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

Thu, 22 Dec 2011 11:54:59 -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/22/t1324572915egwsia7u8fpv5jf.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 11:49:40 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=159722, Retrieved Fri, 03 May 2024 11:49:40 +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

113

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

-     [Testing Mean with unknown Variance - Critical Value] [] [2010-10-25 13:12:27] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- RMPD  [Multiple Regression] [] [2011-12-22 13:45:12] [5a05da414fd67612c3b80d44effe0727]
- RM D    [(Partial) Autocorrelation Function] [] [2011-12-22 15:18:49] [5a05da414fd67612c3b80d44effe0727]
- R         [(Partial) Autocorrelation Function] [] [2011-12-22 15:20:17] [5a05da414fd67612c3b80d44effe0727]
-             [(Partial) Autocorrelation Function] [] [2011-12-22 15:29:46] [5a05da414fd67612c3b80d44effe0727]
- RM            [Exponential Smoothing] [] [2011-12-22 16:47:54] [5a05da414fd67612c3b80d44effe0727]
- RM                [Classical Decomposition] [] [2011-12-22 16:54:59] [95610e892c4b5c84ff80f4c898567a9d] [Current]
- RM                  [Decomposition by Loess] [] [2011-12-22 17:21:01] [5a05da414fd67612c3b80d44effe0727] 
- RM                  [Structural Time Series Models] [] [2011-12-22 18:01:39] [5a05da414fd67612c3b80d44effe0727] 
- RM D                [Kendall tau Correlation Matrix] [] [2011-12-22 19:00:08] [5a05da414fd67612c3b80d44effe0727] 

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

7.9
7.9
8.0
8.0
7.9
8.0
7.7
7.2
7.5
7.3
7.0
7.0
7.0
7.2
7.3
7.1
6.8
6.4
6.1
6.5
7.7
7.9
7.5
6.9
6.6
6.9
7.7
8.0
8.0
7.7
7.3
7.4
8.1
8.3
8.1
7.9
7.9
8.3
8.6
8.7
8.5
8.3
8.0
8.0
8.8
8.7
8.5
8.1
7.8
7.6
7.4
7.1
6.9
6.7
6.6
6.5
7.1
7.2
6.9
6.7

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=159722&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=159722&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=159722&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	7.9	NA	NA	-0.237065972222222	NA
2	7.9	NA	NA	-0.0433159722222219	NA
3	8	NA	NA	0.218142361111111	NA
4	8	NA	NA	0.198350694444445	NA
5	7.9	NA	NA	0.0254340277777781	NA
6	8	NA	NA	-0.245399305555555	NA
7	7.7	7.19418402777778	7.57916666666667	-0.38498263888889	0.505815972222224
8	7.2	7.13168402777778	7.5125	-0.380815972222222	0.0683159722222211
9	7.5	7.83272569444444	7.45416666666667	0.378559027777778	-0.332725694444444
10	7.3	7.80668402777778	7.3875	0.419184027777778	-0.506684027777777
11	7	7.46814236111111	7.30416666666667	0.163975694444444	-0.46814236111111
12	7	7.07960069444444	7.19166666666667	-0.112065972222222	-0.0796006944444443
13	7	6.82126736111111	7.05833333333333	-0.237065972222222	0.178732638888889
14	7.2	6.91918402777778	6.9625	-0.0433159722222219	0.280815972222222
15	7.3	7.15980902777778	6.94166666666667	0.218142361111111	0.140190972222223
16	7.1	7.17335069444444	6.975	0.198350694444445	-0.0733506944444429
17	6.8	7.04626736111111	7.02083333333333	0.0254340277777781	-0.24626736111111
18	6.4	6.79210069444444	7.0375	-0.245399305555555	-0.392100694444444
19	6.1	6.63168402777778	7.01666666666667	-0.38498263888889	-0.531684027777777
20	6.5	6.60668402777778	6.9875	-0.380815972222222	-0.106684027777777
21	7.7	7.37022569444444	6.99166666666667	0.378559027777778	0.329774305555557
22	7.9	7.46501736111111	7.04583333333333	0.419184027777778	0.434982638888889
