Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

timothy van den broeck multiplicatief decompositiemodel gemiddelde prijs ro...

Author

*Unverified author*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Sun, 18 May 2008 04:05:29 -0600

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/2008/May/18/t1211105278cq3mh8qxza72uao.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 19:42:22 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12711, Retrieved Tue, 14 May 2024 19:42:22 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

Het multiplicatief decompositiemodel van de gemiddelde prijzen van rode tafelwijnen vanaf januari 2000 tot en met december 2005

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

multiplicatief decompositiemodel gemiddelde prijs rode tafelwijn jan 00 - dec 05

Estimated Impact

197

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

-       [Classical Decomposition] [timothy van den b...] [2008-05-18 10:05:29] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

2,17
2,18
2,18
2,18
2,17
2,17
2,18
2,17
2,18
2,17
2,17
2,17
2,17
2,17
2,17
2,17
2,17
2,17
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,18
2,19
2,19
2,19
2,2
2,2
2,21
2,21
2,21
2,2
2,21
2,2
2,21
2,21
2,22
2,22
2,23
2,24
2,24
2,25
2,25
2,32
2,36
2,37
2,37
2,37
2,38
2,38
2,41
2,42
2,43
2,44
2,44
2,44
2,43
2,43
2,43
2,42
2,42
2,42
2,42
2,42

