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 15:31:37 -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/t13695967911m597jujf7a2ti9.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 12:09:27 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210660, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 12:09:27 +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)

-     [Bootstrap Plot - Central Tendency] [750 simulaties] [2013-04-19 17:51:17] [434fbce84630be36f597b84053dc4988]
- R P   [Bootstrap Plot - Central Tendency] [Density plot 750 ...] [2013-05-26 16:43:22] [ab781ace6e9bb3bb317e6c6d3622dfa3]
- RM D      [Classical Decomposition] [multiplicatief mo...] [2013-05-26 19:31:37] [7c79942bdfef66f90cd0e05a66ee0483] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

0,6
0,59
0,61
0,61
0,6
0,6
0,58
0,63
0,65
0,62
0,61
0,67
0,66
0,59
0,54
0,53
0,5
0,5
0,52
0,53
0,54
0,54
0,55
0,52
0,47
0,47
0,44
0,45
0,43
0,41
0,4
0,37
0,37
0,4
0,45
0,4
0,38
0,43
0,53
0,59
0,57
0,61
0,57
0,56
0,53
0,55
0,55
0,58
0,58
0,56
0,52
0,49
0,48
0,46
0,47
0,44
0,45
0,45
0,43
0,44
0,45
0,45
0,45
0,46
0,46
0,45
0,43
0,44
0,47
0,47
0,5
0,51

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	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210660&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210660&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=210660&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	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	0.6	NA	NA	1.00266977477181	NA
2	0.59	NA	NA	0.99857048672235	NA
3	0.61	NA	NA	0.999753411294117	NA
4	0.61	NA	NA	1.02197553809362	NA
5	0.6	NA	NA	0.994063140547476	NA
6	0.6	NA	NA	0.991161033450325	NA
7	0.58	0.605528969918081	0.616666666666667	0.981938870137429	0.957840217088978
8	0.63	0.604659431941775	0.619166666666667	0.976569742032477	1.04190882787828
9	0.65	0.607450231741197	0.61625	0.985720457186527	1.07004650922074
10	0.62	0.611090779169512	0.61	1.00178816257297	1.01457921005222
11	0.61	0.614836244066336	0.6025	1.02047509388604	0.992134094056735
12	0.67	0.609207573561974	0.594166666666667	1.02531428930486	1.09978934779582
13	0.66	0.589068492678438	0.5875	1.00266977477181	1.12041300494454
14	0.59	0.580003024371232	0.580833333333333	0.99857048672235	1.01723607500083
15	0.54	0.57194226404451	0.572083333333333	0.999753411294117	0.944151243835997
16	0.53	0.576564532741151	0.564166666666667	1.02197553809362	0.919237951526831
17	0.5	0.555018586805674	0.558333333333333	0.994063140547476	0.900870730974389
18	0.5	0.544725584633741	0.549583333333333	0.991161033450325	0.917893365218354
19	0.52	0.525746436719415	0.535416666666667	0.981938870137429	0.98906994642651
20	0.53	0.510257690211969	0.5225	0.976569742032477	1.03869086182676
21	0.54	0.506003168022418	0.513333333333333	0.985720457186527	1.06718699432348
22	0.54	0.506737845568161	0.505833333333333	1.00178816257297	1.06563976762885
23	0.55	0.509812348987232	0.499583333333333	1.02047509388604	1.07882832005267
24	0.52	0.505394501769856	0.492916666666667	1.02531428930486	1.02889920285835
25	0.47	0.485459282618684	0.484166666666667	1.00266977477181	0.968155346550811
26	0.47	0.47182455497631	0.4725	0.99857048672235	0.996132980030253
27	0.44	0.458636877431176	0.45875	0.999753411294117	0.959364633878633
28	0.45	0.455630760733406	0.445833333333333	1.02197553809362	0.987641833654202
29	0.43	0.433245852088608	0.435833333333333	0.994063140547476	0.992508059631822
30	0.41	0.422895374272139	0.426666666666667	0.991161033450325	0.969506939407097
31	0.4	0.410368619478267	0.417916666666667	0.981938870137429	0.974733400688753
32	0.37	0.402835018588397	0.4125	0.976569742032477	0.91849015831976
