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

Fri, 07 Dec 2012 07:25:41 -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/07/t1354883199yhdy57ly57zmfek.htm/, Retrieved Fri, 26 Apr 2024 00:11:04 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197336, Retrieved Fri, 26 Apr 2024 00:11:04 +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

100

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

-       [Classical Decomposition] [] [2012-12-07 12:25:41] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1,44
1,45
1,45
1,47
1,49
1,5
1,5
1,5
1,5
1,5
1,5
1,51
1,52
1,51
1,51
1,51
1,52
1,52
1,52
1,52
1,52
1,53
1,53
1,53
1,53
1,54
1,54
1,55
1,56
1,55
1,56
1,56
1,56
1,56
1,57
1,56
1,57
1,58
1,58
1,58
1,6
1,61
1,61
1,61
1,6
1,59
1,56
1,57
1,55
1,59
1,62
1,63
1,62
1,56
1,56
1,54
1,54
1,52
1,56
1,59
1,61
1,56
1,51
1,48
1,49
1,48
1,47
1,47
1,46
1,45
1,45
1,45

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	'George Udny Yule' @ yule.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 & 'George Udny Yule' @ yule.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197336&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]'George Udny Yule' @ yule.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197336&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197336&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	'George Udny Yule' @ yule.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	1.44	NA	NA	0.00553472222222221	NA
2	1.45	NA	NA	0.00603472222222224	NA
3	1.45	NA	NA	0.00261805555555558	NA
4	1.47	NA	NA	0.00136805555555551	NA
5	1.49	NA	NA	0.0102013888888889	NA
6	1.5	NA	NA	-0.0028819444444444	NA
7	1.5	1.49086805555556	1.4875	0.0033680555555556	0.00913194444444443
8	1.5	1.49036805555556	1.49333333333333	-0.00296527777777779	0.00963194444444437
9	1.5	1.49195138888889	1.49833333333333	-0.00638194444444441	0.0080486111111111
10	1.5	1.49153472222222	1.5025	-0.0109652777777778	0.00846527777777784
11	1.5	1.49836805555556	1.50541666666667	-0.00704861111111114	0.00163194444444459
12	1.51	1.50861805555556	1.5075	0.00111805555555552	0.00138194444444451
13	1.52	1.51470138888889	1.50916666666667	0.00553472222222221	0.00529861111111107
14	1.51	1.51686805555556	1.51083333333333	0.00603472222222224	-0.00686805555555559
15	1.51	1.51511805555556	1.5125	0.00261805555555558	-0.00511805555555545
16	1.51	1.51595138888889	1.51458333333333	0.00136805555555551	-0.00595138888888891
17	1.52	1.52728472222222	1.51708333333333	0.0102013888888889	-0.0072847222222221
18	1.52	1.51628472222222	1.51916666666667	-0.0028819444444444	0.0037152777777778
19	1.52	1.52378472222222	1.52041666666667	0.0033680555555556	-0.00378472222222181
20	1.52	1.51911805555556	1.52208333333333	-0.00296527777777779	0.00088194444444456
21	1.52	1.51820138888889	1.52458333333333	-0.00638194444444441	0.00179861111111101
22	1.53	1.51653472222222	1.5275	-0.0109652777777778	0.0134652777777777
23	1.53	1.52378472222222	1.53083333333333	-0.00704861111111114	0.00621527777777797
24	1.53	1.53486805555556	1.53375	0.00111805555555552	-0.00486805555555536
25	1.53	1.54220138888889	1.53666666666667	0.00553472222222221	-0.0122013888888886
26	1.54	1.54603472222222	1.54	0.00603472222222224	-0.00603472222222212
27	1.54	1.54595138888889	1.54333333333333	0.00261805555555558	-0.00595138888888846
28	1.55	1.54761805555556	1.54625	0.00136805555555551	0.00238194444444462
29	1.56	1.55936805555556	1.54916666666667	0.0102013888888889	0.000631944444444699
30	1.55	1.54920138888889	1.55208333333333	-0.0028819444444444	0.000798611111110903
31	1.56	1.55836805555556	1.555	0.0033680555555556	0.00163194444444459
32	1.56	1.55536805555556	1.55833333333333	-0.00296527777777779	0.00463194444444448
