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

Sun, 26 May 2013 12:57:27 -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/26/t13695875002awwn7fmkw9hmk1.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 14:39:26 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210633, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 14:39:26 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

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

-       [Classical Decomposition] [additief decomp. ...] [2013-05-26 16:57:27] [bc4d9ad98829fcb778aa9177827398a7] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
4,06
4,07
4,07
4,07
4,07
4,07
4,30
4,44
4,52
4,52
4,52
4,53
4,53
4,53
4,53
4,53
4,53
4,53
4,53
4,61
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,66
4,70
4,72
4,73
4,73
4,74
4,74
4,74
4,76
4,88
4,88
4,88
4,88
4,89
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,98
5,00
5,03
5,04
5,04
5,05
5,05
5,05
5,06

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 seconds
R Server	'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210633&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210633&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=210633&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 seconds
R Server	'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	4	NA	NA	-0.0333888888888888	NA
2	4	NA	NA	-0.0507222222222222	NA
3	4	NA	NA	-0.0156388888888891	NA
4	4	NA	NA	0.0239444444444444	NA
5	4	NA	NA	0.051611111111111	NA
6	4	NA	NA	0.0431944444444445	NA
7	4	4.04527777777778	4.02541666666667	0.0198611111111111	-0.0452777777777786
8	4	4.03894444444445	4.03125	0.00769444444444446	-0.0389444444444456
9	4.06	4.05019444444445	4.04666666666667	0.00352777777777821	0.00980555555555451
10	4.07	4.06677777777778	4.0775	-0.0107222222222223	0.00322222222222202
11	4.07	4.09427777777778	4.1175	-0.0232222222222222	-0.0242777777777778
12	4.07	4.14469444444444	4.16083333333333	-0.016138888888889	-0.074694444444444
13	4.07	4.17077777777778	4.20416666666667	-0.0333888888888888	-0.100777777777778
14	4.07	4.19719444444445	4.24791666666667	-0.0507222222222222	-0.127194444444445
15	4.3	4.27394444444444	4.28958333333333	-0.0156388888888891	0.0260555555555548
16	4.44	4.35227777777778	4.32833333333333	0.0239444444444444	0.0877222222222223
17	4.52	4.41827777777778	4.36666666666667	0.051611111111111	0.101722222222222
18	4.52	4.44819444444444	4.405	0.0431944444444445	0.0718055555555548
19	4.52	4.46319444444444	4.44333333333333	0.0198611111111111	0.0568055555555551
20	4.53	4.48936111111111	4.48166666666667	0.00769444444444446	0.0406388888888891
21	4.53	4.51394444444444	4.51041666666667	0.00352777777777821	0.0160555555555568
22	4.53	4.51636111111111	4.52708333333333	-0.0107222222222223	0.0136388888888899
23	4.53	4.51552777777778	4.53875	-0.0232222222222222	0.0144722222222233
24	4.53	4.53177777777778	4.54791666666667	-0.016138888888889	-0.00177777777777699
25	4.53	4.52369444444444	4.55708333333333	-0.0333888888888888	0.00630555555555645
26	4.53	4.51511111111111	4.56583333333333	-0.0507222222222222	0.0148888888888896
27	4.53	4.55852777777778	4.57416666666667	-0.0156388888888891	-0.0285277777777777
28	4.61	4.60644444444444	4.5825	0.0239444444444444	0.00355555555555576
29	4.63	4.64244444444444	4.59083333333333	0.051611111111111	-0.0124444444444443
30	4.63	4.64236111111111	4.59916666666667	0.0431944444444445	-0.0123611111111117
31	4.63	4.62736111111111	4.6075	0.0198611111111111	0.00263888888888886
32	4.63	4.62352777777778	4.61583333333333	0.00769444444444446	0.00647222222222243
33	4.63	4.62894444444444	4.62541666666667	0.00352777777777821	0.00105555555555625
