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

Tue, 20 May 2008 06:39:33 -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/20/t1211287254sws6tl3st30xioe.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 14:49:03 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12956, Retrieved Tue, 14 May 2024 14:49:03 +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

233

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

-       [Classical Decomposition] [Classical Deompos...] [2008-05-20 12:39:33] [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=12956&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=12956&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12956&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	161.79	NA	NA	0.088480902777769	NA
2	161.79	NA	NA	0.00743923611110494	NA
3	161.85	NA	NA	-0.0498524305555523	NA
4	161.77	NA	NA	-0.0228732638889101	NA
5	161.86	NA	NA	-0.0390190972222288	NA
6	161.89	NA	NA	-0.0816232638889064	NA
7	161.89	161.881293402778	162.073333333333	-0.192039930555558	0.0087065972222149
8	161.89	161.842439236111	162.138333333333	-0.295894097222208	0.0475607638888675
9	162.18	162.253585069444	162.195416666667	0.0581684027777823	-0.073585069444448
10	162.43	162.418585069444	162.2625	0.156085069444467	0.0114149305555316
11	162.58	162.563793402778	162.35875	0.205043402777791	0.0162065972222081
12	162.57	162.634418402778	162.468333333333	0.166085069444450	-0.0644184027777897
13	162.57	162.668480902778	162.58	0.088480902777769	-0.0984809027777942
14	162.57	162.699105902778	162.691666666667	0.00743923611110494	-0.129105902777752
15	162.44	162.747647569444	162.7975	-0.0498524305555523	-0.307647569444441
16	162.79	162.877960069444	162.900833333333	-0.0228732638889101	-0.0879600694444775
17	163.15	162.963064236111	163.002083333333	-0.0390190972222288	0.186935763888897
18	163.23	163.016710069444	163.098333333333	-0.0816232638889064	0.213289930555533
19	163.23	163.002960069444	163.195	-0.192039930555558	0.227039930555549
20	163.23	162.995772569444	163.291666666667	-0.295894097222208	0.234227430555563
21	163.38	163.460251736111	163.402083333333	0.0581684027777823	-0.0802517361111086
22	163.71	163.681918402778	163.525833333333	0.156085069444467	0.0280815972222399
23	163.73	163.851710069444	163.646666666667	0.205043402777791	-0.121710069444447
24	163.73	163.934418402778	163.768333333333	0.166085069444450	-0.204418402777776
25	163.73	163.981814236111	163.893333333333	0.088480902777769	-0.25181423611113
26	163.73	164.027022569444	164.019583333333	0.00743923611110494	-0.297022569444465
27	163.93	164.132230902778	164.182083333333	-0.0498524305555523	-0.202230902777785
28	164.27	164.347543402778	164.370416666667	-0.0228732638889101	-0.0775434027777635
29	164.57	164.515147569444	164.554166666667	-0.0390190972222288	0.0548524305555418
30	164.73	164.666710069444	164.748333333333	-0.0816232638889064	0.0632899305555554
31	164.73	164.756293402778	164.948333333333	-0.192039930555558	-0.0262934027777817
32	164.76	164.852439236111	165.148333333333	-0.295894097222208	-0.0924392361111188
33	165.75	165.399001736111	165.340833333333	0.0581684027777823	0.350998263888869
34	165.86	165.680251736111	165.524166666667	0.156085069444467	0.179748263888882
35	165.99	165.899626736111	165.694583333333	0.205043402777791	0.090373263888921
36	166.13	166.014418402778	165.848333333333	0.166085069444450	0.115581597222217
37	166.13	166.085147569444	165.996666666667	0.088480902777769	0.0448524305555509
38	166.13	166.151189236111	166.14375	0.00743923611110494	-0.0211892361111268
39	166.15	166.201397569444	166.25125	-0.0498524305555523	-0.0513975694444468
40	166.45	166.302960069444	166.325833333333	-0.0228732638889101	0.147039930555536
