Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Fri, 21 Dec 2012 05:05:50 -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/21/t13560843636vt4spibwdn9o8e.htm/, Retrieved Fri, 26 Apr 2024 12:48:03 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=203401, Retrieved Fri, 26 Apr 2024 12:48:03 +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] [HPC Retail Sales] [2008-03-02 16:19:32] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RM D  [Classical Decomposition] [additive] [2012-11-24 20:05:18] [0883bf8f4217d775edf6393676d58a73]
- R  D      [Classical Decomposition] [ad] [2012-12-21 10:05:50] [b650a28572edc4a1d205c228043a3295] [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	5 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 & 5 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ yule.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=203401&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]5 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=203401&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=203401&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	5 seconds
R Server	'George Udny Yule' @ yule.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	1.4761	NA	NA	-0.0241940451388889	NA
2	1.4721	NA	NA	-0.00620342013888879	NA
3	1.487	NA	NA	-0.0237815451388887	NA
4	1.5167	NA	NA	-0.0220784201388888	NA
5	1.5812	NA	NA	0.00303928819444445	NA
6	1.554	NA	NA	0.0120736631944444	NA
7	1.5508	1.47994699652778	1.48776666666667	-0.007819670138889	0.0708530034722223
8	1.5764	1.49097366319444	1.47594166666667	0.0150319965277778	0.0854263368055557
9	1.5611	1.49306116319444	1.46403333333333	0.029027829861111	0.0680388368055558
10	1.4735	1.45505074652778	1.4449625	0.0100882465277778	0.0184492534722225
11	1.4303	1.43745907986111	1.42401666666667	0.0134424131944445	-0.00715907986111097
12	1.2757	1.40551949652778	1.40414583333333	0.00137366319444433	-0.129819496527778
13	1.2727	1.36463928819444	1.38883333333333	-0.0241940451388889	-0.0919392881944445
14	1.3917	1.36996324652778	1.37616666666667	-0.00620342013888879	0.0217367534722221
15	1.2816	1.33945595486111	1.3632375	-0.0237815451388887	-0.0578559548611108
16	1.2644	1.33309241319444	1.35517083333333	-0.0220784201388888	-0.0686924131944442
17	1.3308	1.35769762152778	1.35465833333333	0.00303928819444445	-0.0268976215277776
18	1.3275	1.37666116319444	1.3645875	0.0120736631944444	-0.0491611631944442
19	1.4098	1.37484699652778	1.38266666666667	-0.007819670138889	0.0349530034722225
20	1.4134	1.40930282986111	1.39427083333333	0.0150319965277778	0.00409717013888877
21	1.4138	1.43012782986111	1.4011	0.029027829861111	-0.0163278298611109
22	1.4272	1.41983824652778	1.40975	0.0100882465277778	0.00736175347222212
23	1.4643	1.42776324652778	1.41432083333333	0.0134424131944445	0.0365367534722223
24	1.48	1.41657366319444	1.4152	0.00137366319444433	0.0634263368055556
25	1.5023	1.38371012152778	1.40790416666667	-0.0241940451388889	0.118589878472222
26	1.4406	1.38647574652778	1.39267916666667	-0.00620342013888879	0.0541242534722224
27	1.3966	1.35651012152778	1.38029166666667	-0.0237815451388887	0.0400898784722221
28	1.357	1.34695491319444	1.36903333333333	-0.0220784201388888	0.0100450868055557
29	1.3479	1.36129345486111	1.35825416666667	0.00303928819444445	-0.0133934548611108
30	1.3315	1.36225282986111	1.35017916666667	0.0120736631944444	-0.0307528298611111
31	1.2307	1.32999282986111	1.3378125	-0.007819670138889	-0.0992928298611109
32	1.2271	1.34005699652778	1.325025	0.0150319965277778	-0.112956996527778
33	1.3028	1.34856116319444	1.31953333333333	0.029027829861111	-0.0457611631944446
