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

Sat, 12 Jan 2013 09:56:59 -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/2013/Jan/12/t1358002660r9qv6mgk9fnpm88.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 00:28:19 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205227, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 00:28:19 +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

108

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

-       [Classical Decomposition] [classical decomp ...] [2013-01-12 14:56:59] [21b9ad762194a0cf58934491430d34cc] [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	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.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 & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205227&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205227&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=205227&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	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	46.56	NA	NA	-0.295590277777775	NA
2	46.72	NA	NA	-0.147340277777775	NA
3	47.01	NA	NA	-0.0300069444444462	NA
4	47.26	NA	NA	0.0815763888888908	NA
5	47.49	NA	NA	0.229326388888886	NA
6	47.51	NA	NA	0.183826388888886	NA
7	47.52	47.5599097222222	47.5045833333333	0.0553263888888906	-0.0399097222222125
8	47.66	47.6614930555556	47.6304166666667	0.0310763888888856	-0.00149305555555657
9	47.71	47.7692430555556	47.7654166666667	0.00382638888888624	-0.0592430555555623
10	47.87	47.9593263888889	47.9066666666667	0.0526597222222206	-0.0893263888888924
11	48	48.0377430555556	48.04625	-0.00850694444444014	-0.037743055555552
12	48	48.0292430555556	48.1854166666667	-0.156173611111109	-0.0292430555555541
13	48.05	48.0314930555556	48.3270833333333	-0.295590277777775	0.0185069444444466
14	48.25	48.3218263888889	48.4691666666667	-0.147340277777775	-0.071826388888887
15	48.72	48.5833263888889	48.6133333333333	-0.0300069444444462	0.136673611111114
16	48.94	48.8399097222222	48.7583333333333	0.0815763888888908	0.100090277777781
17	49.16	49.1264097222222	48.8970833333333	0.229326388888886	0.0335902777777761
18	49.18	49.2184097222222	49.0345833333333	0.183826388888886	-0.0384097222222266
19	49.25	49.2282430555556	49.1729166666667	0.0553263888888906	0.0217569444444337
20	49.34	49.3373263888889	49.30625	0.0310763888888856	0.00267361111112052
21	49.49	49.4317430555556	49.4279166666667	0.00382638888888624	0.0582569444444445
22	49.57	49.6022430555556	49.5495833333333	0.0526597222222206	-0.0322430555555542
23	49.63	49.6710763888889	49.6795833333333	-0.00850694444444014	-0.0410763888888823
24	49.67	49.6696597222222	49.8258333333333	-0.156173611111109	0.000340277777780784
25	49.7	49.6902430555556	49.9858333333333	-0.295590277777775	0.00975694444444741
26	49.8	50.0039097222222	50.15125	-0.147340277777775	-0.203909722222228
27	50.09	50.2958263888889	50.3258333333333	-0.0300069444444462	-0.205826388888887
28	50.49	50.5994930555555	50.5179166666667	0.0815763888888908	-0.109493055555546
29	50.73	50.9568263888889	50.7275	0.229326388888886	-0.226826388888888
30	51.12	51.1217430555556	50.9379166666667	0.183826388888886	-0.00174305555555776
31	51.15	51.2015763888889	51.14625	0.0553263888888906	-0.0515763888888898
32	51.41	51.4035763888889	51.3725	0.0310763888888856	0.00642361111111001
33	51.61	51.6221597222222	51.6183333333333	0.00382638888888624	-0.0121597222222221
34	52.06	51.9147430555556	51.8620833333333	0.0526597222222206	0.145256944444448
35	52.17	52.1010763888889	52.1095833333333	-0.00850694444444014	0.0689236111111171
36	52.18	52.1929930555556	52.3491666666667	-0.156173611111109	-0.0129930555555546
37	52.19	52.2798263888889	52.5754166666667	-0.295590277777775	-0.0898263888888806
