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 11:32:03 -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/t13580088352tpdtic0hyvw391.htm/, Retrieved Sat, 27 Apr 2024 18:42:34 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205242, Retrieved Sat, 27 Apr 2024 18:42:34 +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

105

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

-       [Classical Decomposition] [] [2013-01-12 16:32:03] [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	4 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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205242&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]4 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=205242&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=205242&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	4 seconds
R Server	'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	33.7	NA	NA	-0.641604166666664	NA
2	34.59	NA	NA	-0.555604166666664	NA
3	35.1	NA	NA	-0.1964375	NA
4	35.87	NA	NA	0.229895833333331	NA
5	37.15	NA	NA	0.339812499999995	NA
6	37.61	NA	NA	0.0268125000000001	NA
7	37.97	37.9713125	37.7275	0.243812500000002	-0.00131250000000449
8	38.94	38.3832291666667	38.2591666666667	0.124062500000001	0.556770833333339
9	39.18	38.9285625	38.7845833333333	0.143979166666665	0.251437499999994
10	39.49	39.5678958333333	39.2920833333333	0.275812500000001	-0.0778958333333293
11	39.86	39.8834791666667	39.73375	0.149729166666666	-0.0234791666666609
12	40.02	39.9738958333333	40.1141666666667	-0.140270833333333	0.0461041666666731
13	40.2	39.8350625	40.4766666666667	-0.641604166666664	0.364937500000011
14	40.85	40.2548125	40.8104166666667	-0.555604166666664	0.595187499999994
15	41.45	40.9185625	41.115	-0.1964375	0.53143750000001
16	41.7	41.6457291666667	41.4158333333333	0.229895833333331	0.0542708333333408
17	41.92	42.0568958333333	41.7170833333333	0.339812499999995	-0.136895833333327
18	41.97	42.0438958333333	42.0170833333333	0.0268125000000001	-0.0738958333333315
19	42.31	42.5613125	42.3175	0.243812500000002	-0.251312499999997
20	42.61	42.7457291666667	42.6216666666667	0.124062500000001	-0.135729166666664
21	42.82	43.1064791666667	42.9625	0.143979166666665	-0.286479166666666
22	43.07	43.6991458333333	43.4233333333333	0.275812500000001	-0.629145833333325
23	43.51	44.1588958333333	44.0091666666667	0.149729166666666	-0.648895833333334
24	43.57	44.5338958333333	44.6741666666667	-0.140270833333333	-0.963895833333325
25	43.86	44.7204791666667	45.3620833333333	-0.641604166666664	-0.860479166666664
26	44.49	45.4760625	46.0316666666667	-0.555604166666664	-0.986062499999996
27	45.99	46.5218958333333	46.7183333333333	-0.1964375	-0.531895833333323
28	48.22	47.6686458333333	47.43875	0.229895833333331	0.551354166666663
29	49.46	48.5181458333333	48.1783333333333	0.339812499999995	0.941854166666666
30	50.39	48.9601458333333	48.9333333333333	0.0268125000000001	1.42985416666667
31	50.4	49.9283958333333	49.6845833333333	0.243812500000002	0.471604166666658
32	50.59	50.5573958333333	50.4333333333333	0.124062500000001	0.0326041666666725
33	51.32	51.2948125	51.1508333333333	0.143979166666665	0.0251875000000013
34	51.86	52.0391458333333	51.7633333333333	0.275812500000001	-0.179145833333337
35	52.47	52.4480625	52.2983333333333	0.149729166666666	0.0219374999999999
36	52.73	52.6551458333333	52.7954166666667	-0.140270833333333	0.0748541666666611
37	52.73	52.6508958333333	53.2925	-0.641604166666664	0.0791041666666672
38	53.59	53.2668958333333	53.8225	-0.555604166666664	0.323104166666674
