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 21:03:15 -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/t1369616655er8jn5d4lyxcit3.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 09:28:02 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210723, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 09:28:02 +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)

-     [Mean Plot] [Inschrijvingen ni...] [2012-03-09 13:44:23] [dd1db122e2fe6bd517fcf7008a48ce3e]
- RMP   [(Partial) Autocorrelation Function] [] [2013-05-26 23:17:52] [f974b105a61ab974a820d469d59cfaf7]
-    D    [(Partial) Autocorrelation Function] [] [2013-05-26 23:26:36] [f974b105a61ab974a820d469d59cfaf7]
- RMPD      [Classical Decomposition] [] [2013-05-27 00:48:49] [f974b105a61ab974a820d469d59cfaf7]
-    D          [Classical Decomposition] [] [2013-05-27 01:03:15] [8f84a338303fe8d74ac0d8ad91c8b331] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 seconds
R Server	'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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210723&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210723&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=210723&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	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	20.5	NA	NA	0.0582638888888882	NA
2	20.2	NA	NA	-0.00923611111111151	NA
3	19.4	NA	NA	-0.608402777777778	NA
4	19.2	NA	NA	-1.23256944444445	NA
5	18.8	NA	NA	-2.31090277777778	NA
6	18.8	NA	NA	-1.93506944444445	NA
7	22.6	22.5040972222222	20.4125	2.09159722222222	0.095902777777777
8	23.3	22.9074305555556	20.2583333333333	2.64909722222222	0.392569444444444
9	23	22.1265972222222	20.15	1.97659722222222	0.873402777777777
10	21.4	20.7007638888889	20.1458333333333	0.554930555555556	0.699236111111109
11	19.9	19.5140972222222	20.1916666666667	-0.677569444444444	0.385902777777776
12	18.8	19.6349305555556	20.1916666666667	-0.55673611111111	-0.834930555555555
13	18.6	20.1707638888889	20.1125	0.0582638888888882	-1.57076388888888
14	18.4	19.9240972222222	19.9333333333333	-0.00923611111111151	-1.52409722222222
15	18.6	19.0457638888889	19.6541666666667	-0.608402777777778	-0.44576388888888
16	19.9	18.1215972222222	19.3541666666667	-1.23256944444445	1.77840277777778
17	19.2	16.7849305555556	19.0958333333333	-2.31090277777778	2.41506944444444
18	18.4	16.9690972222222	18.9041666666667	-1.93506944444445	1.43090277777777
19	21.1	20.8749305555556	18.7833333333333	2.09159722222222	0.225069444444451
20	20.5	21.3157638888889	18.6666666666667	2.64909722222222	-0.815763888888888
21	19.1	20.4390972222222	18.4625	1.97659722222222	-1.33909722222222
22	18.1	18.6465972222222	18.0916666666667	0.554930555555556	-0.546597222222221
23	17	16.9390972222222	17.6166666666667	-0.677569444444444	0.0609027777777769
24	17.1	16.6890972222222	17.2458333333333	-0.55673611111111	0.410902777777778
25	17.4	17.2165972222222	17.1583333333333	0.0582638888888882	0.183402777777779
26	16.8	17.3240972222222	17.3333333333333	-0.00923611111111151	-0.52409722222222
27	15.3	16.9874305555556	17.5958333333333	-0.608402777777778	-1.68743055555556
28	14.3	16.5507638888889	17.7833333333333	-1.23256944444445	-2.25076388888889
29	13.4	15.5140972222222	17.825	-2.31090277777778	-2.11409722222222
30	15.3	15.8815972222222	17.8166666666667	-1.93506944444445	-0.581597222222221
31	22.1	20.0165972222222	17.925	2.09159722222222	2.08340277777778
32	23.7	20.8574305555556	18.2083333333333	2.64909722222222	2.84256944444444
33	22.2	20.6265972222222	18.65	1.97659722222222	1.57340277777778
