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 14:43:01 -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/t1354650191l6rqslp9s924oqy.htm/, Retrieved Fri, 26 Apr 2024 16:55:59 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196558, Retrieved Fri, 26 Apr 2024 16:55:59 +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)

-     [Harrell-Davis Quantiles] [harrel-davis deci...] [2012-10-04 21:04:26] [f7f062ffadc83629beb3508b798a0a9f]
- RMPD    [Classical Decomposition] [] [2012-12-04 19:43:01] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [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	4 seconds
R Server	'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.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 & 'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196558&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]'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196558&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=196558&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	'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	65	NA	NA	2.31069444444444	NA
2	65.3	NA	NA	3.93069444444444	NA
3	62.9	NA	NA	0.839861111111112	NA
4	63.5	NA	NA	-1.33347222222222	NA
5	62.1	NA	NA	-2.04263888888889	NA
6	59.3	NA	NA	-0.635138888888897	NA
7	61.6	62.5856944444444	62.3666666666667	0.219027777777783	-0.985694444444434
8	61.5	62.5815277777778	62.2541666666666	0.32736111111112	-1.08152777777777
9	60.1	62.0948611111111	62.1833333333333	-0.0884722222222198	-1.9948611111111
10	59.5	60.1198611111111	62.125	-2.00513888888889	-0.619861111111099
11	62.7	60.2665277777778	62.0875	-1.82097222222222	2.43347222222224
12	65.5	62.6273611111111	62.3291666666667	0.298194444444441	2.8726388888889
13	63.8	65.0690277777778	62.7583333333333	2.31069444444444	-1.26902777777778
14	63.8	67.0390277777778	63.1083333333333	3.93069444444444	-3.23902777777778
15	62.7	64.4023611111111	63.5625	0.839861111111112	-1.70236111111111
16	62.3	62.9206944444444	64.2541666666667	-1.33347222222222	-0.620694444444446
17	62.4	62.8448611111111	64.8875	-2.04263888888889	-0.444861111111109
18	64.8	64.7481944444444	65.3833333333333	-0.635138888888897	0.0518055555555748
19	66.4	66.3190277777778	66.1	0.219027777777783	0.0809722222222291
20	65.1	67.7481944444444	67.4208333333333	0.32736111111112	-2.64819444444444
21	67.4	69.0740277777778	69.1625	-0.0884722222222198	-1.67402777777777
22	68.8	68.7448611111111	70.75	-2.00513888888889	0.0551388888889051
23	68.6	70.3123611111111	72.1333333333333	-1.82097222222222	-1.71236111111111
24	71.5	73.8606944444444	73.5625	0.298194444444441	-2.36069444444443
25	75	77.4065277777778	75.0958333333333	2.31069444444444	-2.40652777777777
26	84.3	80.6223611111111	76.6916666666667	3.93069444444444	3.67763888888889
27	84	78.8981944444444	78.0583333333333	0.839861111111112	5.10180555555556
28	79.1	77.3373611111111	78.6708333333333	-1.33347222222222	1.7626388888889
29	78.8	76.6656944444444	78.7083333333333	-2.04263888888889	2.13430555555556
30	82.7	77.9148611111111	78.55	-0.635138888888897	4.78513888888891
31	85.3	78.5148611111111	78.2958333333333	0.219027777777783	6.78513888888888
32	84.5	78.0440277777778	77.7166666666667	0.32736111111112	6.45597222222223
33	80.8	76.6406944444444	76.7291666666667	-0.0884722222222198	4.15930555555555
34	70.1	73.9948611111111	76	-2.00513888888889	-3.89486111111111
35	68.2	74.0331944444444	75.8541666666667	-1.82097222222222	-5.83319444444443
36	68.1	76.1273611111111	75.8291666666667	0.298194444444441	-8.02736111111111
