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, 06 Dec 2012 04:24:24 -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/06/t1354785931f4f18uhjcnk5sn1.htm/, Retrieved Thu, 18 Apr 2024 17:56:38 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196989, Retrieved Thu, 18 Apr 2024 17:56:38 +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

140

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

-       [Classical Decomposition] [classical decompo...] [2012-12-06 09:24:24] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1,58
1,58
1,58
1,58
1,59
1,59
1,6
1,6
1,61
1,62
1,62
1,63
1,63
1,63
1,63
1,63
1,63
1,64
1,64
1,64
1,65
1,65
1,66
1,67
1,67
1,68
1,68
1,69
1,7
1,71
1,72
1,72
1,73
1,73
1,73
1,73
1,74
1,75
1,75
1,75
1,76
1,76
1,76
1,77
1,78
1,78
1,79
1,79
1,79
1,79
1,79
1,83
1,83
1,83
1,83
1,84
1,84
1,84
1,85
1,85
1,85
1,86
1,86
1,86
1,87
1,87
1,88
1,88
1,88
1,89
1,89
1,9

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196989&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]3 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=196989&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=196989&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	3 seconds
R Server	'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	1.58	NA	NA	-0.00193750000000008	NA
2	1.58	NA	NA	-0.000604166666666669	NA
3	1.58	NA	NA	-0.00518750000000001	NA
4	1.58	NA	NA	0.000312500000000097	NA
5	1.59	NA	NA	0.00181250000000024	NA
6	1.59	NA	NA	0.00131250000000021	NA
7	1.6	1.60039583333333	1.60041666666667	-2.08333333332441e-05	-0.000395833333333373
8	1.6	1.60397916666667	1.60458333333333	-0.000604166666666669	-0.00397916666666642
9	1.61	1.61147916666667	1.60875	0.00272916666666647	-0.00147916666666648
10	1.62	1.61297916666667	1.61291666666667	6.24999999998358e-05	0.00702083333333348
11	1.62	1.6180625	1.61666666666667	0.0013958333333332	0.00193750000000015
12	1.63	1.62114583333333	1.62041666666667	0.000729166666666607	0.00885416666666661
13	1.63	1.62222916666667	1.62416666666667	-0.00193750000000008	0.00777083333333328
14	1.63	1.62689583333333	1.6275	-0.000604166666666669	0.00310416666666669
15	1.63	1.62564583333333	1.63083333333333	-0.00518750000000001	0.00435416666666666
16	1.63	1.6340625	1.63375	0.000312500000000097	-0.00406249999999986
17	1.63	1.63847916666667	1.63666666666667	0.00181250000000024	-0.00847916666666637
18	1.64	1.6413125	1.64	0.00131250000000021	-0.00131249999999983
19	1.64	1.6433125	1.64333333333333	-2.08333333332441e-05	-0.00331249999999983
20	1.64	1.64647916666667	1.64708333333333	-0.000604166666666669	-0.00647916666666615
21	1.65	1.65397916666667	1.65125	0.00272916666666647	-0.0039791666666662
22	1.65	1.65589583333333	1.65583333333333	6.24999999998358e-05	-0.00589583333333321
23	1.66	1.66264583333333	1.66125	0.0013958333333332	-0.00264583333333324
24	1.67	1.6678125	1.66708333333333	0.000729166666666607	0.00218750000000001
25	1.67	1.67139583333333	1.67333333333333	-0.00193750000000008	-0.00139583333333326
26	1.68	1.67939583333333	1.68	-0.000604166666666669	0.000604166666666739
27	1.68	1.68147916666667	1.68666666666667	-0.00518750000000001	-0.00147916666666692
28	1.69	1.69364583333333	1.69333333333333	0.000312500000000097	-0.00364583333333357
29	1.7	1.70139583333333	1.69958333333333	0.00181250000000024	-0.00139583333333326
30	1.71	1.7063125	1.705	0.00131250000000021	0.00368750000000007
31	1.72	1.71039583333333	1.71041666666667	-2.08333333332441e-05	0.00960416666666686
32	1.72	1.71564583333333	1.71625	-0.000604166666666669	0.00435416666666666
33	1.73	1.7248125	1.72208333333333	0.00272916666666647	0.00518750000000012
