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 20:42:37 -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/t1369615362fh6enbuo4v09w3x.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 14:48:58 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210716, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 14:48:58 +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] [] [2013-05-27 00:42:37] [72493e16725cf12b5fc5a9dfdf9b34f2] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	4 seconds
R Server	'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=210716&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=210716&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=210716&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	106.1	NA	NA	-0.113708333333331	NA
2	106.17	NA	NA	-0.220874999999994	NA
3	105.75	NA	NA	-0.238124999999996	NA
4	106.49	NA	NA	-0.0923749999999889	NA
5	106.61	NA	NA	0.347541666666673	NA
6	106.61	NA	NA	0.216208333333337	NA
7	106.61	106.702541666667	106.673333333333	0.0292083333333305	-0.0925416666666621
8	106.61	106.650791666667	106.776666666667	-0.125875000000004	-0.0407916666666637
9	106.92	106.766125	106.89875	-0.132625000000012	0.153874999999999
10	106.94	107.041291666667	107.0125	0.0287916666666585	-0.101291666666683
11	107.28	107.346041666667	107.121666666667	0.224374999999996	-0.0660416666666634
12	107.36	107.337458333333	107.26	0.077458333333332	0.0225416666666831
13	107.36	107.289625	107.403333333333	-0.113708333333331	0.0703750000000127
14	107.39	107.327041666667	107.547916666667	-0.220874999999994	0.0629583333333414
15	107.46	107.464791666667	107.702916666667	-0.238124999999996	-0.00479166666667652
16	107.51	107.790958333333	107.883333333333	-0.0923749999999889	-0.280958333333345
17	108.21	108.423791666667	108.07625	0.347541666666673	-0.21379166666668
18	108.33	108.474125	108.257916666667	0.216208333333337	-0.144125000000003
19	108.33	108.461291666667	108.432083333333	0.0292083333333305	-0.131291666666655
20	108.36	108.477041666667	108.602916666667	-0.125875000000004	-0.117041666666651
21	108.89	108.636958333333	108.769583333333	-0.132625000000012	0.253041666666689
22	109.3	108.964208333333	108.935416666667	0.0287916666666585	0.335791666666665
23	109.55	109.313541666667	109.089166666667	0.224374999999996	0.236458333333331
24	109.45	109.302875	109.225416666667	0.077458333333332	0.147125000000003
25	109.45	109.242541666667	109.35625	-0.113708333333331	0.207458333333335
26	109.4	109.265791666667	109.486666666667	-0.220874999999994	0.134208333333333
27	109.45	109.348958333333	109.587083333333	-0.238124999999996	0.101041666666674
28	109.5	109.570958333333	109.663333333333	-0.0923749999999889	-0.0709583333333228
29	109.91	110.110875	109.763333333333	0.347541666666673	-0.200874999999996
30	109.9	110.104125	109.887916666667	0.216208333333337	-0.204124999999991
31	109.9	110.047958333333	110.01875	0.0292083333333305	-0.147958333333307
32	109.92	110.024958333333	110.150833333333	-0.125875000000004	-0.104958333333315
33	109.74	110.167375	110.3	-0.132625000000012	-0.427374999999984
34	110.28	110.495458333333	110.466666666667	0.0287916666666585	-0.215458333333316
35	110.97	110.874375	110.65	0.224374999999996	0.0956250000000125
36	111.02	110.925375	110.847916666667	0.077458333333332	0.0946250000000219
37	111.02	110.931708333333	111.045416666667	-0.113708333333331	0.0882916666666773
38	111	111.026208333333	111.247083333333	-0.220874999999994	-0.0262083333333294
39	111.43	111.218958333333	111.457083333333	-0.238124999999996	0.211041666666674
40	111.52	111.581375	111.67375	-0.0923749999999889	-0.0613749999999982
41	112.29	112.211291666667	111.86375	0.347541666666673	0.0787083333333527
42	112.27	112.246208333333	112.03	0.216208333333337	0.0237916666666678
43	112.27	112.230875	112.201666666667	0.0292083333333305	0.0391249999999985
44	112.39	112.267458333333	112.393333333333	-0.125875000000004	0.122541666666677
45	112.31	112.473625	112.60625	-0.132625000000012	-0.163624999999982
46	112.91	112.898791666667	112.87	0.0287916666666585	0.011208333333343
47	112.9	113.422291666667	113.197916666667	0.224374999999996	-0.522291666666646
