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

Mon, 10 Dec 2012 04:03:17 -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/10/t13551302438vtx1uye446tpjt.htm/, Retrieved Fri, 26 Apr 2024 23:42:53 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198062, Retrieved Fri, 26 Apr 2024 23:42:53 +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

106

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

-       [Classical Decomposition] [classic decompost...] [2012-12-10 09:03:17] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.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 & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198062&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]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198062&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=198062&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	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	103.48	NA	NA	-0.436013888888889	NA
2	103.93	NA	NA	-0.10009722222222	NA
3	103.89	NA	NA	-0.0934305555555599	NA
4	104.4	NA	NA	0.0148194444444468	NA
5	104.79	NA	NA	0.212069444444452	NA
6	104.77	NA	NA	0.397902777777778	NA
7	105.13	105.059986111111	104.6225	0.437486111111107	0.0700138888888802
8	105.26	104.799152777778	104.6225	0.176652777777784	0.460847222222213
9	104.96	104.597319444444	104.6225	-0.0251805555555566	0.362680555555542
10	104.75	104.454152777778	104.6225	-0.168347222222227	0.295847222222235
11	105.01	104.444819444444	104.6225	-0.177680555555563	0.565180555555571
12	105.1	104.440569444444	104.67875	-0.238180555555553	0.659430555555545
13	103.48	104.358986111111	104.795	-0.436013888888889	-0.878986111111104
14	103.93	104.804069444444	104.904166666667	-0.10009722222222	-0.874069444444444
15	103.89	104.925736111111	105.019166666667	-0.0934305555555599	-1.03573611111111
16	104.4	105.197736111111	105.182916666667	0.0148194444444468	-0.797736111111092
17	104.79	105.621652777778	105.409583333333	0.212069444444452	-0.831652777777762
18	106.12	106.073736111111	105.675833333333	0.397902777777778	0.0462638888889018
19	106.57	106.474152777778	106.036666666667	0.437486111111107	0.0958472222222184
20	106.44	106.673736111111	106.497083333333	0.176652777777784	-0.233736111111114
21	106.54	106.981069444444	107.00625	-0.0251805555555566	-0.441069444444437
22	107.1	107.371236111111	107.539583333333	-0.168347222222227	-0.271236111111108
23	108.1	107.909402777778	108.087083333333	-0.177680555555563	0.190597222222237
24	108.4	108.391819444444	108.63	-0.238180555555553	0.00818055555558317
25	108.84	108.713152777778	109.149166666667	-0.436013888888889	0.126847222222239
26	109.62	109.550736111111	109.650833333333	-0.10009722222222	0.0692638888889121
27	110.42	110.039069444444	110.1325	-0.0934305555555599	0.38093055555558
28	110.67	110.600652777778	110.585833333333	0.0148194444444468	0.069347222222234
29	111.66	111.149986111111	110.937916666667	0.212069444444452	0.510013888888878
30	112.28	111.595819444444	111.197916666667	0.397902777777778	0.684180555555571
31	112.87	111.859152777778	111.421666666667	0.437486111111107	1.01084722222224
32	112.18	111.791652777778	111.615	0.176652777777784	0.388347222222237
33	112.36	111.706486111111	111.731666666667	-0.0251805555555566	0.653513888888909
34	112.16	111.619152777778	111.7875	-0.168347222222227	0.54084722222224
35	111.49	111.620236111111	111.797916666667	-0.177680555555563	-0.130236111111103
36	111.25	111.490986111111	111.729166666667	-0.238180555555553	-0.240986111111098
37	111.36	111.162319444444	111.598333333333	-0.436013888888889	0.197680555555564
38	111.74	111.382819444444	111.482916666667	-0.10009722222222	0.357180555555558