23	7.5	7.29730902777778	7.13333333333333	0.163975694444444	0.202690972222223
24	6.9	7.12543402777778	7.2375	-0.112065972222222	-0.225434027777777
25	6.6	7.10460069444444	7.34166666666667	-0.237065972222222	-0.504600694444445
26	6.9	7.38585069444444	7.42916666666667	-0.0433159722222219	-0.485850694444444
27	7.7	7.70147569444444	7.48333333333333	0.218142361111111	-0.00147569444444429
28	8	7.71501736111111	7.51666666666667	0.198350694444445	0.284982638888889
29	8	7.58376736111111	7.55833333333333	0.0254340277777781	0.416232638888888
30	7.7	7.37960069444444	7.625	-0.245399305555555	0.320399305555555
31	7.3	7.33585069444444	7.72083333333333	-0.38498263888889	-0.0358506944444441
32	7.4	7.45251736111111	7.83333333333333	-0.380815972222222	-0.0525173611111107
33	8.1	8.30772569444444	7.92916666666667	0.378559027777778	-0.207725694444445
34	8.3	8.41501736111111	7.99583333333333	0.419184027777778	-0.11501736111111
35	8.1	8.20980902777778	8.04583333333333	0.163975694444444	-0.109809027777777
36	7.9	7.97960069444444	8.09166666666667	-0.112065972222222	-0.0796006944444425
37	7.9	7.90876736111111	8.14583333333333	-0.237065972222222	-0.00876736111110965
38	8.3	8.15668402777778	8.2	-0.0433159722222219	0.143315972222224
39	8.6	8.47230902777778	8.25416666666667	0.218142361111111	0.127690972222222
40	8.7	8.49835069444444	8.3	0.198350694444445	0.201649305555556
41	8.5	8.35876736111111	8.33333333333333	0.0254340277777781	0.141232638888889
42	8.3	8.11293402777778	8.35833333333333	-0.245399305555555	0.187065972222223
43	8	7.97751736111111	8.3625	-0.38498263888889	0.0224826388888886
44	8	7.94835069444444	8.32916666666667	-0.380815972222222	0.0516493055555571
45	8.8	8.62855902777778	8.25	0.378559027777778	0.171440972222223
46	8.7	8.55251736111111	8.13333333333333	0.419184027777778	0.147482638888889
47	8.5	8.16397569444444	8	0.163975694444444	0.336024305555556
48	8.1	7.75460069444444	7.86666666666667	-0.112065972222222	0.345399305555556
49	7.8	7.50460069444444	7.74166666666667	-0.237065972222222	0.295399305555556
50	7.6	7.57751736111111	7.62083333333333	-0.0433159722222219	0.0224826388888886
51	7.4	7.70564236111111	7.4875	0.218142361111111	-0.30564236111111
52	7.1	7.55251736111111	7.35416666666667	0.198350694444445	-0.452517361111111
53	6.9	7.25043402777778	7.225	0.0254340277777781	-0.350434027777776
54	6.7	6.85460069444444	7.1	-0.245399305555555	-0.154600694444444
55	6.6	NA	NA	-0.38498263888889	NA
56	6.5	NA	NA	-0.380815972222222	NA
57	7.1	NA	NA	0.378559027777778	NA
58	7.2	NA	NA	0.419184027777778	NA
59	6.9	NA	NA	0.163975694444444	NA
60	6.7	NA	NA	-0.112065972222222	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 7.9 & NA & NA & -0.237065972222222 & NA \tabularnewline
2 & 7.9 & NA & NA & -0.0433159722222219 & NA \tabularnewline
3 & 8 & NA & NA & 0.218142361111111 & NA \tabularnewline
4 & 8 & NA & NA & 0.198350694444445 & NA \tabularnewline
5 & 7.9 & NA & NA & 0.0254340277777781 & NA \tabularnewline
6 & 8 & NA & NA & -0.245399305555555 & NA \tabularnewline
7 & 7.7 & 7.19418402777778 & 7.57916666666667 & -0.38498263888889 & 0.505815972222224 \tabularnewline
8 & 7.2 & 7.13168402777778 & 7.5125 & -0.380815972222222 & 0.0683159722222211 \tabularnewline
9 & 7.5 & 7.83272569444444 & 7.45416666666667 & 0.378559027777778 & -0.332725694444444 \tabularnewline
10 & 7.3 & 7.80668402777778 & 7.3875 & 0.419184027777778 & -0.506684027777777 \tabularnewline
11 & 7 & 7.46814236111111 & 7.30416666666667 & 0.163975694444444 & -0.46814236111111 \tabularnewline