34	19.5	19.7257638888889	19.1708333333333	0.554930555555556	-0.225763888888888
35	16.6	18.9932638888889	19.6708333333333	-0.677569444444444	-2.39326388888889
36	17.3	19.5307638888889	20.0875	-0.55673611111111	-2.23076388888889
37	19.8	20.3790972222222	20.3208333333333	0.0582638888888882	-0.579097222222224
38	21.2	20.3907638888889	20.4	-0.00923611111111151	0.809236111111112
39	21.5	19.8957638888889	20.5041666666667	-0.608402777777778	1.60423611111111
40	20.6	19.4882638888889	20.7208333333333	-1.23256944444445	1.11173611111112
41	19.1	18.7932638888889	21.1041666666667	-2.31090277777778	0.306736111111114
42	19.6	19.6857638888889	21.6208333333333	-1.93506944444445	-0.0857638888888879
43	23.4	24.1957638888889	22.1041666666667	2.09159722222222	-0.795763888888889
44	24.3	25.1324305555556	22.4833333333333	2.64909722222222	-0.832430555555554
45	24.1	24.7432638888889	22.7666666666667	1.97659722222222	-0.643263888888885
46	22.8	23.5299305555556	22.975	0.554930555555556	-0.729930555555555
47	22.5	22.4557638888889	23.1333333333333	-0.677569444444444	0.0442361111111147
48	23.8	22.6515972222222	23.2083333333333	-0.55673611111111	1.14840277777778
49	24.9	23.2374305555556	23.1791666666667	0.0582638888888882	1.66256944444445
50	25.2	23.0615972222222	23.0708333333333	-0.00923611111111151	2.13840277777778
51	24.3	22.3249305555556	22.9333333333333	-0.608402777777778	1.97506944444445
52	22.8	21.5924305555556	22.825	-1.23256944444445	1.20756944444445
53	20.7	20.4182638888889	22.7291666666667	-2.31090277777778	0.281736111111108
54	19.8	20.6065972222222	22.5416666666667	-1.93506944444445	-0.806597222222223
55	22.5	24.2915972222222	22.2	2.09159722222222	-1.79159722222222
56	22.6	24.3699305555556	21.7208333333333	2.64909722222222	-1.76993055555555
57	22.5	23.1474305555556	21.1708333333333	1.97659722222222	-0.647430555555555
58	21.8	21.1799305555556	20.625	0.554930555555556	0.620069444444447
59	21.2	19.4807638888889	20.1583333333333	-0.677569444444444	1.71923611111112
60	20.6	19.2765972222222	19.8333333333333	-0.55673611111111	1.32340277777778
61	19.9	19.7790972222222	19.7208333333333	0.0582638888888882	0.120902777777779
62	18.7	19.7824305555556	19.7916666666667	-0.00923611111111151	-1.08243055555555
63	17.6	19.2290972222222	19.8375	-0.608402777777778	-1.62909722222222
64	16.4	18.4299305555556	19.6625	-1.23256944444445	-2.02993055555556
65	15.9	16.9724305555556	19.2833333333333	-2.31090277777778	-1.07243055555555
66	16.8	16.9399305555556	18.875	-1.93506944444445	-0.139930555555551
67	22.8	NA	NA	2.09159722222222	NA
68	24	NA	NA	2.64909722222222	NA
69	22.2	NA	NA	1.97659722222222	NA
70	17.9	NA	NA	0.554930555555556	NA
71	16	NA	NA	-0.677569444444444	NA
72	16	NA	NA	-0.55673611111111	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 20.5 & NA & NA & 0.0582638888888882 & NA \tabularnewline
2 & 20.2 & NA & NA & -0.00923611111111151 & NA \tabularnewline
3 & 19.4 & NA & NA & -0.608402777777778 & NA \tabularnewline
4 & 19.2 & NA & NA & -1.23256944444445 & NA \tabularnewline
5 & 18.8 & NA & NA & -2.31090277777778 & NA \tabularnewline
6 & 18.8 & NA & NA & -1.93506944444445 & NA \tabularnewline
7 & 22.6 & 22.5040972222222 & 20.4125 & 2.09159722222222 & 0.095902777777777 \tabularnewline
8 & 23.3 & 22.9074305555556 & 20.2583333333333 & 2.64909722222222 & 0.392569444444444 \tabularnewline
9 & 23 & 22.1265972222222 & 20.15 & 1.97659722222222 & 0.873402777777777 \tabularnewline
10 & 21.4 & 20.7007638888889 & 20.1458333333333 & 0.554930555555556 & 0.699236111111109 \tabularnewline
