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, 30 Nov 2012 12:57:43 -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/Nov/30/t1354298289q2bgqp47pfr8e51.htm/, Retrieved Sat, 04 May 2024 04:32:04 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195148, Retrieved Sat, 04 May 2024 04:32:04 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

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

-     [Classical Decomposition] [] [2012-11-30 14:55:34] [bbed103f50d9b60ea97669d7e6947a11]
- R  D    [Classical Decomposition] [] [2012-11-30 17:57:43] [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=195148&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=195148&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=195148&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	59.8	NA	NA	2.34506944444444	NA
2	60.7	NA	NA	3.50840277777777	NA
3	59.7	NA	NA	1.19673611111112	NA
4	60.2	NA	NA	0.420902777777777	NA
5	61.3	NA	NA	1.00590277777778	NA
6	59.8	NA	NA	3.17840277777779	NA
7	61.2	63.0684027777778	62.2583333333333	0.810069444444444	-1.86840277777777
8	59.3	61.5475694444444	63.1875	-1.63993055555555	-2.24756944444445
9	59.4	61.8300694444444	64.2	-2.36993055555556	-2.43006944444444
10	63.1	60.8000694444445	65.1125	-4.31243055555556	2.29993055555555
11	68	62.7150694444444	65.9333333333333	-3.21826388888889	5.28493055555556
12	69.4	66.0959027777778	67.0208333333333	-0.92493055555556	3.30409722222225
13	70.2	70.6450694444444	68.3	2.34506944444444	-0.445069444444428
14	72.6	73.1375694444444	69.6291666666666	3.50840277777777	-0.537569444444429
15	72.1	72.5550694444444	71.3583333333333	1.19673611111112	-0.455069444444447
16	69.7	73.7584027777778	73.3375	0.420902777777777	-4.05840277777777
17	71.5	76.1600694444444	75.1541666666667	1.00590277777778	-4.66006944444443
18	75.7	80.2909027777778	77.1125	3.17840277777779	-4.59090277777779
19	76	80.3975694444444	79.5875	0.810069444444444	-4.39756944444443
20	76.4	81.0225694444444	82.6625	-1.63993055555555	-4.62256944444444
21	83.8	83.8134027777778	86.1833333333333	-2.36993055555556	-0.0134027777777561
22	86.2	85.4959027777778	89.8083333333333	-4.31243055555556	0.704097222222245
23	88.5	90.1150694444444	93.3333333333333	-3.21826388888889	-1.61506944444444
24	95.9	96.0500694444444	96.975	-0.92493055555556	-0.150069444444426
25	103.1	103.090902777778	100.745833333333	2.34506944444444	0.00909722222222342
26	113.5	107.445902777778	103.9375	3.50840277777777	6.05409722222223
27	115.7	107.271736111111	106.075	1.19673611111112	8.42826388888889
28	113.1	107.170902777778	106.75	0.420902777777777	5.92909722222223
29	112.7	107.260069444444	106.254166666667	1.00590277777778	5.43993055555558
30	121.9	108.299236111111	105.120833333333	3.17840277777779	13.6007638888889
31	120.3	104.451736111111	103.641666666667	0.810069444444444	15.8482638888889
32	108.7	100.014236111111	101.654166666667	-1.63993055555555	8.6857638888889
33	102.8	96.6175694444444	98.9875	-2.36993055555556	6.18243055555557
34	83.4	92.1792361111111	96.4916666666667	-4.31243055555556	-8.7792361111111
35	79.4	91.4734027777778	94.6916666666667	-3.21826388888889	-12.0734027777778
36	77.8	92.0584027777778	92.9833333333333	-0.92493055555556	-14.2584027777778
37	85.7	93.0367361111111	90.6916666666667	2.34506944444444	-7.33673611111109
38	83.2	92.1917361111111	88.6833333333333	3.50840277777777	-8.99173611111111
39	82	88.4967361111111	87.3	1.19673611111112	-6.4967361111111
40	86.9	87.3709027777778	86.95	0.420902777777777	-0.470902777777766
41	95.7	88.8725694444445	87.8666666666667	1.00590277777778	6.82743055555555
42	97.9	92.4367361111111	89.2583333333333	3.17840277777779	5.4632638888889
43	89.3	91.2767361111111	90.4666666666667	0.810069444444444	-1.97673611111109
44	91.5	89.5850694444444	91.225	-1.63993055555555	1.91493055555557
45	86.8	89.4759027777778	91.8458333333333	-2.36993055555556	-2.67590277777776
46	91	87.8667361111111	92.1791666666667	-4.31243055555556	3.13326388888889
