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

Sun, 09 Dec 2012 11:17:20 -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/09/t1355069889qp3n2yc1elhblva.htm/, Retrieved Fri, 19 Apr 2024 21:19:06 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197962, Retrieved Fri, 19 Apr 2024 21:19:06 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

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

-       [Classical Decomposition] [Gemiddelde prijs ...] [2012-12-09 16:17:20] [725db2a88b228374c3964e39efbe73da] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1,94
1,82
1,8
1,79
1,79
1,78
1,81
1,84
1,87
1,87
1,87
1,84
1,82
1,83
1,83
1,82
1,83
1,87
1,88
1,9
1,98
2,03
2,14
2,42
2,73
2,84
2,85
2,94
3,06
3,24
3,18
3,01
2,87
2,73
2,63
2,39
2,26
2,11
2,01
1,99
1,96
1,93
1,98
2,07
2,24
2,31
2,23
2,26
2,28
2,3
2,33
2,26
2,24
2,47
2,55
2,89
3,21
3,21
2,92
2,68
2,4
2,28
2,24
2,2
2,18
2,23
2,24
2,25
2,23
2,25
2,23
2,21

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	'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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197962&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]'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197962&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197962&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	'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	1.94	NA	NA	-0.0253333333333333	NA
2	1.82	NA	NA	-0.0583333333333334	NA
3	1.8	NA	NA	-0.0847499999999999	NA
4	1.79	NA	NA	-0.100916666666667	NA
5	1.79	NA	NA	-0.095083333333333	NA
6	1.78	NA	NA	-0.00716666666666649	NA
7	1.81	1.82991666666667	1.83	-8.33333333335569e-05	-0.0199166666666664
8	1.84	1.87966666666667	1.82541666666667	0.05425	-0.0396666666666667
9	1.87	1.96583333333333	1.82708333333333	0.13875	-0.0958333333333334
10	1.87	1.95725	1.82958333333333	0.127666666666666	-0.0872499999999996
11	1.87	1.8815	1.8325	0.049	-0.0114999999999998
12	1.84	1.83991666666667	1.83791666666667	0.00199999999999992	8.33333333336572e-05
13	1.82	1.81925	1.84458333333333	-0.0253333333333333	0.00075000000000025
14	1.83	1.79166666666667	1.85	-0.0583333333333334	0.0383333333333338
15	1.83	1.77233333333333	1.85708333333333	-0.0847499999999999	0.0576666666666668
16	1.82	1.76741666666667	1.86833333333333	-0.100916666666667	0.0525833333333336
17	1.83	1.79116666666667	1.88625	-0.095083333333333	0.0388333333333331
18	1.87	1.9145	1.92166666666667	-0.00716666666666649	-0.0445
19	1.88	1.98366666666667	1.98375	-8.33333333335569e-05	-0.103666666666667
20	1.9	2.118	2.06375	0.05425	-0.218
21	1.98	2.28708333333333	2.14833333333333	0.13875	-0.307083333333333
22	2.03	2.36516666666667	2.2375	0.127666666666666	-0.335166666666666
23	2.14	2.38441666666667	2.33541666666667	0.049	-0.244416666666666
24	2.42	2.44575	2.44375	0.00199999999999992	-0.0257499999999999
25	2.73	2.52966666666667	2.555	-0.0253333333333333	0.200333333333334
26	2.84	2.59708333333333	2.65541666666667	-0.0583333333333334	0.242916666666667
27	2.85	2.654	2.73875	-0.0847499999999999	0.196
28	2.94	2.70408333333333	2.805	-0.100916666666667	0.235916666666667
29	3.06	2.7595	2.85458333333333	-0.095083333333333	0.3005
30	3.24	2.86658333333333	2.87375	-0.00716666666666649	0.373416666666667
31	3.18	2.85283333333333	2.85291666666667	-8.33333333335569e-05	0.327166666666667
32	3.01	2.85716666666667	2.80291666666667	0.05425	0.152833333333334
33	2.87	2.87625	2.7375	0.13875	-0.0062499999999992
34	2.73	2.79058333333333	2.66291666666667	0.127666666666666	-0.0605833333333332
35	2.63	2.6265	2.5775	0.049	0.00349999999999984
36	2.39	2.47908333333333	2.47708333333333	0.00199999999999992	-0.089083333333333
37	2.26	2.34716666666667	2.3725	-0.0253333333333333	-0.0871666666666671
38	2.11	2.225	2.28333333333333	-0.0583333333333334	-0.115
