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

Mon, 06 May 2013 13:25:32 -0400

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/May/06/t1367861187owagprkv0b92ptu.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 22:44:25 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208745, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 22:44:25 +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

143

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

-       [Classical Decomposition] [] [2013-05-06 17:25:32] [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	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208745&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208745&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=208745&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	108.56	NA	NA	-0.503118055555555	NA
2	108.71	NA	NA	-0.713951388888884	NA
3	116.73	NA	NA	-0.862201388888891	NA
4	118.88	NA	NA	-0.535951388888884	NA
5	119.6	NA	NA	0.606715277777792	NA
6	119.62	NA	NA	0.85471527777778	NA
7	119.64	118.898298611111	118.035833333333	0.862465277777776	0.741701388888885
8	119.74	119.533131944444	118.974583333333	0.558548611111107	0.206868055555546
9	119.74	119.859548611111	119.572916666667	0.286631944444437	-0.119548611111114
10	119.74	119.859298611111	119.794166666667	0.0651319444444342	-0.11929861111112
11	119.9	119.921215277778	120.022916666667	-0.101701388888892	-0.0212152777777703
12	119.9	119.811881944444	120.329166666667	-0.51728472222222	0.0881180555555545
13	119.9	120.160631944444	120.66375	-0.503118055555555	-0.260631944444427
14	119.9	120.287298611111	121.00125	-0.713951388888884	-0.387298611111092
15	119.9	120.479048611111	121.34125	-0.862201388888891	-0.579048611111077
16	121.02	121.146131944444	121.682083333333	-0.535951388888884	-0.12613194444441
17	122.95	122.622965277778	122.01625	0.606715277777792	0.327034722222237
18	123.62	123.198465277778	122.34375	0.85471527777778	0.421534722222233
19	123.67	123.536215277778	122.67375	0.862465277777776	0.133784722222245
20	123.81	123.564798611111	123.00625	0.558548611111107	0.245201388888901
21	123.83	123.648298611111	123.361666666667	0.286631944444437	0.181701388888897
22	123.83	123.803048611111	123.737916666667	0.0651319444444342	0.0269513888889037
23	123.83	123.945798611111	124.0475	-0.101701388888892	-0.115798611111089
24	123.83	123.756881944444	124.274166666667	-0.51728472222222	0.0731180555555682
25	123.89	123.982715277778	124.485833333333	-0.503118055555555	-0.0927152777777422
26	123.89	123.981048611111	124.695	-0.713951388888884	-0.0910486111110913
27	124.44	124.037381944444	124.899583333333	-0.862201388888891	0.402618055555564
28	125.51	124.569881944444	125.105833333333	-0.535951388888884	0.940118055555573
29	125.89	125.922131944444	125.315416666667	0.606715277777792	-0.0321319444444583
30	126.12	126.346381944444	125.491666666667	0.85471527777778	-0.226381944444455
31	126.25	126.546215277778	125.68375	0.862465277777776	-0.296215277777762
32	126.25	126.488131944444	125.929583333333	0.558548611111107	-0.238131944444419
33	126.3	126.440798611111	126.154166666667	0.286631944444437	-0.140798611111094
34	126.31	126.393881944444	126.32875	0.0651319444444342	-0.0838819444444283
35	126.38	126.418715277778	126.520416666667	-0.101701388888892	-0.0387152777777828
36	125.51	126.231465277778	126.74875	-0.51728472222222	-0.721465277777767
37	126.82	126.463965277778	126.967083333333	-0.503118055555555	0.356034722222219
38	126.86	126.470631944444	127.184583333333	-0.713951388888884	0.389368055555551
39	126.86	126.539465277778	127.401666666667	-0.862201388888891	0.32053472222222
40	127.28	127.080298611111	127.61625	-0.535951388888884	0.199701388888883
41	128.72	128.434215277778	127.8275	0.606715277777792	0.285784722222203
42	128.77	128.926798611111	128.072083333333	0.85471527777778	-0.1567986111111
43	128.84	129.161215277778	128.29875	0.862465277777776	-0.321215277777782
44	128.88	129.028548611111	128.47	0.558548611111107	-0.148548611111124
45	128.88	128.927465277778	128.640833333333	0.286631944444437	-0.0474652777777749
46	128.88	128.865548611111	128.800416666667	0.0651319444444342	0.0144513888889151