11 & 19.9 & 19.5140972222222 & 20.1916666666667 & -0.677569444444444 & 0.385902777777776 \tabularnewline
12 & 18.8 & 19.6349305555556 & 20.1916666666667 & -0.55673611111111 & -0.834930555555555 \tabularnewline
13 & 18.6 & 20.1707638888889 & 20.1125 & 0.0582638888888882 & -1.57076388888888 \tabularnewline
14 & 18.4 & 19.9240972222222 & 19.9333333333333 & -0.00923611111111151 & -1.52409722222222 \tabularnewline
15 & 18.6 & 19.0457638888889 & 19.6541666666667 & -0.608402777777778 & -0.44576388888888 \tabularnewline
16 & 19.9 & 18.1215972222222 & 19.3541666666667 & -1.23256944444445 & 1.77840277777778 \tabularnewline
17 & 19.2 & 16.7849305555556 & 19.0958333333333 & -2.31090277777778 & 2.41506944444444 \tabularnewline
18 & 18.4 & 16.9690972222222 & 18.9041666666667 & -1.93506944444445 & 1.43090277777777 \tabularnewline
19 & 21.1 & 20.8749305555556 & 18.7833333333333 & 2.09159722222222 & 0.225069444444451 \tabularnewline
20 & 20.5 & 21.3157638888889 & 18.6666666666667 & 2.64909722222222 & -0.815763888888888 \tabularnewline
21 & 19.1 & 20.4390972222222 & 18.4625 & 1.97659722222222 & -1.33909722222222 \tabularnewline
22 & 18.1 & 18.6465972222222 & 18.0916666666667 & 0.554930555555556 & -0.546597222222221 \tabularnewline
23 & 17 & 16.9390972222222 & 17.6166666666667 & -0.677569444444444 & 0.0609027777777769 \tabularnewline
24 & 17.1 & 16.6890972222222 & 17.2458333333333 & -0.55673611111111 & 0.410902777777778 \tabularnewline
25 & 17.4 & 17.2165972222222 & 17.1583333333333 & 0.0582638888888882 & 0.183402777777779 \tabularnewline
26 & 16.8 & 17.3240972222222 & 17.3333333333333 & -0.00923611111111151 & -0.52409722222222 \tabularnewline
27 & 15.3 & 16.9874305555556 & 17.5958333333333 & -0.608402777777778 & -1.68743055555556 \tabularnewline
28 & 14.3 & 16.5507638888889 & 17.7833333333333 & -1.23256944444445 & -2.25076388888889 \tabularnewline
29 & 13.4 & 15.5140972222222 & 17.825 & -2.31090277777778 & -2.11409722222222 \tabularnewline
30 & 15.3 & 15.8815972222222 & 17.8166666666667 & -1.93506944444445 & -0.581597222222221 \tabularnewline
31 & 22.1 & 20.0165972222222 & 17.925 & 2.09159722222222 & 2.08340277777778 \tabularnewline
32 & 23.7 & 20.8574305555556 & 18.2083333333333 & 2.64909722222222 & 2.84256944444444 \tabularnewline
33 & 22.2 & 20.6265972222222 & 18.65 & 1.97659722222222 & 1.57340277777778 \tabularnewline
34 & 19.5 & 19.7257638888889 & 19.1708333333333 & 0.554930555555556 & -0.225763888888888 \tabularnewline
35 & 16.6 & 18.9932638888889 & 19.6708333333333 & -0.677569444444444 & -2.39326388888889 \tabularnewline
36 & 17.3 & 19.5307638888889 & 20.0875 & -0.55673611111111 & -2.23076388888889 \tabularnewline
37 & 19.8 & 20.3790972222222 & 20.3208333333333 & 0.0582638888888882 & -0.579097222222224 \tabularnewline
38 & 21.2 & 20.3907638888889 & 20.4 & -0.00923611111111151 & 0.809236111111112 \tabularnewline
39 & 21.5 & 19.8957638888889 & 20.5041666666667 & -0.608402777777778 & 1.60423611111111 \tabularnewline
40 & 20.6 & 19.4882638888889 & 20.7208333333333 & -1.23256944444445 & 1.11173611111112 \tabularnewline
41 & 19.1 & 18.7932638888889 & 21.1041666666667 & -2.31090277777778 & 0.306736111111114 \tabularnewline
42 & 19.6 & 19.6857638888889 & 21.6208333333333 & -1.93506944444445 & -0.0857638888888879 \tabularnewline
43 & 23.4 & 24.1957638888889 & 22.1041666666667 & 2.09159722222222 & -0.795763888888889 \tabularnewline
44 & 24.3 & 25.1324305555556 & 22.4833333333333 & 2.64909722222222 & -0.832430555555554 \tabularnewline
45 & 24.1 & 24.7432638888889 & 22.7666666666667 & 1.97659722222222 & -0.643263888888885 \tabularnewline