37	72.3	77.8898611111111	75.5791666666667	2.31069444444444	-5.58986111111109
38	73.1	79.4681944444444	75.5375	3.93069444444444	-6.36819444444444
39	71.5	76.8523611111111	76.0125	0.839861111111112	-5.35236111111109
40	74.1	75.9956944444444	77.3291666666667	-1.33347222222222	-1.89569444444444
41	80.3	77.2740277777778	79.3166666666667	-2.04263888888889	3.02597222222222
42	80.6	80.9023611111111	81.5375	-0.635138888888897	-0.302361111111111
43	81.4	84.1190277777778	83.9	0.219027777777783	-2.71902777777777
44	87.4	86.3315277777778	86.0041666666666	0.32736111111112	1.06847222222224
45	89.3	87.5823611111111	87.6708333333333	-0.0884722222222198	1.7176388888889
46	93.2	86.9490277777778	88.9541666666667	-2.00513888888889	6.25097222222223
47	92.8	87.9540277777778	89.775	-1.82097222222222	4.84597222222223
48	96.8	90.8481944444444	90.55	0.298194444444441	5.95180555555557
49	100.3	94.0856944444444	91.775	2.31069444444444	6.21430555555557
50	95.6	96.9806944444444	93.05	3.93069444444444	-1.38069444444444
51	89	95.1231944444444	94.2833333333333	0.839861111111112	-6.12319444444442
52	87.4	94.2331944444444	95.5666666666667	-1.33347222222222	-6.83319444444443
53	86.7	95.0031944444444	97.0458333333333	-2.04263888888889	-8.30319444444443
54	92.8	98.2606944444444	98.8958333333333	-0.635138888888897	-5.46069444444444
55	98.6	101.185694444444	100.966666666667	0.219027777777783	-2.58569444444444
56	100.8	104.019027777778	103.691666666667	0.32736111111112	-3.21902777777778
57	105.5	107.132361111111	107.220833333333	-0.0884722222222198	-1.63236111111111
58	107.8	109.015694444444	111.020833333333	-2.00513888888889	-1.21569444444445
59	113.7	112.858194444444	114.679166666667	-1.82097222222222	0.841805555555553
60	120.3	118.160694444444	117.8625	0.298194444444441	2.13930555555557
61	126.5	122.873194444444	120.5625	2.31069444444444	3.62680555555555
62	134.8	126.914027777778	122.983333333333	3.93069444444444	7.88597222222222
63	134.5	125.848194444444	125.008333333333	0.839861111111112	8.65180555555555
64	133.1	124.937361111111	126.270833333333	-1.33347222222222	8.16263888888888
65	128.8	124.636527777778	126.679166666667	-2.04263888888889	4.16347222222223
66	127.1	125.598194444444	126.233333333333	-0.635138888888897	1.50180555555556
67	129.1	NA	NA	0.219027777777783	NA
68	128.4	NA	NA	0.32736111111112	NA
69	126.5	NA	NA	-0.0884722222222198	NA
70	117.1	NA	NA	-2.00513888888889	NA
71	114.2	NA	NA	-1.82097222222222	NA
72	109.1	NA	NA	0.298194444444441	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 65 & NA & NA & 2.31069444444444 & NA \tabularnewline
2 & 65.3 & NA & NA & 3.93069444444444 & NA \tabularnewline
3 & 62.9 & NA & NA & 0.839861111111112 & NA \tabularnewline
4 & 63.5 & NA & NA & -1.33347222222222 & NA \tabularnewline
5 & 62.1 & NA & NA & -2.04263888888889 & NA \tabularnewline
6 & 59.3 & NA & NA & -0.635138888888897 & NA \tabularnewline
7 & 61.6 & 62.5856944444444 & 62.3666666666667 & 0.219027777777783 & -0.985694444444434 \tabularnewline
8 & 61.5 & 62.5815277777778 & 62.2541666666666 & 0.32736111111112 & -1.08152777777777 \tabularnewline
9 & 60.1 & 62.0948611111111 & 62.1833333333333 & -0.0884722222222198 & -1.9948611111111 \tabularnewline
10 & 59.5 & 60.1198611111111 & 62.125 & -2.00513888888889 & -0.619861111111099 \tabularnewline
11 & 62.7 & 60.2665277777778 & 62.0875 & -1.82097222222222 & 2.43347222222224 \tabularnewline
12 & 65.5 & 62.6273611111111 & 62.3291666666667 & 0.298194444444441 & 2.8726388888889 \tabularnewline