34	4.63	4.62386111111111	4.63458333333333	-0.0107222222222223	0.00613888888888869
35	4.63	4.61886111111111	4.64208333333333	-0.0232222222222222	0.0111388888888895
36	4.63	4.63386111111111	4.65	-0.016138888888889	-0.00386111111111109
37	4.63	4.62494444444444	4.65833333333333	-0.0333888888888888	0.00505555555555581
38	4.63	4.61636111111111	4.66708333333333	-0.0507222222222222	0.013638888888889
39	4.66	4.66061111111111	4.67625	-0.0156388888888891	-0.000611111111111562
40	4.7	4.70936111111111	4.68541666666667	0.0239444444444444	-0.00936111111111071
41	4.72	4.74702777777778	4.69541666666667	0.051611111111111	-0.0270277777777777
42	4.73	4.75444444444444	4.71125	0.0431944444444445	-0.0244444444444438
43	4.73	4.75194444444444	4.73208333333333	0.0198611111111111	-0.0219444444444434
44	4.74	4.76061111111111	4.75291666666667	0.00769444444444446	-0.0206111111111111
45	4.74	4.77602777777778	4.7725	0.00352777777777821	-0.036027777777778
46	4.74	4.77886111111111	4.78958333333333	-0.0107222222222223	-0.0388611111111112
47	4.76	4.78469444444444	4.80791666666667	-0.0232222222222222	-0.0246944444444441
48	4.88	4.81219444444444	4.82833333333333	-0.016138888888889	0.0678055555555561
49	4.88	4.81494444444444	4.84833333333333	-0.0333888888888888	0.0650555555555563
50	4.88	4.81719444444444	4.86791666666667	-0.0507222222222222	0.0628055555555562
51	4.88	4.87144444444444	4.88708333333333	-0.0156388888888891	0.00855555555555565
52	4.89	4.93019444444444	4.90625	0.0239444444444444	-0.0401944444444435
53	4.97	4.97619444444444	4.92458333333333	0.051611111111111	-0.00619444444444373
54	4.97	4.98027777777778	4.93708333333333	0.0431944444444445	-0.0102777777777767
55	4.97	4.96444444444444	4.94458333333333	0.0198611111111111	0.00555555555555642
56	4.97	4.95977777777778	4.95208333333333	0.00769444444444446	0.0102222222222226
57	4.97	4.96311111111111	4.95958333333333	0.00352777777777821	0.00688888888888872
58	4.97	4.95636111111111	4.96708333333333	-0.0107222222222223	0.013638888888889
59	4.97	4.94886111111111	4.97208333333333	-0.0232222222222222	0.0211388888888893
60	4.97	4.95969444444444	4.97583333333333	-0.016138888888889	0.010305555555556
61	4.97	4.94786111111111	4.98125	-0.0333888888888888	0.0221388888888896
62	4.97	4.93636111111111	4.98708333333333	-0.0507222222222222	0.0336388888888894
63	4.97	4.97769444444444	4.99333333333333	-0.0156388888888891	-0.00769444444444467
64	4.98	5.02394444444444	5	0.0239444444444444	-0.0439444444444437
65	5	5.05827777777778	5.00666666666667	0.051611111111111	-0.0582777777777768
66	5.03	5.05694444444444	5.01375	0.0431944444444445	-0.0269444444444442
67	5.04	NA	NA	0.0198611111111111	NA
68	5.04	NA	NA	0.00769444444444446	NA
69	5.05	NA	NA	0.00352777777777821	NA
70	5.05	NA	NA	-0.0107222222222223	NA
71	5.05	NA	NA	-0.0232222222222222	NA
72	5.06	NA	NA	-0.016138888888889	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 4 & NA & NA & -0.0333888888888888 & NA \tabularnewline
2 & 4 & NA & NA & -0.0507222222222222 & NA \tabularnewline
3 & 4 & NA & NA & -0.0156388888888891 & NA \tabularnewline
4 & 4 & NA & NA & 0.0239444444444444 & NA \tabularnewline
5 & 4 & NA & NA & 0.051611111111111 & NA \tabularnewline
6 & 4 & NA & NA & 0.0431944444444445 & NA \tabularnewline
7 & 4 & 4.04527777777778 & 4.02541666666667 & 0.0198611111111111 & -0.0452777777777786 \tabularnewline
8 & 4 & 4.03894444444445 & 4.03125 & 0.00769444444444446 & -0.0389444444444456 \tabularnewline
9 & 4.06 & 4.05019444444445 & 4.04666666666667 & 0.00352777777777821 & 0.00980555555555451 \tabularnewline
10 & 4.07 & 4.06677777777778 & 4.0775 & -0.0107222222222223 & 0.00322222222222202 \tabularnewline
