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, 28 Dec 2012 05:11:15 -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/28/t1356689492rgar3zswwchiwr9.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 11:56:15 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204807, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 11:56:15 +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] [Decompositie Gemi...] [2012-12-28 10:11:15] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

0,75
0,75
0,77
0,78
0,79
1,01
1,16
1,14
1,12
1,1
1,1
1,1
1,1
1,09
1,09
1,1
1,1
1,17
1,15
1,04
0,94
0,88
0,85
0,85
0,85
0,84
0,83
0,8
0,78
1,02
1,19
1,1
0,96
0,87
0,83
0,82
0,81
0,78
0,79
0,8
0,79
0,97
1,01
0,92
0,87
0,84
0,81
0,81
0,83
0,83
0,85
0,88
0,89
1,21
1,32
1,33
1,23
1,16
1,12
1,06
1,08
1,09
1,03
1,04
1,05
1,19
1,14
1,05
0,95
0,87
0,86
0,85

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	'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.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 & 'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204807&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]'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204807&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=204807&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	'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	0.75	NA	NA	0.934536179483347	NA
2	0.75	NA	NA	0.926039631160408	NA
3	0.77	NA	NA	0.921435290836942	NA
4	0.78	NA	NA	0.930149287807754	NA
5	0.79	NA	NA	0.931480750431858	NA
6	1.01	NA	NA	1.13167380232207	NA
7	1.16	1.17486895176516	0.97875	1.20037696221217	0.987344161454922
8	1.14	1.13771828726077	1.0075	1.12924892035809	1.00200551644882
9	1.12	1.07557381898104	1.035	1.03920175746961	1.04130463222045
10	1.1	1.03970973514371	1.06166666666667	0.979318431846505	1.05798759290059
11	1.1	1.02939695225149	1.08791666666667	0.946209377787662	1.06858680472493
12	1.1	1.03034004117407	1.1075	0.930329608283588	1.06760870784615
13	1.1	1.04083966989958	1.11375	0.934536179483347	1.05683904237252
14	1.09	1.02713229089542	1.10916666666667	0.926039631160408	1.06120702236883
15	1.09	1.01127523169354	1.0975	0.921435290836942	1.07784702506223
16	1.1	1.00533635523888	1.08083333333333	0.930149287807754	1.09416116732258
17	1.1	0.988533946395809	1.06125	0.931480750431858	1.11275895381296
18	1.17	1.17741228516592	1.04041666666667	1.13167380232207	0.993704596716625
19	1.15	1.22388434438883	1.01958333333333	1.20037696221217	0.939631269304515
20	1.04	1.12783735920764	0.99875	1.12924892035809	0.922118771389742
21	0.94	1.01581971792654	0.9775	1.03920175746961	0.925361049221114
22	0.88	0.934433003720206	0.954166666666667	0.979318431846505	0.941747558676229
23	0.85	0.878397705712879	0.928333333333333	0.946209377787662	0.967671015613785
24	0.85	0.84543703152771	0.90875	0.930329608283588	1.0053971712879
25	0.85	0.84497646228286	0.904166666666667	0.934536179483347	1.00594518065458
26	0.84	0.841152664970704	0.908333333333333	0.926039631160408	0.998629660204734
27	0.83	0.840041840146345	0.911666666666667	0.921435290836942	0.988046023821151
28	0.8	0.848373662921322	0.912083333333333	0.930149287807754	0.942980711170653
29	0.78	0.848423716851684	0.910833333333333	0.931480750431858	0.919351951751668
30	1.02	1.02840856786018	0.90875	1.13167380232207	0.991823708861474
31	1.19	1.08734146493719	0.905833333333333	1.20037696221217	1.09441241631371
32	1.1	1.01820610985621	0.901666666666667	1.12924892035809	1.08033136842534
33	0.96	0.932683577328973	0.8975	1.03920175746961	1.02928798505197
