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

Mon, 19 May 2008 13:08:52 -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/19/t1211224288gtqjkjayggmv5gk.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 11:54:38 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12921, Retrieved Tue, 14 May 2024 11:54:38 +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

opgave 9

Estimated Impact

167

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

-       [Classical Decomposition] [Stephanie De Coni...] [2008-05-19 19:08:52] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [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	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=12921&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=12921&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12921&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	68.64	NA	NA	0.229687499999998	NA
2	68.61	NA	NA	0.0429166666666638	NA
3	68.61	NA	NA	0.0139583333333283	NA
4	68.61	NA	NA	-0.0256249999999974	NA
5	68.58	NA	NA	-0.0461458333333370	NA
6	68.75	NA	NA	-0.176666666666662	NA
7	68.54	68.4092708333334	68.5566666666667	-0.147395833333327	0.130729166666654
8	68.5	68.3154166666667	68.5120833333333	-0.196666666666665	0.184583333333336
9	68.47	68.4063541666667	68.4516666666667	-0.0453124999999937	0.0636458333333394
10	68.47	68.2898958333333	68.3933333333333	-0.103437499999998	0.180104166666666
11	68.47	68.4797916666666	68.3420833333333	0.137708333333326	-0.00979166666664355
12	68.59	68.6119791666667	68.295	0.316979166666663	-0.0219791666666538
13	68.32	68.4876041666667	68.2579166666667	0.229687499999998	-0.167604166666663
14	67.86	68.2783333333333	68.2354166666667	0.0429166666666638	-0.418333333333337
15	67.91	68.2322916666667	68.2183333333333	0.0139583333333283	-0.322291666666672
16	67.91	68.179375	68.205	-0.0256249999999974	-0.269375000000025
17	68.05	68.2013541666667	68.2475	-0.0461458333333370	-0.151354166666664
18	68.15	68.1641666666667	68.3408333333333	-0.176666666666662	-0.0141666666666538
19	68.25	68.3151041666667	68.4625	-0.147395833333327	-0.0651041666666714
20	68.25	68.4358333333333	68.6325	-0.196666666666665	-0.185833333333349
21	68.31	68.7701041666667	68.8154166666667	-0.0453124999999937	-0.460104166666667
22	68.31	68.8932291666667	68.9966666666667	-0.103437499999998	-0.583229166666669
23	69.65	69.308125	69.1704166666667	0.137708333333326	0.341875000000016
24	69.65	69.6532291666667	69.33625	0.316979166666663	-0.00322916666667084
25	70.18	69.7326041666667	69.5029166666667	0.229687499999998	0.447395833333346
26	70.08	69.7120833333333	69.6691666666667	0.0429166666666638	0.367916666666659
27	70.08	69.8585416666667	69.8445833333333	0.0139583333333283	0.221458333333317
28	70.09	70.0047916666667	70.0304166666667	-0.0256249999999974	0.0852083333333269
29	70.04	70.1155208333333	70.1616666666667	-0.0461458333333370	-0.0755208333333286
30	70.14	70.0633333333333	70.24	-0.176666666666662	0.076666666666668
31	70.26	70.1513541666667	70.29875	-0.147395833333327	0.108645833333327
32	70.23	70.13625	70.3329166666667	-0.196666666666665	0.09375
33	70.54	70.3163541666667	70.3616666666667	-0.0453124999999937	0.223645833333350
34	70.54	70.2844791666667	70.3879166666667	-0.103437499999998	0.255520833333335
35	70.57	70.550625	70.4129166666667	0.137708333333326	0.0193750000000108
36	70.61	70.7573958333333	70.4404166666667	0.316979166666663	-0.147395833333334
37	70.63	70.6934375	70.46375	0.229687499999998	-0.0634375000000063
38	70.45	70.52125	70.4783333333333	0.0429166666666638	-0.071249999999992
39	70.4	70.5010416666667	70.4870833333333	0.0139583333333283	-0.10104166666666
40	70.4	70.465625	70.49125	-0.0256249999999974	-0.0656249999999972