11 & 4.07 & 4.09427777777778 & 4.1175 & -0.0232222222222222 & -0.0242777777777778 \tabularnewline
12 & 4.07 & 4.14469444444444 & 4.16083333333333 & -0.016138888888889 & -0.074694444444444 \tabularnewline
13 & 4.07 & 4.17077777777778 & 4.20416666666667 & -0.0333888888888888 & -0.100777777777778 \tabularnewline
14 & 4.07 & 4.19719444444445 & 4.24791666666667 & -0.0507222222222222 & -0.127194444444445 \tabularnewline
15 & 4.3 & 4.27394444444444 & 4.28958333333333 & -0.0156388888888891 & 0.0260555555555548 \tabularnewline
16 & 4.44 & 4.35227777777778 & 4.32833333333333 & 0.0239444444444444 & 0.0877222222222223 \tabularnewline
17 & 4.52 & 4.41827777777778 & 4.36666666666667 & 0.051611111111111 & 0.101722222222222 \tabularnewline
18 & 4.52 & 4.44819444444444 & 4.405 & 0.0431944444444445 & 0.0718055555555548 \tabularnewline
19 & 4.52 & 4.46319444444444 & 4.44333333333333 & 0.0198611111111111 & 0.0568055555555551 \tabularnewline
20 & 4.53 & 4.48936111111111 & 4.48166666666667 & 0.00769444444444446 & 0.0406388888888891 \tabularnewline
21 & 4.53 & 4.51394444444444 & 4.51041666666667 & 0.00352777777777821 & 0.0160555555555568 \tabularnewline
22 & 4.53 & 4.51636111111111 & 4.52708333333333 & -0.0107222222222223 & 0.0136388888888899 \tabularnewline
23 & 4.53 & 4.51552777777778 & 4.53875 & -0.0232222222222222 & 0.0144722222222233 \tabularnewline
24 & 4.53 & 4.53177777777778 & 4.54791666666667 & -0.016138888888889 & -0.00177777777777699 \tabularnewline
25 & 4.53 & 4.52369444444444 & 4.55708333333333 & -0.0333888888888888 & 0.00630555555555645 \tabularnewline
26 & 4.53 & 4.51511111111111 & 4.56583333333333 & -0.0507222222222222 & 0.0148888888888896 \tabularnewline
27 & 4.53 & 4.55852777777778 & 4.57416666666667 & -0.0156388888888891 & -0.0285277777777777 \tabularnewline
28 & 4.61 & 4.60644444444444 & 4.5825 & 0.0239444444444444 & 0.00355555555555576 \tabularnewline
29 & 4.63 & 4.64244444444444 & 4.59083333333333 & 0.051611111111111 & -0.0124444444444443 \tabularnewline
30 & 4.63 & 4.64236111111111 & 4.59916666666667 & 0.0431944444444445 & -0.0123611111111117 \tabularnewline
31 & 4.63 & 4.62736111111111 & 4.6075 & 0.0198611111111111 & 0.00263888888888886 \tabularnewline
32 & 4.63 & 4.62352777777778 & 4.61583333333333 & 0.00769444444444446 & 0.00647222222222243 \tabularnewline
33 & 4.63 & 4.62894444444444 & 4.62541666666667 & 0.00352777777777821 & 0.00105555555555625 \tabularnewline
34 & 4.63 & 4.62386111111111 & 4.63458333333333 & -0.0107222222222223 & 0.00613888888888869 \tabularnewline
35 & 4.63 & 4.61886111111111 & 4.64208333333333 & -0.0232222222222222 & 0.0111388888888895 \tabularnewline
36 & 4.63 & 4.63386111111111 & 4.65 & -0.016138888888889 & -0.00386111111111109 \tabularnewline
37 & 4.63 & 4.62494444444444 & 4.65833333333333 & -0.0333888888888888 & 0.00505555555555581 \tabularnewline
38 & 4.63 & 4.61636111111111 & 4.66708333333333 & -0.0507222222222222 & 0.013638888888889 \tabularnewline
39 & 4.66 & 4.66061111111111 & 4.67625 & -0.0156388888888891 & -0.000611111111111562 \tabularnewline
40 & 4.7 & 4.70936111111111 & 4.68541666666667 & 0.0239444444444444 & -0.00936111111111071 \tabularnewline
41 & 4.72 & 4.74702777777778 & 4.69541666666667 & 0.051611111111111 & -0.0270277777777777 \tabularnewline
42 & 4.73 & 4.75444444444444 & 4.71125 & 0.0431944444444445 & -0.0244444444444438 \tabularnewline
43 & 4.73 & 4.75194444444444 & 4.73208333333333 & 0.0198611111111111 & -0.0219444444444434 \tabularnewline
44 & 4.74 & 4.76061111111111 & 4.75291666666667 & 0.00769444444444446 & -0.0206111111111111 \tabularnewline
45 & 4.74 & 4.77602777777778 & 4.7725 & 0.00352777777777821 & -0.036027777777778 \tabularnewline