34	0.87	0.877306095195827	0.895833333333333	0.979318431846505	0.991672125343896
35	0.83	0.848040154842191	0.89625	0.946209377787662	0.978727239813841
36	0.82	0.832257362077026	0.894583333333333	0.930329608283588	0.985272149414893
37	0.81	0.827064518842762	0.885	0.934536179483347	0.979367366808772
38	0.78	0.805654479109555	0.87	0.926039631160408	0.968156970792356
39	0.79	0.791282556006224	0.85875	0.921435290836942	0.998379142827693
40	0.8	0.79411495446587	0.85375	0.930149287807754	1.00741082320769
41	0.79	0.793311105784466	0.851666666666667	0.931480750431858	0.995826220305852
42	0.97	0.962394262724726	0.850416666666667	1.13167380232207	1.00790293289337
43	1.01	1.02132073201552	0.850833333333333	1.20037696221217	0.988915595600235
44	0.92	0.964096265755717	0.85375	1.12924892035809	0.95426155320584
45	0.87	0.891981508494747	0.858333333333333	1.03920175746961	0.975356542388596
46	0.84	0.846294344854021	0.864166666666667	0.979318431846505	0.992562463766544
47	0.81	0.824779174304912	0.871666666666667	0.946209377787662	0.982081053007471
48	0.81	0.824116978004545	0.885833333333333	0.930329608283588	0.982870176951425
49	0.83	0.849259753105492	0.90875	0.934536179483347	0.977321716901025
50	0.83	0.869319703751833	0.93875	0.926039631160408	0.954769570294869
51	0.85	0.894560094854198	0.970833333333333	0.921435290836942	0.950187701071709
52	0.88	0.929374163401248	0.999166666666667	0.930149287807754	0.946873750803926
53	0.89	0.955155886172001	1.02541666666667	0.931480750431858	0.931785076011909
54	1.21	1.18684290018527	1.04875	1.13167380232207	1.01951151227438
55	1.32	1.28390319249944	1.06958333333333	1.20037696221217	1.02811489815699
56	1.33	1.23182236395728	1.09083333333333	1.12924892035809	1.07970113136063
57	1.23	1.15264794932671	1.10916666666667	1.03920175746961	1.06710813194825
58	1.16	1.10010103844091	1.12333333333333	0.979318431846505	1.05444860014311
59	1.12	1.07552465941864	1.13666666666667	0.946209377787662	1.04135222767035
60	1.06	1.062901577464	1.1425	0.930329608283588	0.997270135330007
61	1.08	1.05991978356403	1.13416666666667	0.934536179483347	1.01894503409348
62	1.09	1.03253418874385	1.115	0.926039631160408	1.05565511716959
63	1.03	1.005900192497	1.09166666666667	0.921435290836942	1.02395844804759
64	1.04	0.993321926938031	1.06791666666667	0.930149287807754	1.04699188832553
65	1.05	0.973397384201292	1.045	0.931480750431858	1.07869613894798
66	1.19	1.16043717813109	1.02541666666667	1.13167380232207	1.02547559008453
67	1.14	NA	NA	1.20037696221217	NA
68	1.05	NA	NA	1.12924892035809	NA
69	0.95	NA	NA	1.03920175746961	NA
70	0.87	NA	NA	0.979318431846505	NA
71	0.86	NA	NA	0.946209377787662	NA
72	0.85	NA	NA	0.930329608283588	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 0.75 & NA & NA & 0.934536179483347 & NA \tabularnewline
2 & 0.75 & NA & NA & 0.926039631160408 & NA \tabularnewline
3 & 0.77 & NA & NA & 0.921435290836942 & NA \tabularnewline
4 & 0.78 & NA & NA & 0.930149287807754 & NA \tabularnewline
5 & 0.79 & NA & NA & 0.931480750431858 & NA \tabularnewline
6 & 1.01 & NA & NA & 1.13167380232207 & NA \tabularnewline
7 & 1.16 & 1.17486895176516 & 0.97875 & 1.20037696221217 & 0.987344161454922 \tabularnewline
8 & 1.14 & 1.13771828726077 & 1.0075 & 1.12924892035809 & 1.00200551644882 \tabularnewline
9 & 1.12 & 1.07557381898104 & 1.035 & 1.03920175746961 & 1.04130463222045 \tabularnewline
10 & 1.1 & 1.03970973514371 & 1.06166666666667 & 0.979318431846505 & 1.05798759290059 \tabularnewline
11 & 1.1 & 1.02939695225149 & 1.08791666666667 & 0.946209377787662 & 1.06858680472493 \tabularnewline
12 & 1.1 & 1.03034004117407 & 1.1075 & 0.930329608283588 & 1.06760870784615 \tabularnewline