34	1.73	1.7275625	1.7275	6.24999999998358e-05	0.00243750000000031
35	1.73	1.73389583333333	1.7325	0.0013958333333332	-0.00389583333333321
36	1.73	1.7378125	1.73708333333333	0.000729166666666607	-0.00781249999999978
37	1.74	1.73889583333333	1.74083333333333	-0.00193750000000008	0.00110416666666713
38	1.75	1.74397916666667	1.74458333333333	-0.000604166666666669	0.00602083333333381
39	1.75	1.7435625	1.74875	-0.00518750000000001	0.00643750000000032
40	1.75	1.75322916666667	1.75291666666667	0.000312500000000097	-0.00322916666666639
41	1.76	1.7593125	1.7575	0.00181250000000024	0.000687500000000396
42	1.76	1.7638125	1.7625	0.00131250000000021	-0.00381249999999977
43	1.76	1.7670625	1.76708333333333	-2.08333333332441e-05	-0.00706249999999997
44	1.77	1.77022916666667	1.77083333333333	-0.000604166666666669	-0.000229166666666503
45	1.78	1.77689583333333	1.77416666666667	0.00272916666666647	0.00310416666666669
46	1.78	1.77922916666667	1.77916666666667	6.24999999998358e-05	0.000770833333333387
47	1.79	1.7868125	1.78541666666667	0.0013958333333332	0.0031874999999999
48	1.79	1.79197916666667	1.79125	0.000729166666666607	-0.00197916666666664
49	1.79	1.79514583333333	1.79708333333333	-0.00193750000000008	-0.00514583333333318
50	1.79	1.8023125	1.80291666666667	-0.000604166666666669	-0.0123124999999999
51	1.79	1.80314583333333	1.80833333333333	-0.00518750000000001	-0.0131458333333334
52	1.83	1.81364583333333	1.81333333333333	0.000312500000000097	0.0163541666666667
53	1.83	1.82014583333333	1.81833333333333	0.00181250000000024	0.00985416666666672
54	1.83	1.82464583333333	1.82333333333333	0.00131250000000021	0.00535416666666655
55	1.83	1.8283125	1.82833333333333	-2.08333333332441e-05	0.00168749999999984
56	1.84	1.83314583333333	1.83375	-0.000604166666666669	0.00685416666666683
57	1.84	1.8423125	1.83958333333333	0.00272916666666647	-0.00231249999999994
58	1.84	1.8438125	1.84375	6.24999999998358e-05	-0.0038125
59	1.85	1.8480625	1.84666666666667	0.0013958333333332	0.00193750000000015
60	1.85	1.85072916666667	1.85	0.000729166666666607	-0.000729166666666448
61	1.85	1.8518125	1.85375	-0.00193750000000008	-0.00181249999999955
62	1.86	1.85689583333333	1.8575	-0.000604166666666669	0.00310416666666713
63	1.86	1.85564583333333	1.86083333333333	-0.00518750000000001	0.00435416666666688
64	1.86	1.86489583333333	1.86458333333333	0.000312500000000097	-0.0048958333333331
65	1.87	1.87014583333333	1.86833333333333	0.00181250000000024	-0.00014583333333329
66	1.87	1.87339583333333	1.87208333333333	0.00131250000000021	-0.00339583333333326
67	1.88	NA	NA	-2.08333333332441e-05	NA
68	1.88	NA	NA	-0.000604166666666669	NA
69	1.88	NA	NA	0.00272916666666647	NA
70	1.89	NA	NA	6.24999999998358e-05	NA
71	1.89	NA	NA	0.0013958333333332	NA
72	1.9	NA	NA	0.000729166666666607	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.58 & NA & NA & -0.00193750000000008 & NA \tabularnewline
2 & 1.58 & NA & NA & -0.000604166666666669 & NA \tabularnewline
3 & 1.58 & NA & NA & -0.00518750000000001 & NA \tabularnewline
4 & 1.58 & NA & NA & 0.000312500000000097 & NA \tabularnewline
5 & 1.59 & NA & NA & 0.00181250000000024 & NA \tabularnewline
6 & 1.59 & NA & NA & 0.00131250000000021 & NA \tabularnewline
7 & 1.6 & 1.60039583333333 & 1.60041666666667 & -2.08333333332441e-05 & -0.000395833333333373 \tabularnewline
8 & 1.6 & 1.60397916666667 & 1.60458333333333 & -0.000604166666666669 & -0.00397916666666642 \tabularnewline
9 & 1.61 & 1.61147916666667 & 1.60875 & 0.00272916666666647 & -0.00147916666666648 \tabularnewline
10 & 1.62 & 1.61297916666667 & 1.61291666666667 & 6.24999999998358e-05 & 0.00702083333333348 \tabularnewline