12 & 7 & 7.07960069444444 & 7.19166666666667 & -0.112065972222222 & -0.0796006944444443 \tabularnewline
13 & 7 & 6.82126736111111 & 7.05833333333333 & -0.237065972222222 & 0.178732638888889 \tabularnewline
14 & 7.2 & 6.91918402777778 & 6.9625 & -0.0433159722222219 & 0.280815972222222 \tabularnewline
15 & 7.3 & 7.15980902777778 & 6.94166666666667 & 0.218142361111111 & 0.140190972222223 \tabularnewline
16 & 7.1 & 7.17335069444444 & 6.975 & 0.198350694444445 & -0.0733506944444429 \tabularnewline
17 & 6.8 & 7.04626736111111 & 7.02083333333333 & 0.0254340277777781 & -0.24626736111111 \tabularnewline
18 & 6.4 & 6.79210069444444 & 7.0375 & -0.245399305555555 & -0.392100694444444 \tabularnewline
19 & 6.1 & 6.63168402777778 & 7.01666666666667 & -0.38498263888889 & -0.531684027777777 \tabularnewline
20 & 6.5 & 6.60668402777778 & 6.9875 & -0.380815972222222 & -0.106684027777777 \tabularnewline
21 & 7.7 & 7.37022569444444 & 6.99166666666667 & 0.378559027777778 & 0.329774305555557 \tabularnewline
22 & 7.9 & 7.46501736111111 & 7.04583333333333 & 0.419184027777778 & 0.434982638888889 \tabularnewline
23 & 7.5 & 7.29730902777778 & 7.13333333333333 & 0.163975694444444 & 0.202690972222223 \tabularnewline
24 & 6.9 & 7.12543402777778 & 7.2375 & -0.112065972222222 & -0.225434027777777 \tabularnewline
25 & 6.6 & 7.10460069444444 & 7.34166666666667 & -0.237065972222222 & -0.504600694444445 \tabularnewline
26 & 6.9 & 7.38585069444444 & 7.42916666666667 & -0.0433159722222219 & -0.485850694444444 \tabularnewline
27 & 7.7 & 7.70147569444444 & 7.48333333333333 & 0.218142361111111 & -0.00147569444444429 \tabularnewline
28 & 8 & 7.71501736111111 & 7.51666666666667 & 0.198350694444445 & 0.284982638888889 \tabularnewline
29 & 8 & 7.58376736111111 & 7.55833333333333 & 0.0254340277777781 & 0.416232638888888 \tabularnewline
30 & 7.7 & 7.37960069444444 & 7.625 & -0.245399305555555 & 0.320399305555555 \tabularnewline
31 & 7.3 & 7.33585069444444 & 7.72083333333333 & -0.38498263888889 & -0.0358506944444441 \tabularnewline
32 & 7.4 & 7.45251736111111 & 7.83333333333333 & -0.380815972222222 & -0.0525173611111107 \tabularnewline
33 & 8.1 & 8.30772569444444 & 7.92916666666667 & 0.378559027777778 & -0.207725694444445 \tabularnewline
34 & 8.3 & 8.41501736111111 & 7.99583333333333 & 0.419184027777778 & -0.11501736111111 \tabularnewline
35 & 8.1 & 8.20980902777778 & 8.04583333333333 & 0.163975694444444 & -0.109809027777777 \tabularnewline
36 & 7.9 & 7.97960069444444 & 8.09166666666667 & -0.112065972222222 & -0.0796006944444425 \tabularnewline
37 & 7.9 & 7.90876736111111 & 8.14583333333333 & -0.237065972222222 & -0.00876736111110965 \tabularnewline
38 & 8.3 & 8.15668402777778 & 8.2 & -0.0433159722222219 & 0.143315972222224 \tabularnewline
39 & 8.6 & 8.47230902777778 & 8.25416666666667 & 0.218142361111111 & 0.127690972222222 \tabularnewline
40 & 8.7 & 8.49835069444444 & 8.3 & 0.198350694444445 & 0.201649305555556 \tabularnewline
41 & 8.5 & 8.35876736111111 & 8.33333333333333 & 0.0254340277777781 & 0.141232638888889 \tabularnewline
42 & 8.3 & 8.11293402777778 & 8.35833333333333 & -0.245399305555555 & 0.187065972222223 \tabularnewline
43 & 8 & 7.97751736111111 & 8.3625 & -0.38498263888889 & 0.0224826388888886 \tabularnewline
44 & 8 & 7.94835069444444 & 8.32916666666667 & -0.380815972222222 & 0.0516493055555571 \tabularnewline
45 & 8.8 & 8.62855902777778 & 8.25 & 0.378559027777778 & 0.171440972222223 \tabularnewline