41	166.48	166.383480902778	166.4225	-0.0390190972222288	0.0965190972222274
42	166.51	166.454626736111	166.53625	-0.0816232638889064	0.055373263888896
43	166.51	166.458376736111	166.650416666667	-0.192039930555558	0.0516232638888710
44	166.51	166.472855902778	166.76875	-0.295894097222208	0.0371440972221819
45	166.58	166.953585069444	166.895416666667	0.0581684027777823	-0.373585069444459
46	166.82	167.151918402778	166.995833333333	0.156085069444467	-0.331918402777774
47	167.35	167.256710069444	167.051666666667	0.205043402777791	0.0932899305555566
48	167.5	167.258168402778	167.092083333333	0.166085069444450	0.241831597222244
49	167.5	167.219730902778	167.13125	0.088480902777769	0.280269097222259
50	167.6	167.177855902778	167.170416666667	0.00743923611110494	0.42214409722223
51	167.72	167.183897569444	167.23375	-0.0498524305555523	0.536102430555559
52	167.29	167.296710069444	167.319583333333	-0.0228732638889101	-0.00671006944443775
53	166.98	167.343480902778	167.3825	-0.0390190972222288	-0.363480902777781
54	166.98	167.337126736111	167.41875	-0.0816232638889064	-0.357126736111098
55	166.98	167.257543402778	167.449583333333	-0.192039930555558	-0.277543402777752
56	166.98	167.184105902778	167.48	-0.295894097222208	-0.204105902777741
57	167.63	167.552335069444	167.494166666667	0.0581684027777823	0.0776649305555566
58	167.83	167.731085069444	167.575	0.156085069444467	0.098914930555594
59	167.85	167.937126736111	167.732083333333	0.205043402777791	-0.0871267361111165
60	167.87	168.048168402778	167.882083333333	0.166085069444450	-0.178168402777771
61	167.87	168.119730902778	168.03125	0.088480902777769	-0.249730902777770
62	167.96	168.197439236111	168.19	0.00743923611110494	-0.237439236111129
63	167.7	168.278064236111	168.327916666667	-0.0498524305555523	-0.578064236111146
64	169.25	168.417126736111	168.44	-0.0228732638889101	0.83287326388887
65	168.79	168.518897569444	168.557916666667	-0.0390190972222288	0.271102430555544
66	168.77	168.595043402778	168.676666666667	-0.0816232638889064	0.174956597222234
67	168.77	NA	NA	-0.192039930555558	NA
68	169	NA	NA	-0.295894097222208	NA
69	168.92	NA	NA	0.0581684027777823	NA
70	169.23	NA	NA	0.156085069444467	NA
71	169.28	NA	NA	0.205043402777791	NA
72	169.29	NA	NA	0.166085069444450	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 161.79 & NA & NA & 0.088480902777769 & NA \tabularnewline
2 & 161.79 & NA & NA & 0.00743923611110494 & NA \tabularnewline
3 & 161.85 & NA & NA & -0.0498524305555523 & NA \tabularnewline
4 & 161.77 & NA & NA & -0.0228732638889101 & NA \tabularnewline
5 & 161.86 & NA & NA & -0.0390190972222288 & NA \tabularnewline
6 & 161.89 & NA & NA & -0.0816232638889064 & NA \tabularnewline
7 & 161.89 & 161.881293402778 & 162.073333333333 & -0.192039930555558 & 0.0087065972222149 \tabularnewline
8 & 161.89 & 161.842439236111 & 162.138333333333 & -0.295894097222208 & 0.0475607638888675 \tabularnewline
9 & 162.18 & 162.253585069444 & 162.195416666667 & 0.0581684027777823 & -0.073585069444448 \tabularnewline
10 & 162.43 & 162.418585069444 & 162.2625 & 0.156085069444467 & 0.0114149305555316 \tabularnewline
11 & 162.58 & 162.563793402778 & 162.35875 & 0.205043402777791 & 0.0162065972222081 \tabularnewline
12 & 162.57 & 162.634418402778 & 162.468333333333 & 0.166085069444450 & -0.0644184027777897 \tabularnewline
13 & 162.57 & 162.668480902778 & 162.58 & 0.088480902777769 & -0.0984809027777942 \tabularnewline
14 & 162.57 & 162.699105902778 & 162.691666666667 & 0.00743923611110494 & -0.129105902777752 \tabularnewline
15 & 162.44 & 162.747647569444 & 162.7975 & -0.0498524305555523 & -0.307647569444441 \tabularnewline