11 & 1.62 & 1.6180625 & 1.61666666666667 & 0.0013958333333332 & 0.00193750000000015 \tabularnewline
12 & 1.63 & 1.62114583333333 & 1.62041666666667 & 0.000729166666666607 & 0.00885416666666661 \tabularnewline
13 & 1.63 & 1.62222916666667 & 1.62416666666667 & -0.00193750000000008 & 0.00777083333333328 \tabularnewline
14 & 1.63 & 1.62689583333333 & 1.6275 & -0.000604166666666669 & 0.00310416666666669 \tabularnewline
15 & 1.63 & 1.62564583333333 & 1.63083333333333 & -0.00518750000000001 & 0.00435416666666666 \tabularnewline
16 & 1.63 & 1.6340625 & 1.63375 & 0.000312500000000097 & -0.00406249999999986 \tabularnewline
17 & 1.63 & 1.63847916666667 & 1.63666666666667 & 0.00181250000000024 & -0.00847916666666637 \tabularnewline
18 & 1.64 & 1.6413125 & 1.64 & 0.00131250000000021 & -0.00131249999999983 \tabularnewline
19 & 1.64 & 1.6433125 & 1.64333333333333 & -2.08333333332441e-05 & -0.00331249999999983 \tabularnewline
20 & 1.64 & 1.64647916666667 & 1.64708333333333 & -0.000604166666666669 & -0.00647916666666615 \tabularnewline
21 & 1.65 & 1.65397916666667 & 1.65125 & 0.00272916666666647 & -0.0039791666666662 \tabularnewline
22 & 1.65 & 1.65589583333333 & 1.65583333333333 & 6.24999999998358e-05 & -0.00589583333333321 \tabularnewline
23 & 1.66 & 1.66264583333333 & 1.66125 & 0.0013958333333332 & -0.00264583333333324 \tabularnewline
24 & 1.67 & 1.6678125 & 1.66708333333333 & 0.000729166666666607 & 0.00218750000000001 \tabularnewline
25 & 1.67 & 1.67139583333333 & 1.67333333333333 & -0.00193750000000008 & -0.00139583333333326 \tabularnewline
26 & 1.68 & 1.67939583333333 & 1.68 & -0.000604166666666669 & 0.000604166666666739 \tabularnewline
27 & 1.68 & 1.68147916666667 & 1.68666666666667 & -0.00518750000000001 & -0.00147916666666692 \tabularnewline
28 & 1.69 & 1.69364583333333 & 1.69333333333333 & 0.000312500000000097 & -0.00364583333333357 \tabularnewline
29 & 1.7 & 1.70139583333333 & 1.69958333333333 & 0.00181250000000024 & -0.00139583333333326 \tabularnewline
30 & 1.71 & 1.7063125 & 1.705 & 0.00131250000000021 & 0.00368750000000007 \tabularnewline
31 & 1.72 & 1.71039583333333 & 1.71041666666667 & -2.08333333332441e-05 & 0.00960416666666686 \tabularnewline
32 & 1.72 & 1.71564583333333 & 1.71625 & -0.000604166666666669 & 0.00435416666666666 \tabularnewline
33 & 1.73 & 1.7248125 & 1.72208333333333 & 0.00272916666666647 & 0.00518750000000012 \tabularnewline
34 & 1.73 & 1.7275625 & 1.7275 & 6.24999999998358e-05 & 0.00243750000000031 \tabularnewline
35 & 1.73 & 1.73389583333333 & 1.7325 & 0.0013958333333332 & -0.00389583333333321 \tabularnewline
36 & 1.73 & 1.7378125 & 1.73708333333333 & 0.000729166666666607 & -0.00781249999999978 \tabularnewline
37 & 1.74 & 1.73889583333333 & 1.74083333333333 & -0.00193750000000008 & 0.00110416666666713 \tabularnewline
38 & 1.75 & 1.74397916666667 & 1.74458333333333 & -0.000604166666666669 & 0.00602083333333381 \tabularnewline
39 & 1.75 & 1.7435625 & 1.74875 & -0.00518750000000001 & 0.00643750000000032 \tabularnewline
40 & 1.75 & 1.75322916666667 & 1.75291666666667 & 0.000312500000000097 & -0.00322916666666639 \tabularnewline
41 & 1.76 & 1.7593125 & 1.7575 & 0.00181250000000024 & 0.000687500000000396 \tabularnewline
42 & 1.76 & 1.7638125 & 1.7625 & 0.00131250000000021 & -0.00381249999999977 \tabularnewline
43 & 1.76 & 1.7670625 & 1.76708333333333 & -2.08333333332441e-05 & -0.00706249999999997 \tabularnewline
44 & 1.77 & 1.77022916666667 & 1.77083333333333 & -0.000604166666666669 & -0.000229166666666503 \tabularnewline
45 & 1.78 & 1.77689583333333 & 1.77416666666667 & 0.00272916666666647 & 0.00310416666666669 \tabularnewline