47	128.88	128.818715277778	128.920416666667	-0.101701388888892	0.0612847222222399
48	128.88	128.523131944444	129.040416666667	-0.51728472222222	0.356868055555594
49	128.89	128.693548611111	129.196666666667	-0.503118055555555	0.196451388888903
50	128.9	128.649798611111	129.36375	-0.713951388888884	0.250201388888939
51	128.92	128.676131944444	129.538333333333	-0.862201388888891	0.243868055555566
52	129.05	129.183631944444	129.719583333333	-0.535951388888884	-0.133631944444403
53	129.83	130.512131944444	129.905416666667	0.606715277777792	-0.682131944444393
54	130.54	130.951381944444	130.096666666667	0.85471527777778	-0.411381944444429
55	130.82	131.152048611111	130.289583333333	0.862465277777776	-0.332048611111077
56	130.91	131.049381944444	130.490833333333	0.558548611111107	-0.139381944444438
57	131.04	130.987881944444	130.70125	0.286631944444437	0.0521180555555532
58	131.07	130.982215277778	130.917083333333	0.0651319444444342	0.0877847222222385
59	131.15	131.109548611111	131.21125	-0.101701388888892	0.0404513888889255
60	131.2	131.070631944444	131.587916666667	-0.51728472222222	0.129368055555545
61	131.2	131.473131944444	131.97625	-0.503118055555555	-0.273131944444458
62	131.42	131.655215277778	132.369166666667	-0.713951388888884	-0.235215277777797
63	131.45	131.911965277778	132.774166666667	-0.862201388888891	-0.461965277777807
64	131.7	132.654048611111	133.19	-0.535951388888884	-0.954048611111119
65	134.24	134.212548611111	133.605833333333	0.606715277777792	0.0274513888888919
66	135.17	134.870965277778	134.01625	0.85471527777778	0.299034722222217
67	135.51	NA	NA	0.862465277777776	NA
68	135.65	NA	NA	0.558548611111107	NA
69	136.02	NA	NA	0.286631944444437	NA
70	136.07	NA	NA	0.0651319444444342	NA
71	136.13	NA	NA	-0.101701388888892	NA
72	136.07	NA	NA	-0.51728472222222	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 108.56 & NA & NA & -0.503118055555555 & NA \tabularnewline
2 & 108.71 & NA & NA & -0.713951388888884 & NA \tabularnewline
3 & 116.73 & NA & NA & -0.862201388888891 & NA \tabularnewline
4 & 118.88 & NA & NA & -0.535951388888884 & NA \tabularnewline
5 & 119.6 & NA & NA & 0.606715277777792 & NA \tabularnewline
6 & 119.62 & NA & NA & 0.85471527777778 & NA \tabularnewline
7 & 119.64 & 118.898298611111 & 118.035833333333 & 0.862465277777776 & 0.741701388888885 \tabularnewline
8 & 119.74 & 119.533131944444 & 118.974583333333 & 0.558548611111107 & 0.206868055555546 \tabularnewline
9 & 119.74 & 119.859548611111 & 119.572916666667 & 0.286631944444437 & -0.119548611111114 \tabularnewline
10 & 119.74 & 119.859298611111 & 119.794166666667 & 0.0651319444444342 & -0.11929861111112 \tabularnewline
11 & 119.9 & 119.921215277778 & 120.022916666667 & -0.101701388888892 & -0.0212152777777703 \tabularnewline
12 & 119.9 & 119.811881944444 & 120.329166666667 & -0.51728472222222 & 0.0881180555555545 \tabularnewline
13 & 119.9 & 120.160631944444 & 120.66375 & -0.503118055555555 & -0.260631944444427 \tabularnewline
14 & 119.9 & 120.287298611111 & 121.00125 & -0.713951388888884 & -0.387298611111092 \tabularnewline
15 & 119.9 & 120.479048611111 & 121.34125 & -0.862201388888891 & -0.579048611111077 \tabularnewline
16 & 121.02 & 121.146131944444 & 121.682083333333 & -0.535951388888884 & -0.12613194444441 \tabularnewline
17 & 122.95 & 122.622965277778 & 122.01625 & 0.606715277777792 & 0.327034722222237 \tabularnewline
18 & 123.62 & 123.198465277778 & 122.34375 & 0.85471527777778 & 0.421534722222233 \tabularnewline
19 & 123.67 & 123.536215277778 & 122.67375 & 0.862465277777776 & 0.133784722222245 \tabularnewline
20 & 123.81 & 123.564798611111 & 123.00625 & 0.558548611111107 & 0.245201388888901 \tabularnewline
21 & 123.83 & 123.648298611111 & 123.361666666667 & 0.286631944444437 & 0.181701388888897 \tabularnewline
22 & 123.83 & 123.803048611111 & 123.737916666667 & 0.0651319444444342 & 0.0269513888889037 \tabularnewline
23 & 123.83 & 123.945798611111 & 124.0475 & -0.101701388888892 & -0.115798611111089 \tabularnewline
24 & 123.83 & 123.756881944444 & 124.274166666667 & -0.51728472222222 & 0.0731180555555682 \tabularnewline
25 & 123.89 & 123.982715277778 & 124.485833333333 & -0.503118055555555 & -0.0927152777777422 \tabularnewline