47	93.8	88.6817361111111	91.9	-3.21826388888889	5.1182638888889
48	96.8	90.2917361111111	91.2166666666667	-0.92493055555556	6.50826388888891
49	95.7	93.4742361111111	91.1291666666667	2.34506944444444	2.22576388888891
50	91.4	95.2750694444444	91.7666666666667	3.50840277777777	-3.87506944444442
51	88.7	94.1509027777778	92.9541666666666	1.19673611111112	-5.45090277777776
52	88.2	95.0625694444444	94.6416666666667	0.420902777777777	-6.86256944444443
53	87.7	97.5184027777778	96.5125	1.00590277777778	-9.81840277777776
54	89.5	101.861736111111	98.6833333333333	3.17840277777779	-12.3617361111111
55	95.6	102.197569444444	101.3875	0.810069444444444	-6.59756944444443
56	100.5	103.222569444444	104.8625	-1.63993055555555	-2.72256944444445
57	106.3	106.355069444444	108.725	-2.36993055555556	-0.0550694444444275
58	112	108.350069444444	112.6625	-4.31243055555556	3.64993055555556
59	117.7	113.406736111111	116.625	-3.21826388888889	4.2932638888889
60	125	119.395902777778	120.320833333333	-0.92493055555556	5.60409722222222
61	132.4	125.845069444444	123.5	2.34506944444444	6.55493055555556
62	138.1	129.741736111111	126.233333333333	3.50840277777777	8.35826388888889
63	134.7	129.717569444444	128.520833333333	1.19673611111112	4.98243055555557
64	136.7	130.229236111111	129.808333333333	0.420902777777777	6.47076388888888
65	134.3	131.080902777778	130.075	1.00590277777778	3.21909722222225
66	131.6	132.703402777778	129.525	3.17840277777779	-1.10340277777777
67	129.8	NA	NA	0.810069444444444	NA
68	131.9	NA	NA	-1.63993055555555	NA
69	129.8	NA	NA	-2.36993055555556	NA
70	119.4	NA	NA	-4.31243055555556	NA
71	116.7	NA	NA	-3.21826388888889	NA
72	112.8	NA	NA	-0.92493055555556	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 59.8 & NA & NA & 2.34506944444444 & NA \tabularnewline
2 & 60.7 & NA & NA & 3.50840277777777 & NA \tabularnewline
3 & 59.7 & NA & NA & 1.19673611111112 & NA \tabularnewline
4 & 60.2 & NA & NA & 0.420902777777777 & NA \tabularnewline
5 & 61.3 & NA & NA & 1.00590277777778 & NA \tabularnewline
6 & 59.8 & NA & NA & 3.17840277777779 & NA \tabularnewline
7 & 61.2 & 63.0684027777778 & 62.2583333333333 & 0.810069444444444 & -1.86840277777777 \tabularnewline
8 & 59.3 & 61.5475694444444 & 63.1875 & -1.63993055555555 & -2.24756944444445 \tabularnewline
9 & 59.4 & 61.8300694444444 & 64.2 & -2.36993055555556 & -2.43006944444444 \tabularnewline
10 & 63.1 & 60.8000694444445 & 65.1125 & -4.31243055555556 & 2.29993055555555 \tabularnewline
11 & 68 & 62.7150694444444 & 65.9333333333333 & -3.21826388888889 & 5.28493055555556 \tabularnewline
12 & 69.4 & 66.0959027777778 & 67.0208333333333 & -0.92493055555556 & 3.30409722222225 \tabularnewline
13 & 70.2 & 70.6450694444444 & 68.3 & 2.34506944444444 & -0.445069444444428 \tabularnewline
14 & 72.6 & 73.1375694444444 & 69.6291666666666 & 3.50840277777777 & -0.537569444444429 \tabularnewline
15 & 72.1 & 72.5550694444444 & 71.3583333333333 & 1.19673611111112 & -0.455069444444447 \tabularnewline
16 & 69.7 & 73.7584027777778 & 73.3375 & 0.420902777777777 & -4.05840277777777 \tabularnewline
17 & 71.5 & 76.1600694444444 & 75.1541666666667 & 1.00590277777778 & -4.66006944444443 \tabularnewline
18 & 75.7 & 80.2909027777778 & 77.1125 & 3.17840277777779 & -4.59090277777779 \tabularnewline
19 & 76 & 80.3975694444444 & 79.5875 & 0.810069444444444 & -4.39756944444443 \tabularnewline
20 & 76.4 & 81.0225694444444 & 82.6625 & -1.63993055555555 & -4.62256944444444 \tabularnewline
21 & 83.8 & 83.8134027777778 & 86.1833333333333 & -2.36993055555556 & -0.0134027777777561 \tabularnewline
22 & 86.2 & 85.4959027777778 & 89.8083333333333 & -4.31243055555556 & 0.704097222222245 \tabularnewline
23 & 88.5 & 90.1150694444444 & 93.3333333333333 & -3.21826388888889 & -1.61506944444444 \tabularnewline
24 & 95.9 & 96.0500694444444 & 96.975 & -0.92493055555556 & -0.150069444444426 \tabularnewline
25 & 103.1 & 103.090902777778 & 100.745833333333 & 2.34506944444444 & 0.00909722222222342 \tabularnewline