46 & 1.78 & 1.77922916666667 & 1.77916666666667 & 6.24999999998358e-05 & 0.000770833333333387 \tabularnewline
47 & 1.79 & 1.7868125 & 1.78541666666667 & 0.0013958333333332 & 0.0031874999999999 \tabularnewline
48 & 1.79 & 1.79197916666667 & 1.79125 & 0.000729166666666607 & -0.00197916666666664 \tabularnewline
49 & 1.79 & 1.79514583333333 & 1.79708333333333 & -0.00193750000000008 & -0.00514583333333318 \tabularnewline
50 & 1.79 & 1.8023125 & 1.80291666666667 & -0.000604166666666669 & -0.0123124999999999 \tabularnewline
51 & 1.79 & 1.80314583333333 & 1.80833333333333 & -0.00518750000000001 & -0.0131458333333334 \tabularnewline
52 & 1.83 & 1.81364583333333 & 1.81333333333333 & 0.000312500000000097 & 0.0163541666666667 \tabularnewline
53 & 1.83 & 1.82014583333333 & 1.81833333333333 & 0.00181250000000024 & 0.00985416666666672 \tabularnewline
54 & 1.83 & 1.82464583333333 & 1.82333333333333 & 0.00131250000000021 & 0.00535416666666655 \tabularnewline
55 & 1.83 & 1.8283125 & 1.82833333333333 & -2.08333333332441e-05 & 0.00168749999999984 \tabularnewline
56 & 1.84 & 1.83314583333333 & 1.83375 & -0.000604166666666669 & 0.00685416666666683 \tabularnewline
57 & 1.84 & 1.8423125 & 1.83958333333333 & 0.00272916666666647 & -0.00231249999999994 \tabularnewline
58 & 1.84 & 1.8438125 & 1.84375 & 6.24999999998358e-05 & -0.0038125 \tabularnewline
59 & 1.85 & 1.8480625 & 1.84666666666667 & 0.0013958333333332 & 0.00193750000000015 \tabularnewline
60 & 1.85 & 1.85072916666667 & 1.85 & 0.000729166666666607 & -0.000729166666666448 \tabularnewline
61 & 1.85 & 1.8518125 & 1.85375 & -0.00193750000000008 & -0.00181249999999955 \tabularnewline
62 & 1.86 & 1.85689583333333 & 1.8575 & -0.000604166666666669 & 0.00310416666666713 \tabularnewline
63 & 1.86 & 1.85564583333333 & 1.86083333333333 & -0.00518750000000001 & 0.00435416666666688 \tabularnewline
64 & 1.86 & 1.86489583333333 & 1.86458333333333 & 0.000312500000000097 & -0.0048958333333331 \tabularnewline
65 & 1.87 & 1.87014583333333 & 1.86833333333333 & 0.00181250000000024 & -0.00014583333333329 \tabularnewline
66 & 1.87 & 1.87339583333333 & 1.87208333333333 & 0.00131250000000021 & -0.00339583333333326 \tabularnewline
67 & 1.88 & NA & NA & -2.08333333332441e-05 & NA \tabularnewline
68 & 1.88 & NA & NA & -0.000604166666666669 & NA \tabularnewline
69 & 1.88 & NA & NA & 0.00272916666666647 & NA \tabularnewline
70 & 1.89 & NA & NA & 6.24999999998358e-05 & NA \tabularnewline
71 & 1.89 & NA & NA & 0.0013958333333332 & NA \tabularnewline
72 & 1.9 & NA & NA & 0.000729166666666607 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196989&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]1.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00193750000000008[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000604166666666669[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00518750000000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000312500000000097[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00181250000000024[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00131250000000021[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.6[/C][C]1.60039583333333[/C][C]1.60041666666667[/C][C]-2.08333333332441e-05[/C][C]-0.000395833333333373[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.6[/C][C]1.60397916666667[/C][C]1.60458333333333[/C][C]-0.000604166666666669[/C][C]-0.00397916666666642[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.61[/C][C]1.61147916666667[/C][C]1.60875[/C][C]0.00272916666666647[/C][C]-0.00147916666666648[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.62[/C][C]1.61297916666667[/C][C]1.61291666666667[/C][C]6.24999