Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Decompositie volgens multiplicatief model van gemiddelde consumptieprijzen ...

Author

*Unverified author*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Thu, 22 May 2008 12:38:50 -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/22/t1211481581jcz12uf44gq1x1a.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 22:52:36 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13038, Retrieved Tue, 14 May 2024 22:52:36 +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

215

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

-       [Classical Decomposition] [Decompositie volg...] [2008-05-22 18:38:50] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1,12
1,12
1,12
1,13
1,13
1,13
1,14
1,14
1,14
1,14
1,14
1,15
1,15
1,17
1,17
1,18
1,18
1,18
1,18
1,18
1,18
1,19
1,19
1,19
1,19
1,19
1,2
1,21
1,21
1,21
1,21
1,21
1,23
1,24
1,24
1,24
1,27
1,28
1,29
1,29
1,3
1,31
1,31
1,31
1,32
1,32
1,33
1,33
1,34
1,35
1,36
1,37
1,37
1,37
1,37
1,37
1,38
1,38
1,39
1,39
1,39
1,41
1,42
1,42
1,42
1,43
1,43
1,44
1,46
1,46
1,47
1,47
1,47
1,48
1,49
1,49
1,5
1,5
1,51
1,52
1,53
1,53
1,53
1,54

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=13038&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=13038&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13038&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	1.12	NA	NA	0.996983561636156	NA
2	1.12	NA	NA	1.00252020632735	NA
3	1.12	NA	NA	1.00464164641206	NA
4	1.13	NA	NA	1.00535407190813	NA
5	1.13	NA	NA	1.00271498068435	NA
6	1.13	NA	NA	1.00149837283367	NA
7	1.14	1.13166007634640	1.13458333333333	0.997423497330647	1.00736963672036
8	1.14	1.13202517029800	1.13791666666667	0.994822559031567	1.00704474592194
9	1.14	1.14189097599192	1.14208333333333	0.999831573287347	0.99834399602792
10	1.14	1.14528713052127	1.14625	0.999159983006563	0.995383576414705
11	1.14	1.14986697783412	1.15041666666667	0.999522182832989	0.991419026701069
12	1.15	1.14941930317047	1.15458333333333	0.995527364709178	1.00050520887193
13	1.15	1.15483929222855	1.15833333333333	0.996983561636156	0.995809553536052
14	1.17	1.16459430635027	1.16166666666667	1.00252020632735	1.00464169678681
15	1.17	1.17040751807005	1.165	1.00464164641206	0.999651815232084
16	1.18	1.17500757154263	1.16875	1.00535407190813	1.00424884790386
17	1.18	1.17610111276101	1.17291666666667	1.00271498068435	1.00331509527258
18	1.18	1.17842975203428	1.17666666666667	1.00149837283367	1.00133249178664
19	1.18	1.17695972685016	1.18	0.997423497330647	1.00258315818331
20	1.18	1.17637767605483	1.1825	0.994822559031567	1.00307921853577
21	1.18	1.18438381785664	1.18458333333333	0.999831573287347	0.996298651002704
22	1.19	1.18608616316071	1.18708333333333	0.999159983006563	1.00329979133123
23	1.19	1.18901492999508	1.18958333333333	0.999522182832989	1.00082847572396
24	1.19	1.18675157934707	1.19208333333333	0.995527364709178	1.00273723726976
25	1.19	1.19097994633786	1.19458333333333	0.996983561636156	0.999177193250927
26	1.19	1.20010023032437	1.19708333333333	1.00252020632735	0.991583844358035
27	1.2	1.20598857638047	1.20041666666667	1.00464164641206	0.995034300906525
28	1.21	1.21103275911934	1.20458333333333	1.00535407190813	0.999147207941685
29	1.21	1.21203173290220	1.20875	1.00271498068435	0.99832369661037
30	1.21	1.21473406804950	1.21291666666667	1.00149837283367	0.99610279469884