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12711&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]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12711&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12711&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	2 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	2.17	NA	NA	0.998524672160648	NA
2	2.18	NA	NA	0.997842788875492	NA
3	2.18	NA	NA	0.996026941483364	NA
4	2.18	NA	NA	1.00063859803664	NA
5	2.17	NA	NA	1.00402525046030	NA
6	2.17	NA	NA	1.00171608657884	NA
7	2.18	2.17779776671448	2.17416666666667	1.00167011117569	1.00101122028830
8	2.17	2.17465698502576	2.17375	1.00041724440518	0.99785851973078
9	2.18	2.17329395123630	2.17291666666667	1.00017363048267	1.00308566117339
10	2.17	2.16718693023228	2.17208333333333	0.997745757252536	1.00129802820813
11	2.17	2.17323180681339	2.17166666666667	1.00072070920033	0.998512902855897
12	2.17	2.17274861247412	2.17166666666667	1.00049820988831	0.998734960658432
13	2.17	2.16846274637554	2.17166666666667	0.998524672160648	1.00070891401156
14	2.17	2.16739769100331	2.17208333333333	0.997842788875492	1.00120066059288
15	2.17	2.16386853037261	2.1725	0.996026941483364	1.00283356846376
16	2.17	2.17430428698378	2.17291666666667	1.00063859803664	0.998020384262889
17	2.17	2.18249988818807	2.17375	1.00402525046030	0.99427267407631
18	2.17	2.17831510660624	2.17458333333333	1.00171608657884	0.996182780635811
19	2.18	2.17904985435345	2.17541666666667	1.00167011117569	1.00043603667197
20	2.18	2.17715802813677	2.17625	1.00041724440518	1.00130535855758
21	2.18	2.17746134136331	2.17708333333333	1.00017363048267	1.00116588000368
22	2.18	2.17300711381625	2.17791666666667	0.997745757252536	1.00321806870271
23	2.18	2.18032024517022	2.17875	1.00072070920033	0.999853120122638
24	2.18	2.1806692233024	2.17958333333333	1.00049820988831	0.999693111043505
25	2.18	2.17678378531021	2.18	0.998524672160648	1.00147750764752
26	2.18	2.17571304757727	2.18041666666667	0.997842788875492	1.00197036664716
27	2.18	2.17258376611059	2.18125	0.996026941483364	1.00341355486730
28	2.18	2.18347680746578	2.18208333333333	1.00063859803664	0.998407673736723
29	2.18	2.19212179683832	2.18333333333333	1.00402525046030	0.994470290448368
30	2.18	2.18874964917477	2.185	1.00171608657884	0.996002444053814
31	2.18	2.1907360056505	2.18708333333333	1.00167011117569	0.995099361300126
32	2.19	2.19049692472884	2.18958333333333	1.00041724440518	0.9997731452059
33	2.19	2.19246394582055	2.19208333333333	1.00017363048267	0.99887617498785
34	2.19	2.18922048237161	2.19416666666667	0.997745757252536	1.00035607086389
35	2.2	2.19783285758123	2.19625	1.00072070920033	1.00098603604514
36	2.2	2.19942856473781	2.19833333333333	1.00049820988831	1.00025981078511
37	2.21	2.19717033070016	2.20041666666667	0.998524672160648	1.00583917829245
38	2.21	2.19774874249827	2.2025	0.997842788875492	1.00557445774616
39	2.21	2.1958243947452	2.20458333333333	0.996026941483364	1.00645570988679
40	2.2	2.2084927724167	2.20708333333333	1.00063859803664	0.996154493905178
41	2.21	2.2184774596629	2.20958333333333	1.00402525046030	0.99617870372044
42	2.2	2.21629684155569	2.2125	1.00171608657884	0.992646814609793
43	2.21	2.21911665880048	2.21541666666667	1.00167011117569	0.995891762263006
44	2.21	2.21925892050549	2.21833333333333	1.00041724440518	0.995827922366365
45	2.22	2.22205241572233	2.22166666666667	1.00017363048267	0.99907634234557
46	2.22	2.22331012907773	2.22833333333333	0.997745757252536	0.9985111707834
47	2.23	2.24119742164657	2.23958333333333	1.00072070920033	0.995003821823805
48	2.24	2.25403909202754	2.25291666666667	1.00049820988831	0.99377158449594
49	2.24	2.2633225902308	2.26666666666667	0.998524672160648	0.989695419322252
50	2.25	2.27508155863612	2.28	0.997842788875492	0.988975534287589
51	2.25	2.28422178580185	2.29333333333333	0.996026941483364	0.985018186055942
52	2.32	2.30813969947118	2.30666666666667	1.00063859803664	1.00513846736900