39	111.1	111.297402777778	111.390833333333	-0.0934305555555599	-0.197402777777782
40	111.33	111.304402777778	111.289583333333	0.0148194444444468	0.0255972222222312
41	111.25	111.450819444444	111.23875	0.212069444444452	-0.200819444444434
42	111.04	111.643319444444	111.245416666667	0.397902777777778	-0.603319444444438
43	110.97	111.723736111111	111.28625	0.437486111111107	-0.75373611111111
44	111.31	111.524152777778	111.3475	0.176652777777784	-0.21415277777777
45	111.02	111.431486111111	111.456666666667	-0.0251805555555566	-0.411486111111117
46	111.07	111.448319444444	111.616666666667	-0.168347222222227	-0.378319444444458
47	111.36	111.627736111111	111.805416666667	-0.177680555555563	-0.267736111111105
48	111.54	111.786402777778	112.024583333333	-0.238180555555553	-0.24640277777776
49	112.05	111.821069444444	112.257083333333	-0.436013888888889	0.228930555555564
50	112.52	112.383236111111	112.483333333333	-0.10009722222222	0.136763888888879
51	112.94	112.631986111111	112.725416666667	-0.0934305555555599	0.30801388888888
52	113.33	113.013986111111	112.999166666667	0.0148194444444468	0.316013888888889
53	113.78	113.483319444444	113.27125	0.212069444444452	0.296680555555554
54	113.77	113.946236111111	113.548333333333	0.397902777777778	-0.176236111111095
55	113.82	114.280402777778	113.842916666667	0.437486111111107	-0.460402777777773
56	113.89	114.328736111111	114.152083333333	0.176652777777784	-0.438736111111112
57	114.25	114.451069444444	114.47625	-0.0251805555555566	-0.201069444444443
58	114.41	114.634569444444	114.802916666667	-0.168347222222227	-0.224569444444441
59	114.55	114.945236111111	115.122916666667	-0.177680555555563	-0.395236111111089
60	115	115.217652777778	115.455833333333	-0.238180555555553	-0.217652777777758
61	115.66	115.371902777778	115.807916666667	-0.436013888888889	0.288097222222248
62	116.33	116.056569444444	116.156666666667	-0.10009722222222	0.273430555555564
63	116.91	116.403236111111	116.496666666667	-0.0934305555555599	0.506763888888898
64	117.2	116.850652777778	116.835833333333	0.0148194444444468	0.349347222222249
65	117.59	117.401652777778	117.189583333333	0.212069444444452	0.188347222222248
66	117.95	117.938319444444	117.540416666667	0.397902777777778	0.0116805555555715
67	118.09	NA	NA	0.437486111111107	NA
68	117.99	NA	NA	0.176652777777784	NA
69	118.31	NA	NA	-0.0251805555555566	NA
70	118.49	NA	NA	-0.168347222222227	NA
71	118.96	NA	NA	-0.177680555555563	NA
72	119.01	NA	NA	-0.238180555555553	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 103.48 & NA & NA & -0.436013888888889 & NA \tabularnewline
2 & 103.93 & NA & NA & -0.10009722222222 & NA \tabularnewline
3 & 103.89 & NA & NA & -0.0934305555555599 & NA \tabularnewline
4 & 104.4 & NA & NA & 0.0148194444444468 & NA \tabularnewline
5 & 104.79 & NA & NA & 0.212069444444452 & NA \tabularnewline
6 & 104.77 & NA & NA & 0.397902777777778 & NA \tabularnewline
7 & 105.13 & 105.059986111111 & 104.6225 & 0.437486111111107 & 0.0700138888888802 \tabularnewline
8 & 105.26 & 104.799152777778 & 104.6225 & 0.176652777777784 & 0.460847222222213 \tabularnewline
9 & 104.96 & 104.597319444444 & 104.6225 & -0.0251805555555566 & 0.362680555555542 \tabularnewline
10 & 104.75 & 104.454152777778 & 104.6225 & -0.168347222222227 & 0.295847222222235 \tabularnewline
11 & 105.01 & 104.444819444444 & 104.6225 & -0.177680555555563 & 0.565180555555571 \tabularnewline
12 & 105.1 & 104.440569444444 & 104.67875 & -0.238180555555553 & 0.659430555555545 \tabularnewline
13 & 103.48 & 104.358986111111 & 104.795 & -0.436013888888889 & -0.878986111111104 \tabularnewline
14 & 103.93 & 104.804069444444 & 104.904166666667 & -0.10009722222222 & -0.874069444444444 \tabularnewline
