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

Fri, 23 Dec 2011 11:09:59 -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/23/t132465663760dkehbxjs4sjbg.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 20:08:23 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=160546, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 20:08:23 +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] [paper- time serie...] [2011-12-19 19:47:51] [c2267e575f67090c7e8d960bdccd246a]
- R  D            [Classical Decomposition] [paper- time serie...] [2011-12-23 16:09:59] [fe2dc4bc83c881ccd49ef12feaba2b65] [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	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=160546&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=160546&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=160546&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	590	NA	NA	0.0824652777777537	NA
2	580	NA	NA	-9.58420138888893	NA
3	574	NA	NA	-13.7300347222222	NA
4	573	NA	NA	-29.3029513888889	NA
5	573	NA	NA	-24.8133680555556	NA
6	620	NA	NA	28.5512152777778	NA
7	626	619.822048611111	583.958333333333	35.8637152777778	6.1779513888888
8	620	597.790798611111	580.25	17.5407986111111	22.2092013888889
9	588	577.155381944444	576.25	0.905381944444468	10.8446180555555
10	566	561.915798611111	571.666666666667	-9.75086805555559	4.08420138888891
11	557	565.186631944444	566	-0.813368055555561	-8.18663194444446
12	561	565.259548611111	560.208333333333	5.05121527777781	-4.2595486111112
13	549	555.040798611111	554.958333333333	0.0824652777777537	-6.04079861111109
14	532	539.582465277778	549.166666666667	-9.58420138888893	-7.58246527777783
15	526	529.644965277778	543.375	-13.7300347222222	-3.64496527777771
16	511	509.197048611111	538.5	-29.3029513888889	1.80295138888891
17	499	509.561631944444	534.375	-24.8133680555556	-10.5616319444445
18	555	559.301215277778	530.75	28.5512152777778	-4.30121527777771
19	565	563.072048611111	527.208333333333	35.8637152777778	1.92795138888903
20	542	541.415798611111	523.875	17.5407986111111	0.584201388889028
21	527	521.655381944444	520.75	0.905381944444468	5.34461805555554
22	510	507.749131944444	517.5	-9.75086805555559	2.25086805555554
23	514	514.061631944444	514.875	-0.813368055555561	-0.0616319444444571
24	517	517.926215277778	512.875	5.05121527777781	-0.926215277777828
25	508	510.540798611111	510.458333333333	0.0824652777777537	-2.54079861111114
26	493	498.582465277778	508.166666666667	-9.58420138888893	-5.58246527777771
27	490	492.561631944444	506.291666666667	-13.7300347222222	-2.56163194444434
28	469	475.780381944444	505.083333333333	-29.3029513888889	-6.78038194444434
29	478	480.019965277778	504.833333333333	-24.8133680555556	-2.01996527777766
30	528	533.926215277778	505.375	28.5512152777778	-5.92621527777771
31	534	542.738715277778	506.875	35.8637152777778	-8.73871527777771
32	518	527.249131944444	509.708333333333	17.5407986111111	-9.2491319444444
33	506	514.363715277778	513.458333333333	0.905381944444468	-8.36371527777771
34	502	507.957465277778	517.708333333333	-9.75086805555559	-5.95746527777777
35	516	521.603298611111	522.416666666667	-0.813368055555561	-5.60329861111109
36	528	532.342881944444	527.291666666667	5.05121527777781	-4.34288194444446
37	533	532.457465277778	532.375	0.0824652777777537	0.542534722222285
38	536	528.040798611111	537.625	-9.58420138888893	7.95920138888891
39	537	528.936631944444	542.666666666667	-13.7300347222222	8.06336805555554
40	524	518.113715277778	547.416666666667	-29.3029513888889	5.88628472222229
41	536	527.394965277778	552.208333333333	-24.8133680555556	8.60503472222217
42	587	585.384548611111	556.833333333333	28.5512152777778	1.6154513888888
43	597	596.613715277778	560.75	35.8637152777778	0.386284722222058
44	581	581.165798611111	563.625	17.5407986111111	-0.1657986111112
45	564	566.280381944444	565.375	0.905381944444468	-2.28038194444446
46	558	556.790798611111	566.541666666667	-9.75086805555559	1.2092013888888
47	575	566.644965277778	567.458333333333	-0.813368055555561	8.35503472222217
48	580	573.467881944444	568.416666666667	5.05121527777781	6.53211805555554
49	575	569.374131944444	569.291666666667	0.0824652777777537	5.62586805555566
50	563	560.207465277778	569.791666666667	-9.58420138888893	2.79253472222217
