Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Sat, 17 Dec 2011 11:40:14 -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/17/t13241410496jcx8mq1dejsbqq.htm/, Retrieved Thu, 25 Apr 2024 19:24:41 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156481, Retrieved Thu, 25 Apr 2024 19:24:41 +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

Estimated Impact

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

-     [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence gebo...] [2008-12-12 13:32:37] [76963dc1903f0f612b6153510a3818cf]
- R  D  [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence gebo...] [2008-12-17 12:14:40] [76963dc1903f0f612b6153510a3818cf]
-         [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence Plot...] [2008-12-22 18:19:51] [1ce0d16c8f4225c977b42c8fa93bc163]
- RMP       [Univariate Data Series] [Identifying Integ...] [2009-11-22 12:08:06] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- RMPD          [Classical Decomposition] [klassieke decompo...] [2011-12-17 16:40:14] [de50302416ae5d0bdedd77e4c0468c33] [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	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156481&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156481&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=156481&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	41	NA	NA	1.36458333333334	NA
2	39	NA	NA	-2.94375	NA
3	50	NA	NA	-0.368750000000003	NA
4	40	NA	NA	-19.2520833333333	NA
5	43	NA	NA	-10.2770833333333	NA
6	38	NA	NA	-25.2520833333333	NA
7	44	47.3979166666667	40.5416666666667	6.85625	-3.39791666666667
8	35	62.1979166666667	41.75	20.4479166666667	-27.1979166666667
9	39	62.5479166666667	43.125	19.4229166666667	-23.5479166666667
10	35	41.4395833333333	43.3333333333333	-1.89375	-6.43958333333333
11	29	45.05625	42.8333333333333	2.22291666666667	-16.05625
12	49	52.7145833333333	43.0416666666667	9.67291666666667	-3.71458333333333
13	50	45.15625	43.7916666666667	1.36458333333334	4.84375
14	59	42.2645833333333	45.2083333333333	-2.94375	16.7354166666667
15	63	46.63125	47	-0.368750000000003	16.36875
16	32	29.20625	48.4583333333333	-19.2520833333333	2.79375000000001
17	39	40.5979166666667	50.875	-10.2770833333333	-1.59791666666666
18	47	29.0395833333333	54.2916666666667	-25.2520833333333	17.9604166666667
19	53	63.85625	57	6.85625	-10.85625
20	60	78.5729166666667	58.125	20.4479166666667	-18.5729166666667
21	57	77.3395833333333	57.9166666666667	19.4229166666667	-20.3395833333333
22	52	57.85625	59.75	-1.89375	-5.85625
23	70	66.43125	64.2083333333333	2.22291666666667	3.56874999999999
24	90	77.13125	67.4583333333333	9.67291666666667	12.86875
25	74	72.0729166666667	70.7083333333333	1.36458333333334	1.92708333333333
26	62	73.3479166666667	76.2916666666667	-2.94375	-11.3479166666667
27	55	81.8395833333333	82.2083333333333	-0.368750000000003	-26.8395833333333
28	84	67.45625	86.7083333333333	-19.2520833333333	16.54375
29	94	80.6395833333333	90.9166666666667	-10.2770833333333	13.3604166666667
30	70	70.45625	95.7083333333333	-25.2520833333333	-0.456250000000011
31	108	108.522916666667	101.666666666667	6.85625	-0.52291666666666
32	139	128.197916666667	107.75	20.4479166666667	10.8020833333334
33	120	133.297916666667	113.875	19.4229166666667	-13.2979166666667
34	97	116.564583333333	118.458333333333	-1.89375	-19.5645833333333
35	126	122.55625	120.333333333333	2.22291666666667	3.44375000000001
36	149	131.13125	121.458333333333	9.67291666666667	17.86875
37	158	123.614583333333	122.25	1.36458333333334	34.3854166666667
38	124	119.55625	122.5	-2.94375	4.44374999999999
39	140	121.464583333333	121.833333333333	-0.368750000000003	18.5354166666667
40	109	101.95625	121.208333333333	-19.2520833333333	7.04375000000002