46 & 22.8 & 23.5299305555556 & 22.975 & 0.554930555555556 & -0.729930555555555 \tabularnewline
47 & 22.5 & 22.4557638888889 & 23.1333333333333 & -0.677569444444444 & 0.0442361111111147 \tabularnewline
48 & 23.8 & 22.6515972222222 & 23.2083333333333 & -0.55673611111111 & 1.14840277777778 \tabularnewline
49 & 24.9 & 23.2374305555556 & 23.1791666666667 & 0.0582638888888882 & 1.66256944444445 \tabularnewline
50 & 25.2 & 23.0615972222222 & 23.0708333333333 & -0.00923611111111151 & 2.13840277777778 \tabularnewline
51 & 24.3 & 22.3249305555556 & 22.9333333333333 & -0.608402777777778 & 1.97506944444445 \tabularnewline
52 & 22.8 & 21.5924305555556 & 22.825 & -1.23256944444445 & 1.20756944444445 \tabularnewline
53 & 20.7 & 20.4182638888889 & 22.7291666666667 & -2.31090277777778 & 0.281736111111108 \tabularnewline
54 & 19.8 & 20.6065972222222 & 22.5416666666667 & -1.93506944444445 & -0.806597222222223 \tabularnewline
55 & 22.5 & 24.2915972222222 & 22.2 & 2.09159722222222 & -1.79159722222222 \tabularnewline
56 & 22.6 & 24.3699305555556 & 21.7208333333333 & 2.64909722222222 & -1.76993055555555 \tabularnewline
57 & 22.5 & 23.1474305555556 & 21.1708333333333 & 1.97659722222222 & -0.647430555555555 \tabularnewline
58 & 21.8 & 21.1799305555556 & 20.625 & 0.554930555555556 & 0.620069444444447 \tabularnewline
59 & 21.2 & 19.4807638888889 & 20.1583333333333 & -0.677569444444444 & 1.71923611111112 \tabularnewline
60 & 20.6 & 19.2765972222222 & 19.8333333333333 & -0.55673611111111 & 1.32340277777778 \tabularnewline
61 & 19.9 & 19.7790972222222 & 19.7208333333333 & 0.0582638888888882 & 0.120902777777779 \tabularnewline
62 & 18.7 & 19.7824305555556 & 19.7916666666667 & -0.00923611111111151 & -1.08243055555555 \tabularnewline
63 & 17.6 & 19.2290972222222 & 19.8375 & -0.608402777777778 & -1.62909722222222 \tabularnewline
64 & 16.4 & 18.4299305555556 & 19.6625 & -1.23256944444445 & -2.02993055555556 \tabularnewline
65 & 15.9 & 16.9724305555556 & 19.2833333333333 & -2.31090277777778 & -1.07243055555555 \tabularnewline
66 & 16.8 & 16.9399305555556 & 18.875 & -1.93506944444445 & -0.139930555555551 \tabularnewline
67 & 22.8 & NA & NA & 2.09159722222222 & NA \tabularnewline
68 & 24 & NA & NA & 2.64909722222222 & NA \tabularnewline
69 & 22.2 & NA & NA & 1.97659722222222 & NA \tabularnewline
70 & 17.9 & NA & NA & 0.554930555555556 & NA \tabularnewline
71 & 16 & NA & NA & -0.677569444444444 & NA \tabularnewline
72 & 16 & NA & NA & -0.55673611111111 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210723&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]20.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0582638888888882[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]20.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00923611111111151[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]19.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.608402777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]19.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.23256944444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]18.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.31090277777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]18.