33	1.56	1.55528472222222	1.56166666666667	-0.00638194444444441	0.00471527777777792
34	1.56	1.55361805555556	1.56458333333333	-0.0109652777777778	0.00638194444444462
35	1.57	1.56045138888889	1.5675	-0.00704861111111114	0.0095486111111116
36	1.56	1.57278472222222	1.57166666666667	0.00111805555555552	-0.0127847222222219
37	1.57	1.58178472222222	1.57625	0.00553472222222221	-0.0117847222222218
38	1.58	1.58645138888889	1.58041666666667	0.00603472222222224	-0.00645138888888885
39	1.58	1.58678472222222	1.58416666666667	0.00261805555555558	-0.00678472222222193
40	1.58	1.58845138888889	1.58708333333333	0.00136805555555551	-0.00845138888888863
41	1.6	1.59811805555556	1.58791666666667	0.0102013888888889	0.00188194444444467
42	1.61	1.58503472222222	1.58791666666667	-0.0028819444444444	0.024965277777778
43	1.61	1.59086805555556	1.5875	0.0033680555555556	0.0191319444444449
44	1.61	1.58411805555556	1.58708333333333	-0.00296527777777779	0.0258819444444447
45	1.6	1.58278472222222	1.58916666666667	-0.00638194444444441	0.0172152777777779
46	1.59	1.58195138888889	1.59291666666667	-0.0109652777777778	0.0080486111111111
47	1.56	1.58878472222222	1.59583333333333	-0.00704861111111114	-0.0287847222222224
48	1.57	1.59570138888889	1.59458333333333	0.00111805555555552	-0.0257013888888888
49	1.55	1.59595138888889	1.59041666666667	0.00553472222222221	-0.0459513888888889
50	1.59	1.59145138888889	1.58541666666667	0.00603472222222224	-0.00145138888888874
51	1.62	1.58261805555556	1.58	0.00261805555555558	0.0373819444444445
52	1.63	1.57595138888889	1.57458333333333	0.00136805555555551	0.0540486111111111
53	1.62	1.58186805555556	1.57166666666667	0.0102013888888889	0.0381319444444446
54	1.56	1.56961805555556	1.5725	-0.0028819444444444	-0.00961805555555562
55	1.56	1.57920138888889	1.57583333333333	0.0033680555555556	-0.0192013888888889
56	1.54	1.57411805555556	1.57708333333333	-0.00296527777777779	-0.0341180555555554
57	1.54	1.56486805555556	1.57125	-0.00638194444444441	-0.0248680555555552
58	1.52	1.54945138888889	1.56041666666667	-0.0109652777777778	-0.0294513888888885
59	1.56	1.54170138888889	1.54875	-0.00704861111111114	0.0182986111111114
60	1.59	1.54111805555556	1.54	0.00111805555555552	0.0488819444444448
61	1.61	1.53845138888889	1.53291666666667	0.00553472222222221	0.0715486111111112
62	1.56	1.53228472222222	1.52625	0.00603472222222224	0.0277152777777776
63	1.51	1.52261805555556	1.52	0.00261805555555558	-0.0126180555555555
64	1.48	1.51511805555556	1.51375	0.00136805555555551	-0.0351180555555555
65	1.49	1.51645138888889	1.50625	0.0102013888888889	-0.0264513888888886
66	1.48	1.49295138888889	1.49583333333333	-0.0028819444444444	-0.0129513888888886
67	1.47	NA	NA	0.0033680555555556	NA
68	1.47	NA	NA	-0.00296527777777779	NA
69	1.46	NA	NA	-0.00638194444444441	NA
70	1.45	NA	NA	-0.0109652777777778	NA
71	1.45	NA	NA	-0.00704861111111114	NA
72	1.45	NA	NA	0.00111805555555552	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.44 & NA & NA & 0.00553472222222221 & NA \tabularnewline
2 & 1.45 & NA & NA & 0.00603472222222224 & NA \tabularnewline
3 & 1.45 & NA & NA & 0.00261805555555558 & NA \tabularnewline
4 & 1.47 & NA & NA & 0.00136805555555551 & NA \tabularnewline
5 & 1.49 & NA & NA & 0.0102013888888889 & NA \tabularnewline
6 & 1.5 & NA & NA & -0.0028819444444444 & NA \tabularnewline
7 & 1.5 & 1.49086805555556 & 1.4875 & 0.0033680555555556 & 0.00913194444444443 \tabularnewline
8 & 1.5 & 1.49036805555556 & 1.49333333333333 & -0.00296527777777779 & 0.00963194444444437 \tabularnewline
9 & 1.5 & 1.49195138888889 & 1.49833333333333 & -0.00638194444444441 & 0.0080486111111111 \tabularnewline