39	2.01	2.13316666666667	2.21791666666667	-0.0847499999999999	-0.123166666666667
40	1.99	2.07325	2.17416666666667	-0.100916666666667	-0.0832499999999996
41	1.96	2.04491666666667	2.14	-0.095083333333333	-0.0849166666666661
42	1.93	2.11075	2.11791666666667	-0.00716666666666649	-0.18075
43	1.98	2.11325	2.11333333333333	-8.33333333335569e-05	-0.13325
44	2.07	2.17633333333333	2.12208333333333	0.05425	-0.106333333333333
45	2.24	2.28208333333333	2.14333333333333	0.13875	-0.0420833333333328
46	2.31	2.29558333333333	2.16791666666667	0.127666666666666	0.014416666666667
47	2.23	2.23983333333333	2.19083333333333	0.049	-0.00983333333333292
48	2.26	2.227	2.225	0.00199999999999992	0.0330000000000004
49	2.28	2.24591666666667	2.27125	-0.0253333333333333	0.0340833333333337
50	2.3	2.27083333333333	2.32916666666667	-0.0583333333333334	0.0291666666666668
51	2.33	2.319	2.40375	-0.0847499999999999	0.0110000000000001
52	2.26	2.38075	2.48166666666667	-0.100916666666667	-0.120750000000001
53	2.24	2.45283333333333	2.54791666666667	-0.095083333333333	-0.212833333333333
54	2.47	2.587	2.59416666666667	-0.00716666666666649	-0.117
55	2.55	2.61658333333333	2.61666666666667	-8.33333333335569e-05	-0.0665833333333334
56	2.89	2.67508333333333	2.62083333333333	0.05425	0.214916666666667
57	3.21	2.755	2.61625	0.13875	0.455
58	3.21	2.73766666666667	2.61	0.127666666666666	0.472333333333333
59	2.92	2.654	2.605	0.049	0.266
60	2.68	2.5945	2.5925	0.00199999999999992	0.0855000000000001
61	2.4	2.54425	2.56958333333333	-0.0253333333333333	-0.14425
62	2.28	2.47166666666667	2.53	-0.0583333333333334	-0.191666666666667
63	2.24	2.37775	2.4625	-0.0847499999999999	-0.13775
64	2.2	2.28075	2.38166666666667	-0.100916666666667	-0.0807499999999997
65	2.18	2.21783333333333	2.31291666666667	-0.095083333333333	-0.0378333333333329
66	2.23	2.25741666666667	2.26458333333333	-0.00716666666666649	-0.0274166666666669
67	2.24	NA	NA	-8.33333333335569e-05	NA
68	2.25	NA	NA	0.05425	NA
69	2.23	NA	NA	0.13875	NA
70	2.25	NA	NA	0.127666666666666	NA
71	2.23	NA	NA	0.049	NA
72	2.21	NA	NA	0.00199999999999992	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.94 & NA & NA & -0.0253333333333333 & NA \tabularnewline
2 & 1.82 & NA & NA & -0.0583333333333334 & NA \tabularnewline
3 & 1.8 & NA & NA & -0.0847499999999999 & NA \tabularnewline
4 & 1.79 & NA & NA & -0.100916666666667 & NA \tabularnewline
5 & 1.79 & NA & NA & -0.095083333333333 & NA \tabularnewline
6 & 1.78 & NA & NA & -0.00716666666666649 & NA \tabularnewline
7 & 1.81 & 1.82991666666667 & 1.83 & -8.33333333335569e-05 & -0.0199166666666664 \tabularnewline
8 & 1.84 & 1.87966666666667 & 1.82541666666667 & 0.05425 & -0.0396666666666667 \tabularnewline
9 & 1.87 & 1.96583333333333 & 1.82708333333333 & 0.13875 & -0.0958333333333334 \tabularnewline
10 & 1.87 & 1.95725 & 1.82958333333333 & 0.127666666666666 & -0.0872499999999996 \tabularnewline
11 & 1.87 & 1.8815 & 1.8325 & 0.049 & -0.0114999999999998 \tabularnewline
12 & 1.84 & 1.83991666666667 & 1.83791666666667 & 0.00199999999999992 & 8.33333333336572e-05 \tabularnewline
13 & 1.82 & 1.81925 & 1.84458333333333 & -0.0253333333333333 & 0.00075000000000025 \tabularnewline
14 & 1.83 & 1.79166666666667 & 1.85 & -0.0583333333333334 & 0.0383333333333338 \tabularnewline
15 & 1.83 & 1.77233333333333 & 1.85708333333333 & -0.0847499999999999 & 0.0576666666666668 \tabularnewline
16 & 1.82 & 1.76741666666667 & 1.86833333333333 & -0.100916666666667 & 0.0525833333333336 \tabularnewline
17 & 1.83 & 1.79116666666667 & 1.88625 & -0.095083333333333 & 0.0388333333333331 \tabularnewline
18 & 1.87 & 1.9145 & 1.92166666666667 & -0.00716666666666649 & -0.0445 \tabularnewline
19 & 1.88 & 1.98366666666667 & 1.98375 & -8.33333333335569e-05 & -0.103666666666667 \tabularnewline