46 & 4.74 & 4.77886111111111 & 4.78958333333333 & -0.0107222222222223 & -0.0388611111111112 \tabularnewline
47 & 4.76 & 4.78469444444444 & 4.80791666666667 & -0.0232222222222222 & -0.0246944444444441 \tabularnewline
48 & 4.88 & 4.81219444444444 & 4.82833333333333 & -0.016138888888889 & 0.0678055555555561 \tabularnewline
49 & 4.88 & 4.81494444444444 & 4.84833333333333 & -0.0333888888888888 & 0.0650555555555563 \tabularnewline
50 & 4.88 & 4.81719444444444 & 4.86791666666667 & -0.0507222222222222 & 0.0628055555555562 \tabularnewline
51 & 4.88 & 4.87144444444444 & 4.88708333333333 & -0.0156388888888891 & 0.00855555555555565 \tabularnewline
52 & 4.89 & 4.93019444444444 & 4.90625 & 0.0239444444444444 & -0.0401944444444435 \tabularnewline
53 & 4.97 & 4.97619444444444 & 4.92458333333333 & 0.051611111111111 & -0.00619444444444373 \tabularnewline
54 & 4.97 & 4.98027777777778 & 4.93708333333333 & 0.0431944444444445 & -0.0102777777777767 \tabularnewline
55 & 4.97 & 4.96444444444444 & 4.94458333333333 & 0.0198611111111111 & 0.00555555555555642 \tabularnewline
56 & 4.97 & 4.95977777777778 & 4.95208333333333 & 0.00769444444444446 & 0.0102222222222226 \tabularnewline
57 & 4.97 & 4.96311111111111 & 4.95958333333333 & 0.00352777777777821 & 0.00688888888888872 \tabularnewline
58 & 4.97 & 4.95636111111111 & 4.96708333333333 & -0.0107222222222223 & 0.013638888888889 \tabularnewline
59 & 4.97 & 4.94886111111111 & 4.97208333333333 & -0.0232222222222222 & 0.0211388888888893 \tabularnewline
60 & 4.97 & 4.95969444444444 & 4.97583333333333 & -0.016138888888889 & 0.010305555555556 \tabularnewline
61 & 4.97 & 4.94786111111111 & 4.98125 & -0.0333888888888888 & 0.0221388888888896 \tabularnewline
62 & 4.97 & 4.93636111111111 & 4.98708333333333 & -0.0507222222222222 & 0.0336388888888894 \tabularnewline
63 & 4.97 & 4.97769444444444 & 4.99333333333333 & -0.0156388888888891 & -0.00769444444444467 \tabularnewline
64 & 4.98 & 5.02394444444444 & 5 & 0.0239444444444444 & -0.0439444444444437 \tabularnewline
65 & 5 & 5.05827777777778 & 5.00666666666667 & 0.051611111111111 & -0.0582777777777768 \tabularnewline
66 & 5.03 & 5.05694444444444 & 5.01375 & 0.0431944444444445 & -0.0269444444444442 \tabularnewline
67 & 5.04 & NA & NA & 0.0198611111111111 & NA \tabularnewline
68 & 5.04 & NA & NA & 0.00769444444444446 & NA \tabularnewline
69 & 5.05 & NA & NA & 0.00352777777777821 & NA \tabularnewline
70 & 5.05 & NA & NA & -0.0107222222222223 & NA \tabularnewline
71 & 5.05 & NA & NA & -0.0232222222222222 & NA \tabularnewline
72 & 5.06 & NA & NA & -0.016138888888889 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210633&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]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0333888888888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0507222222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0156388888888891[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0239444444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.051611111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0431944444444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]4[/C][C]4.04527777777778[/C][C]4.02541666666667[/C][C]0.0198611111111111[/C][C]-0.0452777777777786[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]4[/C][C]4.03894444444445[/C][C]4.03125[/C][C]0.00769444444444446[/C][C]-0.0389444444444456[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]4.06[/C][C]4.05019444444445[/C][C]4.04666666666667[/C][C]0.00352777777777821[/C][C]0.00980555555555451[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]4.07[/C][C]4.06677777777778[/C][C]4.0775[/C][C]-0.0107222222222223[/C][C]0.00322222222222202