48	113.08	113.625375	113.547916666667	0.077458333333332	-0.545374999999979
49	113.08	113.791708333333	113.905416666667	-0.113708333333331	-0.71170833333332
50	113.54	114.038291666667	114.259166666667	-0.220874999999994	-0.498291666666674
51	114	114.389791666667	114.627916666667	-0.238124999999996	-0.389791666666667
52	115.28	114.906791666667	114.999166666667	-0.0923749999999889	0.373208333333324
53	116.4	115.729625	115.382083333333	0.347541666666673	0.670375000000007
54	116.56	116.002041666667	115.785833333333	0.216208333333337	0.557958333333318
55	116.56	116.211708333333	116.1825	0.0292083333333305	0.348291666666654
56	116.59	116.434125	116.56	-0.125875000000004	0.155874999999995
57	116.96	116.760291666667	116.892916666667	-0.132625000000012	0.199708333333334
58	117.17	117.184625	117.155833333333	0.0287916666666585	-0.0146250000000094
59	117.83	117.558125	117.33375	0.224374999999996	0.271874999999994
60	117.84	117.543291666667	117.465833333333	0.077458333333332	0.296708333333328
61	117.84	117.478791666667	117.5925	-0.113708333333331	0.361208333333337
62	117.84	117.497041666667	117.717916666667	-0.220874999999994	0.342958333333343
63	117.69	117.591875	117.83	-0.238124999999996	0.0981250000000244
64	117.9	117.844291666667	117.936666666667	-0.0923749999999889	0.0557083333333708
65	118.05	118.368791666667	118.02125	0.347541666666673	-0.318791666666655
66	118.08	118.297875	118.081666666667	0.216208333333337	-0.217874999999992
67	118.08	NA	NA	0.0292083333333305	NA
68	118.08	NA	NA	-0.125875000000004	NA
69	118.16	NA	NA	-0.132625000000012	NA
70	118.53	NA	NA	0.0287916666666585	NA
71	118.5	NA	NA	0.224374999999996	NA
72	118.62	NA	NA	0.077458333333332	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 106.1 & NA & NA & -0.113708333333331 & NA \tabularnewline
2 & 106.17 & NA & NA & -0.220874999999994 & NA \tabularnewline
3 & 105.75 & NA & NA & -0.238124999999996 & NA \tabularnewline
4 & 106.49 & NA & NA & -0.0923749999999889 & NA \tabularnewline
5 & 106.61 & NA & NA & 0.347541666666673 & NA \tabularnewline
6 & 106.61 & NA & NA & 0.216208333333337 & NA \tabularnewline
7 & 106.61 & 106.702541666667 & 106.673333333333 & 0.0292083333333305 & -0.0925416666666621 \tabularnewline
8 & 106.61 & 106.650791666667 & 106.776666666667 & -0.125875000000004 & -0.0407916666666637 \tabularnewline
9 & 106.92 & 106.766125 & 106.89875 & -0.132625000000012 & 0.153874999999999 \tabularnewline
10 & 106.94 & 107.041291666667 & 107.0125 & 0.0287916666666585 & -0.101291666666683 \tabularnewline
11 & 107.28 & 107.346041666667 & 107.121666666667 & 0.224374999999996 & -0.0660416666666634 \tabularnewline
12 & 107.36 & 107.337458333333 & 107.26 & 0.077458333333332 & 0.0225416666666831 \tabularnewline
13 & 107.36 & 107.289625 & 107.403333333333 & -0.113708333333331 & 0.0703750000000127 \tabularnewline
14 & 107.39 & 107.327041666667 & 107.547916666667 & -0.220874999999994 & 0.0629583333333414 \tabularnewline
15 & 107.46 & 107.464791666667 & 107.702916666667 & -0.238124999999996 & -0.00479166666667652 \tabularnewline
16 & 107.51 & 107.790958333333 & 107.883333333333 & -0.0923749999999889 & -0.280958333333345 \tabularnewline
17 & 108.21 & 108.423791666667 & 108.07625 & 0.347541666666673 & -0.21379166666668 \tabularnewline
18 & 108.33 & 108.474125 & 108.257916666667 & 0.216208333333337 & -0.144125000000003 \tabularnewline
19 & 108.33 & 108.461291666667 & 108.432083333333 & 0.0292083333333305 & -0.131291666666655 \tabularnewline
20 & 108.36 & 108.477041666667 & 108.602916666667 & -0.125875000000004 & -0.117041666666651 \tabularnewline
21 & 108.89 & 108.636958333333 & 108.769583333333 & -0.132625000000012 & 0.253041666666689 \tabularnewline
22 & 109.3 & 108.964208333333 & 108.935416666667 & 0.0287916666666585 & 0.335791666666665 \tabularnewline
23 & 109.55 & 109.313541666667 & 109.089166666667 & 0.224374999999996 & 0.236458333333331 \tabularnewline
24 & 109.45 & 109.302875 & 109.225416666667 & 0.077458333333332 & 0.147125000000003 \tabularnewline
25 & 109.45 & 109.242541666667 & 109.35625 & -0.113708333333331 & 0.207458333333335 \tabularnewline