38	52.74	52.6480763888889	52.7954166666667	-0.147340277777775	0.0919236111111132
39	53.05	52.9770763888889	53.0070833333333	-0.0300069444444462	0.0729236111111078
40	53.38	53.2832430555556	53.2016666666667	0.0815763888888908	0.0967569444444365
41	53.78	53.6109930555556	53.3816666666667	0.229326388888886	0.169006944444448
42	53.82	53.7471597222222	53.5633333333333	0.183826388888886	0.0728402777777788
43	53.88	53.8011597222222	53.7458333333333	0.0553263888888906	0.078840277777779
44	53.96	53.9531597222222	53.9220833333333	0.0310763888888856	0.0068402777777834
45	54.14	54.0879930555556	54.0841666666667	0.00382638888888624	0.0520069444444431
46	54.2	54.2843263888889	54.2316666666667	0.0526597222222206	-0.0843263888888899
47	54.35	54.3598263888889	54.3683333333333	-0.00850694444444014	-0.00982638888888943
48	54.36	54.3450763888889	54.50125	-0.156173611111109	0.014923611111108
49	54.39	54.3381597222222	54.63375	-0.295590277777775	0.0518402777777851
50	54.77	54.6201597222222	54.7675	-0.147340277777775	0.149840277777777
51	54.91	54.8687430555556	54.89875	-0.0300069444444462	0.0412569444444415
52	55.06	55.1178263888889	55.03625	0.0815763888888908	-0.0578263888888841
53	55.38	55.4093263888889	55.18	0.229326388888886	-0.0293263888888831
54	55.41	55.5046597222222	55.3208333333333	0.183826388888886	-0.0946597222222252
55	55.47	55.5174097222222	55.4620833333333	0.0553263888888906	-0.0474097222222269
56	55.58	55.6327430555556	55.6016666666667	0.0310763888888856	-0.0527430555555526
57	55.67	55.7471597222222	55.7433333333333	0.00382638888888624	-0.0771597222222198
58	55.97	55.9476597222222	55.895	0.0526597222222206	0.0223402777777721
59	56.03	56.0485763888889	56.0570833333333	-0.00850694444444014	-0.0185763888888886
60	56.06	56.0713263888889	56.2275	-0.156173611111109	-0.0113263888888895
61	56.08	56.1085763888889	56.4041666666667	-0.295590277777775	-0.0285763888888937
62	56.43	56.4343263888889	56.5816666666667	-0.147340277777775	-0.00432638888889159
63	56.65	56.7333263888889	56.7633333333333	-0.0300069444444462	-0.0833263888888851
64	56.96	57.0278263888889	56.94625	0.0815763888888908	-0.0678263888888893
65	57.37	57.3547430555556	57.1254166666667	0.229326388888886	0.0152569444444453
66	57.51	57.4863263888889	57.3025	0.183826388888886	0.0236736111111142
67	57.61	NA	NA	0.0553263888888906	NA
68	57.7	NA	NA	0.0310763888888856	NA
69	57.91	NA	NA	0.00382638888888624	NA
70	58.12	NA	NA	0.0526597222222206	NA
71	58.18	NA	NA	-0.00850694444444014	NA
72	58.16	NA	NA	-0.156173611111109	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 46.56 & NA & NA & -0.295590277777775 & NA \tabularnewline
2 & 46.72 & NA & NA & -0.147340277777775 & NA \tabularnewline
3 & 47.01 & NA & NA & -0.0300069444444462 & NA \tabularnewline
4 & 47.26 & NA & NA & 0.0815763888888908 & NA \tabularnewline
5 & 47.49 & NA & NA & 0.229326388888886 & NA \tabularnewline
6 & 47.51 & NA & NA & 0.183826388888886 & NA \tabularnewline
7 & 47.52 & 47.5599097222222 & 47.5045833333333 & 0.0553263888888906 & -0.0399097222222125 \tabularnewline
8 & 47.66 & 47.6614930555556 & 47.6304166666667 & 0.0310763888888856 & -0.00149305555555657 \tabularnewline
9 & 47.71 & 47.7692430555556 & 47.7654166666667 & 0.00382638888888624 & -0.0592430555555623 \tabularnewline
10 & 47.87 & 47.9593263888889 & 47.9066666666667 & 0.0526597222222206 & -0.0893263888888924 \tabularnewline
11 & 48 & 48.0377430555556 & 48.04625 & -0.00850694444444014 & -0.037743055555552 \tabularnewline
12 & 48 & 48.0292430555556 & 48.1854166666667 & -0.156173611111109 & -0.0292430555555541 \tabularnewline
13 & 48.05 & 48.0314930555556 & 48.3270833333333 & -0.295590277777775 & 0.0185069444444466 \tabularnewline