15 & 103.89 & 104.925736111111 & 105.019166666667 & -0.0934305555555599 & -1.03573611111111 \tabularnewline
16 & 104.4 & 105.197736111111 & 105.182916666667 & 0.0148194444444468 & -0.797736111111092 \tabularnewline
17 & 104.79 & 105.621652777778 & 105.409583333333 & 0.212069444444452 & -0.831652777777762 \tabularnewline
18 & 106.12 & 106.073736111111 & 105.675833333333 & 0.397902777777778 & 0.0462638888889018 \tabularnewline
19 & 106.57 & 106.474152777778 & 106.036666666667 & 0.437486111111107 & 0.0958472222222184 \tabularnewline
20 & 106.44 & 106.673736111111 & 106.497083333333 & 0.176652777777784 & -0.233736111111114 \tabularnewline
21 & 106.54 & 106.981069444444 & 107.00625 & -0.0251805555555566 & -0.441069444444437 \tabularnewline
22 & 107.1 & 107.371236111111 & 107.539583333333 & -0.168347222222227 & -0.271236111111108 \tabularnewline
23 & 108.1 & 107.909402777778 & 108.087083333333 & -0.177680555555563 & 0.190597222222237 \tabularnewline
24 & 108.4 & 108.391819444444 & 108.63 & -0.238180555555553 & 0.00818055555558317 \tabularnewline
25 & 108.84 & 108.713152777778 & 109.149166666667 & -0.436013888888889 & 0.126847222222239 \tabularnewline
26 & 109.62 & 109.550736111111 & 109.650833333333 & -0.10009722222222 & 0.0692638888889121 \tabularnewline
27 & 110.42 & 110.039069444444 & 110.1325 & -0.0934305555555599 & 0.38093055555558 \tabularnewline
28 & 110.67 & 110.600652777778 & 110.585833333333 & 0.0148194444444468 & 0.069347222222234 \tabularnewline
29 & 111.66 & 111.149986111111 & 110.937916666667 & 0.212069444444452 & 0.510013888888878 \tabularnewline
30 & 112.28 & 111.595819444444 & 111.197916666667 & 0.397902777777778 & 0.684180555555571 \tabularnewline
31 & 112.87 & 111.859152777778 & 111.421666666667 & 0.437486111111107 & 1.01084722222224 \tabularnewline
32 & 112.18 & 111.791652777778 & 111.615 & 0.176652777777784 & 0.388347222222237 \tabularnewline
33 & 112.36 & 111.706486111111 & 111.731666666667 & -0.0251805555555566 & 0.653513888888909 \tabularnewline
34 & 112.16 & 111.619152777778 & 111.7875 & -0.168347222222227 & 0.54084722222224 \tabularnewline
35 & 111.49 & 111.620236111111 & 111.797916666667 & -0.177680555555563 & -0.130236111111103 \tabularnewline
36 & 111.25 & 111.490986111111 & 111.729166666667 & -0.238180555555553 & -0.240986111111098 \tabularnewline
37 & 111.36 & 111.162319444444 & 111.598333333333 & -0.436013888888889 & 0.197680555555564 \tabularnewline
38 & 111.74 & 111.382819444444 & 111.482916666667 & -0.10009722222222 & 0.357180555555558 \tabularnewline
39 & 111.1 & 111.297402777778 & 111.390833333333 & -0.0934305555555599 & -0.197402777777782 \tabularnewline
40 & 111.33 & 111.304402777778 & 111.289583333333 & 0.0148194444444468 & 0.0255972222222312 \tabularnewline
41 & 111.25 & 111.450819444444 & 111.23875 & 0.212069444444452 & -0.200819444444434 \tabularnewline
42 & 111.04 & 111.643319444444 & 111.245416666667 & 0.397902777777778 & -0.603319444444438 \tabularnewline
43 & 110.97 & 111.723736111111 & 111.28625 & 0.437486111111107 & -0.75373611111111 \tabularnewline
44 & 111.31 & 111.524152777778 & 111.3475 & 0.176652777777784 & -0.21415277777777 \tabularnewline
45 & 111.02 & 111.431486111111 & 111.456666666667 & -0.0251805555555566 & -0.411486111111117 \tabularnewline
46 & 111.07 & 111.448319444444 & 111.616666666667 & -0.168347222222227 & -0.378319444444458 \tabularnewline
47 & 111.36 & 111.627736111111 & 111.805416666667 & -0.177680555555563 & -0.267736111111105 \tabularnewline
48 & 111.54 & 111.786402777778 & 112.024583333333 & -0.238180555555553 & -0.24640277777776 \tabularnewline
49 & 112.05 & 111.821069444444 & 112.257083333333 & -0.436013888888889 & 0.228930555555564 \tabularnewline