51	552	556.269965277778	570	-13.7300347222222	-4.26996527777771
52	537	540.322048611111	569.625	-29.3029513888889	-3.32204861111109
53	545	543.436631944445	568.25	-24.8133680555556	1.56336805555543
54	601	594.801215277778	566.25	28.5512152777778	6.19878472222217
55	604	599.988715277778	564.125	35.8637152777778	4.01128472222217
56	586	579.582465277778	562.041666666667	17.5407986111111	6.41753472222229
57	564	561.113715277778	560.208333333333	0.905381944444468	2.88628472222229
58	549	548.915798611111	558.666666666667	-9.75086805555559	0.0842013888889142
59	551	556.103298611111	556.916666666667	-0.813368055555561	-5.10329861111109
60	556	559.676215277778	554.625	5.05121527777781	-3.67621527777771
61	548	NA	552.458333333333	NA	NA
62	540	NA	550.541666666667	NA	NA
63	531	NA	548.916666666667	NA	NA
64	521	NA	547.833333333333	NA	NA
65	519	NA	NA	NA	NA
66	572	NA	NA	NA	NA
67	581	NA	NA	NA	NA
68	563	NA	NA	NA	NA
69	548	NA	NA	NA	NA
70	539	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 590 & NA & NA & 0.0824652777777537 & NA \tabularnewline
2 & 580 & NA & NA & -9.58420138888893 & NA \tabularnewline
3 & 574 & NA & NA & -13.7300347222222 & NA \tabularnewline
4 & 573 & NA & NA & -29.3029513888889 & NA \tabularnewline
5 & 573 & NA & NA & -24.8133680555556 & NA \tabularnewline
6 & 620 & NA & NA & 28.5512152777778 & NA \tabularnewline
7 & 626 & 619.822048611111 & 583.958333333333 & 35.8637152777778 & 6.1779513888888 \tabularnewline
8 & 620 & 597.790798611111 & 580.25 & 17.5407986111111 & 22.2092013888889 \tabularnewline
9 & 588 & 577.155381944444 & 576.25 & 0.905381944444468 & 10.8446180555555 \tabularnewline
10 & 566 & 561.915798611111 & 571.666666666667 & -9.75086805555559 & 4.08420138888891 \tabularnewline
11 & 557 & 565.186631944444 & 566 & -0.813368055555561 & -8.18663194444446 \tabularnewline
12 & 561 & 565.259548611111 & 560.208333333333 & 5.05121527777781 & -4.2595486111112 \tabularnewline
13 & 549 & 555.040798611111 & 554.958333333333 & 0.0824652777777537 & -6.04079861111109 \tabularnewline
14 & 532 & 539.582465277778 & 549.166666666667 & -9.58420138888893 & -7.58246527777783 \tabularnewline
15 & 526 & 529.644965277778 & 543.375 & -13.7300347222222 & -3.64496527777771 \tabularnewline
16 & 511 & 509.197048611111 & 538.5 & -29.3029513888889 & 1.80295138888891 \tabularnewline
17 & 499 & 509.561631944444 & 534.375 & -24.8133680555556 & -10.5616319444445 \tabularnewline
18 & 555 & 559.301215277778 & 530.75 & 28.5512152777778 & -4.30121527777771 \tabularnewline
19 & 565 & 563.072048611111 & 527.208333333333 & 35.8637152777778 & 1.92795138888903 \tabularnewline
20 & 542 & 541.415798611111 & 523.875 & 17.5407986111111 & 0.584201388889028 \tabularnewline
21 & 527 & 521.655381944444 & 520.75 & 0.905381944444468 & 5.34461805555554 \tabularnewline
22 & 510 & 507.749131944444 & 517.5 & -9.75086805555559 & 2.25086805555554 \tabularnewline
23 & 514 & 514.061631944444 & 514.875 & -0.813368055555561 & -0.0616319444444571 \tabularnewline
24 & 517 & 517.926215277778 & 512.875 & 5.05121527777781 & -0.926215277777828 \tabularnewline
25 & 508 & 510.540798611111 & 510.458333333333 & 0.0824652777777537 & -2.54079861111114 \tabularnewline
26 & 493 & 498.582465277778 & 508.166666666667 & -9.58420138888893 & -5.58246527777771 \tabularnewline
27 & 490 & 492.561631944444 & 506.291666666667 & -13.7300347222222 & -2.56163194444434 \tabularnewline
28 & 469 & 475.780381944444 & 505.083333333333 & -29.3029513888889 & -6.78038194444434 \tabularnewline
29 & 478 & 480.019965277778 & 504.833333333333 & -24.8133680555556 & -2.01996527777766 \tabularnewline
30 & 528 & 533.926215277778 & 505.375 & 28.5512152777778 & -5.92621527777771 \tabularnewline
31 & 534 & 542.738715277778 & 506.875 & 35.8637152777778 & -8.73871527777771 \tabularnewline
32 & 518 & 527.249131944444 & 509.708333333333 & 17.5407986111111 & -9.2491319444444 \tabularnewline
33 & 506 & 514.363715277778 & 513.458333333333 & 0.905381944444468 & -8.36371527777771 \tabularnewline
34 & 502 & 507.957465277778 & 517.708333333333 & -9.75086805555559 & -5.95746527777777 \tabularnewline
35 & 516 & 521.603298611111 & 522.416666666667 & -0.813368055555561 & -5.60329861111109 \tabularnewline