41	114	109.514583333333	119.791666666667	-10.2770833333333	4.48541666666667
42	77	90.3729166666667	115.625	-25.2520833333333	-13.3729166666667
43	120	117.064583333333	110.208333333333	6.85625	2.93541666666668
44	133	127.489583333333	107.041666666667	20.4479166666667	5.51041666666667
45	110	124.589583333333	105.166666666667	19.4229166666667	-14.5895833333333
46	92	101.314583333333	103.208333333333	-1.89375	-9.31458333333335
47	97	103.972916666667	101.75	2.22291666666667	-6.97291666666668
48	78	112.75625	103.083333333333	9.67291666666667	-34.75625
49	99	107.90625	106.541666666667	1.36458333333334	-8.90625
50	107	107.43125	110.375	-2.94375	-0.43125000000002
51	112	117.63125	118	-0.368750000000003	-5.63124999999998
52	90	108.039583333333	127.291666666667	-19.2520833333333	-18.0395833333333
53	98	124.264583333333	134.541666666667	-10.2770833333333	-26.2645833333333
54	125	116.664583333333	141.916666666667	-25.2520833333333	8.33541666666667
55	155	154.48125	147.625	6.85625	0.518750000000011
56	190	171.864583333333	151.416666666667	20.4479166666667	18.1354166666667
57	236	175.547916666667	156.125	19.4229166666667	60.4520833333333
58	189	159.147916666667	161.041666666667	-1.89375	29.8520833333334
59	174	169.30625	167.083333333333	2.22291666666667	4.69375000000002
60	178	181.589583333333	171.916666666667	9.67291666666667	-3.58958333333334
61	136	179.572916666667	178.208333333333	1.36458333333334	-43.5729166666667
62	161	181.722916666667	184.666666666667	-2.94375	-20.7229166666666
63	171	184.75625	185.125	-0.368750000000003	-13.75625
64	149	168.664583333333	187.916666666667	-19.2520833333333	-19.6645833333333
65	184	185.30625	195.583333333333	-10.2770833333333	-1.30625000000001
66	155	178.789583333333	204.041666666667	-25.2520833333333	-23.7895833333333
67	276	NA	NA	6.85625	NA
68	224	NA	NA	20.4479166666667	NA
69	213	NA	NA	19.4229166666667	NA
70	279	NA	NA	-1.89375	NA
71	268	NA	NA	2.22291666666667	NA
72	287	NA	NA	9.67291666666667	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 41 & NA & NA & 1.36458333333334 & NA \tabularnewline
2 & 39 & NA & NA & -2.94375 & NA \tabularnewline
3 & 50 & NA & NA & -0.368750000000003 & NA \tabularnewline
4 & 40 & NA & NA & -19.2520833333333 & NA \tabularnewline
5 & 43 & NA & NA & -10.2770833333333 & NA \tabularnewline
6 & 38 & NA & NA & -25.2520833333333 & NA \tabularnewline
7 & 44 & 47.3979166666667 & 40.5416666666667 & 6.85625 & -3.39791666666667 \tabularnewline
8 & 35 & 62.1979166666667 & 41.75 & 20.4479166666667 & -27.1979166666667 \tabularnewline
9 & 39 & 62.5479166666667 & 43.125 & 19.4229166666667 & -23.5479166666667 \tabularnewline
10 & 35 & 41.4395833333333 & 43.3333333333333 & -1.89375 & -6.43958333333333 \tabularnewline
11 & 29 & 45.05625 & 42.8333333333333 & 2.22291666666667 & -16.05625 \tabularnewline
12 & 49 & 52.7145833333333 & 43.0416666666667 & 9.67291666666667 & -3.71458333333333 \tabularnewline
13 & 50 & 45.15625 & 43.7916666666667 & 1.36458333333334 & 4.84375 \tabularnewline
14 & 59 & 42.2645833333333 & 45.2083333333333 & -2.94375 & 16.7354166666667 \tabularnewline
15 & 63 & 46.63125 & 47 & -0.368750000000003 & 16.36875 \tabularnewline
16 & 32 & 29.20625 & 48.4583333333333 & -19.2520833333333 & 2.79375000000001 \tabularnewline
17 & 39 & 40.5979166666667 & 50.875 & -10.2770833333333 & -1.59791666666666 \tabularnewline
18 & 47 & 29.0395833333333 & 54.2916666666667 & -25.2520833333333 & 17.9604166666667 \tabularnewline
19 & 53 & 63.85625 & 57 & 6.85625 & -10.85625 \tabularnewline
20 & 60 & 78.5729166666667 & 58.125 & 20.4479166666667 & -18.5729166666667 \tabularnewline
21 & 57 & 77.3395833333333 & 57.9166666666667 & 19.4229166666667 & -20.3395833333333 \tabularnewline