20 & 1.9 & 2.118 & 2.06375 & 0.05425 & -0.218 \tabularnewline
21 & 1.98 & 2.28708333333333 & 2.14833333333333 & 0.13875 & -0.307083333333333 \tabularnewline
22 & 2.03 & 2.36516666666667 & 2.2375 & 0.127666666666666 & -0.335166666666666 \tabularnewline
23 & 2.14 & 2.38441666666667 & 2.33541666666667 & 0.049 & -0.244416666666666 \tabularnewline
24 & 2.42 & 2.44575 & 2.44375 & 0.00199999999999992 & -0.0257499999999999 \tabularnewline
25 & 2.73 & 2.52966666666667 & 2.555 & -0.0253333333333333 & 0.200333333333334 \tabularnewline
26 & 2.84 & 2.59708333333333 & 2.65541666666667 & -0.0583333333333334 & 0.242916666666667 \tabularnewline
27 & 2.85 & 2.654 & 2.73875 & -0.0847499999999999 & 0.196 \tabularnewline
28 & 2.94 & 2.70408333333333 & 2.805 & -0.100916666666667 & 0.235916666666667 \tabularnewline
29 & 3.06 & 2.7595 & 2.85458333333333 & -0.095083333333333 & 0.3005 \tabularnewline
30 & 3.24 & 2.86658333333333 & 2.87375 & -0.00716666666666649 & 0.373416666666667 \tabularnewline
31 & 3.18 & 2.85283333333333 & 2.85291666666667 & -8.33333333335569e-05 & 0.327166666666667 \tabularnewline
32 & 3.01 & 2.85716666666667 & 2.80291666666667 & 0.05425 & 0.152833333333334 \tabularnewline
33 & 2.87 & 2.87625 & 2.7375 & 0.13875 & -0.0062499999999992 \tabularnewline
34 & 2.73 & 2.79058333333333 & 2.66291666666667 & 0.127666666666666 & -0.0605833333333332 \tabularnewline
35 & 2.63 & 2.6265 & 2.5775 & 0.049 & 0.00349999999999984 \tabularnewline
36 & 2.39 & 2.47908333333333 & 2.47708333333333 & 0.00199999999999992 & -0.089083333333333 \tabularnewline
37 & 2.26 & 2.34716666666667 & 2.3725 & -0.0253333333333333 & -0.0871666666666671 \tabularnewline
38 & 2.11 & 2.225 & 2.28333333333333 & -0.0583333333333334 & -0.115 \tabularnewline
39 & 2.01 & 2.13316666666667 & 2.21791666666667 & -0.0847499999999999 & -0.123166666666667 \tabularnewline
40 & 1.99 & 2.07325 & 2.17416666666667 & -0.100916666666667 & -0.0832499999999996 \tabularnewline
41 & 1.96 & 2.04491666666667 & 2.14 & -0.095083333333333 & -0.0849166666666661 \tabularnewline
42 & 1.93 & 2.11075 & 2.11791666666667 & -0.00716666666666649 & -0.18075 \tabularnewline
43 & 1.98 & 2.11325 & 2.11333333333333 & -8.33333333335569e-05 & -0.13325 \tabularnewline
44 & 2.07 & 2.17633333333333 & 2.12208333333333 & 0.05425 & -0.106333333333333 \tabularnewline
45 & 2.24 & 2.28208333333333 & 2.14333333333333 & 0.13875 & -0.0420833333333328 \tabularnewline
46 & 2.31 & 2.29558333333333 & 2.16791666666667 & 0.127666666666666 & 0.014416666666667 \tabularnewline
47 & 2.23 & 2.23983333333333 & 2.19083333333333 & 0.049 & -0.00983333333333292 \tabularnewline
48 & 2.26 & 2.227 & 2.225 & 0.00199999999999992 & 0.0330000000000004 \tabularnewline
49 & 2.28 & 2.24591666666667 & 2.27125 & -0.0253333333333333 & 0.0340833333333337 \tabularnewline
50 & 2.3 & 2.27083333333333 & 2.32916666666667 & -0.0583333333333334 & 0.0291666666666668 \tabularnewline
51 & 2.33 & 2.319 & 2.40375 & -0.0847499999999999 & 0.0110000000000001 \tabularnewline
52 & 2.26 & 2.38075 & 2.48166666666667 & -0.100916666666667 & -0.120750000000001 \tabularnewline
53 & 2.24 & 2.45283333333333 & 2.54791666666667 & -0.095083333333333 & -0.212833333333333 \tabularnewline
54 & 2.47 & 2.587 & 2.59416666666667 & -0.00716666666666649 & -0.117 \tabularnewline
55 & 2.55 & 2.61658333333333 & 2.61666666666667 & -8.33333333335569e-05 & -0.0665833333333334 \tabularnewline
56 & 2.89 & 2.67508333333333 & 2.62083333333333 & 0.05425 & 0.214916666666667 \tabularnewline
57 & 3.21 & 2.755 & 2.61625 & 0.13875 & 0.455 \tabularnewline
58 & 3.21 & 2.73766666666667 & 2.61 & 0.127666666666666 & 0.472333333333333 \tabularnewline
59 & 2.92 & 2.654 & 2.605 & 0.049 & 0.266 \tabularnewline
60 & 2.68 & 2.5945 & 2.5925 & 0.00199999999999992 & 0.0855000000000001 \tabularnewline