34	1.268	1.32957991319444	1.31949166666667	0.0100882465277778	-0.0615799131944446
35	1.3648	1.33706741319444	1.323625	0.0134424131944445	0.0277325868055558
36	1.3857	1.33446949652778	1.33309583333333	0.00137366319444433	0.0512305034722222
37	1.2998	1.32399762152778	1.34819166666667	-0.0241940451388889	-0.0241976215277777
38	1.3362	1.35973824652778	1.36594166666667	-0.00620342013888879	-0.0235382465277776
39	1.3692	1.35638512152778	1.38016666666667	-0.0237815451388887	0.0128148784722226
40	1.3834	1.37059657986111	1.392675	-0.0220784201388888	0.0128034201388891
41	1.4207	1.40248512152778	1.39944583333333	0.00303928819444445	0.0182148784722223
42	1.486	1.41151532986111	1.39944166666667	0.0120736631944444	0.0744846701388888
43	1.4385	1.39397199652778	1.40179166666667	-0.007819670138889	0.0445280034722222
44	1.4453	1.41681116319444	1.40177916666667	0.0150319965277778	0.0284888368055556
45	1.426	1.42689449652778	1.39786666666667	0.029027829861111	-0.000894496527777733
46	1.445	1.40417574652778	1.3940875	0.0100882465277778	0.0408242534722225
47	1.3503	1.40235491319444	1.3889125	0.0134424131944445	-0.0520549131944441
48	1.4001	1.37988199652778	1.37850833333333	0.00137366319444433	0.0202180034722226
49	1.3418	1.33919762152778	1.36339166666667	-0.0241940451388889	0.00260237847222244
50	1.2939	1.34116741319444	1.34737083333333	-0.00620342013888879	-0.0472674131944444
51	1.3176	1.30759345486111	1.331375	-0.0237815451388887	0.0100065451388889
52	1.3443	1.29340074652778	1.31547916666667	-0.0220784201388888	0.0508992534722221
53	1.3356	1.30846845486111	1.30542916666667	0.00303928819444445	0.0271315451388885
54	1.3214	1.31091532986111	1.29884166666667	0.0120736631944444	0.010484670138889
55	1.2403	1.28502199652778	1.29284166666667	-0.007819670138889	-0.0447219965277774
56	1.259	NA	NA	0.0150319965277778	NA
57	1.2284	NA	NA	0.029027829861111	NA
58	1.2611	NA	NA	0.0100882465277778	NA
59	1.293	NA	NA	0.0134424131944445	NA
60	1.2993	NA	NA	0.00137366319444433	NA
61	1.2986	NA	NA	-0.0241940451388889	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.4761 & NA & NA & -0.0241940451388889 & NA \tabularnewline
2 & 1.4721 & NA & NA & -0.00620342013888879 & NA \tabularnewline
3 & 1.487 & NA & NA & -0.0237815451388887 & NA \tabularnewline
4 & 1.5167 & NA & NA & -0.0220784201388888 & NA \tabularnewline
5 & 1.5812 & NA & NA & 0.00303928819444445 & NA \tabularnewline
6 & 1.554 & NA & NA & 0.0120736631944444 & NA \tabularnewline
7 & 1.5508 & 1.47994699652778 & 1.48776666666667 & -0.007819670138889 & 0.0708530034722223 \tabularnewline
8 & 1.5764 & 1.49097366319444 & 1.47594166666667 & 0.0150319965277778 & 0.0854263368055557 \tabularnewline
9 & 1.5611 & 1.49306116319444 & 1.46403333333333 & 0.029027829861111 & 0.0680388368055558 \tabularnewline
10 & 1.4735 & 1.45505074652778 & 1.4449625 & 0.0100882465277778 & 0.0184492534722225 \tabularnewline
11 & 1.4303 & 1.43745907986111 & 1.42401666666667 & 0.0134424131944445 & -0.00715907986111097 \tabularnewline
12 & 1.2757 & 1.40551949652778 & 1.40414583333333 & 0.00137366319444433 & -0.129819496527778 \tabularnewline
13 & 1.2727 & 1.36463928819444 & 1.38883333333333 & -0.0241940451388889 & -0.0919392881944445 \tabularnewline
14 & 1.3917 & 1.36996324652778 & 1.37616666666667 & -0.00620342013888879 & 0.0217367534722221 \tabularnewline
15 & 1.2816 & 1.33945595486111 & 1.3632375 & -0.0237815451388887 & -0.0578559548611108 \tabularnewline
16 & 1.2644 & 1.33309241319444 & 1.35517083333333 & -0.0220784201388888 & -0.0686924131944442 \tabularnewline
17 & 1.3308 & 1.35769762152778 & 1.35465833333333 & 0.00303928819444445 & -0.0268976215277776 \tabularnewline