26 & 123.89 & 123.981048611111 & 124.695 & -0.713951388888884 & -0.0910486111110913 \tabularnewline
27 & 124.44 & 124.037381944444 & 124.899583333333 & -0.862201388888891 & 0.402618055555564 \tabularnewline
28 & 125.51 & 124.569881944444 & 125.105833333333 & -0.535951388888884 & 0.940118055555573 \tabularnewline
29 & 125.89 & 125.922131944444 & 125.315416666667 & 0.606715277777792 & -0.0321319444444583 \tabularnewline
30 & 126.12 & 126.346381944444 & 125.491666666667 & 0.85471527777778 & -0.226381944444455 \tabularnewline
31 & 126.25 & 126.546215277778 & 125.68375 & 0.862465277777776 & -0.296215277777762 \tabularnewline
32 & 126.25 & 126.488131944444 & 125.929583333333 & 0.558548611111107 & -0.238131944444419 \tabularnewline
33 & 126.3 & 126.440798611111 & 126.154166666667 & 0.286631944444437 & -0.140798611111094 \tabularnewline
34 & 126.31 & 126.393881944444 & 126.32875 & 0.0651319444444342 & -0.0838819444444283 \tabularnewline
35 & 126.38 & 126.418715277778 & 126.520416666667 & -0.101701388888892 & -0.0387152777777828 \tabularnewline
36 & 125.51 & 126.231465277778 & 126.74875 & -0.51728472222222 & -0.721465277777767 \tabularnewline
37 & 126.82 & 126.463965277778 & 126.967083333333 & -0.503118055555555 & 0.356034722222219 \tabularnewline
38 & 126.86 & 126.470631944444 & 127.184583333333 & -0.713951388888884 & 0.389368055555551 \tabularnewline
39 & 126.86 & 126.539465277778 & 127.401666666667 & -0.862201388888891 & 0.32053472222222 \tabularnewline
40 & 127.28 & 127.080298611111 & 127.61625 & -0.535951388888884 & 0.199701388888883 \tabularnewline
41 & 128.72 & 128.434215277778 & 127.8275 & 0.606715277777792 & 0.285784722222203 \tabularnewline
42 & 128.77 & 128.926798611111 & 128.072083333333 & 0.85471527777778 & -0.1567986111111 \tabularnewline
43 & 128.84 & 129.161215277778 & 128.29875 & 0.862465277777776 & -0.321215277777782 \tabularnewline
44 & 128.88 & 129.028548611111 & 128.47 & 0.558548611111107 & -0.148548611111124 \tabularnewline
45 & 128.88 & 128.927465277778 & 128.640833333333 & 0.286631944444437 & -0.0474652777777749 \tabularnewline
46 & 128.88 & 128.865548611111 & 128.800416666667 & 0.0651319444444342 & 0.0144513888889151 \tabularnewline
47 & 128.88 & 128.818715277778 & 128.920416666667 & -0.101701388888892 & 0.0612847222222399 \tabularnewline
48 & 128.88 & 128.523131944444 & 129.040416666667 & -0.51728472222222 & 0.356868055555594 \tabularnewline
49 & 128.89 & 128.693548611111 & 129.196666666667 & -0.503118055555555 & 0.196451388888903 \tabularnewline
50 & 128.9 & 128.649798611111 & 129.36375 & -0.713951388888884 & 0.250201388888939 \tabularnewline
51 & 128.92 & 128.676131944444 & 129.538333333333 & -0.862201388888891 & 0.243868055555566 \tabularnewline
52 & 129.05 & 129.183631944444 & 129.719583333333 & -0.535951388888884 & -0.133631944444403 \tabularnewline
53 & 129.83 & 130.512131944444 & 129.905416666667 & 0.606715277777792 & -0.682131944444393 \tabularnewline
54 & 130.54 & 130.951381944444 & 130.096666666667 & 0.85471527777778 & -0.411381944444429 \tabularnewline
55 & 130.82 & 131.152048611111 & 130.289583333333 & 0.862465277777776 & -0.332048611111077 \tabularnewline
56 & 130.91 & 131.049381944444 & 130.490833333333 & 0.558548611111107 & -0.139381944444438 \tabularnewline
57 & 131.04 & 130.987881944444 & 130.70125 & 0.286631944444437 & 0.0521180555555532 \tabularnewline
58 & 131.07 & 130.982215277778 & 130.917083333333 & 0.0651319444444342 & 0.0877847222222385 \tabularnewline
59 & 131.15 & 131.109548611111 & 131.21125 & -0.101701388888892 & 0.0404513888889255 \tabularnewline
60 & 131.2 & 131.070631944444 & 131.587916666667 & -0.51728472222222 & 0.129368055555545 \tabularnewline
61 & 131.2 & 131.473131944444 & 131.97625 & -0.503118055555555 & -0.273131944444458 \tabularnewline
62 & 131.42 & 131.655215277778 & 132.369166666667 & -0.713951388888884 & -0.235215277777797 \tabularnewline
63 & 131.45 & 131.911965277778 & 132.774166666667 & -0.862201388888891 & -0.461965277777807 \tabularnewline
64 & 131.7 & 132.654048611111 & 133.19 & -0.535951388888884 & -0.954048611111119 \tabularnewline
65 & 134.24 & 134.212548611111 & 133.605833333333 & 0.606715277777792 & 0.0274513888888919 \tabularnewline