33	0.37	0.408663272875248	0.414583333333333	0.985720457186527	0.905390879382864
34	0.4	0.424925145624701	0.424166666666667	1.00178816257297	0.941342267264372
35	0.45	0.444757061751997	0.435833333333333	1.02047509388604	1.01178831928458
36	0.4	0.461391430187189	0.45	1.02531428930486	0.866942846852873
37	0.38	0.466659224341713	0.465416666666667	1.00266977477181	0.814298700590442
38	0.43	0.479729904662862	0.480416666666667	0.99857048672235	0.896337701320057
39	0.53	0.494877938590588	0.495	0.999753411294117	1.07097116009948
40	0.59	0.519078408723385	0.507916666666667	1.02197553809362	1.13662982332677
41	0.57	0.515256061183775	0.518333333333333	0.994063140547476	1.10624608411292
42	0.61	0.525315347728672	0.53	0.991161033450325	1.1612072684293
43	0.57	0.53597496661668	0.545833333333333	0.981938870137429	1.06348250478581
44	0.56	0.546472151479007	0.559583333333333	0.976569742032477	1.02475487265798
45	0.53	0.556521341453227	0.564583333333333	0.985720457186527	0.952344430522696
46	0.55	0.561001371040863	0.56	1.00178816257297	0.980389760865554
47	0.55	0.563387291416249	0.552083333333333	1.02047509388604	0.976237853391056
48	0.58	0.555805787660679	0.542083333333333	1.02531428930486	1.04352997553543
49	0.58	0.533086096920345	0.531666666666667	1.00266977477181	1.08800436430565
50	0.56	0.521753079312428	0.5225	0.99857048672235	1.07330463815944
51	0.52	0.514039878973725	0.514166666666667	0.999753411294117	1.01159466662037
52	0.49	0.517800939300768	0.506666666666667	1.02197553809362	0.946309600484098
53	0.48	0.49454641242237	0.4975	0.994063140547476	0.970586355381452
54	0.46	0.482365036279158	0.486666666666667	0.991161033450325	0.953634623994151
55	0.47	0.466830104511169	0.475416666666667	0.981938870137429	1.00679025508038
56	0.44	0.454511834104282	0.465416666666667	0.976569742032477	0.968071603387664
57	0.45	0.451377826019997	0.457916666666667	0.985720457186527	0.996947510620656
58	0.45	0.454561378767485	0.45375	1.00178816257297	0.989965318259433
59	0.43	0.460914584071859	0.451666666666667	1.02047509388604	0.932927737285398
60	0.44	0.461818644474399	0.450416666666667	1.02531428930486	0.952754951027949
61	0.45	0.449530282356028	0.448333333333333	1.00266977477181	1.00104490767899
62	0.45	0.446028150735983	0.446666666666667	0.99857048672235	1.00890492955986
63	0.45	0.447389651554118	0.4475	0.999753411294117	1.00583461963596
64	0.46	0.459037345860384	0.449166666666667	1.02197553809362	1.00209711507854
65	0.46	0.450227764072961	0.452916666666667	0.994063140547476	1.02170509396985
66	0.45	0.454695124095337	0.45875	0.991161033450325	0.989674127021533
67	0.43	NA	NA	0.981938870137429	NA
68	0.44	NA	NA	0.976569742032477	NA
69	0.47	NA	NA	0.985720457186527	NA
70	0.47	NA	NA	1.00178816257297	NA
71	0.5	NA	NA	1.02047509388604	NA
72	0.51	NA	NA	1.02531428930486	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 0.6 & NA & NA & 1.00266977477181 & NA \tabularnewline
2 & 0.59 & NA & NA & 0.99857048672235 & NA \tabularnewline
3 & 0.61 & NA & NA & 0.999753411294117 & NA \tabularnewline
4 & 0.61 & NA & NA & 1.02197553809362 & NA \tabularnewline
5 & 0.6 & NA & NA & 0.994063140547476 & NA \tabularnewline
6 & 0.6 & NA & NA & 0.991161033450325 & NA \tabularnewline
7 & 0.58 & 0.605528969918081 & 0.616666666666667 & 0.981938870137429 & 0.957840217088978 \tabularnewline
8 & 0.63 & 0.604659431941775 & 0.619166666666667 & 0.976569742032477 & 1.04190882787828 \tabularnewline
9 & 0.65 & 0.607450231741197 & 0.61625 & 0.985720457186527 & 1.07004650922074 \tabularnewline
10 & 0.62 & 0.611090779169512 & 0.61 & 1.00178816257297 & 1.01457921005222 \tabularnewline
11 & 0.61 & 0.614836244066336 & 0.6025 & 1.02047509388604 & 0.992134094056735 \tabularnewline