10 & 1.5 & 1.49153472222222 & 1.5025 & -0.0109652777777778 & 0.00846527777777784 \tabularnewline
11 & 1.5 & 1.49836805555556 & 1.50541666666667 & -0.00704861111111114 & 0.00163194444444459 \tabularnewline
12 & 1.51 & 1.50861805555556 & 1.5075 & 0.00111805555555552 & 0.00138194444444451 \tabularnewline
13 & 1.52 & 1.51470138888889 & 1.50916666666667 & 0.00553472222222221 & 0.00529861111111107 \tabularnewline
14 & 1.51 & 1.51686805555556 & 1.51083333333333 & 0.00603472222222224 & -0.00686805555555559 \tabularnewline
15 & 1.51 & 1.51511805555556 & 1.5125 & 0.00261805555555558 & -0.00511805555555545 \tabularnewline
16 & 1.51 & 1.51595138888889 & 1.51458333333333 & 0.00136805555555551 & -0.00595138888888891 \tabularnewline
17 & 1.52 & 1.52728472222222 & 1.51708333333333 & 0.0102013888888889 & -0.0072847222222221 \tabularnewline
18 & 1.52 & 1.51628472222222 & 1.51916666666667 & -0.0028819444444444 & 0.0037152777777778 \tabularnewline
19 & 1.52 & 1.52378472222222 & 1.52041666666667 & 0.0033680555555556 & -0.00378472222222181 \tabularnewline
20 & 1.52 & 1.51911805555556 & 1.52208333333333 & -0.00296527777777779 & 0.00088194444444456 \tabularnewline
21 & 1.52 & 1.51820138888889 & 1.52458333333333 & -0.00638194444444441 & 0.00179861111111101 \tabularnewline
22 & 1.53 & 1.51653472222222 & 1.5275 & -0.0109652777777778 & 0.0134652777777777 \tabularnewline
23 & 1.53 & 1.52378472222222 & 1.53083333333333 & -0.00704861111111114 & 0.00621527777777797 \tabularnewline
24 & 1.53 & 1.53486805555556 & 1.53375 & 0.00111805555555552 & -0.00486805555555536 \tabularnewline
25 & 1.53 & 1.54220138888889 & 1.53666666666667 & 0.00553472222222221 & -0.0122013888888886 \tabularnewline
26 & 1.54 & 1.54603472222222 & 1.54 & 0.00603472222222224 & -0.00603472222222212 \tabularnewline
27 & 1.54 & 1.54595138888889 & 1.54333333333333 & 0.00261805555555558 & -0.00595138888888846 \tabularnewline
28 & 1.55 & 1.54761805555556 & 1.54625 & 0.00136805555555551 & 0.00238194444444462 \tabularnewline
29 & 1.56 & 1.55936805555556 & 1.54916666666667 & 0.0102013888888889 & 0.000631944444444699 \tabularnewline
30 & 1.55 & 1.54920138888889 & 1.55208333333333 & -0.0028819444444444 & 0.000798611111110903 \tabularnewline
31 & 1.56 & 1.55836805555556 & 1.555 & 0.0033680555555556 & 0.00163194444444459 \tabularnewline
32 & 1.56 & 1.55536805555556 & 1.55833333333333 & -0.00296527777777779 & 0.00463194444444448 \tabularnewline
33 & 1.56 & 1.55528472222222 & 1.56166666666667 & -0.00638194444444441 & 0.00471527777777792 \tabularnewline
34 & 1.56 & 1.55361805555556 & 1.56458333333333 & -0.0109652777777778 & 0.00638194444444462 \tabularnewline
35 & 1.57 & 1.56045138888889 & 1.5675 & -0.00704861111111114 & 0.0095486111111116 \tabularnewline
36 & 1.56 & 1.57278472222222 & 1.57166666666667 & 0.00111805555555552 & -0.0127847222222219 \tabularnewline
37 & 1.57 & 1.58178472222222 & 1.57625 & 0.00553472222222221 & -0.0117847222222218 \tabularnewline
38 & 1.58 & 1.58645138888889 & 1.58041666666667 & 0.00603472222222224 & -0.00645138888888885 \tabularnewline
39 & 1.58 & 1.58678472222222 & 1.58416666666667 & 0.00261805555555558 & -0.00678472222222193 \tabularnewline
40 & 1.58 & 1.58845138888889 & 1.58708333333333 & 0.00136805555555551 & -0.00845138888888863 \tabularnewline
41 & 1.6 & 1.59811805555556 & 1.58791666666667 & 0.0102013888888889 & 0.00188194444444467 \tabularnewline
42 & 1.61 & 1.58503472222222 & 1.58791666666667 & -0.0028819444444444 & 0.024965277777778 \tabularnewline
43 & 1.61 & 1.59086805555556 & 1.5875 & 0.0033680555555556 & 0.0191319444444449 \tabularnewline
44 & 1.61 & 1.58411805555556 & 1.58708333333333 & -0.00296527777777779 & 0.0258819444444447 \tabularnewline