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.93506944444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]22.6[/C][C]22.5040972222222[/C][C]20.4125[/C][C]2.09159722222222[/C][C]0.095902777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]23.3[/C][C]22.9074305555556[/C][C]20.2583333333333[/C][C]2.64909722222222[/C][C]0.392569444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]23[/C][C]22.1265972222222[/C][C]20.15[/C][C]1.97659722222222[/C][C]0.873402777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]21.4[/C][C]20.7007638888889[/C][C]20.1458333333333[/C][C]0.554930555555556[/C][C]0.699236111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]19.9[/C][C]19.5140972222222[/C][C]20.1916666666667[/C][C]-0.677569444444444[/C][C]0.385902777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]18.8[/C][C]19.6349305555556[/C][C]20.1916666666667[/C][C]-0.55673611111111[/C][C]-0.834930555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]18.6[/C][C]20.1707638888889[/C][C]20.1125[/C][C]0.0582638888888882[/C][C]-1.57076388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]18.4[/C][C]19.9240972222222[/C][C]19.9333333333333[/C][C]-0.00923611111111151[/C][C]-1.52409722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]18.6[/C][C]19.0457638888889[/C][C]19.6541666666667[/C][C]-0.608402777777778[/C][C]-0.44576388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]19.9[/C][C]18.1215972222222[/C][C]19.3541666666667[/C][C]-1.23256944444445[/C][C]1.77840277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]19.2[/C][C]16.7849305555556[/C][C]19.0958333333333[/C][C]-2.31090277777778[/C][C]2.41506944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]18.4[/C][C]16.9690972222222[/C][C]18.9041666666667[/C][C]-1.93506944444445[/C][C]1.43090277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]21.1[/C][C]20.8749305555556[/C][C]18.7833333333333[/C][C]2.09159722222222[/C][C]0.225069444444451[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]20.5[/C][C]21.3157638888889[/C][C]18.6666666666667[/C][C]2.64909722222222[/C][C]-0.815763888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]19.1[/C][C]20.4390972222222[/C][C]18.4625[/C][C]1.97659722222222[/C][C]-1.33909722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]18.1[/C][C]18.6465972222222[/C][C]18.0916666666667[/C][C]0.554930555555556[/C][C]-0.546597222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]17[/C][C]16.9390972222222[/C][C]17.6166666666667[/C][C]-0.677569444444444[/C][C]0.0609027777777769[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]17.1[/C][C]16.6890972222222[/C][C]17.2458333333333[/C][C]-0.55673611111111[/C][C]0.410902777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]17.4[/C][C]17.2165972222222[/C][C]17.1583333333333[/C][C]0.0582638888888882[/C][C]0.183402777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]16.8[/C][C]17.3240972222222[/C][C]17.3333333333333[/C][C]-0.00923611111111151[/C][C]-0.52409722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]15.3[/C][C]16.9874305555556[/C][C]17.5958333333333[/C][C]-0.608402777777778[/C][C]-1.68743055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]14.3[/C][C]16.5507638888889[/C][C]17.7833333333333[/C][C]-1.23256944444445[/C][C]-2.25076388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]13.4[/C][C]15.5140972222222[/C][C]17.825[/C][C]-2.31090277777778[/C][C]-2.11409722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]15.3[/C][C]15.8815972222222[/C][C]17.8166666666667[/C][C]-1.93506944444445[/C][C]-0.581597222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]22.1[/C][C]20.0165972222222[/C][C]17.925[/C][C]2.09159722222222[/C][C]2.08340277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]23.7[/C][C]20.8574305555556[/C][C]18.2083333333333[/C][C]2.64909722222222[/C][C]2.84256944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]22.2[/C][C]20.6265972222222[/C][C]