53	2.36	2.33017526877661	2.32083333333333	1.00402525046030	1.01279935102867
54	2.37	2.33984182556708	2.33583333333333	1.00171608657884	1.01288897997437
55	2.37	2.35517684890184	2.35125	1.00167011117569	1.00629385903868
56	2.37	2.36807098561076	2.36708333333333	1.00041724440518	1.00081459314394
57	2.38	2.38333041363766	2.38291666666667	1.00017363048267	0.99860262193668
58	2.38	2.39043254341753	2.39583333333333	0.997745757252536	0.995635708923784
59	2.41	2.40548240474029	2.40375	1.00072070920033	1.0018780412822
60	2.42	2.41036693732259	2.40916666666667	1.00049820988831	1.00399651294923
61	2.43	2.41060497937450	2.41416666666667	0.998524672160648	1.00804570669664
62	2.44	2.41353224559260	2.41875	0.997842788875492	1.01096639767533
63	2.44	2.41287526574345	2.4225	0.996026941483364	1.01124166451605
64	2.44	2.42738246573722	2.42583333333333	1.00063859803664	1.00519800008482
65	2.43	2.43768963934673	2.42791666666667	1.00402525046030	0.996845521586254
66	2.43	2.43250056357562	2.42833333333333	1.00171608657884	0.998972019323215
67	2.43	NA	NA	1.00167011117569	NA
68	2.42	NA	NA	1.00041724440518	NA
69	2.42	NA	NA	1.00017363048267	NA
70	2.42	NA	NA	0.997745757252536	NA
71	2.42	NA	NA	1.00072070920033	NA
72	2.42	NA	NA	1.00049820988831	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.17 & NA & NA & 0.998524672160648 & NA \tabularnewline
2 & 2.18 & NA & NA & 0.997842788875492 & NA \tabularnewline
3 & 2.18 & NA & NA & 0.996026941483364 & NA \tabularnewline
4 & 2.18 & NA & NA & 1.00063859803664 & NA \tabularnewline
5 & 2.17 & NA & NA & 1.00402525046030 & NA \tabularnewline
6 & 2.17 & NA & NA & 1.00171608657884 & NA \tabularnewline
7 & 2.18 & 2.17779776671448 & 2.17416666666667 & 1.00167011117569 & 1.00101122028830 \tabularnewline
8 & 2.17 & 2.17465698502576 & 2.17375 & 1.00041724440518 & 0.99785851973078 \tabularnewline
9 & 2.18 & 2.17329395123630 & 2.17291666666667 & 1.00017363048267 & 1.00308566117339 \tabularnewline
10 & 2.17 & 2.16718693023228 & 2.17208333333333 & 0.997745757252536 & 1.00129802820813 \tabularnewline
11 & 2.17 & 2.17323180681339 & 2.17166666666667 & 1.00072070920033 & 0.998512902855897 \tabularnewline
12 & 2.17 & 2.17274861247412 & 2.17166666666667 & 1.00049820988831 & 0.998734960658432 \tabularnewline
13 & 2.17 & 2.16846274637554 & 2.17166666666667 & 0.998524672160648 & 1.00070891401156 \tabularnewline
14 & 2.17 & 2.16739769100331 & 2.17208333333333 & 0.997842788875492 & 1.00120066059288 \tabularnewline
15 & 2.17 & 2.16386853037261 & 2.1725 & 0.996026941483364 & 1.00283356846376 \tabularnewline
16 & 2.17 & 2.17430428698378 & 2.17291666666667 & 1.00063859803664 & 0.998020384262889 \tabularnewline
17 & 2.17 & 2.18249988818807 & 2.17375 & 1.00402525046030 & 0.99427267407631 \tabularnewline
18 & 2.17 & 2.17831510660624 & 2.17458333333333 & 1.00171608657884 & 0.996182780635811 \tabularnewline
19 & 2.18 & 2.17904985435345 & 2.17541666666667 & 1.00167011117569 & 1.00043603667197 \tabularnewline
20 & 2.18 & 2.17715802813677 & 2.17625 & 1.00041724440518 & 1.00130535855758 \tabularnewline
21 & 2.18 & 2.17746134136331 & 2.17708333333333 & 1.00017363048267 & 1.00116588000368 \tabularnewline
22 & 2.18 & 2.17300711381625 & 2.17791666666667 & 0.997745757252536 & 1.00321806870271 \tabularnewline
23 & 2.18 & 2.18032024517022 & 2.17875 & 1.00072070920033 & 0.999853120122638 \tabularnewline
24 & 2.18 & 2.1806692233024 & 2.17958333333333 & 1.00049820988831 & 0.999693111043505 \tabularnewline
25 & 2.18 & 2.17678378531021 & 2.18 & 0.998524672160648 & 1.00147750764752 \tabularnewline
26 & 2.18 & 2.17571304757727 & 2.18041666666667 & 0.997842788875492 & 1.00197036664716 \tabularnewline
27 & 2.18 & 2.17258376611059 & 2.18125 & 0.996026941483364 & 1.00341355486730 \tabularnewline
28 & 2.18 & 2.18347680746578 & 2.18208333333333 & 1.00063859803664 & 0.998407673736723 \tabularnewline
29 & 2.18 & 2.19212179683832 & 2.18333333333333 & 1.00402525046030 & 0.994470290448368 \tabularnewline