45 & 1.6 & 1.58278472222222 & 1.58916666666667 & -0.00638194444444441 & 0.0172152777777779 \tabularnewline
46 & 1.59 & 1.58195138888889 & 1.59291666666667 & -0.0109652777777778 & 0.0080486111111111 \tabularnewline
47 & 1.56 & 1.58878472222222 & 1.59583333333333 & -0.00704861111111114 & -0.0287847222222224 \tabularnewline
48 & 1.57 & 1.59570138888889 & 1.59458333333333 & 0.00111805555555552 & -0.0257013888888888 \tabularnewline
49 & 1.55 & 1.59595138888889 & 1.59041666666667 & 0.00553472222222221 & -0.0459513888888889 \tabularnewline
50 & 1.59 & 1.59145138888889 & 1.58541666666667 & 0.00603472222222224 & -0.00145138888888874 \tabularnewline
51 & 1.62 & 1.58261805555556 & 1.58 & 0.00261805555555558 & 0.0373819444444445 \tabularnewline
52 & 1.63 & 1.57595138888889 & 1.57458333333333 & 0.00136805555555551 & 0.0540486111111111 \tabularnewline
53 & 1.62 & 1.58186805555556 & 1.57166666666667 & 0.0102013888888889 & 0.0381319444444446 \tabularnewline
54 & 1.56 & 1.56961805555556 & 1.5725 & -0.0028819444444444 & -0.00961805555555562 \tabularnewline
55 & 1.56 & 1.57920138888889 & 1.57583333333333 & 0.0033680555555556 & -0.0192013888888889 \tabularnewline
56 & 1.54 & 1.57411805555556 & 1.57708333333333 & -0.00296527777777779 & -0.0341180555555554 \tabularnewline
57 & 1.54 & 1.56486805555556 & 1.57125 & -0.00638194444444441 & -0.0248680555555552 \tabularnewline
58 & 1.52 & 1.54945138888889 & 1.56041666666667 & -0.0109652777777778 & -0.0294513888888885 \tabularnewline
59 & 1.56 & 1.54170138888889 & 1.54875 & -0.00704861111111114 & 0.0182986111111114 \tabularnewline
60 & 1.59 & 1.54111805555556 & 1.54 & 0.00111805555555552 & 0.0488819444444448 \tabularnewline
61 & 1.61 & 1.53845138888889 & 1.53291666666667 & 0.00553472222222221 & 0.0715486111111112 \tabularnewline
62 & 1.56 & 1.53228472222222 & 1.52625 & 0.00603472222222224 & 0.0277152777777776 \tabularnewline
63 & 1.51 & 1.52261805555556 & 1.52 & 0.00261805555555558 & -0.0126180555555555 \tabularnewline
64 & 1.48 & 1.51511805555556 & 1.51375 & 0.00136805555555551 & -0.0351180555555555 \tabularnewline
65 & 1.49 & 1.51645138888889 & 1.50625 & 0.0102013888888889 & -0.0264513888888886 \tabularnewline
66 & 1.48 & 1.49295138888889 & 1.49583333333333 & -0.0028819444444444 & -0.0129513888888886 \tabularnewline
67 & 1.47 & NA & NA & 0.0033680555555556 & NA \tabularnewline
68 & 1.47 & NA & NA & -0.00296527777777779 & NA \tabularnewline
69 & 1.46 & NA & NA & -0.00638194444444441 & NA \tabularnewline
70 & 1.45 & NA & NA & -0.0109652777777778 & NA \tabularnewline
71 & 1.45 & NA & NA & -0.00704861111111114 & NA \tabularnewline
72 & 1.45 & NA & NA & 0.00111805555555552 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197336&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]1.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00553472222222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.45[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00603472222222224[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.45[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00261805555555558[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00136805555555551[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.49[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0102013888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0028819444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.5[/C][C]1.49086805555556[/C][C]1.4875[/C][C]0.0033680555555556[/C][C]0.00913194444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.5[/C][C]1.49036805555556[/C][C]1.49333333333333[/C][C]-0.00296527777777779[/C][C]0.00963194444444437[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