41	70.33	70.4367708333333	70.4829166666667	-0.0461458333333370	-0.106770833333329
42	70.51	70.3095833333333	70.48625	-0.176666666666662	0.200416666666669
43	70.45	70.3446875	70.4920833333333	-0.147395833333327	0.105312499999997
44	70.39	70.2925	70.4891666666667	-0.196666666666665	0.0974999999999966
45	70.59	70.4576041666667	70.5029166666667	-0.0453124999999937	0.132395833333334
46	70.59	70.4169791666667	70.5204166666667	-0.103437499999998	0.173020833333339
47	70.32	70.6814583333333	70.54375	0.137708333333326	-0.361458333333331
48	70.94	70.8523958333333	70.5354166666667	0.316979166666663	0.0876041666666652
49	70.44	70.7280208333333	70.4983333333333	0.229687499999998	-0.288020833333334
50	70.57	70.52	70.4770833333333	0.0429166666666638	0.049999999999983
51	70.61	70.4797916666667	70.4658333333333	0.0139583333333283	0.130208333333329
52	70.61	70.431875	70.4575	-0.0256249999999974	0.178125000000009
53	70.68	70.4180208333333	70.4641666666667	-0.0461458333333370	0.261979166666677
54	69.96	70.2945833333333	70.47125	-0.176666666666662	-0.334583333333342
55	70.11	70.3305208333333	70.4779166666667	-0.147395833333327	-0.220520833333339
56	70.22	70.2970833333333	70.49375	-0.196666666666665	-0.0770833333333343
57	70.49	70.4576041666667	70.5029166666667	-0.0453124999999937	0.0323958333333252
58	70.49	70.4069791666667	70.5104166666667	-0.103437499999998	0.083020833333336
59	70.58	70.6514583333333	70.51375	0.137708333333326	-0.0714583333333394
60	70.85	70.8586458333333	70.5416666666667	0.316979166666663	-0.00864583333334679
61	70.69	70.8359375	70.60625	0.229687499999998	-0.145937500000002
62	70.7	70.7075	70.6645833333333	0.0429166666666638	-0.00749999999999318
63	70.7	70.716875	70.7029166666667	0.0139583333333283	-0.0168749999999989
64	70.7	70.7097916666667	70.7354166666667	-0.0256249999999974	-0.00979166666667197
65	70.67	70.7196875	70.7658333333333	-0.0461458333333370	-0.0496874999999903
66	70.64	70.605	70.7816666666667	-0.176666666666662	0.0349999999999966
67	70.98	70.6496875	70.7970833333333	-0.147395833333327	0.330312500000005
68	70.75	70.6270833333333	70.82375	-0.196666666666665	0.122916666666654
69	70.88	70.8046875	70.85	-0.0453124999999937	0.0753124999999812
70	70.88	NA	NA	-0.103437499999998	NA
71	70.92	NA	NA	0.137708333333326	NA
72	70.89	NA	NA	0.316979166666663	NA
73	71.02	NA	NA	NA	NA
74	71.01	NA	NA	NA	NA
75	71.02	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 68.64 & NA & NA & 0.229687499999998 & NA \tabularnewline
2 & 68.61 & NA & NA & 0.0429166666666638 & NA \tabularnewline
3 & 68.61 & NA & NA & 0.0139583333333283 & NA \tabularnewline
4 & 68.61 & NA & NA & -0.0256249999999974 & NA \tabularnewline
5 & 68.58 & NA & NA & -0.0461458333333370 & NA \tabularnewline
6 & 68.75 & NA & NA & -0.176666666666662 & NA \tabularnewline
7 & 68.54 & 68.4092708333334 & 68.5566666666667 & -0.147395833333327 & 0.130729166666654 \tabularnewline
8 & 68.5 & 68.3154166666667 & 68.5120833333333 & -0.196666666666665 & 0.184583333333336 \tabularnewline
9 & 68.47 & 68.4063541666667 & 68.4516666666667 & -0.0453124999999937 & 0.0636458333333394 \tabularnewline
10 & 68.47 & 68.2898958333333 & 68.3933333333333 & -0.103437499999998 & 0.180104166666666 \tabularnewline
11 & 68.47 & 68.4797916666666 & 68.3420833333333 & 0.137708333333326 & -0.00979166666664355 \tabularnewline
12 & 68.59 & 68.6119791666667 & 68.295 & 0.316979166666663 & -0.0219791666666538 \tabularnewline
13 & 68.32 & 68.4876041666667 & 68.2579166666667 & 0.229687499999998 & -0.167604166666663 \tabularnewline
14 & 67.86 & 68.2783333333333 & 68.2354166666667 & 0.0429166666666638 & -0.418333333333337 \tabularnewline