46 & 8.7 & 8.55251736111111 & 8.13333333333333 & 0.419184027777778 & 0.147482638888889 \tabularnewline
47 & 8.5 & 8.16397569444444 & 8 & 0.163975694444444 & 0.336024305555556 \tabularnewline
48 & 8.1 & 7.75460069444444 & 7.86666666666667 & -0.112065972222222 & 0.345399305555556 \tabularnewline
49 & 7.8 & 7.50460069444444 & 7.74166666666667 & -0.237065972222222 & 0.295399305555556 \tabularnewline
50 & 7.6 & 7.57751736111111 & 7.62083333333333 & -0.0433159722222219 & 0.0224826388888886 \tabularnewline
51 & 7.4 & 7.70564236111111 & 7.4875 & 0.218142361111111 & -0.30564236111111 \tabularnewline
52 & 7.1 & 7.55251736111111 & 7.35416666666667 & 0.198350694444445 & -0.452517361111111 \tabularnewline
53 & 6.9 & 7.25043402777778 & 7.225 & 0.0254340277777781 & -0.350434027777776 \tabularnewline
54 & 6.7 & 6.85460069444444 & 7.1 & -0.245399305555555 & -0.154600694444444 \tabularnewline
55 & 6.6 & NA & NA & -0.38498263888889 & NA \tabularnewline
56 & 6.5 & NA & NA & -0.380815972222222 & NA \tabularnewline
57 & 7.1 & NA & NA & 0.378559027777778 & NA \tabularnewline
58 & 7.2 & NA & NA & 0.419184027777778 & NA \tabularnewline
59 & 6.9 & NA & NA & 0.163975694444444 & NA \tabularnewline
60 & 6.7 & NA & NA & -0.112065972222222 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=159722&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]7.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.237065972222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]7.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0433159722222219[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.218142361111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.198350694444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]7.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0254340277777781[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.245399305555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]7.7[/C][C]7.19418402777778[/C][C]7.57916666666667[/C][C]-0.38498263888889[/C][C]0.505815972222224[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]7.2[/C][C]7.13168402777778[/C][C]7.5125[/C][C]-0.380815972222222[/C][C]0.0683159722222211[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]7.5[/C][C]7.83272569444444[/C][C]7.45416666666667[/C][C]0.378559027777778[/C][C]-0.332725694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]7.3[/C][C]7.80668402777778[/C][C]7.3875[/C][C]0.419184027777778[/C][C]-0.506684027777777[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]7[/C][C]7.46814236111111[/C][C]7.30416666666667[/C][C]0.163975694444444[/C][C]-0.46814236111111[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]7[/C][C]7.07960069444444[/C][C]7.19166666666667[/C][C]-0.112065972222222[/C][C]-0.0796006944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]7[/C][C]6.82126736111111[/C][C]7.05833333333333[/C][C]-0.237065972222222[/C][C]0.178732638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]7.2[/C][C]6.91918402777778[/C][C]6.9625[/C][C]-0.0433159722222219[/C][C]0.280815972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]7.3[/C][C]7.15980902777778[/C][C]6.94166666666667[/C][C]0.218142361111111[/C][C]0.140190972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]7.1[/C][C]7.17335069444444[/C][C]6.975[/C][C]0.198350694444445[/C][C]-0.0733506944444429[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]6.8[/C][C]7.04626736111111[/C][C]7.02083333333333[/C][C]0.0254340277777781[/C][C]-0.24626736111111[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]6.