61 & 2.4 & 2.54425 & 2.56958333333333 & -0.0253333333333333 & -0.14425 \tabularnewline
62 & 2.28 & 2.47166666666667 & 2.53 & -0.0583333333333334 & -0.191666666666667 \tabularnewline
63 & 2.24 & 2.37775 & 2.4625 & -0.0847499999999999 & -0.13775 \tabularnewline
64 & 2.2 & 2.28075 & 2.38166666666667 & -0.100916666666667 & -0.0807499999999997 \tabularnewline
65 & 2.18 & 2.21783333333333 & 2.31291666666667 & -0.095083333333333 & -0.0378333333333329 \tabularnewline
66 & 2.23 & 2.25741666666667 & 2.26458333333333 & -0.00716666666666649 & -0.0274166666666669 \tabularnewline
67 & 2.24 & NA & NA & -8.33333333335569e-05 & NA \tabularnewline
68 & 2.25 & NA & NA & 0.05425 & NA \tabularnewline
69 & 2.23 & NA & NA & 0.13875 & NA \tabularnewline
70 & 2.25 & NA & NA & 0.127666666666666 & NA \tabularnewline
71 & 2.23 & NA & NA & 0.049 & NA \tabularnewline
72 & 2.21 & NA & NA & 0.00199999999999992 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197962&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]1.94[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0253333333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0583333333333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0847499999999999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.100916666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.095083333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.78[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00716666666666649[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.81[/C][C]1.82991666666667[/C][C]1.83[/C][C]-8.33333333335569e-05[/C][C]-0.0199166666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.84[/C][C]1.87966666666667[/C][C]1.82541666666667[/C][C]0.05425[/C][C]-0.0396666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.87[/C][C]1.96583333333333[/C][C]1.82708333333333[/C][C]0.13875[/C][C]-0.0958333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.87[/C][C]1.95725[/C][C]1.82958333333333[/C][C]0.127666666666666[/C][C]-0.0872499999999996[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.87[/C][C]1.8815[/C][C]1.8325[/C][C]0.049[/C][C]-0.0114999999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.84[/C][C]1.83991666666667[/C][C]1.83791666666667[/C][C]0.00199999999999992[/C][C]8.33333333336572e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.82[/C][C]1.81925[/C][C]1.84458333333333[/C][C]-0.0253333333333333[/C][C]0.00075000000000025[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.83[/C][C]1.79166666666667[/C][C]1.85[/C][C]-0.0583333333333334[/C][C]0.0383333333333338[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.83[/C][C]1.77233333333333[/C][C]1.85708333333333[/C][C]-0.0847499999999999[/C][C]0.0576666666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.82[/C][C]1.76741666666667[/C][C]1.86833333333333[/C][C]-0.100916666666667[/C][C]0.0525833333333336[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.83[/C][C]1.79116666666667[/C][C]1.88625[/C][C]-0.095083333333333[/C][C]0.0388333333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.87[/C][C]1.9145[/C][C]1.92166666666667[/C][C]-0.00716666666666649[/C][C]-0.0445[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.88[/C][C]1.98366666666667[/C][C]1.98375[/C][C]-8.33333333335569e-05[/C][C]-0.103666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.9[/C][C]2.118[/C][C]2.06375[/C][C]0.05425[/C][C]-0.218[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.98[/C][C]2.28708333333333[/C][C]2.14833333333333[/C][C]0.13875[/C][C]-0.307083333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.03[/C][C]2.36516666666667[/C][C]2.2375[/C][C]0.127666666666666[/C][C]-0.335166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.14[/C][C]2.38441666666667[/C][C]2.33541666666667[/C][C]0.049[/C][C]-0.244416666