50 & 112.52 & 112.383236111111 & 112.483333333333 & -0.10009722222222 & 0.136763888888879 \tabularnewline
51 & 112.94 & 112.631986111111 & 112.725416666667 & -0.0934305555555599 & 0.30801388888888 \tabularnewline
52 & 113.33 & 113.013986111111 & 112.999166666667 & 0.0148194444444468 & 0.316013888888889 \tabularnewline
53 & 113.78 & 113.483319444444 & 113.27125 & 0.212069444444452 & 0.296680555555554 \tabularnewline
54 & 113.77 & 113.946236111111 & 113.548333333333 & 0.397902777777778 & -0.176236111111095 \tabularnewline
55 & 113.82 & 114.280402777778 & 113.842916666667 & 0.437486111111107 & -0.460402777777773 \tabularnewline
56 & 113.89 & 114.328736111111 & 114.152083333333 & 0.176652777777784 & -0.438736111111112 \tabularnewline
57 & 114.25 & 114.451069444444 & 114.47625 & -0.0251805555555566 & -0.201069444444443 \tabularnewline
58 & 114.41 & 114.634569444444 & 114.802916666667 & -0.168347222222227 & -0.224569444444441 \tabularnewline
59 & 114.55 & 114.945236111111 & 115.122916666667 & -0.177680555555563 & -0.395236111111089 \tabularnewline
60 & 115 & 115.217652777778 & 115.455833333333 & -0.238180555555553 & -0.217652777777758 \tabularnewline
61 & 115.66 & 115.371902777778 & 115.807916666667 & -0.436013888888889 & 0.288097222222248 \tabularnewline
62 & 116.33 & 116.056569444444 & 116.156666666667 & -0.10009722222222 & 0.273430555555564 \tabularnewline
63 & 116.91 & 116.403236111111 & 116.496666666667 & -0.0934305555555599 & 0.506763888888898 \tabularnewline
64 & 117.2 & 116.850652777778 & 116.835833333333 & 0.0148194444444468 & 0.349347222222249 \tabularnewline
65 & 117.59 & 117.401652777778 & 117.189583333333 & 0.212069444444452 & 0.188347222222248 \tabularnewline
66 & 117.95 & 117.938319444444 & 117.540416666667 & 0.397902777777778 & 0.0116805555555715 \tabularnewline
67 & 118.09 & NA & NA & 0.437486111111107 & NA \tabularnewline
68 & 117.99 & NA & NA & 0.176652777777784 & NA \tabularnewline
69 & 118.31 & NA & NA & -0.0251805555555566 & NA \tabularnewline
70 & 118.49 & NA & NA & -0.168347222222227 & NA \tabularnewline
71 & 118.96 & NA & NA & -0.177680555555563 & NA \tabularnewline
72 & 119.01 & NA & NA & -0.238180555555553 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198062&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]103.48[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.436013888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]103.93[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.10009722222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]103.89[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0934305555555599[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]104.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0148194444444468[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]104.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.212069444444452[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]104.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.397902777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]105.13[/C][C]105.059986111111[/C][C]104.6225[/C][C]0.437486111111107[/C][C]0.0700138888888802[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]105.26[/C][C]104.799152777778[/C][C]104.6225[/C][C]0.176652777777784[/C][C]0.460847222222213[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]104.96[/C][C]104.597319444444[/C][C]104.6225[/C][C]-0.0251805555555566[/C][C]0.362680555555542[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]104.75[/C][C]104.454152777778[/C][C]104.6225[/C][C]-0.168347222222227[/C][C]0.295847222222235[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]105.01[/