18 & 1.3275 & 1.37666116319444 & 1.3645875 & 0.0120736631944444 & -0.0491611631944442 \tabularnewline
19 & 1.4098 & 1.37484699652778 & 1.38266666666667 & -0.007819670138889 & 0.0349530034722225 \tabularnewline
20 & 1.4134 & 1.40930282986111 & 1.39427083333333 & 0.0150319965277778 & 0.00409717013888877 \tabularnewline
21 & 1.4138 & 1.43012782986111 & 1.4011 & 0.029027829861111 & -0.0163278298611109 \tabularnewline
22 & 1.4272 & 1.41983824652778 & 1.40975 & 0.0100882465277778 & 0.00736175347222212 \tabularnewline
23 & 1.4643 & 1.42776324652778 & 1.41432083333333 & 0.0134424131944445 & 0.0365367534722223 \tabularnewline
24 & 1.48 & 1.41657366319444 & 1.4152 & 0.00137366319444433 & 0.0634263368055556 \tabularnewline
25 & 1.5023 & 1.38371012152778 & 1.40790416666667 & -0.0241940451388889 & 0.118589878472222 \tabularnewline
26 & 1.4406 & 1.38647574652778 & 1.39267916666667 & -0.00620342013888879 & 0.0541242534722224 \tabularnewline
27 & 1.3966 & 1.35651012152778 & 1.38029166666667 & -0.0237815451388887 & 0.0400898784722221 \tabularnewline
28 & 1.357 & 1.34695491319444 & 1.36903333333333 & -0.0220784201388888 & 0.0100450868055557 \tabularnewline
29 & 1.3479 & 1.36129345486111 & 1.35825416666667 & 0.00303928819444445 & -0.0133934548611108 \tabularnewline
30 & 1.3315 & 1.36225282986111 & 1.35017916666667 & 0.0120736631944444 & -0.0307528298611111 \tabularnewline
31 & 1.2307 & 1.32999282986111 & 1.3378125 & -0.007819670138889 & -0.0992928298611109 \tabularnewline
32 & 1.2271 & 1.34005699652778 & 1.325025 & 0.0150319965277778 & -0.112956996527778 \tabularnewline
33 & 1.3028 & 1.34856116319444 & 1.31953333333333 & 0.029027829861111 & -0.0457611631944446 \tabularnewline
34 & 1.268 & 1.32957991319444 & 1.31949166666667 & 0.0100882465277778 & -0.0615799131944446 \tabularnewline
35 & 1.3648 & 1.33706741319444 & 1.323625 & 0.0134424131944445 & 0.0277325868055558 \tabularnewline
36 & 1.3857 & 1.33446949652778 & 1.33309583333333 & 0.00137366319444433 & 0.0512305034722222 \tabularnewline
37 & 1.2998 & 1.32399762152778 & 1.34819166666667 & -0.0241940451388889 & -0.0241976215277777 \tabularnewline
38 & 1.3362 & 1.35973824652778 & 1.36594166666667 & -0.00620342013888879 & -0.0235382465277776 \tabularnewline
39 & 1.3692 & 1.35638512152778 & 1.38016666666667 & -0.0237815451388887 & 0.0128148784722226 \tabularnewline
40 & 1.3834 & 1.37059657986111 & 1.392675 & -0.0220784201388888 & 0.0128034201388891 \tabularnewline
41 & 1.4207 & 1.40248512152778 & 1.39944583333333 & 0.00303928819444445 & 0.0182148784722223 \tabularnewline
42 & 1.486 & 1.41151532986111 & 1.39944166666667 & 0.0120736631944444 & 0.0744846701388888 \tabularnewline
43 & 1.4385 & 1.39397199652778 & 1.40179166666667 & -0.007819670138889 & 0.0445280034722222 \tabularnewline
44 & 1.4453 & 1.41681116319444 & 1.40177916666667 & 0.0150319965277778 & 0.0284888368055556 \tabularnewline
45 & 1.426 & 1.42689449652778 & 1.39786666666667 & 0.029027829861111 & -0.000894496527777733 \tabularnewline
46 & 1.445 & 1.40417574652778 & 1.3940875 & 0.0100882465277778 & 0.0408242534722225 \tabularnewline
47 & 1.3503 & 1.40235491319444 & 1.3889125 & 0.0134424131944445 & -0.0520549131944441 \tabularnewline
48 & 1.4001 & 1.37988199652778 & 1.37850833333333 & 0.00137366319444433 & 0.0202180034722226 \tabularnewline
49 & 1.3418 & 1.33919762152778 & 1.36339166666667 & -0.0241940451388889 & 0.00260237847222244 \tabularnewline
50 & 1.2939 & 1.34116741319444 & 1.34737083333333 & -0.00620342013888879 & -0.0472674131944444 \tabularnewline
51 & 1.3176 & 1.30759345486111 & 1.331375 & -0.0237815451388887 & 0.0100065451388889 \tabularnewline