12 & 0.67 & 0.609207573561974 & 0.594166666666667 & 1.02531428930486 & 1.09978934779582 \tabularnewline
13 & 0.66 & 0.589068492678438 & 0.5875 & 1.00266977477181 & 1.12041300494454 \tabularnewline
14 & 0.59 & 0.580003024371232 & 0.580833333333333 & 0.99857048672235 & 1.01723607500083 \tabularnewline
15 & 0.54 & 0.57194226404451 & 0.572083333333333 & 0.999753411294117 & 0.944151243835997 \tabularnewline
16 & 0.53 & 0.576564532741151 & 0.564166666666667 & 1.02197553809362 & 0.919237951526831 \tabularnewline
17 & 0.5 & 0.555018586805674 & 0.558333333333333 & 0.994063140547476 & 0.900870730974389 \tabularnewline
18 & 0.5 & 0.544725584633741 & 0.549583333333333 & 0.991161033450325 & 0.917893365218354 \tabularnewline
19 & 0.52 & 0.525746436719415 & 0.535416666666667 & 0.981938870137429 & 0.98906994642651 \tabularnewline
20 & 0.53 & 0.510257690211969 & 0.5225 & 0.976569742032477 & 1.03869086182676 \tabularnewline
21 & 0.54 & 0.506003168022418 & 0.513333333333333 & 0.985720457186527 & 1.06718699432348 \tabularnewline
22 & 0.54 & 0.506737845568161 & 0.505833333333333 & 1.00178816257297 & 1.06563976762885 \tabularnewline
23 & 0.55 & 0.509812348987232 & 0.499583333333333 & 1.02047509388604 & 1.07882832005267 \tabularnewline
24 & 0.52 & 0.505394501769856 & 0.492916666666667 & 1.02531428930486 & 1.02889920285835 \tabularnewline
25 & 0.47 & 0.485459282618684 & 0.484166666666667 & 1.00266977477181 & 0.968155346550811 \tabularnewline
26 & 0.47 & 0.47182455497631 & 0.4725 & 0.99857048672235 & 0.996132980030253 \tabularnewline
27 & 0.44 & 0.458636877431176 & 0.45875 & 0.999753411294117 & 0.959364633878633 \tabularnewline
28 & 0.45 & 0.455630760733406 & 0.445833333333333 & 1.02197553809362 & 0.987641833654202 \tabularnewline
29 & 0.43 & 0.433245852088608 & 0.435833333333333 & 0.994063140547476 & 0.992508059631822 \tabularnewline
30 & 0.41 & 0.422895374272139 & 0.426666666666667 & 0.991161033450325 & 0.969506939407097 \tabularnewline
31 & 0.4 & 0.410368619478267 & 0.417916666666667 & 0.981938870137429 & 0.974733400688753 \tabularnewline
32 & 0.37 & 0.402835018588397 & 0.4125 & 0.976569742032477 & 0.91849015831976 \tabularnewline
33 & 0.37 & 0.408663272875248 & 0.414583333333333 & 0.985720457186527 & 0.905390879382864 \tabularnewline
34 & 0.4 & 0.424925145624701 & 0.424166666666667 & 1.00178816257297 & 0.941342267264372 \tabularnewline
35 & 0.45 & 0.444757061751997 & 0.435833333333333 & 1.02047509388604 & 1.01178831928458 \tabularnewline
36 & 0.4 & 0.461391430187189 & 0.45 & 1.02531428930486 & 0.866942846852873 \tabularnewline
37 & 0.38 & 0.466659224341713 & 0.465416666666667 & 1.00266977477181 & 0.814298700590442 \tabularnewline
38 & 0.43 & 0.479729904662862 & 0.480416666666667 & 0.99857048672235 & 0.896337701320057 \tabularnewline
39 & 0.53 & 0.494877938590588 & 0.495 & 0.999753411294117 & 1.07097116009948 \tabularnewline
40 & 0.59 & 0.519078408723385 & 0.507916666666667 & 1.02197553809362 & 1.13662982332677 \tabularnewline
41 & 0.57 & 0.515256061183775 & 0.518333333333333 & 0.994063140547476 & 1.10624608411292 \tabularnewline
42 & 0.61 & 0.525315347728672 & 0.53 & 0.991161033450325 & 1.1612072684293 \tabularnewline
43 & 0.57 & 0.53597496661668 & 0.545833333333333 & 0.981938870137429 & 1.06348250478581 \tabularnewline
44 & 0.56 & 0.546472151479007 & 0.559583333333333 & 0.976569742032477 & 1.02475487265798 \tabularnewline
45 & 0.53 & 0.556521341453227 & 0.564583333333333 & 0.985720457186527 & 0.952344430522696 \tabularnewline
46 & 0.55 & 0.561001371040863 & 0.56 & 1.00178816257297 & 0.980389760865554 \tabularnewline
47 & 0.55 & 0.563387291416249 & 0.552083333333333 & 1.02047509388604 & 0.976237853391056 \tabularnewline