22 & 52 & 57.85625 & 59.75 & -1.89375 & -5.85625 \tabularnewline
23 & 70 & 66.43125 & 64.2083333333333 & 2.22291666666667 & 3.56874999999999 \tabularnewline
24 & 90 & 77.13125 & 67.4583333333333 & 9.67291666666667 & 12.86875 \tabularnewline
25 & 74 & 72.0729166666667 & 70.7083333333333 & 1.36458333333334 & 1.92708333333333 \tabularnewline
26 & 62 & 73.3479166666667 & 76.2916666666667 & -2.94375 & -11.3479166666667 \tabularnewline
27 & 55 & 81.8395833333333 & 82.2083333333333 & -0.368750000000003 & -26.8395833333333 \tabularnewline
28 & 84 & 67.45625 & 86.7083333333333 & -19.2520833333333 & 16.54375 \tabularnewline
29 & 94 & 80.6395833333333 & 90.9166666666667 & -10.2770833333333 & 13.3604166666667 \tabularnewline
30 & 70 & 70.45625 & 95.7083333333333 & -25.2520833333333 & -0.456250000000011 \tabularnewline
31 & 108 & 108.522916666667 & 101.666666666667 & 6.85625 & -0.52291666666666 \tabularnewline
32 & 139 & 128.197916666667 & 107.75 & 20.4479166666667 & 10.8020833333334 \tabularnewline
33 & 120 & 133.297916666667 & 113.875 & 19.4229166666667 & -13.2979166666667 \tabularnewline
34 & 97 & 116.564583333333 & 118.458333333333 & -1.89375 & -19.5645833333333 \tabularnewline
35 & 126 & 122.55625 & 120.333333333333 & 2.22291666666667 & 3.44375000000001 \tabularnewline
36 & 149 & 131.13125 & 121.458333333333 & 9.67291666666667 & 17.86875 \tabularnewline
37 & 158 & 123.614583333333 & 122.25 & 1.36458333333334 & 34.3854166666667 \tabularnewline
38 & 124 & 119.55625 & 122.5 & -2.94375 & 4.44374999999999 \tabularnewline
39 & 140 & 121.464583333333 & 121.833333333333 & -0.368750000000003 & 18.5354166666667 \tabularnewline
40 & 109 & 101.95625 & 121.208333333333 & -19.2520833333333 & 7.04375000000002 \tabularnewline
41 & 114 & 109.514583333333 & 119.791666666667 & -10.2770833333333 & 4.48541666666667 \tabularnewline
42 & 77 & 90.3729166666667 & 115.625 & -25.2520833333333 & -13.3729166666667 \tabularnewline
43 & 120 & 117.064583333333 & 110.208333333333 & 6.85625 & 2.93541666666668 \tabularnewline
44 & 133 & 127.489583333333 & 107.041666666667 & 20.4479166666667 & 5.51041666666667 \tabularnewline
45 & 110 & 124.589583333333 & 105.166666666667 & 19.4229166666667 & -14.5895833333333 \tabularnewline
46 & 92 & 101.314583333333 & 103.208333333333 & -1.89375 & -9.31458333333335 \tabularnewline
47 & 97 & 103.972916666667 & 101.75 & 2.22291666666667 & -6.97291666666668 \tabularnewline
48 & 78 & 112.75625 & 103.083333333333 & 9.67291666666667 & -34.75625 \tabularnewline
49 & 99 & 107.90625 & 106.541666666667 & 1.36458333333334 & -8.90625 \tabularnewline
50 & 107 & 107.43125 & 110.375 & -2.94375 & -0.43125000000002 \tabularnewline
51 & 112 & 117.63125 & 118 & -0.368750000000003 & -5.63124999999998 \tabularnewline
52 & 90 & 108.039583333333 & 127.291666666667 & -19.2520833333333 & -18.0395833333333 \tabularnewline
53 & 98 & 124.264583333333 & 134.541666666667 & -10.2770833333333 & -26.2645833333333 \tabularnewline
54 & 125 & 116.664583333333 & 141.916666666667 & -25.2520833333333 & 8.33541666666667 \tabularnewline
55 & 155 & 154.48125 & 147.625 & 6.85625 & 0.518750000000011 \tabularnewline
56 & 190 & 171.864583333333 & 151.416666666667 & 20.4479166666667 & 18.1354166666667 \tabularnewline
57 & 236 & 175.547916666667 & 156.125 & 19.4229166666667 & 60.4520833333333 \tabularnewline
58 & 189 & 159.147916666667 & 161.041666666667 & -1.89375 & 29.8520833333334 \tabularnewline
59 & 174 & 169.30625 & 167.083333333333 & 2.22291666666667 & 4.69375000000002 \tabularnewline
60 & 178 & 181.589583333333 & 171.916666666667 & 9.67291666666667 & -3.58958333333334 \tabularnewline
61 & 136 & 179.572916666667 & 178.208333333333 & 1.36458333333334 & -43.5729166666667 \tabularnewline