18.65[/C][C]1.97659722222222[/C][C]1.57340277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]19.5[/C][C]19.7257638888889[/C][C]19.1708333333333[/C][C]0.554930555555556[/C][C]-0.225763888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]16.6[/C][C]18.9932638888889[/C][C]19.6708333333333[/C][C]-0.677569444444444[/C][C]-2.39326388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]17.3[/C][C]19.5307638888889[/C][C]20.0875[/C][C]-0.55673611111111[/C][C]-2.23076388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]19.8[/C][C]20.3790972222222[/C][C]20.3208333333333[/C][C]0.0582638888888882[/C][C]-0.579097222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]21.2[/C][C]20.3907638888889[/C][C]20.4[/C][C]-0.00923611111111151[/C][C]0.809236111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]21.5[/C][C]19.8957638888889[/C][C]20.5041666666667[/C][C]-0.608402777777778[/C][C]1.60423611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]20.6[/C][C]19.4882638888889[/C][C]20.7208333333333[/C][C]-1.23256944444445[/C][C]1.11173611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]19.1[/C][C]18.7932638888889[/C][C]21.1041666666667[/C][C]-2.31090277777778[/C][C]0.306736111111114[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]19.6[/C][C]19.6857638888889[/C][C]21.6208333333333[/C][C]-1.93506944444445[/C][C]-0.0857638888888879[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]23.4[/C][C]24.1957638888889[/C][C]22.1041666666667[/C][C]2.09159722222222[/C][C]-0.795763888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]24.3[/C][C]25.1324305555556[/C][C]22.4833333333333[/C][C]2.64909722222222[/C][C]-0.832430555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]24.1[/C][C]24.7432638888889[/C][C]22.7666666666667[/C][C]1.97659722222222[/C][C]-0.643263888888885[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]22.8[/C][C]23.5299305555556[/C][C]22.975[/C][C]0.554930555555556[/C][C]-0.729930555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]22.5[/C][C]22.4557638888889[/C][C]23.1333333333333[/C][C]-0.677569444444444[/C][C]0.0442361111111147[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]23.8[/C][C]22.6515972222222[/C][C]23.2083333333333[/C][C]-0.55673611111111[/C][C]1.14840277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]24.9[/C][C]23.2374305555556[/C][C]23.1791666666667[/C][C]0.0582638888888882[/C][C]1.66256944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]25.2[/C][C]23.0615972222222[/C][C]23.0708333333333[/C][C]-0.00923611111111151[/C][C]2.13840277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]24.3[/C][C]22.3249305555556[/C][C]22.9333333333333[/C][C]-0.608402777777778[/C][C]1.97506944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]22.8[/C][C]21.5924305555556[/C][C]22.825[/C][C]-1.23256944444445[/C][C]1.20756944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]20.7[/C][C]20.4182638888889[/C][C]22.7291666666667[/C][C]-2.31090277777778[/C][C]0.281736111111108[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]19.8[/C][C]20.6065972222222[/C][C]22.5416666666667[/C][C]-1.93506944444445[/C][C]-0.806597222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]22.5[/C][C]24.2915972222222[/C][C]22.2[/C][C]2.09159722222222[/C][C]-1.79159722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]22.6[/C][C]24.3699305555556[/C][C]21.7208333333333[/C][C]2.64909722222222[/C][C]-1.76993055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]22.5[/C][C]23.1474305555556[/C][C]21.1708333333333[/C][C]1.97659722222222[/C][C]-0.647430555