26 & 109.4 & 109.265791666667 & 109.486666666667 & -0.220874999999994 & 0.134208333333333 \tabularnewline
27 & 109.45 & 109.348958333333 & 109.587083333333 & -0.238124999999996 & 0.101041666666674 \tabularnewline
28 & 109.5 & 109.570958333333 & 109.663333333333 & -0.0923749999999889 & -0.0709583333333228 \tabularnewline
29 & 109.91 & 110.110875 & 109.763333333333 & 0.347541666666673 & -0.200874999999996 \tabularnewline
30 & 109.9 & 110.104125 & 109.887916666667 & 0.216208333333337 & -0.204124999999991 \tabularnewline
31 & 109.9 & 110.047958333333 & 110.01875 & 0.0292083333333305 & -0.147958333333307 \tabularnewline
32 & 109.92 & 110.024958333333 & 110.150833333333 & -0.125875000000004 & -0.104958333333315 \tabularnewline
33 & 109.74 & 110.167375 & 110.3 & -0.132625000000012 & -0.427374999999984 \tabularnewline
34 & 110.28 & 110.495458333333 & 110.466666666667 & 0.0287916666666585 & -0.215458333333316 \tabularnewline
35 & 110.97 & 110.874375 & 110.65 & 0.224374999999996 & 0.0956250000000125 \tabularnewline
36 & 111.02 & 110.925375 & 110.847916666667 & 0.077458333333332 & 0.0946250000000219 \tabularnewline
37 & 111.02 & 110.931708333333 & 111.045416666667 & -0.113708333333331 & 0.0882916666666773 \tabularnewline
38 & 111 & 111.026208333333 & 111.247083333333 & -0.220874999999994 & -0.0262083333333294 \tabularnewline
39 & 111.43 & 111.218958333333 & 111.457083333333 & -0.238124999999996 & 0.211041666666674 \tabularnewline
40 & 111.52 & 111.581375 & 111.67375 & -0.0923749999999889 & -0.0613749999999982 \tabularnewline
41 & 112.29 & 112.211291666667 & 111.86375 & 0.347541666666673 & 0.0787083333333527 \tabularnewline
42 & 112.27 & 112.246208333333 & 112.03 & 0.216208333333337 & 0.0237916666666678 \tabularnewline
43 & 112.27 & 112.230875 & 112.201666666667 & 0.0292083333333305 & 0.0391249999999985 \tabularnewline
44 & 112.39 & 112.267458333333 & 112.393333333333 & -0.125875000000004 & 0.122541666666677 \tabularnewline
45 & 112.31 & 112.473625 & 112.60625 & -0.132625000000012 & -0.163624999999982 \tabularnewline
46 & 112.91 & 112.898791666667 & 112.87 & 0.0287916666666585 & 0.011208333333343 \tabularnewline
47 & 112.9 & 113.422291666667 & 113.197916666667 & 0.224374999999996 & -0.522291666666646 \tabularnewline
48 & 113.08 & 113.625375 & 113.547916666667 & 0.077458333333332 & -0.545374999999979 \tabularnewline
49 & 113.08 & 113.791708333333 & 113.905416666667 & -0.113708333333331 & -0.71170833333332 \tabularnewline
50 & 113.54 & 114.038291666667 & 114.259166666667 & -0.220874999999994 & -0.498291666666674 \tabularnewline
51 & 114 & 114.389791666667 & 114.627916666667 & -0.238124999999996 & -0.389791666666667 \tabularnewline
52 & 115.28 & 114.906791666667 & 114.999166666667 & -0.0923749999999889 & 0.373208333333324 \tabularnewline
53 & 116.4 & 115.729625 & 115.382083333333 & 0.347541666666673 & 0.670375000000007 \tabularnewline
54 & 116.56 & 116.002041666667 & 115.785833333333 & 0.216208333333337 & 0.557958333333318 \tabularnewline
55 & 116.56 & 116.211708333333 & 116.1825 & 0.0292083333333305 & 0.348291666666654 \tabularnewline
56 & 116.59 & 116.434125 & 116.56 & -0.125875000000004 & 0.155874999999995 \tabularnewline
57 & 116.96 & 116.760291666667 & 116.892916666667 & -0.132625000000012 & 0.199708333333334 \tabularnewline
58 & 117.17 & 117.184625 & 117.155833333333 & 0.0287916666666585 & -0.0146250000000094 \tabularnewline
59 & 117.83 & 117.558125 & 117.33375 & 0.224374999999996 & 0.271874999999994 \tabularnewline
60 & 117.84 & 117.543291666667 & 117.465833333333 & 0.077458333333332 & 0.296708333333328 \tabularnewline
61 & 117.84 & 117.478791666667 & 117.5925 & -0.113708333333331 & 0.361208333333337 \tabularnewline
62 & 117.84 & 117.497041666667 & 117.717916666667 & -0.220874999999994 & 0.342958333333343 \tabularnewline
63 & 117.69 & 117.591875 & 117.83 & -0.238124999999996 & 0.0981250000000244 \tabularnewline
64 & 117.9 & 117.844291666667 & 117.936666666667 & -0.0923749999999889 & 0.0557083333333708 \tabularnewline
65 & 118.05 & 118.368791666667 & 118.02125 & 0.347541666666673 & -0.318791666666655 \tabularnewline