999998358e-05[/C][C]0.00702083333333348[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.62[/C][C]1.6180625[/C][C]1.61666666666667[/C][C]0.0013958333333332[/C][C]0.00193750000000015[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.63[/C][C]1.62114583333333[/C][C]1.62041666666667[/C][C]0.000729166666666607[/C][C]0.00885416666666661[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.63[/C][C]1.62222916666667[/C][C]1.62416666666667[/C][C]-0.00193750000000008[/C][C]0.00777083333333328[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.63[/C][C]1.62689583333333[/C][C]1.6275[/C][C]-0.000604166666666669[/C][C]0.00310416666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.63[/C][C]1.62564583333333[/C][C]1.63083333333333[/C][C]-0.00518750000000001[/C][C]0.00435416666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.63[/C][C]1.6340625[/C][C]1.63375[/C][C]0.000312500000000097[/C][C]-0.00406249999999986[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.63[/C][C]1.63847916666667[/C][C]1.63666666666667[/C][C]0.00181250000000024[/C][C]-0.00847916666666637[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.64[/C][C]1.6413125[/C][C]1.64[/C][C]0.00131250000000021[/C][C]-0.00131249999999983[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.64[/C][C]1.6433125[/C][C]1.64333333333333[/C][C]-2.08333333332441e-05[/C][C]-0.00331249999999983[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.64[/C][C]1.64647916666667[/C][C]1.64708333333333[/C][C]-0.000604166666666669[/C][C]-0.00647916666666615[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.65[/C][C]1.65397916666667[/C][C]1.65125[/C][C]0.00272916666666647[/C][C]-0.0039791666666662[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.65[/C][C]1.65589583333333[/C][C]1.65583333333333[/C][C]6.24999999998358e-05[/C][C]-0.00589583333333321[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.66[/C][C]1.66264583333333[/C][C]1.66125[/C][C]0.0013958333333332[/C][C]-0.00264583333333324[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.67[/C][C]1.6678125[/C][C]1.66708333333333[/C][C]0.000729166666666607[/C][C]0.00218750000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.67[/C][C]1.67139583333333[/C][C]1.67333333333333[/C][C]-0.00193750000000008[/C][C]-0.00139583333333326[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.68[/C][C]1.67939583333333[/C][C]1.68[/C][C]-0.000604166666666669[/C][C]0.000604166666666739[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.68[/C][C]1.68147916666667[/C][C]1.68666666666667[/C][C]-0.00518750000000001[/C][C]-0.00147916666666692[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.69[/C][C]1.69364583333333[/C][C]1.69333333333333[/C][C]0.000312500000000097[/C][C]-0.00364583333333357[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.7[/C][C]1.70139583333333[/C][C]1.69958333333333[/C][C]0.00181250000000024[/C][C]-0.00139583333333326[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.71[/C][C]1.7063125[/C][C]1.705[/C][C]0.00131250000000021[/C][C]0.00368750000000007[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.72[/C][C]1.71039583333333[/C][C]1.71041666666667[/C][C]-2.08333333332441e-05[/C][C]0.00960416666666686[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.72[/C][C]1.71564583333333[/C][C]1.71625[/C][C]-0.000604166666666669[/C][C]0.00435416666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.73[/C][C]1.7248125[/C][C]1.72208333333333[/C][C]0.00272916666666647[/C][C]0.00518750000000012[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.73[/C][C]1.7275625[/C][C]1.7275[/C][C]6.24999999998358e-05[/C][C]0.00243750000000031[