C][C]104.444819444444[/C][C]104.6225[/C][C]-0.177680555555563[/C][C]0.565180555555571[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]105.1[/C][C]104.440569444444[/C][C]104.67875[/C][C]-0.238180555555553[/C][C]0.659430555555545[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]103.48[/C][C]104.358986111111[/C][C]104.795[/C][C]-0.436013888888889[/C][C]-0.878986111111104[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]103.93[/C][C]104.804069444444[/C][C]104.904166666667[/C][C]-0.10009722222222[/C][C]-0.874069444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]103.89[/C][C]104.925736111111[/C][C]105.019166666667[/C][C]-0.0934305555555599[/C][C]-1.03573611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]104.4[/C][C]105.197736111111[/C][C]105.182916666667[/C][C]0.0148194444444468[/C][C]-0.797736111111092[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]104.79[/C][C]105.621652777778[/C][C]105.409583333333[/C][C]0.212069444444452[/C][C]-0.831652777777762[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]106.12[/C][C]106.073736111111[/C][C]105.675833333333[/C][C]0.397902777777778[/C][C]0.0462638888889018[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]106.57[/C][C]106.474152777778[/C][C]106.036666666667[/C][C]0.437486111111107[/C][C]0.0958472222222184[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]106.44[/C][C]106.673736111111[/C][C]106.497083333333[/C][C]0.176652777777784[/C][C]-0.233736111111114[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]106.54[/C][C]106.981069444444[/C][C]107.00625[/C][C]-0.0251805555555566[/C][C]-0.441069444444437[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]107.1[/C][C]107.371236111111[/C][C]107.539583333333[/C][C]-0.168347222222227[/C][C]-0.271236111111108[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]108.1[/C][C]107.909402777778[/C][C]108.087083333333[/C][C]-0.177680555555563[/C][C]0.190597222222237[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]108.4[/C][C]108.391819444444[/C][C]108.63[/C][C]-0.238180555555553[/C][C]0.00818055555558317[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]108.84[/C][C]108.713152777778[/C][C]109.149166666667[/C][C]-0.436013888888889[/C][C]0.126847222222239[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]109.62[/C][C]109.550736111111[/C][C]109.650833333333[/C][C]-0.10009722222222[/C][C]0.0692638888889121[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]110.42[/C][C]110.039069444444[/C][C]110.1325[/C][C]-0.0934305555555599[/C][C]0.38093055555558[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]110.67[/C][C]110.600652777778[/C][C]110.585833333333[/C][C]0.0148194444444468[/C][C]0.069347222222234[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]111.66[/C][C]111.149986111111[/C][C]110.937916666667[/C][C]0.212069444444452[/C][C]0.510013888888878[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]112.28[/C][C]111.595819444444[/C][C]111.197916666667[/C][C]0.397902777777778[/C][C]0.684180555555571[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]112.87[/C][C]111.859152777778[/C][C]111.421666666667[/C][C]0.437486111111107[/C][C]1.01084722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]112.18[/C][C]111.791652777778[/C][C]111.615[/C][C]0.176652777777784[/C][C]0.388347222222237[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]112.36[/C][C]111.706486111111[/C][C]111.731666666667[/C][C]-0.0251805555555566[/C][C]0.653513888888909[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]112.16[/C][C]111.619152777778[/C][C]111.7875[/C][C]-0.168347222222227[/C][C]0.54084722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]111.49[/C][C]111.620236111