66 & 118.08 & 118.297875 & 118.081666666667 & 0.216208333333337 & -0.217874999999992 \tabularnewline
67 & 118.08 & NA & NA & 0.0292083333333305 & NA \tabularnewline
68 & 118.08 & NA & NA & -0.125875000000004 & NA \tabularnewline
69 & 118.16 & NA & NA & -0.132625000000012 & NA \tabularnewline
70 & 118.53 & NA & NA & 0.0287916666666585 & NA \tabularnewline
71 & 118.5 & NA & NA & 0.224374999999996 & NA \tabularnewline
72 & 118.62 & NA & NA & 0.077458333333332 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210716&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]106.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.113708333333331[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]106.17[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.220874999999994[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]105.75[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.238124999999996[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]106.49[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0923749999999889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]106.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.347541666666673[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]106.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.216208333333337[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]106.61[/C][C]106.702541666667[/C][C]106.673333333333[/C][C]0.0292083333333305[/C][C]-0.0925416666666621[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]106.61[/C][C]106.650791666667[/C][C]106.776666666667[/C][C]-0.125875000000004[/C][C]-0.0407916666666637[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]106.92[/C][C]106.766125[/C][C]106.89875[/C][C]-0.132625000000012[/C][C]0.153874999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]106.94[/C][C]107.041291666667[/C][C]107.0125[/C][C]0.0287916666666585[/C][C]-0.101291666666683[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]107.28[/C][C]107.346041666667[/C][C]107.121666666667[/C][C]0.224374999999996[/C][C]-0.0660416666666634[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]107.36[/C][C]107.337458333333[/C][C]107.26[/C][C]0.077458333333332[/C][C]0.0225416666666831[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]107.36[/C][C]107.289625[/C][C]107.403333333333[/C][C]-0.113708333333331[/C][C]0.0703750000000127[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]107.39[/C][C]107.327041666667[/C][C]107.547916666667[/C][C]-0.220874999999994[/C][C]0.0629583333333414[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]107.46[/C][C]107.464791666667[/C][C]107.702916666667[/C][C]-0.238124999999996[/C][C]-0.00479166666667652[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]107.51[/C][C]107.790958333333[/C][C]107.883333333333[/C][C]-0.0923749999999889[/C][C]-0.280958333333345[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]108.21[/C][C]108.423791666667[/C][C]108.07625[/C][C]0.347541666666673[/C][C]-0.21379166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]108.33[/C][C]108.474125[/C][C]108.257916666667[/C][C]0.216208333333337[/C][C]-0.144125000000003[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]108.33[/C][C]108.461291666667[/C][C]108.432083333333[/C][C]0.0292083333333305[/C][C]-0.131291666666655[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]108.36[/C][C]108.477041666667[/C][C]108.602916666667[/C][C]-0.125875000000004[/C][C]-0.117041666666651[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]108.89[/C][C]108.636958333333[/C][C]108.769583333333[/C][C]-0.132625000000012[/C][C]0.253041666666689[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]109.3[/C][C]108.964208333333[/C][C]108.935416666667[/C][C]0.0287916666666585[/C][C]0.335791666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]109.55[/C][C]109.313541666667[/C][C]109.089166666667[/C][C]0.224374999999996[/C][C]0.236458333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]109.45[/C][C]109.302875[/C][C]109.225416666667[/C][C]0.077458333333332[/C][C]0.147125000000003[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]109.45[/C][