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.73[/C][C]1.73389583333333[/C][C]1.7325[/C][C]0.0013958333333332[/C][C]-0.00389583333333321[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.73[/C][C]1.7378125[/C][C]1.73708333333333[/C][C]0.000729166666666607[/C][C]-0.00781249999999978[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.74[/C][C]1.73889583333333[/C][C]1.74083333333333[/C][C]-0.00193750000000008[/C][C]0.00110416666666713[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.75[/C][C]1.74397916666667[/C][C]1.74458333333333[/C][C]-0.000604166666666669[/C][C]0.00602083333333381[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.75[/C][C]1.7435625[/C][C]1.74875[/C][C]-0.00518750000000001[/C][C]0.00643750000000032[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.75[/C][C]1.75322916666667[/C][C]1.75291666666667[/C][C]0.000312500000000097[/C][C]-0.00322916666666639[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.76[/C][C]1.7593125[/C][C]1.7575[/C][C]0.00181250000000024[/C][C]0.000687500000000396[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.76[/C][C]1.7638125[/C][C]1.7625[/C][C]0.00131250000000021[/C][C]-0.00381249999999977[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.76[/C][C]1.7670625[/C][C]1.76708333333333[/C][C]-2.08333333332441e-05[/C][C]-0.00706249999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.77[/C][C]1.77022916666667[/C][C]1.77083333333333[/C][C]-0.000604166666666669[/C][C]-0.000229166666666503[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.78[/C][C]1.77689583333333[/C][C]1.77416666666667[/C][C]0.00272916666666647[/C][C]0.00310416666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.78[/C][C]1.77922916666667[/C][C]1.77916666666667[/C][C]6.24999999998358e-05[/C][C]0.000770833333333387[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.79[/C][C]1.7868125[/C][C]1.78541666666667[/C][C]0.0013958333333332[/C][C]0.0031874999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.79[/C][C]1.79197916666667[/C][C]1.79125[/C][C]0.000729166666666607[/C][C]-0.00197916666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.79[/C][C]1.79514583333333[/C][C]1.79708333333333[/C][C]-0.00193750000000008[/C][C]-0.00514583333333318[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.79[/C][C]1.8023125[/C][C]1.80291666666667[/C][C]-0.000604166666666669[/C][C]-0.0123124999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.79[/C][C]1.80314583333333[/C][C]1.80833333333333[/C][C]-0.00518750000000001[/C][C]-0.0131458333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.83[/C][C]1.81364583333333[/C][C]1.81333333333333[/C][C]0.000312500000000097[/C][C]0.0163541666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.83[/C][C]1.82014583333333[/C][C]1.81833333333333[/C][C]0.00181250000000024[/C][C]0.00985416666666672[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.83[/C][C]1.82464583333333[/C][C]1.82333333333333[/C][C]0.00131250000000021[/C][C]0.00535416666666655[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.83[/C][C]1.8283125[/C][C]1.82833333333333[/C][C]-2.08333333332441e-05[/C][C]0.00168749999999984[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.84[/C][C]1.83314583333333[/C][C]1.83375[/C][C]-0.000604166666666669[/C][C]0.00685416666666683[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.84[/C][C]1.8423125[/C][C]1.83958333333333[/C][C]0.00272916666666647[/C][C]-0.00231249999999994[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.84[/C][C]1.8438125[/C][C]1.84375[/C][C]6.24999999998358e-05[/C][C]-0.0038125[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.85[/C][C