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

Thu, 24 Nov 2011 11:16:19 -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/Nov/24/t1322151409h7p7u3fsglj2wqg.htm/, Retrieved Tue, 23 Apr 2024 19:55:40 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147039, Retrieved Tue, 23 Apr 2024 19:55:40 +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

101

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

-     [Classical Decomposition] [HPC Retail Sales] [2008-03-02 16:19:32] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-  M D  [Classical Decomposition] [Workshop 8, Class...] [2010-11-28 20:55:54] [d946de7cca328fbcf207448a112523ab]
- R  D      [Classical Decomposition] [] [2011-11-24 16:16:19] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
-    D        [Classical Decomposition] [] [2011-11-25 08:39:59] [46896e8a404bb9354f2d070359621409] 

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	'Gertrude Mary Cox' @ cox.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 & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147039&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]'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147039&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147039&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	'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	9.676	NA	NA	0.102468749999999	NA
2	8.642	NA	NA	-0.724270833333334	NA
3	9.402	NA	NA	0.237125	NA
4	9.61	NA	NA	-0.345093749999999	NA
5	9.294	NA	NA	-0.0107708333333335	NA
6	9.448	NA	NA	0.0265520833333336	NA
7	10.319	9.96425	9.50679166666667	0.457458333333334	0.354750000000001
8	9.548	9.88629166666667	9.53329166666667	0.353000000000001	-0.338291666666667
9	9.801	9.84053125	9.56925	0.271281249999999	-0.0395312499999996
10	9.596	9.77995833333333	9.57804166666667	0.201916666666666	-0.183958333333331
11	8.923	9.04498958333333	9.5655	-0.520510416666666	-0.121989583333333
12	9.746	9.53030208333333	9.57945833333333	-0.0491562500000003	0.215697916666668
13	9.829	9.70659375	9.604125	0.102468749999999	0.122406249999999
14	9.125	8.91260416666667	9.636875	-0.724270833333334	0.212395833333334
15	9.782	9.90920833333333	9.67208333333333	0.237125	-0.127208333333332
16	9.441	9.34490625	9.69	-0.345093749999999	0.0960937500000014
17	9.162	9.7105625	9.72133333333333	-0.0107708333333335	-0.548562499999997
18	9.915	9.78505208333333	9.7585	0.0265520833333336	0.129947916666667
19	10.444	10.232875	9.77541666666666	0.457458333333334	0.211125000000003
20	10.209	10.1312083333333	9.77820833333333	0.353000000000001	0.077791666666668
21	9.985	10.0735729166667	9.80229166666667	0.271281249999999	-0.0885729166666653
22	9.842	10.0420833333333	9.84016666666667	0.201916666666666	-0.200083333333332
23	9.429	9.36844791666667	9.88895833333333	-0.520510416666666	0.0605520833333326
24	10.132	9.87838541666666	9.92754166666666	-0.0491562500000003	0.253614583333336
25	9.849	10.02046875	9.918	0.102468749999999	-0.171468749999999
26	9.172	9.19247916666667	9.91675	-0.724270833333334	-0.0204791666666662
27	10.313	10.177	9.939875	0.237125	0.135999999999999
28	9.819	9.62036458333333	9.96545833333333	-0.345093749999999	0.198635416666669
29	9.955	9.97139583333333	9.98216666666667	-0.0107708333333335	-0.0163958333333323
30	10.048	10.00209375	9.97554166666667	0.0265520833333336	0.0459062499999998
31	10.082	10.4388333333333	9.981375	0.457458333333334	-0.356833333333332
32	10.541	10.3494583333333	9.99645833333333	0.353000000000001	0.191541666666669
33	10.208	10.27665625	10.005375	0.271281249999999	-0.0686562500000001
34	10.233	10.2114166666667	10.0095	0.201916666666666	0.0215833333333357
35	9.439	9.50869791666667	10.0292083333333	-0.520510416666666	-0.0696979166666658
36	9.963	10.0120520833333	10.0612083333333	-0.0491562500000003	-0.0490520833333328
37	10.158	10.18846875	10.086	0.102468749999999	-0.0304687499999989
38	9.225	9.3809375	10.1052083333333	-0.724270833333334	-0.155937499999999
39	10.474	10.36675	10.129625	0.237125	0.107250000000001