C]109.242541666667[/C][C]109.35625[/C][C]-0.113708333333331[/C][C]0.207458333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]109.4[/C][C]109.265791666667[/C][C]109.486666666667[/C][C]-0.220874999999994[/C][C]0.134208333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]109.45[/C][C]109.348958333333[/C][C]109.587083333333[/C][C]-0.238124999999996[/C][C]0.101041666666674[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]109.5[/C][C]109.570958333333[/C][C]109.663333333333[/C][C]-0.0923749999999889[/C][C]-0.0709583333333228[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]109.91[/C][C]110.110875[/C][C]109.763333333333[/C][C]0.347541666666673[/C][C]-0.200874999999996[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]109.9[/C][C]110.104125[/C][C]109.887916666667[/C][C]0.216208333333337[/C][C]-0.204124999999991[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]109.9[/C][C]110.047958333333[/C][C]110.01875[/C][C]0.0292083333333305[/C][C]-0.147958333333307[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]109.92[/C][C]110.024958333333[/C][C]110.150833333333[/C][C]-0.125875000000004[/C][C]-0.104958333333315[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]109.74[/C][C]110.167375[/C][C]110.3[/C][C]-0.132625000000012[/C][C]-0.427374999999984[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]110.28[/C][C]110.495458333333[/C][C]110.466666666667[/C][C]0.0287916666666585[/C][C]-0.215458333333316[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]110.97[/C][C]110.874375[/C][C]110.65[/C][C]0.224374999999996[/C][C]0.0956250000000125[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]111.02[/C][C]110.925375[/C][C]110.847916666667[/C][C]0.077458333333332[/C][C]0.0946250000000219[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]111.02[/C][C]110.931708333333[/C][C]111.045416666667[/C][C]-0.113708333333331[/C][C]0.0882916666666773[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]111[/C][C]111.026208333333[/C][C]111.247083333333[/C][C]-0.220874999999994[/C][C]-0.0262083333333294[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]111.43[/C][C]111.218958333333[/C][C]111.457083333333[/C][C]-0.238124999999996[/C][C]0.211041666666674[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]111.52[/C][C]111.581375[/C][C]111.67375[/C][C]-0.0923749999999889[/C][C]-0.0613749999999982[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]112.29[/C][C]112.211291666667[/C][C]111.86375[/C][C]0.347541666666673[/C][C]0.0787083333333527[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]112.27[/C][C]112.246208333333[/C][C]112.03[/C][C]0.216208333333337[/C][C]0.0237916666666678[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]112.27[/C][C]112.230875[/C][C]112.201666666667[/C][C]0.0292083333333305[/C][C]0.0391249999999985[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]112.39[/C][C]112.267458333333[/C][C]112.393333333333[/C][C]-0.125875000000004[/C][C]0.122541666666677[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]112.31[/C][C]112.473625[/C][C]112.60625[/C][C]-0.132625000000012[/C][C]-0.163624999999982[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]112.91[/C][C]112.898791666667[/C][C]112.87[/C][C]0.0287916666666585[/C][C]0.011208333333343[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]112.9[/C][C]113.422291666667[/C][C]113.197916666667[/C][C]0.224374999999996[/C][C]-0.522291666666646[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]113.08[/C][C]113.625375[/C][C]113.547916666667[/C][C]0.077458333333332[/C][C]-0.545374999999979[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]113.08[/C][C]113.791708333333[/C][C]113.905416666667[/C][C]-0.113708333333331[/C][C]-0.71170833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]113.54[/C][C]114.038291666667[/C][C]114.259166666667[/C][C]-0.220874999999994[/C][C]-0.498291666666674[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]114[/C][C]114.389791666667[/C][C]114.627916666667[/C][C]-0.238124999999996[/C][C]-0.389791666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]115.28[/C][C]114.906791666667[/C][C]114.999166