111[/C][C]111.797916666667[/C][C]-0.177680555555563[/C][C]-0.130236111111103[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]111.25[/C][C]111.490986111111[/C][C]111.729166666667[/C][C]-0.238180555555553[/C][C]-0.240986111111098[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]111.36[/C][C]111.162319444444[/C][C]111.598333333333[/C][C]-0.436013888888889[/C][C]0.197680555555564[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]111.74[/C][C]111.382819444444[/C][C]111.482916666667[/C][C]-0.10009722222222[/C][C]0.357180555555558[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]111.1[/C][C]111.297402777778[/C][C]111.390833333333[/C][C]-0.0934305555555599[/C][C]-0.197402777777782[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]111.33[/C][C]111.304402777778[/C][C]111.289583333333[/C][C]0.0148194444444468[/C][C]0.0255972222222312[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]111.25[/C][C]111.450819444444[/C][C]111.23875[/C][C]0.212069444444452[/C][C]-0.200819444444434[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]111.04[/C][C]111.643319444444[/C][C]111.245416666667[/C][C]0.397902777777778[/C][C]-0.603319444444438[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]110.97[/C][C]111.723736111111[/C][C]111.28625[/C][C]0.437486111111107[/C][C]-0.75373611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]111.31[/C][C]111.524152777778[/C][C]111.3475[/C][C]0.176652777777784[/C][C]-0.21415277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]111.02[/C][C]111.431486111111[/C][C]111.456666666667[/C][C]-0.0251805555555566[/C][C]-0.411486111111117[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]111.07[/C][C]111.448319444444[/C][C]111.616666666667[/C][C]-0.168347222222227[/C][C]-0.378319444444458[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]111.36[/C][C]111.627736111111[/C][C]111.805416666667[/C][C]-0.177680555555563[/C][C]-0.267736111111105[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]111.54[/C][C]111.786402777778[/C][C]112.024583333333[/C][C]-0.238180555555553[/C][C]-0.24640277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]112.05[/C][C]111.821069444444[/C][C]112.257083333333[/C][C]-0.436013888888889[/C][C]0.228930555555564[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]112.52[/C][C]112.383236111111[/C][C]112.483333333333[/C][C]-0.10009722222222[/C][C]0.136763888888879[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]112.94[/C][C]112.631986111111[/C][C]112.725416666667[/C][C]-0.0934305555555599[/C][C]0.30801388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]113.33[/C][C]113.013986111111[/C][C]112.999166666667[/C][C]0.0148194444444468[/C][C]0.316013888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]113.78[/C][C]113.483319444444[/C][C]113.27125[/C][C]0.212069444444452[/C][C]0.296680555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]113.77[/C][C]113.946236111111[/C][C]113.548333333333[/C][C]0.397902777777778[/C][C]-0.176236111111095[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]113.82[/C][C]114.280402777778[/C][C]113.842916666667[/C][C]0.437486111111107[/C][C]-0.460402777777773[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]113.89[/C][C]114.328736111111[/C][C]114.152083333333[/C][C]0.176652777777784[/C][C]-0.438736111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]114.25[/C][C]114.451069444444[/C][C]114.47625[/C][C]-0.0251805555555566[/C][C]-0.201069444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]114.41[/C][C]114.634569444444[/C][C]114.802916666667[/C][C]-0.168347222222227[/C][C]-0.224569444444441[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]114.55[/C][C]114.945236111111[/