14 & 48.25 & 48.3218263888889 & 48.4691666666667 & -0.147340277777775 & -0.071826388888887 \tabularnewline
15 & 48.72 & 48.5833263888889 & 48.6133333333333 & -0.0300069444444462 & 0.136673611111114 \tabularnewline
16 & 48.94 & 48.8399097222222 & 48.7583333333333 & 0.0815763888888908 & 0.100090277777781 \tabularnewline
17 & 49.16 & 49.1264097222222 & 48.8970833333333 & 0.229326388888886 & 0.0335902777777761 \tabularnewline
18 & 49.18 & 49.2184097222222 & 49.0345833333333 & 0.183826388888886 & -0.0384097222222266 \tabularnewline
19 & 49.25 & 49.2282430555556 & 49.1729166666667 & 0.0553263888888906 & 0.0217569444444337 \tabularnewline
20 & 49.34 & 49.3373263888889 & 49.30625 & 0.0310763888888856 & 0.00267361111112052 \tabularnewline
21 & 49.49 & 49.4317430555556 & 49.4279166666667 & 0.00382638888888624 & 0.0582569444444445 \tabularnewline
22 & 49.57 & 49.6022430555556 & 49.5495833333333 & 0.0526597222222206 & -0.0322430555555542 \tabularnewline
23 & 49.63 & 49.6710763888889 & 49.6795833333333 & -0.00850694444444014 & -0.0410763888888823 \tabularnewline
24 & 49.67 & 49.6696597222222 & 49.8258333333333 & -0.156173611111109 & 0.000340277777780784 \tabularnewline
25 & 49.7 & 49.6902430555556 & 49.9858333333333 & -0.295590277777775 & 0.00975694444444741 \tabularnewline
26 & 49.8 & 50.0039097222222 & 50.15125 & -0.147340277777775 & -0.203909722222228 \tabularnewline
27 & 50.09 & 50.2958263888889 & 50.3258333333333 & -0.0300069444444462 & -0.205826388888887 \tabularnewline
28 & 50.49 & 50.5994930555555 & 50.5179166666667 & 0.0815763888888908 & -0.109493055555546 \tabularnewline
29 & 50.73 & 50.9568263888889 & 50.7275 & 0.229326388888886 & -0.226826388888888 \tabularnewline
30 & 51.12 & 51.1217430555556 & 50.9379166666667 & 0.183826388888886 & -0.00174305555555776 \tabularnewline
31 & 51.15 & 51.2015763888889 & 51.14625 & 0.0553263888888906 & -0.0515763888888898 \tabularnewline
32 & 51.41 & 51.4035763888889 & 51.3725 & 0.0310763888888856 & 0.00642361111111001 \tabularnewline
33 & 51.61 & 51.6221597222222 & 51.6183333333333 & 0.00382638888888624 & -0.0121597222222221 \tabularnewline
34 & 52.06 & 51.9147430555556 & 51.8620833333333 & 0.0526597222222206 & 0.145256944444448 \tabularnewline
35 & 52.17 & 52.1010763888889 & 52.1095833333333 & -0.00850694444444014 & 0.0689236111111171 \tabularnewline
36 & 52.18 & 52.1929930555556 & 52.3491666666667 & -0.156173611111109 & -0.0129930555555546 \tabularnewline
37 & 52.19 & 52.2798263888889 & 52.5754166666667 & -0.295590277777775 & -0.0898263888888806 \tabularnewline
38 & 52.74 & 52.6480763888889 & 52.7954166666667 & -0.147340277777775 & 0.0919236111111132 \tabularnewline
39 & 53.05 & 52.9770763888889 & 53.0070833333333 & -0.0300069444444462 & 0.0729236111111078 \tabularnewline
40 & 53.38 & 53.2832430555556 & 53.2016666666667 & 0.0815763888888908 & 0.0967569444444365 \tabularnewline
41 & 53.78 & 53.6109930555556 & 53.3816666666667 & 0.229326388888886 & 0.169006944444448 \tabularnewline
42 & 53.82 & 53.7471597222222 & 53.5633333333333 & 0.183826388888886 & 0.0728402777777788 \tabularnewline
43 & 53.88 & 53.8011597222222 & 53.7458333333333 & 0.0553263888888906 & 0.078840277777779 \tabularnewline
44 & 53.96 & 53.9531597222222 & 53.9220833333333 & 0.0310763888888856 & 0.0068402777777834 \tabularnewline
45 & 54.14 & 54.0879930555556 & 54.0841666666667 & 0.00382638888888624 & 0.0520069444444431 \tabularnewline
46 & 54.2 & 54.2843263888889 & 54.2316666666667 & 0.0526597222222206 & -0.0843263888888899 \tabularnewline
47 & 54.35 & 54.3598263888889 & 54.3683333333333 & -0.00850694444444014 & -0.00982638888888943 \tabularnewline
48 & 54.36 & 54.3450763888889 & 54.50125 & -0.156173611111109 & 0.014923611111108 \tabularnewline
