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

Tue, 04 Dec 2012 13:54:10 -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/2012/Dec/04/t1354647340iq7bgnbniz478ve.htm/, Retrieved Fri, 26 Apr 2024 17:59:25 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196513, Retrieved Fri, 26 Apr 2024 17:59:25 +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)

-       [Classical Decomposition] [Decompositie taba...] [2012-12-04 18:54:10] [4f05f4cbed182ac02528036e9f4f762f] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

4,69
4,69
4,69
4,69
4,69
4,69
4,69
4,73
4,78
4,79
4,79
4,8
4,8
4,81
5,16
5,26
5,29
5,29
5,29
5,3
5,3
5,3
5,3
5,3
5,3
5,3
5,3
5,35
5,44
5,47
5,47
5,48
5,48
5,48
5,48
5,48
5,48
5,48
5,5
5,55
5,55
5,57
5,58
5,58
5,58
5,59
5,59
5,59
5,61
5,61
5,61
5,63
5,69
5,7
5,7
5,7
5,7
5,7
5,7
5,7
5,7
5,7
5,7
5,71
5,74
5,77
5,79
5,79
5,8
5,8
5,8
5,8

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	4 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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196513&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]4 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=196513&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=196513&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	4 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	4.69	NA	NA	-0.0479583333333331	NA
2	4.69	NA	NA	-0.0639583333333331	NA
3	4.69	NA	NA	-0.00729166666666684	NA
4	4.69	NA	NA	0.0217916666666661	NA
5	4.69	NA	NA	0.046958333333333	NA
6	4.69	NA	NA	0.0482083333333328	NA
7	4.69	4.75504166666667	4.73125	0.0237916666666668	-0.0650416666666658
8	4.73	4.75979166666667	4.74083333333333	0.0189583333333336	-0.0297916666666653
9	4.78	4.77754166666667	4.76541666666667	0.0121250000000001	0.00245833333333412
10	4.79	4.80795833333333	4.80875	-0.000791666666666362	-0.0179583333333326
11	4.79	4.83945833333333	4.8575	-0.0180416666666665	-0.0494583333333329
12	4.8	4.87370833333333	4.9075	-0.0337916666666665	-0.0737083333333333
13	4.8	4.90954166666667	4.9575	-0.0479583333333331	-0.109541666666667
14	4.81	4.94229166666667	5.00625	-0.0639583333333331	-0.132291666666668
15	5.16	5.044375	5.05166666666667	-0.00729166666666684	0.115625
16	5.26	5.116375	5.09458333333333	0.0217916666666661	0.143624999999999
17	5.29	5.18404166666667	5.13708333333333	0.046958333333333	0.105958333333333
18	5.29	5.227375	5.17916666666667	0.0482083333333328	0.0626249999999997
19	5.29	5.244625	5.22083333333333	0.0237916666666668	0.0453750000000008
20	5.3	5.28104166666667	5.26208333333333	0.0189583333333336	0.0189583333333339
21	5.3	5.30045833333333	5.28833333333333	0.0121250000000001	-0.000458333333332561
22	5.3	5.297125	5.29791666666666	-0.000791666666666362	0.00287500000000129
23	5.3	5.289875	5.30791666666667	-0.0180416666666665	0.0101250000000004
24	5.3	5.287875	5.32166666666667	-0.0337916666666665	0.0121250000000011
25	5.3	5.28870833333333	5.33666666666667	-0.0479583333333331	0.0112916666666676
26	5.3	5.28770833333333	5.35166666666666	-0.0639583333333331	0.0122916666666679
27	5.3	5.359375	5.36666666666667	-0.00729166666666684	-0.0593749999999984
28	5.35	5.40345833333333	5.38166666666667	0.0217916666666661	-0.0534583333333316
29	5.44	5.443625	5.39666666666667	0.046958333333333	-0.00362499999999866
30	5.47	5.459875	5.41166666666667	0.0482083333333328	0.0101250000000013
31	5.47	5.45045833333333	5.42666666666666	0.0237916666666668	0.0195416666666679
32	5.48	5.460625	5.44166666666667	0.0189583333333336	0.019375000000001
33	5.48	5.469625	5.4575	0.0121250000000001	0.0103750000000016
34	5.48	5.473375	5.47416666666667	-0.000791666666666362	0.00662500000000055