52 & 1.3443 & 1.29340074652778 & 1.31547916666667 & -0.0220784201388888 & 0.0508992534722221 \tabularnewline
53 & 1.3356 & 1.30846845486111 & 1.30542916666667 & 0.00303928819444445 & 0.0271315451388885 \tabularnewline
54 & 1.3214 & 1.31091532986111 & 1.29884166666667 & 0.0120736631944444 & 0.010484670138889 \tabularnewline
55 & 1.2403 & 1.28502199652778 & 1.29284166666667 & -0.007819670138889 & -0.0447219965277774 \tabularnewline
56 & 1.259 & NA & NA & 0.0150319965277778 & NA \tabularnewline
57 & 1.2284 & NA & NA & 0.029027829861111 & NA \tabularnewline
58 & 1.2611 & NA & NA & 0.0100882465277778 & NA \tabularnewline
59 & 1.293 & NA & NA & 0.0134424131944445 & NA \tabularnewline
60 & 1.2993 & NA & NA & 0.00137366319444433 & NA \tabularnewline
61 & 1.2986 & NA & NA & -0.0241940451388889 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=203401&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]1.4761[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0241940451388889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.4721[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00620342013888879[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.487[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0237815451388887[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.5167[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0220784201388888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.5812[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00303928819444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.554[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0120736631944444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.5508[/C][C]1.47994699652778[/C][C]1.48776666666667[/C][C]-0.007819670138889[/C][C]0.0708530034722223[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.5764[/C][C]1.49097366319444[/C][C]1.47594166666667[/C][C]0.0150319965277778[/C][C]0.0854263368055557[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.5611[/C][C]1.49306116319444[/C][C]1.46403333333333[/C][C]0.029027829861111[/C][C]0.0680388368055558[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.4735[/C][C]1.45505074652778[/C][C]1.4449625[/C][C]0.0100882465277778[/C][C]0.0184492534722225[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.4303[/C][C]1.43745907986111[/C][C]1.42401666666667[/C][C]0.0134424131944445[/C][C]-0.00715907986111097[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.2757[/C][C]1.40551949652778[/C][C]1.40414583333333[/C][C]0.00137366319444433[/C][C]-0.129819496527778[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.2727[/C][C]1.36463928819444[/C][C]1.38883333333333[/C][C]-0.0241940451388889[/C][C]-0.0919392881944445[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.3917[/C][C]1.36996324652778[/C][C]1.37616666666667[/C][C]-0.00620342013888879[/C][C]0.0217367534722221[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.2816[/C][C]1.33945595486111[/C][C]1.3632375[/C][C]-0.0237815451388887[/C][C]-0.0578559548611108[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.2644[/C][C]1.33309241319444[/C][C]1.35517083333333[/C][C]-0.0220784201388888[/C][C]-0.0686924131944442[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.3308[/C][C]1.35769762152778[/C][C]1.35465833333333[/C][C]0.00303928819444445[/C][C]-0.0268976215277776[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.3275[/C][C]1.37666116319444[/C][C]1.3645875[/C][C]0.0120736631944444[/C][C]-0.0491611631944442[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.4098[/C][C]1.37484699652778[/C][C]1.38266666666667[/C][C]-0.007819670138889[/C][C]0.0349530034722225[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