36 & 528 & 532.342881944444 & 527.291666666667 & 5.05121527777781 & -4.34288194444446 \tabularnewline
37 & 533 & 532.457465277778 & 532.375 & 0.0824652777777537 & 0.542534722222285 \tabularnewline
38 & 536 & 528.040798611111 & 537.625 & -9.58420138888893 & 7.95920138888891 \tabularnewline
39 & 537 & 528.936631944444 & 542.666666666667 & -13.7300347222222 & 8.06336805555554 \tabularnewline
40 & 524 & 518.113715277778 & 547.416666666667 & -29.3029513888889 & 5.88628472222229 \tabularnewline
41 & 536 & 527.394965277778 & 552.208333333333 & -24.8133680555556 & 8.60503472222217 \tabularnewline
42 & 587 & 585.384548611111 & 556.833333333333 & 28.5512152777778 & 1.6154513888888 \tabularnewline
43 & 597 & 596.613715277778 & 560.75 & 35.8637152777778 & 0.386284722222058 \tabularnewline
44 & 581 & 581.165798611111 & 563.625 & 17.5407986111111 & -0.1657986111112 \tabularnewline
45 & 564 & 566.280381944444 & 565.375 & 0.905381944444468 & -2.28038194444446 \tabularnewline
46 & 558 & 556.790798611111 & 566.541666666667 & -9.75086805555559 & 1.2092013888888 \tabularnewline
47 & 575 & 566.644965277778 & 567.458333333333 & -0.813368055555561 & 8.35503472222217 \tabularnewline
48 & 580 & 573.467881944444 & 568.416666666667 & 5.05121527777781 & 6.53211805555554 \tabularnewline
49 & 575 & 569.374131944444 & 569.291666666667 & 0.0824652777777537 & 5.62586805555566 \tabularnewline
50 & 563 & 560.207465277778 & 569.791666666667 & -9.58420138888893 & 2.79253472222217 \tabularnewline
51 & 552 & 556.269965277778 & 570 & -13.7300347222222 & -4.26996527777771 \tabularnewline
52 & 537 & 540.322048611111 & 569.625 & -29.3029513888889 & -3.32204861111109 \tabularnewline
53 & 545 & 543.436631944445 & 568.25 & -24.8133680555556 & 1.56336805555543 \tabularnewline
54 & 601 & 594.801215277778 & 566.25 & 28.5512152777778 & 6.19878472222217 \tabularnewline
55 & 604 & 599.988715277778 & 564.125 & 35.8637152777778 & 4.01128472222217 \tabularnewline
56 & 586 & 579.582465277778 & 562.041666666667 & 17.5407986111111 & 6.41753472222229 \tabularnewline
57 & 564 & 561.113715277778 & 560.208333333333 & 0.905381944444468 & 2.88628472222229 \tabularnewline
58 & 549 & 548.915798611111 & 558.666666666667 & -9.75086805555559 & 0.0842013888889142 \tabularnewline
59 & 551 & 556.103298611111 & 556.916666666667 & -0.813368055555561 & -5.10329861111109 \tabularnewline
60 & 556 & 559.676215277778 & 554.625 & 5.05121527777781 & -3.67621527777771 \tabularnewline
61 & 548 & NA & 552.458333333333 & NA & NA \tabularnewline
62 & 540 & NA & 550.541666666667 & NA & NA \tabularnewline
63 & 531 & NA & 548.916666666667 & NA & NA \tabularnewline
64 & 521 & NA & 547.833333333333 & NA & NA \tabularnewline
65 & 519 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
66 & 572 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
67 & 581 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
68 & 563 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
69 & 548 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
70 & 539 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=160546&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]590[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0824652777777537[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]580[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-9.58420138888893[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]574[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-13.7300347222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]573[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-29.3029513888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]573[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-24.8133680555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]620[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]28.5512152777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]626[/C][C]619.822048611111[/C][C]583.958333333333[/C][C]35.8637152777778[/C][C]6.1779513888888[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]620[/C][C]597.790798611111[/C][C]580.25[/C][C]17.5407986111111[/C][C]22.2092013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]588[/C][C]577.155381944444[/C][C]576.25[/C][C]0.905381944444468[/C][C]10.8446180555555[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