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.42[/C][C]2.44575[/C][C]2.44375[/C][C]0.00199999999999992[/C][C]-0.0257499999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.73[/C][C]2.52966666666667[/C][C]2.555[/C][C]-0.0253333333333333[/C][C]0.200333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.84[/C][C]2.59708333333333[/C][C]2.65541666666667[/C][C]-0.0583333333333334[/C][C]0.242916666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]2.85[/C][C]2.654[/C][C]2.73875[/C][C]-0.0847499999999999[/C][C]0.196[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.94[/C][C]2.70408333333333[/C][C]2.805[/C][C]-0.100916666666667[/C][C]0.235916666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]3.06[/C][C]2.7595[/C][C]2.85458333333333[/C][C]-0.095083333333333[/C][C]0.3005[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]3.24[/C][C]2.86658333333333[/C][C]2.87375[/C][C]-0.00716666666666649[/C][C]0.373416666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]3.18[/C][C]2.85283333333333[/C][C]2.85291666666667[/C][C]-8.33333333335569e-05[/C][C]0.327166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]3.01[/C][C]2.85716666666667[/C][C]2.80291666666667[/C][C]0.05425[/C][C]0.152833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]2.87[/C][C]2.87625[/C][C]2.7375[/C][C]0.13875[/C][C]-0.0062499999999992[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]2.73[/C][C]2.79058333333333[/C][C]2.66291666666667[/C][C]0.127666666666666[/C][C]-0.0605833333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]2.63[/C][C]2.6265[/C][C]2.5775[/C][C]0.049[/C][C]0.00349999999999984[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]2.39[/C][C]2.47908333333333[/C][C]2.47708333333333[/C][C]0.00199999999999992[/C][C]-0.089083333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2.26[/C][C]2.34716666666667[/C][C]2.3725[/C][C]-0.0253333333333333[/C][C]-0.0871666666666671[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2.11[/C][C]2.225[/C][C]2.28333333333333[/C][C]-0.0583333333333334[/C][C]-0.115[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]2.01[/C][C]2.13316666666667[/C][C]2.21791666666667[/C][C]-0.0847499999999999[/C][C]-0.123166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.99[/C][C]2.07325[/C][C]2.17416666666667[/C][C]-0.100916666666667[/C][C]-0.0832499999999996[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.96[/C][C]2.04491666666667[/C][C]2.14[/C][C]-0.095083333333333[/C][C]-0.0849166666666661[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.93[/C][C]2.11075[/C][C]2.11791666666667[/C][C]-0.00716666666666649[/C][C]-0.18075[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.98[/C][C]2.11325[/C][C]2.11333333333333[/C][C]-8.33333333335569e-05[/C][C]-0.13325[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]2.07[/C][C]2.17633333333333[/C][C]2.12208333333333[/C][C]0.05425[/C][C]-0.106333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]2.24[/C][C]2.28208333333333[/C][C]2.14333333333333[/C][C]0.13875[/C][C]-0.0420833333333328[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]2.31[/C][C]2.29558333333333[/C][C]2.16791666666667[/C][C]0.127666666666666[/C][C]0.014416666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]2.23[/C][C]2.23983333333333[/C][C]2.19083333333333[/C][C]0.049[/C][C]-0.00983333333333292[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]2.26[/C][C]2.227[/C][C]2.225[/C][C]0.00199999999999992[/C][C]0.0330000000000004[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2.28[/C][C]2.24591666666667[/C][C]2.27125[/C][C]-0.0253333333333333[/C][C]0.0340833333333337[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2.3[/C][C]2.27083333333333[/C][C]2.32916666666667[/C][C]-0.0583333333333334[/C][C]0.0291666666