30 & 2.18 & 2.18874964917477 & 2.185 & 1.00171608657884 & 0.996002444053814 \tabularnewline
31 & 2.18 & 2.1907360056505 & 2.18708333333333 & 1.00167011117569 & 0.995099361300126 \tabularnewline
32 & 2.19 & 2.19049692472884 & 2.18958333333333 & 1.00041724440518 & 0.9997731452059 \tabularnewline
33 & 2.19 & 2.19246394582055 & 2.19208333333333 & 1.00017363048267 & 0.99887617498785 \tabularnewline
34 & 2.19 & 2.18922048237161 & 2.19416666666667 & 0.997745757252536 & 1.00035607086389 \tabularnewline
35 & 2.2 & 2.19783285758123 & 2.19625 & 1.00072070920033 & 1.00098603604514 \tabularnewline
36 & 2.2 & 2.19942856473781 & 2.19833333333333 & 1.00049820988831 & 1.00025981078511 \tabularnewline
37 & 2.21 & 2.19717033070016 & 2.20041666666667 & 0.998524672160648 & 1.00583917829245 \tabularnewline
38 & 2.21 & 2.19774874249827 & 2.2025 & 0.997842788875492 & 1.00557445774616 \tabularnewline
39 & 2.21 & 2.1958243947452 & 2.20458333333333 & 0.996026941483364 & 1.00645570988679 \tabularnewline
40 & 2.2 & 2.2084927724167 & 2.20708333333333 & 1.00063859803664 & 0.996154493905178 \tabularnewline
41 & 2.21 & 2.2184774596629 & 2.20958333333333 & 1.00402525046030 & 0.99617870372044 \tabularnewline
42 & 2.2 & 2.21629684155569 & 2.2125 & 1.00171608657884 & 0.992646814609793 \tabularnewline
43 & 2.21 & 2.21911665880048 & 2.21541666666667 & 1.00167011117569 & 0.995891762263006 \tabularnewline
44 & 2.21 & 2.21925892050549 & 2.21833333333333 & 1.00041724440518 & 0.995827922366365 \tabularnewline
45 & 2.22 & 2.22205241572233 & 2.22166666666667 & 1.00017363048267 & 0.99907634234557 \tabularnewline
46 & 2.22 & 2.22331012907773 & 2.22833333333333 & 0.997745757252536 & 0.9985111707834 \tabularnewline
47 & 2.23 & 2.24119742164657 & 2.23958333333333 & 1.00072070920033 & 0.995003821823805 \tabularnewline
48 & 2.24 & 2.25403909202754 & 2.25291666666667 & 1.00049820988831 & 0.99377158449594 \tabularnewline
49 & 2.24 & 2.2633225902308 & 2.26666666666667 & 0.998524672160648 & 0.989695419322252 \tabularnewline
50 & 2.25 & 2.27508155863612 & 2.28 & 0.997842788875492 & 0.988975534287589 \tabularnewline
51 & 2.25 & 2.28422178580185 & 2.29333333333333 & 0.996026941483364 & 0.985018186055942 \tabularnewline
52 & 2.32 & 2.30813969947118 & 2.30666666666667 & 1.00063859803664 & 1.00513846736900 \tabularnewline
53 & 2.36 & 2.33017526877661 & 2.32083333333333 & 1.00402525046030 & 1.01279935102867 \tabularnewline
54 & 2.37 & 2.33984182556708 & 2.33583333333333 & 1.00171608657884 & 1.01288897997437 \tabularnewline
55 & 2.37 & 2.35517684890184 & 2.35125 & 1.00167011117569 & 1.00629385903868 \tabularnewline
56 & 2.37 & 2.36807098561076 & 2.36708333333333 & 1.00041724440518 & 1.00081459314394 \tabularnewline
57 & 2.38 & 2.38333041363766 & 2.38291666666667 & 1.00017363048267 & 0.99860262193668 \tabularnewline
58 & 2.38 & 2.39043254341753 & 2.39583333333333 & 0.997745757252536 & 0.995635708923784 \tabularnewline
59 & 2.41 & 2.40548240474029 & 2.40375 & 1.00072070920033 & 1.0018780412822 \tabularnewline
60 & 2.42 & 2.41036693732259 & 2.40916666666667 & 1.00049820988831 & 1.00399651294923 \tabularnewline
61 & 2.43 & 2.41060497937450 & 2.41416666666667 & 0.998524672160648 & 1.00804570669664 \tabularnewline
62 & 2.44 & 2.41353224559260 & 2.41875 & 0.997842788875492 & 1.01096639767533 \tabularnewline
63 & 2.44 & 2.41287526574345 & 2.4225 & 0.996026941483364 & 1.01124166451605 \tabularnewline
64 & 2.44 & 2.42738246573722 & 2.42583333333333 & 1.00063859803664 & 1.00519800008482 \tabularnewline
65 & 2.43 & 2.43768963934673 & 2.42791666666667 & 1.00402525046030 & 0.996845521586254 \tabularnewline
66 & 2.43 & 2.43250056357562 & 2.42833333333333 & 1.00171608657884 & 0.998972019323215 \tabularnewline
67 & 2.43 & NA & NA & 1.00167011117569 & NA \tabularnewline
68 & 2.42 & NA & NA & 1.00041724440518 & NA \tabularnewline
69 & 2.42 & NA & NA & 1.00017363048267 & NA \tabularnewline
70 & 2.42 & NA & NA & 0.997745757252536 & NA \tabularnewline
71 & 2.42 & NA & NA & 1.00072070920033 & NA \tabularnewline