62 & 161 & 181.722916666667 & 184.666666666667 & -2.94375 & -20.7229166666666 \tabularnewline
63 & 171 & 184.75625 & 185.125 & -0.368750000000003 & -13.75625 \tabularnewline
64 & 149 & 168.664583333333 & 187.916666666667 & -19.2520833333333 & -19.6645833333333 \tabularnewline
65 & 184 & 185.30625 & 195.583333333333 & -10.2770833333333 & -1.30625000000001 \tabularnewline
66 & 155 & 178.789583333333 & 204.041666666667 & -25.2520833333333 & -23.7895833333333 \tabularnewline
67 & 276 & NA & NA & 6.85625 & NA \tabularnewline
68 & 224 & NA & NA & 20.4479166666667 & NA \tabularnewline
69 & 213 & NA & NA & 19.4229166666667 & NA \tabularnewline
70 & 279 & NA & NA & -1.89375 & NA \tabularnewline
71 & 268 & NA & NA & 2.22291666666667 & NA \tabularnewline
72 & 287 & NA & NA & 9.67291666666667 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156481&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]41[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.36458333333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]39[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.94375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]50[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.368750000000003[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]40[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-19.2520833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-10.2770833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]38[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-25.2520833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]44[/C][C]47.3979166666667[/C][C]40.5416666666667[/C][C]6.85625[/C][C]-3.39791666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]35[/C][C]62.1979166666667[/C][C]41.75[/C][C]20.4479166666667[/C][C]-27.1979166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]39[/C][C]62.5479166666667[/C][C]43.125[/C][C]19.4229166666667[/C][C]-23.5479166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]35[/C][C]41.4395833333333[/C][C]43.3333333333333[/C][C]-1.89375[/C][C]-6.43958333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]29[/C][C]45.05625[/C][C]42.8333333333333[/C][C]2.22291666666667[/C][C]-16.05625[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]49[/C][C]52.7145833333333[/C][C]43.0416666666667[/C][C]9.67291666666667[/C][C]-3.71458333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]50[/C][C]45.15625[/C][C]43.7916666666667[/C][C]1.36458333333334[/C][C]4.84375[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]59[/C][C]42.2645833333333[/C][C]45.2083333333333[/C][C]-2.94375[/C][C]16.7354166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]63[/C][C]46.63125[/C][C]47[/C][C]-0.368750000000003[/C][C]16.36875[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]32[/C][C]29.20625[/C][C]48.4583333333333[/C][C]-19.2520833333333[/C][C]2.79375000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]39[/C][C]40.5979166666667[/C][C]50.875[/C][C]-10.2770833333333[/C][C]-1.59791666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]47[/C][C]29.0395833333333[/C][C]54.2916666666667[/C][C]-25.2520833333333[/C][C]17.9604166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]53[/C][C]63.85625[/C][C]57[/C][C]6.85625[/C][C]-10.85625[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]60[/C][C]78.5729166666667[/C][C]58.125[/C][C]20.4479166666667[/C][C]-18.5729166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]57[/C][C]77.3395833333333[/C][C]57.9166666666667[/C][C]19.4229166666667[/C][C]-20.3395833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]52[/C][C]57.85625[/C][C]59.75[/C][C]-1.89375[/C][C]-5.85625[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]70[/C][C]66.43125[/C][C]64.2083333333333[/C][C]2.22291666666667[/C][C]3