15 & 67.91 & 68.2322916666667 & 68.2183333333333 & 0.0139583333333283 & -0.322291666666672 \tabularnewline
16 & 67.91 & 68.179375 & 68.205 & -0.0256249999999974 & -0.269375000000025 \tabularnewline
17 & 68.05 & 68.2013541666667 & 68.2475 & -0.0461458333333370 & -0.151354166666664 \tabularnewline
18 & 68.15 & 68.1641666666667 & 68.3408333333333 & -0.176666666666662 & -0.0141666666666538 \tabularnewline
19 & 68.25 & 68.3151041666667 & 68.4625 & -0.147395833333327 & -0.0651041666666714 \tabularnewline
20 & 68.25 & 68.4358333333333 & 68.6325 & -0.196666666666665 & -0.185833333333349 \tabularnewline
21 & 68.31 & 68.7701041666667 & 68.8154166666667 & -0.0453124999999937 & -0.460104166666667 \tabularnewline
22 & 68.31 & 68.8932291666667 & 68.9966666666667 & -0.103437499999998 & -0.583229166666669 \tabularnewline
23 & 69.65 & 69.308125 & 69.1704166666667 & 0.137708333333326 & 0.341875000000016 \tabularnewline
24 & 69.65 & 69.6532291666667 & 69.33625 & 0.316979166666663 & -0.00322916666667084 \tabularnewline
25 & 70.18 & 69.7326041666667 & 69.5029166666667 & 0.229687499999998 & 0.447395833333346 \tabularnewline
26 & 70.08 & 69.7120833333333 & 69.6691666666667 & 0.0429166666666638 & 0.367916666666659 \tabularnewline
27 & 70.08 & 69.8585416666667 & 69.8445833333333 & 0.0139583333333283 & 0.221458333333317 \tabularnewline
28 & 70.09 & 70.0047916666667 & 70.0304166666667 & -0.0256249999999974 & 0.0852083333333269 \tabularnewline
29 & 70.04 & 70.1155208333333 & 70.1616666666667 & -0.0461458333333370 & -0.0755208333333286 \tabularnewline
30 & 70.14 & 70.0633333333333 & 70.24 & -0.176666666666662 & 0.076666666666668 \tabularnewline
31 & 70.26 & 70.1513541666667 & 70.29875 & -0.147395833333327 & 0.108645833333327 \tabularnewline
32 & 70.23 & 70.13625 & 70.3329166666667 & -0.196666666666665 & 0.09375 \tabularnewline
33 & 70.54 & 70.3163541666667 & 70.3616666666667 & -0.0453124999999937 & 0.223645833333350 \tabularnewline
34 & 70.54 & 70.2844791666667 & 70.3879166666667 & -0.103437499999998 & 0.255520833333335 \tabularnewline
35 & 70.57 & 70.550625 & 70.4129166666667 & 0.137708333333326 & 0.0193750000000108 \tabularnewline
36 & 70.61 & 70.7573958333333 & 70.4404166666667 & 0.316979166666663 & -0.147395833333334 \tabularnewline
37 & 70.63 & 70.6934375 & 70.46375 & 0.229687499999998 & -0.0634375000000063 \tabularnewline
38 & 70.45 & 70.52125 & 70.4783333333333 & 0.0429166666666638 & -0.071249999999992 \tabularnewline
39 & 70.4 & 70.5010416666667 & 70.4870833333333 & 0.0139583333333283 & -0.10104166666666 \tabularnewline
40 & 70.4 & 70.465625 & 70.49125 & -0.0256249999999974 & -0.0656249999999972 \tabularnewline
41 & 70.33 & 70.4367708333333 & 70.4829166666667 & -0.0461458333333370 & -0.106770833333329 \tabularnewline
42 & 70.51 & 70.3095833333333 & 70.48625 & -0.176666666666662 & 0.200416666666669 \tabularnewline
43 & 70.45 & 70.3446875 & 70.4920833333333 & -0.147395833333327 & 0.105312499999997 \tabularnewline
44 & 70.39 & 70.2925 & 70.4891666666667 & -0.196666666666665 & 0.0974999999999966 \tabularnewline
45 & 70.59 & 70.4576041666667 & 70.5029166666667 & -0.0453124999999937 & 0.132395833333334 \tabularnewline
46 & 70.59 & 70.4169791666667 & 70.5204166666667 & -0.103437499999998 & 0.173020833333339 \tabularnewline
47 & 70.32 & 70.6814583333333 & 70.54375 & 0.137708333333326 & -0.361458333333331 \tabularnewline
48 & 70.94 & 70.8523958333333 & 70.5354166666667 & 0.316979166666663 & 0.0876041666666652 \tabularnewline
49 & 70.44 & 70.7280208333333 & 70.4983333333333 & 0.229687499999998 & -0.288020833333334 \tabularnewline
50 & 70.57 & 70.52 & 70.4770833333333 & 0.0429166666666638 & 0.049999999999983 \tabularnewline
51 & 70.61 & 70.4797916666667 & 70.4658333333333 & 0.0139583333333283 & 0.130208333333329 \tabularnewline