66 & 135.17 & 134.870965277778 & 134.01625 & 0.85471527777778 & 0.299034722222217 \tabularnewline
67 & 135.51 & NA & NA & 0.862465277777776 & NA \tabularnewline
68 & 135.65 & NA & NA & 0.558548611111107 & NA \tabularnewline
69 & 136.02 & NA & NA & 0.286631944444437 & NA \tabularnewline
70 & 136.07 & NA & NA & 0.0651319444444342 & NA \tabularnewline
71 & 136.13 & NA & NA & -0.101701388888892 & NA \tabularnewline
72 & 136.07 & NA & NA & -0.51728472222222 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208745&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]108.56[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.503118055555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]108.71[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.713951388888884[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]116.73[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.862201388888891[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]118.88[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.535951388888884[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]119.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.606715277777792[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]119.62[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.85471527777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]119.64[/C][C]118.898298611111[/C][C]118.035833333333[/C][C]0.862465277777776[/C][C]0.741701388888885[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]119.74[/C][C]119.533131944444[/C][C]118.974583333333[/C][C]0.558548611111107[/C][C]0.206868055555546[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]119.74[/C][C]119.859548611111[/C][C]119.572916666667[/C][C]0.286631944444437[/C][C]-0.119548611111114[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]119.74[/C][C]119.859298611111[/C][C]119.794166666667[/C][C]0.0651319444444342[/C][C]-0.11929861111112[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]119.9[/C][C]119.921215277778[/C][C]120.022916666667[/C][C]-0.101701388888892[/C][C]-0.0212152777777703[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]119.9[/C][C]119.811881944444[/C][C]120.329166666667[/C][C]-0.51728472222222[/C][C]0.0881180555555545[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]119.9[/C][C]120.160631944444[/C][C]120.66375[/C][C]-0.503118055555555[/C][C]-0.260631944444427[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]119.9[/C][C]120.287298611111[/C][C]121.00125[/C][C]-0.713951388888884[/C][C]-0.387298611111092[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]119.9[/C][C]120.479048611111[/C][C]121.34125[/C][C]-0.862201388888891[/C][C]-0.579048611111077[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]121.02[/C][C]121.146131944444[/C][C]121.682083333333[/C][C]-0.535951388888884[/C][C]-0.12613194444441[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]122.95[/C][C]122.622965277778[/C][C]122.01625[/C][C]0.606715277777792[/C][C]0.327034722222237[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]123.62[/C][C]123.198465277778[/C][C]122.34375[/C][C]0.85471527777778[/C][C]0.421534722222233[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]123.67[/C][C]123.536215277778[/C][C]122.67375[/C][C]0.862465277777776[/C][C]0.133784722222245[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]123.81[/C][C]123.564798611111[/C][C]123.00625[/C][C]0.558548611111107[/C][C]0.245201388888901[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]123.83[/C][C]123.648298611111[/C][C]123.361666666667[/C][C]0.286631944444437[/C][C]0.181701388888897[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]123.83[/C][C]123.803048611111[/C][C]123.737916666667[/C][C]0.0651319444444342[/C][C]0.0269513888889037[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]123.83[/C][C]123.945798611111[/C][C]124.0475[/C][C]-0.101701388888892[/C][C]-0.115798611111089[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]123.83[/C][C]123.756881944444[/C][C]124.274166666667[/C][C]-0.51728472222222[/C][C]0.0731180555555682[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]123.89[/C][C]123.982715277778