16 & 162.79 & 162.877960069444 & 162.900833333333 & -0.0228732638889101 & -0.0879600694444775 \tabularnewline
17 & 163.15 & 162.963064236111 & 163.002083333333 & -0.0390190972222288 & 0.186935763888897 \tabularnewline
18 & 163.23 & 163.016710069444 & 163.098333333333 & -0.0816232638889064 & 0.213289930555533 \tabularnewline
19 & 163.23 & 163.002960069444 & 163.195 & -0.192039930555558 & 0.227039930555549 \tabularnewline
20 & 163.23 & 162.995772569444 & 163.291666666667 & -0.295894097222208 & 0.234227430555563 \tabularnewline
21 & 163.38 & 163.460251736111 & 163.402083333333 & 0.0581684027777823 & -0.0802517361111086 \tabularnewline
22 & 163.71 & 163.681918402778 & 163.525833333333 & 0.156085069444467 & 0.0280815972222399 \tabularnewline
23 & 163.73 & 163.851710069444 & 163.646666666667 & 0.205043402777791 & -0.121710069444447 \tabularnewline
24 & 163.73 & 163.934418402778 & 163.768333333333 & 0.166085069444450 & -0.204418402777776 \tabularnewline
25 & 163.73 & 163.981814236111 & 163.893333333333 & 0.088480902777769 & -0.25181423611113 \tabularnewline
26 & 163.73 & 164.027022569444 & 164.019583333333 & 0.00743923611110494 & -0.297022569444465 \tabularnewline
27 & 163.93 & 164.132230902778 & 164.182083333333 & -0.0498524305555523 & -0.202230902777785 \tabularnewline
28 & 164.27 & 164.347543402778 & 164.370416666667 & -0.0228732638889101 & -0.0775434027777635 \tabularnewline
29 & 164.57 & 164.515147569444 & 164.554166666667 & -0.0390190972222288 & 0.0548524305555418 \tabularnewline
30 & 164.73 & 164.666710069444 & 164.748333333333 & -0.0816232638889064 & 0.0632899305555554 \tabularnewline
31 & 164.73 & 164.756293402778 & 164.948333333333 & -0.192039930555558 & -0.0262934027777817 \tabularnewline
32 & 164.76 & 164.852439236111 & 165.148333333333 & -0.295894097222208 & -0.0924392361111188 \tabularnewline
33 & 165.75 & 165.399001736111 & 165.340833333333 & 0.0581684027777823 & 0.350998263888869 \tabularnewline
34 & 165.86 & 165.680251736111 & 165.524166666667 & 0.156085069444467 & 0.179748263888882 \tabularnewline
35 & 165.99 & 165.899626736111 & 165.694583333333 & 0.205043402777791 & 0.090373263888921 \tabularnewline
36 & 166.13 & 166.014418402778 & 165.848333333333 & 0.166085069444450 & 0.115581597222217 \tabularnewline
37 & 166.13 & 166.085147569444 & 165.996666666667 & 0.088480902777769 & 0.0448524305555509 \tabularnewline
38 & 166.13 & 166.151189236111 & 166.14375 & 0.00743923611110494 & -0.0211892361111268 \tabularnewline
39 & 166.15 & 166.201397569444 & 166.25125 & -0.0498524305555523 & -0.0513975694444468 \tabularnewline
40 & 166.45 & 166.302960069444 & 166.325833333333 & -0.0228732638889101 & 0.147039930555536 \tabularnewline
41 & 166.48 & 166.383480902778 & 166.4225 & -0.0390190972222288 & 0.0965190972222274 \tabularnewline
42 & 166.51 & 166.454626736111 & 166.53625 & -0.0816232638889064 & 0.055373263888896 \tabularnewline
43 & 166.51 & 166.458376736111 & 166.650416666667 & -0.192039930555558 & 0.0516232638888710 \tabularnewline
44 & 166.51 & 166.472855902778 & 166.76875 & -0.295894097222208 & 0.0371440972221819 \tabularnewline
45 & 166.58 & 166.953585069444 & 166.895416666667 & 0.0581684027777823 & -0.373585069444459 \tabularnewline
46 & 166.82 & 167.151918402778 & 166.995833333333 & 0.156085069444467 & -0.331918402777774 \tabularnewline
47 & 167.35 & 167.256710069444 & 167.051666666667 & 0.205043402777791 & 0.0932899305555566 \tabularnewline
48 & 167.5 & 167.258168402778 & 167.092083333333 & 0.166085069444450 & 0.241831597222244 \tabularnewline
49 & 167.5 & 167.219730902778 & 167.13125 & 0.088480902777769 & 0.280269097222259 \tabularnewline
50 & 167.6 & 167.177855902778 & 167.170416666667 & 0.00743923611110494 & 0.42214409722223 \tabularnewline