.5[/C][C]1.49195138888889[/C][C]1.49833333333333[/C][C]-0.00638194444444441[/C][C]0.0080486111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.5[/C][C]1.49153472222222[/C][C]1.5025[/C][C]-0.0109652777777778[/C][C]0.00846527777777784[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.5[/C][C]1.49836805555556[/C][C]1.50541666666667[/C][C]-0.00704861111111114[/C][C]0.00163194444444459[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.51[/C][C]1.50861805555556[/C][C]1.5075[/C][C]0.00111805555555552[/C][C]0.00138194444444451[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.52[/C][C]1.51470138888889[/C][C]1.50916666666667[/C][C]0.00553472222222221[/C][C]0.00529861111111107[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.51[/C][C]1.51686805555556[/C][C]1.51083333333333[/C][C]0.00603472222222224[/C][C]-0.00686805555555559[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.51[/C][C]1.51511805555556[/C][C]1.5125[/C][C]0.00261805555555558[/C][C]-0.00511805555555545[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.51[/C][C]1.51595138888889[/C][C]1.51458333333333[/C][C]0.00136805555555551[/C][C]-0.00595138888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.52[/C][C]1.52728472222222[/C][C]1.51708333333333[/C][C]0.0102013888888889[/C][C]-0.0072847222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.52[/C][C]1.51628472222222[/C][C]1.51916666666667[/C][C]-0.0028819444444444[/C][C]0.0037152777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.52[/C][C]1.52378472222222[/C][C]1.52041666666667[/C][C]0.0033680555555556[/C][C]-0.00378472222222181[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.52[/C][C]1.51911805555556[/C][C]1.52208333333333[/C][C]-0.00296527777777779[/C][C]0.00088194444444456[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.52[/C][C]1.51820138888889[/C][C]1.52458333333333[/C][C]-0.00638194444444441[/C][C]0.00179861111111101[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.53[/C][C]1.51653472222222[/C][C]1.5275[/C][C]-0.0109652777777778[/C][C]0.0134652777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.53[/C][C]1.52378472222222[/C][C]1.53083333333333[/C][C]-0.00704861111111114[/C][C]0.00621527777777797[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.53[/C][C]1.53486805555556[/C][C]1.53375[/C][C]0.00111805555555552[/C][C]-0.00486805555555536[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.53[/C][C]1.54220138888889[/C][C]1.53666666666667[/C][C]0.00553472222222221[/C][C]-0.0122013888888886[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.54[/C][C]1.54603472222222[/C][C]1.54[/C][C]0.00603472222222224[/C][C]-0.00603472222222212[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.54[/C][C]1.54595138888889[/C][C]1.54333333333333[/C][C]0.00261805555555558[/C][C]-0.00595138888888846[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.55[/C][C]1.54761805555556[/C][C]1.54625[/C][C]0.00136805555555551[/C][C]0.00238194444444462[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.56[/C][C]1.55936805555556[/C][C]1.54916666666667[/C][C]0.0102013888888889[/C][C]0.000631944444444699[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.55[/C][C]1.54920138888889[/C][C]1.55208333333333[/C][C]-0.0028819444444444[/C][C]0.000798611111110903[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.56[/C][C]1.55836805555556[/C][C]1.555[/C][C]0.0033680555555556[/C][C]0.00163194444444459[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.56[/C][C]1.55536805555556[/C][C]1.55833333333333[/C][C]-0.00296527777777779[/C][C]0.00463194444444448[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.56[/C][C]1.55528472222222[/C][C]1.56166666666667[/C][