[/C][C]124.485833333333[/C][C]-0.503118055555555[/C][C]-0.0927152777777422[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]123.89[/C][C]123.981048611111[/C][C]124.695[/C][C]-0.713951388888884[/C][C]-0.0910486111110913[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]124.44[/C][C]124.037381944444[/C][C]124.899583333333[/C][C]-0.862201388888891[/C][C]0.402618055555564[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]125.51[/C][C]124.569881944444[/C][C]125.105833333333[/C][C]-0.535951388888884[/C][C]0.940118055555573[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]125.89[/C][C]125.922131944444[/C][C]125.315416666667[/C][C]0.606715277777792[/C][C]-0.0321319444444583[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]126.12[/C][C]126.346381944444[/C][C]125.491666666667[/C][C]0.85471527777778[/C][C]-0.226381944444455[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]126.25[/C][C]126.546215277778[/C][C]125.68375[/C][C]0.862465277777776[/C][C]-0.296215277777762[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]126.25[/C][C]126.488131944444[/C][C]125.929583333333[/C][C]0.558548611111107[/C][C]-0.238131944444419[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]126.3[/C][C]126.440798611111[/C][C]126.154166666667[/C][C]0.286631944444437[/C][C]-0.140798611111094[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]126.31[/C][C]126.393881944444[/C][C]126.32875[/C][C]0.0651319444444342[/C][C]-0.0838819444444283[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]126.38[/C][C]126.418715277778[/C][C]126.520416666667[/C][C]-0.101701388888892[/C][C]-0.0387152777777828[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]125.51[/C][C]126.231465277778[/C][C]126.74875[/C][C]-0.51728472222222[/C][C]-0.721465277777767[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]126.82[/C][C]126.463965277778[/C][C]126.967083333333[/C][C]-0.503118055555555[/C][C]0.356034722222219[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]126.86[/C][C]126.470631944444[/C][C]127.184583333333[/C][C]-0.713951388888884[/C][C]0.389368055555551[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]126.86[/C][C]126.539465277778[/C][C]127.401666666667[/C][C]-0.862201388888891[/C][C]0.32053472222222[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]127.28[/C][C]127.080298611111[/C][C]127.61625[/C][C]-0.535951388888884[/C][C]0.199701388888883[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]128.72[/C][C]128.434215277778[/C][C]127.8275[/C][C]0.606715277777792[/C][C]0.285784722222203[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]128.77[/C][C]128.926798611111[/C][C]128.072083333333[/C][C]0.85471527777778[/C][C]-0.1567986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]128.84[/C][C]129.161215277778[/C][C]128.29875[/C][C]0.862465277777776[/C][C]-0.321215277777782[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]128.88[/C][C]129.028548611111[/C][C]128.47[/C][C]0.558548611111107[/C][C]-0.148548611111124[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]128.88[/C][C]128.927465277778[/C][C]128.640833333333[/C][C]0.286631944444437[/C][C]-0.0474652777777749[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]128.88[/C][C]128.865548611111[/C][C]128.800416666667[/C][C]0.0651319444444342[/C][C]0.0144513888889151[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]128.88[/C][C]128.818715277778[/C][C]128.920416666667[/C][C]-0.101701388888892[/C][C]0.0612847222222399[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]128.88[/C][C]128.523131944444[/C][C]129.040416666667[/C][C]-0.51728472222222[/C][C]0.356868055555594[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]128.89[/C][C]128.693548611111[/C][C]129.196666666667[/C][C]-0.503118055555555[/C][C]0.196451388888903[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]128.9[/C][C]128.649798611111[/C][C]129.36375[/C][C]-0.713951388888884[/C][C]0.250201388888939[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]128.92[/C][C]128.676131944444[/C][C]129.538333333333[/C][C]-0.862201388888891[/C][C]0.243868055555566[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]129.05[/C][C]129.183631944444[/C][C]129.719583333333