39	54.11	54.1448125	54.34125	-0.1964375	-0.0348124999999939
40	54.8	55.0719791666667	54.8420833333333	0.229895833333331	-0.271979166666668
41	55.72	55.6768958333333	55.3370833333333	0.339812499999995	0.04310416666668
42	56.06	55.8572291666667	55.8304166666667	0.0268125000000001	0.202770833333346
43	56.66	56.5858958333333	56.3420833333333	0.243812500000002	0.0741041666666646
44	57.05	56.9761458333333	56.8520833333333	0.124062500000001	0.0738541666666706
45	57.31	57.5514791666667	57.4075	0.143979166666665	-0.241479166666657
46	57.89	58.3016458333333	58.0258333333333	0.275812500000001	-0.411645833333317
47	58.32	58.8101458333333	58.6604166666667	0.149729166666666	-0.490145833333322
48	58.72	59.1897291666667	59.33	-0.140270833333333	-0.469729166666653
49	59.02	59.4204791666667	60.0620833333333	-0.641604166666664	-0.400479166666649
50	59.54	60.2998125	60.8554166666667	-0.555604166666664	-0.759812499999995
51	61.49	61.5468958333333	61.7433333333333	-0.1964375	-0.0568958333333214
52	62.26	63.0115625	62.7816666666667	0.229895833333331	-0.751562499999999
53	63.49	64.2602291666667	63.9204166666667	0.339812499999995	-0.77022916666666
54	64.36	65.1401458333333	65.1133333333333	0.0268125000000001	-0.780145833333336
55	65.93	66.5754791666667	66.3316666666666	0.243812500000002	-0.645479166666647
56	66.82	67.6998958333333	67.5758333333333	0.124062500000001	-0.879895833333336
57	68.85	68.9510625	68.8070833333333	0.143979166666665	-0.101062499999998
58	71.27	70.3245625	70.04875	0.275812500000001	0.945437499999997
59	72.27	71.4818125	71.3320833333333	0.149729166666666	0.788187500000006
60	73.4	72.4397291666667	72.58	-0.140270833333333	0.960270833333325
61	73.58	73.1154791666667	73.7570833333333	-0.641604166666664	0.464520833333339
62	74.84	74.3648125	74.9204166666667	-0.555604166666664	0.475187500000004
63	75.74	76.0002291666667	76.1966666666667	-0.1964375	-0.260229166666676
64	77.81	77.7444791666667	77.5145833333333	0.229895833333331	0.0655208333333519
65	78.74	79.1702291666667	78.8304166666667	0.339812499999995	-0.430229166666663
66	79.06	80.1909791666667	80.1641666666667	0.0268125000000001	-1.13097916666666
67	79.48	NA	NA	0.243812500000002	NA
68	81.19	NA	NA	0.124062500000001	NA
69	85.11	NA	NA	0.143979166666665	NA
70	86.64	NA	NA	0.275812500000001	NA
71	88.48	NA	NA	0.149729166666666	NA
72	89.2	NA	NA	-0.140270833333333	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 33.7 & NA & NA & -0.641604166666664 & NA \tabularnewline
2 & 34.59 & NA & NA & -0.555604166666664 & NA \tabularnewline
3 & 35.1 & NA & NA & -0.1964375 & NA \tabularnewline
4 & 35.87 & NA & NA & 0.229895833333331 & NA \tabularnewline
5 & 37.15 & NA & NA & 0.339812499999995 & NA \tabularnewline
6 & 37.61 & NA & NA & 0.0268125000000001 & NA \tabularnewline
7 & 37.97 & 37.9713125 & 37.7275 & 0.243812500000002 & -0.00131250000000449 \tabularnewline
8 & 38.94 & 38.3832291666667 & 38.2591666666667 & 0.124062500000001 & 0.556770833333339 \tabularnewline
9 & 39.18 & 38.9285625 & 38.7845833333333 & 0.143979166666665 & 0.251437499999994 \tabularnewline
10 & 39.49 & 39.5678958333333 & 39.2920833333333 & 0.275812500000001 & -0.0778958333333293 \tabularnewline
11 & 39.86 & 39.8834791666667 & 39.73375 & 0.149729166666666 & -0.0234791666666609 \tabularnewline
12 & 40.02 & 39.9738958333333 & 40.1141666666667 & -0.140270833333333 & 0.0461041666666731 \tabularnewline
13 & 40.2 & 39.8350625 & 40.4766666666667 & -0.641604166666664 & 0.364937500000011 \tabularnewline
14 & 40.85 & 40.2548125 & 40.8104166666667 & -0.555604166666664 & 0.595187499999994 \tabularnewline