]1.8480625[/C][C]1.84666666666667[/C][C]0.0013958333333332[/C][C]0.00193750000000015[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.85[/C][C]1.85072916666667[/C][C]1.85[/C][C]0.000729166666666607[/C][C]-0.000729166666666448[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.85[/C][C]1.8518125[/C][C]1.85375[/C][C]-0.00193750000000008[/C][C]-0.00181249999999955[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1.86[/C][C]1.85689583333333[/C][C]1.8575[/C][C]-0.000604166666666669[/C][C]0.00310416666666713[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1.86[/C][C]1.85564583333333[/C][C]1.86083333333333[/C][C]-0.00518750000000001[/C][C]0.00435416666666688[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]1.86[/C][C]1.86489583333333[/C][C]1.86458333333333[/C][C]0.000312500000000097[/C][C]-0.0048958333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.87[/C][C]1.87014583333333[/C][C]1.86833333333333[/C][C]0.00181250000000024[/C][C]-0.00014583333333329[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.87[/C][C]1.87339583333333[/C][C]1.87208333333333[/C][C]0.00131250000000021[/C][C]-0.00339583333333326[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1.88[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.08333333332441e-05[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.88[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000604166666666669[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]1.88[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00272916666666647[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.89[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]6.24999999998358e-05[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.89[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0013958333333332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]1.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000729166666666607[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=196989&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=196989&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	1.58	NA	NA	-0.00193750000000008	NA
2	1.58	NA	NA	-0.000604166666666669	NA
3	1.58	NA	NA	-0.00518750000000001	NA
4	1.58	NA	NA	0.000312500000000097	NA
5	1.59	NA	NA	0.00181250000000024	NA
6	1.59	NA	NA	0.00131250000000021	NA
7	1.6	1.60039583333333	1.60041666666667	-2.08333333332441e-05	-0.000395833333333373
8	1.6	1.60397916666667	1.60458333333333	-0.000604166666666669	-0.00397916666666642
9	1.61	1.61147916666667	1.60875	0.00272916666666647	-0.00147916666666648
10	1.62	1.61297916666667	1.61291666666667	6.24999999998358e-05	0.00702083333333348
11	1.62	1.6180625	1.61666666666667	0.0013958333333332	0.00193750000000015
12	1.63	1.62114583333333	1.62041666666667	0.000729166666666607	0.00885416666666661
13	1.63	1.62222916666667	1.62416666666667	-0.00193750000000008	0.00777083333333328
14	1.63	1.62689583333333	1.6275	-0.000604166666666669	0.00310416666666669
15	1.63	1.62564583333333	1.63083333333333	-0.00518750000000001	0.00435416666666666
16	1.63	1.6340625	1.63375	0.000312500000000097	-0.00406249999999986
17	1.63	1.63847916666667	1.63666666666667	0.00181250000000024	-0.00847916666666637
18	1.64	1.6413125	1.64	0.00131250000000021	-0.00131249999999983
19	1.64	1.6433125	1.64333333333333	-2.08333333332441e-05	-0.00331249999999983
20	1.64	1.64647916666667	1.64708333333333	-0.000604166666666669	-0.00647916666666615
21	1.65	1.65397916666667	1.65125	0.00272916666666647	-0.0039791666666662
22	1.65	1.65589583333333	1.65583333333333	6.24999999998358e-05	-0.00589583333333321
23	1.66	1.66264583333333	1.66125	0.0013958333333332	-0.00264583333333324