13 & 1.1 & 1.04083966989958 & 1.11375 & 0.934536179483347 & 1.05683904237252 \tabularnewline
14 & 1.09 & 1.02713229089542 & 1.10916666666667 & 0.926039631160408 & 1.06120702236883 \tabularnewline
15 & 1.09 & 1.01127523169354 & 1.0975 & 0.921435290836942 & 1.07784702506223 \tabularnewline
16 & 1.1 & 1.00533635523888 & 1.08083333333333 & 0.930149287807754 & 1.09416116732258 \tabularnewline
17 & 1.1 & 0.988533946395809 & 1.06125 & 0.931480750431858 & 1.11275895381296 \tabularnewline
18 & 1.17 & 1.17741228516592 & 1.04041666666667 & 1.13167380232207 & 0.993704596716625 \tabularnewline
19 & 1.15 & 1.22388434438883 & 1.01958333333333 & 1.20037696221217 & 0.939631269304515 \tabularnewline
20 & 1.04 & 1.12783735920764 & 0.99875 & 1.12924892035809 & 0.922118771389742 \tabularnewline
21 & 0.94 & 1.01581971792654 & 0.9775 & 1.03920175746961 & 0.925361049221114 \tabularnewline
22 & 0.88 & 0.934433003720206 & 0.954166666666667 & 0.979318431846505 & 0.941747558676229 \tabularnewline
23 & 0.85 & 0.878397705712879 & 0.928333333333333 & 0.946209377787662 & 0.967671015613785 \tabularnewline
24 & 0.85 & 0.84543703152771 & 0.90875 & 0.930329608283588 & 1.0053971712879 \tabularnewline
25 & 0.85 & 0.84497646228286 & 0.904166666666667 & 0.934536179483347 & 1.00594518065458 \tabularnewline
26 & 0.84 & 0.841152664970704 & 0.908333333333333 & 0.926039631160408 & 0.998629660204734 \tabularnewline
27 & 0.83 & 0.840041840146345 & 0.911666666666667 & 0.921435290836942 & 0.988046023821151 \tabularnewline
28 & 0.8 & 0.848373662921322 & 0.912083333333333 & 0.930149287807754 & 0.942980711170653 \tabularnewline
29 & 0.78 & 0.848423716851684 & 0.910833333333333 & 0.931480750431858 & 0.919351951751668 \tabularnewline
30 & 1.02 & 1.02840856786018 & 0.90875 & 1.13167380232207 & 0.991823708861474 \tabularnewline
31 & 1.19 & 1.08734146493719 & 0.905833333333333 & 1.20037696221217 & 1.09441241631371 \tabularnewline
32 & 1.1 & 1.01820610985621 & 0.901666666666667 & 1.12924892035809 & 1.08033136842534 \tabularnewline
33 & 0.96 & 0.932683577328973 & 0.8975 & 1.03920175746961 & 1.02928798505197 \tabularnewline
34 & 0.87 & 0.877306095195827 & 0.895833333333333 & 0.979318431846505 & 0.991672125343896 \tabularnewline
35 & 0.83 & 0.848040154842191 & 0.89625 & 0.946209377787662 & 0.978727239813841 \tabularnewline
36 & 0.82 & 0.832257362077026 & 0.894583333333333 & 0.930329608283588 & 0.985272149414893 \tabularnewline
37 & 0.81 & 0.827064518842762 & 0.885 & 0.934536179483347 & 0.979367366808772 \tabularnewline
38 & 0.78 & 0.805654479109555 & 0.87 & 0.926039631160408 & 0.968156970792356 \tabularnewline
39 & 0.79 & 0.791282556006224 & 0.85875 & 0.921435290836942 & 0.998379142827693 \tabularnewline
40 & 0.8 & 0.79411495446587 & 0.85375 & 0.930149287807754 & 1.00741082320769 \tabularnewline
41 & 0.79 & 0.793311105784466 & 0.851666666666667 & 0.931480750431858 & 0.995826220305852 \tabularnewline
42 & 0.97 & 0.962394262724726 & 0.850416666666667 & 1.13167380232207 & 1.00790293289337 \tabularnewline
43 & 1.01 & 1.02132073201552 & 0.850833333333333 & 1.20037696221217 & 0.988915595600235 \tabularnewline
44 & 0.92 & 0.964096265755717 & 0.85375 & 1.12924892035809 & 0.95426155320584 \tabularnewline
45 & 0.87 & 0.891981508494747 & 0.858333333333333 & 1.03920175746961 & 0.975356542388596 \tabularnewline
46 & 0.84 & 0.846294344854021 & 0.864166666666667 & 0.979318431846505 & 0.992562463766544 \tabularnewline
47 & 0.81 & 0.824779174304912 & 0.871666666666667 & 0.946209377787662 & 0.982081053007471 \tabularnewline