C]-0.00638194444444441[/C][C]0.00471527777777792[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.56[/C][C]1.55361805555556[/C][C]1.56458333333333[/C][C]-0.0109652777777778[/C][C]0.00638194444444462[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.57[/C][C]1.56045138888889[/C][C]1.5675[/C][C]-0.00704861111111114[/C][C]0.0095486111111116[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.56[/C][C]1.57278472222222[/C][C]1.57166666666667[/C][C]0.00111805555555552[/C][C]-0.0127847222222219[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.57[/C][C]1.58178472222222[/C][C]1.57625[/C][C]0.00553472222222221[/C][C]-0.0117847222222218[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.58[/C][C]1.58645138888889[/C][C]1.58041666666667[/C][C]0.00603472222222224[/C][C]-0.00645138888888885[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.58[/C][C]1.58678472222222[/C][C]1.58416666666667[/C][C]0.00261805555555558[/C][C]-0.00678472222222193[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.58[/C][C]1.58845138888889[/C][C]1.58708333333333[/C][C]0.00136805555555551[/C][C]-0.00845138888888863[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.6[/C][C]1.59811805555556[/C][C]1.58791666666667[/C][C]0.0102013888888889[/C][C]0.00188194444444467[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.61[/C][C]1.58503472222222[/C][C]1.58791666666667[/C][C]-0.0028819444444444[/C][C]0.024965277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.61[/C][C]1.59086805555556[/C][C]1.5875[/C][C]0.0033680555555556[/C][C]0.0191319444444449[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.61[/C][C]1.58411805555556[/C][C]1.58708333333333[/C][C]-0.00296527777777779[/C][C]0.0258819444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.6[/C][C]1.58278472222222[/C][C]1.58916666666667[/C][C]-0.00638194444444441[/C][C]0.0172152777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.59[/C][C]1.58195138888889[/C][C]1.59291666666667[/C][C]-0.0109652777777778[/C][C]0.0080486111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.56[/C][C]1.58878472222222[/C][C]1.59583333333333[/C][C]-0.00704861111111114[/C][C]-0.0287847222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.57[/C][C]1.59570138888889[/C][C]1.59458333333333[/C][C]0.00111805555555552[/C][C]-0.0257013888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.55[/C][C]1.59595138888889[/C][C]1.59041666666667[/C][C]0.00553472222222221[/C][C]-0.0459513888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.59[/C][C]1.59145138888889[/C][C]1.58541666666667[/C][C]0.00603472222222224[/C][C]-0.00145138888888874[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.62[/C][C]1.58261805555556[/C][C]1.58[/C][C]0.00261805555555558[/C][C]0.0373819444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.63[/C][C]1.57595138888889[/C][C]1.57458333333333[/C][C]0.00136805555555551[/C][C]0.0540486111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.62[/C][C]1.58186805555556[/C][C]1.57166666666667[/C][C]0.0102013888888889[/C][C]0.0381319444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.56[/C][C]1.56961805555556[/C][C]1.5725[/C][C]-0.0028819444444444[/C][C]-0.00961805555555562[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.56[/C][C]1.57920138888889[/C][C]1.57583333333333[/C][C]0.0033680555555556[/C][C]-0.0192013888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.54[/C][C]1.57411805555556[/C][C]1.57708333333333[/C][C]-0.00296527777777779[/C][C]-0.0341180555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.54[/C][C]1.56486805555556[/C][C]1.57125[/C][C]-0.00638194444444441[/C][C]-0.0248680555555552[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