]566[/C][C]561.915798611111[/C][C]571.666666666667[/C][C]-9.75086805555559[/C][C]4.08420138888891[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]557[/C][C]565.186631944444[/C][C]566[/C][C]-0.813368055555561[/C][C]-8.18663194444446[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]561[/C][C]565.259548611111[/C][C]560.208333333333[/C][C]5.05121527777781[/C][C]-4.2595486111112[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]549[/C][C]555.040798611111[/C][C]554.958333333333[/C][C]0.0824652777777537[/C][C]-6.04079861111109[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]532[/C][C]539.582465277778[/C][C]549.166666666667[/C][C]-9.58420138888893[/C][C]-7.58246527777783[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]526[/C][C]529.644965277778[/C][C]543.375[/C][C]-13.7300347222222[/C][C]-3.64496527777771[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]511[/C][C]509.197048611111[/C][C]538.5[/C][C]-29.3029513888889[/C][C]1.80295138888891[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]499[/C][C]509.561631944444[/C][C]534.375[/C][C]-24.8133680555556[/C][C]-10.5616319444445[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]555[/C][C]559.301215277778[/C][C]530.75[/C][C]28.5512152777778[/C][C]-4.30121527777771[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]565[/C][C]563.072048611111[/C][C]527.208333333333[/C][C]35.8637152777778[/C][C]1.92795138888903[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]542[/C][C]541.415798611111[/C][C]523.875[/C][C]17.5407986111111[/C][C]0.584201388889028[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]527[/C][C]521.655381944444[/C][C]520.75[/C][C]0.905381944444468[/C][C]5.34461805555554[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]510[/C][C]507.749131944444[/C][C]517.5[/C][C]-9.75086805555559[/C][C]2.25086805555554[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]514[/C][C]514.061631944444[/C][C]514.875[/C][C]-0.813368055555561[/C][C]-0.0616319444444571[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]517[/C][C]517.926215277778[/C][C]512.875[/C][C]5.05121527777781[/C][C]-0.926215277777828[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]508[/C][C]510.540798611111[/C][C]510.458333333333[/C][C]0.0824652777777537[/C][C]-2.54079861111114[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]493[/C][C]498.582465277778[/C][C]508.166666666667[/C][C]-9.58420138888893[/C][C]-5.58246527777771[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]490[/C][C]492.561631944444[/C][C]506.291666666667[/C][C]-13.7300347222222[/C][C]-2.56163194444434[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]469[/C][C]475.780381944444[/C][C]505.083333333333[/C][C]-29.3029513888889[/C][C]-6.78038194444434[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]478[/C][C]480.019965277778[/C][C]504.833333333333[/C][C]-24.8133680555556[/C][C]-2.01996527777766[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]528[/C][C]533.926215277778[/C][C]505.375[/C][C]28.5512152777778[/C][C]-5.92621527777771[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]534[/C][C]542.738715277778[/C][C]506.875[/C][C]35.8637152777778[/C][C]-8.73871527777771[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]518[/C][C]527.249131944444[/C][C]509.708333333333[/C][C]17.5407986111111[/C][C]-9.2491319444444[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]506[/C][C]514.363715277778[/C][C]513.458333333333[/C][C]0.905381944444468[/C][C]-8.36371527777771[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]502[/C][C]507.957465277778[/C][C]517.708333333333[/C][C]-9.75086805555559[/C][C]-5.95746527777777[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]516[/C][C]521.603298611111[/C][C]522.416666666667[/C][C]-0.813368055555561[/C][C]-5.60329861111109[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]528[/C][C]532.342881944444[/C][C]527.291666666667[/C][C]5.05121527777781[/C][C]-4.34288194444446[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]533[/C][C]532.457465277778[/C][C]532.375[/C][C]0.0824652777777537[/C][C]0.542534722222285[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]536[/C][C]528.040798611111[/C][C]537.625[/C][C]-9.58420138888893[/C][C]7.95920138888891[