40	9.757	9.82786458333333	10.1729583333333	-0.345093749999999	-0.0708645833333321
41	10.49	10.2016041666667	10.212375	-0.0107708333333335	0.288395833333334
42	10.281	10.2463020833333	10.21975	0.0265520833333336	0.0346979166666674
43	10.444	10.67875	10.2212916666667	0.457458333333334	-0.234749999999998
44	10.64	10.59675	10.24375	0.353000000000001	0.0432500000000022
45	10.695	10.5239479166667	10.2526666666667	0.271281249999999	0.171052083333334
46	10.786	10.44925	10.2473333333333	0.201916666666666	0.336749999999999
47	9.832	9.72657291666667	10.2470833333333	-0.520510416666666	0.105427083333334
48	9.747	10.19296875	10.242125	-0.0491562500000003	-0.445968749999999
49	10.411	10.3571770833333	10.2547083333333	0.102468749999999	0.0538229166666664
50	9.511	9.5726875	10.2969583333333	-0.724270833333334	-0.0616874999999997
51	10.402	10.54375	10.306625	0.237125	-0.14175
52	9.701	9.95057291666667	10.2956666666667	-0.345093749999999	-0.249572916666665
53	10.54	10.2891458333333	10.2999166666667	-0.0107708333333335	0.250854166666667
54	10.112	10.3482604166667	10.3217083333333	0.0265520833333336	-0.236260416666665
55	10.915	NA	NA	0.457458333333334	NA
56	11.183	NA	NA	0.353000000000001	NA
57	10.384	NA	NA	0.271281249999999	NA
58	10.834	NA	NA	0.201916666666666	NA
59	9.886	NA	NA	-0.520510416666666	NA
60	10.216	NA	NA	-0.0491562500000003	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 9.676 & NA & NA & 0.102468749999999 & NA \tabularnewline
2 & 8.642 & NA & NA & -0.724270833333334 & NA \tabularnewline
3 & 9.402 & NA & NA & 0.237125 & NA \tabularnewline
4 & 9.61 & NA & NA & -0.345093749999999 & NA \tabularnewline
5 & 9.294 & NA & NA & -0.0107708333333335 & NA \tabularnewline
6 & 9.448 & NA & NA & 0.0265520833333336 & NA \tabularnewline
7 & 10.319 & 9.96425 & 9.50679166666667 & 0.457458333333334 & 0.354750000000001 \tabularnewline
8 & 9.548 & 9.88629166666667 & 9.53329166666667 & 0.353000000000001 & -0.338291666666667 \tabularnewline
9 & 9.801 & 9.84053125 & 9.56925 & 0.271281249999999 & -0.0395312499999996 \tabularnewline
10 & 9.596 & 9.77995833333333 & 9.57804166666667 & 0.201916666666666 & -0.183958333333331 \tabularnewline
11 & 8.923 & 9.04498958333333 & 9.5655 & -0.520510416666666 & -0.121989583333333 \tabularnewline
12 & 9.746 & 9.53030208333333 & 9.57945833333333 & -0.0491562500000003 & 0.215697916666668 \tabularnewline
13 & 9.829 & 9.70659375 & 9.604125 & 0.102468749999999 & 0.122406249999999 \tabularnewline
14 & 9.125 & 8.91260416666667 & 9.636875 & -0.724270833333334 & 0.212395833333334 \tabularnewline
15 & 9.782 & 9.90920833333333 & 9.67208333333333 & 0.237125 & -0.127208333333332 \tabularnewline
16 & 9.441 & 9.34490625 & 9.69 & -0.345093749999999 & 0.0960937500000014 \tabularnewline
17 & 9.162 & 9.7105625 & 9.72133333333333 & -0.0107708333333335 & -0.548562499999997 \tabularnewline
18 & 9.915 & 9.78505208333333 & 9.7585 & 0.0265520833333336 & 0.129947916666667 \tabularnewline
19 & 10.444 & 10.232875 & 9.77541666666666 & 0.457458333333334 & 0.211125000000003 \tabularnewline
20 & 10.209 & 10.1312083333333 & 9.77820833333333 & 0.353000000000001 & 0.077791666666668 \tabularnewline
21 & 9.985 & 10.0735729166667 & 9.80229166666667 & 0.271281249999999 & -0.0885729166666653 \tabularnewline
22 & 9.842 & 10.0420833333333 & 9.84016666666667 & 0.201916666666666 & -0.200083333333332 \tabularnewline
23 & 9.429 & 9.36844791666667 & 9.88895833333333 & -0.520510416666666 & 0.0605520833333326 \tabularnewline
24 & 10.132 & 9.87838541666666 & 9.92754166666666 & -0.0491562500000003 & 0.253614583333336 \tabularnewline
25 & 9.849 & 10.02046875 & 9.918 & 0.102468749999999 & -0.171468749999999 \tabularnewline
26 & 9.172 & 9.19247916666667 & 9.91675 & -0.724270833333334 & -0.0204791666666662 \tabularnewline
27 & 10.313 & 10.177 & 9.939875 & 0.237125 & 0.135999999999999 \tabularnewline
28 & 9.819 & 9.62036458333333 & 9.96545833333333 & -0.345093749999999 & 0.198635416666669 \tabularnewline