.52[/C][C]1.54945138888889[/C][C]1.56041666666667[/C][C]-0.0109652777777778[/C][C]-0.0294513888888885[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.56[/C][C]1.54170138888889[/C][C]1.54875[/C][C]-0.00704861111111114[/C][C]0.0182986111111114[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.59[/C][C]1.54111805555556[/C][C]1.54[/C][C]0.00111805555555552[/C][C]0.0488819444444448[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.61[/C][C]1.53845138888889[/C][C]1.53291666666667[/C][C]0.00553472222222221[/C][C]0.0715486111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1.56[/C][C]1.53228472222222[/C][C]1.52625[/C][C]0.00603472222222224[/C][C]0.0277152777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1.51[/C][C]1.52261805555556[/C][C]1.52[/C][C]0.00261805555555558[/C][C]-0.0126180555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]1.48[/C][C]1.51511805555556[/C][C]1.51375[/C][C]0.00136805555555551[/C][C]-0.0351180555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.49[/C][C]1.51645138888889[/C][C]1.50625[/C][C]0.0102013888888889[/C][C]-0.0264513888888886[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.48[/C][C]1.49295138888889[/C][C]1.49583333333333[/C][C]-0.0028819444444444[/C][C]-0.0129513888888886[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1.47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0033680555555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00296527777777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]1.46[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00638194444444441[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.45[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0109652777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.45[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00704861111111114[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]1.45[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00111805555555552[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197336&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197336&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	1.44	NA	NA	0.00553472222222221	NA
2	1.45	NA	NA	0.00603472222222224	NA
3	1.45	NA	NA	0.00261805555555558	NA
4	1.47	NA	NA	0.00136805555555551	NA
5	1.49	NA	NA	0.0102013888888889	NA
6	1.5	NA	NA	-0.0028819444444444	NA
7	1.5	1.49086805555556	1.4875	0.0033680555555556	0.00913194444444443
8	1.5	1.49036805555556	1.49333333333333	-0.00296527777777779	0.00963194444444437
9	1.5	1.49195138888889	1.49833333333333	-0.00638194444444441	0.0080486111111111
10	1.5	1.49153472222222	1.5025	-0.0109652777777778	0.00846527777777784
11	1.5	1.49836805555556	1.50541666666667	-0.00704861111111114	0.00163194444444459
12	1.51	1.50861805555556	1.5075	0.00111805555555552	0.00138194444444451
13	1.52	1.51470138888889	1.50916666666667	0.00553472222222221	0.00529861111111107
14	1.51	1.51686805555556	1.51083333333333	0.00603472222222224	-0.00686805555555559
15	1.51	1.51511805555556	1.5125	0.00261805555555558	-0.00511805555555545
16	1.51	1.51595138888889	1.51458333333333	0.00136805555555551	-0.00595138888888891
17	1.52	1.52728472222222	1.51708333333333	0.0102013888888889	-0.0072847222222221
18	1.52	1.51628472222222	1.51916666666667	-0.0028819444444444	0.0037152777777778
19	1.52	1.52378472222222	1.52041666666667	0.0033680555555556	-0.00378472222222181
20	1.52	1.51911805555556	1.52208333333333	-0.00296527777777779	0.00088194444444456
21	1.52	1.51820138888889	1.52458333333333	-0.00638194444444441	0.00179861111111101
22	1.53	1.51653472222222	1.5275	-0.0109652777777778	0.0134652777777777
23	1.53	1.52378472222222	1.53083333333333	-0.00704861111111114	0.00621527777777797