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]537[/C][C]528.936631944444[/C][C]542.666666666667[/C][C]-13.7300347222222[/C][C]8.06336805555554[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]524[/C][C]518.113715277778[/C][C]547.416666666667[/C][C]-29.3029513888889[/C][C]5.88628472222229[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]536[/C][C]527.394965277778[/C][C]552.208333333333[/C][C]-24.8133680555556[/C][C]8.60503472222217[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]587[/C][C]585.384548611111[/C][C]556.833333333333[/C][C]28.5512152777778[/C][C]1.6154513888888[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]597[/C][C]596.613715277778[/C][C]560.75[/C][C]35.8637152777778[/C][C]0.386284722222058[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]581[/C][C]581.165798611111[/C][C]563.625[/C][C]17.5407986111111[/C][C]-0.1657986111112[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]564[/C][C]566.280381944444[/C][C]565.375[/C][C]0.905381944444468[/C][C]-2.28038194444446[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]558[/C][C]556.790798611111[/C][C]566.541666666667[/C][C]-9.75086805555559[/C][C]1.2092013888888[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]575[/C][C]566.644965277778[/C][C]567.458333333333[/C][C]-0.813368055555561[/C][C]8.35503472222217[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]580[/C][C]573.467881944444[/C][C]568.416666666667[/C][C]5.05121527777781[/C][C]6.53211805555554[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]575[/C][C]569.374131944444[/C][C]569.291666666667[/C][C]0.0824652777777537[/C][C]5.62586805555566[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]563[/C][C]560.207465277778[/C][C]569.791666666667[/C][C]-9.58420138888893[/C][C]2.79253472222217[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]552[/C][C]556.269965277778[/C][C]570[/C][C]-13.7300347222222[/C][C]-4.26996527777771[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]537[/C][C]540.322048611111[/C][C]569.625[/C][C]-29.3029513888889[/C][C]-3.32204861111109[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]545[/C][C]543.436631944445[/C][C]568.25[/C][C]-24.8133680555556[/C][C]1.56336805555543[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]601[/C][C]594.801215277778[/C][C]566.25[/C][C]28.5512152777778[/C][C]6.19878472222217[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]604[/C][C]599.988715277778[/C][C]564.125[/C][C]35.8637152777778[/C][C]4.01128472222217[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]586[/C][C]579.582465277778[/C][C]562.041666666667[/C][C]17.5407986111111[/C][C]6.41753472222229[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]564[/C][C]561.113715277778[/C][C]560.208333333333[/C][C]0.905381944444468[/C][C]2.88628472222229[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]549[/C][C]548.915798611111[/C][C]558.666666666667[/C][C]-9.75086805555559[/C][C]0.0842013888889142[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]551[/C][C]556.103298611111[/C][C]556.916666666667[/C][C]-0.813368055555561[/C][C]-5.10329861111109[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]556[/C][C]559.676215277778[/C][C]554.625[/C][C]5.05121527777781[/C][C]-3.67621527777771[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]548[/C][C]NA[/C][C]552.458333333333[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]540[/C][C]NA[/C][C]550.541666666667[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]531[/C][C]NA[/C][C]548.916666666667[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]521[/C][C]NA[/C][C]547.833333333333[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]519[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]572[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]581[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]563[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]548[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]539[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=160546&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=160546&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	590	NA	NA	0.0824652777777537	NA
2	580	NA	NA	-9.58420138888893	NA
3	574	NA	NA	-13.7300347222222	NA
4	573	NA	NA	-29.3029513888889	NA