29 & 9.955 & 9.97139583333333 & 9.98216666666667 & -0.0107708333333335 & -0.0163958333333323 \tabularnewline
30 & 10.048 & 10.00209375 & 9.97554166666667 & 0.0265520833333336 & 0.0459062499999998 \tabularnewline
31 & 10.082 & 10.4388333333333 & 9.981375 & 0.457458333333334 & -0.356833333333332 \tabularnewline
32 & 10.541 & 10.3494583333333 & 9.99645833333333 & 0.353000000000001 & 0.191541666666669 \tabularnewline
33 & 10.208 & 10.27665625 & 10.005375 & 0.271281249999999 & -0.0686562500000001 \tabularnewline
34 & 10.233 & 10.2114166666667 & 10.0095 & 0.201916666666666 & 0.0215833333333357 \tabularnewline
35 & 9.439 & 9.50869791666667 & 10.0292083333333 & -0.520510416666666 & -0.0696979166666658 \tabularnewline
36 & 9.963 & 10.0120520833333 & 10.0612083333333 & -0.0491562500000003 & -0.0490520833333328 \tabularnewline
37 & 10.158 & 10.18846875 & 10.086 & 0.102468749999999 & -0.0304687499999989 \tabularnewline
38 & 9.225 & 9.3809375 & 10.1052083333333 & -0.724270833333334 & -0.155937499999999 \tabularnewline
39 & 10.474 & 10.36675 & 10.129625 & 0.237125 & 0.107250000000001 \tabularnewline
40 & 9.757 & 9.82786458333333 & 10.1729583333333 & -0.345093749999999 & -0.0708645833333321 \tabularnewline
41 & 10.49 & 10.2016041666667 & 10.212375 & -0.0107708333333335 & 0.288395833333334 \tabularnewline
42 & 10.281 & 10.2463020833333 & 10.21975 & 0.0265520833333336 & 0.0346979166666674 \tabularnewline
43 & 10.444 & 10.67875 & 10.2212916666667 & 0.457458333333334 & -0.234749999999998 \tabularnewline
44 & 10.64 & 10.59675 & 10.24375 & 0.353000000000001 & 0.0432500000000022 \tabularnewline
45 & 10.695 & 10.5239479166667 & 10.2526666666667 & 0.271281249999999 & 0.171052083333334 \tabularnewline
46 & 10.786 & 10.44925 & 10.2473333333333 & 0.201916666666666 & 0.336749999999999 \tabularnewline
47 & 9.832 & 9.72657291666667 & 10.2470833333333 & -0.520510416666666 & 0.105427083333334 \tabularnewline
48 & 9.747 & 10.19296875 & 10.242125 & -0.0491562500000003 & -0.445968749999999 \tabularnewline
49 & 10.411 & 10.3571770833333 & 10.2547083333333 & 0.102468749999999 & 0.0538229166666664 \tabularnewline
50 & 9.511 & 9.5726875 & 10.2969583333333 & -0.724270833333334 & -0.0616874999999997 \tabularnewline
51 & 10.402 & 10.54375 & 10.306625 & 0.237125 & -0.14175 \tabularnewline
52 & 9.701 & 9.95057291666667 & 10.2956666666667 & -0.345093749999999 & -0.249572916666665 \tabularnewline
53 & 10.54 & 10.2891458333333 & 10.2999166666667 & -0.0107708333333335 & 0.250854166666667 \tabularnewline
54 & 10.112 & 10.3482604166667 & 10.3217083333333 & 0.0265520833333336 & -0.236260416666665 \tabularnewline
55 & 10.915 & NA & NA & 0.457458333333334 & NA \tabularnewline
56 & 11.183 & NA & NA & 0.353000000000001 & NA \tabularnewline
57 & 10.384 & NA & NA & 0.271281249999999 & NA \tabularnewline
58 & 10.834 & NA & NA & 0.201916666666666 & NA \tabularnewline
59 & 9.886 & NA & NA & -0.520510416666666 & NA \tabularnewline
60 & 10.216 & NA & NA & -0.0491562500000003 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147039&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]9.676[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.102468749999999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]8.642[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.724270833333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]9.402[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.237125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]9.