35	5.48	5.46904166666667	5.48708333333333	-0.0180416666666665	0.010958333333333
36	5.48	5.46204166666667	5.49583333333333	-0.0337916666666665	0.0179583333333344
37	5.48	5.456625	5.50458333333333	-0.0479583333333331	0.0233749999999997
38	5.48	5.449375	5.51333333333333	-0.0639583333333331	0.0306249999999997
39	5.5	5.514375	5.52166666666667	-0.00729166666666684	-0.0143750000000002
40	5.55	5.55220833333333	5.53041666666667	0.0217916666666661	-0.00220833333333381
41	5.55	5.58654166666667	5.53958333333333	0.046958333333333	-0.0365416666666682
42	5.57	5.59695833333333	5.54875	0.0482083333333328	-0.0269583333333339
43	5.58	5.58254166666667	5.55875	0.0237916666666668	-0.00254166666666666
44	5.58	5.58854166666667	5.56958333333333	0.0189583333333336	-0.00854166666666689
45	5.58	5.59170833333333	5.57958333333333	0.0121250000000001	-0.0117083333333339
46	5.59	5.58670833333333	5.5875	-0.000791666666666362	0.00329166666666669
47	5.59	5.578625	5.59666666666667	-0.0180416666666665	0.0113750000000001
48	5.59	5.574125	5.60791666666667	-0.0337916666666665	0.0158750000000003
49	5.61	5.570375	5.61833333333333	-0.0479583333333331	0.0396250000000009
50	5.61	5.564375	5.62833333333333	-0.0639583333333331	0.0456250000000011
51	5.61	5.63104166666667	5.63833333333333	-0.00729166666666684	-0.0210416666666653
52	5.63	5.66970833333333	5.64791666666667	0.0217916666666661	-0.0397083333333326
53	5.69	5.70404166666667	5.65708333333333	0.046958333333333	-0.0140416666666665
54	5.7	5.71445833333333	5.66625	0.0482083333333328	-0.0144583333333337
55	5.7	5.698375	5.67458333333333	0.0237916666666668	0.00162499999999977
56	5.7	5.70104166666667	5.68208333333333	0.0189583333333336	-0.0010416666666675
57	5.7	5.70170833333333	5.68958333333333	0.0121250000000001	-0.0017083333333332
58	5.7	5.695875	5.69666666666667	-0.000791666666666362	0.00412500000000016
59	5.7	5.68404166666667	5.70208333333333	-0.0180416666666665	0.0159583333333337
60	5.7	5.67329166666667	5.70708333333333	-0.0337916666666665	0.0267083333333344
61	5.7	5.66579166666667	5.71375	-0.0479583333333331	0.0342083333333338
62	5.7	5.65729166666667	5.72125	-0.0639583333333331	0.0427083333333345
63	5.7	5.721875	5.72916666666667	-0.00729166666666684	-0.0218749999999979
64	5.71	5.75929166666667	5.7375	0.0217916666666661	-0.0492916666666652
65	5.74	5.79279166666667	5.74583333333333	0.046958333333333	-0.052791666666665
66	5.77	5.802375	5.75416666666667	0.0482083333333328	-0.0323749999999992
67	5.79	NA	NA	0.0237916666666668	NA
68	5.79	NA	NA	0.0189583333333336	NA
69	5.8	NA	NA	0.0121250000000001	NA
70	5.8	NA	NA	-0.000791666666666362	NA
71	5.8	NA	NA	-0.0180416666666665	NA
72	5.8	NA	NA	-0.0337916666666665	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 4.69 & NA & NA & -0.0479583333333331 & NA \tabularnewline
2 & 4.69 & NA & NA & -0.0639583333333331 & NA \tabularnewline
3 & 4.69 & NA & NA & -0.00729166666666684 & NA \tabularnewline
4 & 4.69 & NA & NA & 0.0217916666666661 & NA \tabularnewline
5 & 4.69 & NA & NA & 0.046958333333333 & NA \tabularnewline
6 & 4.69 & NA & NA & 0.0482083333333328 & NA \tabularnewline
7 & 4.69 & 4.75504166666667 & 4.73125 & 0.0237916666666668 & -0.0650416666666658 \tabularnewline
8 & 4.73 & 4.75979166666667 & 4.74083333333333 & 0.0189583333333336 & -0.0297916666666653 \tabularnewline
9 & 4.78 & 4.77754166666667 & 4.76541666666667 & 0.0121250000000001 & 0.00245833333333412 \tabularnewline
10 & 4.79 & 4.80795833333333 & 4.80875 & -0.000791666666666362 & -0.0179583333333326 \tabularnewline
11 & 4.79 & 4.83945833333333 & 4.8575 & -0.0180416666666665 & -0.0494583333333329 \tabularnewline