5	573	NA	NA	-24.8133680555556	NA
6	620	NA	NA	28.5512152777778	NA
7	626	619.822048611111	583.958333333333	35.8637152777778	6.1779513888888
8	620	597.790798611111	580.25	17.5407986111111	22.2092013888889
9	588	577.155381944444	576.25	0.905381944444468	10.8446180555555
10	566	561.915798611111	571.666666666667	-9.75086805555559	4.08420138888891
11	557	565.186631944444	566	-0.813368055555561	-8.18663194444446
12	561	565.259548611111	560.208333333333	5.05121527777781	-4.2595486111112
13	549	555.040798611111	554.958333333333	0.0824652777777537	-6.04079861111109
14	532	539.582465277778	549.166666666667	-9.58420138888893	-7.58246527777783
15	526	529.644965277778	543.375	-13.7300347222222	-3.64496527777771
16	511	509.197048611111	538.5	-29.3029513888889	1.80295138888891
17	499	509.561631944444	534.375	-24.8133680555556	-10.5616319444445
18	555	559.301215277778	530.75	28.5512152777778	-4.30121527777771
19	565	563.072048611111	527.208333333333	35.8637152777778	1.92795138888903
20	542	541.415798611111	523.875	17.5407986111111	0.584201388889028
21	527	521.655381944444	520.75	0.905381944444468	5.34461805555554
22	510	507.749131944444	517.5	-9.75086805555559	2.25086805555554
23	514	514.061631944444	514.875	-0.813368055555561	-0.0616319444444571
24	517	517.926215277778	512.875	5.05121527777781	-0.926215277777828
25	508	510.540798611111	510.458333333333	0.0824652777777537	-2.54079861111114
26	493	498.582465277778	508.166666666667	-9.58420138888893	-5.58246527777771
27	490	492.561631944444	506.291666666667	-13.7300347222222	-2.56163194444434
28	469	475.780381944444	505.083333333333	-29.3029513888889	-6.78038194444434
29	478	480.019965277778	504.833333333333	-24.8133680555556	-2.01996527777766
30	528	533.926215277778	505.375	28.5512152777778	-5.92621527777771
31	534	542.738715277778	506.875	35.8637152777778	-8.73871527777771
32	518	527.249131944444	509.708333333333	17.5407986111111	-9.2491319444444
33	506	514.363715277778	513.458333333333	0.905381944444468	-8.36371527777771
34	502	507.957465277778	517.708333333333	-9.75086805555559	-5.95746527777777
35	516	521.603298611111	522.416666666667	-0.813368055555561	-5.60329861111109
36	528	532.342881944444	527.291666666667	5.05121527777781	-4.34288194444446
37	533	532.457465277778	532.375	0.0824652777777537	0.542534722222285
38	536	528.040798611111	537.625	-9.58420138888893	7.95920138888891
39	537	528.936631944444	542.666666666667	-13.7300347222222	8.06336805555554
40	524	518.113715277778	547.416666666667	-29.3029513888889	5.88628472222229
41	536	527.394965277778	552.208333333333	-24.8133680555556	8.60503472222217
42	587	585.384548611111	556.833333333333	28.5512152777778	1.6154513888888
43	597	596.613715277778	560.75	35.8637152777778	0.386284722222058
44	581	581.165798611111	563.625	17.5407986111111	-0.1657986111112
45	564	566.280381944444	565.375	0.905381944444468	-2.28038194444446
46	558	556.790798611111	566.541666666667	-9.75086805555559	1.2092013888888
47	575	566.644965277778	567.458333333333	-0.813368055555561	8.35503472222217
48	580	573.467881944444	568.416666666667	5.05121527777781	6.53211805555554
49	575	569.374131944444	569.291666666667	0.0824652777777537	5.62586805555566
50	563	560.207465277778	569.791666666667	-9.58420138888893	2.79253472222217
51	552	556.269965277778	570	-13.7300347222222	-4.26996527777771
52	537	540.322048611111	569.625	-29.3029513888889	-3.32204861111109
53	545	543.436631944445	568.25	-24.8133680555556	1.56336805555543
54	601	594.801215277778	566.25	28.5512152777778	6.19878472222217
55	604	599.988715277778	564.125	35.8637152777778	4.01128472222217
56	586	579.582465277778	562.041666666667	17.5407986111111	6.41753472222229
57	564	561.113715277778	560.208333333333	0.905381944444468	2.88628472222229
58	549	548.915798611111	558.666666666667	-9.75086805555559	0.0842013888889142
59	551	556.103298611111	556.916666666667	-0.813368055555561	-5.10329861111109
60	556	559.676215277778	554.625	5.05121527777781	-3.67621527777771
61	548	NA	552.458333333333	NA	NA
62	540	NA	550.541666666667	NA	NA
63	531	NA	548.916666666667	NA	NA
64	521	NA	547.833333333333	NA	NA
65	519	NA	NA	NA	NA
66	572	NA	NA	NA	NA
67	581	NA	NA	NA	NA
68	563	NA	NA	NA	NA
69	548	NA	NA	NA	NA
70	539	NA	NA	NA	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