49 & 54.39 & 54.3381597222222 & 54.63375 & -0.295590277777775 & 0.0518402777777851 \tabularnewline
50 & 54.77 & 54.6201597222222 & 54.7675 & -0.147340277777775 & 0.149840277777777 \tabularnewline
51 & 54.91 & 54.8687430555556 & 54.89875 & -0.0300069444444462 & 0.0412569444444415 \tabularnewline
52 & 55.06 & 55.1178263888889 & 55.03625 & 0.0815763888888908 & -0.0578263888888841 \tabularnewline
53 & 55.38 & 55.4093263888889 & 55.18 & 0.229326388888886 & -0.0293263888888831 \tabularnewline
54 & 55.41 & 55.5046597222222 & 55.3208333333333 & 0.183826388888886 & -0.0946597222222252 \tabularnewline
55 & 55.47 & 55.5174097222222 & 55.4620833333333 & 0.0553263888888906 & -0.0474097222222269 \tabularnewline
56 & 55.58 & 55.6327430555556 & 55.6016666666667 & 0.0310763888888856 & -0.0527430555555526 \tabularnewline
57 & 55.67 & 55.7471597222222 & 55.7433333333333 & 0.00382638888888624 & -0.0771597222222198 \tabularnewline
58 & 55.97 & 55.9476597222222 & 55.895 & 0.0526597222222206 & 0.0223402777777721 \tabularnewline
59 & 56.03 & 56.0485763888889 & 56.0570833333333 & -0.00850694444444014 & -0.0185763888888886 \tabularnewline
60 & 56.06 & 56.0713263888889 & 56.2275 & -0.156173611111109 & -0.0113263888888895 \tabularnewline
61 & 56.08 & 56.1085763888889 & 56.4041666666667 & -0.295590277777775 & -0.0285763888888937 \tabularnewline
62 & 56.43 & 56.4343263888889 & 56.5816666666667 & -0.147340277777775 & -0.00432638888889159 \tabularnewline
63 & 56.65 & 56.7333263888889 & 56.7633333333333 & -0.0300069444444462 & -0.0833263888888851 \tabularnewline
64 & 56.96 & 57.0278263888889 & 56.94625 & 0.0815763888888908 & -0.0678263888888893 \tabularnewline
65 & 57.37 & 57.3547430555556 & 57.1254166666667 & 0.229326388888886 & 0.0152569444444453 \tabularnewline
66 & 57.51 & 57.4863263888889 & 57.3025 & 0.183826388888886 & 0.0236736111111142 \tabularnewline
67 & 57.61 & NA & NA & 0.0553263888888906 & NA \tabularnewline
68 & 57.7 & NA & NA & 0.0310763888888856 & NA \tabularnewline
69 & 57.91 & NA & NA & 0.00382638888888624 & NA \tabularnewline
70 & 58.12 & NA & NA & 0.0526597222222206 & NA \tabularnewline
71 & 58.18 & NA & NA & -0.00850694444444014 & NA \tabularnewline
72 & 58.16 & NA & NA & -0.156173611111109 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205227&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]46.56[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.295590277777775[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]46.72[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.147340277777775[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]47.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0300069444444462[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]47.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0815763888888908[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]47.49[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.229326388888886[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]47.51[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.183826388888886[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]47.52[/C][C]47.5599097222222[/C][C]47.5045833333333[/C][C]0.0553263888888906[/C][C]-0.0399097222222125[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]47.66[/C][C]47.6614930555556[/C][C]47.6304166666667[/C][C]0.0310763888888856[/C][C]-0.00149305555555657[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]47.71[/C][C]47.7692430555556[/C][C]47.7654166666667[/C][C]0.00382638888888624[/C][C]-0.0592430555555623[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]47.87[/C][C]47.9593263888889[/C][C]47.9066666666667[/C][C]0.0526597222222206[/C][C]-0.0893263888888