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.345093749999999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]9.294[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0107708333333335[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]9.448[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0265520833333336[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]10.319[/C][C]9.96425[/C][C]9.50679166666667[/C][C]0.457458333333334[/C][C]0.354750000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]9.548[/C][C]9.88629166666667[/C][C]9.53329166666667[/C][C]0.353000000000001[/C][C]-0.338291666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]9.801[/C][C]9.84053125[/C][C]9.56925[/C][C]0.271281249999999[/C][C]-0.0395312499999996[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]9.596[/C][C]9.77995833333333[/C][C]9.57804166666667[/C][C]0.201916666666666[/C][C]-0.183958333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]8.923[/C][C]9.04498958333333[/C][C]9.5655[/C][C]-0.520510416666666[/C][C]-0.121989583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]9.746[/C][C]9.53030208333333[/C][C]9.57945833333333[/C][C]-0.0491562500000003[/C][C]0.215697916666668[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]9.829[/C][C]9.70659375[/C][C]9.604125[/C][C]0.102468749999999[/C][C]0.122406249999999[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]9.125[/C][C]8.91260416666667[/C][C]9.636875[/C][C]-0.724270833333334[/C][C]0.212395833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]9.782[/C][C]9.90920833333333[/C][C]9.67208333333333[/C][C]0.237125[/C][C]-0.127208333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]9.441[/C][C]9.34490625[/C][C]9.69[/C][C]-0.345093749999999[/C][C]0.0960937500000014[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]9.162[/C][C]9.7105625[/C][C]9.72133333333333[/C][C]-0.0107708333333335[/C][C]-0.548562499999997[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]9.915[/C][C]9.78505208333333[/C][C]9.7585[/C][C]0.0265520833333336[/C][C]0.129947916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]10.444[/C][C]10.232875[/C][C]9.77541666666666[/C][C]0.457458333333334[/C][C]0.211125000000003[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]10.209[/C][C]10.1312083333333[/C][C]9.77820833333333[/C][C]0.353000000000001[/C][C]0.077791666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]9.985[/C][C]10.0735729166667[/C][C]9.80229166666667[/C][C]0.271281249999999[/C][C]-0.0885729166666653[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]9.842[/C][C]10.0420833333333[/C][C]9.84016666666667[/C][C]0.201916666666666[/C][C]-0.200083333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]9.429[/C][C]9.36844791666667[/C][C]9.88895833333333[/C][C]-0.520510416666666[/C][C]0.0605520833333326[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]10.132[/C][C]9.87838541666666[/C][C]9.92754166666666[/C][C]-0.0491562500000003[/C][C]0.253614583333336[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]9.849[/C][C]10.02046875[/C][C]9.918[/C][C]0.102468749999999[/C][C]-0.171468749999999[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]9.172[/C][C]9.19247916666667[/C][C]9.91675[/C][C]-0.724270833333334[/C][C]-0.0204791666666662[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]10.313[/C][C]10.177[/C][C]9.939875[/C][C]0.237125[/C][C]0.135999999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]9.819[/C][C]9.62036458333333[/C][C]9.96545833333333[/C][C]-0.345093749999999[/C][C]0.198635416666669[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]9.955[/C][C]9.97139583333333[/C][C]9.98216666666667[/C][C]-0.0107708333333335[/C][C]-0.0163958333333323[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]10.048[/C][C]10.00209375[/C][C]9.97554166666667[/C][C]0.0265520833333336[/C][C]0.0459062499999998[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]10.082[/C][C]10.4388333333333[/C][C]9.981375[/C][C]0.457458333333334[/C][C]-0.356833333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]10.541[/C][C]10.3494583333333[/C][C]9.99645833333333[/C][C]0.353000000000001[/C][C]0.191541666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]10.208[/C][C]10.27665625[/C][C]10.005375[/C][C]0.271281249999999[/C][C]-0.0686562500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]10.233[/C][C]10.2114166666667[/C][C]10.0095[/C][C]0.201916666666666[/C][C]0.0215833333333357[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]9.439[/C][C]9.50869791666667[/C][C]10