48 & 0.81 & 0.824116978004545 & 0.885833333333333 & 0.930329608283588 & 0.982870176951425 \tabularnewline
49 & 0.83 & 0.849259753105492 & 0.90875 & 0.934536179483347 & 0.977321716901025 \tabularnewline
50 & 0.83 & 0.869319703751833 & 0.93875 & 0.926039631160408 & 0.954769570294869 \tabularnewline
51 & 0.85 & 0.894560094854198 & 0.970833333333333 & 0.921435290836942 & 0.950187701071709 \tabularnewline
52 & 0.88 & 0.929374163401248 & 0.999166666666667 & 0.930149287807754 & 0.946873750803926 \tabularnewline
53 & 0.89 & 0.955155886172001 & 1.02541666666667 & 0.931480750431858 & 0.931785076011909 \tabularnewline
54 & 1.21 & 1.18684290018527 & 1.04875 & 1.13167380232207 & 1.01951151227438 \tabularnewline
55 & 1.32 & 1.28390319249944 & 1.06958333333333 & 1.20037696221217 & 1.02811489815699 \tabularnewline
56 & 1.33 & 1.23182236395728 & 1.09083333333333 & 1.12924892035809 & 1.07970113136063 \tabularnewline
57 & 1.23 & 1.15264794932671 & 1.10916666666667 & 1.03920175746961 & 1.06710813194825 \tabularnewline
58 & 1.16 & 1.10010103844091 & 1.12333333333333 & 0.979318431846505 & 1.05444860014311 \tabularnewline
59 & 1.12 & 1.07552465941864 & 1.13666666666667 & 0.946209377787662 & 1.04135222767035 \tabularnewline
60 & 1.06 & 1.062901577464 & 1.1425 & 0.930329608283588 & 0.997270135330007 \tabularnewline
61 & 1.08 & 1.05991978356403 & 1.13416666666667 & 0.934536179483347 & 1.01894503409348 \tabularnewline
62 & 1.09 & 1.03253418874385 & 1.115 & 0.926039631160408 & 1.05565511716959 \tabularnewline
63 & 1.03 & 1.005900192497 & 1.09166666666667 & 0.921435290836942 & 1.02395844804759 \tabularnewline
64 & 1.04 & 0.993321926938031 & 1.06791666666667 & 0.930149287807754 & 1.04699188832553 \tabularnewline
65 & 1.05 & 0.973397384201292 & 1.045 & 0.931480750431858 & 1.07869613894798 \tabularnewline
66 & 1.19 & 1.16043717813109 & 1.02541666666667 & 1.13167380232207 & 1.02547559008453 \tabularnewline
67 & 1.14 & NA & NA & 1.20037696221217 & NA \tabularnewline
68 & 1.05 & NA & NA & 1.12924892035809 & NA \tabularnewline
69 & 0.95 & NA & NA & 1.03920175746961 & NA \tabularnewline
70 & 0.87 & NA & NA & 0.979318431846505 & NA \tabularnewline
71 & 0.86 & NA & NA & 0.946209377787662 & NA \tabularnewline
72 & 0.85 & NA & NA & 0.930329608283588 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204807&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]0.75[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.934536179483347[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]0.75[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.926039631160408[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]0.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.921435290836942[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]0.78[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.930149287807754[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]0.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.931480750431858[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.13167380232207[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.16[/C][C]1.17486895176516[/C][C]0.97875[/C][C]1.20037696221217[/C][C]0.987344161454922[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.14[/C][C]1.13771828726077[/C][C]1.0075[/C][C]1.12924892035809[/C][C]1.00200551644882[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.12[/C][C]1.07557381898104[/C][C]1.035[/C][C]1.03920175746961[/C][C]1.04130463222045[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.1[/C][C]1.03970973514371[/C][C]1.06166666666667[/C][C]0.979318431846505[/C][C]1.05798759290059