48 & 0.58 & 0.555805787660679 & 0.542083333333333 & 1.02531428930486 & 1.04352997553543 \tabularnewline
49 & 0.58 & 0.533086096920345 & 0.531666666666667 & 1.00266977477181 & 1.08800436430565 \tabularnewline
50 & 0.56 & 0.521753079312428 & 0.5225 & 0.99857048672235 & 1.07330463815944 \tabularnewline
51 & 0.52 & 0.514039878973725 & 0.514166666666667 & 0.999753411294117 & 1.01159466662037 \tabularnewline
52 & 0.49 & 0.517800939300768 & 0.506666666666667 & 1.02197553809362 & 0.946309600484098 \tabularnewline
53 & 0.48 & 0.49454641242237 & 0.4975 & 0.994063140547476 & 0.970586355381452 \tabularnewline
54 & 0.46 & 0.482365036279158 & 0.486666666666667 & 0.991161033450325 & 0.953634623994151 \tabularnewline
55 & 0.47 & 0.466830104511169 & 0.475416666666667 & 0.981938870137429 & 1.00679025508038 \tabularnewline
56 & 0.44 & 0.454511834104282 & 0.465416666666667 & 0.976569742032477 & 0.968071603387664 \tabularnewline
57 & 0.45 & 0.451377826019997 & 0.457916666666667 & 0.985720457186527 & 0.996947510620656 \tabularnewline
58 & 0.45 & 0.454561378767485 & 0.45375 & 1.00178816257297 & 0.989965318259433 \tabularnewline
59 & 0.43 & 0.460914584071859 & 0.451666666666667 & 1.02047509388604 & 0.932927737285398 \tabularnewline
60 & 0.44 & 0.461818644474399 & 0.450416666666667 & 1.02531428930486 & 0.952754951027949 \tabularnewline
61 & 0.45 & 0.449530282356028 & 0.448333333333333 & 1.00266977477181 & 1.00104490767899 \tabularnewline
62 & 0.45 & 0.446028150735983 & 0.446666666666667 & 0.99857048672235 & 1.00890492955986 \tabularnewline
63 & 0.45 & 0.447389651554118 & 0.4475 & 0.999753411294117 & 1.00583461963596 \tabularnewline
64 & 0.46 & 0.459037345860384 & 0.449166666666667 & 1.02197553809362 & 1.00209711507854 \tabularnewline
65 & 0.46 & 0.450227764072961 & 0.452916666666667 & 0.994063140547476 & 1.02170509396985 \tabularnewline
66 & 0.45 & 0.454695124095337 & 0.45875 & 0.991161033450325 & 0.989674127021533 \tabularnewline
67 & 0.43 & NA & NA & 0.981938870137429 & NA \tabularnewline
68 & 0.44 & NA & NA & 0.976569742032477 & NA \tabularnewline
69 & 0.47 & NA & NA & 0.985720457186527 & NA \tabularnewline
70 & 0.47 & NA & NA & 1.00178816257297 & NA \tabularnewline
71 & 0.5 & NA & NA & 1.02047509388604 & NA \tabularnewline
72 & 0.51 & NA & NA & 1.02531428930486 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210660&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]0.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00266977477181[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]0.59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.99857048672235[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]0.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999753411294117[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]0.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.02197553809362[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]0.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.994063140547476[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]0.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.991161033450325[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]0.58[/C][C]0.605528969918081[/C][C]0.616666666666667[/C][C]0.981938870137429[/C][C]0.957840217088978[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]0.63[/C][C]0.604659431941775[/C][C]0.619166666666667[/C][C]0.976569742032477[/C][C]1.04190882787828[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]0.65[/C][C]0.607450231741197[/C][C]0.61625[/C][C]0.985720457186527[/C][C]1.07004650922074[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]0.62[/C][