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]21.8[/C][C]21.1799305555556[/C][C]20.625[/C][C]0.554930555555556[/C][C]0.620069444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]21.2[/C][C]19.4807638888889[/C][C]20.1583333333333[/C][C]-0.677569444444444[/C][C]1.71923611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]20.6[/C][C]19.2765972222222[/C][C]19.8333333333333[/C][C]-0.55673611111111[/C][C]1.32340277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]19.9[/C][C]19.7790972222222[/C][C]19.7208333333333[/C][C]0.0582638888888882[/C][C]0.120902777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]18.7[/C][C]19.7824305555556[/C][C]19.7916666666667[/C][C]-0.00923611111111151[/C][C]-1.08243055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]17.6[/C][C]19.2290972222222[/C][C]19.8375[/C][C]-0.608402777777778[/C][C]-1.62909722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]16.4[/C][C]18.4299305555556[/C][C]19.6625[/C][C]-1.23256944444445[/C][C]-2.02993055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]15.9[/C][C]16.9724305555556[/C][C]19.2833333333333[/C][C]-2.31090277777778[/C][C]-1.07243055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]16.8[/C][C]16.9399305555556[/C][C]18.875[/C][C]-1.93506944444445[/C][C]-0.139930555555551[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]22.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.09159722222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.64909722222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]22.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.97659722222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]17.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.554930555555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.677569444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.55673611111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210723&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=210723&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	20.5	NA	NA	0.0582638888888882	NA
2	20.2	NA	NA	-0.00923611111111151	NA
3	19.4	NA	NA	-0.608402777777778	NA
4	19.2	NA	NA	-1.23256944444445	NA
5	18.8	NA	NA	-2.31090277777778	NA
6	18.8	NA	NA	-1.93506944444445	NA
7	22.6	22.5040972222222	20.4125	2.09159722222222	0.095902777777777
8	23.3	22.9074305555556	20.2583333333333	2.64909722222222	0.392569444444444
9	23	22.1265972222222	20.15	1.97659722222222	0.873402777777777
10	21.4	20.7007638888889	20.1458333333333	0.554930555555556	0.699236111111109
11	19.9	19.5140972222222	20.1916666666667	-0.677569444444444	0.385902777777776
12	18.8	19.6349305555556	20.1916666666667	-0.55673611111111	-0.834930555555555
13	18.6	20.1707638888889	20.1125	0.0582638888888882	-1.57076388888888
14	18.4	19.9240972222222	19.9333333333333	-0.00923611111111151	-1.52409722222222
15	18.6	19.0457638888889	19.6541666666667	-0.608402777777778	-0.44576388888888
16	19.9	18.1215972222222	19.3541666666667	-1.23256944444445	1.77840277777778
17	19.2	16.7849305555556	19.0958333333333	-2.31090277777778	2.41506944444444
18	18.4	16.9690972222222	18.9041666666667	-1.93506944444445	1.43090277777777
19	21.1	20.8749305555556	18.7833333333333	2.09159722222222	0.225069444444451
20	20.5	21.3157638888889	18.6666666666667	2.64909722222222	-0.815763888888888
21	19.1	20.4390972222222	18.4625	1.97659722222222	-1.33909722222222
22	18.1	18.6465972222222	18.0916666666667	0.554930555555556	-0.546597222222221
23	17	16.9390972222222	17.6166666666667	-0.677569444444444	0.0609027777777769