.4134[/C][C]1.40930282986111[/C][C]1.39427083333333[/C][C]0.0150319965277778[/C][C]0.00409717013888877[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.4138[/C][C]1.43012782986111[/C][C]1.4011[/C][C]0.029027829861111[/C][C]-0.0163278298611109[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.4272[/C][C]1.41983824652778[/C][C]1.40975[/C][C]0.0100882465277778[/C][C]0.00736175347222212[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.4643[/C][C]1.42776324652778[/C][C]1.41432083333333[/C][C]0.0134424131944445[/C][C]0.0365367534722223[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.48[/C][C]1.41657366319444[/C][C]1.4152[/C][C]0.00137366319444433[/C][C]0.0634263368055556[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.5023[/C][C]1.38371012152778[/C][C]1.40790416666667[/C][C]-0.0241940451388889[/C][C]0.118589878472222[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.4406[/C][C]1.38647574652778[/C][C]1.39267916666667[/C][C]-0.00620342013888879[/C][C]0.0541242534722224[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.3966[/C][C]1.35651012152778[/C][C]1.38029166666667[/C][C]-0.0237815451388887[/C][C]0.0400898784722221[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.357[/C][C]1.34695491319444[/C][C]1.36903333333333[/C][C]-0.0220784201388888[/C][C]0.0100450868055557[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.3479[/C][C]1.36129345486111[/C][C]1.35825416666667[/C][C]0.00303928819444445[/C][C]-0.0133934548611108[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.3315[/C][C]1.36225282986111[/C][C]1.35017916666667[/C][C]0.0120736631944444[/C][C]-0.0307528298611111[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.2307[/C][C]1.32999282986111[/C][C]1.3378125[/C][C]-0.007819670138889[/C][C]-0.0992928298611109[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.2271[/C][C]1.34005699652778[/C][C]1.325025[/C][C]0.0150319965277778[/C][C]-0.112956996527778[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.3028[/C][C]1.34856116319444[/C][C]1.31953333333333[/C][C]0.029027829861111[/C][C]-0.0457611631944446[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.268[/C][C]1.32957991319444[/C][C]1.31949166666667[/C][C]0.0100882465277778[/C][C]-0.0615799131944446[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.3648[/C][C]1.33706741319444[/C][C]1.323625[/C][C]0.0134424131944445[/C][C]0.0277325868055558[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.3857[/C][C]1.33446949652778[/C][C]1.33309583333333[/C][C]0.00137366319444433[/C][C]0.0512305034722222[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.2998[/C][C]1.32399762152778[/C][C]1.34819166666667[/C][C]-0.0241940451388889[/C][C]-0.0241976215277777[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.3362[/C][C]1.35973824652778[/C][C]1.36594166666667[/C][C]-0.00620342013888879[/C][C]-0.0235382465277776[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.3692[/C][C]1.35638512152778[/C][C]1.38016666666667[/C][C]-0.0237815451388887[/C][C]0.0128148784722226[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.3834[/C][C]1.37059657986111[/C][C]1.392675[/C][C]-0.0220784201388888[/C][C]0.0128034201388891[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.4207[/C][C]1.40248512152778[/C][C]1.39944583333333[/C][C]0.00303928819444445[/C][C]0.0182148784722223[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.486[/C][C]1.41151532986111[/C][C]1.39944166666667[/C][C]0.0120736631944444[/C][C]0.0744846701388888[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.4385[/C][C]1.39397199652778[/C][C]1.40179166666667[/C][C]-0.007819670138889[/C][C]0.0445280