52 & 70.61 & 70.431875 & 70.4575 & -0.0256249999999974 & 0.178125000000009 \tabularnewline
53 & 70.68 & 70.4180208333333 & 70.4641666666667 & -0.0461458333333370 & 0.261979166666677 \tabularnewline
54 & 69.96 & 70.2945833333333 & 70.47125 & -0.176666666666662 & -0.334583333333342 \tabularnewline
55 & 70.11 & 70.3305208333333 & 70.4779166666667 & -0.147395833333327 & -0.220520833333339 \tabularnewline
56 & 70.22 & 70.2970833333333 & 70.49375 & -0.196666666666665 & -0.0770833333333343 \tabularnewline
57 & 70.49 & 70.4576041666667 & 70.5029166666667 & -0.0453124999999937 & 0.0323958333333252 \tabularnewline
58 & 70.49 & 70.4069791666667 & 70.5104166666667 & -0.103437499999998 & 0.083020833333336 \tabularnewline
59 & 70.58 & 70.6514583333333 & 70.51375 & 0.137708333333326 & -0.0714583333333394 \tabularnewline
60 & 70.85 & 70.8586458333333 & 70.5416666666667 & 0.316979166666663 & -0.00864583333334679 \tabularnewline
61 & 70.69 & 70.8359375 & 70.60625 & 0.229687499999998 & -0.145937500000002 \tabularnewline
62 & 70.7 & 70.7075 & 70.6645833333333 & 0.0429166666666638 & -0.00749999999999318 \tabularnewline
63 & 70.7 & 70.716875 & 70.7029166666667 & 0.0139583333333283 & -0.0168749999999989 \tabularnewline
64 & 70.7 & 70.7097916666667 & 70.7354166666667 & -0.0256249999999974 & -0.00979166666667197 \tabularnewline
65 & 70.67 & 70.7196875 & 70.7658333333333 & -0.0461458333333370 & -0.0496874999999903 \tabularnewline
66 & 70.64 & 70.605 & 70.7816666666667 & -0.176666666666662 & 0.0349999999999966 \tabularnewline
67 & 70.98 & 70.6496875 & 70.7970833333333 & -0.147395833333327 & 0.330312500000005 \tabularnewline
68 & 70.75 & 70.6270833333333 & 70.82375 & -0.196666666666665 & 0.122916666666654 \tabularnewline
69 & 70.88 & 70.8046875 & 70.85 & -0.0453124999999937 & 0.0753124999999812 \tabularnewline
70 & 70.88 & NA & NA & -0.103437499999998 & NA \tabularnewline
71 & 70.92 & NA & NA & 0.137708333333326 & NA \tabularnewline
72 & 70.89 & NA & NA & 0.316979166666663 & NA \tabularnewline
73 & 71.02 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
74 & 71.01 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
75 & 71.02 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12921&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]68.64[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.229687499999998[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]68.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0429166666666638[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]68.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0139583333333283[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]68.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0256249999999974[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]68.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0461458333333370[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]68.75[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.176666666666662[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]68.54[/C][C]68.4092708333334[/C][C]68.5566666666667[/C][C]-0.147395833333327[/C][C]0.130729166666654[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]68.5[/C][C]68.3154166666667[/C][C]68.5120833333333[/C][C]-0.196666666666665[/C][C]0.184583333333336[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]68.47[/C][C]68.4063541666667[/C][C]68.4516666666667[/C][C]-0.0453124999999937[/C][C]0.0636458333333394[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]68.47[/C][C]68.2898958333333[/C][C]68.3933333333333[/C][C]-0.103437499999998[/C][C]0.180104166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]68.47[/