12 & 4.8 & 4.87370833333333 & 4.9075 & -0.0337916666666665 & -0.0737083333333333 \tabularnewline
13 & 4.8 & 4.90954166666667 & 4.9575 & -0.0479583333333331 & -0.109541666666667 \tabularnewline
14 & 4.81 & 4.94229166666667 & 5.00625 & -0.0639583333333331 & -0.132291666666668 \tabularnewline
15 & 5.16 & 5.044375 & 5.05166666666667 & -0.00729166666666684 & 0.115625 \tabularnewline
16 & 5.26 & 5.116375 & 5.09458333333333 & 0.0217916666666661 & 0.143624999999999 \tabularnewline
17 & 5.29 & 5.18404166666667 & 5.13708333333333 & 0.046958333333333 & 0.105958333333333 \tabularnewline
18 & 5.29 & 5.227375 & 5.17916666666667 & 0.0482083333333328 & 0.0626249999999997 \tabularnewline
19 & 5.29 & 5.244625 & 5.22083333333333 & 0.0237916666666668 & 0.0453750000000008 \tabularnewline
20 & 5.3 & 5.28104166666667 & 5.26208333333333 & 0.0189583333333336 & 0.0189583333333339 \tabularnewline
21 & 5.3 & 5.30045833333333 & 5.28833333333333 & 0.0121250000000001 & -0.000458333333332561 \tabularnewline
22 & 5.3 & 5.297125 & 5.29791666666666 & -0.000791666666666362 & 0.00287500000000129 \tabularnewline
23 & 5.3 & 5.289875 & 5.30791666666667 & -0.0180416666666665 & 0.0101250000000004 \tabularnewline
24 & 5.3 & 5.287875 & 5.32166666666667 & -0.0337916666666665 & 0.0121250000000011 \tabularnewline
25 & 5.3 & 5.28870833333333 & 5.33666666666667 & -0.0479583333333331 & 0.0112916666666676 \tabularnewline
26 & 5.3 & 5.28770833333333 & 5.35166666666666 & -0.0639583333333331 & 0.0122916666666679 \tabularnewline
27 & 5.3 & 5.359375 & 5.36666666666667 & -0.00729166666666684 & -0.0593749999999984 \tabularnewline
28 & 5.35 & 5.40345833333333 & 5.38166666666667 & 0.0217916666666661 & -0.0534583333333316 \tabularnewline
29 & 5.44 & 5.443625 & 5.39666666666667 & 0.046958333333333 & -0.00362499999999866 \tabularnewline
30 & 5.47 & 5.459875 & 5.41166666666667 & 0.0482083333333328 & 0.0101250000000013 \tabularnewline
31 & 5.47 & 5.45045833333333 & 5.42666666666666 & 0.0237916666666668 & 0.0195416666666679 \tabularnewline
32 & 5.48 & 5.460625 & 5.44166666666667 & 0.0189583333333336 & 0.019375000000001 \tabularnewline
33 & 5.48 & 5.469625 & 5.4575 & 0.0121250000000001 & 0.0103750000000016 \tabularnewline
34 & 5.48 & 5.473375 & 5.47416666666667 & -0.000791666666666362 & 0.00662500000000055 \tabularnewline
35 & 5.48 & 5.46904166666667 & 5.48708333333333 & -0.0180416666666665 & 0.010958333333333 \tabularnewline
36 & 5.48 & 5.46204166666667 & 5.49583333333333 & -0.0337916666666665 & 0.0179583333333344 \tabularnewline
37 & 5.48 & 5.456625 & 5.50458333333333 & -0.0479583333333331 & 0.0233749999999997 \tabularnewline
38 & 5.48 & 5.449375 & 5.51333333333333 & -0.0639583333333331 & 0.0306249999999997 \tabularnewline
39 & 5.5 & 5.514375 & 5.52166666666667 & -0.00729166666666684 & -0.0143750000000002 \tabularnewline
40 & 5.55 & 5.55220833333333 & 5.53041666666667 & 0.0217916666666661 & -0.00220833333333381 \tabularnewline
41 & 5.55 & 5.58654166666667 & 5.53958333333333 & 0.046958333333333 & -0.0365416666666682 \tabularnewline
42 & 5.57 & 5.59695833333333 & 5.54875 & 0.0482083333333328 & -0.0269583333333339 \tabularnewline
43 & 5.58 & 5.58254166666667 & 5.55875 & 0.0237916666666668 & -0.00254166666666666 \tabularnewline
44 & 5.58 & 5.58854166666667 & 5.56958333333333 & 0.0189583333333336 & -0.00854166666666689 \tabularnewline
45 & 5.58 & 5.59170833333333 & 5.57958333333333 & 0.0121250000000001 & -0.0117083333333339 \tabularnewline
46 & 5.59 & 5.58670833333333 & 5.5875 & -0.000791666666666362 & 0.00329166666666669 \tabularnewline