51 & 167.72 & 167.183897569444 & 167.23375 & -0.0498524305555523 & 0.536102430555559 \tabularnewline
52 & 167.29 & 167.296710069444 & 167.319583333333 & -0.0228732638889101 & -0.00671006944443775 \tabularnewline
53 & 166.98 & 167.343480902778 & 167.3825 & -0.0390190972222288 & -0.363480902777781 \tabularnewline
54 & 166.98 & 167.337126736111 & 167.41875 & -0.0816232638889064 & -0.357126736111098 \tabularnewline
55 & 166.98 & 167.257543402778 & 167.449583333333 & -0.192039930555558 & -0.277543402777752 \tabularnewline
56 & 166.98 & 167.184105902778 & 167.48 & -0.295894097222208 & -0.204105902777741 \tabularnewline
57 & 167.63 & 167.552335069444 & 167.494166666667 & 0.0581684027777823 & 0.0776649305555566 \tabularnewline
58 & 167.83 & 167.731085069444 & 167.575 & 0.156085069444467 & 0.098914930555594 \tabularnewline
59 & 167.85 & 167.937126736111 & 167.732083333333 & 0.205043402777791 & -0.0871267361111165 \tabularnewline
60 & 167.87 & 168.048168402778 & 167.882083333333 & 0.166085069444450 & -0.178168402777771 \tabularnewline
61 & 167.87 & 168.119730902778 & 168.03125 & 0.088480902777769 & -0.249730902777770 \tabularnewline
62 & 167.96 & 168.197439236111 & 168.19 & 0.00743923611110494 & -0.237439236111129 \tabularnewline
63 & 167.7 & 168.278064236111 & 168.327916666667 & -0.0498524305555523 & -0.578064236111146 \tabularnewline
64 & 169.25 & 168.417126736111 & 168.44 & -0.0228732638889101 & 0.83287326388887 \tabularnewline
65 & 168.79 & 168.518897569444 & 168.557916666667 & -0.0390190972222288 & 0.271102430555544 \tabularnewline
66 & 168.77 & 168.595043402778 & 168.676666666667 & -0.0816232638889064 & 0.174956597222234 \tabularnewline
67 & 168.77 & NA & NA & -0.192039930555558 & NA \tabularnewline
68 & 169 & NA & NA & -0.295894097222208 & NA \tabularnewline
69 & 168.92 & NA & NA & 0.0581684027777823 & NA \tabularnewline
70 & 169.23 & NA & NA & 0.156085069444467 & NA \tabularnewline
71 & 169.28 & NA & NA & 0.205043402777791 & NA \tabularnewline
72 & 169.29 & NA & NA & 0.166085069444450 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12956&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]161.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.088480902777769[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]161.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00743923611110494[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]161.85[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0498524305555523[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]161.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0228732638889101[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]161.86[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0390190972222288[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]161.89[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0816232638889064[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]161.89[/C][C]161.881293402778[/C][C]162.073333333333[/C][C]-0.192039930555558[/C][C]0.0087065972222149[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]161.89[/C][C]161.842439236111[/C][C]162.138333333333[/C][C]-0.295894097222208[/C][C]0.0475607638888675[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]162.18[/C][C]162.253585069444[/C][C]162.195416666667[/C][C]0.0581684027777823[/C][C]-0.073585069444448[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]162.43[/C][C]162.418585069444[/C][C]162.2625[/C][C]0.156085069444467[/C][C]0.0114149305555316[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]162.58[/C][C]162.563793402778[/C][C]162.35875[/C][C]0.205043402777791[/C][C]0.0162065972222081[