[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.1[/C][C]1.02939695225149[/C][C]1.08791666666667[/C][C]0.946209377787662[/C][C]1.06858680472493[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.1[/C][C]1.03034004117407[/C][C]1.1075[/C][C]0.930329608283588[/C][C]1.06760870784615[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.1[/C][C]1.04083966989958[/C][C]1.11375[/C][C]0.934536179483347[/C][C]1.05683904237252[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.09[/C][C]1.02713229089542[/C][C]1.10916666666667[/C][C]0.926039631160408[/C][C]1.06120702236883[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.09[/C][C]1.01127523169354[/C][C]1.0975[/C][C]0.921435290836942[/C][C]1.07784702506223[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.1[/C][C]1.00533635523888[/C][C]1.08083333333333[/C][C]0.930149287807754[/C][C]1.09416116732258[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.1[/C][C]0.988533946395809[/C][C]1.06125[/C][C]0.931480750431858[/C][C]1.11275895381296[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.17[/C][C]1.17741228516592[/C][C]1.04041666666667[/C][C]1.13167380232207[/C][C]0.993704596716625[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.15[/C][C]1.22388434438883[/C][C]1.01958333333333[/C][C]1.20037696221217[/C][C]0.939631269304515[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.04[/C][C]1.12783735920764[/C][C]0.99875[/C][C]1.12924892035809[/C][C]0.922118771389742[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]0.94[/C][C]1.01581971792654[/C][C]0.9775[/C][C]1.03920175746961[/C][C]0.925361049221114[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]0.88[/C][C]0.934433003720206[/C][C]0.954166666666667[/C][C]0.979318431846505[/C][C]0.941747558676229[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]0.85[/C][C]0.878397705712879[/C][C]0.928333333333333[/C][C]0.946209377787662[/C][C]0.967671015613785[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]0.85[/C][C]0.84543703152771[/C][C]0.90875[/C][C]0.930329608283588[/C][C]1.0053971712879[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]0.85[/C][C]0.84497646228286[/C][C]0.904166666666667[/C][C]0.934536179483347[/C][C]1.00594518065458[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]0.84[/C][C]0.841152664970704[/C][C]0.908333333333333[/C][C]0.926039631160408[/C][C]0.998629660204734[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]0.83[/C][C]0.840041840146345[/C][C]0.911666666666667[/C][C]0.921435290836942[/C][C]0.988046023821151[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]0.8[/C][C]0.848373662921322[/C][C]0.912083333333333[/C][C]0.930149287807754[/C][C]0.942980711170653[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]0.78[/C][C]0.848423716851684[/C][C]0.910833333333333[/C][C]0.931480750431858[/C][C]0.919351951751668[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.02[/C][C]1.02840856786018[/C][C]0.90875[/C][C]1.13167380232207[/C][C]0.991823708861474[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.19[/C][C]1.08734146493719[/C][C]0.905833333333333[/C][C]1.20037696221217[/C][C]1.09441241631371[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.1[/C][C]1.01820610985621[/C][C]0.901666666666667[/C][C]1.12924892035809[/C][C]1.08033136842534[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]0.96[/C][C]0.932683577328973[/C][C]0.8975[/C][C]1.03920175746961[/C][C]1.02928798505197[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]0.87[/C][C]0.877306095195827[/C][C]0.895833333333333[/C][C]0.979318431846505[/C][C]0.991672125343896[