2.37[/C][C]2.37107638888889[/C][C]2.37291666666667[/C][C]-0.00184027777777782[/C][C]-0.00107638888888895[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]2.38[/C][C]2.37640972222222[/C][C]2.37875[/C][C]-0.00234027777777799[/C][C]0.00359027777777765[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]2.38[/C][C]2.37607638888889[/C][C]2.385[/C][C]-0.00892361111111128[/C][C]0.00392361111111095[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]2.38[/C][C]2.38165972222222[/C][C]2.39125[/C][C]-0.00959027777777743[/C][C]-0.00165972222222166[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]2.39[/C][C]2.39249305555556[/C][C]2.39666666666667[/C][C]-0.0041736111111109[/C][C]-0.00249305555555512[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]2.4[/C][C]2.40499305555556[/C][C]2.40166666666667[/C][C]0.00332638888888885[/C][C]-0.00499305555555551[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]2.41[/C][C]2.41190972222222[/C][C]2.40708333333333[/C][C]0.00482638888888891[/C][C]-0.00190972222222197[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]2.42[/C][C]2.42090972222222[/C][C]2.4125[/C][C]0.00840972222222192[/C][C]-0.000909722222222076[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]2.43[/C][C]2.42390972222222[/C][C]2.41791666666667[/C][C]0.00599305555555549[/C][C]0.00609027777777849[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]2.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00290972222222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]2.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00282638888888895[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]2.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00142361111111091[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]2.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00184027777777782[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]2.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00234027777777799[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]2.45[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00892361111111128[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=154949&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=154949&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	2.02	NA	NA	-0.00959027777777743	NA
2	2.02	NA	NA	-0.0041736111111109	NA
3	2.02	NA	NA	0.00332638888888885	NA
4	2.02	NA	NA	0.00482638888888891	NA
5	2.03	NA	NA	0.00840972222222192	NA
6	2.03	NA	NA	0.00599305555555549	NA
7	2.03	2.03999305555556	2.03708333333333	0.00290972222222221	-0.0099930555555554
8	2.04	2.04449305555556	2.04166666666667	0.00282638888888895	-0.00449305555555535
9	2.04	2.04524305555556	2.04666666666667	-0.00142361111111091	-0.00524305555555538
10	2.05	2.04982638888889	2.05166666666667	-0.00184027777777782	0.000173611111111249
11	2.06	2.05432638888889	2.05666666666667	-0.00234027777777799	0.00567361111111131
12	2.06	2.05274305555556	2.06166666666667	-0.00892361111111128	0.0072569444444448
13	2.07	2.05707638888889	2.06666666666667	-0.00959027777777743	0.0129236111111108
14	2.08	2.06749305555556	2.07166666666667	-0.0041736111111109	0.0125069444444446
15	2.08	2.07999305555556	2.07666666666667	0.00332638888888885	6.94444444437892e-06
16	2.08	2.08607638888889	2.08125	0.00482638888888891	-0.00607638888888884
17	2.09	2.09382638888889	2.08541666666667	0.00840972222222192	-0.00382638888888875
18	2.09	2.09557638888889	2.08958333333333	0.00599305555555549	-0.00557638888888912
19	2.09	2.09624305555556	2.09333333333333	0.00290972222222221	-0.00624305555555571
20	2.1	2.09990972222222	2.09708333333333	0.00282638888888895	9.02777777787023e-05
21	2.1	2.10190972222222	2.10333333333333	-0.00142361111111091	-0.00190972222222152
22	2.1	2.11065972222222	2.1125	-0.00184027777777782	-0.0106597222222216