C][C]115.122916666667[/C][C]-0.177680555555563[/C][C]-0.395236111111089[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]115[/C][C]115.217652777778[/C][C]115.455833333333[/C][C]-0.238180555555553[/C][C]-0.217652777777758[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]115.66[/C][C]115.371902777778[/C][C]115.807916666667[/C][C]-0.436013888888889[/C][C]0.288097222222248[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]116.33[/C][C]116.056569444444[/C][C]116.156666666667[/C][C]-0.10009722222222[/C][C]0.273430555555564[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]116.91[/C][C]116.403236111111[/C][C]116.496666666667[/C][C]-0.0934305555555599[/C][C]0.506763888888898[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]117.2[/C][C]116.850652777778[/C][C]116.835833333333[/C][C]0.0148194444444468[/C][C]0.349347222222249[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]117.59[/C][C]117.401652777778[/C][C]117.189583333333[/C][C]0.212069444444452[/C][C]0.188347222222248[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]117.95[/C][C]117.938319444444[/C][C]117.540416666667[/C][C]0.397902777777778[/C][C]0.0116805555555715[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]118.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.437486111111107[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]117.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.176652777777784[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]118.31[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0251805555555566[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]118.49[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.168347222222227[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]118.96[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.177680555555563[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]119.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.238180555555553[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198062&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=198062&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	103.48	NA	NA	-0.436013888888889	NA
2	103.93	NA	NA	-0.10009722222222	NA
3	103.89	NA	NA	-0.0934305555555599	NA
4	104.4	NA	NA	0.0148194444444468	NA
5	104.79	NA	NA	0.212069444444452	NA
6	104.77	NA	NA	0.397902777777778	NA
7	105.13	105.059986111111	104.6225	0.437486111111107	0.0700138888888802
8	105.26	104.799152777778	104.6225	0.176652777777784	0.460847222222213
9	104.96	104.597319444444	104.6225	-0.0251805555555566	0.362680555555542
10	104.75	104.454152777778	104.6225	-0.168347222222227	0.295847222222235
11	105.01	104.444819444444	104.6225	-0.177680555555563	0.565180555555571
12	105.1	104.440569444444	104.67875	-0.238180555555553	0.659430555555545
13	103.48	104.358986111111	104.795	-0.436013888888889	-0.878986111111104
14	103.93	104.804069444444	104.904166666667	-0.10009722222222	-0.874069444444444
15	103.89	104.925736111111	105.019166666667	-0.0934305555555599	-1.03573611111111
16	104.4	105.197736111111	105.182916666667	0.0148194444444468	-0.797736111111092
17	104.79	105.621652777778	105.409583333333	0.212069444444452	-0.831652777777762
18	106.12	106.073736111111	105.675833333333	0.397902777777778	0.0462638888889018
19	106.57	106.474152777778	106.036666666667	0.437486111111107	0.0958472222222184
20	106.44	106.673736111111	106.497083333333	0.176652777777784	-0.233736111111114
21	106.54	106.981069444444	107.00625	-0.0251805555555566	-0.441069444444437
22	107.1	107.371236111111	107.539583333333	-0.168347222222227	-0.271236111111108
23	108.1	107.909402777778	108.087083333333	-0.177680555555563	0.190597222222237