4[/C][C]6.79210069444444[/C][C]7.0375[/C][C]-0.245399305555555[/C][C]-0.392100694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]6.1[/C][C]6.63168402777778[/C][C]7.01666666666667[/C][C]-0.38498263888889[/C][C]-0.531684027777777[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]6.5[/C][C]6.60668402777778[/C][C]6.9875[/C][C]-0.380815972222222[/C][C]-0.106684027777777[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]7.7[/C][C]7.37022569444444[/C][C]6.99166666666667[/C][C]0.378559027777778[/C][C]0.329774305555557[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]7.9[/C][C]7.46501736111111[/C][C]7.04583333333333[/C][C]0.419184027777778[/C][C]0.434982638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]7.5[/C][C]7.29730902777778[/C][C]7.13333333333333[/C][C]0.163975694444444[/C][C]0.202690972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]6.9[/C][C]7.12543402777778[/C][C]7.2375[/C][C]-0.112065972222222[/C][C]-0.225434027777777[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]6.6[/C][C]7.10460069444444[/C][C]7.34166666666667[/C][C]-0.237065972222222[/C][C]-0.504600694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]6.9[/C][C]7.38585069444444[/C][C]7.42916666666667[/C][C]-0.0433159722222219[/C][C]-0.485850694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]7.7[/C][C]7.70147569444444[/C][C]7.48333333333333[/C][C]0.218142361111111[/C][C]-0.00147569444444429[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]8[/C][C]7.71501736111111[/C][C]7.51666666666667[/C][C]0.198350694444445[/C][C]0.284982638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]8[/C][C]7.58376736111111[/C][C]7.55833333333333[/C][C]0.0254340277777781[/C][C]0.416232638888888[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]7.7[/C][C]7.37960069444444[/C][C]7.625[/C][C]-0.245399305555555[/C][C]0.320399305555555[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]7.3[/C][C]7.33585069444444[/C][C]7.72083333333333[/C][C]-0.38498263888889[/C][C]-0.0358506944444441[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]7.4[/C][C]7.45251736111111[/C][C]7.83333333333333[/C][C]-0.380815972222222[/C][C]-0.0525173611111107[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]8.1[/C][C]8.30772569444444[/C][C]7.92916666666667[/C][C]0.378559027777778[/C][C]-0.207725694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]8.3[/C][C]8.41501736111111[/C][C]7.99583333333333[/C][C]0.419184027777778[/C][C]-0.11501736111111[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]8.1[/C][C]8.20980902777778[/C][C]8.04583333333333[/C][C]0.163975694444444[/C][C]-0.109809027777777[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]7.9[/C][C]7.97960069444444[/C][C]8.09166666666667[/C][C]-0.112065972222222[/C][C]-0.0796006944444425[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]7.9[/C][C]7.90876736111111[/C][C]8.14583333333333[/C][C]-0.237065972222222[/C][C]-0.00876736111110965[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]8.3[/C][C]8.15668402777778[/C][C]8.2[/C][C]-0.0433159722222219[/C][C]0.143315972222224[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]8.6[/C][C]8.47230902777778[/C][C]8.25416666666667[/C][C]0.218142361111111[/C][C]0.127690972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]8.7[/C][C]8.49835069444444[/C][C]8.3[/C][C]0.198350694444445[/C][C]0.201649305555556[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]8.5[/C][C]8.35876736111111[/C][C]8.33333333333333[/C][C]0.0254340277777781