15 & 41.45 & 40.9185625 & 41.115 & -0.1964375 & 0.53143750000001 \tabularnewline
16 & 41.7 & 41.6457291666667 & 41.4158333333333 & 0.229895833333331 & 0.0542708333333408 \tabularnewline
17 & 41.92 & 42.0568958333333 & 41.7170833333333 & 0.339812499999995 & -0.136895833333327 \tabularnewline
18 & 41.97 & 42.0438958333333 & 42.0170833333333 & 0.0268125000000001 & -0.0738958333333315 \tabularnewline
19 & 42.31 & 42.5613125 & 42.3175 & 0.243812500000002 & -0.251312499999997 \tabularnewline
20 & 42.61 & 42.7457291666667 & 42.6216666666667 & 0.124062500000001 & -0.135729166666664 \tabularnewline
21 & 42.82 & 43.1064791666667 & 42.9625 & 0.143979166666665 & -0.286479166666666 \tabularnewline
22 & 43.07 & 43.6991458333333 & 43.4233333333333 & 0.275812500000001 & -0.629145833333325 \tabularnewline
23 & 43.51 & 44.1588958333333 & 44.0091666666667 & 0.149729166666666 & -0.648895833333334 \tabularnewline
24 & 43.57 & 44.5338958333333 & 44.6741666666667 & -0.140270833333333 & -0.963895833333325 \tabularnewline
25 & 43.86 & 44.7204791666667 & 45.3620833333333 & -0.641604166666664 & -0.860479166666664 \tabularnewline
26 & 44.49 & 45.4760625 & 46.0316666666667 & -0.555604166666664 & -0.986062499999996 \tabularnewline
27 & 45.99 & 46.5218958333333 & 46.7183333333333 & -0.1964375 & -0.531895833333323 \tabularnewline
28 & 48.22 & 47.6686458333333 & 47.43875 & 0.229895833333331 & 0.551354166666663 \tabularnewline
29 & 49.46 & 48.5181458333333 & 48.1783333333333 & 0.339812499999995 & 0.941854166666666 \tabularnewline
30 & 50.39 & 48.9601458333333 & 48.9333333333333 & 0.0268125000000001 & 1.42985416666667 \tabularnewline
31 & 50.4 & 49.9283958333333 & 49.6845833333333 & 0.243812500000002 & 0.471604166666658 \tabularnewline
32 & 50.59 & 50.5573958333333 & 50.4333333333333 & 0.124062500000001 & 0.0326041666666725 \tabularnewline
33 & 51.32 & 51.2948125 & 51.1508333333333 & 0.143979166666665 & 0.0251875000000013 \tabularnewline
34 & 51.86 & 52.0391458333333 & 51.7633333333333 & 0.275812500000001 & -0.179145833333337 \tabularnewline
35 & 52.47 & 52.4480625 & 52.2983333333333 & 0.149729166666666 & 0.0219374999999999 \tabularnewline
36 & 52.73 & 52.6551458333333 & 52.7954166666667 & -0.140270833333333 & 0.0748541666666611 \tabularnewline
37 & 52.73 & 52.6508958333333 & 53.2925 & -0.641604166666664 & 0.0791041666666672 \tabularnewline
38 & 53.59 & 53.2668958333333 & 53.8225 & -0.555604166666664 & 0.323104166666674 \tabularnewline
39 & 54.11 & 54.1448125 & 54.34125 & -0.1964375 & -0.0348124999999939 \tabularnewline
40 & 54.8 & 55.0719791666667 & 54.8420833333333 & 0.229895833333331 & -0.271979166666668 \tabularnewline
41 & 55.72 & 55.6768958333333 & 55.3370833333333 & 0.339812499999995 & 0.04310416666668 \tabularnewline
42 & 56.06 & 55.8572291666667 & 55.8304166666667 & 0.0268125000000001 & 0.202770833333346 \tabularnewline
43 & 56.66 & 56.5858958333333 & 56.3420833333333 & 0.243812500000002 & 0.0741041666666646 \tabularnewline
44 & 57.05 & 56.9761458333333 & 56.8520833333333 & 0.124062500000001 & 0.0738541666666706 \tabularnewline
45 & 57.31 & 57.5514791666667 & 57.4075 & 0.143979166666665 & -0.241479166666657 \tabularnewline
46 & 57.89 & 58.3016458333333 & 58.0258333333333 & 0.275812500000001 & -0.411645833333317 \tabularnewline
47 & 58.32 & 58.8101458333333 & 58.6604166666667 & 0.149729166666666 & -0.490145833333322 \tabularnewline
48 & 58.72 & 59.1897291666667 & 59.33 & -0.140270833333333 & -0.469729166666653 \tabularnewline
49 & 59.02 & 59.4204791666667 & 60.0620833333333 & -0.641604166666664 & -0.400479166666649 \tabularnewline