.56874999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]90[/C][C]77.13125[/C][C]67.4583333333333[/C][C]9.67291666666667[/C][C]12.86875[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]74[/C][C]72.0729166666667[/C][C]70.7083333333333[/C][C]1.36458333333334[/C][C]1.92708333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]62[/C][C]73.3479166666667[/C][C]76.2916666666667[/C][C]-2.94375[/C][C]-11.3479166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]55[/C][C]81.8395833333333[/C][C]82.2083333333333[/C][C]-0.368750000000003[/C][C]-26.8395833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]84[/C][C]67.45625[/C][C]86.7083333333333[/C][C]-19.2520833333333[/C][C]16.54375[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]94[/C][C]80.6395833333333[/C][C]90.9166666666667[/C][C]-10.2770833333333[/C][C]13.3604166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]70[/C][C]70.45625[/C][C]95.7083333333333[/C][C]-25.2520833333333[/C][C]-0.456250000000011[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]108[/C][C]108.522916666667[/C][C]101.666666666667[/C][C]6.85625[/C][C]-0.52291666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]139[/C][C]128.197916666667[/C][C]107.75[/C][C]20.4479166666667[/C][C]10.8020833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]120[/C][C]133.297916666667[/C][C]113.875[/C][C]19.4229166666667[/C][C]-13.2979166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]97[/C][C]116.564583333333[/C][C]118.458333333333[/C][C]-1.89375[/C][C]-19.5645833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]126[/C][C]122.55625[/C][C]120.333333333333[/C][C]2.22291666666667[/C][C]3.44375000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]149[/C][C]131.13125[/C][C]121.458333333333[/C][C]9.67291666666667[/C][C]17.86875[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]158[/C][C]123.614583333333[/C][C]122.25[/C][C]1.36458333333334[/C][C]34.3854166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]124[/C][C]119.55625[/C][C]122.5[/C][C]-2.94375[/C][C]4.44374999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]140[/C][C]121.464583333333[/C][C]121.833333333333[/C][C]-0.368750000000003[/C][C]18.5354166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]109[/C][C]101.95625[/C][C]121.208333333333[/C][C]-19.2520833333333[/C][C]7.04375000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]114[/C][C]109.514583333333[/C][C]119.791666666667[/C][C]-10.2770833333333[/C][C]4.48541666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]77[/C][C]90.3729166666667[/C][C]115.625[/C][C]-25.2520833333333[/C][C]-13.3729166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]120[/C][C]117.064583333333[/C][C]110.208333333333[/C][C]6.85625[/C][C]2.93541666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]133[/C][C]127.489583333333[/C][C]107.041666666667[/C][C]20.4479166666667[/C][C]5.51041666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]110[/C][C]124.589583333333[/C][C]105.166666666667[/C][C]19.4229166666667[/C][C]-14.5895833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]92[/C][C]101.314583333333[/C][C]103.208333333333[/C][C]-1.89375[/C][C]-9.31458333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]97[/C][C]103.972916666667[/C][C]101.75[/C][C]2.22291666666667[/C][C]-6.97291666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]78[/C][C]112.75625[/C][C]103.083333333333[/C][C]9.67291666666667[/C][C]-34.75625[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]99[/C][C]107.90625[/C][C]106.541666666667[/C][C]1.36458333333334[/C][C]-8.90625[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]107[/C][C]107.43125[/C][C]110.375[/C][C]-2.94375[/C][C]-0.43125000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