72 & 2.42 & NA & NA & 1.00049820988831 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12711&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]2.17[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.998524672160648[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.18[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.997842788875492[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.18[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.996026941483364[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.18[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00063859803664[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.17[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00402525046030[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2.17[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00171608657884[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2.18[/C][C]2.17779776671448[/C][C]2.17416666666667[/C][C]1.00167011117569[/C][C]1.00101122028830[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]2.17[/C][C]2.17465698502576[/C][C]2.17375[/C][C]1.00041724440518[/C][C]0.99785851973078[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2.18[/C][C]2.17329395123630[/C][C]2.17291666666667[/C][C]1.00017363048267[/C][C]1.00308566117339[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]2.17[/C][C]2.16718693023228[/C][C]2.17208333333333[/C][C]0.997745757252536[/C][C]1.00129802820813[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]2.17[/C][C]2.17323180681339[/C][C]2.17166666666667[/C][C]1.00072070920033[/C][C]0.998512902855897[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]2.17[/C][C]2.17274861247412[/C][C]2.17166666666667[/C][C]1.00049820988831[/C][C]0.998734960658432[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.17[/C][C]2.16846274637554[/C][C]2.17166666666667[/C][C]0.998524672160648[/C][C]1.00070891401156[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.17[/C][C]2.16739769100331[/C][C]2.17208333333333[/C][C]0.997842788875492[/C][C]1.00120066059288[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2.17[/C][C]2.16386853037261[/C][C]2.1725[/C][C]0.996026941483364[/C][C]1.00283356846376[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2.17[/C][C]2.17430428698378[/C][C]2.17291666666667[/C][C]1.00063859803664[/C][C]0.998020384262889[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.17[/C][C]2.18249988818807[/C][C]2.17375[/C][C]1.00402525046030[/C][C]0.99427267407631[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2.17[/C][C]2.17831510660624[/C][C]2.17458333333333[/C][C]1.00171608657884[/C][C]0.996182780635811[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.18[/C][C]2.17904985435345[/C][C]2.17541666666667[/C][C]1.00167011117569[/C][C]1.00043603667197[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]2.18[/C][C]2.17715802813677[/C][C]2.17625[/C][C]1.00041724440518[/C][C]1.00130535855758[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]2.18[/C][C]2.17746134136331[/C][C]2.17708333333333[/C][C]1.00017363048267[/C][C]1.00116588000368[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.18[/C][C]2.17300711381625[/C][C]2.17791666666667[/C][C]0.997745757252536[/C][C]1.00321806870271[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.18[/C][C]2.18032024517022[/C][C]2.17875[/C][C]1.00072070920033[/C][C]0.999853120122638[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.18[/C][C]2.1806692233024[/C][C]2.17958333333333[/C][C]1.00049820988831[/C][C]0.999693111043505[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.18[/C][C]2.17678378531021[/C][C]2.18[/C][C]0.998524672160648[/C][C]1.00147750764752[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.18[/C][C]2.17571304757727[/C][C]2.18041666666667[/C][C]0.997842788875492[/C][C]1.00197036664716[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]2.18[/C][C]2.17258376611059[/C][C]2.18125[/C][C]0.996026941483364[/C][C