[/C][C]-0.535951388888884[/C][C]-0.133631944444403[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]129.83[/C][C]130.512131944444[/C][C]129.905416666667[/C][C]0.606715277777792[/C][C]-0.682131944444393[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]130.54[/C][C]130.951381944444[/C][C]130.096666666667[/C][C]0.85471527777778[/C][C]-0.411381944444429[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]130.82[/C][C]131.152048611111[/C][C]130.289583333333[/C][C]0.862465277777776[/C][C]-0.332048611111077[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]130.91[/C][C]131.049381944444[/C][C]130.490833333333[/C][C]0.558548611111107[/C][C]-0.139381944444438[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]131.04[/C][C]130.987881944444[/C][C]130.70125[/C][C]0.286631944444437[/C][C]0.0521180555555532[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]131.07[/C][C]130.982215277778[/C][C]130.917083333333[/C][C]0.0651319444444342[/C][C]0.0877847222222385[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]131.15[/C][C]131.109548611111[/C][C]131.21125[/C][C]-0.101701388888892[/C][C]0.0404513888889255[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]131.2[/C][C]131.070631944444[/C][C]131.587916666667[/C][C]-0.51728472222222[/C][C]0.129368055555545[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]131.2[/C][C]131.473131944444[/C][C]131.97625[/C][C]-0.503118055555555[/C][C]-0.273131944444458[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]131.42[/C][C]131.655215277778[/C][C]132.369166666667[/C][C]-0.713951388888884[/C][C]-0.235215277777797[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]131.45[/C][C]131.911965277778[/C][C]132.774166666667[/C][C]-0.862201388888891[/C][C]-0.461965277777807[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]131.7[/C][C]132.654048611111[/C][C]133.19[/C][C]-0.535951388888884[/C][C]-0.954048611111119[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]134.24[/C][C]134.212548611111[/C][C]133.605833333333[/C][C]0.606715277777792[/C][C]0.0274513888888919[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]135.17[/C][C]134.870965277778[/C][C]134.01625[/C][C]0.85471527777778[/C][C]0.299034722222217[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]135.51[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.862465277777776[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]135.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.558548611111107[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]136.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.286631944444437[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]136.07[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0651319444444342[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]136.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.101701388888892[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]136.07[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.51728472222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208745&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=208745&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	108.56	NA	NA	-0.503118055555555	NA
2	108.71	NA	NA	-0.713951388888884	NA
3	116.73	NA	NA	-0.862201388888891	NA
4	118.88	NA	NA	-0.535951388888884	NA
5	119.6	NA	NA	0.606715277777792	NA
6	119.62	NA	NA	0.85471527777778	NA
7	119.64	118.898298611111	118.035833333333	0.862465277777776	0.741701388888885
8	119.74	119.533131944444	118.974583333333	0.558548611111107	0.206868055555546
9	119.74	119.859548611111	119.572916666667	0.286631944444437	-0.119548611111114
10	119.74	119.859298611111	119.794166666667	0.0651319444444342	-0.11929861111112
11	119.9	119.921215277778	120.022916666667	-0.101701388888892	-0.0212152777777703
12	119.9	119.811881944444	120.329166666667	-0.51728472222222	0.0881180555555545
13	119.9	120.160631944444	120.66375	-0.503118055555555	-0.260631944444427
14	119.9	120.287298611111	121.00125	-0.713951388888884	-0.387298611111092
15	119.9	120.479048611111	121.34125	-0.862201388888891	-0.579048611111077
16	121.02	121.146131944444	121.682083333333	-0.535951388888884	-0.12613194444441