034722222[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.4453[/C][C]1.41681116319444[/C][C]1.40177916666667[/C][C]0.0150319965277778[/C][C]0.0284888368055556[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.426[/C][C]1.42689449652778[/C][C]1.39786666666667[/C][C]0.029027829861111[/C][C]-0.000894496527777733[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.445[/C][C]1.40417574652778[/C][C]1.3940875[/C][C]0.0100882465277778[/C][C]0.0408242534722225[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.3503[/C][C]1.40235491319444[/C][C]1.3889125[/C][C]0.0134424131944445[/C][C]-0.0520549131944441[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.4001[/C][C]1.37988199652778[/C][C]1.37850833333333[/C][C]0.00137366319444433[/C][C]0.0202180034722226[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.3418[/C][C]1.33919762152778[/C][C]1.36339166666667[/C][C]-0.0241940451388889[/C][C]0.00260237847222244[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.2939[/C][C]1.34116741319444[/C][C]1.34737083333333[/C][C]-0.00620342013888879[/C][C]-0.0472674131944444[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.3176[/C][C]1.30759345486111[/C][C]1.331375[/C][C]-0.0237815451388887[/C][C]0.0100065451388889[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.3443[/C][C]1.29340074652778[/C][C]1.31547916666667[/C][C]-0.0220784201388888[/C][C]0.0508992534722221[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.3356[/C][C]1.30846845486111[/C][C]1.30542916666667[/C][C]0.00303928819444445[/C][C]0.0271315451388885[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.3214[/C][C]1.31091532986111[/C][C]1.29884166666667[/C][C]0.0120736631944444[/C][C]0.010484670138889[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.2403[/C][C]1.28502199652778[/C][C]1.29284166666667[/C][C]-0.007819670138889[/C][C]-0.0447219965277774[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.259[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0150319965277778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.2284[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.029027829861111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.2611[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0100882465277778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.293[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0134424131944445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.2993[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00137366319444433[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.2986[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0241940451388889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=203401&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=203401&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	1.4761	NA	NA	-0.0241940451388889	NA
2	1.4721	NA	NA	-0.00620342013888879	NA
3	1.487	NA	NA	-0.0237815451388887	NA
4	1.5167	NA	NA	-0.0220784201388888	NA
5	1.5812	NA	NA	0.00303928819444445	NA
6	1.554	NA	NA	0.0120736631944444	NA
7	1.5508	1.47994699652778	1.48776666666667	-0.007819670138889	0.0708530034722223
8	1.5764	1.49097366319444	1.47594166666667	0.0150319965277778	0.0854263368055557
9	1.5611	1.49306116319444	1.46403333333333	0.029027829861111	0.0680388368055558
10	1.4735	1.45505074652778	1.4449625	0.0100882465277778	0.0184492534722225
11	1.4303	1.43745907986111	1.42401666666667	0.0134424131944445	-0.00715907986111097
12	1.2757	1.40551949652778	1.40414583333333	0.00137366319444433	-0.129819496527778
13	1.2727	1.36463928819444	1.38883333333333	-0.0241940451388889	-0.0919392881944445