47 & 5.59 & 5.578625 & 5.59666666666667 & -0.0180416666666665 & 0.0113750000000001 \tabularnewline
48 & 5.59 & 5.574125 & 5.60791666666667 & -0.0337916666666665 & 0.0158750000000003 \tabularnewline
49 & 5.61 & 5.570375 & 5.61833333333333 & -0.0479583333333331 & 0.0396250000000009 \tabularnewline
50 & 5.61 & 5.564375 & 5.62833333333333 & -0.0639583333333331 & 0.0456250000000011 \tabularnewline
51 & 5.61 & 5.63104166666667 & 5.63833333333333 & -0.00729166666666684 & -0.0210416666666653 \tabularnewline
52 & 5.63 & 5.66970833333333 & 5.64791666666667 & 0.0217916666666661 & -0.0397083333333326 \tabularnewline
53 & 5.69 & 5.70404166666667 & 5.65708333333333 & 0.046958333333333 & -0.0140416666666665 \tabularnewline
54 & 5.7 & 5.71445833333333 & 5.66625 & 0.0482083333333328 & -0.0144583333333337 \tabularnewline
55 & 5.7 & 5.698375 & 5.67458333333333 & 0.0237916666666668 & 0.00162499999999977 \tabularnewline
56 & 5.7 & 5.70104166666667 & 5.68208333333333 & 0.0189583333333336 & -0.0010416666666675 \tabularnewline
57 & 5.7 & 5.70170833333333 & 5.68958333333333 & 0.0121250000000001 & -0.0017083333333332 \tabularnewline
58 & 5.7 & 5.695875 & 5.69666666666667 & -0.000791666666666362 & 0.00412500000000016 \tabularnewline
59 & 5.7 & 5.68404166666667 & 5.70208333333333 & -0.0180416666666665 & 0.0159583333333337 \tabularnewline
60 & 5.7 & 5.67329166666667 & 5.70708333333333 & -0.0337916666666665 & 0.0267083333333344 \tabularnewline
61 & 5.7 & 5.66579166666667 & 5.71375 & -0.0479583333333331 & 0.0342083333333338 \tabularnewline
62 & 5.7 & 5.65729166666667 & 5.72125 & -0.0639583333333331 & 0.0427083333333345 \tabularnewline
63 & 5.7 & 5.721875 & 5.72916666666667 & -0.00729166666666684 & -0.0218749999999979 \tabularnewline
64 & 5.71 & 5.75929166666667 & 5.7375 & 0.0217916666666661 & -0.0492916666666652 \tabularnewline
65 & 5.74 & 5.79279166666667 & 5.74583333333333 & 0.046958333333333 & -0.052791666666665 \tabularnewline
66 & 5.77 & 5.802375 & 5.75416666666667 & 0.0482083333333328 & -0.0323749999999992 \tabularnewline
67 & 5.79 & NA & NA & 0.0237916666666668 & NA \tabularnewline
68 & 5.79 & NA & NA & 0.0189583333333336 & NA \tabularnewline
69 & 5.8 & NA & NA & 0.0121250000000001 & NA \tabularnewline
70 & 5.8 & NA & NA & -0.000791666666666362 & NA \tabularnewline
71 & 5.8 & NA & NA & -0.0180416666666665 & NA \tabularnewline
72 & 5.8 & NA & NA & -0.0337916666666665 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196513&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]4.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0479583333333331[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]4.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0639583333333331[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]4.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00729166666666684[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]4.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0217916666666661[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]4.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.046958333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]4.