13 & 63.8 & 65.0690277777778 & 62.7583333333333 & 2.31069444444444 & -1.26902777777778 \tabularnewline
14 & 63.8 & 67.0390277777778 & 63.1083333333333 & 3.93069444444444 & -3.23902777777778 \tabularnewline
15 & 62.7 & 64.4023611111111 & 63.5625 & 0.839861111111112 & -1.70236111111111 \tabularnewline
16 & 62.3 & 62.9206944444444 & 64.2541666666667 & -1.33347222222222 & -0.620694444444446 \tabularnewline
17 & 62.4 & 62.8448611111111 & 64.8875 & -2.04263888888889 & -0.444861111111109 \tabularnewline
18 & 64.8 & 64.7481944444444 & 65.3833333333333 & -0.635138888888897 & 0.0518055555555748 \tabularnewline
19 & 66.4 & 66.3190277777778 & 66.1 & 0.219027777777783 & 0.0809722222222291 \tabularnewline
20 & 65.1 & 67.7481944444444 & 67.4208333333333 & 0.32736111111112 & -2.64819444444444 \tabularnewline
21 & 67.4 & 69.0740277777778 & 69.1625 & -0.0884722222222198 & -1.67402777777777 \tabularnewline
22 & 68.8 & 68.7448611111111 & 70.75 & -2.00513888888889 & 0.0551388888889051 \tabularnewline
23 & 68.6 & 70.3123611111111 & 72.1333333333333 & -1.82097222222222 & -1.71236111111111 \tabularnewline
24 & 71.5 & 73.8606944444444 & 73.5625 & 0.298194444444441 & -2.36069444444443 \tabularnewline
25 & 75 & 77.4065277777778 & 75.0958333333333 & 2.31069444444444 & -2.40652777777777 \tabularnewline
26 & 84.3 & 80.6223611111111 & 76.6916666666667 & 3.93069444444444 & 3.67763888888889 \tabularnewline
27 & 84 & 78.8981944444444 & 78.0583333333333 & 0.839861111111112 & 5.10180555555556 \tabularnewline
28 & 79.1 & 77.3373611111111 & 78.6708333333333 & -1.33347222222222 & 1.7626388888889 \tabularnewline
29 & 78.8 & 76.6656944444444 & 78.7083333333333 & -2.04263888888889 & 2.13430555555556 \tabularnewline
30 & 82.7 & 77.9148611111111 & 78.55 & -0.635138888888897 & 4.78513888888891 \tabularnewline
31 & 85.3 & 78.5148611111111 & 78.2958333333333 & 0.219027777777783 & 6.78513888888888 \tabularnewline
32 & 84.5 & 78.0440277777778 & 77.7166666666667 & 0.32736111111112 & 6.45597222222223 \tabularnewline
33 & 80.8 & 76.6406944444444 & 76.7291666666667 & -0.0884722222222198 & 4.15930555555555 \tabularnewline
34 & 70.1 & 73.9948611111111 & 76 & -2.00513888888889 & -3.89486111111111 \tabularnewline
35 & 68.2 & 74.0331944444444 & 75.8541666666667 & -1.82097222222222 & -5.83319444444443 \tabularnewline
36 & 68.1 & 76.1273611111111 & 75.8291666666667 & 0.298194444444441 & -8.02736111111111 \tabularnewline
37 & 72.3 & 77.8898611111111 & 75.5791666666667 & 2.31069444444444 & -5.58986111111109 \tabularnewline
38 & 73.1 & 79.4681944444444 & 75.5375 & 3.93069444444444 & -6.36819444444444 \tabularnewline
39 & 71.5 & 76.8523611111111 & 76.0125 & 0.839861111111112 & -5.35236111111109 \tabularnewline
40 & 74.1 & 75.9956944444444 & 77.3291666666667 & -1.33347222222222 & -1.89569444444444 \tabularnewline
41 & 80.3 & 77.2740277777778 & 79.3166666666667 & -2.04263888888889 & 3.02597222222222 \tabularnewline
42 & 80.6 & 80.9023611111111 & 81.5375 & -0.635138888888897 & -0.302361111111111 \tabularnewline
43 & 81.4 & 84.1190277777778 & 83.9 & 0.219027777777783 & -2.71902777777777 \tabularnewline
44 & 87.4 & 86.3315277777778 & 86.0041666666666 & 0.32736111111112 & 1.06847222222224 \tabularnewline
45 & 89.3 & 87.5823611111111 & 87.6708333333333 & -0.0884722222222198 & 1.7176388888889 \tabularnewline
46 & 93.2 & 86.9490277777778 & 88.9541666666667 & -2.00513888888889 & 6.25097222222223 \tabularnewline
47 & 92.8 & 87.9540277777778 & 89.775 & -1.82097222222222 & 4.84597222222223 \tabularnewline