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]162.57[/C][C]162.634418402778[/C][C]162.468333333333[/C][C]0.166085069444450[/C][C]-0.0644184027777897[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]162.57[/C][C]162.668480902778[/C][C]162.58[/C][C]0.088480902777769[/C][C]-0.0984809027777942[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]162.57[/C][C]162.699105902778[/C][C]162.691666666667[/C][C]0.00743923611110494[/C][C]-0.129105902777752[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]162.44[/C][C]162.747647569444[/C][C]162.7975[/C][C]-0.0498524305555523[/C][C]-0.307647569444441[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]162.79[/C][C]162.877960069444[/C][C]162.900833333333[/C][C]-0.0228732638889101[/C][C]-0.0879600694444775[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]163.15[/C][C]162.963064236111[/C][C]163.002083333333[/C][C]-0.0390190972222288[/C][C]0.186935763888897[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]163.23[/C][C]163.016710069444[/C][C]163.098333333333[/C][C]-0.0816232638889064[/C][C]0.213289930555533[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]163.23[/C][C]163.002960069444[/C][C]163.195[/C][C]-0.192039930555558[/C][C]0.227039930555549[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]163.23[/C][C]162.995772569444[/C][C]163.291666666667[/C][C]-0.295894097222208[/C][C]0.234227430555563[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]163.38[/C][C]163.460251736111[/C][C]163.402083333333[/C][C]0.0581684027777823[/C][C]-0.0802517361111086[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]163.71[/C][C]163.681918402778[/C][C]163.525833333333[/C][C]0.156085069444467[/C][C]0.0280815972222399[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]163.73[/C][C]163.851710069444[/C][C]163.646666666667[/C][C]0.205043402777791[/C][C]-0.121710069444447[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]163.73[/C][C]163.934418402778[/C][C]163.768333333333[/C][C]0.166085069444450[/C][C]-0.204418402777776[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]163.73[/C][C]163.981814236111[/C][C]163.893333333333[/C][C]0.088480902777769[/C][C]-0.25181423611113[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]163.73[/C][C]164.027022569444[/C][C]164.019583333333[/C][C]0.00743923611110494[/C][C]-0.297022569444465[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]163.93[/C][C]164.132230902778[/C][C]164.182083333333[/C][C]-0.0498524305555523[/C][C]-0.202230902777785[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]164.27[/C][C]164.347543402778[/C][C]164.370416666667[/C][C]-0.0228732638889101[/C][C]-0.0775434027777635[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]164.57[/C][C]164.515147569444[/C][C]164.554166666667[/C][C]-0.0390190972222288[/C][C]0.0548524305555418[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]164.73[/C][C]164.666710069444[/C][C]164.748333333333[/C][C]-0.0816232638889064[/C][C]0.0632899305555554[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]164.73[/C][C]164.756293402778[/C][C]164.948333333333[/C][C]-0.192039930555558[/C][C]-0.0262934027777817[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]164.76[/C][C]164.852439236111[/C][C]165.148333333333[/C][C]-0.295894097222208[/C][C]-0.0924392361111188[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]165.75[/C][C]165.399001736111[/C][C]165.340833333333[/C][C]0.0581684027777823[/C][C]0.350998263888869[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]165.86[/C][C]165.680251736111[/C][C]165.524166666667[/C][C]0.156085069444467[/C][C]0.179748263888882[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]165.99[/C][C]165.899626736111[/C][C]165.694583