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0482083333333328[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]4.69[/C][C]4.75504166666667[/C][C]4.73125[/C][C]0.0237916666666668[/C][C]-0.0650416666666658[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]4.73[/C][C]4.75979166666667[/C][C]4.74083333333333[/C][C]0.0189583333333336[/C][C]-0.0297916666666653[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]4.78[/C][C]4.77754166666667[/C][C]4.76541666666667[/C][C]0.0121250000000001[/C][C]0.00245833333333412[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]4.79[/C][C]4.80795833333333[/C][C]4.80875[/C][C]-0.000791666666666362[/C][C]-0.0179583333333326[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]4.79[/C][C]4.83945833333333[/C][C]4.8575[/C][C]-0.0180416666666665[/C][C]-0.0494583333333329[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]4.8[/C][C]4.87370833333333[/C][C]4.9075[/C][C]-0.0337916666666665[/C][C]-0.0737083333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]4.8[/C][C]4.90954166666667[/C][C]4.9575[/C][C]-0.0479583333333331[/C][C]-0.109541666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]4.81[/C][C]4.94229166666667[/C][C]5.00625[/C][C]-0.0639583333333331[/C][C]-0.132291666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]5.16[/C][C]5.044375[/C][C]5.05166666666667[/C][C]-0.00729166666666684[/C][C]0.115625[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]5.26[/C][C]5.116375[/C][C]5.09458333333333[/C][C]0.0217916666666661[/C][C]0.143624999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]5.29[/C][C]5.18404166666667[/C][C]5.13708333333333[/C][C]0.046958333333333[/C][C]0.105958333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]5.29[/C][C]5.227375[/C][C]5.17916666666667[/C][C]0.0482083333333328[/C][C]0.0626249999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]5.29[/C][C]5.244625[/C][C]5.22083333333333[/C][C]0.0237916666666668[/C][C]0.0453750000000008[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]5.3[/C][C]5.28104166666667[/C][C]5.26208333333333[/C][C]0.0189583333333336[/C][C]0.0189583333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]5.3[/C][C]5.30045833333333[/C][C]5.28833333333333[/C][C]0.0121250000000001[/C][C]-0.000458333333332561[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]5.3[/C][C]5.297125[/C][C]5.29791666666666[/C][C]-0.000791666666666362[/C][C]0.00287500000000129[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]5.3[/C][C]5.289875[/C][C]5.30791666666667[/C][C]-0.0180416666666665[/C][C]0.0101250000000004[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]5.3[/C][C]5.287875[/C][C]5.32166666666667[/C][C]-0.0337916666666665[/C][C]0.0121250000000011[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]5.3[/C][C]5.28870833333333[/C][C]5.33666666666667[/C][C]-0.0479583333333331[/C][C]0.0112916666666676[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]5.3[/C][C]5.28770833333333[/C][C]5.35166666666666[/C][C]-0.0639583333333331[/C][C]0.0122916666666679[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]5.3[/C][C]5.359375[/C][C]5.36666666666667[/C][C]-0.00729166666666684[/C][C]-0.0593749999999984[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]5.35[/C][C]5.40345833333333[/C][C]5.38166666666667[/C][C]0.0217916666666661[/C][C]-0.0534583333333316[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]5.44[/C][C]5.443625[/C][C]5.39666666666667[/C][C]0.046958333333333[/C][C]-0.00362499999999866[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]5.47[/C][C]5.459875[/C][C]5.41166666666667[/C][C]0.0482083333333328[/C][C]0.0101250000000013[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]5.47[/C][C]5.45045833333333[/C][C]5.42666666666666[/C][C]0.0237916666666668[/C][C]0.0195416666666679[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]5.48[/C][C]5.460625[/C][C]5.44166666666667[/C][C]0.0189583333333336[/C][C]0.019375000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]5.48[/C][C]5.469625[/C][C]5.4575[/C][C]0.0121250000000001[/C][C]0.0103750000000016[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