C]0.611090779169512[/C][C]0.61[/C][C]1.00178816257297[/C][C]1.01457921005222[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]0.61[/C][C]0.614836244066336[/C][C]0.6025[/C][C]1.02047509388604[/C][C]0.992134094056735[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]0.67[/C][C]0.609207573561974[/C][C]0.594166666666667[/C][C]1.02531428930486[/C][C]1.09978934779582[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]0.66[/C][C]0.589068492678438[/C][C]0.5875[/C][C]1.00266977477181[/C][C]1.12041300494454[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]0.59[/C][C]0.580003024371232[/C][C]0.580833333333333[/C][C]0.99857048672235[/C][C]1.01723607500083[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]0.54[/C][C]0.57194226404451[/C][C]0.572083333333333[/C][C]0.999753411294117[/C][C]0.944151243835997[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]0.53[/C][C]0.576564532741151[/C][C]0.564166666666667[/C][C]1.02197553809362[/C][C]0.919237951526831[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]0.5[/C][C]0.555018586805674[/C][C]0.558333333333333[/C][C]0.994063140547476[/C][C]0.900870730974389[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]0.5[/C][C]0.544725584633741[/C][C]0.549583333333333[/C][C]0.991161033450325[/C][C]0.917893365218354[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]0.52[/C][C]0.525746436719415[/C][C]0.535416666666667[/C][C]0.981938870137429[/C][C]0.98906994642651[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]0.53[/C][C]0.510257690211969[/C][C]0.5225[/C][C]0.976569742032477[/C][C]1.03869086182676[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]0.54[/C][C]0.506003168022418[/C][C]0.513333333333333[/C][C]0.985720457186527[/C][C]1.06718699432348[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]0.54[/C][C]0.506737845568161[/C][C]0.505833333333333[/C][C]1.00178816257297[/C][C]1.06563976762885[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]0.55[/C][C]0.509812348987232[/C][C]0.499583333333333[/C][C]1.02047509388604[/C][C]1.07882832005267[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]0.52[/C][C]0.505394501769856[/C][C]0.492916666666667[/C][C]1.02531428930486[/C][C]1.02889920285835[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]0.47[/C][C]0.485459282618684[/C][C]0.484166666666667[/C][C]1.00266977477181[/C][C]0.968155346550811[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]0.47[/C][C]0.47182455497631[/C][C]0.4725[/C][C]0.99857048672235[/C][C]0.996132980030253[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]0.44[/C][C]0.458636877431176[/C][C]0.45875[/C][C]0.999753411294117[/C][C]0.959364633878633[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]0.45[/C][C]0.455630760733406[/C][C]0.445833333333333[/C][C]1.02197553809362[/C][C]0.987641833654202[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]0.43[/C][C]0.433245852088608[/C][C]0.435833333333333[/C][C]0.994063140547476[/C][C]0.992508059631822[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]0.41[/C][C]0.422895374272139[/C][C]0.426666666666667[/C][C]0.991161033450325[/C][C]0.969506939407097[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]0.4[/C][C]0.410368619478267[/C][C]0.417916666666667[/C][C]0.981938870137429[/C][C]0.974733400688753[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]0.37[/C][C]0.402835018588397[/C][C]0.4125[/C][C]0.976569742032477[/C][C]0.91849015831976[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]0.37[/C][C]0.408663272875248[/C][C]0.414583333333333[/C][C]0.985720457186527[/C][C]0.905390879382864[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]0.4[/C][C]0.424925145624701[/C][C]0.424166666