924[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]48[/C][C]48.0377430555556[/C][C]48.04625[/C][C]-0.00850694444444014[/C][C]-0.037743055555552[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]48[/C][C]48.0292430555556[/C][C]48.1854166666667[/C][C]-0.156173611111109[/C][C]-0.0292430555555541[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]48.05[/C][C]48.0314930555556[/C][C]48.3270833333333[/C][C]-0.295590277777775[/C][C]0.0185069444444466[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]48.25[/C][C]48.3218263888889[/C][C]48.4691666666667[/C][C]-0.147340277777775[/C][C]-0.071826388888887[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]48.72[/C][C]48.5833263888889[/C][C]48.6133333333333[/C][C]-0.0300069444444462[/C][C]0.136673611111114[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]48.94[/C][C]48.8399097222222[/C][C]48.7583333333333[/C][C]0.0815763888888908[/C][C]0.100090277777781[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]49.16[/C][C]49.1264097222222[/C][C]48.8970833333333[/C][C]0.229326388888886[/C][C]0.0335902777777761[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]49.18[/C][C]49.2184097222222[/C][C]49.0345833333333[/C][C]0.183826388888886[/C][C]-0.0384097222222266[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]49.25[/C][C]49.2282430555556[/C][C]49.1729166666667[/C][C]0.0553263888888906[/C][C]0.0217569444444337[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]49.34[/C][C]49.3373263888889[/C][C]49.30625[/C][C]0.0310763888888856[/C][C]0.00267361111112052[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]49.49[/C][C]49.4317430555556[/C][C]49.4279166666667[/C][C]0.00382638888888624[/C][C]0.0582569444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]49.57[/C][C]49.6022430555556[/C][C]49.5495833333333[/C][C]0.0526597222222206[/C][C]-0.0322430555555542[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]49.63[/C][C]49.6710763888889[/C][C]49.6795833333333[/C][C]-0.00850694444444014[/C][C]-0.0410763888888823[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]49.67[/C][C]49.6696597222222[/C][C]49.8258333333333[/C][C]-0.156173611111109[/C][C]0.000340277777780784[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]49.7[/C][C]49.6902430555556[/C][C]49.9858333333333[/C][C]-0.295590277777775[/C][C]0.00975694444444741[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]49.8[/C][C]50.0039097222222[/C][C]50.15125[/C][C]-0.147340277777775[/C][C]-0.203909722222228[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]50.09[/C][C]50.2958263888889[/C][C]50.3258333333333[/C][C]-0.0300069444444462[/C][C]-0.205826388888887[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]50.49[/C][C]50.5994930555555[/C][C]50.5179166666667[/C][C]0.0815763888888908[/C][C]-0.109493055555546[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]50.73[/C][C]50.9568263888889[/C][C]50.7275[/C][C]0.229326388888886[/C][C]-0.226826388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]51.12[/C][C]51.1217430555556[/C][C]50.9379166666667[/C][C]0.183826388888886[/C][C]-0.00174305555555776[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]51.15[/C][C]51.2015763888889[/C][C]51.14625[/C][C]0.0553263888888906[/C][C]-0.0515763888888898[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]51.41[/C][C]51.4035763888889[/C][C]51.3725[/C][C]0.0310763888888856[/C][C]0.00642361111111001[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]51.61[/C][C]51.6221597222222[/C][C]51.6183333333333[/C][C]0.00382638888888624[/C][C]-0.0121597222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]52.06[/C][C]51.9147430555556[/C][C]51.8620833333333[/C][C]0.0526597222222206[/C][C]0.145256944444448[