26 & 113.5 & 107.445902777778 & 103.9375 & 3.50840277777777 & 6.05409722222223 \tabularnewline
27 & 115.7 & 107.271736111111 & 106.075 & 1.19673611111112 & 8.42826388888889 \tabularnewline
28 & 113.1 & 107.170902777778 & 106.75 & 0.420902777777777 & 5.92909722222223 \tabularnewline
29 & 112.7 & 107.260069444444 & 106.254166666667 & 1.00590277777778 & 5.43993055555558 \tabularnewline
30 & 121.9 & 108.299236111111 & 105.120833333333 & 3.17840277777779 & 13.6007638888889 \tabularnewline
31 & 120.3 & 104.451736111111 & 103.641666666667 & 0.810069444444444 & 15.8482638888889 \tabularnewline
32 & 108.7 & 100.014236111111 & 101.654166666667 & -1.63993055555555 & 8.6857638888889 \tabularnewline
33 & 102.8 & 96.6175694444444 & 98.9875 & -2.36993055555556 & 6.18243055555557 \tabularnewline
34 & 83.4 & 92.1792361111111 & 96.4916666666667 & -4.31243055555556 & -8.7792361111111 \tabularnewline
35 & 79.4 & 91.4734027777778 & 94.6916666666667 & -3.21826388888889 & -12.0734027777778 \tabularnewline
36 & 77.8 & 92.0584027777778 & 92.9833333333333 & -0.92493055555556 & -14.2584027777778 \tabularnewline
37 & 85.7 & 93.0367361111111 & 90.6916666666667 & 2.34506944444444 & -7.33673611111109 \tabularnewline
38 & 83.2 & 92.1917361111111 & 88.6833333333333 & 3.50840277777777 & -8.99173611111111 \tabularnewline
39 & 82 & 88.4967361111111 & 87.3 & 1.19673611111112 & -6.4967361111111 \tabularnewline
40 & 86.9 & 87.3709027777778 & 86.95 & 0.420902777777777 & -0.470902777777766 \tabularnewline
41 & 95.7 & 88.8725694444445 & 87.8666666666667 & 1.00590277777778 & 6.82743055555555 \tabularnewline
42 & 97.9 & 92.4367361111111 & 89.2583333333333 & 3.17840277777779 & 5.4632638888889 \tabularnewline
43 & 89.3 & 91.2767361111111 & 90.4666666666667 & 0.810069444444444 & -1.97673611111109 \tabularnewline
44 & 91.5 & 89.5850694444444 & 91.225 & -1.63993055555555 & 1.91493055555557 \tabularnewline
45 & 86.8 & 89.4759027777778 & 91.8458333333333 & -2.36993055555556 & -2.67590277777776 \tabularnewline
46 & 91 & 87.8667361111111 & 92.1791666666667 & -4.31243055555556 & 3.13326388888889 \tabularnewline
47 & 93.8 & 88.6817361111111 & 91.9 & -3.21826388888889 & 5.1182638888889 \tabularnewline
48 & 96.8 & 90.2917361111111 & 91.2166666666667 & -0.92493055555556 & 6.50826388888891 \tabularnewline
49 & 95.7 & 93.4742361111111 & 91.1291666666667 & 2.34506944444444 & 2.22576388888891 \tabularnewline
50 & 91.4 & 95.2750694444444 & 91.7666666666667 & 3.50840277777777 & -3.87506944444442 \tabularnewline
51 & 88.7 & 94.1509027777778 & 92.9541666666666 & 1.19673611111112 & -5.45090277777776 \tabularnewline
52 & 88.2 & 95.0625694444444 & 94.6416666666667 & 0.420902777777777 & -6.86256944444443 \tabularnewline
53 & 87.7 & 97.5184027777778 & 96.5125 & 1.00590277777778 & -9.81840277777776 \tabularnewline
54 & 89.5 & 101.861736111111 & 98.6833333333333 & 3.17840277777779 & -12.3617361111111 \tabularnewline
55 & 95.6 & 102.197569444444 & 101.3875 & 0.810069444444444 & -6.59756944444443 \tabularnewline
56 & 100.5 & 103.222569444444 & 104.8625 & -1.63993055555555 & -2.72256944444445 \tabularnewline
57 & 106.3 & 106.355069444444 & 108.725 & -2.36993055555556 & -0.0550694444444275 \tabularnewline
58 & 112 & 108.350069444444 & 112.6625 & -4.31243055555556 & 3.64993055555556 \tabularnewline
59 & 117.7 & 113.406736111111 & 116.625 & -3.21826388888889 & 4.2932638888889 \tabularnewline
60 & 125 & 119.395902777778 & 120.320833333333 & -0.92493055555556 & 5.60409722222222 \tabularnewline
61 & 132.4 & 125.845069444444 & 123.5 & 2.34506944444444 & 6.55493055555556 \tabularnewline
62 & 138.1 & 129.741736111111 & 126.233333333333 & 3.50840277777777 & 8.35826388888889 \tabularnewline
63 & 134.7 & 129.717569444444 & 128.520833333333 & 1.19673611111112 & 4.98243055555557 \tabularnewline
64 & 136.7 & 130.229236111111 & 129.808333333333 & 0.420902777777777 & 6.47076388888888 \tabularnewline