666667[/C][C]1.00178816257297[/C][C]0.941342267264372[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]0.45[/C][C]0.444757061751997[/C][C]0.435833333333333[/C][C]1.02047509388604[/C][C]1.01178831928458[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]0.4[/C][C]0.461391430187189[/C][C]0.45[/C][C]1.02531428930486[/C][C]0.866942846852873[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]0.38[/C][C]0.466659224341713[/C][C]0.465416666666667[/C][C]1.00266977477181[/C][C]0.814298700590442[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]0.43[/C][C]0.479729904662862[/C][C]0.480416666666667[/C][C]0.99857048672235[/C][C]0.896337701320057[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]0.53[/C][C]0.494877938590588[/C][C]0.495[/C][C]0.999753411294117[/C][C]1.07097116009948[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]0.59[/C][C]0.519078408723385[/C][C]0.507916666666667[/C][C]1.02197553809362[/C][C]1.13662982332677[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]0.57[/C][C]0.515256061183775[/C][C]0.518333333333333[/C][C]0.994063140547476[/C][C]1.10624608411292[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]0.61[/C][C]0.525315347728672[/C][C]0.53[/C][C]0.991161033450325[/C][C]1.1612072684293[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]0.57[/C][C]0.53597496661668[/C][C]0.545833333333333[/C][C]0.981938870137429[/C][C]1.06348250478581[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]0.56[/C][C]0.546472151479007[/C][C]0.559583333333333[/C][C]0.976569742032477[/C][C]1.02475487265798[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]0.53[/C][C]0.556521341453227[/C][C]0.564583333333333[/C][C]0.985720457186527[/C][C]0.952344430522696[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]0.55[/C][C]0.561001371040863[/C][C]0.56[/C][C]1.00178816257297[/C][C]0.980389760865554[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]0.55[/C][C]0.563387291416249[/C][C]0.552083333333333[/C][C]1.02047509388604[/C][C]0.976237853391056[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]0.58[/C][C]0.555805787660679[/C][C]0.542083333333333[/C][C]1.02531428930486[/C][C]1.04352997553543[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]0.58[/C][C]0.533086096920345[/C][C]0.531666666666667[/C][C]1.00266977477181[/C][C]1.08800436430565[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]0.56[/C][C]0.521753079312428[/C][C]0.5225[/C][C]0.99857048672235[/C][C]1.07330463815944[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]0.52[/C][C]0.514039878973725[/C][C]0.514166666666667[/C][C]0.999753411294117[/C][C]1.01159466662037[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]0.49[/C][C]0.517800939300768[/C][C]0.506666666666667[/C][C]1.02197553809362[/C][C]0.946309600484098[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]0.48[/C][C]0.49454641242237[/C][C]0.4975[/C][C]0.994063140547476[/C][C]0.970586355381452[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]0.46[/C][C]0.482365036279158[/C][C]0.486666666666667[/C][C]0.991161033450325[/C][C]0.953634623994151[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]0.47[/C][C]0.466830104511169[/C][C]0.475416666666667[/C][C]0.981938870137429[/C][C]1.00679025508038[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]0.44[/C][C]0.454511834104282[/C][C]0.465416666666667[/C][C]0.976569742032477[/C][C]0.968071603387664[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]0.45[/C][C]0.451377826019997[/C][C]0.457916666666667[/C][C]0.985720457186527[/C][C]0.996947510620656[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]0.45[/C][C]0.454561378767485[/C][C]0.45375[/C][C]1.00178816257297[/C][C]0.989