23	2.11	2.12015972222222	2.1225	-0.00234027777777799	-0.0101597222222218
24	2.11	2.12357638888889	2.1325	-0.00892361111111128	-0.0135763888888887
25	2.11	2.13332638888889	2.14291666666667	-0.00959027777777743	-0.023326388888889
26	2.13	2.14915972222222	2.15333333333333	-0.0041736111111109	-0.0191597222222226
27	2.18	2.16707638888889	2.16375	0.00332638888888885	0.0129236111111113
28	2.2	2.17940972222222	2.17458333333333	0.00482638888888891	0.020590277777778
29	2.21	2.19340972222222	2.185	0.00840972222222192	0.016590277777778
30	2.21	2.20099305555556	2.195	0.00599305555555549	0.00900694444444472
31	2.22	2.20832638888889	2.20541666666667	0.00290972222222221	0.0116736111111115
32	2.22	2.21865972222222	2.21583333333333	0.00282638888888895	0.00134027777777801
33	2.23	2.22274305555556	2.22416666666667	-0.00142361111111091	0.0072569444444448
34	2.23	2.22857638888889	2.23041666666667	-0.00184027777777782	0.001423611111111
35	2.23	2.23390972222222	2.23625	-0.00234027777777799	-0.00390972222222219
36	2.23	2.23357638888889	2.2425	-0.00892361111111128	-0.00357638888888889
37	2.24	2.23957638888889	2.24916666666667	-0.00959027777777743	0.000423611111111555
38	2.25	2.25165972222222	2.25583333333333	-0.0041736111111109	-0.0016597222222221
39	2.26	2.26540972222222	2.26208333333333	0.00332638888888885	-0.00540972222222225
40	2.27	2.27357638888889	2.26875	0.00482638888888891	-0.00357638888888889
41	2.28	2.28465972222222	2.27625	0.00840972222222192	-0.00465972222222177
42	2.29	2.28974305555555	2.28375	0.00599305555555549	0.000256944444445129
43	2.3	2.29415972222222	2.29125	0.00290972222222221	0.00584027777777774
44	2.3	2.30157638888889	2.29875	0.00282638888888895	-0.00157638888888911
45	2.3	2.30440972222222	2.30583333333333	-0.00142361111111091	-0.00440972222222236
46	2.32	2.31024305555556	2.31208333333333	-0.00184027777777782	0.0097569444444443
47	2.32	2.31557638888889	2.31791666666667	-0.00234027777777799	0.00442361111111111
48	2.32	2.31440972222222	2.32333333333333	-0.00892361111111128	0.00559027777777832
49	2.33	2.31874305555556	2.32833333333333	-0.00959027777777743	0.0112569444444448
50	2.34	2.32957638888889	2.33375	-0.0041736111111109	0.0104236111111113
51	2.34	2.34290972222222	2.33958333333333	0.00332638888888885	-0.0029097222222223
52	2.34	2.34940972222222	2.34458333333333	0.00482638888888891	-0.0094097222222227
53	2.35	2.35757638888889	2.34916666666667	0.00840972222222192	-0.0075763888888889
54	2.35	2.36015972222222	2.35416666666667	0.00599305555555549	-0.0101597222222223
55	2.36	2.36165972222222	2.35875	0.00290972222222221	-0.0016597222222221
56	2.37	2.36574305555556	2.36291666666667	0.00282638888888895	0.00425694444444469
57	2.37	2.36607638888889	2.3675	-0.00142361111111091	0.00392361111111139
58	2.37	2.37107638888889	2.37291666666667	-0.00184027777777782	-0.00107638888888895
59	2.38	2.37640972222222	2.37875	-0.00234027777777799	0.00359027777777765
60	2.38	2.37607638888889	2.385	-0.00892361111111128	0.00392361111111095
61	2.38	2.38165972222222	2.39125	-0.00959027777777743	-0.00165972222222166
62	2.39	2.39249305555556	2.39666666666667	-0.0041736111111109	-0.00249305555555512
63	2.4	2.40499305555556	2.40166666666667	0.00332638888888885	-0.00499305555555551
64	2.41	2.41190972222222	2.40708333333333	0.00482638888888891	-0.00190972222222197
65	2.42	2.42090972222222	2.4125	0.00840972222222192	-0.000909722222222076
66	2.43	2.42390972222222	2.41791666666667	0.00599305555555549	0.00609027777777849
67	2.43	NA	NA	0.00290972222222221	NA
68	2.43	NA	NA	0.00282638888888895	NA
69	2.43	NA	NA	-0.00142361111111091	NA
70	2.44	NA	NA	-0.00184027777777782	NA
71	2.44	NA	NA	-0.00234027777777799	NA
72	2.45	NA	NA	-0.00892361111111128	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