[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]4.07[/C][C]4.09427777777778[/C][C]4.1175[/C][C]-0.0232222222222222[/C][C]-0.0242777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]4.07[/C][C]4.14469444444444[/C][C]4.16083333333333[/C][C]-0.016138888888889[/C][C]-0.074694444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]4.07[/C][C]4.17077777777778[/C][C]4.20416666666667[/C][C]-0.0333888888888888[/C][C]-0.100777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]4.07[/C][C]4.19719444444445[/C][C]4.24791666666667[/C][C]-0.0507222222222222[/C][C]-0.127194444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]4.3[/C][C]4.27394444444444[/C][C]4.28958333333333[/C][C]-0.0156388888888891[/C][C]0.0260555555555548[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]4.44[/C][C]4.35227777777778[/C][C]4.32833333333333[/C][C]0.0239444444444444[/C][C]0.0877222222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]4.52[/C][C]4.41827777777778[/C][C]4.36666666666667[/C][C]0.051611111111111[/C][C]0.101722222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]4.52[/C][C]4.44819444444444[/C][C]4.405[/C][C]0.0431944444444445[/C][C]0.0718055555555548[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]4.52[/C][C]4.46319444444444[/C][C]4.44333333333333[/C][C]0.0198611111111111[/C][C]0.0568055555555551[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]4.53[/C][C]4.48936111111111[/C][C]4.48166666666667[/C][C]0.00769444444444446[/C][C]0.0406388888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]4.53[/C][C]4.51394444444444[/C][C]4.51041666666667[/C][C]0.00352777777777821[/C][C]0.0160555555555568[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]4.53[/C][C]4.51636111111111[/C][C]4.52708333333333[/C][C]-0.0107222222222223[/C][C]0.0136388888888899[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]4.53[/C][C]4.51552777777778[/C][C]4.53875[/C][C]-0.0232222222222222[/C][C]0.0144722222222233[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]4.53[/C][C]4.53177777777778[/C][C]4.54791666666667[/C][C]-0.016138888888889[/C][C]-0.00177777777777699[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]4.53[/C][C]4.52369444444444[/C][C]4.55708333333333[/C][C]-0.0333888888888888[/C][C]0.00630555555555645[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]4.53[/C][C]4.51511111111111[/C][C]4.56583333333333[/C][C]-0.0507222222222222[/C][C]0.0148888888888896[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]4.53[/C][C]4.55852777777778[/C][C]4.57416666666667[/C][C]-0.0156388888888891[/C][C]-0.0285277777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]4.61[/C][C]4.60644444444444[/C][C]4.5825[/C][C]0.0239444444444444[/C][C]0.00355555555555576[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]4.63[/C][C]4.64244444444444[/C][C]4.59083333333333[/C][C]0.051611111111111[/C][C]-0.0124444444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]4.63[/C][C]4.64236111111111[/C][C]4.59916666666667[/C][C]0.0431944444444445[/C][C]-0.0123611111111117[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]4.63[/C][C]4.62736111111111[/C][C]4.6075[/C][C]0.0198611111111111[/C][C]0.00263888888888886[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]4.63[/C][C]4.62352777777778[/C][C]4.61583333333333[/C][C]0.00769444444444446[/C][C]0.00647222222222243[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]4.63[/C][C]4.62894444444444[/C][C]4.62541666666667[/C][C]0.00352777777777821[/C][C]0.00105555555555625[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]4.63[/C][C]4.62386111111111[/C][C]4.63458333333333[/C][C]-0.0107222222222223[/C][C]0.00613888888888869[