C][C]68.4797916666666[/C][C]68.3420833333333[/C][C]0.137708333333326[/C][C]-0.00979166666664355[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]68.59[/C][C]68.6119791666667[/C][C]68.295[/C][C]0.316979166666663[/C][C]-0.0219791666666538[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]68.32[/C][C]68.4876041666667[/C][C]68.2579166666667[/C][C]0.229687499999998[/C][C]-0.167604166666663[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]67.86[/C][C]68.2783333333333[/C][C]68.2354166666667[/C][C]0.0429166666666638[/C][C]-0.418333333333337[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]67.91[/C][C]68.2322916666667[/C][C]68.2183333333333[/C][C]0.0139583333333283[/C][C]-0.322291666666672[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]67.91[/C][C]68.179375[/C][C]68.205[/C][C]-0.0256249999999974[/C][C]-0.269375000000025[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]68.05[/C][C]68.2013541666667[/C][C]68.2475[/C][C]-0.0461458333333370[/C][C]-0.151354166666664[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]68.15[/C][C]68.1641666666667[/C][C]68.3408333333333[/C][C]-0.176666666666662[/C][C]-0.0141666666666538[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]68.25[/C][C]68.3151041666667[/C][C]68.4625[/C][C]-0.147395833333327[/C][C]-0.0651041666666714[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]68.25[/C][C]68.4358333333333[/C][C]68.6325[/C][C]-0.196666666666665[/C][C]-0.185833333333349[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]68.31[/C][C]68.7701041666667[/C][C]68.8154166666667[/C][C]-0.0453124999999937[/C][C]-0.460104166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]68.31[/C][C]68.8932291666667[/C][C]68.9966666666667[/C][C]-0.103437499999998[/C][C]-0.583229166666669[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]69.65[/C][C]69.308125[/C][C]69.1704166666667[/C][C]0.137708333333326[/C][C]0.341875000000016[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]69.65[/C][C]69.6532291666667[/C][C]69.33625[/C][C]0.316979166666663[/C][C]-0.00322916666667084[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]70.18[/C][C]69.7326041666667[/C][C]69.5029166666667[/C][C]0.229687499999998[/C][C]0.447395833333346[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]70.08[/C][C]69.7120833333333[/C][C]69.6691666666667[/C][C]0.0429166666666638[/C][C]0.367916666666659[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]70.08[/C][C]69.8585416666667[/C][C]69.8445833333333[/C][C]0.0139583333333283[/C][C]0.221458333333317[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]70.09[/C][C]70.0047916666667[/C][C]70.0304166666667[/C][C]-0.0256249999999974[/C][C]0.0852083333333269[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]70.04[/C][C]70.1155208333333[/C][C]70.1616666666667[/C][C]-0.0461458333333370[/C][C]-0.0755208333333286[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]70.14[/C][C]70.0633333333333[/C][C]70.24[/C][C]-0.176666666666662[/C][C]0.076666666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]70.26[/C][C]70.1513541666667[/C][C]70.29875[/C][C]-0.147395833333327[/C][C]0.108645833333327[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]70.23[/C][C]70.13625[/C][C]70.3329166666667[/C][C]-0.196666666666665[/C][C]0.09375[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]70.54[/C][C]70.3163541666667[/C][C]70.3616666666667[/C][C]-0.0453124999999937[/C][C]0.223645833333350[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]70.54[/C][C]70.2844791666667[/C][C]70.3879166666667[/C][C]-0.103437499999998[/C][C]0.255520833333335[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]70.57[/C][C]70.550625[/C][C]70.4129166666667[/C][C]0.137708333333