17	122.95	122.622965277778	122.01625	0.606715277777792	0.327034722222237
18	123.62	123.198465277778	122.34375	0.85471527777778	0.421534722222233
19	123.67	123.536215277778	122.67375	0.862465277777776	0.133784722222245
20	123.81	123.564798611111	123.00625	0.558548611111107	0.245201388888901
21	123.83	123.648298611111	123.361666666667	0.286631944444437	0.181701388888897
22	123.83	123.803048611111	123.737916666667	0.0651319444444342	0.0269513888889037
23	123.83	123.945798611111	124.0475	-0.101701388888892	-0.115798611111089
24	123.83	123.756881944444	124.274166666667	-0.51728472222222	0.0731180555555682
25	123.89	123.982715277778	124.485833333333	-0.503118055555555	-0.0927152777777422
26	123.89	123.981048611111	124.695	-0.713951388888884	-0.0910486111110913
27	124.44	124.037381944444	124.899583333333	-0.862201388888891	0.402618055555564
28	125.51	124.569881944444	125.105833333333	-0.535951388888884	0.940118055555573
29	125.89	125.922131944444	125.315416666667	0.606715277777792	-0.0321319444444583
30	126.12	126.346381944444	125.491666666667	0.85471527777778	-0.226381944444455
31	126.25	126.546215277778	125.68375	0.862465277777776	-0.296215277777762
32	126.25	126.488131944444	125.929583333333	0.558548611111107	-0.238131944444419
33	126.3	126.440798611111	126.154166666667	0.286631944444437	-0.140798611111094
34	126.31	126.393881944444	126.32875	0.0651319444444342	-0.0838819444444283
35	126.38	126.418715277778	126.520416666667	-0.101701388888892	-0.0387152777777828
36	125.51	126.231465277778	126.74875	-0.51728472222222	-0.721465277777767
37	126.82	126.463965277778	126.967083333333	-0.503118055555555	0.356034722222219
38	126.86	126.470631944444	127.184583333333	-0.713951388888884	0.389368055555551
39	126.86	126.539465277778	127.401666666667	-0.862201388888891	0.32053472222222
40	127.28	127.080298611111	127.61625	-0.535951388888884	0.199701388888883
41	128.72	128.434215277778	127.8275	0.606715277777792	0.285784722222203
42	128.77	128.926798611111	128.072083333333	0.85471527777778	-0.1567986111111
43	128.84	129.161215277778	128.29875	0.862465277777776	-0.321215277777782
44	128.88	129.028548611111	128.47	0.558548611111107	-0.148548611111124
45	128.88	128.927465277778	128.640833333333	0.286631944444437	-0.0474652777777749
46	128.88	128.865548611111	128.800416666667	0.0651319444444342	0.0144513888889151
47	128.88	128.818715277778	128.920416666667	-0.101701388888892	0.0612847222222399
48	128.88	128.523131944444	129.040416666667	-0.51728472222222	0.356868055555594
49	128.89	128.693548611111	129.196666666667	-0.503118055555555	0.196451388888903
50	128.9	128.649798611111	129.36375	-0.713951388888884	0.250201388888939
51	128.92	128.676131944444	129.538333333333	-0.862201388888891	0.243868055555566
52	129.05	129.183631944444	129.719583333333	-0.535951388888884	-0.133631944444403
53	129.83	130.512131944444	129.905416666667	0.606715277777792	-0.682131944444393
54	130.54	130.951381944444	130.096666666667	0.85471527777778	-0.411381944444429
55	130.82	131.152048611111	130.289583333333	0.862465277777776	-0.332048611111077
56	130.91	131.049381944444	130.490833333333	0.558548611111107	-0.139381944444438
57	131.04	130.987881944444	130.70125	0.286631944444437	0.0521180555555532
58	131.07	130.982215277778	130.917083333333	0.0651319444444342	0.0877847222222385
59	131.15	131.109548611111	131.21125	-0.101701388888892	0.0404513888889255
60	131.2	131.070631944444	131.587916666667	-0.51728472222222	0.129368055555545
61	131.2	131.473131944444	131.97625	-0.503118055555555	-0.273131944444458
62	131.42	131.655215277778	132.369166666667	-0.713951388888884	-0.235215277777797
63	131.45	131.911965277778	132.774166666667	-0.862201388888891	-0.461965277777807
64	131.7	132.654048611111	133.19	-0.535951388888884	-0.954048611111119
65	134.24	134.212548611111	133.605833333333	0.606715277777792	0.0274513888888919
66	135.17	134.870965277778	134.01625	0.85471527777778	0.299034722222217
67	135.51	NA	NA	0.862465277777776	NA
68	135.65	NA	NA	0.558548611111107	NA
69	136.02	NA	NA	0.286631944444437	NA
70	136.07	NA	NA	0.0651319444444342	NA
71	136.13	NA	NA	-0.101701388888892	NA
72	136.07	NA	NA	-0.51728472222222	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