50 & 59.54 & 60.2998125 & 60.8554166666667 & -0.555604166666664 & -0.759812499999995 \tabularnewline
51 & 61.49 & 61.5468958333333 & 61.7433333333333 & -0.1964375 & -0.0568958333333214 \tabularnewline
52 & 62.26 & 63.0115625 & 62.7816666666667 & 0.229895833333331 & -0.751562499999999 \tabularnewline
53 & 63.49 & 64.2602291666667 & 63.9204166666667 & 0.339812499999995 & -0.77022916666666 \tabularnewline
54 & 64.36 & 65.1401458333333 & 65.1133333333333 & 0.0268125000000001 & -0.780145833333336 \tabularnewline
55 & 65.93 & 66.5754791666667 & 66.3316666666666 & 0.243812500000002 & -0.645479166666647 \tabularnewline
56 & 66.82 & 67.6998958333333 & 67.5758333333333 & 0.124062500000001 & -0.879895833333336 \tabularnewline
57 & 68.85 & 68.9510625 & 68.8070833333333 & 0.143979166666665 & -0.101062499999998 \tabularnewline
58 & 71.27 & 70.3245625 & 70.04875 & 0.275812500000001 & 0.945437499999997 \tabularnewline
59 & 72.27 & 71.4818125 & 71.3320833333333 & 0.149729166666666 & 0.788187500000006 \tabularnewline
60 & 73.4 & 72.4397291666667 & 72.58 & -0.140270833333333 & 0.960270833333325 \tabularnewline
61 & 73.58 & 73.1154791666667 & 73.7570833333333 & -0.641604166666664 & 0.464520833333339 \tabularnewline
62 & 74.84 & 74.3648125 & 74.9204166666667 & -0.555604166666664 & 0.475187500000004 \tabularnewline
63 & 75.74 & 76.0002291666667 & 76.1966666666667 & -0.1964375 & -0.260229166666676 \tabularnewline
64 & 77.81 & 77.7444791666667 & 77.5145833333333 & 0.229895833333331 & 0.0655208333333519 \tabularnewline
65 & 78.74 & 79.1702291666667 & 78.8304166666667 & 0.339812499999995 & -0.430229166666663 \tabularnewline
66 & 79.06 & 80.1909791666667 & 80.1641666666667 & 0.0268125000000001 & -1.13097916666666 \tabularnewline
67 & 79.48 & NA & NA & 0.243812500000002 & NA \tabularnewline
68 & 81.19 & NA & NA & 0.124062500000001 & NA \tabularnewline
69 & 85.11 & NA & NA & 0.143979166666665 & NA \tabularnewline
70 & 86.64 & NA & NA & 0.275812500000001 & NA \tabularnewline
71 & 88.48 & NA & NA & 0.149729166666666 & NA \tabularnewline
72 & 89.2 & NA & NA & -0.140270833333333 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205242&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]33.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.641604166666664[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]34.59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.555604166666664[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]35.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.1964375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]35.87[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.229895833333331[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]37.15[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.339812499999995[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]37.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0268125000000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]37.97[/C][C]37.9713125[/C][C]37.7275[/C][C]0.243812500000002[/C][C]-0.00131250000000449[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]38.94[/C][C]38.3832291666667[/C][C]38.2591666666667[/C][C]0.124062500000001[/C][C]0.556770833333339[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]39.18[/C][C]38.9285625[/C][C]38.7845833333333[/C][C]0.143979166666665[/C][C]0.251437499999994[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]39.49[/C][C]39.5678958333333[/C][C]39.2920833333333[/C][C]0.275812500000001[/C][C]-0.0778958333333293[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]39.86[/C][C]39.8834791666667[/C][C]39