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]52.17[/C][C]52.1010763888889[/C][C]52.1095833333333[/C][C]-0.00850694444444014[/C][C]0.0689236111111171[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]52.18[/C][C]52.1929930555556[/C][C]52.3491666666667[/C][C]-0.156173611111109[/C][C]-0.0129930555555546[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]52.19[/C][C]52.2798263888889[/C][C]52.5754166666667[/C][C]-0.295590277777775[/C][C]-0.0898263888888806[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]52.74[/C][C]52.6480763888889[/C][C]52.7954166666667[/C][C]-0.147340277777775[/C][C]0.0919236111111132[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]53.05[/C][C]52.9770763888889[/C][C]53.0070833333333[/C][C]-0.0300069444444462[/C][C]0.0729236111111078[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]53.38[/C][C]53.2832430555556[/C][C]53.2016666666667[/C][C]0.0815763888888908[/C][C]0.0967569444444365[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]53.78[/C][C]53.6109930555556[/C][C]53.3816666666667[/C][C]0.229326388888886[/C][C]0.169006944444448[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]53.82[/C][C]53.7471597222222[/C][C]53.5633333333333[/C][C]0.183826388888886[/C][C]0.0728402777777788[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]53.88[/C][C]53.8011597222222[/C][C]53.7458333333333[/C][C]0.0553263888888906[/C][C]0.078840277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]53.96[/C][C]53.9531597222222[/C][C]53.9220833333333[/C][C]0.0310763888888856[/C][C]0.0068402777777834[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]54.14[/C][C]54.0879930555556[/C][C]54.0841666666667[/C][C]0.00382638888888624[/C][C]0.0520069444444431[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]54.2[/C][C]54.2843263888889[/C][C]54.2316666666667[/C][C]0.0526597222222206[/C][C]-0.0843263888888899[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]54.35[/C][C]54.3598263888889[/C][C]54.3683333333333[/C][C]-0.00850694444444014[/C][C]-0.00982638888888943[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]54.36[/C][C]54.3450763888889[/C][C]54.50125[/C][C]-0.156173611111109[/C][C]0.014923611111108[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]54.39[/C][C]54.3381597222222[/C][C]54.63375[/C][C]-0.295590277777775[/C][C]0.0518402777777851[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]54.77[/C][C]54.6201597222222[/C][C]54.7675[/C][C]-0.147340277777775[/C][C]0.149840277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]54.91[/C][C]54.8687430555556[/C][C]54.89875[/C][C]-0.0300069444444462[/C][C]0.0412569444444415[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]55.06[/C][C]55.1178263888889[/C][C]55.03625[/C][C]0.0815763888888908[/C][C]-0.0578263888888841[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]55.38[/C][C]55.4093263888889[/C][C]55.18[/C][C]0.229326388888886[/C][C]-0.0293263888888831[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]55.41[/C][C]55.5046597222222[/C][C]55.3208333333333[/C][C]0.183826388888886[/C][C]-0.0946597222222252[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]55.47[/C][C]55.5174097222222[/C][C]55.4620833333333[/C][C]0.0553263888888906[/C][C]-0.0474097222222269[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]55.58[/C][C]55.6327430555556[/C][C]55.6016666666667[/C][C]0.0310763888888856[/C][C]-0.0527430555555526[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]55.67[/C][C]55.7471597222222[/C][C]55.7433333333333[/C][C]0.00382638888888624[/C][C]-0.0771597222222198[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]55.97[/C][C]55.9476597222222[/C][C]55.895[/C][C]0.0526597222222206[/C][C]0.0223402777777721[