65 & 134.3 & 131.080902777778 & 130.075 & 1.00590277777778 & 3.21909722222225 \tabularnewline
66 & 131.6 & 132.703402777778 & 129.525 & 3.17840277777779 & -1.10340277777777 \tabularnewline
67 & 129.8 & NA & NA & 0.810069444444444 & NA \tabularnewline
68 & 131.9 & NA & NA & -1.63993055555555 & NA \tabularnewline
69 & 129.8 & NA & NA & -2.36993055555556 & NA \tabularnewline
70 & 119.4 & NA & NA & -4.31243055555556 & NA \tabularnewline
71 & 116.7 & NA & NA & -3.21826388888889 & NA \tabularnewline
72 & 112.8 & NA & NA & -0.92493055555556 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195148&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]59.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.34506944444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]60.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.50840277777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]59.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.19673611111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]60.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.420902777777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]61.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00590277777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]59.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.17840277777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]61.2[/C][C]63.0684027777778[/C][C]62.2583333333333[/C][C]0.810069444444444[/C][C]-1.86840277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]59.3[/C][C]61.5475694444444[/C][C]63.1875[/C][C]-1.63993055555555[/C][C]-2.24756944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]59.4[/C][C]61.8300694444444[/C][C]64.2[/C][C]-2.36993055555556[/C][C]-2.43006944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]63.1[/C][C]60.8000694444445[/C][C]65.1125[/C][C]-4.31243055555556[/C][C]2.29993055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]68[/C][C]62.7150694444444[/C][C]65.9333333333333[/C][C]-3.21826388888889[/C][C]5.28493055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]69.4[/C][C]66.0959027777778[/C][C]67.0208333333333[/C][C]-0.92493055555556[/C][C]3.30409722222225[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]70.2[/C][C]70.6450694444444[/C][C]68.3[/C][C]2.34506944444444[/C][C]-0.445069444444428[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]72.6[/C][C]73.1375694444444[/C][C]69.6291666666666[/C][C]3.50840277777777[/C][C]-0.537569444444429[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]72.1[/C][C]72.5550694444444[/C][C]71.3583333333333[/C][C]1.19673611111112[/C][C]-0.455069444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]69.7[/C][C]73.7584027777778[/C][C]73.3375[/C][C]0.420902777777777[/C][C]-4.05840277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]71.5[/C][C]76.1600694444444[/C][C]75.1541666666667[/C][C]1.00590277777778[/C][C]-4.66006944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]75.7[/C][C]80.2909027777778[/C][C]77.1125[/C][C]3.17840277777779[/C][C]-4.59090277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]76[/C][C]80.3975694444444[/C][C]79.5875[/C][C]0.810069444444444[/C][C]-4.39756944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]76.4[/C][C]81.0225694444444[/C][C]82.6625[/C][C]-1.63993055555555[/C][C]-4.62256944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]83.8[/C][C]83.8134027777778[/C][C]86.1833333333333[/C][C]-2.36993055555556[/C][C]-0.0134027777777561[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]86.2[/C][C]85.4959027777778[/C][C]89.8083333333333[/C][C]-4.31243055555556[/C][C]0.704097222222245[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]88.5[/C][C]90.1150694444444[/C][C]93.3333333333333[/C][C]-3.21826388888889[/C][C]-1.61506944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]95.9[/C][C]96.0500694444444[/C][C]96.975[/C][C]-0.92493055555556[/C][C]-0.150069444444426[