326[/C][C]0.0193750000000108[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]70.61[/C][C]70.7573958333333[/C][C]70.4404166666667[/C][C]0.316979166666663[/C][C]-0.147395833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]70.63[/C][C]70.6934375[/C][C]70.46375[/C][C]0.229687499999998[/C][C]-0.0634375000000063[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]70.45[/C][C]70.52125[/C][C]70.4783333333333[/C][C]0.0429166666666638[/C][C]-0.071249999999992[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]70.4[/C][C]70.5010416666667[/C][C]70.4870833333333[/C][C]0.0139583333333283[/C][C]-0.10104166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]70.4[/C][C]70.465625[/C][C]70.49125[/C][C]-0.0256249999999974[/C][C]-0.0656249999999972[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]70.33[/C][C]70.4367708333333[/C][C]70.4829166666667[/C][C]-0.0461458333333370[/C][C]-0.106770833333329[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]70.51[/C][C]70.3095833333333[/C][C]70.48625[/C][C]-0.176666666666662[/C][C]0.200416666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]70.45[/C][C]70.3446875[/C][C]70.4920833333333[/C][C]-0.147395833333327[/C][C]0.105312499999997[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]70.39[/C][C]70.2925[/C][C]70.4891666666667[/C][C]-0.196666666666665[/C][C]0.0974999999999966[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]70.59[/C][C]70.4576041666667[/C][C]70.5029166666667[/C][C]-0.0453124999999937[/C][C]0.132395833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]70.59[/C][C]70.4169791666667[/C][C]70.5204166666667[/C][C]-0.103437499999998[/C][C]0.173020833333339[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]70.32[/C][C]70.6814583333333[/C][C]70.54375[/C][C]0.137708333333326[/C][C]-0.361458333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]70.94[/C][C]70.8523958333333[/C][C]70.5354166666667[/C][C]0.316979166666663[/C][C]0.0876041666666652[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]70.44[/C][C]70.7280208333333[/C][C]70.4983333333333[/C][C]0.229687499999998[/C][C]-0.288020833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]70.57[/C][C]70.52[/C][C]70.4770833333333[/C][C]0.0429166666666638[/C][C]0.049999999999983[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]70.61[/C][C]70.4797916666667[/C][C]70.4658333333333[/C][C]0.0139583333333283[/C][C]0.130208333333329[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]70.61[/C][C]70.431875[/C][C]70.4575[/C][C]-0.0256249999999974[/C][C]0.178125000000009[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]70.68[/C][C]70.4180208333333[/C][C]70.4641666666667[/C][C]-0.0461458333333370[/C][C]0.261979166666677[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]69.96[/C][C]70.2945833333333[/C][C]70.47125[/C][C]-0.176666666666662[/C][C]-0.334583333333342[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]70.11[/C][C]70.3305208333333[/C][C]70.4779166666667[/C][C]-0.147395833333327[/C][C]-0.220520833333339[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]70.22[/C][C]70.2970833333333[/C][C]70.49375[/C][C]-0.196666666666665[/C][C]-0.0770833333333343[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]70.49[/C][C]70.4576041666667[/C][C]70.5029166666667[/C][C]-0.0453124999999937[/C][C]0.0323958333333252[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]70.49[/C][C]70.4069791666667[/C][C]70.5104166666667[/C][C]-0.103437499999998[/C][C]0.083020833333336[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]70.58[/C][C]70.6514583333333[/C][C]70.51375[/C][C]0.137708333333326[/C][C]-0.0714583333333394[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]70.85[/C][C]70.8586