48 & 96.8 & 90.8481944444444 & 90.55 & 0.298194444444441 & 5.95180555555557 \tabularnewline
49 & 100.3 & 94.0856944444444 & 91.775 & 2.31069444444444 & 6.21430555555557 \tabularnewline
50 & 95.6 & 96.9806944444444 & 93.05 & 3.93069444444444 & -1.38069444444444 \tabularnewline
51 & 89 & 95.1231944444444 & 94.2833333333333 & 0.839861111111112 & -6.12319444444442 \tabularnewline
52 & 87.4 & 94.2331944444444 & 95.5666666666667 & -1.33347222222222 & -6.83319444444443 \tabularnewline
53 & 86.7 & 95.0031944444444 & 97.0458333333333 & -2.04263888888889 & -8.30319444444443 \tabularnewline
54 & 92.8 & 98.2606944444444 & 98.8958333333333 & -0.635138888888897 & -5.46069444444444 \tabularnewline
55 & 98.6 & 101.185694444444 & 100.966666666667 & 0.219027777777783 & -2.58569444444444 \tabularnewline
56 & 100.8 & 104.019027777778 & 103.691666666667 & 0.32736111111112 & -3.21902777777778 \tabularnewline
57 & 105.5 & 107.132361111111 & 107.220833333333 & -0.0884722222222198 & -1.63236111111111 \tabularnewline
58 & 107.8 & 109.015694444444 & 111.020833333333 & -2.00513888888889 & -1.21569444444445 \tabularnewline
59 & 113.7 & 112.858194444444 & 114.679166666667 & -1.82097222222222 & 0.841805555555553 \tabularnewline
60 & 120.3 & 118.160694444444 & 117.8625 & 0.298194444444441 & 2.13930555555557 \tabularnewline
61 & 126.5 & 122.873194444444 & 120.5625 & 2.31069444444444 & 3.62680555555555 \tabularnewline
62 & 134.8 & 126.914027777778 & 122.983333333333 & 3.93069444444444 & 7.88597222222222 \tabularnewline
63 & 134.5 & 125.848194444444 & 125.008333333333 & 0.839861111111112 & 8.65180555555555 \tabularnewline
64 & 133.1 & 124.937361111111 & 126.270833333333 & -1.33347222222222 & 8.16263888888888 \tabularnewline
65 & 128.8 & 124.636527777778 & 126.679166666667 & -2.04263888888889 & 4.16347222222223 \tabularnewline
66 & 127.1 & 125.598194444444 & 126.233333333333 & -0.635138888888897 & 1.50180555555556 \tabularnewline
67 & 129.1 & NA & NA & 0.219027777777783 & NA \tabularnewline
68 & 128.4 & NA & NA & 0.32736111111112 & NA \tabularnewline
69 & 126.5 & NA & NA & -0.0884722222222198 & NA \tabularnewline
70 & 117.1 & NA & NA & -2.00513888888889 & NA \tabularnewline
71 & 114.2 & NA & NA & -1.82097222222222 & NA \tabularnewline
72 & 109.1 & NA & NA & 0.298194444444441 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196558&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]65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.31069444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]65.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.93069444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]62.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.839861111111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]63.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.33347222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]62.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.04263888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]59.