[/C][C]0.141232638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]8.3[/C][C]8.11293402777778[/C][C]8.35833333333333[/C][C]-0.245399305555555[/C][C]0.187065972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]8[/C][C]7.97751736111111[/C][C]8.3625[/C][C]-0.38498263888889[/C][C]0.0224826388888886[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]8[/C][C]7.94835069444444[/C][C]8.32916666666667[/C][C]-0.380815972222222[/C][C]0.0516493055555571[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]8.8[/C][C]8.62855902777778[/C][C]8.25[/C][C]0.378559027777778[/C][C]0.171440972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]8.7[/C][C]8.55251736111111[/C][C]8.13333333333333[/C][C]0.419184027777778[/C][C]0.147482638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]8.5[/C][C]8.16397569444444[/C][C]8[/C][C]0.163975694444444[/C][C]0.336024305555556[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]8.1[/C][C]7.75460069444444[/C][C]7.86666666666667[/C][C]-0.112065972222222[/C][C]0.345399305555556[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]7.8[/C][C]7.50460069444444[/C][C]7.74166666666667[/C][C]-0.237065972222222[/C][C]0.295399305555556[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]7.6[/C][C]7.57751736111111[/C][C]7.62083333333333[/C][C]-0.0433159722222219[/C][C]0.0224826388888886[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]7.4[/C][C]7.70564236111111[/C][C]7.4875[/C][C]0.218142361111111[/C][C]-0.30564236111111[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]7.1[/C][C]7.55251736111111[/C][C]7.35416666666667[/C][C]0.198350694444445[/C][C]-0.452517361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]6.9[/C][C]7.25043402777778[/C][C]7.225[/C][C]0.0254340277777781[/C][C]-0.350434027777776[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]6.7[/C][C]6.85460069444444[/C][C]7.1[/C][C]-0.245399305555555[/C][C]-0.154600694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]6.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.38498263888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]6.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.380815972222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]7.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.378559027777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]7.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.419184027777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]6.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.163975694444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]6.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.112065972222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=159722&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=159722&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	7.9	NA	NA	-0.237065972222222	NA
2	7.9	NA	NA	-0.0433159722222219	NA
3	8	NA	NA	0.218142361111111	NA
4	8	NA	NA	0.198350694444445	NA
5	7.9	NA	NA	0.0254340277777781	NA
6	8	NA	NA	-0.245399305555555	NA
7	7.7	7.19418402777778	7.57916666666667	-0.38498263888889	0.505815972222224
8	7.2	7.13168402777778	7.5125	-0.380815972222222	0.0683159722222211
9	7.5	7.83272569444444	7.45416666666667	0.378559027777778	-0.332725694444444
10	7.3	7.80668402777778	7.3875	0.419184027777778	-0.506684027777777
11	7	7.46814236111111	7.30416666666667	0.163975694444444	-0.46814236111111
12	7	7.07960069444444	7.19166666666667	-0.112065972222222	-0.0796006944444443