458333333[/C][C]70.5416666666667[/C][C]0.316979166666663[/C][C]-0.00864583333334679[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]70.69[/C][C]70.8359375[/C][C]70.60625[/C][C]0.229687499999998[/C][C]-0.145937500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]70.7[/C][C]70.7075[/C][C]70.6645833333333[/C][C]0.0429166666666638[/C][C]-0.00749999999999318[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]70.7[/C][C]70.716875[/C][C]70.7029166666667[/C][C]0.0139583333333283[/C][C]-0.0168749999999989[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]70.7[/C][C]70.7097916666667[/C][C]70.7354166666667[/C][C]-0.0256249999999974[/C][C]-0.00979166666667197[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]70.67[/C][C]70.7196875[/C][C]70.7658333333333[/C][C]-0.0461458333333370[/C][C]-0.0496874999999903[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]70.64[/C][C]70.605[/C][C]70.7816666666667[/C][C]-0.176666666666662[/C][C]0.0349999999999966[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]70.98[/C][C]70.6496875[/C][C]70.7970833333333[/C][C]-0.147395833333327[/C][C]0.330312500000005[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]70.75[/C][C]70.6270833333333[/C][C]70.82375[/C][C]-0.196666666666665[/C][C]0.122916666666654[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]70.88[/C][C]70.8046875[/C][C]70.85[/C][C]-0.0453124999999937[/C][C]0.0753124999999812[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]70.88[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.103437499999998[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]70.92[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.137708333333326[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]70.89[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.316979166666663[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]71.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]71.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]71.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12921&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12921&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	68.64	NA	NA	0.229687499999998	NA
2	68.61	NA	NA	0.0429166666666638	NA
3	68.61	NA	NA	0.0139583333333283	NA
4	68.61	NA	NA	-0.0256249999999974	NA
5	68.58	NA	NA	-0.0461458333333370	NA
6	68.75	NA	NA	-0.176666666666662	NA
7	68.54	68.4092708333334	68.5566666666667	-0.147395833333327	0.130729166666654
8	68.5	68.3154166666667	68.5120833333333	-0.196666666666665	0.184583333333336
9	68.47	68.4063541666667	68.4516666666667	-0.0453124999999937	0.0636458333333394
10	68.47	68.2898958333333	68.3933333333333	-0.103437499999998	0.180104166666666
11	68.47	68.4797916666666	68.3420833333333	0.137708333333326	-0.00979166666664355
12	68.59	68.6119791666667	68.295	0.316979166666663	-0.0219791666666538
13	68.32	68.4876041666667	68.2579166666667	0.229687499999998	-0.167604166666663
14	67.86	68.2783333333333	68.2354166666667	0.0429166666666638	-0.418333333333337
15	67.91	68.2322916666667	68.2183333333333	0.0139583333333283	-0.322291666666672
16	67.91	68.179375	68.205	-0.0256249999999974	-0.269375000000025
17	68.05	68.2013541666667	68.2475	-0.0461458333333370	-0.151354166666664
18	68.15	68.1641666666667	68.3408333333333	-0.176666666666662	-0.0141666666666538
19	68.25	68.3151041666667	68.4625	-0.147395833333327	-0.0651041666666714
20	68.25	68.4358333333333	68.6325	-0.196666666666665	-0.185833333333349
21	68.31	68.7701041666667	68.8154166666667	-0.0453124999999937	-0.460104166666667
22	68.31	68.8932291666667	68.9966666666667	-0.103437499999998	-0.583229166666669
23	69.65	69.308125	69.1704166666667	0.137708333333326	0.341875000000016