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.635138888888897[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]61.6[/C][C]62.5856944444444[/C][C]62.3666666666667[/C][C]0.219027777777783[/C][C]-0.985694444444434[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]61.5[/C][C]62.5815277777778[/C][C]62.2541666666666[/C][C]0.32736111111112[/C][C]-1.08152777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]60.1[/C][C]62.0948611111111[/C][C]62.1833333333333[/C][C]-0.0884722222222198[/C][C]-1.9948611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]59.5[/C][C]60.1198611111111[/C][C]62.125[/C][C]-2.00513888888889[/C][C]-0.619861111111099[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]62.7[/C][C]60.2665277777778[/C][C]62.0875[/C][C]-1.82097222222222[/C][C]2.43347222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]65.5[/C][C]62.6273611111111[/C][C]62.3291666666667[/C][C]0.298194444444441[/C][C]2.8726388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]63.8[/C][C]65.0690277777778[/C][C]62.7583333333333[/C][C]2.31069444444444[/C][C]-1.26902777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]63.8[/C][C]67.0390277777778[/C][C]63.1083333333333[/C][C]3.93069444444444[/C][C]-3.23902777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]62.7[/C][C]64.4023611111111[/C][C]63.5625[/C][C]0.839861111111112[/C][C]-1.70236111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]62.3[/C][C]62.9206944444444[/C][C]64.2541666666667[/C][C]-1.33347222222222[/C][C]-0.620694444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]62.4[/C][C]62.8448611111111[/C][C]64.8875[/C][C]-2.04263888888889[/C][C]-0.444861111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]64.8[/C][C]64.7481944444444[/C][C]65.3833333333333[/C][C]-0.635138888888897[/C][C]0.0518055555555748[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]66.4[/C][C]66.3190277777778[/C][C]66.1[/C][C]0.219027777777783[/C][C]0.0809722222222291[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]65.1[/C][C]67.7481944444444[/C][C]67.4208333333333[/C][C]0.32736111111112[/C][C]-2.64819444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]67.4[/C][C]69.0740277777778[/C][C]69.1625[/C][C]-0.0884722222222198[/C][C]-1.67402777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]68.8[/C][C]68.7448611111111[/C][C]70.75[/C][C]-2.00513888888889[/C][C]0.0551388888889051[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]68.6[/C][C]70.3123611111111[/C][C]72.1333333333333[/C][C]-1.82097222222222[/C][C]-1.71236111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]71.5[/C][C]73.8606944444444[/C][C]73.5625[/C][C]0.298194444444441[/C][C]-2.36069444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]75[/C][C]77.4065277777778[/C][C]75.0958333333333[/C][C]2.31069444444444[/C][C]-2.40652777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]84.3[/C][C]80.6223611111111[/C][C]76.6916666666667[/C][C]3.93069444444444[/C][C]3.67763888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]84[/C][C]78.8981944444444[/C][C]78.0583333333333[/C][C]0.839861111111112[/C][C]5.10180555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]79.1[/C][C]77.3373611111111[/C][C]78.6708333333333[/C][C]-1.33347222222222[/C][C]1.7626388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]78.8[/C][C]76.6656944444444[/C][C]78.7083333333333[/C][C]-2.04263888888889[/C][C]2.13430555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]82.7[/C][C]77.9148611111111[/C][C]78.55[/C][C]-0.635138888888897[/C][C]4.78513888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]85.3[/C][C]78.5148611111111[/C][C]78.2958333333333[/C][C]0.219027777777783[/C][C]6.78513888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]84.5[/C][C]78.0440277777778[/C][C]77.7166666666667[/C][C]0.32736111111112[/C][C]6.45597222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]80.8[/C][C]76.6406944444444[/C][C]76.7291666666667[/C][C]-0.0884722222222198[/C][C]4.15930555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]70.1[/C][C]73.