]1.00341355486730[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.18[/C][C]2.18347680746578[/C][C]2.18208333333333[/C][C]1.00063859803664[/C][C]0.998407673736723[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2.18[/C][C]2.19212179683832[/C][C]2.18333333333333[/C][C]1.00402525046030[/C][C]0.994470290448368[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2.18[/C][C]2.18874964917477[/C][C]2.185[/C][C]1.00171608657884[/C][C]0.996002444053814[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]2.18[/C][C]2.1907360056505[/C][C]2.18708333333333[/C][C]1.00167011117569[/C][C]0.995099361300126[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]2.19[/C][C]2.19049692472884[/C][C]2.18958333333333[/C][C]1.00041724440518[/C][C]0.9997731452059[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]2.19[/C][C]2.19246394582055[/C][C]2.19208333333333[/C][C]1.00017363048267[/C][C]0.99887617498785[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]2.19[/C][C]2.18922048237161[/C][C]2.19416666666667[/C][C]0.997745757252536[/C][C]1.00035607086389[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]2.2[/C][C]2.19783285758123[/C][C]2.19625[/C][C]1.00072070920033[/C][C]1.00098603604514[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]2.2[/C][C]2.19942856473781[/C][C]2.19833333333333[/C][C]1.00049820988831[/C][C]1.00025981078511[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2.21[/C][C]2.19717033070016[/C][C]2.20041666666667[/C][C]0.998524672160648[/C][C]1.00583917829245[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2.21[/C][C]2.19774874249827[/C][C]2.2025[/C][C]0.997842788875492[/C][C]1.00557445774616[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]2.21[/C][C]2.1958243947452[/C][C]2.20458333333333[/C][C]0.996026941483364[/C][C]1.00645570988679[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]2.2[/C][C]2.2084927724167[/C][C]2.20708333333333[/C][C]1.00063859803664[/C][C]0.996154493905178[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2.21[/C][C]2.2184774596629[/C][C]2.20958333333333[/C][C]1.00402525046030[/C][C]0.99617870372044[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]2.2[/C][C]2.21629684155569[/C][C]2.2125[/C][C]1.00171608657884[/C][C]0.992646814609793[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]2.21[/C][C]2.21911665880048[/C][C]2.21541666666667[/C][C]1.00167011117569[/C][C]0.995891762263006[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]2.21[/C][C]2.21925892050549[/C][C]2.21833333333333[/C][C]1.00041724440518[/C][C]0.995827922366365[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]2.22[/C][C]2.22205241572233[/C][C]2.22166666666667[/C][C]1.00017363048267[/C][C]0.99907634234557[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]2.22[/C][C]2.22331012907773[/C][C]2.22833333333333[/C][C]0.997745757252536[/C][C]0.9985111707834[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]2.23[/C][C]2.24119742164657[/C][C]2.23958333333333[/C][C]1.00072070920033[/C][C]0.995003821823805[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]2.24[/C][C]2.25403909202754[/C][C]2.25291666666667[/C][C]1.00049820988831[/C][C]0.99377158449594[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2.24[/C][C]2.2633225902308[/C][C]2.26666666666667[/C][C]0.998524672160648[/C][C]0.989695419322252[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2.25[/C][C]2.27508155863612[/C][C]2.28[/C][C]0.997842788875492[/C][C]0.988975534287589[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]2.25[/C][C]2.28422178580185[/C][C]2.29333333333333[/C][C]0.996026941483364[/C][C]0.985018186055942[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]2.32[/C][C]2.30813969947118[/C][C]2.30666666666667[/C][C]1.00063859803664[/C][C]1.00513846736900[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2.36[/C][C]2.33017526877661[/C][C]2.32083333333333[/C][C]1.00402525046030[/C][C]1.01279935102867[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]2.37[