24	69.65	69.6532291666667	69.33625	0.316979166666663	-0.00322916666667084
25	70.18	69.7326041666667	69.5029166666667	0.229687499999998	0.447395833333346
26	70.08	69.7120833333333	69.6691666666667	0.0429166666666638	0.367916666666659
27	70.08	69.8585416666667	69.8445833333333	0.0139583333333283	0.221458333333317
28	70.09	70.0047916666667	70.0304166666667	-0.0256249999999974	0.0852083333333269
29	70.04	70.1155208333333	70.1616666666667	-0.0461458333333370	-0.0755208333333286
30	70.14	70.0633333333333	70.24	-0.176666666666662	0.076666666666668
31	70.26	70.1513541666667	70.29875	-0.147395833333327	0.108645833333327
32	70.23	70.13625	70.3329166666667	-0.196666666666665	0.09375
33	70.54	70.3163541666667	70.3616666666667	-0.0453124999999937	0.223645833333350
34	70.54	70.2844791666667	70.3879166666667	-0.103437499999998	0.255520833333335
35	70.57	70.550625	70.4129166666667	0.137708333333326	0.0193750000000108
36	70.61	70.7573958333333	70.4404166666667	0.316979166666663	-0.147395833333334
37	70.63	70.6934375	70.46375	0.229687499999998	-0.0634375000000063
38	70.45	70.52125	70.4783333333333	0.0429166666666638	-0.071249999999992
39	70.4	70.5010416666667	70.4870833333333	0.0139583333333283	-0.10104166666666
40	70.4	70.465625	70.49125	-0.0256249999999974	-0.0656249999999972
41	70.33	70.4367708333333	70.4829166666667	-0.0461458333333370	-0.106770833333329
42	70.51	70.3095833333333	70.48625	-0.176666666666662	0.200416666666669
43	70.45	70.3446875	70.4920833333333	-0.147395833333327	0.105312499999997
44	70.39	70.2925	70.4891666666667	-0.196666666666665	0.0974999999999966
45	70.59	70.4576041666667	70.5029166666667	-0.0453124999999937	0.132395833333334
46	70.59	70.4169791666667	70.5204166666667	-0.103437499999998	0.173020833333339
47	70.32	70.6814583333333	70.54375	0.137708333333326	-0.361458333333331
48	70.94	70.8523958333333	70.5354166666667	0.316979166666663	0.0876041666666652
49	70.44	70.7280208333333	70.4983333333333	0.229687499999998	-0.288020833333334
50	70.57	70.52	70.4770833333333	0.0429166666666638	0.049999999999983
51	70.61	70.4797916666667	70.4658333333333	0.0139583333333283	0.130208333333329
52	70.61	70.431875	70.4575	-0.0256249999999974	0.178125000000009
53	70.68	70.4180208333333	70.4641666666667	-0.0461458333333370	0.261979166666677
54	69.96	70.2945833333333	70.47125	-0.176666666666662	-0.334583333333342
55	70.11	70.3305208333333	70.4779166666667	-0.147395833333327	-0.220520833333339
56	70.22	70.2970833333333	70.49375	-0.196666666666665	-0.0770833333333343
57	70.49	70.4576041666667	70.5029166666667	-0.0453124999999937	0.0323958333333252
58	70.49	70.4069791666667	70.5104166666667	-0.103437499999998	0.083020833333336
59	70.58	70.6514583333333	70.51375	0.137708333333326	-0.0714583333333394
60	70.85	70.8586458333333	70.5416666666667	0.316979166666663	-0.00864583333334679
61	70.69	70.8359375	70.60625	0.229687499999998	-0.145937500000002
62	70.7	70.7075	70.6645833333333	0.0429166666666638	-0.00749999999999318
63	70.7	70.716875	70.7029166666667	0.0139583333333283	-0.0168749999999989
64	70.7	70.7097916666667	70.7354166666667	-0.0256249999999974	-0.00979166666667197
65	70.67	70.7196875	70.7658333333333	-0.0461458333333370	-0.0496874999999903
66	70.64	70.605	70.7816666666667	-0.176666666666662	0.0349999999999966
67	70.98	70.6496875	70.7970833333333	-0.147395833333327	0.330312500000005
68	70.75	70.6270833333333	70.82375	-0.196666666666665	0.122916666666654
69	70.88	70.8046875	70.85	-0.0453124999999937	0.0753124999999812
70	70.88	NA	NA	-0.103437499999998	NA
71	70.92	NA	NA	0.137708333333326	NA
72	70.89	NA	NA	0.316979166666663	NA
73	71.02	NA	NA	NA	NA
74	71.01	NA	NA	NA	NA
75	71.02	NA	NA	NA	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