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]4.63[/C][C]4.61886111111111[/C][C]4.64208333333333[/C][C]-0.0232222222222222[/C][C]0.0111388888888895[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]4.63[/C][C]4.63386111111111[/C][C]4.65[/C][C]-0.016138888888889[/C][C]-0.00386111111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]4.63[/C][C]4.62494444444444[/C][C]4.65833333333333[/C][C]-0.0333888888888888[/C][C]0.00505555555555581[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]4.63[/C][C]4.61636111111111[/C][C]4.66708333333333[/C][C]-0.0507222222222222[/C][C]0.013638888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]4.66[/C][C]4.66061111111111[/C][C]4.67625[/C][C]-0.0156388888888891[/C][C]-0.000611111111111562[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]4.7[/C][C]4.70936111111111[/C][C]4.68541666666667[/C][C]0.0239444444444444[/C][C]-0.00936111111111071[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]4.72[/C][C]4.74702777777778[/C][C]4.69541666666667[/C][C]0.051611111111111[/C][C]-0.0270277777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]4.73[/C][C]4.75444444444444[/C][C]4.71125[/C][C]0.0431944444444445[/C][C]-0.0244444444444438[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]4.73[/C][C]4.75194444444444[/C][C]4.73208333333333[/C][C]0.0198611111111111[/C][C]-0.0219444444444434[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]4.74[/C][C]4.76061111111111[/C][C]4.75291666666667[/C][C]0.00769444444444446[/C][C]-0.0206111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]4.74[/C][C]4.77602777777778[/C][C]4.7725[/C][C]0.00352777777777821[/C][C]-0.036027777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]4.74[/C][C]4.77886111111111[/C][C]4.78958333333333[/C][C]-0.0107222222222223[/C][C]-0.0388611111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]4.76[/C][C]4.78469444444444[/C][C]4.80791666666667[/C][C]-0.0232222222222222[/C][C]-0.0246944444444441[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]4.88[/C][C]4.81219444444444[/C][C]4.82833333333333[/C][C]-0.016138888888889[/C][C]0.0678055555555561[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]4.88[/C][C]4.81494444444444[/C][C]4.84833333333333[/C][C]-0.0333888888888888[/C][C]0.0650555555555563[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]4.88[/C][C]4.81719444444444[/C][C]4.86791666666667[/C][C]-0.0507222222222222[/C][C]0.0628055555555562[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]4.88[/C][C]4.87144444444444[/C][C]4.88708333333333[/C][C]-0.0156388888888891[/C][C]0.00855555555555565[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]4.89[/C][C]4.93019444444444[/C][C]4.90625[/C][C]0.0239444444444444[/C][C]-0.0401944444444435[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]4.97[/C][C]4.97619444444444[/C][C]4.92458333333333[/C][C]0.051611111111111[/C][C]-0.00619444444444373[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]4.97[/C][C]4.98027777777778[/C][C]4.93708333333333[/C][C]0.0431944444444445[/C][C]-0.0102777777777767[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]4.97[/C][C]4.96444444444444[/C][C]4.94458333333333[/C][C]0.0198611111111111[/C][C]0.00555555555555642[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]4.97[/C][C]4.95977777777778[/C][C]4.95208333333333[/C][C]0.00769444444444446[/C][C]0.0102222222222226[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]4.97[/C][C]4.96311111111111[/C][C]4.95958333333333[/C][C]0.00352777777777821[/C][C]0.00688888888888872[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]4.97[/C][C]4.95636111111111[/C][C]4.96708333333333[/C][C]-0.0107222222222223[/C][C]0.013638888