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]56.03[/C][C]56.0485763888889[/C][C]56.0570833333333[/C][C]-0.00850694444444014[/C][C]-0.0185763888888886[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]56.06[/C][C]56.0713263888889[/C][C]56.2275[/C][C]-0.156173611111109[/C][C]-0.0113263888888895[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]56.08[/C][C]56.1085763888889[/C][C]56.4041666666667[/C][C]-0.295590277777775[/C][C]-0.0285763888888937[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]56.43[/C][C]56.4343263888889[/C][C]56.5816666666667[/C][C]-0.147340277777775[/C][C]-0.00432638888889159[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]56.65[/C][C]56.7333263888889[/C][C]56.7633333333333[/C][C]-0.0300069444444462[/C][C]-0.0833263888888851[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]56.96[/C][C]57.0278263888889[/C][C]56.94625[/C][C]0.0815763888888908[/C][C]-0.0678263888888893[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]57.37[/C][C]57.3547430555556[/C][C]57.1254166666667[/C][C]0.229326388888886[/C][C]0.0152569444444453[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]57.51[/C][C]57.4863263888889[/C][C]57.3025[/C][C]0.183826388888886[/C][C]0.0236736111111142[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]57.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0553263888888906[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]57.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0310763888888856[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]57.91[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00382638888888624[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]58.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0526597222222206[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]58.18[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00850694444444014[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]58.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.156173611111109[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205227&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=205227&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	46.56	NA	NA	-0.295590277777775	NA
2	46.72	NA	NA	-0.147340277777775	NA
3	47.01	NA	NA	-0.0300069444444462	NA
4	47.26	NA	NA	0.0815763888888908	NA
5	47.49	NA	NA	0.229326388888886	NA
6	47.51	NA	NA	0.183826388888886	NA
7	47.52	47.5599097222222	47.5045833333333	0.0553263888888906	-0.0399097222222125
8	47.66	47.6614930555556	47.6304166666667	0.0310763888888856	-0.00149305555555657
9	47.71	47.7692430555556	47.7654166666667	0.00382638888888624	-0.0592430555555623
10	47.87	47.9593263888889	47.9066666666667	0.0526597222222206	-0.0893263888888924
11	48	48.0377430555556	48.04625	-0.00850694444444014	-0.037743055555552
12	48	48.0292430555556	48.1854166666667	-0.156173611111109	-0.0292430555555541
13	48.05	48.0314930555556	48.3270833333333	-0.295590277777775	0.0185069444444466
14	48.25	48.3218263888889	48.4691666666667	-0.147340277777775	-0.071826388888887
15	48.72	48.5833263888889	48.6133333333333	-0.0300069444444462	0.136673611111114
16	48.94	48.8399097222222	48.7583333333333	0.0815763888888908	0.100090277777781
17	49.16	49.1264097222222	48.8970833333333	0.229326388888886	0.0335902777777761
18	49.18	49.2184097222222	49.0345833333333	0.183826388888886	-0.0384097222222266
19	49.25	49.2282430555556	49.1729166666667	0.0553263888888906	0.0217569444444337
20	49.34	49.3373263888889	49.30625	0.0310763888888856	0.00267361111112052
21	49.49	49.4317430555556	49.4279166666667	0.00382638888888624	0.0582569444444445
22	49.57	49.6022430555556	49.5495833333333	0.0526597222222206	-0.0322430555555542
23	49.63	49.6710763888889	49.6795833333333	-0.00850694444444014	-0.0410763888888823