.73375[/C][C]0.149729166666666[/C][C]-0.0234791666666609[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]40.02[/C][C]39.9738958333333[/C][C]40.1141666666667[/C][C]-0.140270833333333[/C][C]0.0461041666666731[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]40.2[/C][C]39.8350625[/C][C]40.4766666666667[/C][C]-0.641604166666664[/C][C]0.364937500000011[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]40.85[/C][C]40.2548125[/C][C]40.8104166666667[/C][C]-0.555604166666664[/C][C]0.595187499999994[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]41.45[/C][C]40.9185625[/C][C]41.115[/C][C]-0.1964375[/C][C]0.53143750000001[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]41.7[/C][C]41.6457291666667[/C][C]41.4158333333333[/C][C]0.229895833333331[/C][C]0.0542708333333408[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]41.92[/C][C]42.0568958333333[/C][C]41.7170833333333[/C][C]0.339812499999995[/C][C]-0.136895833333327[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]41.97[/C][C]42.0438958333333[/C][C]42.0170833333333[/C][C]0.0268125000000001[/C][C]-0.0738958333333315[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]42.31[/C][C]42.5613125[/C][C]42.3175[/C][C]0.243812500000002[/C][C]-0.251312499999997[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]42.61[/C][C]42.7457291666667[/C][C]42.6216666666667[/C][C]0.124062500000001[/C][C]-0.135729166666664[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]42.82[/C][C]43.1064791666667[/C][C]42.9625[/C][C]0.143979166666665[/C][C]-0.286479166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]43.07[/C][C]43.6991458333333[/C][C]43.4233333333333[/C][C]0.275812500000001[/C][C]-0.629145833333325[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]43.51[/C][C]44.1588958333333[/C][C]44.0091666666667[/C][C]0.149729166666666[/C][C]-0.648895833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]43.57[/C][C]44.5338958333333[/C][C]44.6741666666667[/C][C]-0.140270833333333[/C][C]-0.963895833333325[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]43.86[/C][C]44.7204791666667[/C][C]45.3620833333333[/C][C]-0.641604166666664[/C][C]-0.860479166666664[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]44.49[/C][C]45.4760625[/C][C]46.0316666666667[/C][C]-0.555604166666664[/C][C]-0.986062499999996[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]45.99[/C][C]46.5218958333333[/C][C]46.7183333333333[/C][C]-0.1964375[/C][C]-0.531895833333323[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]48.22[/C][C]47.6686458333333[/C][C]47.43875[/C][C]0.229895833333331[/C][C]0.551354166666663[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]49.46[/C][C]48.5181458333333[/C][C]48.1783333333333[/C][C]0.339812499999995[/C][C]0.941854166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]50.39[/C][C]48.9601458333333[/C][C]48.9333333333333[/C][C]0.0268125000000001[/C][C]1.42985416666667[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]50.4[/C][C]49.9283958333333[/C][C]49.6845833333333[/C][C]0.243812500000002[/C][C]0.471604166666658[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]50.59[/C][C]50.5573958333333[/C][C]50.4333333333333[/C][C]0.124062500000001[/C][C]0.0326041666666725[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]51.32[/C][C]51.2948125[/C][C]51.1508333333333[/C][C]0.143979166666665[/C][C]0.0251875000000013[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]51.86[/C][C]52.0391458333333[/C][C]51.7633333333333[/C][C]0.275812500000001[/C][C]-0.179145833333337[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]52