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]0.83[/C][C]0.848040154842191[/C][C]0.89625[/C][C]0.946209377787662[/C][C]0.978727239813841[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]0.82[/C][C]0.832257362077026[/C][C]0.894583333333333[/C][C]0.930329608283588[/C][C]0.985272149414893[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]0.81[/C][C]0.827064518842762[/C][C]0.885[/C][C]0.934536179483347[/C][C]0.979367366808772[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]0.78[/C][C]0.805654479109555[/C][C]0.87[/C][C]0.926039631160408[/C][C]0.968156970792356[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]0.79[/C][C]0.791282556006224[/C][C]0.85875[/C][C]0.921435290836942[/C][C]0.998379142827693[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]0.8[/C][C]0.79411495446587[/C][C]0.85375[/C][C]0.930149287807754[/C][C]1.00741082320769[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]0.79[/C][C]0.793311105784466[/C][C]0.851666666666667[/C][C]0.931480750431858[/C][C]0.995826220305852[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]0.97[/C][C]0.962394262724726[/C][C]0.850416666666667[/C][C]1.13167380232207[/C][C]1.00790293289337[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.01[/C][C]1.02132073201552[/C][C]0.850833333333333[/C][C]1.20037696221217[/C][C]0.988915595600235[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]0.92[/C][C]0.964096265755717[/C][C]0.85375[/C][C]1.12924892035809[/C][C]0.95426155320584[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]0.87[/C][C]0.891981508494747[/C][C]0.858333333333333[/C][C]1.03920175746961[/C][C]0.975356542388596[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]0.84[/C][C]0.846294344854021[/C][C]0.864166666666667[/C][C]0.979318431846505[/C][C]0.992562463766544[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]0.81[/C][C]0.824779174304912[/C][C]0.871666666666667[/C][C]0.946209377787662[/C][C]0.982081053007471[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]0.81[/C][C]0.824116978004545[/C][C]0.885833333333333[/C][C]0.930329608283588[/C][C]0.982870176951425[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]0.83[/C][C]0.849259753105492[/C][C]0.90875[/C][C]0.934536179483347[/C][C]0.977321716901025[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]0.83[/C][C]0.869319703751833[/C][C]0.93875[/C][C]0.926039631160408[/C][C]0.954769570294869[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]0.85[/C][C]0.894560094854198[/C][C]0.970833333333333[/C][C]0.921435290836942[/C][C]0.950187701071709[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]0.88[/C][C]0.929374163401248[/C][C]0.999166666666667[/C][C]0.930149287807754[/C][C]0.946873750803926[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]0.89[/C][C]0.955155886172001[/C][C]1.02541666666667[/C][C]0.931480750431858[/C][C]0.931785076011909[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.21[/C][C]1.18684290018527[/C][C]1.04875[/C][C]1.13167380232207[/C][C]1.01951151227438[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.32[/C][C]1.28390319249944[/C][C]1.06958333333333[/C][C]1.20037696221217[/C][C]1.02811489815699[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.33[/C][C]1.23182236395728[/C][C]1.09083333333333[/C][C]1.12924892035809[/C][C]1.07970113136063[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.23[/C][C]1.15264794932671[/C][C]1.10916666666667[/C][C]1.03920175746961[/C][C]1.06710813194825[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.16[/C][C]1.10010103844091[/C][C]1.12333333333333[/C][C]0.979318431846505[/C][C]1.05444860014311