24	49.67	49.6696597222222	49.8258333333333	-0.156173611111109	0.000340277777780784
25	49.7	49.6902430555556	49.9858333333333	-0.295590277777775	0.00975694444444741
26	49.8	50.0039097222222	50.15125	-0.147340277777775	-0.203909722222228
27	50.09	50.2958263888889	50.3258333333333	-0.0300069444444462	-0.205826388888887
28	50.49	50.5994930555555	50.5179166666667	0.0815763888888908	-0.109493055555546
29	50.73	50.9568263888889	50.7275	0.229326388888886	-0.226826388888888
30	51.12	51.1217430555556	50.9379166666667	0.183826388888886	-0.00174305555555776
31	51.15	51.2015763888889	51.14625	0.0553263888888906	-0.0515763888888898
32	51.41	51.4035763888889	51.3725	0.0310763888888856	0.00642361111111001
33	51.61	51.6221597222222	51.6183333333333	0.00382638888888624	-0.0121597222222221
34	52.06	51.9147430555556	51.8620833333333	0.0526597222222206	0.145256944444448
35	52.17	52.1010763888889	52.1095833333333	-0.00850694444444014	0.0689236111111171
36	52.18	52.1929930555556	52.3491666666667	-0.156173611111109	-0.0129930555555546
37	52.19	52.2798263888889	52.5754166666667	-0.295590277777775	-0.0898263888888806
38	52.74	52.6480763888889	52.7954166666667	-0.147340277777775	0.0919236111111132
39	53.05	52.9770763888889	53.0070833333333	-0.0300069444444462	0.0729236111111078
40	53.38	53.2832430555556	53.2016666666667	0.0815763888888908	0.0967569444444365
41	53.78	53.6109930555556	53.3816666666667	0.229326388888886	0.169006944444448
42	53.82	53.7471597222222	53.5633333333333	0.183826388888886	0.0728402777777788
43	53.88	53.8011597222222	53.7458333333333	0.0553263888888906	0.078840277777779
44	53.96	53.9531597222222	53.9220833333333	0.0310763888888856	0.0068402777777834
45	54.14	54.0879930555556	54.0841666666667	0.00382638888888624	0.0520069444444431
46	54.2	54.2843263888889	54.2316666666667	0.0526597222222206	-0.0843263888888899
47	54.35	54.3598263888889	54.3683333333333	-0.00850694444444014	-0.00982638888888943
48	54.36	54.3450763888889	54.50125	-0.156173611111109	0.014923611111108
49	54.39	54.3381597222222	54.63375	-0.295590277777775	0.0518402777777851
50	54.77	54.6201597222222	54.7675	-0.147340277777775	0.149840277777777
51	54.91	54.8687430555556	54.89875	-0.0300069444444462	0.0412569444444415
52	55.06	55.1178263888889	55.03625	0.0815763888888908	-0.0578263888888841
53	55.38	55.4093263888889	55.18	0.229326388888886	-0.0293263888888831
54	55.41	55.5046597222222	55.3208333333333	0.183826388888886	-0.0946597222222252
55	55.47	55.5174097222222	55.4620833333333	0.0553263888888906	-0.0474097222222269
56	55.58	55.6327430555556	55.6016666666667	0.0310763888888856	-0.0527430555555526
57	55.67	55.7471597222222	55.7433333333333	0.00382638888888624	-0.0771597222222198
58	55.97	55.9476597222222	55.895	0.0526597222222206	0.0223402777777721
59	56.03	56.0485763888889	56.0570833333333	-0.00850694444444014	-0.0185763888888886
60	56.06	56.0713263888889	56.2275	-0.156173611111109	-0.0113263888888895
61	56.08	56.1085763888889	56.4041666666667	-0.295590277777775	-0.0285763888888937
62	56.43	56.4343263888889	56.5816666666667	-0.147340277777775	-0.00432638888889159
63	56.65	56.7333263888889	56.7633333333333	-0.0300069444444462	-0.0833263888888851
64	56.96	57.0278263888889	56.94625	0.0815763888888908	-0.0678263888888893
65	57.37	57.3547430555556	57.1254166666667	0.229326388888886	0.0152569444444453
66	57.51	57.4863263888889	57.3025	0.183826388888886	0.0236736111111142
67	57.61	NA	NA	0.0553263888888906	NA
68	57.7	NA	NA	0.0310763888888856	NA
69	57.91	NA	NA	0.00382638888888624	NA
70	58.12	NA	NA	0.0526597222222206	NA
71	58.18	NA	NA	-0.00850694444444014	NA
72	58.16	NA	NA	-0.156173611111109	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