9948611111111[/C][C]76[/C][C]-2.00513888888889[/C][C]-3.89486111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]68.2[/C][C]74.0331944444444[/C][C]75.8541666666667[/C][C]-1.82097222222222[/C][C]-5.83319444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]68.1[/C][C]76.1273611111111[/C][C]75.8291666666667[/C][C]0.298194444444441[/C][C]-8.02736111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]72.3[/C][C]77.8898611111111[/C][C]75.5791666666667[/C][C]2.31069444444444[/C][C]-5.58986111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]73.1[/C][C]79.4681944444444[/C][C]75.5375[/C][C]3.93069444444444[/C][C]-6.36819444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]71.5[/C][C]76.8523611111111[/C][C]76.0125[/C][C]0.839861111111112[/C][C]-5.35236111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]74.1[/C][C]75.9956944444444[/C][C]77.3291666666667[/C][C]-1.33347222222222[/C][C]-1.89569444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]80.3[/C][C]77.2740277777778[/C][C]79.3166666666667[/C][C]-2.04263888888889[/C][C]3.02597222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]80.6[/C][C]80.9023611111111[/C][C]81.5375[/C][C]-0.635138888888897[/C][C]-0.302361111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]81.4[/C][C]84.1190277777778[/C][C]83.9[/C][C]0.219027777777783[/C][C]-2.71902777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]87.4[/C][C]86.3315277777778[/C][C]86.0041666666666[/C][C]0.32736111111112[/C][C]1.06847222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]89.3[/C][C]87.5823611111111[/C][C]87.6708333333333[/C][C]-0.0884722222222198[/C][C]1.7176388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]93.2[/C][C]86.9490277777778[/C][C]88.9541666666667[/C][C]-2.00513888888889[/C][C]6.25097222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]92.8[/C][C]87.9540277777778[/C][C]89.775[/C][C]-1.82097222222222[/C][C]4.84597222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]96.8[/C][C]90.8481944444444[/C][C]90.55[/C][C]0.298194444444441[/C][C]5.95180555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]100.3[/C][C]94.0856944444444[/C][C]91.775[/C][C]2.31069444444444[/C][C]6.21430555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]95.6[/C][C]96.9806944444444[/C][C]93.05[/C][C]3.93069444444444[/C][C]-1.38069444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]89[/C][C]95.1231944444444[/C][C]94.2833333333333[/C][C]0.839861111111112[/C][C]-6.12319444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]87.4[/C][C]94.2331944444444[/C][C]95.5666666666667[/C][C]-1.33347222222222[/C][C]-6.83319444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]86.7[/C][C]95.0031944444444[/C][C]97.0458333333333[/C][C]-2.04263888888889[/C][C]-8.30319444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]92.8[/C][C]98.2606944444444[/C][C]98.8958333333333[/C][C]-0.635138888888897[/C][C]-5.46069444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]98.6[/C][C]101.185694444444[/C][C]100.966666666667[/C][C]0.219027777777783[/C][C]-2.58569444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]100.8[/C][C]104.019027777778[/C][C]103.691666666667[/C][C]0.32736111111112[/C][C]-3.21902777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]105.5[/C][C]107.132361111111[/C][C]107.220833333333[/C][C]-0.0884722222222198[/C][C]-1.63236111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]107.8[/C][C]109.015694444444[/C][C]111.020833333333[/C][C]-2.00513888888889[/C][C]-1.21569444