965318259433[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]0.43[/C][C]0.460914584071859[/C][C]0.451666666666667[/C][C]1.02047509388604[/C][C]0.932927737285398[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]0.44[/C][C]0.461818644474399[/C][C]0.450416666666667[/C][C]1.02531428930486[/C][C]0.952754951027949[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]0.45[/C][C]0.449530282356028[/C][C]0.448333333333333[/C][C]1.00266977477181[/C][C]1.00104490767899[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]0.45[/C][C]0.446028150735983[/C][C]0.446666666666667[/C][C]0.99857048672235[/C][C]1.00890492955986[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]0.45[/C][C]0.447389651554118[/C][C]0.4475[/C][C]0.999753411294117[/C][C]1.00583461963596[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]0.46[/C][C]0.459037345860384[/C][C]0.449166666666667[/C][C]1.02197553809362[/C][C]1.00209711507854[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]0.46[/C][C]0.450227764072961[/C][C]0.452916666666667[/C][C]0.994063140547476[/C][C]1.02170509396985[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]0.45[/C][C]0.454695124095337[/C][C]0.45875[/C][C]0.991161033450325[/C][C]0.989674127021533[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]0.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.981938870137429[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]0.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.976569742032477[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]0.47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.985720457186527[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]0.47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00178816257297[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]0.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.02047509388604[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]0.51[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.02531428930486[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210660&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=210660&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	0.6	NA	NA	1.00266977477181	NA
2	0.59	NA	NA	0.99857048672235	NA
3	0.61	NA	NA	0.999753411294117	NA
4	0.61	NA	NA	1.02197553809362	NA
5	0.6	NA	NA	0.994063140547476	NA
6	0.6	NA	NA	0.991161033450325	NA
7	0.58	0.605528969918081	0.616666666666667	0.981938870137429	0.957840217088978
8	0.63	0.604659431941775	0.619166666666667	0.976569742032477	1.04190882787828
9	0.65	0.607450231741197	0.61625	0.985720457186527	1.07004650922074
10	0.62	0.611090779169512	0.61	1.00178816257297	1.01457921005222
11	0.61	0.614836244066336	0.6025	1.02047509388604	0.992134094056735
12	0.67	0.609207573561974	0.594166666666667	1.02531428930486	1.09978934779582
13	0.66	0.589068492678438	0.5875	1.00266977477181	1.12041300494454
14	0.59	0.580003024371232	0.580833333333333	0.99857048672235	1.01723607500083
15	0.54	0.57194226404451	0.572083333333333	0.999753411294117	0.944151243835997
16	0.53	0.576564532741151	0.564166666666667	1.02197553809362	0.919237951526831
17	0.5	0.555018586805674	0.558333333333333	0.994063140547476	0.900870730974389
18	0.5	0.544725584633741	0.549583333333333	0.991161033450325	0.917893365218354
19	0.52	0.525746436719415	0.535416666666667	0.981938870137429	0.98906994642651
20	0.53	0.510257690211969	0.5225	0.976569742032477	1.03869086182676
21	0.54	0.506003168022418	0.513333333333333	0.985720457186527	1.06718699432348
22	0.54	0.506737845568161	0.505833333333333	1.00178816257297	1.06563976762885
23	0.55	0.509812348987232	0.499583333333333	1.02047509388604	1.07882832005267