24	108.4	108.391819444444	108.63	-0.238180555555553	0.00818055555558317
25	108.84	108.713152777778	109.149166666667	-0.436013888888889	0.126847222222239
26	109.62	109.550736111111	109.650833333333	-0.10009722222222	0.0692638888889121
27	110.42	110.039069444444	110.1325	-0.0934305555555599	0.38093055555558
28	110.67	110.600652777778	110.585833333333	0.0148194444444468	0.069347222222234
29	111.66	111.149986111111	110.937916666667	0.212069444444452	0.510013888888878
30	112.28	111.595819444444	111.197916666667	0.397902777777778	0.684180555555571
31	112.87	111.859152777778	111.421666666667	0.437486111111107	1.01084722222224
32	112.18	111.791652777778	111.615	0.176652777777784	0.388347222222237
33	112.36	111.706486111111	111.731666666667	-0.0251805555555566	0.653513888888909
34	112.16	111.619152777778	111.7875	-0.168347222222227	0.54084722222224
35	111.49	111.620236111111	111.797916666667	-0.177680555555563	-0.130236111111103
36	111.25	111.490986111111	111.729166666667	-0.238180555555553	-0.240986111111098
37	111.36	111.162319444444	111.598333333333	-0.436013888888889	0.197680555555564
38	111.74	111.382819444444	111.482916666667	-0.10009722222222	0.357180555555558
39	111.1	111.297402777778	111.390833333333	-0.0934305555555599	-0.197402777777782
40	111.33	111.304402777778	111.289583333333	0.0148194444444468	0.0255972222222312
41	111.25	111.450819444444	111.23875	0.212069444444452	-0.200819444444434
42	111.04	111.643319444444	111.245416666667	0.397902777777778	-0.603319444444438
43	110.97	111.723736111111	111.28625	0.437486111111107	-0.75373611111111
44	111.31	111.524152777778	111.3475	0.176652777777784	-0.21415277777777
45	111.02	111.431486111111	111.456666666667	-0.0251805555555566	-0.411486111111117
46	111.07	111.448319444444	111.616666666667	-0.168347222222227	-0.378319444444458
47	111.36	111.627736111111	111.805416666667	-0.177680555555563	-0.267736111111105
48	111.54	111.786402777778	112.024583333333	-0.238180555555553	-0.24640277777776
49	112.05	111.821069444444	112.257083333333	-0.436013888888889	0.228930555555564
50	112.52	112.383236111111	112.483333333333	-0.10009722222222	0.136763888888879
51	112.94	112.631986111111	112.725416666667	-0.0934305555555599	0.30801388888888
52	113.33	113.013986111111	112.999166666667	0.0148194444444468	0.316013888888889
53	113.78	113.483319444444	113.27125	0.212069444444452	0.296680555555554
54	113.77	113.946236111111	113.548333333333	0.397902777777778	-0.176236111111095
55	113.82	114.280402777778	113.842916666667	0.437486111111107	-0.460402777777773
56	113.89	114.328736111111	114.152083333333	0.176652777777784	-0.438736111111112
57	114.25	114.451069444444	114.47625	-0.0251805555555566	-0.201069444444443
58	114.41	114.634569444444	114.802916666667	-0.168347222222227	-0.224569444444441
59	114.55	114.945236111111	115.122916666667	-0.177680555555563	-0.395236111111089
60	115	115.217652777778	115.455833333333	-0.238180555555553	-0.217652777777758
61	115.66	115.371902777778	115.807916666667	-0.436013888888889	0.288097222222248
62	116.33	116.056569444444	116.156666666667	-0.10009722222222	0.273430555555564
63	116.91	116.403236111111	116.496666666667	-0.0934305555555599	0.506763888888898
64	117.2	116.850652777778	116.835833333333	0.0148194444444468	0.349347222222249
65	117.59	117.401652777778	117.189583333333	0.212069444444452	0.188347222222248
66	117.95	117.938319444444	117.540416666667	0.397902777777778	0.0116805555555715
67	118.09	NA	NA	0.437486111111107	NA
68	117.99	NA	NA	0.176652777777784	NA
69	118.31	NA	NA	-0.0251805555555566	NA
70	118.49	NA	NA	-0.168347222222227	NA
71	118.96	NA	NA	-0.177680555555563	NA
72	119.01	NA	NA	-0.238180555555553	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