.0292083333333[/C][C]-0.520510416666666[/C][C]-0.0696979166666658[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]9.963[/C][C]10.0120520833333[/C][C]10.0612083333333[/C][C]-0.0491562500000003[/C][C]-0.0490520833333328[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]10.158[/C][C]10.18846875[/C][C]10.086[/C][C]0.102468749999999[/C][C]-0.0304687499999989[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]9.225[/C][C]9.3809375[/C][C]10.1052083333333[/C][C]-0.724270833333334[/C][C]-0.155937499999999[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]10.474[/C][C]10.36675[/C][C]10.129625[/C][C]0.237125[/C][C]0.107250000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]9.757[/C][C]9.82786458333333[/C][C]10.1729583333333[/C][C]-0.345093749999999[/C][C]-0.0708645833333321[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]10.49[/C][C]10.2016041666667[/C][C]10.212375[/C][C]-0.0107708333333335[/C][C]0.288395833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]10.281[/C][C]10.2463020833333[/C][C]10.21975[/C][C]0.0265520833333336[/C][C]0.0346979166666674[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]10.444[/C][C]10.67875[/C][C]10.2212916666667[/C][C]0.457458333333334[/C][C]-0.234749999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]10.64[/C][C]10.59675[/C][C]10.24375[/C][C]0.353000000000001[/C][C]0.0432500000000022[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]10.695[/C][C]10.5239479166667[/C][C]10.2526666666667[/C][C]0.271281249999999[/C][C]0.171052083333334[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]10.786[/C][C]10.44925[/C][C]10.2473333333333[/C][C]0.201916666666666[/C][C]0.336749999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]9.832[/C][C]9.72657291666667[/C][C]10.2470833333333[/C][C]-0.520510416666666[/C][C]0.105427083333334[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]9.747[/C][C]10.19296875[/C][C]10.242125[/C][C]-0.0491562500000003[/C][C]-0.445968749999999[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]10.411[/C][C]10.3571770833333[/C][C]10.2547083333333[/C][C]0.102468749999999[/C][C]0.0538229166666664[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]9.511[/C][C]9.5726875[/C][C]10.2969583333333[/C][C]-0.724270833333334[/C][C]-0.0616874999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]10.402[/C][C]10.54375[/C][C]10.306625[/C][C]0.237125[/C][C]-0.14175[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]9.701[/C][C]9.95057291666667[/C][C]10.2956666666667[/C][C]-0.345093749999999[/C][C]-0.249572916666665[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]10.54[/C][C]10.2891458333333[/C][C]10.2999166666667[/C][C]-0.0107708333333335[/C][C]0.250854166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]10.112[/C][C]10.3482604166667[/C][C]10.3217083333333[/C][C]0.0265520833333336[/C][C]-0.236260416666665[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]10.915[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.457458333333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]11.183[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.353000000000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]10.384[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.271281249999999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]10.834[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.201916666666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]9.886[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.520510416666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]10.216[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0491562500000003[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147039&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147039&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	9.676	NA	NA	0.102468749999999	NA
2	8.642	NA	NA	-0.724270833333334	NA
3	9.402	NA	NA	0.237125	NA
4	9.61	NA	NA	-0.345093749999999	NA
5	9.294	NA	NA	-0.0107708333333335	NA