666667[/C][C]-0.0923749999999889[/C][C]0.373208333333324[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]116.4[/C][C]115.729625[/C][C]115.382083333333[/C][C]0.347541666666673[/C][C]0.670375000000007[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]116.56[/C][C]116.002041666667[/C][C]115.785833333333[/C][C]0.216208333333337[/C][C]0.557958333333318[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]116.56[/C][C]116.211708333333[/C][C]116.1825[/C][C]0.0292083333333305[/C][C]0.348291666666654[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]116.59[/C][C]116.434125[/C][C]116.56[/C][C]-0.125875000000004[/C][C]0.155874999999995[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]116.96[/C][C]116.760291666667[/C][C]116.892916666667[/C][C]-0.132625000000012[/C][C]0.199708333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]117.17[/C][C]117.184625[/C][C]117.155833333333[/C][C]0.0287916666666585[/C][C]-0.0146250000000094[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]117.83[/C][C]117.558125[/C][C]117.33375[/C][C]0.224374999999996[/C][C]0.271874999999994[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]117.84[/C][C]117.543291666667[/C][C]117.465833333333[/C][C]0.077458333333332[/C][C]0.296708333333328[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]117.84[/C][C]117.478791666667[/C][C]117.5925[/C][C]-0.113708333333331[/C][C]0.361208333333337[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]117.84[/C][C]117.497041666667[/C][C]117.717916666667[/C][C]-0.220874999999994[/C][C]0.342958333333343[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]117.69[/C][C]117.591875[/C][C]117.83[/C][C]-0.238124999999996[/C][C]0.0981250000000244[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]117.9[/C][C]117.844291666667[/C][C]117.936666666667[/C][C]-0.0923749999999889[/C][C]0.0557083333333708[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]118.05[/C][C]118.368791666667[/C][C]118.02125[/C][C]0.347541666666673[/C][C]-0.318791666666655[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]118.08[/C][C]118.297875[/C][C]118.081666666667[/C][C]0.216208333333337[/C][C]-0.217874999999992[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]118.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0292083333333305[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]118.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.125875000000004[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]118.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.132625000000012[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]118.53[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0287916666666585[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]118.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.224374999999996[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]118.62[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.077458333333332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210716&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=210716&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	106.1	NA	NA	-0.113708333333331	NA
2	106.17	NA	NA	-0.220874999999994	NA
3	105.75	NA	NA	-0.238124999999996	NA
4	106.49	NA	NA	-0.0923749999999889	NA
5	106.61	NA	NA	0.347541666666673	NA
6	106.61	NA	NA	0.216208333333337	NA
7	106.61	106.702541666667	106.673333333333	0.0292083333333305	-0.0925416666666621
8	106.61	106.650791666667	106.776666666667	-0.125875000000004	-0.0407916666666637
9	106.92	106.766125	106.89875	-0.132625000000012	0.153874999999999
10	106.94	107.041291666667	107.0125	0.0287916666666585	-0.101291666666683
11	107.28	107.346041666667	107.121666666667	0.224374999999996	-0.0660416666666634
12	107.36	107.337458333333	107.26	0.077458333333332	0.0225416666666831
13	107.36	107.289625	107.403333333333	-0.113708333333331	0.0703750000000127
14	107.39	107.327041666667	107.547916666667	-0.220874999999994	0.0629583333333414
15	107.46	107.464791666667	107.702916666667	-0.238124999999996	-0.00479166666667652
16	107.51	107.790958333333	107.883333333333	-0.0923749999999889	-0.280958333333345