.47[/C][C]52.4480625[/C][C]52.2983333333333[/C][C]0.149729166666666[/C][C]0.0219374999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]52.73[/C][C]52.6551458333333[/C][C]52.7954166666667[/C][C]-0.140270833333333[/C][C]0.0748541666666611[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]52.73[/C][C]52.6508958333333[/C][C]53.2925[/C][C]-0.641604166666664[/C][C]0.0791041666666672[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]53.59[/C][C]53.2668958333333[/C][C]53.8225[/C][C]-0.555604166666664[/C][C]0.323104166666674[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]54.11[/C][C]54.1448125[/C][C]54.34125[/C][C]-0.1964375[/C][C]-0.0348124999999939[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]54.8[/C][C]55.0719791666667[/C][C]54.8420833333333[/C][C]0.229895833333331[/C][C]-0.271979166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]55.72[/C][C]55.6768958333333[/C][C]55.3370833333333[/C][C]0.339812499999995[/C][C]0.04310416666668[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]56.06[/C][C]55.8572291666667[/C][C]55.8304166666667[/C][C]0.0268125000000001[/C][C]0.202770833333346[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]56.66[/C][C]56.5858958333333[/C][C]56.3420833333333[/C][C]0.243812500000002[/C][C]0.0741041666666646[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]57.05[/C][C]56.9761458333333[/C][C]56.8520833333333[/C][C]0.124062500000001[/C][C]0.0738541666666706[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]57.31[/C][C]57.5514791666667[/C][C]57.4075[/C][C]0.143979166666665[/C][C]-0.241479166666657[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]57.89[/C][C]58.3016458333333[/C][C]58.0258333333333[/C][C]0.275812500000001[/C][C]-0.411645833333317[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]58.32[/C][C]58.8101458333333[/C][C]58.6604166666667[/C][C]0.149729166666666[/C][C]-0.490145833333322[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]58.72[/C][C]59.1897291666667[/C][C]59.33[/C][C]-0.140270833333333[/C][C]-0.469729166666653[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]59.02[/C][C]59.4204791666667[/C][C]60.0620833333333[/C][C]-0.641604166666664[/C][C]-0.400479166666649[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]59.54[/C][C]60.2998125[/C][C]60.8554166666667[/C][C]-0.555604166666664[/C][C]-0.759812499999995[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]61.49[/C][C]61.5468958333333[/C][C]61.7433333333333[/C][C]-0.1964375[/C][C]-0.0568958333333214[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]62.26[/C][C]63.0115625[/C][C]62.7816666666667[/C][C]0.229895833333331[/C][C]-0.751562499999999[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]63.49[/C][C]64.2602291666667[/C][C]63.9204166666667[/C][C]0.339812499999995[/C][C]-0.77022916666666[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]64.36[/C][C]65.1401458333333[/C][C]65.1133333333333[/C][C]0.0268125000000001[/C][C]-0.780145833333336[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]65.93[/C][C]66.5754791666667[/C][C]66.3316666666666[/C][C]0.243812500000002[/C][C]-0.645479166666647[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]66.82[/C][C]67.6998958333333[/C][C]67.5758333333333[/C][C]0.124062500000001[/C][C]-0.879895833333336[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]68.85[/C][C]68.9510625[/C][C]68.8070833333333[/C][C]0.143979166666665[/C][C]-0.101062499999998[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]71.27[/C][C]70.3245625[/C][C]70.04875[/C][C]0.275812500000001[/C][C]0.945437499999997[