24	1.53	1.53486805555556	1.53375	0.00111805555555552	-0.00486805555555536
25	1.53	1.54220138888889	1.53666666666667	0.00553472222222221	-0.0122013888888886
26	1.54	1.54603472222222	1.54	0.00603472222222224	-0.00603472222222212
27	1.54	1.54595138888889	1.54333333333333	0.00261805555555558	-0.00595138888888846
28	1.55	1.54761805555556	1.54625	0.00136805555555551	0.00238194444444462
29	1.56	1.55936805555556	1.54916666666667	0.0102013888888889	0.000631944444444699
30	1.55	1.54920138888889	1.55208333333333	-0.0028819444444444	0.000798611111110903
31	1.56	1.55836805555556	1.555	0.0033680555555556	0.00163194444444459
32	1.56	1.55536805555556	1.55833333333333	-0.00296527777777779	0.00463194444444448
33	1.56	1.55528472222222	1.56166666666667	-0.00638194444444441	0.00471527777777792
34	1.56	1.55361805555556	1.56458333333333	-0.0109652777777778	0.00638194444444462
35	1.57	1.56045138888889	1.5675	-0.00704861111111114	0.0095486111111116
36	1.56	1.57278472222222	1.57166666666667	0.00111805555555552	-0.0127847222222219
37	1.57	1.58178472222222	1.57625	0.00553472222222221	-0.0117847222222218
38	1.58	1.58645138888889	1.58041666666667	0.00603472222222224	-0.00645138888888885
39	1.58	1.58678472222222	1.58416666666667	0.00261805555555558	-0.00678472222222193
40	1.58	1.58845138888889	1.58708333333333	0.00136805555555551	-0.00845138888888863
41	1.6	1.59811805555556	1.58791666666667	0.0102013888888889	0.00188194444444467
42	1.61	1.58503472222222	1.58791666666667	-0.0028819444444444	0.024965277777778
43	1.61	1.59086805555556	1.5875	0.0033680555555556	0.0191319444444449
44	1.61	1.58411805555556	1.58708333333333	-0.00296527777777779	0.0258819444444447
45	1.6	1.58278472222222	1.58916666666667	-0.00638194444444441	0.0172152777777779
46	1.59	1.58195138888889	1.59291666666667	-0.0109652777777778	0.0080486111111111
47	1.56	1.58878472222222	1.59583333333333	-0.00704861111111114	-0.0287847222222224
48	1.57	1.59570138888889	1.59458333333333	0.00111805555555552	-0.0257013888888888
49	1.55	1.59595138888889	1.59041666666667	0.00553472222222221	-0.0459513888888889
50	1.59	1.59145138888889	1.58541666666667	0.00603472222222224	-0.00145138888888874
51	1.62	1.58261805555556	1.58	0.00261805555555558	0.0373819444444445
52	1.63	1.57595138888889	1.57458333333333	0.00136805555555551	0.0540486111111111
53	1.62	1.58186805555556	1.57166666666667	0.0102013888888889	0.0381319444444446
54	1.56	1.56961805555556	1.5725	-0.0028819444444444	-0.00961805555555562
55	1.56	1.57920138888889	1.57583333333333	0.0033680555555556	-0.0192013888888889
56	1.54	1.57411805555556	1.57708333333333	-0.00296527777777779	-0.0341180555555554
57	1.54	1.56486805555556	1.57125	-0.00638194444444441	-0.0248680555555552
58	1.52	1.54945138888889	1.56041666666667	-0.0109652777777778	-0.0294513888888885
59	1.56	1.54170138888889	1.54875	-0.00704861111111114	0.0182986111111114
60	1.59	1.54111805555556	1.54	0.00111805555555552	0.0488819444444448
61	1.61	1.53845138888889	1.53291666666667	0.00553472222222221	0.0715486111111112
62	1.56	1.53228472222222	1.52625	0.00603472222222224	0.0277152777777776
63	1.51	1.52261805555556	1.52	0.00261805555555558	-0.0126180555555555
64	1.48	1.51511805555556	1.51375	0.00136805555555551	-0.0351180555555555
65	1.49	1.51645138888889	1.50625	0.0102013888888889	-0.0264513888888886
66	1.48	1.49295138888889	1.49583333333333	-0.0028819444444444	-0.0129513888888886
67	1.47	NA	NA	0.0033680555555556	NA
68	1.47	NA	NA	-0.00296527777777779	NA
69	1.46	NA	NA	-0.00638194444444441	NA
70	1.45	NA	NA	-0.0109652777777778	NA
71	1.45	NA	NA	-0.00704861111111114	NA
72	1.45	NA	NA	0.00111805555555552	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