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]103.1[/C][C]103.090902777778[/C][C]100.745833333333[/C][C]2.34506944444444[/C][C]0.00909722222222342[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]113.5[/C][C]107.445902777778[/C][C]103.9375[/C][C]3.50840277777777[/C][C]6.05409722222223[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]115.7[/C][C]107.271736111111[/C][C]106.075[/C][C]1.19673611111112[/C][C]8.42826388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]113.1[/C][C]107.170902777778[/C][C]106.75[/C][C]0.420902777777777[/C][C]5.92909722222223[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]112.7[/C][C]107.260069444444[/C][C]106.254166666667[/C][C]1.00590277777778[/C][C]5.43993055555558[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]121.9[/C][C]108.299236111111[/C][C]105.120833333333[/C][C]3.17840277777779[/C][C]13.6007638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]120.3[/C][C]104.451736111111[/C][C]103.641666666667[/C][C]0.810069444444444[/C][C]15.8482638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]108.7[/C][C]100.014236111111[/C][C]101.654166666667[/C][C]-1.63993055555555[/C][C]8.6857638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]102.8[/C][C]96.6175694444444[/C][C]98.9875[/C][C]-2.36993055555556[/C][C]6.18243055555557[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]83.4[/C][C]92.1792361111111[/C][C]96.4916666666667[/C][C]-4.31243055555556[/C][C]-8.7792361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]79.4[/C][C]91.4734027777778[/C][C]94.6916666666667[/C][C]-3.21826388888889[/C][C]-12.0734027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]77.8[/C][C]92.0584027777778[/C][C]92.9833333333333[/C][C]-0.92493055555556[/C][C]-14.2584027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]85.7[/C][C]93.0367361111111[/C][C]90.6916666666667[/C][C]2.34506944444444[/C][C]-7.33673611111109[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]83.2[/C][C]92.1917361111111[/C][C]88.6833333333333[/C][C]3.50840277777777[/C][C]-8.99173611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]82[/C][C]88.4967361111111[/C][C]87.3[/C][C]1.19673611111112[/C][C]-6.4967361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]86.9[/C][C]87.3709027777778[/C][C]86.95[/C][C]0.420902777777777[/C][C]-0.470902777777766[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]95.7[/C][C]88.8725694444445[/C][C]87.8666666666667[/C][C]1.00590277777778[/C][C]6.82743055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]97.9[/C][C]92.4367361111111[/C][C]89.2583333333333[/C][C]3.17840277777779[/C][C]5.4632638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]89.3[/C][C]91.2767361111111[/C][C]90.4666666666667[/C][C]0.810069444444444[/C][C]-1.97673611111109[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]91.5[/C][C]89.5850694444444[/C][C]91.225[/C][C]-1.63993055555555[/C][C]1.91493055555557[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]86.8[/C][C]89.4759027777778[/C][C]91.8458333333333[/C][C]-2.36993055555556[/C][C]-2.67590277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]91[/C][C]87.8667361111111[/C][C]92.1791666666667[/C][C]-4.31243055555556[/C][C]3.13326388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]93.8[/C][C]88.6817361111111[/C][C]91.9[/C][C]-3.21826388888889[/C][C]5.1182638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]96.8[/C][C]90.2917361111111[/C][C]91.2166666666667[/C][C]-0.92493055555556[/C][C]6.50826388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]95.7[/C][C]93.4742361111111[/C][C]91.1291666666667[/C][C]2.34506944444444[/C][C]2.22576388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]91.4[/C][C]95.2750694444444[/C][C]91.7666666666667[/C][C]3.50840277777777[/C][C]-3.87506944444442[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]88.7[/C][C]94.1509027777778[/C][C]92.9541666666666[/C][C]1.19673611111112[/C][C]-5.45090277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