333333[/C][C]0.205043402777791[/C][C]0.090373263888921[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]166.13[/C][C]166.014418402778[/C][C]165.848333333333[/C][C]0.166085069444450[/C][C]0.115581597222217[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]166.13[/C][C]166.085147569444[/C][C]165.996666666667[/C][C]0.088480902777769[/C][C]0.0448524305555509[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]166.13[/C][C]166.151189236111[/C][C]166.14375[/C][C]0.00743923611110494[/C][C]-0.0211892361111268[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]166.15[/C][C]166.201397569444[/C][C]166.25125[/C][C]-0.0498524305555523[/C][C]-0.0513975694444468[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]166.45[/C][C]166.302960069444[/C][C]166.325833333333[/C][C]-0.0228732638889101[/C][C]0.147039930555536[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]166.48[/C][C]166.383480902778[/C][C]166.4225[/C][C]-0.0390190972222288[/C][C]0.0965190972222274[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]166.51[/C][C]166.454626736111[/C][C]166.53625[/C][C]-0.0816232638889064[/C][C]0.055373263888896[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]166.51[/C][C]166.458376736111[/C][C]166.650416666667[/C][C]-0.192039930555558[/C][C]0.0516232638888710[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]166.51[/C][C]166.472855902778[/C][C]166.76875[/C][C]-0.295894097222208[/C][C]0.0371440972221819[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]166.58[/C][C]166.953585069444[/C][C]166.895416666667[/C][C]0.0581684027777823[/C][C]-0.373585069444459[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]166.82[/C][C]167.151918402778[/C][C]166.995833333333[/C][C]0.156085069444467[/C][C]-0.331918402777774[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]167.35[/C][C]167.256710069444[/C][C]167.051666666667[/C][C]0.205043402777791[/C][C]0.0932899305555566[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]167.5[/C][C]167.258168402778[/C][C]167.092083333333[/C][C]0.166085069444450[/C][C]0.241831597222244[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]167.5[/C][C]167.219730902778[/C][C]167.13125[/C][C]0.088480902777769[/C][C]0.280269097222259[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]167.6[/C][C]167.177855902778[/C][C]167.170416666667[/C][C]0.00743923611110494[/C][C]0.42214409722223[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]167.72[/C][C]167.183897569444[/C][C]167.23375[/C][C]-0.0498524305555523[/C][C]0.536102430555559[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]167.29[/C][C]167.296710069444[/C][C]167.319583333333[/C][C]-0.0228732638889101[/C][C]-0.00671006944443775[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]166.98[/C][C]167.343480902778[/C][C]167.3825[/C][C]-0.0390190972222288[/C][C]-0.363480902777781[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]166.98[/C][C]167.337126736111[/C][C]167.41875[/C][C]-0.0816232638889064[/C][C]-0.357126736111098[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]166.98[/C][C]167.257543402778[/C][C]167.449583333333[/C][C]-0.192039930555558[/C][C]-0.277543402777752[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]166.98[/C][C]167.184105902778[/C][C]167.48[/C][C]-0.295894097222208[/C][C]-0.204105902777741[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]167.63[/C][C]167.552335069444[/C][C]167.494166666667[/C][C]0.0581684027777823[/C][C]0.0776649305555566[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]167.83[/C][C]167.731085069444[/C][C]167.575[/C][C]0.156085069444467[/C][C]0.098914930555594[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]167.85[/C][C]167.937126736111[/C][C]167