]5.48[/C][C]5.473375[/C][C]5.47416666666667[/C][C]-0.000791666666666362[/C][C]0.00662500000000055[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]5.48[/C][C]5.46904166666667[/C][C]5.48708333333333[/C][C]-0.0180416666666665[/C][C]0.010958333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]5.48[/C][C]5.46204166666667[/C][C]5.49583333333333[/C][C]-0.0337916666666665[/C][C]0.0179583333333344[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]5.48[/C][C]5.456625[/C][C]5.50458333333333[/C][C]-0.0479583333333331[/C][C]0.0233749999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]5.48[/C][C]5.449375[/C][C]5.51333333333333[/C][C]-0.0639583333333331[/C][C]0.0306249999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]5.5[/C][C]5.514375[/C][C]5.52166666666667[/C][C]-0.00729166666666684[/C][C]-0.0143750000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]5.55[/C][C]5.55220833333333[/C][C]5.53041666666667[/C][C]0.0217916666666661[/C][C]-0.00220833333333381[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]5.55[/C][C]5.58654166666667[/C][C]5.53958333333333[/C][C]0.046958333333333[/C][C]-0.0365416666666682[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]5.57[/C][C]5.59695833333333[/C][C]5.54875[/C][C]0.0482083333333328[/C][C]-0.0269583333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]5.58[/C][C]5.58254166666667[/C][C]5.55875[/C][C]0.0237916666666668[/C][C]-0.00254166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]5.58[/C][C]5.58854166666667[/C][C]5.56958333333333[/C][C]0.0189583333333336[/C][C]-0.00854166666666689[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]5.58[/C][C]5.59170833333333[/C][C]5.57958333333333[/C][C]0.0121250000000001[/C][C]-0.0117083333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]5.59[/C][C]5.58670833333333[/C][C]5.5875[/C][C]-0.000791666666666362[/C][C]0.00329166666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]5.59[/C][C]5.578625[/C][C]5.59666666666667[/C][C]-0.0180416666666665[/C][C]0.0113750000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]5.59[/C][C]5.574125[/C][C]5.60791666666667[/C][C]-0.0337916666666665[/C][C]0.0158750000000003[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]5.61[/C][C]5.570375[/C][C]5.61833333333333[/C][C]-0.0479583333333331[/C][C]0.0396250000000009[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]5.61[/C][C]5.564375[/C][C]5.62833333333333[/C][C]-0.0639583333333331[/C][C]0.0456250000000011[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]5.61[/C][C]5.63104166666667[/C][C]5.63833333333333[/C][C]-0.00729166666666684[/C][C]-0.0210416666666653[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]5.63[/C][C]5.66970833333333[/C][C]5.64791666666667[/C][C]0.0217916666666661[/C][C]-0.0397083333333326[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]5.69[/C][C]5.70404166666667[/C][C]5.65708333333333[/C][C]0.046958333333333[/C][C]-0.0140416666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]5.7[/C][C]5.71445833333333[/C][C]5.66625[/C][C]0.0482083333333328[/C][C]-0.0144583333333337[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]5.7[/C][C]5.698375[/C][C]5.67458333333333[/C][C]0.0237916666666668[/C][C]0.00162499999999977[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]5.7[/C][C]5.70104166666667[/C][C]5.68208333333333[/C][C]0.0189583333333336[/C][C]-0.0010416666666675[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]5.7[/C][C]5.70170833333333[/C][C]5.68958333333333[/C][C]0.0121250000000001[/C][C]-0.0017083333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]5.7[/C][C]5.695875[/C][C]5.69