]88.2[/C][C]95.0625694444444[/C][C]94.6416666666667[/C][C]0.420902777777777[/C][C]-6.86256944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]87.7[/C][C]97.5184027777778[/C][C]96.5125[/C][C]1.00590277777778[/C][C]-9.81840277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]89.5[/C][C]101.861736111111[/C][C]98.6833333333333[/C][C]3.17840277777779[/C][C]-12.3617361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]95.6[/C][C]102.197569444444[/C][C]101.3875[/C][C]0.810069444444444[/C][C]-6.59756944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]100.5[/C][C]103.222569444444[/C][C]104.8625[/C][C]-1.63993055555555[/C][C]-2.72256944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]106.3[/C][C]106.355069444444[/C][C]108.725[/C][C]-2.36993055555556[/C][C]-0.0550694444444275[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]112[/C][C]108.350069444444[/C][C]112.6625[/C][C]-4.31243055555556[/C][C]3.64993055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]117.7[/C][C]113.406736111111[/C][C]116.625[/C][C]-3.21826388888889[/C][C]4.2932638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]125[/C][C]119.395902777778[/C][C]120.320833333333[/C][C]-0.92493055555556[/C][C]5.60409722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]132.4[/C][C]125.845069444444[/C][C]123.5[/C][C]2.34506944444444[/C][C]6.55493055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]138.1[/C][C]129.741736111111[/C][C]126.233333333333[/C][C]3.50840277777777[/C][C]8.35826388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]134.7[/C][C]129.717569444444[/C][C]128.520833333333[/C][C]1.19673611111112[/C][C]4.98243055555557[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]136.7[/C][C]130.229236111111[/C][C]129.808333333333[/C][C]0.420902777777777[/C][C]6.47076388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]134.3[/C][C]131.080902777778[/C][C]130.075[/C][C]1.00590277777778[/C][C]3.21909722222225[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]131.6[/C][C]132.703402777778[/C][C]129.525[/C][C]3.17840277777779[/C][C]-1.10340277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]129.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.810069444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]131.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.63993055555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]129.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.36993055555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]119.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.31243055555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]116.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.21826388888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]112.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.92493055555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195148&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=195148&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	59.8	NA	NA	2.34506944444444	NA
2	60.7	NA	NA	3.50840277777777	NA
3	59.7	NA	NA	1.19673611111112	NA
4	60.2	NA	NA	0.420902777777777	NA
5	61.3	NA	NA	1.00590277777778	NA
6	59.8	NA	NA	3.17840277777779	NA
7	61.2	63.0684027777778	62.2583333333333	0.810069444444444	-1.86840277777777
8	59.3	61.5475694444444	63.1875	-1.63993055555555	-2.24756944444445
9	59.4	61.8300694444444	64.2	-2.36993055555556	-2.43006944444444
10	63.1	60.8000694444445	65.1125	-4.31243055555556	2.29993055555555
11	68	62.7150694444444	65.9333333333333	-3.21826388888889	5.28493055555556
12	69.4	66.0959027777778	67.0208333333333	-0.92493055555556	3.30409722222225
13	70.2	70.6450694444444	68.3	2.34506944444444	-0.445069444444428
14	72.6	73.1375694444444	69.6291666666666	3.50840277777777	-0.537569444444429
15	72.1	72.5550694444444	71.3583333333333	1.19673611111112	-0.455069444444447
16	69.7	73.7584027777778	73.3375	0.420902777777777	-4.05840277777777