.732083333333[/C][C]0.205043402777791[/C][C]-0.0871267361111165[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]167.87[/C][C]168.048168402778[/C][C]167.882083333333[/C][C]0.166085069444450[/C][C]-0.178168402777771[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]167.87[/C][C]168.119730902778[/C][C]168.03125[/C][C]0.088480902777769[/C][C]-0.249730902777770[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]167.96[/C][C]168.197439236111[/C][C]168.19[/C][C]0.00743923611110494[/C][C]-0.237439236111129[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]167.7[/C][C]168.278064236111[/C][C]168.327916666667[/C][C]-0.0498524305555523[/C][C]-0.578064236111146[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]169.25[/C][C]168.417126736111[/C][C]168.44[/C][C]-0.0228732638889101[/C][C]0.83287326388887[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]168.79[/C][C]168.518897569444[/C][C]168.557916666667[/C][C]-0.0390190972222288[/C][C]0.271102430555544[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]168.77[/C][C]168.595043402778[/C][C]168.676666666667[/C][C]-0.0816232638889064[/C][C]0.174956597222234[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]168.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.192039930555558[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]169[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.295894097222208[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]168.92[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0581684027777823[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]169.23[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.156085069444467[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]169.28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.205043402777791[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]169.29[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.166085069444450[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12956&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12956&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	161.79	NA	NA	0.088480902777769	NA
2	161.79	NA	NA	0.00743923611110494	NA
3	161.85	NA	NA	-0.0498524305555523	NA
4	161.77	NA	NA	-0.0228732638889101	NA
5	161.86	NA	NA	-0.0390190972222288	NA
6	161.89	NA	NA	-0.0816232638889064	NA
7	161.89	161.881293402778	162.073333333333	-0.192039930555558	0.0087065972222149
8	161.89	161.842439236111	162.138333333333	-0.295894097222208	0.0475607638888675
9	162.18	162.253585069444	162.195416666667	0.0581684027777823	-0.073585069444448
10	162.43	162.418585069444	162.2625	0.156085069444467	0.0114149305555316
11	162.58	162.563793402778	162.35875	0.205043402777791	0.0162065972222081
12	162.57	162.634418402778	162.468333333333	0.166085069444450	-0.0644184027777897
13	162.57	162.668480902778	162.58	0.088480902777769	-0.0984809027777942
14	162.57	162.699105902778	162.691666666667	0.00743923611110494	-0.129105902777752
15	162.44	162.747647569444	162.7975	-0.0498524305555523	-0.307647569444441
16	162.79	162.877960069444	162.900833333333	-0.0228732638889101	-0.0879600694444775
17	163.15	162.963064236111	163.002083333333	-0.0390190972222288	0.186935763888897
18	163.23	163.016710069444	163.098333333333	-0.0816232638889064	0.213289930555533
19	163.23	163.002960069444	163.195	-0.192039930555558	0.227039930555549
20	163.23	162.995772569444	163.291666666667	-0.295894097222208	0.234227430555563
21	163.38	163.460251736111	163.402083333333	0.0581684027777823	-0.0802517361111086
22	163.71	163.681918402778	163.525833333333	0.156085069444467	0.0280815972222399
23	163.73	163.851710069444	163.646666666667	0.205043402777791	-0.121710069444447