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]72.27[/C][C]71.4818125[/C][C]71.3320833333333[/C][C]0.149729166666666[/C][C]0.788187500000006[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]73.4[/C][C]72.4397291666667[/C][C]72.58[/C][C]-0.140270833333333[/C][C]0.960270833333325[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]73.58[/C][C]73.1154791666667[/C][C]73.7570833333333[/C][C]-0.641604166666664[/C][C]0.464520833333339[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]74.84[/C][C]74.3648125[/C][C]74.9204166666667[/C][C]-0.555604166666664[/C][C]0.475187500000004[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]75.74[/C][C]76.0002291666667[/C][C]76.1966666666667[/C][C]-0.1964375[/C][C]-0.260229166666676[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]77.81[/C][C]77.7444791666667[/C][C]77.5145833333333[/C][C]0.229895833333331[/C][C]0.0655208333333519[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]78.74[/C][C]79.1702291666667[/C][C]78.8304166666667[/C][C]0.339812499999995[/C][C]-0.430229166666663[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]79.06[/C][C]80.1909791666667[/C][C]80.1641666666667[/C][C]0.0268125000000001[/C][C]-1.13097916666666[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]79.48[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.243812500000002[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]81.19[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.124062500000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]85.11[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.143979166666665[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]86.64[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.275812500000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]88.48[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.149729166666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]89.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.140270833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205242&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=205242&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	33.7	NA	NA	-0.641604166666664	NA
2	34.59	NA	NA	-0.555604166666664	NA
3	35.1	NA	NA	-0.1964375	NA
4	35.87	NA	NA	0.229895833333331	NA
5	37.15	NA	NA	0.339812499999995	NA
6	37.61	NA	NA	0.0268125000000001	NA
7	37.97	37.9713125	37.7275	0.243812500000002	-0.00131250000000449
8	38.94	38.3832291666667	38.2591666666667	0.124062500000001	0.556770833333339
9	39.18	38.9285625	38.7845833333333	0.143979166666665	0.251437499999994
10	39.49	39.5678958333333	39.2920833333333	0.275812500000001	-0.0778958333333293
11	39.86	39.8834791666667	39.73375	0.149729166666666	-0.0234791666666609
12	40.02	39.9738958333333	40.1141666666667	-0.140270833333333	0.0461041666666731
13	40.2	39.8350625	40.4766666666667	-0.641604166666664	0.364937500000011
14	40.85	40.2548125	40.8104166666667	-0.555604166666664	0.595187499999994
15	41.45	40.9185625	41.115	-0.1964375	0.53143750000001
16	41.7	41.6457291666667	41.4158333333333	0.229895833333331	0.0542708333333408
17	41.92	42.0568958333333	41.7170833333333	0.339812499999995	-0.136895833333327
18	41.97	42.0438958333333	42.0170833333333	0.0268125000000001	-0.0738958333333315
19	42.31	42.5613125	42.3175	0.243812500000002	-0.251312499999997
20	42.61	42.7457291666667	42.6216666666667	0.124062500000001	-0.135729166666664
21	42.82	43.1064791666667	42.9625	0.143979166666665	-0.286479166666666
22	43.07	43.6991458333333	43.4233333333333	0.275812500000001	-0.629145833333325
23	43.51	44.1588958333333	44.0091666666667	0.149729166666666	-0.648895833333334