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]2.33[/C][C]2.319[/C][C]2.40375[/C][C]-0.0847499999999999[/C][C]0.0110000000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]2.26[/C][C]2.38075[/C][C]2.48166666666667[/C][C]-0.100916666666667[/C][C]-0.120750000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2.24[/C][C]2.45283333333333[/C][C]2.54791666666667[/C][C]-0.095083333333333[/C][C]-0.212833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]2.47[/C][C]2.587[/C][C]2.59416666666667[/C][C]-0.00716666666666649[/C][C]-0.117[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]2.55[/C][C]2.61658333333333[/C][C]2.61666666666667[/C][C]-8.33333333335569e-05[/C][C]-0.0665833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]2.89[/C][C]2.67508333333333[/C][C]2.62083333333333[/C][C]0.05425[/C][C]0.214916666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]3.21[/C][C]2.755[/C][C]2.61625[/C][C]0.13875[/C][C]0.455[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]3.21[/C][C]2.73766666666667[/C][C]2.61[/C][C]0.127666666666666[/C][C]0.472333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]2.92[/C][C]2.654[/C][C]2.605[/C][C]0.049[/C][C]0.266[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]2.68[/C][C]2.5945[/C][C]2.5925[/C][C]0.00199999999999992[/C][C]0.0855000000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]2.4[/C][C]2.54425[/C][C]2.56958333333333[/C][C]-0.0253333333333333[/C][C]-0.14425[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]2.28[/C][C]2.47166666666667[/C][C]2.53[/C][C]-0.0583333333333334[/C][C]-0.191666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]2.24[/C][C]2.37775[/C][C]2.4625[/C][C]-0.0847499999999999[/C][C]-0.13775[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]2.2[/C][C]2.28075[/C][C]2.38166666666667[/C][C]-0.100916666666667[/C][C]-0.0807499999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]2.18[/C][C]2.21783333333333[/C][C]2.31291666666667[/C][C]-0.095083333333333[/C][C]-0.0378333333333329[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]2.23[/C][C]2.25741666666667[/C][C]2.26458333333333[/C][C]-0.00716666666666649[/C][C]-0.0274166666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]2.24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-8.33333333335569e-05[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]2.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.05425[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]2.23[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.13875[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]2.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.127666666666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]2.23[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.049[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]2.21[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00199999999999992[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197962&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197962&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	1.94	NA	NA	-0.0253333333333333	NA
2	1.82	NA	NA	-0.0583333333333334	NA
3	1.8	NA	NA	-0.0847499999999999	NA
4	1.79	NA	NA	-0.100916666666667	NA
5	1.79	NA	NA	-0.095083333333333	NA
6	1.78	NA	NA	-0.00716666666666649	NA
7	1.81	1.82991666666667	1.83	-8.33333333335569e-05	-0.0199166666666664
8	1.84	1.87966666666667	1.82541666666667	0.05425	-0.0396666666666667
9	1.87	1.96583333333333	1.82708333333333	0.13875	-0.0958333333333334
10	1.87	1.95725	1.82958333333333	0.127666666666666	-0.0872499999999996
11	1.87	1.8815	1.8325	0.049	-0.0114999999999998
12	1.84	1.83991666666667	1.83791666666667	0.00199999999999992	8.33333333336572e-05
13	1.82	1.81925	1.84458333333333	-0.0253333333333333	0.00075000000000025