17	71.5	76.1600694444444	75.1541666666667	1.00590277777778	-4.66006944444443
18	75.7	80.2909027777778	77.1125	3.17840277777779	-4.59090277777779
19	76	80.3975694444444	79.5875	0.810069444444444	-4.39756944444443
20	76.4	81.0225694444444	82.6625	-1.63993055555555	-4.62256944444444
21	83.8	83.8134027777778	86.1833333333333	-2.36993055555556	-0.0134027777777561
22	86.2	85.4959027777778	89.8083333333333	-4.31243055555556	0.704097222222245
23	88.5	90.1150694444444	93.3333333333333	-3.21826388888889	-1.61506944444444
24	95.9	96.0500694444444	96.975	-0.92493055555556	-0.150069444444426
25	103.1	103.090902777778	100.745833333333	2.34506944444444	0.00909722222222342
26	113.5	107.445902777778	103.9375	3.50840277777777	6.05409722222223
27	115.7	107.271736111111	106.075	1.19673611111112	8.42826388888889
28	113.1	107.170902777778	106.75	0.420902777777777	5.92909722222223
29	112.7	107.260069444444	106.254166666667	1.00590277777778	5.43993055555558
30	121.9	108.299236111111	105.120833333333	3.17840277777779	13.6007638888889
31	120.3	104.451736111111	103.641666666667	0.810069444444444	15.8482638888889
32	108.7	100.014236111111	101.654166666667	-1.63993055555555	8.6857638888889
33	102.8	96.6175694444444	98.9875	-2.36993055555556	6.18243055555557
34	83.4	92.1792361111111	96.4916666666667	-4.31243055555556	-8.7792361111111
35	79.4	91.4734027777778	94.6916666666667	-3.21826388888889	-12.0734027777778
36	77.8	92.0584027777778	92.9833333333333	-0.92493055555556	-14.2584027777778
37	85.7	93.0367361111111	90.6916666666667	2.34506944444444	-7.33673611111109
38	83.2	92.1917361111111	88.6833333333333	3.50840277777777	-8.99173611111111
39	82	88.4967361111111	87.3	1.19673611111112	-6.4967361111111
40	86.9	87.3709027777778	86.95	0.420902777777777	-0.470902777777766
41	95.7	88.8725694444445	87.8666666666667	1.00590277777778	6.82743055555555
42	97.9	92.4367361111111	89.2583333333333	3.17840277777779	5.4632638888889
43	89.3	91.2767361111111	90.4666666666667	0.810069444444444	-1.97673611111109
44	91.5	89.5850694444444	91.225	-1.63993055555555	1.91493055555557
45	86.8	89.4759027777778	91.8458333333333	-2.36993055555556	-2.67590277777776
46	91	87.8667361111111	92.1791666666667	-4.31243055555556	3.13326388888889
47	93.8	88.6817361111111	91.9	-3.21826388888889	5.1182638888889
48	96.8	90.2917361111111	91.2166666666667	-0.92493055555556	6.50826388888891
49	95.7	93.4742361111111	91.1291666666667	2.34506944444444	2.22576388888891
50	91.4	95.2750694444444	91.7666666666667	3.50840277777777	-3.87506944444442
51	88.7	94.1509027777778	92.9541666666666	1.19673611111112	-5.45090277777776
52	88.2	95.0625694444444	94.6416666666667	0.420902777777777	-6.86256944444443
53	87.7	97.5184027777778	96.5125	1.00590277777778	-9.81840277777776
54	89.5	101.861736111111	98.6833333333333	3.17840277777779	-12.3617361111111
55	95.6	102.197569444444	101.3875	0.810069444444444	-6.59756944444443
56	100.5	103.222569444444	104.8625	-1.63993055555555	-2.72256944444445
57	106.3	106.355069444444	108.725	-2.36993055555556	-0.0550694444444275
58	112	108.350069444444	112.6625	-4.31243055555556	3.64993055555556
59	117.7	113.406736111111	116.625	-3.21826388888889	4.2932638888889
60	125	119.395902777778	120.320833333333	-0.92493055555556	5.60409722222222
61	132.4	125.845069444444	123.5	2.34506944444444	6.55493055555556
62	138.1	129.741736111111	126.233333333333	3.50840277777777	8.35826388888889
63	134.7	129.717569444444	128.520833333333	1.19673611111112	4.98243055555557
64	136.7	130.229236111111	129.808333333333	0.420902777777777	6.47076388888888
65	134.3	131.080902777778	130.075	1.00590277777778	3.21909722222225
66	131.6	132.703402777778	129.525	3.17840277777779	-1.10340277777777
67	129.8	NA	NA	0.810069444444444	NA
68	131.9	NA	NA	-1.63993055555555	NA
69	129.8	NA	NA	-2.36993055555556	NA
70	119.4	NA	NA	-4.31243055555556	NA
71	116.7	NA	NA	-3.21826388888889	NA
72	112.8	NA	NA	-0.92493055555556	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