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]113.7[/C][C]112.858194444444[/C][C]114.679166666667[/C][C]-1.82097222222222[/C][C]0.841805555555553[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]120.3[/C][C]118.160694444444[/C][C]117.8625[/C][C]0.298194444444441[/C][C]2.13930555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]126.5[/C][C]122.873194444444[/C][C]120.5625[/C][C]2.31069444444444[/C][C]3.62680555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]134.8[/C][C]126.914027777778[/C][C]122.983333333333[/C][C]3.93069444444444[/C][C]7.88597222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]134.5[/C][C]125.848194444444[/C][C]125.008333333333[/C][C]0.839861111111112[/C][C]8.65180555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]133.1[/C][C]124.937361111111[/C][C]126.270833333333[/C][C]-1.33347222222222[/C][C]8.16263888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]128.8[/C][C]124.636527777778[/C][C]126.679166666667[/C][C]-2.04263888888889[/C][C]4.16347222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]127.1[/C][C]125.598194444444[/C][C]126.233333333333[/C][C]-0.635138888888897[/C][C]1.50180555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]129.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.219027777777783[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]128.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.32736111111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]126.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0884722222222198[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]117.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.00513888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]114.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.82097222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]109.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.298194444444441[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196558&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=196558&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	65	NA	NA	2.31069444444444	NA
2	65.3	NA	NA	3.93069444444444	NA
3	62.9	NA	NA	0.839861111111112	NA
4	63.5	NA	NA	-1.33347222222222	NA
5	62.1	NA	NA	-2.04263888888889	NA
6	59.3	NA	NA	-0.635138888888897	NA
7	61.6	62.5856944444444	62.3666666666667	0.219027777777783	-0.985694444444434
8	61.5	62.5815277777778	62.2541666666666	0.32736111111112	-1.08152777777777
9	60.1	62.0948611111111	62.1833333333333	-0.0884722222222198	-1.9948611111111
10	59.5	60.1198611111111	62.125	-2.00513888888889	-0.619861111111099
11	62.7	60.2665277777778	62.0875	-1.82097222222222	2.43347222222224
12	65.5	62.6273611111111	62.3291666666667	0.298194444444441	2.8726388888889
13	63.8	65.0690277777778	62.7583333333333	2.31069444444444	-1.26902777777778
14	63.8	67.0390277777778	63.1083333333333	3.93069444444444	-3.23902777777778
15	62.7	64.4023611111111	63.5625	0.839861111111112	-1.70236111111111
16	62.3	62.9206944444444	64.2541666666667	-1.33347222222222	-0.620694444444446
17	62.4	62.8448611111111	64.8875	-2.04263888888889	-0.444861111111109
18	64.8	64.7481944444444	65.3833333333333	-0.635138888888897	0.0518055555555748
19	66.4	66.3190277777778	66.1	0.219027777777783	0.0809722222222291
20	65.1	67.7481944444444	67.4208333333333	0.32736111111112	-2.64819444444444
21	67.4	69.0740277777778	69.1625	-0.0884722222222198	-1.67402777777777
22	68.8	68.7448611111111	70.75	-2.00513888888889	0.0551388888889051
23	68.6	70.3123611111111	72.1333333333333	-1.82097222222222	-1.71236111111111