]112[/C][C]117.63125[/C][C]118[/C][C]-0.368750000000003[/C][C]-5.63124999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]90[/C][C]108.039583333333[/C][C]127.291666666667[/C][C]-19.2520833333333[/C][C]-18.0395833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]98[/C][C]124.264583333333[/C][C]134.541666666667[/C][C]-10.2770833333333[/C][C]-26.2645833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]125[/C][C]116.664583333333[/C][C]141.916666666667[/C][C]-25.2520833333333[/C][C]8.33541666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]155[/C][C]154.48125[/C][C]147.625[/C][C]6.85625[/C][C]0.518750000000011[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]190[/C][C]171.864583333333[/C][C]151.416666666667[/C][C]20.4479166666667[/C][C]18.1354166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]236[/C][C]175.547916666667[/C][C]156.125[/C][C]19.4229166666667[/C][C]60.4520833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]189[/C][C]159.147916666667[/C][C]161.041666666667[/C][C]-1.89375[/C][C]29.8520833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]174[/C][C]169.30625[/C][C]167.083333333333[/C][C]2.22291666666667[/C][C]4.69375000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]178[/C][C]181.589583333333[/C][C]171.916666666667[/C][C]9.67291666666667[/C][C]-3.58958333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]136[/C][C]179.572916666667[/C][C]178.208333333333[/C][C]1.36458333333334[/C][C]-43.5729166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]161[/C][C]181.722916666667[/C][C]184.666666666667[/C][C]-2.94375[/C][C]-20.7229166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]171[/C][C]184.75625[/C][C]185.125[/C][C]-0.368750000000003[/C][C]-13.75625[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]149[/C][C]168.664583333333[/C][C]187.916666666667[/C][C]-19.2520833333333[/C][C]-19.6645833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]184[/C][C]185.30625[/C][C]195.583333333333[/C][C]-10.2770833333333[/C][C]-1.30625000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]155[/C][C]178.789583333333[/C][C]204.041666666667[/C][C]-25.2520833333333[/C][C]-23.7895833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]276[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]6.85625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]224[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]20.4479166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]213[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]19.4229166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]279[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.89375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]268[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.22291666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]287[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]9.67291666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156481&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=156481&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	41	NA	NA	1.36458333333334	NA
2	39	NA	NA	-2.94375	NA
3	50	NA	NA	-0.368750000000003	NA
4	40	NA	NA	-19.2520833333333	NA
5	43	NA	NA	-10.2770833333333	NA
6	38	NA	NA	-25.2520833333333	NA
7	44	47.3979166666667	40.5416666666667	6.85625	-3.39791666666667
8	35	62.1979166666667	41.75	20.4479166666667	-27.1979166666667
9	39	62.5479166666667	43.125	19.4229166666667	-23.5479166666667
10	35	41.4395833333333	43.3333333333333	-1.89375	-6.43958333333333
11	29	45.05625	42.8333333333333	2.22291666666667	-16.05625
12	49	52.7145833333333	43.0416666666667	9.67291666666667	-3.71458333333333
13	50	45.15625	43.7916666666667	1.36458333333334	4.84375