24	0.52	0.505394501769856	0.492916666666667	1.02531428930486	1.02889920285835
25	0.47	0.485459282618684	0.484166666666667	1.00266977477181	0.968155346550811
26	0.47	0.47182455497631	0.4725	0.99857048672235	0.996132980030253
27	0.44	0.458636877431176	0.45875	0.999753411294117	0.959364633878633
28	0.45	0.455630760733406	0.445833333333333	1.02197553809362	0.987641833654202
29	0.43	0.433245852088608	0.435833333333333	0.994063140547476	0.992508059631822
30	0.41	0.422895374272139	0.426666666666667	0.991161033450325	0.969506939407097
31	0.4	0.410368619478267	0.417916666666667	0.981938870137429	0.974733400688753
32	0.37	0.402835018588397	0.4125	0.976569742032477	0.91849015831976
33	0.37	0.408663272875248	0.414583333333333	0.985720457186527	0.905390879382864
34	0.4	0.424925145624701	0.424166666666667	1.00178816257297	0.941342267264372
35	0.45	0.444757061751997	0.435833333333333	1.02047509388604	1.01178831928458
36	0.4	0.461391430187189	0.45	1.02531428930486	0.866942846852873
37	0.38	0.466659224341713	0.465416666666667	1.00266977477181	0.814298700590442
38	0.43	0.479729904662862	0.480416666666667	0.99857048672235	0.896337701320057
39	0.53	0.494877938590588	0.495	0.999753411294117	1.07097116009948
40	0.59	0.519078408723385	0.507916666666667	1.02197553809362	1.13662982332677
41	0.57	0.515256061183775	0.518333333333333	0.994063140547476	1.10624608411292
42	0.61	0.525315347728672	0.53	0.991161033450325	1.1612072684293
43	0.57	0.53597496661668	0.545833333333333	0.981938870137429	1.06348250478581
44	0.56	0.546472151479007	0.559583333333333	0.976569742032477	1.02475487265798
45	0.53	0.556521341453227	0.564583333333333	0.985720457186527	0.952344430522696
46	0.55	0.561001371040863	0.56	1.00178816257297	0.980389760865554
47	0.55	0.563387291416249	0.552083333333333	1.02047509388604	0.976237853391056
48	0.58	0.555805787660679	0.542083333333333	1.02531428930486	1.04352997553543
49	0.58	0.533086096920345	0.531666666666667	1.00266977477181	1.08800436430565
50	0.56	0.521753079312428	0.5225	0.99857048672235	1.07330463815944
51	0.52	0.514039878973725	0.514166666666667	0.999753411294117	1.01159466662037
52	0.49	0.517800939300768	0.506666666666667	1.02197553809362	0.946309600484098
53	0.48	0.49454641242237	0.4975	0.994063140547476	0.970586355381452
54	0.46	0.482365036279158	0.486666666666667	0.991161033450325	0.953634623994151
55	0.47	0.466830104511169	0.475416666666667	0.981938870137429	1.00679025508038
56	0.44	0.454511834104282	0.465416666666667	0.976569742032477	0.968071603387664
57	0.45	0.451377826019997	0.457916666666667	0.985720457186527	0.996947510620656
58	0.45	0.454561378767485	0.45375	1.00178816257297	0.989965318259433
59	0.43	0.460914584071859	0.451666666666667	1.02047509388604	0.932927737285398
60	0.44	0.461818644474399	0.450416666666667	1.02531428930486	0.952754951027949
61	0.45	0.449530282356028	0.448333333333333	1.00266977477181	1.00104490767899
62	0.45	0.446028150735983	0.446666666666667	0.99857048672235	1.00890492955986
63	0.45	0.447389651554118	0.4475	0.999753411294117	1.00583461963596
64	0.46	0.459037345860384	0.449166666666667	1.02197553809362	1.00209711507854
65	0.46	0.450227764072961	0.452916666666667	0.994063140547476	1.02170509396985
66	0.45	0.454695124095337	0.45875	0.991161033450325	0.989674127021533
67	0.43	NA	NA	0.981938870137429	NA
68	0.44	NA	NA	0.976569742032477	NA
69	0.47	NA	NA	0.985720457186527	NA
70	0.47	NA	NA	1.00178816257297	NA
71	0.5	NA	NA	1.02047509388604	NA
72	0.51	NA	NA	1.02531428930486	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 = 40 ; par2 = grey ; par3 = FALSE ; par4 = Unknown ;

Parameters (R input):

par1 = multiplicative ; 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