24	1.67	1.6678125	1.66708333333333	0.000729166666666607	0.00218750000000001
25	1.67	1.67139583333333	1.67333333333333	-0.00193750000000008	-0.00139583333333326
26	1.68	1.67939583333333	1.68	-0.000604166666666669	0.000604166666666739
27	1.68	1.68147916666667	1.68666666666667	-0.00518750000000001	-0.00147916666666692
28	1.69	1.69364583333333	1.69333333333333	0.000312500000000097	-0.00364583333333357
29	1.7	1.70139583333333	1.69958333333333	0.00181250000000024	-0.00139583333333326
30	1.71	1.7063125	1.705	0.00131250000000021	0.00368750000000007
31	1.72	1.71039583333333	1.71041666666667	-2.08333333332441e-05	0.00960416666666686
32	1.72	1.71564583333333	1.71625	-0.000604166666666669	0.00435416666666666
33	1.73	1.7248125	1.72208333333333	0.00272916666666647	0.00518750000000012
34	1.73	1.7275625	1.7275	6.24999999998358e-05	0.00243750000000031
35	1.73	1.73389583333333	1.7325	0.0013958333333332	-0.00389583333333321
36	1.73	1.7378125	1.73708333333333	0.000729166666666607	-0.00781249999999978
37	1.74	1.73889583333333	1.74083333333333	-0.00193750000000008	0.00110416666666713
38	1.75	1.74397916666667	1.74458333333333	-0.000604166666666669	0.00602083333333381
39	1.75	1.7435625	1.74875	-0.00518750000000001	0.00643750000000032
40	1.75	1.75322916666667	1.75291666666667	0.000312500000000097	-0.00322916666666639
41	1.76	1.7593125	1.7575	0.00181250000000024	0.000687500000000396
42	1.76	1.7638125	1.7625	0.00131250000000021	-0.00381249999999977
43	1.76	1.7670625	1.76708333333333	-2.08333333332441e-05	-0.00706249999999997
44	1.77	1.77022916666667	1.77083333333333	-0.000604166666666669	-0.000229166666666503
45	1.78	1.77689583333333	1.77416666666667	0.00272916666666647	0.00310416666666669
46	1.78	1.77922916666667	1.77916666666667	6.24999999998358e-05	0.000770833333333387
47	1.79	1.7868125	1.78541666666667	0.0013958333333332	0.0031874999999999
48	1.79	1.79197916666667	1.79125	0.000729166666666607	-0.00197916666666664
49	1.79	1.79514583333333	1.79708333333333	-0.00193750000000008	-0.00514583333333318
50	1.79	1.8023125	1.80291666666667	-0.000604166666666669	-0.0123124999999999
51	1.79	1.80314583333333	1.80833333333333	-0.00518750000000001	-0.0131458333333334
52	1.83	1.81364583333333	1.81333333333333	0.000312500000000097	0.0163541666666667
53	1.83	1.82014583333333	1.81833333333333	0.00181250000000024	0.00985416666666672
54	1.83	1.82464583333333	1.82333333333333	0.00131250000000021	0.00535416666666655
55	1.83	1.8283125	1.82833333333333	-2.08333333332441e-05	0.00168749999999984
56	1.84	1.83314583333333	1.83375	-0.000604166666666669	0.00685416666666683
57	1.84	1.8423125	1.83958333333333	0.00272916666666647	-0.00231249999999994
58	1.84	1.8438125	1.84375	6.24999999998358e-05	-0.0038125
59	1.85	1.8480625	1.84666666666667	0.0013958333333332	0.00193750000000015
60	1.85	1.85072916666667	1.85	0.000729166666666607	-0.000729166666666448
61	1.85	1.8518125	1.85375	-0.00193750000000008	-0.00181249999999955
62	1.86	1.85689583333333	1.8575	-0.000604166666666669	0.00310416666666713
63	1.86	1.85564583333333	1.86083333333333	-0.00518750000000001	0.00435416666666688
64	1.86	1.86489583333333	1.86458333333333	0.000312500000000097	-0.0048958333333331
65	1.87	1.87014583333333	1.86833333333333	0.00181250000000024	-0.00014583333333329
66	1.87	1.87339583333333	1.87208333333333	0.00131250000000021	-0.00339583333333326
67	1.88	NA	NA	-2.08333333332441e-05	NA
68	1.88	NA	NA	-0.000604166666666669	NA
69	1.88	NA	NA	0.00272916666666647	NA
70	1.89	NA	NA	6.24999999998358e-05	NA
71	1.89	NA	NA	0.0013958333333332	NA
72	1.9	NA	NA	0.000729166666666607	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