14	59	42.2645833333333	45.2083333333333	-2.94375	16.7354166666667
15	63	46.63125	47	-0.368750000000003	16.36875
16	32	29.20625	48.4583333333333	-19.2520833333333	2.79375000000001
17	39	40.5979166666667	50.875	-10.2770833333333	-1.59791666666666
18	47	29.0395833333333	54.2916666666667	-25.2520833333333	17.9604166666667
19	53	63.85625	57	6.85625	-10.85625
20	60	78.5729166666667	58.125	20.4479166666667	-18.5729166666667
21	57	77.3395833333333	57.9166666666667	19.4229166666667	-20.3395833333333
22	52	57.85625	59.75	-1.89375	-5.85625
23	70	66.43125	64.2083333333333	2.22291666666667	3.56874999999999
24	90	77.13125	67.4583333333333	9.67291666666667	12.86875
25	74	72.0729166666667	70.7083333333333	1.36458333333334	1.92708333333333
26	62	73.3479166666667	76.2916666666667	-2.94375	-11.3479166666667
27	55	81.8395833333333	82.2083333333333	-0.368750000000003	-26.8395833333333
28	84	67.45625	86.7083333333333	-19.2520833333333	16.54375
29	94	80.6395833333333	90.9166666666667	-10.2770833333333	13.3604166666667
30	70	70.45625	95.7083333333333	-25.2520833333333	-0.456250000000011
31	108	108.522916666667	101.666666666667	6.85625	-0.52291666666666
32	139	128.197916666667	107.75	20.4479166666667	10.8020833333334
33	120	133.297916666667	113.875	19.4229166666667	-13.2979166666667
34	97	116.564583333333	118.458333333333	-1.89375	-19.5645833333333
35	126	122.55625	120.333333333333	2.22291666666667	3.44375000000001
36	149	131.13125	121.458333333333	9.67291666666667	17.86875
37	158	123.614583333333	122.25	1.36458333333334	34.3854166666667
38	124	119.55625	122.5	-2.94375	4.44374999999999
39	140	121.464583333333	121.833333333333	-0.368750000000003	18.5354166666667
40	109	101.95625	121.208333333333	-19.2520833333333	7.04375000000002
41	114	109.514583333333	119.791666666667	-10.2770833333333	4.48541666666667
42	77	90.3729166666667	115.625	-25.2520833333333	-13.3729166666667
43	120	117.064583333333	110.208333333333	6.85625	2.93541666666668
44	133	127.489583333333	107.041666666667	20.4479166666667	5.51041666666667
45	110	124.589583333333	105.166666666667	19.4229166666667	-14.5895833333333
46	92	101.314583333333	103.208333333333	-1.89375	-9.31458333333335
47	97	103.972916666667	101.75	2.22291666666667	-6.97291666666668
48	78	112.75625	103.083333333333	9.67291666666667	-34.75625
49	99	107.90625	106.541666666667	1.36458333333334	-8.90625
50	107	107.43125	110.375	-2.94375	-0.43125000000002
51	112	117.63125	118	-0.368750000000003	-5.63124999999998
52	90	108.039583333333	127.291666666667	-19.2520833333333	-18.0395833333333
53	98	124.264583333333	134.541666666667	-10.2770833333333	-26.2645833333333
54	125	116.664583333333	141.916666666667	-25.2520833333333	8.33541666666667
55	155	154.48125	147.625	6.85625	0.518750000000011
56	190	171.864583333333	151.416666666667	20.4479166666667	18.1354166666667
57	236	175.547916666667	156.125	19.4229166666667	60.4520833333333
58	189	159.147916666667	161.041666666667	-1.89375	29.8520833333334
59	174	169.30625	167.083333333333	2.22291666666667	4.69375000000002
60	178	181.589583333333	171.916666666667	9.67291666666667	-3.58958333333334
61	136	179.572916666667	178.208333333333	1.36458333333334	-43.5729166666667
62	161	181.722916666667	184.666666666667	-2.94375	-20.7229166666666
63	171	184.75625	185.125	-0.368750000000003	-13.75625
64	149	168.664583333333	187.916666666667	-19.2520833333333	-19.6645833333333
65	184	185.30625	195.583333333333	-10.2770833333333	-1.30625000000001
66	155	178.789583333333	204.041666666667	-25.2520833333333	-23.7895833333333
67	276	NA	NA	6.85625	NA
68	224	NA	NA	20.4479166666667	NA
69	213	NA	NA	19.4229166666667	NA
70	279	NA	NA	-1.89375	NA
71	268	NA	NA	2.22291666666667	NA
72	287	NA	NA	9.67291666666667	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