666666666667[/C][C]-0.000791666666666362[/C][C]0.00412500000000016[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]5.7[/C][C]5.68404166666667[/C][C]5.70208333333333[/C][C]-0.0180416666666665[/C][C]0.0159583333333337[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]5.7[/C][C]5.67329166666667[/C][C]5.70708333333333[/C][C]-0.0337916666666665[/C][C]0.0267083333333344[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]5.7[/C][C]5.66579166666667[/C][C]5.71375[/C][C]-0.0479583333333331[/C][C]0.0342083333333338[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]5.7[/C][C]5.65729166666667[/C][C]5.72125[/C][C]-0.0639583333333331[/C][C]0.0427083333333345[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]5.7[/C][C]5.721875[/C][C]5.72916666666667[/C][C]-0.00729166666666684[/C][C]-0.0218749999999979[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]5.71[/C][C]5.75929166666667[/C][C]5.7375[/C][C]0.0217916666666661[/C][C]-0.0492916666666652[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]5.74[/C][C]5.79279166666667[/C][C]5.74583333333333[/C][C]0.046958333333333[/C][C]-0.052791666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]5.77[/C][C]5.802375[/C][C]5.75416666666667[/C][C]0.0482083333333328[/C][C]-0.0323749999999992[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]5.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0237916666666668[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]5.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0189583333333336[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]5.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0121250000000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]5.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000791666666666362[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]5.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0180416666666665[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]5.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0337916666666665[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196513&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=196513&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	4.69	NA	NA	-0.0479583333333331	NA
2	4.69	NA	NA	-0.0639583333333331	NA
3	4.69	NA	NA	-0.00729166666666684	NA
4	4.69	NA	NA	0.0217916666666661	NA
5	4.69	NA	NA	0.046958333333333	NA
6	4.69	NA	NA	0.0482083333333328	NA
7	4.69	4.75504166666667	4.73125	0.0237916666666668	-0.0650416666666658
8	4.73	4.75979166666667	4.74083333333333	0.0189583333333336	-0.0297916666666653
9	4.78	4.77754166666667	4.76541666666667	0.0121250000000001	0.00245833333333412
10	4.79	4.80795833333333	4.80875	-0.000791666666666362	-0.0179583333333326
11	4.79	4.83945833333333	4.8575	-0.0180416666666665	-0.0494583333333329
12	4.8	4.87370833333333	4.9075	-0.0337916666666665	-0.0737083333333333
13	4.8	4.90954166666667	4.9575	-0.0479583333333331	-0.109541666666667
14	4.81	4.94229166666667	5.00625	-0.0639583333333331	-0.132291666666668
15	5.16	5.044375	5.05166666666667	-0.00729166666666684	0.115625
16	5.26	5.116375	5.09458333333333	0.0217916666666661	0.143624999999999
17	5.29	5.18404166666667	5.13708333333333	0.046958333333333	0.105958333333333
18	5.29	5.227375	5.17916666666667	0.0482083333333328	0.0626249999999997
19	5.29	5.244625	5.22083333333333	0.0237916666666668	0.0453750000000008
20	5.3	5.28104166666667	5.26208333333333	0.0189583333333336	0.0189583333333339
21	5.3	5.30045833333333	5.28833333333333	0.0121250000000001	-0.000458333333332561
22	5.3	5.297125	5.29791666666666	-0.000791666666666362	0.00287500000000129