24	163.73	163.934418402778	163.768333333333	0.166085069444450	-0.204418402777776
25	163.73	163.981814236111	163.893333333333	0.088480902777769	-0.25181423611113
26	163.73	164.027022569444	164.019583333333	0.00743923611110494	-0.297022569444465
27	163.93	164.132230902778	164.182083333333	-0.0498524305555523	-0.202230902777785
28	164.27	164.347543402778	164.370416666667	-0.0228732638889101	-0.0775434027777635
29	164.57	164.515147569444	164.554166666667	-0.0390190972222288	0.0548524305555418
30	164.73	164.666710069444	164.748333333333	-0.0816232638889064	0.0632899305555554
31	164.73	164.756293402778	164.948333333333	-0.192039930555558	-0.0262934027777817
32	164.76	164.852439236111	165.148333333333	-0.295894097222208	-0.0924392361111188
33	165.75	165.399001736111	165.340833333333	0.0581684027777823	0.350998263888869
34	165.86	165.680251736111	165.524166666667	0.156085069444467	0.179748263888882
35	165.99	165.899626736111	165.694583333333	0.205043402777791	0.090373263888921
36	166.13	166.014418402778	165.848333333333	0.166085069444450	0.115581597222217
37	166.13	166.085147569444	165.996666666667	0.088480902777769	0.0448524305555509
38	166.13	166.151189236111	166.14375	0.00743923611110494	-0.0211892361111268
39	166.15	166.201397569444	166.25125	-0.0498524305555523	-0.0513975694444468
40	166.45	166.302960069444	166.325833333333	-0.0228732638889101	0.147039930555536
41	166.48	166.383480902778	166.4225	-0.0390190972222288	0.0965190972222274
42	166.51	166.454626736111	166.53625	-0.0816232638889064	0.055373263888896
43	166.51	166.458376736111	166.650416666667	-0.192039930555558	0.0516232638888710
44	166.51	166.472855902778	166.76875	-0.295894097222208	0.0371440972221819
45	166.58	166.953585069444	166.895416666667	0.0581684027777823	-0.373585069444459
46	166.82	167.151918402778	166.995833333333	0.156085069444467	-0.331918402777774
47	167.35	167.256710069444	167.051666666667	0.205043402777791	0.0932899305555566
48	167.5	167.258168402778	167.092083333333	0.166085069444450	0.241831597222244
49	167.5	167.219730902778	167.13125	0.088480902777769	0.280269097222259
50	167.6	167.177855902778	167.170416666667	0.00743923611110494	0.42214409722223
51	167.72	167.183897569444	167.23375	-0.0498524305555523	0.536102430555559
52	167.29	167.296710069444	167.319583333333	-0.0228732638889101	-0.00671006944443775
53	166.98	167.343480902778	167.3825	-0.0390190972222288	-0.363480902777781
54	166.98	167.337126736111	167.41875	-0.0816232638889064	-0.357126736111098
55	166.98	167.257543402778	167.449583333333	-0.192039930555558	-0.277543402777752
56	166.98	167.184105902778	167.48	-0.295894097222208	-0.204105902777741
57	167.63	167.552335069444	167.494166666667	0.0581684027777823	0.0776649305555566
58	167.83	167.731085069444	167.575	0.156085069444467	0.098914930555594
59	167.85	167.937126736111	167.732083333333	0.205043402777791	-0.0871267361111165
60	167.87	168.048168402778	167.882083333333	0.166085069444450	-0.178168402777771
61	167.87	168.119730902778	168.03125	0.088480902777769	-0.249730902777770
62	167.96	168.197439236111	168.19	0.00743923611110494	-0.237439236111129
63	167.7	168.278064236111	168.327916666667	-0.0498524305555523	-0.578064236111146
64	169.25	168.417126736111	168.44	-0.0228732638889101	0.83287326388887
65	168.79	168.518897569444	168.557916666667	-0.0390190972222288	0.271102430555544
66	168.77	168.595043402778	168.676666666667	-0.0816232638889064	0.174956597222234
67	168.77	NA	NA	-0.192039930555558	NA
68	169	NA	NA	-0.295894097222208	NA
69	168.92	NA	NA	0.0581684027777823	NA
70	169.23	NA	NA	0.156085069444467	NA
71	169.28	NA	NA	0.205043402777791	NA
72	169.29	NA	NA	0.166085069444450	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