17	108.21	108.423791666667	108.07625	0.347541666666673	-0.21379166666668
18	108.33	108.474125	108.257916666667	0.216208333333337	-0.144125000000003
19	108.33	108.461291666667	108.432083333333	0.0292083333333305	-0.131291666666655
20	108.36	108.477041666667	108.602916666667	-0.125875000000004	-0.117041666666651
21	108.89	108.636958333333	108.769583333333	-0.132625000000012	0.253041666666689
22	109.3	108.964208333333	108.935416666667	0.0287916666666585	0.335791666666665
23	109.55	109.313541666667	109.089166666667	0.224374999999996	0.236458333333331
24	109.45	109.302875	109.225416666667	0.077458333333332	0.147125000000003
25	109.45	109.242541666667	109.35625	-0.113708333333331	0.207458333333335
26	109.4	109.265791666667	109.486666666667	-0.220874999999994	0.134208333333333
27	109.45	109.348958333333	109.587083333333	-0.238124999999996	0.101041666666674
28	109.5	109.570958333333	109.663333333333	-0.0923749999999889	-0.0709583333333228
29	109.91	110.110875	109.763333333333	0.347541666666673	-0.200874999999996
30	109.9	110.104125	109.887916666667	0.216208333333337	-0.204124999999991
31	109.9	110.047958333333	110.01875	0.0292083333333305	-0.147958333333307
32	109.92	110.024958333333	110.150833333333	-0.125875000000004	-0.104958333333315
33	109.74	110.167375	110.3	-0.132625000000012	-0.427374999999984
34	110.28	110.495458333333	110.466666666667	0.0287916666666585	-0.215458333333316
35	110.97	110.874375	110.65	0.224374999999996	0.0956250000000125
36	111.02	110.925375	110.847916666667	0.077458333333332	0.0946250000000219
37	111.02	110.931708333333	111.045416666667	-0.113708333333331	0.0882916666666773
38	111	111.026208333333	111.247083333333	-0.220874999999994	-0.0262083333333294
39	111.43	111.218958333333	111.457083333333	-0.238124999999996	0.211041666666674
40	111.52	111.581375	111.67375	-0.0923749999999889	-0.0613749999999982
41	112.29	112.211291666667	111.86375	0.347541666666673	0.0787083333333527
42	112.27	112.246208333333	112.03	0.216208333333337	0.0237916666666678
43	112.27	112.230875	112.201666666667	0.0292083333333305	0.0391249999999985
44	112.39	112.267458333333	112.393333333333	-0.125875000000004	0.122541666666677
45	112.31	112.473625	112.60625	-0.132625000000012	-0.163624999999982
46	112.91	112.898791666667	112.87	0.0287916666666585	0.011208333333343
47	112.9	113.422291666667	113.197916666667	0.224374999999996	-0.522291666666646
48	113.08	113.625375	113.547916666667	0.077458333333332	-0.545374999999979
49	113.08	113.791708333333	113.905416666667	-0.113708333333331	-0.71170833333332
50	113.54	114.038291666667	114.259166666667	-0.220874999999994	-0.498291666666674
51	114	114.389791666667	114.627916666667	-0.238124999999996	-0.389791666666667
52	115.28	114.906791666667	114.999166666667	-0.0923749999999889	0.373208333333324
53	116.4	115.729625	115.382083333333	0.347541666666673	0.670375000000007
54	116.56	116.002041666667	115.785833333333	0.216208333333337	0.557958333333318
55	116.56	116.211708333333	116.1825	0.0292083333333305	0.348291666666654
56	116.59	116.434125	116.56	-0.125875000000004	0.155874999999995
57	116.96	116.760291666667	116.892916666667	-0.132625000000012	0.199708333333334
58	117.17	117.184625	117.155833333333	0.0287916666666585	-0.0146250000000094
59	117.83	117.558125	117.33375	0.224374999999996	0.271874999999994
60	117.84	117.543291666667	117.465833333333	0.077458333333332	0.296708333333328
61	117.84	117.478791666667	117.5925	-0.113708333333331	0.361208333333337
62	117.84	117.497041666667	117.717916666667	-0.220874999999994	0.342958333333343
63	117.69	117.591875	117.83	-0.238124999999996	0.0981250000000244
64	117.9	117.844291666667	117.936666666667	-0.0923749999999889	0.0557083333333708
65	118.05	118.368791666667	118.02125	0.347541666666673	-0.318791666666655
66	118.08	118.297875	118.081666666667	0.216208333333337	-0.217874999999992
67	118.08	NA	NA	0.0292083333333305	NA
68	118.08	NA	NA	-0.125875000000004	NA
69	118.16	NA	NA	-0.132625000000012	NA
70	118.53	NA	NA	0.0287916666666585	NA
71	118.5	NA	NA	0.224374999999996	NA
72	118.62	NA	NA	0.077458333333332	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