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]4.97[/C][C]4.94886111111111[/C][C]4.97208333333333[/C][C]-0.0232222222222222[/C][C]0.0211388888888893[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]4.97[/C][C]4.95969444444444[/C][C]4.97583333333333[/C][C]-0.016138888888889[/C][C]0.010305555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]4.97[/C][C]4.94786111111111[/C][C]4.98125[/C][C]-0.0333888888888888[/C][C]0.0221388888888896[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]4.97[/C][C]4.93636111111111[/C][C]4.98708333333333[/C][C]-0.0507222222222222[/C][C]0.0336388888888894[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]4.97[/C][C]4.97769444444444[/C][C]4.99333333333333[/C][C]-0.0156388888888891[/C][C]-0.00769444444444467[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]4.98[/C][C]5.02394444444444[/C][C]5[/C][C]0.0239444444444444[/C][C]-0.0439444444444437[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]5[/C][C]5.05827777777778[/C][C]5.00666666666667[/C][C]0.051611111111111[/C][C]-0.0582777777777768[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]5.03[/C][C]5.05694444444444[/C][C]5.01375[/C][C]0.0431944444444445[/C][C]-0.0269444444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]5.04[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0198611111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]5.04[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00769444444444446[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]5.05[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00352777777777821[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]5.05[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0107222222222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]5.05[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0232222222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]5.06[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.016138888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210633&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=210633&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	4	NA	NA	-0.0333888888888888	NA
2	4	NA	NA	-0.0507222222222222	NA
3	4	NA	NA	-0.0156388888888891	NA
4	4	NA	NA	0.0239444444444444	NA
5	4	NA	NA	0.051611111111111	NA
6	4	NA	NA	0.0431944444444445	NA
7	4	4.04527777777778	4.02541666666667	0.0198611111111111	-0.0452777777777786
8	4	4.03894444444445	4.03125	0.00769444444444446	-0.0389444444444456
9	4.06	4.05019444444445	4.04666666666667	0.00352777777777821	0.00980555555555451
10	4.07	4.06677777777778	4.0775	-0.0107222222222223	0.00322222222222202
11	4.07	4.09427777777778	4.1175	-0.0232222222222222	-0.0242777777777778
12	4.07	4.14469444444444	4.16083333333333	-0.016138888888889	-0.074694444444444
13	4.07	4.17077777777778	4.20416666666667	-0.0333888888888888	-0.100777777777778
14	4.07	4.19719444444445	4.24791666666667	-0.0507222222222222	-0.127194444444445
15	4.3	4.27394444444444	4.28958333333333	-0.0156388888888891	0.0260555555555548
16	4.44	4.35227777777778	4.32833333333333	0.0239444444444444	0.0877222222222223
17	4.52	4.41827777777778	4.36666666666667	0.051611111111111	0.101722222222222
18	4.52	4.44819444444444	4.405	0.0431944444444445	0.0718055555555548
19	4.52	4.46319444444444	4.44333333333333	0.0198611111111111	0.0568055555555551
20	4.53	4.48936111111111	4.48166666666667	0.00769444444444446	0.0406388888888891
21	4.53	4.51394444444444	4.51041666666667	0.00352777777777821	0.0160555555555568
22	4.53	4.51636111111111	4.52708333333333	-0.0107222222222223	0.0136388888888899
23	4.53	4.51552777777778	4.53875	-0.0232222222222222	0.0144722222222233