[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.12[/C][C]1.07552465941864[/C][C]1.13666666666667[/C][C]0.946209377787662[/C][C]1.04135222767035[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.06[/C][C]1.062901577464[/C][C]1.1425[/C][C]0.930329608283588[/C][C]0.997270135330007[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.08[/C][C]1.05991978356403[/C][C]1.13416666666667[/C][C]0.934536179483347[/C][C]1.01894503409348[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1.09[/C][C]1.03253418874385[/C][C]1.115[/C][C]0.926039631160408[/C][C]1.05565511716959[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1.03[/C][C]1.005900192497[/C][C]1.09166666666667[/C][C]0.921435290836942[/C][C]1.02395844804759[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]1.04[/C][C]0.993321926938031[/C][C]1.06791666666667[/C][C]0.930149287807754[/C][C]1.04699188832553[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.05[/C][C]0.973397384201292[/C][C]1.045[/C][C]0.931480750431858[/C][C]1.07869613894798[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.19[/C][C]1.16043717813109[/C][C]1.02541666666667[/C][C]1.13167380232207[/C][C]1.02547559008453[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1.14[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.20037696221217[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.05[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.12924892035809[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]0.95[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.03920175746961[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]0.87[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.979318431846505[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]0.86[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.946209377787662[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]0.85[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.930329608283588[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204807&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=204807&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	0.75	NA	NA	0.934536179483347	NA
2	0.75	NA	NA	0.926039631160408	NA
3	0.77	NA	NA	0.921435290836942	NA
4	0.78	NA	NA	0.930149287807754	NA
5	0.79	NA	NA	0.931480750431858	NA
6	1.01	NA	NA	1.13167380232207	NA
7	1.16	1.17486895176516	0.97875	1.20037696221217	0.987344161454922
8	1.14	1.13771828726077	1.0075	1.12924892035809	1.00200551644882
9	1.12	1.07557381898104	1.035	1.03920175746961	1.04130463222045
10	1.1	1.03970973514371	1.06166666666667	0.979318431846505	1.05798759290059
11	1.1	1.02939695225149	1.08791666666667	0.946209377787662	1.06858680472493
12	1.1	1.03034004117407	1.1075	0.930329608283588	1.06760870784615
13	1.1	1.04083966989958	1.11375	0.934536179483347	1.05683904237252
14	1.09	1.02713229089542	1.10916666666667	0.926039631160408	1.06120702236883
15	1.09	1.01127523169354	1.0975	0.921435290836942	1.07784702506223
16	1.1	1.00533635523888	1.08083333333333	0.930149287807754	1.09416116732258
17	1.1	0.988533946395809	1.06125	0.931480750431858	1.11275895381296
18	1.17	1.17741228516592	1.04041666666667	1.13167380232207	0.993704596716625
19	1.15	1.22388434438883	1.01958333333333	1.20037696221217	0.939631269304515
20	1.04	1.12783735920764	0.99875	1.12924892035809	0.922118771389742
21	0.94	1.01581971792654	0.9775	1.03920175746961	0.925361049221114
22	0.88	0.934433003720206	0.954166666666667	0.979318431846505	0.941747558676229
23	0.85	0.878397705712879	0.928333333333333	0.946209377787662	0.967671015613785