24	71.5	73.8606944444444	73.5625	0.298194444444441	-2.36069444444443
25	75	77.4065277777778	75.0958333333333	2.31069444444444	-2.40652777777777
26	84.3	80.6223611111111	76.6916666666667	3.93069444444444	3.67763888888889
27	84	78.8981944444444	78.0583333333333	0.839861111111112	5.10180555555556
28	79.1	77.3373611111111	78.6708333333333	-1.33347222222222	1.7626388888889
29	78.8	76.6656944444444	78.7083333333333	-2.04263888888889	2.13430555555556
30	82.7	77.9148611111111	78.55	-0.635138888888897	4.78513888888891
31	85.3	78.5148611111111	78.2958333333333	0.219027777777783	6.78513888888888
32	84.5	78.0440277777778	77.7166666666667	0.32736111111112	6.45597222222223
33	80.8	76.6406944444444	76.7291666666667	-0.0884722222222198	4.15930555555555
34	70.1	73.9948611111111	76	-2.00513888888889	-3.89486111111111
35	68.2	74.0331944444444	75.8541666666667	-1.82097222222222	-5.83319444444443
36	68.1	76.1273611111111	75.8291666666667	0.298194444444441	-8.02736111111111
37	72.3	77.8898611111111	75.5791666666667	2.31069444444444	-5.58986111111109
38	73.1	79.4681944444444	75.5375	3.93069444444444	-6.36819444444444
39	71.5	76.8523611111111	76.0125	0.839861111111112	-5.35236111111109
40	74.1	75.9956944444444	77.3291666666667	-1.33347222222222	-1.89569444444444
41	80.3	77.2740277777778	79.3166666666667	-2.04263888888889	3.02597222222222
42	80.6	80.9023611111111	81.5375	-0.635138888888897	-0.302361111111111
43	81.4	84.1190277777778	83.9	0.219027777777783	-2.71902777777777
44	87.4	86.3315277777778	86.0041666666666	0.32736111111112	1.06847222222224
45	89.3	87.5823611111111	87.6708333333333	-0.0884722222222198	1.7176388888889
46	93.2	86.9490277777778	88.9541666666667	-2.00513888888889	6.25097222222223
47	92.8	87.9540277777778	89.775	-1.82097222222222	4.84597222222223
48	96.8	90.8481944444444	90.55	0.298194444444441	5.95180555555557
49	100.3	94.0856944444444	91.775	2.31069444444444	6.21430555555557
50	95.6	96.9806944444444	93.05	3.93069444444444	-1.38069444444444
51	89	95.1231944444444	94.2833333333333	0.839861111111112	-6.12319444444442
52	87.4	94.2331944444444	95.5666666666667	-1.33347222222222	-6.83319444444443
53	86.7	95.0031944444444	97.0458333333333	-2.04263888888889	-8.30319444444443
54	92.8	98.2606944444444	98.8958333333333	-0.635138888888897	-5.46069444444444
55	98.6	101.185694444444	100.966666666667	0.219027777777783	-2.58569444444444
56	100.8	104.019027777778	103.691666666667	0.32736111111112	-3.21902777777778
57	105.5	107.132361111111	107.220833333333	-0.0884722222222198	-1.63236111111111
58	107.8	109.015694444444	111.020833333333	-2.00513888888889	-1.21569444444445
59	113.7	112.858194444444	114.679166666667	-1.82097222222222	0.841805555555553
60	120.3	118.160694444444	117.8625	0.298194444444441	2.13930555555557
61	126.5	122.873194444444	120.5625	2.31069444444444	3.62680555555555
62	134.8	126.914027777778	122.983333333333	3.93069444444444	7.88597222222222
63	134.5	125.848194444444	125.008333333333	0.839861111111112	8.65180555555555
64	133.1	124.937361111111	126.270833333333	-1.33347222222222	8.16263888888888
65	128.8	124.636527777778	126.679166666667	-2.04263888888889	4.16347222222223
66	127.1	125.598194444444	126.233333333333	-0.635138888888897	1.50180555555556
67	129.1	NA	NA	0.219027777777783	NA
68	128.4	NA	NA	0.32736111111112	NA
69	126.5	NA	NA	-0.0884722222222198	NA
70	117.1	NA	NA	-2.00513888888889	NA
71	114.2	NA	NA	-1.82097222222222	NA
72	109.1	NA	NA	0.298194444444441	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