14	1.3917	1.36996324652778	1.37616666666667	-0.00620342013888879	0.0217367534722221
15	1.2816	1.33945595486111	1.3632375	-0.0237815451388887	-0.0578559548611108
16	1.2644	1.33309241319444	1.35517083333333	-0.0220784201388888	-0.0686924131944442
17	1.3308	1.35769762152778	1.35465833333333	0.00303928819444445	-0.0268976215277776
18	1.3275	1.37666116319444	1.3645875	0.0120736631944444	-0.0491611631944442
19	1.4098	1.37484699652778	1.38266666666667	-0.007819670138889	0.0349530034722225
20	1.4134	1.40930282986111	1.39427083333333	0.0150319965277778	0.00409717013888877
21	1.4138	1.43012782986111	1.4011	0.029027829861111	-0.0163278298611109
22	1.4272	1.41983824652778	1.40975	0.0100882465277778	0.00736175347222212
23	1.4643	1.42776324652778	1.41432083333333	0.0134424131944445	0.0365367534722223
24	1.48	1.41657366319444	1.4152	0.00137366319444433	0.0634263368055556
25	1.5023	1.38371012152778	1.40790416666667	-0.0241940451388889	0.118589878472222
26	1.4406	1.38647574652778	1.39267916666667	-0.00620342013888879	0.0541242534722224
27	1.3966	1.35651012152778	1.38029166666667	-0.0237815451388887	0.0400898784722221
28	1.357	1.34695491319444	1.36903333333333	-0.0220784201388888	0.0100450868055557
29	1.3479	1.36129345486111	1.35825416666667	0.00303928819444445	-0.0133934548611108
30	1.3315	1.36225282986111	1.35017916666667	0.0120736631944444	-0.0307528298611111
31	1.2307	1.32999282986111	1.3378125	-0.007819670138889	-0.0992928298611109
32	1.2271	1.34005699652778	1.325025	0.0150319965277778	-0.112956996527778
33	1.3028	1.34856116319444	1.31953333333333	0.029027829861111	-0.0457611631944446
34	1.268	1.32957991319444	1.31949166666667	0.0100882465277778	-0.0615799131944446
35	1.3648	1.33706741319444	1.323625	0.0134424131944445	0.0277325868055558
36	1.3857	1.33446949652778	1.33309583333333	0.00137366319444433	0.0512305034722222
37	1.2998	1.32399762152778	1.34819166666667	-0.0241940451388889	-0.0241976215277777
38	1.3362	1.35973824652778	1.36594166666667	-0.00620342013888879	-0.0235382465277776
39	1.3692	1.35638512152778	1.38016666666667	-0.0237815451388887	0.0128148784722226
40	1.3834	1.37059657986111	1.392675	-0.0220784201388888	0.0128034201388891
41	1.4207	1.40248512152778	1.39944583333333	0.00303928819444445	0.0182148784722223
42	1.486	1.41151532986111	1.39944166666667	0.0120736631944444	0.0744846701388888
43	1.4385	1.39397199652778	1.40179166666667	-0.007819670138889	0.0445280034722222
44	1.4453	1.41681116319444	1.40177916666667	0.0150319965277778	0.0284888368055556
45	1.426	1.42689449652778	1.39786666666667	0.029027829861111	-0.000894496527777733
46	1.445	1.40417574652778	1.3940875	0.0100882465277778	0.0408242534722225
47	1.3503	1.40235491319444	1.3889125	0.0134424131944445	-0.0520549131944441
48	1.4001	1.37988199652778	1.37850833333333	0.00137366319444433	0.0202180034722226
49	1.3418	1.33919762152778	1.36339166666667	-0.0241940451388889	0.00260237847222244
50	1.2939	1.34116741319444	1.34737083333333	-0.00620342013888879	-0.0472674131944444
51	1.3176	1.30759345486111	1.331375	-0.0237815451388887	0.0100065451388889
52	1.3443	1.29340074652778	1.31547916666667	-0.0220784201388888	0.0508992534722221
53	1.3356	1.30846845486111	1.30542916666667	0.00303928819444445	0.0271315451388885
54	1.3214	1.31091532986111	1.29884166666667	0.0120736631944444	0.010484670138889
55	1.2403	1.28502199652778	1.29284166666667	-0.007819670138889	-0.0447219965277774
56	1.259	NA	NA	0.0150319965277778	NA
57	1.2284	NA	NA	0.029027829861111	NA
58	1.2611	NA	NA	0.0100882465277778	NA
59	1.293	NA	NA	0.0134424131944445	NA
60	1.2993	NA	NA	0.00137366319444433	NA
61	1.2986	NA	NA	-0.0241940451388889	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