13	7	6.82126736111111	7.05833333333333	-0.237065972222222	0.178732638888889
14	7.2	6.91918402777778	6.9625	-0.0433159722222219	0.280815972222222
15	7.3	7.15980902777778	6.94166666666667	0.218142361111111	0.140190972222223
16	7.1	7.17335069444444	6.975	0.198350694444445	-0.0733506944444429
17	6.8	7.04626736111111	7.02083333333333	0.0254340277777781	-0.24626736111111
18	6.4	6.79210069444444	7.0375	-0.245399305555555	-0.392100694444444
19	6.1	6.63168402777778	7.01666666666667	-0.38498263888889	-0.531684027777777
20	6.5	6.60668402777778	6.9875	-0.380815972222222	-0.106684027777777
21	7.7	7.37022569444444	6.99166666666667	0.378559027777778	0.329774305555557
22	7.9	7.46501736111111	7.04583333333333	0.419184027777778	0.434982638888889
23	7.5	7.29730902777778	7.13333333333333	0.163975694444444	0.202690972222223
24	6.9	7.12543402777778	7.2375	-0.112065972222222	-0.225434027777777
25	6.6	7.10460069444444	7.34166666666667	-0.237065972222222	-0.504600694444445
26	6.9	7.38585069444444	7.42916666666667	-0.0433159722222219	-0.485850694444444
27	7.7	7.70147569444444	7.48333333333333	0.218142361111111	-0.00147569444444429
28	8	7.71501736111111	7.51666666666667	0.198350694444445	0.284982638888889
29	8	7.58376736111111	7.55833333333333	0.0254340277777781	0.416232638888888
30	7.7	7.37960069444444	7.625	-0.245399305555555	0.320399305555555
31	7.3	7.33585069444444	7.72083333333333	-0.38498263888889	-0.0358506944444441
32	7.4	7.45251736111111	7.83333333333333	-0.380815972222222	-0.0525173611111107
33	8.1	8.30772569444444	7.92916666666667	0.378559027777778	-0.207725694444445
34	8.3	8.41501736111111	7.99583333333333	0.419184027777778	-0.11501736111111
35	8.1	8.20980902777778	8.04583333333333	0.163975694444444	-0.109809027777777
36	7.9	7.97960069444444	8.09166666666667	-0.112065972222222	-0.0796006944444425
37	7.9	7.90876736111111	8.14583333333333	-0.237065972222222	-0.00876736111110965
38	8.3	8.15668402777778	8.2	-0.0433159722222219	0.143315972222224
39	8.6	8.47230902777778	8.25416666666667	0.218142361111111	0.127690972222222
40	8.7	8.49835069444444	8.3	0.198350694444445	0.201649305555556
41	8.5	8.35876736111111	8.33333333333333	0.0254340277777781	0.141232638888889
42	8.3	8.11293402777778	8.35833333333333	-0.245399305555555	0.187065972222223
43	8	7.97751736111111	8.3625	-0.38498263888889	0.0224826388888886
44	8	7.94835069444444	8.32916666666667	-0.380815972222222	0.0516493055555571
45	8.8	8.62855902777778	8.25	0.378559027777778	0.171440972222223
46	8.7	8.55251736111111	8.13333333333333	0.419184027777778	0.147482638888889
47	8.5	8.16397569444444	8	0.163975694444444	0.336024305555556
48	8.1	7.75460069444444	7.86666666666667	-0.112065972222222	0.345399305555556
49	7.8	7.50460069444444	7.74166666666667	-0.237065972222222	0.295399305555556
50	7.6	7.57751736111111	7.62083333333333	-0.0433159722222219	0.0224826388888886
51	7.4	7.70564236111111	7.4875	0.218142361111111	-0.30564236111111
52	7.1	7.55251736111111	7.35416666666667	0.198350694444445	-0.452517361111111
53	6.9	7.25043402777778	7.225	0.0254340277777781	-0.350434027777776
54	6.7	6.85460069444444	7.1	-0.245399305555555	-0.154600694444444
55	6.6	NA	NA	-0.38498263888889	NA
56	6.5	NA	NA	-0.380815972222222	NA
57	7.1	NA	NA	0.378559027777778	NA
58	7.2	NA	NA	0.419184027777778	NA
59	6.9	NA	NA	0.163975694444444	NA
60	6.7	NA	NA	-0.112065972222222	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 = 1 ; par2 = Do not include Seasonal Dummies ; par3 = No Linear Trend ;

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