14	1.83	1.79166666666667	1.85	-0.0583333333333334	0.0383333333333338
15	1.83	1.77233333333333	1.85708333333333	-0.0847499999999999	0.0576666666666668
16	1.82	1.76741666666667	1.86833333333333	-0.100916666666667	0.0525833333333336
17	1.83	1.79116666666667	1.88625	-0.095083333333333	0.0388333333333331
18	1.87	1.9145	1.92166666666667	-0.00716666666666649	-0.0445
19	1.88	1.98366666666667	1.98375	-8.33333333335569e-05	-0.103666666666667
20	1.9	2.118	2.06375	0.05425	-0.218
21	1.98	2.28708333333333	2.14833333333333	0.13875	-0.307083333333333
22	2.03	2.36516666666667	2.2375	0.127666666666666	-0.335166666666666
23	2.14	2.38441666666667	2.33541666666667	0.049	-0.244416666666666
24	2.42	2.44575	2.44375	0.00199999999999992	-0.0257499999999999
25	2.73	2.52966666666667	2.555	-0.0253333333333333	0.200333333333334
26	2.84	2.59708333333333	2.65541666666667	-0.0583333333333334	0.242916666666667
27	2.85	2.654	2.73875	-0.0847499999999999	0.196
28	2.94	2.70408333333333	2.805	-0.100916666666667	0.235916666666667
29	3.06	2.7595	2.85458333333333	-0.095083333333333	0.3005
30	3.24	2.86658333333333	2.87375	-0.00716666666666649	0.373416666666667
31	3.18	2.85283333333333	2.85291666666667	-8.33333333335569e-05	0.327166666666667
32	3.01	2.85716666666667	2.80291666666667	0.05425	0.152833333333334
33	2.87	2.87625	2.7375	0.13875	-0.0062499999999992
34	2.73	2.79058333333333	2.66291666666667	0.127666666666666	-0.0605833333333332
35	2.63	2.6265	2.5775	0.049	0.00349999999999984
36	2.39	2.47908333333333	2.47708333333333	0.00199999999999992	-0.089083333333333
37	2.26	2.34716666666667	2.3725	-0.0253333333333333	-0.0871666666666671
38	2.11	2.225	2.28333333333333	-0.0583333333333334	-0.115
39	2.01	2.13316666666667	2.21791666666667	-0.0847499999999999	-0.123166666666667
40	1.99	2.07325	2.17416666666667	-0.100916666666667	-0.0832499999999996
41	1.96	2.04491666666667	2.14	-0.095083333333333	-0.0849166666666661
42	1.93	2.11075	2.11791666666667	-0.00716666666666649	-0.18075
43	1.98	2.11325	2.11333333333333	-8.33333333335569e-05	-0.13325
44	2.07	2.17633333333333	2.12208333333333	0.05425	-0.106333333333333
45	2.24	2.28208333333333	2.14333333333333	0.13875	-0.0420833333333328
46	2.31	2.29558333333333	2.16791666666667	0.127666666666666	0.014416666666667
47	2.23	2.23983333333333	2.19083333333333	0.049	-0.00983333333333292
48	2.26	2.227	2.225	0.00199999999999992	0.0330000000000004
49	2.28	2.24591666666667	2.27125	-0.0253333333333333	0.0340833333333337
50	2.3	2.27083333333333	2.32916666666667	-0.0583333333333334	0.0291666666666668
51	2.33	2.319	2.40375	-0.0847499999999999	0.0110000000000001
52	2.26	2.38075	2.48166666666667	-0.100916666666667	-0.120750000000001
53	2.24	2.45283333333333	2.54791666666667	-0.095083333333333	-0.212833333333333
54	2.47	2.587	2.59416666666667	-0.00716666666666649	-0.117
55	2.55	2.61658333333333	2.61666666666667	-8.33333333335569e-05	-0.0665833333333334
56	2.89	2.67508333333333	2.62083333333333	0.05425	0.214916666666667
57	3.21	2.755	2.61625	0.13875	0.455
58	3.21	2.73766666666667	2.61	0.127666666666666	0.472333333333333
59	2.92	2.654	2.605	0.049	0.266
60	2.68	2.5945	2.5925	0.00199999999999992	0.0855000000000001
61	2.4	2.54425	2.56958333333333	-0.0253333333333333	-0.14425
62	2.28	2.47166666666667	2.53	-0.0583333333333334	-0.191666666666667
63	2.24	2.37775	2.4625	-0.0847499999999999	-0.13775
64	2.2	2.28075	2.38166666666667	-0.100916666666667	-0.0807499999999997
65	2.18	2.21783333333333	2.31291666666667	-0.095083333333333	-0.0378333333333329
66	2.23	2.25741666666667	2.26458333333333	-0.00716666666666649	-0.0274166666666669
67	2.24	NA	NA	-8.33333333335569e-05	NA
68	2.25	NA	NA	0.05425	NA
69	2.23	NA	NA	0.13875	NA
70	2.25	NA	NA	0.127666666666666	NA
71	2.23	NA	NA	0.049	NA
72	2.21	NA	NA	0.00199999999999992	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