6	9.448	NA	NA	0.0265520833333336	NA
7	10.319	9.96425	9.50679166666667	0.457458333333334	0.354750000000001
8	9.548	9.88629166666667	9.53329166666667	0.353000000000001	-0.338291666666667
9	9.801	9.84053125	9.56925	0.271281249999999	-0.0395312499999996
10	9.596	9.77995833333333	9.57804166666667	0.201916666666666	-0.183958333333331
11	8.923	9.04498958333333	9.5655	-0.520510416666666	-0.121989583333333
12	9.746	9.53030208333333	9.57945833333333	-0.0491562500000003	0.215697916666668
13	9.829	9.70659375	9.604125	0.102468749999999	0.122406249999999
14	9.125	8.91260416666667	9.636875	-0.724270833333334	0.212395833333334
15	9.782	9.90920833333333	9.67208333333333	0.237125	-0.127208333333332
16	9.441	9.34490625	9.69	-0.345093749999999	0.0960937500000014
17	9.162	9.7105625	9.72133333333333	-0.0107708333333335	-0.548562499999997
18	9.915	9.78505208333333	9.7585	0.0265520833333336	0.129947916666667
19	10.444	10.232875	9.77541666666666	0.457458333333334	0.211125000000003
20	10.209	10.1312083333333	9.77820833333333	0.353000000000001	0.077791666666668
21	9.985	10.0735729166667	9.80229166666667	0.271281249999999	-0.0885729166666653
22	9.842	10.0420833333333	9.84016666666667	0.201916666666666	-0.200083333333332
23	9.429	9.36844791666667	9.88895833333333	-0.520510416666666	0.0605520833333326
24	10.132	9.87838541666666	9.92754166666666	-0.0491562500000003	0.253614583333336
25	9.849	10.02046875	9.918	0.102468749999999	-0.171468749999999
26	9.172	9.19247916666667	9.91675	-0.724270833333334	-0.0204791666666662
27	10.313	10.177	9.939875	0.237125	0.135999999999999
28	9.819	9.62036458333333	9.96545833333333	-0.345093749999999	0.198635416666669
29	9.955	9.97139583333333	9.98216666666667	-0.0107708333333335	-0.0163958333333323
30	10.048	10.00209375	9.97554166666667	0.0265520833333336	0.0459062499999998
31	10.082	10.4388333333333	9.981375	0.457458333333334	-0.356833333333332
32	10.541	10.3494583333333	9.99645833333333	0.353000000000001	0.191541666666669
33	10.208	10.27665625	10.005375	0.271281249999999	-0.0686562500000001
34	10.233	10.2114166666667	10.0095	0.201916666666666	0.0215833333333357
35	9.439	9.50869791666667	10.0292083333333	-0.520510416666666	-0.0696979166666658
36	9.963	10.0120520833333	10.0612083333333	-0.0491562500000003	-0.0490520833333328
37	10.158	10.18846875	10.086	0.102468749999999	-0.0304687499999989
38	9.225	9.3809375	10.1052083333333	-0.724270833333334	-0.155937499999999
39	10.474	10.36675	10.129625	0.237125	0.107250000000001
40	9.757	9.82786458333333	10.1729583333333	-0.345093749999999	-0.0708645833333321
41	10.49	10.2016041666667	10.212375	-0.0107708333333335	0.288395833333334
42	10.281	10.2463020833333	10.21975	0.0265520833333336	0.0346979166666674
43	10.444	10.67875	10.2212916666667	0.457458333333334	-0.234749999999998
44	10.64	10.59675	10.24375	0.353000000000001	0.0432500000000022
45	10.695	10.5239479166667	10.2526666666667	0.271281249999999	0.171052083333334
46	10.786	10.44925	10.2473333333333	0.201916666666666	0.336749999999999
47	9.832	9.72657291666667	10.2470833333333	-0.520510416666666	0.105427083333334
48	9.747	10.19296875	10.242125	-0.0491562500000003	-0.445968749999999
49	10.411	10.3571770833333	10.2547083333333	0.102468749999999	0.0538229166666664
50	9.511	9.5726875	10.2969583333333	-0.724270833333334	-0.0616874999999997
51	10.402	10.54375	10.306625	0.237125	-0.14175
52	9.701	9.95057291666667	10.2956666666667	-0.345093749999999	-0.249572916666665
53	10.54	10.2891458333333	10.2999166666667	-0.0107708333333335	0.250854166666667
54	10.112	10.3482604166667	10.3217083333333	0.0265520833333336	-0.236260416666665
55	10.915	NA	NA	0.457458333333334	NA
56	11.183	NA	NA	0.353000000000001	NA
57	10.384	NA	NA	0.271281249999999	NA
58	10.834	NA	NA	0.201916666666666	NA
59	9.886	NA	NA	-0.520510416666666	NA
60	10.216	NA	NA	-0.0491562500000003	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$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
a<-table.element(a,m$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