24	43.57	44.5338958333333	44.6741666666667	-0.140270833333333	-0.963895833333325
25	43.86	44.7204791666667	45.3620833333333	-0.641604166666664	-0.860479166666664
26	44.49	45.4760625	46.0316666666667	-0.555604166666664	-0.986062499999996
27	45.99	46.5218958333333	46.7183333333333	-0.1964375	-0.531895833333323
28	48.22	47.6686458333333	47.43875	0.229895833333331	0.551354166666663
29	49.46	48.5181458333333	48.1783333333333	0.339812499999995	0.941854166666666
30	50.39	48.9601458333333	48.9333333333333	0.0268125000000001	1.42985416666667
31	50.4	49.9283958333333	49.6845833333333	0.243812500000002	0.471604166666658
32	50.59	50.5573958333333	50.4333333333333	0.124062500000001	0.0326041666666725
33	51.32	51.2948125	51.1508333333333	0.143979166666665	0.0251875000000013
34	51.86	52.0391458333333	51.7633333333333	0.275812500000001	-0.179145833333337
35	52.47	52.4480625	52.2983333333333	0.149729166666666	0.0219374999999999
36	52.73	52.6551458333333	52.7954166666667	-0.140270833333333	0.0748541666666611
37	52.73	52.6508958333333	53.2925	-0.641604166666664	0.0791041666666672
38	53.59	53.2668958333333	53.8225	-0.555604166666664	0.323104166666674
39	54.11	54.1448125	54.34125	-0.1964375	-0.0348124999999939
40	54.8	55.0719791666667	54.8420833333333	0.229895833333331	-0.271979166666668
41	55.72	55.6768958333333	55.3370833333333	0.339812499999995	0.04310416666668
42	56.06	55.8572291666667	55.8304166666667	0.0268125000000001	0.202770833333346
43	56.66	56.5858958333333	56.3420833333333	0.243812500000002	0.0741041666666646
44	57.05	56.9761458333333	56.8520833333333	0.124062500000001	0.0738541666666706
45	57.31	57.5514791666667	57.4075	0.143979166666665	-0.241479166666657
46	57.89	58.3016458333333	58.0258333333333	0.275812500000001	-0.411645833333317
47	58.32	58.8101458333333	58.6604166666667	0.149729166666666	-0.490145833333322
48	58.72	59.1897291666667	59.33	-0.140270833333333	-0.469729166666653
49	59.02	59.4204791666667	60.0620833333333	-0.641604166666664	-0.400479166666649
50	59.54	60.2998125	60.8554166666667	-0.555604166666664	-0.759812499999995
51	61.49	61.5468958333333	61.7433333333333	-0.1964375	-0.0568958333333214
52	62.26	63.0115625	62.7816666666667	0.229895833333331	-0.751562499999999
53	63.49	64.2602291666667	63.9204166666667	0.339812499999995	-0.77022916666666
54	64.36	65.1401458333333	65.1133333333333	0.0268125000000001	-0.780145833333336
55	65.93	66.5754791666667	66.3316666666666	0.243812500000002	-0.645479166666647
56	66.82	67.6998958333333	67.5758333333333	0.124062500000001	-0.879895833333336
57	68.85	68.9510625	68.8070833333333	0.143979166666665	-0.101062499999998
58	71.27	70.3245625	70.04875	0.275812500000001	0.945437499999997
59	72.27	71.4818125	71.3320833333333	0.149729166666666	0.788187500000006
60	73.4	72.4397291666667	72.58	-0.140270833333333	0.960270833333325
61	73.58	73.1154791666667	73.7570833333333	-0.641604166666664	0.464520833333339
62	74.84	74.3648125	74.9204166666667	-0.555604166666664	0.475187500000004
63	75.74	76.0002291666667	76.1966666666667	-0.1964375	-0.260229166666676
64	77.81	77.7444791666667	77.5145833333333	0.229895833333331	0.0655208333333519
65	78.74	79.1702291666667	78.8304166666667	0.339812499999995	-0.430229166666663
66	79.06	80.1909791666667	80.1641666666667	0.0268125000000001	-1.13097916666666
67	79.48	NA	NA	0.243812500000002	NA
68	81.19	NA	NA	0.124062500000001	NA
69	85.11	NA	NA	0.143979166666665	NA
70	86.64	NA	NA	0.275812500000001	NA
71	88.48	NA	NA	0.149729166666666	NA
72	89.2	NA	NA	-0.140270833333333	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