24	0.85	0.84543703152771	0.90875	0.930329608283588	1.0053971712879
25	0.85	0.84497646228286	0.904166666666667	0.934536179483347	1.00594518065458
26	0.84	0.841152664970704	0.908333333333333	0.926039631160408	0.998629660204734
27	0.83	0.840041840146345	0.911666666666667	0.921435290836942	0.988046023821151
28	0.8	0.848373662921322	0.912083333333333	0.930149287807754	0.942980711170653
29	0.78	0.848423716851684	0.910833333333333	0.931480750431858	0.919351951751668
30	1.02	1.02840856786018	0.90875	1.13167380232207	0.991823708861474
31	1.19	1.08734146493719	0.905833333333333	1.20037696221217	1.09441241631371
32	1.1	1.01820610985621	0.901666666666667	1.12924892035809	1.08033136842534
33	0.96	0.932683577328973	0.8975	1.03920175746961	1.02928798505197
34	0.87	0.877306095195827	0.895833333333333	0.979318431846505	0.991672125343896
35	0.83	0.848040154842191	0.89625	0.946209377787662	0.978727239813841
36	0.82	0.832257362077026	0.894583333333333	0.930329608283588	0.985272149414893
37	0.81	0.827064518842762	0.885	0.934536179483347	0.979367366808772
38	0.78	0.805654479109555	0.87	0.926039631160408	0.968156970792356
39	0.79	0.791282556006224	0.85875	0.921435290836942	0.998379142827693
40	0.8	0.79411495446587	0.85375	0.930149287807754	1.00741082320769
41	0.79	0.793311105784466	0.851666666666667	0.931480750431858	0.995826220305852
42	0.97	0.962394262724726	0.850416666666667	1.13167380232207	1.00790293289337
43	1.01	1.02132073201552	0.850833333333333	1.20037696221217	0.988915595600235
44	0.92	0.964096265755717	0.85375	1.12924892035809	0.95426155320584
45	0.87	0.891981508494747	0.858333333333333	1.03920175746961	0.975356542388596
46	0.84	0.846294344854021	0.864166666666667	0.979318431846505	0.992562463766544
47	0.81	0.824779174304912	0.871666666666667	0.946209377787662	0.982081053007471
48	0.81	0.824116978004545	0.885833333333333	0.930329608283588	0.982870176951425
49	0.83	0.849259753105492	0.90875	0.934536179483347	0.977321716901025
50	0.83	0.869319703751833	0.93875	0.926039631160408	0.954769570294869
51	0.85	0.894560094854198	0.970833333333333	0.921435290836942	0.950187701071709
52	0.88	0.929374163401248	0.999166666666667	0.930149287807754	0.946873750803926
53	0.89	0.955155886172001	1.02541666666667	0.931480750431858	0.931785076011909
54	1.21	1.18684290018527	1.04875	1.13167380232207	1.01951151227438
55	1.32	1.28390319249944	1.06958333333333	1.20037696221217	1.02811489815699
56	1.33	1.23182236395728	1.09083333333333	1.12924892035809	1.07970113136063
57	1.23	1.15264794932671	1.10916666666667	1.03920175746961	1.06710813194825
58	1.16	1.10010103844091	1.12333333333333	0.979318431846505	1.05444860014311
59	1.12	1.07552465941864	1.13666666666667	0.946209377787662	1.04135222767035
60	1.06	1.062901577464	1.1425	0.930329608283588	0.997270135330007
61	1.08	1.05991978356403	1.13416666666667	0.934536179483347	1.01894503409348
62	1.09	1.03253418874385	1.115	0.926039631160408	1.05565511716959
63	1.03	1.005900192497	1.09166666666667	0.921435290836942	1.02395844804759
64	1.04	0.993321926938031	1.06791666666667	0.930149287807754	1.04699188832553
65	1.05	0.973397384201292	1.045	0.931480750431858	1.07869613894798
66	1.19	1.16043717813109	1.02541666666667	1.13167380232207	1.02547559008453
67	1.14	NA	NA	1.20037696221217	NA
68	1.05	NA	NA	1.12924892035809	NA
69	0.95	NA	NA	1.03920175746961	NA
70	0.87	NA	NA	0.979318431846505	NA
71	0.86	NA	NA	0.946209377787662	NA
72	0.85	NA	NA	0.930329608283588	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 = multiplicative ; par2 = 12 ;

Parameters (R input):

par1 = multiplicative ; 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