24	4.53	4.53177777777778	4.54791666666667	-0.016138888888889	-0.00177777777777699
25	4.53	4.52369444444444	4.55708333333333	-0.0333888888888888	0.00630555555555645
26	4.53	4.51511111111111	4.56583333333333	-0.0507222222222222	0.0148888888888896
27	4.53	4.55852777777778	4.57416666666667	-0.0156388888888891	-0.0285277777777777
28	4.61	4.60644444444444	4.5825	0.0239444444444444	0.00355555555555576
29	4.63	4.64244444444444	4.59083333333333	0.051611111111111	-0.0124444444444443
30	4.63	4.64236111111111	4.59916666666667	0.0431944444444445	-0.0123611111111117
31	4.63	4.62736111111111	4.6075	0.0198611111111111	0.00263888888888886
32	4.63	4.62352777777778	4.61583333333333	0.00769444444444446	0.00647222222222243
33	4.63	4.62894444444444	4.62541666666667	0.00352777777777821	0.00105555555555625
34	4.63	4.62386111111111	4.63458333333333	-0.0107222222222223	0.00613888888888869
35	4.63	4.61886111111111	4.64208333333333	-0.0232222222222222	0.0111388888888895
36	4.63	4.63386111111111	4.65	-0.016138888888889	-0.00386111111111109
37	4.63	4.62494444444444	4.65833333333333	-0.0333888888888888	0.00505555555555581
38	4.63	4.61636111111111	4.66708333333333	-0.0507222222222222	0.013638888888889
39	4.66	4.66061111111111	4.67625	-0.0156388888888891	-0.000611111111111562
40	4.7	4.70936111111111	4.68541666666667	0.0239444444444444	-0.00936111111111071
41	4.72	4.74702777777778	4.69541666666667	0.051611111111111	-0.0270277777777777
42	4.73	4.75444444444444	4.71125	0.0431944444444445	-0.0244444444444438
43	4.73	4.75194444444444	4.73208333333333	0.0198611111111111	-0.0219444444444434
44	4.74	4.76061111111111	4.75291666666667	0.00769444444444446	-0.0206111111111111
45	4.74	4.77602777777778	4.7725	0.00352777777777821	-0.036027777777778
46	4.74	4.77886111111111	4.78958333333333	-0.0107222222222223	-0.0388611111111112
47	4.76	4.78469444444444	4.80791666666667	-0.0232222222222222	-0.0246944444444441
48	4.88	4.81219444444444	4.82833333333333	-0.016138888888889	0.0678055555555561
49	4.88	4.81494444444444	4.84833333333333	-0.0333888888888888	0.0650555555555563
50	4.88	4.81719444444444	4.86791666666667	-0.0507222222222222	0.0628055555555562
51	4.88	4.87144444444444	4.88708333333333	-0.0156388888888891	0.00855555555555565
52	4.89	4.93019444444444	4.90625	0.0239444444444444	-0.0401944444444435
53	4.97	4.97619444444444	4.92458333333333	0.051611111111111	-0.00619444444444373
54	4.97	4.98027777777778	4.93708333333333	0.0431944444444445	-0.0102777777777767
55	4.97	4.96444444444444	4.94458333333333	0.0198611111111111	0.00555555555555642
56	4.97	4.95977777777778	4.95208333333333	0.00769444444444446	0.0102222222222226
57	4.97	4.96311111111111	4.95958333333333	0.00352777777777821	0.00688888888888872
58	4.97	4.95636111111111	4.96708333333333	-0.0107222222222223	0.013638888888889
59	4.97	4.94886111111111	4.97208333333333	-0.0232222222222222	0.0211388888888893
60	4.97	4.95969444444444	4.97583333333333	-0.016138888888889	0.010305555555556
61	4.97	4.94786111111111	4.98125	-0.0333888888888888	0.0221388888888896
62	4.97	4.93636111111111	4.98708333333333	-0.0507222222222222	0.0336388888888894
63	4.97	4.97769444444444	4.99333333333333	-0.0156388888888891	-0.00769444444444467
64	4.98	5.02394444444444	5	0.0239444444444444	-0.0439444444444437
65	5	5.05827777777778	5.00666666666667	0.051611111111111	-0.0582777777777768
66	5.03	5.05694444444444	5.01375	0.0431944444444445	-0.0269444444444442
67	5.04	NA	NA	0.0198611111111111	NA
68	5.04	NA	NA	0.00769444444444446	NA
69	5.05	NA	NA	0.00352777777777821	NA
70	5.05	NA	NA	-0.0107222222222223	NA
71	5.05	NA	NA	-0.0232222222222222	NA
72	5.06	NA	NA	-0.016138888888889	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