24	17.1	16.6890972222222	17.2458333333333	-0.55673611111111	0.410902777777778
25	17.4	17.2165972222222	17.1583333333333	0.0582638888888882	0.183402777777779
26	16.8	17.3240972222222	17.3333333333333	-0.00923611111111151	-0.52409722222222
27	15.3	16.9874305555556	17.5958333333333	-0.608402777777778	-1.68743055555556
28	14.3	16.5507638888889	17.7833333333333	-1.23256944444445	-2.25076388888889
29	13.4	15.5140972222222	17.825	-2.31090277777778	-2.11409722222222
30	15.3	15.8815972222222	17.8166666666667	-1.93506944444445	-0.581597222222221
31	22.1	20.0165972222222	17.925	2.09159722222222	2.08340277777778
32	23.7	20.8574305555556	18.2083333333333	2.64909722222222	2.84256944444444
33	22.2	20.6265972222222	18.65	1.97659722222222	1.57340277777778
34	19.5	19.7257638888889	19.1708333333333	0.554930555555556	-0.225763888888888
35	16.6	18.9932638888889	19.6708333333333	-0.677569444444444	-2.39326388888889
36	17.3	19.5307638888889	20.0875	-0.55673611111111	-2.23076388888889
37	19.8	20.3790972222222	20.3208333333333	0.0582638888888882	-0.579097222222224
38	21.2	20.3907638888889	20.4	-0.00923611111111151	0.809236111111112
39	21.5	19.8957638888889	20.5041666666667	-0.608402777777778	1.60423611111111
40	20.6	19.4882638888889	20.7208333333333	-1.23256944444445	1.11173611111112
41	19.1	18.7932638888889	21.1041666666667	-2.31090277777778	0.306736111111114
42	19.6	19.6857638888889	21.6208333333333	-1.93506944444445	-0.0857638888888879
43	23.4	24.1957638888889	22.1041666666667	2.09159722222222	-0.795763888888889
44	24.3	25.1324305555556	22.4833333333333	2.64909722222222	-0.832430555555554
45	24.1	24.7432638888889	22.7666666666667	1.97659722222222	-0.643263888888885
46	22.8	23.5299305555556	22.975	0.554930555555556	-0.729930555555555
47	22.5	22.4557638888889	23.1333333333333	-0.677569444444444	0.0442361111111147
48	23.8	22.6515972222222	23.2083333333333	-0.55673611111111	1.14840277777778
49	24.9	23.2374305555556	23.1791666666667	0.0582638888888882	1.66256944444445
50	25.2	23.0615972222222	23.0708333333333	-0.00923611111111151	2.13840277777778
51	24.3	22.3249305555556	22.9333333333333	-0.608402777777778	1.97506944444445
52	22.8	21.5924305555556	22.825	-1.23256944444445	1.20756944444445
53	20.7	20.4182638888889	22.7291666666667	-2.31090277777778	0.281736111111108
54	19.8	20.6065972222222	22.5416666666667	-1.93506944444445	-0.806597222222223
55	22.5	24.2915972222222	22.2	2.09159722222222	-1.79159722222222
56	22.6	24.3699305555556	21.7208333333333	2.64909722222222	-1.76993055555555
57	22.5	23.1474305555556	21.1708333333333	1.97659722222222	-0.647430555555555
58	21.8	21.1799305555556	20.625	0.554930555555556	0.620069444444447
59	21.2	19.4807638888889	20.1583333333333	-0.677569444444444	1.71923611111112
60	20.6	19.2765972222222	19.8333333333333	-0.55673611111111	1.32340277777778
61	19.9	19.7790972222222	19.7208333333333	0.0582638888888882	0.120902777777779
62	18.7	19.7824305555556	19.7916666666667	-0.00923611111111151	-1.08243055555555
63	17.6	19.2290972222222	19.8375	-0.608402777777778	-1.62909722222222
64	16.4	18.4299305555556	19.6625	-1.23256944444445	-2.02993055555556
65	15.9	16.9724305555556	19.2833333333333	-2.31090277777778	-1.07243055555555
66	16.8	16.9399305555556	18.875	-1.93506944444445	-0.139930555555551
67	22.8	NA	NA	2.09159722222222	NA
68	24	NA	NA	2.64909722222222	NA
69	22.2	NA	NA	1.97659722222222	NA
70	17.9	NA	NA	0.554930555555556	NA
71	16	NA	NA	-0.677569444444444	NA
72	16	NA	NA	-0.55673611111111	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 = 200 ; par2 = 5 ; par3 = 0 ;

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