/C][C]2.33984182556708[/C][C]2.33583333333333[/C][C]1.00171608657884[/C][C]1.01288897997437[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]2.37[/C][C]2.35517684890184[/C][C]2.35125[/C][C]1.00167011117569[/C][C]1.00629385903868[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]2.37[/C][C]2.36807098561076[/C][C]2.36708333333333[/C][C]1.00041724440518[/C][C]1.00081459314394[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]2.38[/C][C]2.38333041363766[/C][C]2.38291666666667[/C][C]1.00017363048267[/C][C]0.99860262193668[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]2.38[/C][C]2.39043254341753[/C][C]2.39583333333333[/C][C]0.997745757252536[/C][C]0.995635708923784[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]2.41[/C][C]2.40548240474029[/C][C]2.40375[/C][C]1.00072070920033[/C][C]1.0018780412822[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]2.42[/C][C]2.41036693732259[/C][C]2.40916666666667[/C][C]1.00049820988831[/C][C]1.00399651294923[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]2.43[/C][C]2.41060497937450[/C][C]2.41416666666667[/C][C]0.998524672160648[/C][C]1.00804570669664[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]2.44[/C][C]2.41353224559260[/C][C]2.41875[/C][C]0.997842788875492[/C][C]1.01096639767533[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]2.44[/C][C]2.41287526574345[/C][C]2.4225[/C][C]0.996026941483364[/C][C]1.01124166451605[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]2.44[/C][C]2.42738246573722[/C][C]2.42583333333333[/C][C]1.00063859803664[/C][C]1.00519800008482[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]2.43[/C][C]2.43768963934673[/C][C]2.42791666666667[/C][C]1.00402525046030[/C][C]0.996845521586254[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]2.43[/C][C]2.43250056357562[/C][C]2.42833333333333[/C][C]1.00171608657884[/C][C]0.998972019323215[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]2.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00167011117569[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]2.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00041724440518[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]2.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00017363048267[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]2.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.997745757252536[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]2.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00072070920033[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]2.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00049820988831[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12711&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12711&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	2.17	NA	NA	0.998524672160648	NA
2	2.18	NA	NA	0.997842788875492	NA
3	2.18	NA	NA	0.996026941483364	NA
4	2.18	NA	NA	1.00063859803664	NA
5	2.17	NA	NA	1.00402525046030	NA
6	2.17	NA	NA	1.00171608657884	NA
7	2.18	2.17779776671448	2.17416666666667	1.00167011117569	1.00101122028830
8	2.17	2.17465698502576	2.17375	1.00041724440518	0.99785851973078
9	2.18	2.17329395123630	2.17291666666667	1.00017363048267	1.00308566117339
10	2.17	2.16718693023228	2.17208333333333	0.997745757252536	1.00129802820813
11	2.17	2.17323180681339	2.17166666666667	1.00072070920033	0.998512902855897
12	2.17	2.17274861247412	2.17166666666667	1.00049820988831	0.998734960658432
13	2.17	2.16846274637554	2.17166666666667	0.998524672160648	1.00070891401156
14	2.17	2.16739769100331	2.17208333333333	0.997842788875492	1.00120066059288
15	2.17	2.16386853037261	2.1725	0.996026941483364	1.00283356846376
16	2.17	2.17430428698378	2.17291666666667	1.00063859803664	0.998020384262889
17	2.17	2.18249988818807	2.17375	1.00402525046030	0.99427267407631
18	2.17	2.17831510660624	2.17458333333333	1.00171608657884	0.996182780635811
19	2.18	2.17904985435345	2.17541666666667	1.00167011117569	1.00043603667197