23	5.3	5.289875	5.30791666666667	-0.0180416666666665	0.0101250000000004
24	5.3	5.287875	5.32166666666667	-0.0337916666666665	0.0121250000000011
25	5.3	5.28870833333333	5.33666666666667	-0.0479583333333331	0.0112916666666676
26	5.3	5.28770833333333	5.35166666666666	-0.0639583333333331	0.0122916666666679
27	5.3	5.359375	5.36666666666667	-0.00729166666666684	-0.0593749999999984
28	5.35	5.40345833333333	5.38166666666667	0.0217916666666661	-0.0534583333333316
29	5.44	5.443625	5.39666666666667	0.046958333333333	-0.00362499999999866
30	5.47	5.459875	5.41166666666667	0.0482083333333328	0.0101250000000013
31	5.47	5.45045833333333	5.42666666666666	0.0237916666666668	0.0195416666666679
32	5.48	5.460625	5.44166666666667	0.0189583333333336	0.019375000000001
33	5.48	5.469625	5.4575	0.0121250000000001	0.0103750000000016
34	5.48	5.473375	5.47416666666667	-0.000791666666666362	0.00662500000000055
35	5.48	5.46904166666667	5.48708333333333	-0.0180416666666665	0.010958333333333
36	5.48	5.46204166666667	5.49583333333333	-0.0337916666666665	0.0179583333333344
37	5.48	5.456625	5.50458333333333	-0.0479583333333331	0.0233749999999997
38	5.48	5.449375	5.51333333333333	-0.0639583333333331	0.0306249999999997
39	5.5	5.514375	5.52166666666667	-0.00729166666666684	-0.0143750000000002
40	5.55	5.55220833333333	5.53041666666667	0.0217916666666661	-0.00220833333333381
41	5.55	5.58654166666667	5.53958333333333	0.046958333333333	-0.0365416666666682
42	5.57	5.59695833333333	5.54875	0.0482083333333328	-0.0269583333333339
43	5.58	5.58254166666667	5.55875	0.0237916666666668	-0.00254166666666666
44	5.58	5.58854166666667	5.56958333333333	0.0189583333333336	-0.00854166666666689
45	5.58	5.59170833333333	5.57958333333333	0.0121250000000001	-0.0117083333333339
46	5.59	5.58670833333333	5.5875	-0.000791666666666362	0.00329166666666669
47	5.59	5.578625	5.59666666666667	-0.0180416666666665	0.0113750000000001
48	5.59	5.574125	5.60791666666667	-0.0337916666666665	0.0158750000000003
49	5.61	5.570375	5.61833333333333	-0.0479583333333331	0.0396250000000009
50	5.61	5.564375	5.62833333333333	-0.0639583333333331	0.0456250000000011
51	5.61	5.63104166666667	5.63833333333333	-0.00729166666666684	-0.0210416666666653
52	5.63	5.66970833333333	5.64791666666667	0.0217916666666661	-0.0397083333333326
53	5.69	5.70404166666667	5.65708333333333	0.046958333333333	-0.0140416666666665
54	5.7	5.71445833333333	5.66625	0.0482083333333328	-0.0144583333333337
55	5.7	5.698375	5.67458333333333	0.0237916666666668	0.00162499999999977
56	5.7	5.70104166666667	5.68208333333333	0.0189583333333336	-0.0010416666666675
57	5.7	5.70170833333333	5.68958333333333	0.0121250000000001	-0.0017083333333332
58	5.7	5.695875	5.69666666666667	-0.000791666666666362	0.00412500000000016
59	5.7	5.68404166666667	5.70208333333333	-0.0180416666666665	0.0159583333333337
60	5.7	5.67329166666667	5.70708333333333	-0.0337916666666665	0.0267083333333344
61	5.7	5.66579166666667	5.71375	-0.0479583333333331	0.0342083333333338
62	5.7	5.65729166666667	5.72125	-0.0639583333333331	0.0427083333333345
63	5.7	5.721875	5.72916666666667	-0.00729166666666684	-0.0218749999999979
64	5.71	5.75929166666667	5.7375	0.0217916666666661	-0.0492916666666652
65	5.74	5.79279166666667	5.74583333333333	0.046958333333333	-0.052791666666665
66	5.77	5.802375	5.75416666666667	0.0482083333333328	-0.0323749999999992
67	5.79	NA	NA	0.0237916666666668	NA
68	5.79	NA	NA	0.0189583333333336	NA
69	5.8	NA	NA	0.0121250000000001	NA
70	5.8	NA	NA	-0.000791666666666362	NA
71	5.8	NA	NA	-0.0180416666666665	NA
72	5.8	NA	NA	-0.0337916666666665	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