20	2.18	2.17715802813677	2.17625	1.00041724440518	1.00130535855758
21	2.18	2.17746134136331	2.17708333333333	1.00017363048267	1.00116588000368
22	2.18	2.17300711381625	2.17791666666667	0.997745757252536	1.00321806870271
23	2.18	2.18032024517022	2.17875	1.00072070920033	0.999853120122638
24	2.18	2.1806692233024	2.17958333333333	1.00049820988831	0.999693111043505
25	2.18	2.17678378531021	2.18	0.998524672160648	1.00147750764752
26	2.18	2.17571304757727	2.18041666666667	0.997842788875492	1.00197036664716
27	2.18	2.17258376611059	2.18125	0.996026941483364	1.00341355486730
28	2.18	2.18347680746578	2.18208333333333	1.00063859803664	0.998407673736723
29	2.18	2.19212179683832	2.18333333333333	1.00402525046030	0.994470290448368
30	2.18	2.18874964917477	2.185	1.00171608657884	0.996002444053814
31	2.18	2.1907360056505	2.18708333333333	1.00167011117569	0.995099361300126
32	2.19	2.19049692472884	2.18958333333333	1.00041724440518	0.9997731452059
33	2.19	2.19246394582055	2.19208333333333	1.00017363048267	0.99887617498785
34	2.19	2.18922048237161	2.19416666666667	0.997745757252536	1.00035607086389
35	2.2	2.19783285758123	2.19625	1.00072070920033	1.00098603604514
36	2.2	2.19942856473781	2.19833333333333	1.00049820988831	1.00025981078511
37	2.21	2.19717033070016	2.20041666666667	0.998524672160648	1.00583917829245
38	2.21	2.19774874249827	2.2025	0.997842788875492	1.00557445774616
39	2.21	2.1958243947452	2.20458333333333	0.996026941483364	1.00645570988679
40	2.2	2.2084927724167	2.20708333333333	1.00063859803664	0.996154493905178
41	2.21	2.2184774596629	2.20958333333333	1.00402525046030	0.99617870372044
42	2.2	2.21629684155569	2.2125	1.00171608657884	0.992646814609793
43	2.21	2.21911665880048	2.21541666666667	1.00167011117569	0.995891762263006
44	2.21	2.21925892050549	2.21833333333333	1.00041724440518	0.995827922366365
45	2.22	2.22205241572233	2.22166666666667	1.00017363048267	0.99907634234557
46	2.22	2.22331012907773	2.22833333333333	0.997745757252536	0.9985111707834
47	2.23	2.24119742164657	2.23958333333333	1.00072070920033	0.995003821823805
48	2.24	2.25403909202754	2.25291666666667	1.00049820988831	0.99377158449594
49	2.24	2.2633225902308	2.26666666666667	0.998524672160648	0.989695419322252
50	2.25	2.27508155863612	2.28	0.997842788875492	0.988975534287589
51	2.25	2.28422178580185	2.29333333333333	0.996026941483364	0.985018186055942
52	2.32	2.30813969947118	2.30666666666667	1.00063859803664	1.00513846736900
53	2.36	2.33017526877661	2.32083333333333	1.00402525046030	1.01279935102867
54	2.37	2.33984182556708	2.33583333333333	1.00171608657884	1.01288897997437
55	2.37	2.35517684890184	2.35125	1.00167011117569	1.00629385903868
56	2.37	2.36807098561076	2.36708333333333	1.00041724440518	1.00081459314394
57	2.38	2.38333041363766	2.38291666666667	1.00017363048267	0.99860262193668
58	2.38	2.39043254341753	2.39583333333333	0.997745757252536	0.995635708923784
59	2.41	2.40548240474029	2.40375	1.00072070920033	1.0018780412822
60	2.42	2.41036693732259	2.40916666666667	1.00049820988831	1.00399651294923
61	2.43	2.41060497937450	2.41416666666667	0.998524672160648	1.00804570669664
62	2.44	2.41353224559260	2.41875	0.997842788875492	1.01096639767533
63	2.44	2.41287526574345	2.4225	0.996026941483364	1.01124166451605
64	2.44	2.42738246573722	2.42583333333333	1.00063859803664	1.00519800008482
65	2.43	2.43768963934673	2.42791666666667	1.00402525046030	0.996845521586254
66	2.43	2.43250056357562	2.42833333333333	1.00171608657884	0.998972019323215
67	2.43	NA	NA	1.00167011117569	NA
68	2.42	NA	NA	1.00041724440518	NA
69	2.42	NA	NA	1.00017363048267	NA
70	2.42	NA	NA	0.997745757252536	NA
71	2.42	NA	NA	1.00072070920033	NA
72	2.42	NA	NA	1.00049820988831	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 = multiplicative ; par2 = 12 ;

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

timothy van den broeck multiplicatief decompositiemodel gemiddelde prijs ro...

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code