31	1.21	1.21519429424784	1.21833333333333	0.997423497330647	0.995725544242245
32	1.21	1.21907214421327	1.22541666666667	0.994822559031567	0.992558156417296
33	1.23	1.23270901056553	1.23291666666667	0.999831573287347	0.997802392501145
34	1.24	1.23895837892814	1.24	0.999159983006563	1.00084072321522
35	1.24	1.24648745550797	1.24708333333333	0.999522182832989	0.99479541051191
36	1.24	1.24938684271002	1.255	0.995527364709178	0.992486840433138
37	1.27	1.25952256620034	1.26333333333333	0.996983561636156	1.00831857568957
38	1.28	1.27487152904628	1.27166666666667	1.00252020632735	1.00402273549677
39	1.29	1.28552270672143	1.27958333333333	1.00464164641206	1.00348285818303
40	1.29	1.29355557252180	1.28666666666667	1.00535407190813	0.997251318306438
41	1.3	1.29726250626037	1.29375	1.00271498068435	1.00211020801605
42	1.31	1.30319975764981	1.30125	1.00149837283367	1.00521811204328
43	1.31	1.30454681588371	1.30791666666667	0.997423497330647	1.00418013677232
44	1.31	1.30694813692772	1.31375	0.994822559031567	1.00233510648667
45	1.32	1.31936108025043	1.31958333333333	0.999831573287347	1.00048426451192
46	1.32	1.32471961080287	1.32583333333333	0.999159983006563	0.996437275658652
47	1.33	1.33144684104878	1.33208333333333	0.999522182832989	0.998913331719923
48	1.33	1.33151785029853	1.3375	0.995527364709178	0.99886006011997
49	1.34	1.33845043149654	1.3425	0.996983561636156	1.00115773320177
50	1.35	1.35089597802611	1.3475	1.00252020632735	0.999336752762107
51	1.36	1.35877782677231	1.3525	1.00464164641206	1.00089946509548
52	1.37	1.36476815261529	1.3575	1.00535407190813	1.00383350635394
53	1.37	1.36619916118242	1.3625	1.00271498068435	1.00278205325078
54	1.37	1.36954902485004	1.3675	1.00149837283367	1.00032928733603
55	1.37	1.36854815696243	1.37208333333333	0.997423497330647	1.00106086368257
56	1.37	1.36953905626679	1.37666666666667	0.994822559031567	1.00033656851997
57	1.38	1.38143395709202	1.38166666666667	0.999831573287347	0.99896197926462
58	1.38	1.38508552644285	1.38625	0.999159983006563	0.996328366482964
59	1.39	1.38975230171403	1.39041666666667	0.999522182832989	1.00017823196670
60	1.39	1.38876067376930	1.395	0.995527364709178	1.00089239726765
61	1.39	1.39577698629062	1.4	0.996983561636156	0.995861096473606
62	1.41	1.40895860664257	1.40541666666667	1.00252020632735	1.00073912274819
63	1.42	1.41821912418502	1.41166666666667	1.00464164641206	1.00125571273480
64	1.42	1.4259271919897	1.41833333333333	1.00535407190813	0.995843271645989
65	1.42	1.42886884747519	1.425	1.00271498068435	0.993793099002148
66	1.43	1.43381183710687	1.43166666666667	1.00149837283367	0.997341466287126
67	1.43	1.43462746366058	1.43833333333333	0.997423497330647	0.99677444927147
68	1.44	1.43710408840102	1.44458333333333	0.994822559031567	1.00201510219222
69	1.46	1.45017237775552	1.45041666666667	0.999831573287347	1.00677686487153
70	1.46	1.45502672525331	1.45625	0.999159983006563	1.00341799546385
71	1.47	1.46180119239325	1.4625	0.999522182832989	1.00560870222943
72	1.47	1.46218081691661	1.46875	0.995527364709178	1.0053476170614
73	1.47	1.47055075341333	1.475	0.996983561636156	0.999625478133243
74	1.48	1.48540077237503	1.48166666666667	1.00252020632735	0.996364097504546
75	1.49	1.49482304972394	1.48791666666667	1.00464164641206	0.996773497890048
76	1.49	1.50174764491277	1.49375	1.00535407190813	0.992177350866794
77	1.5	1.50323687520928	1.49916666666667	1.00271498068435	0.997846729771826
78	1.5	1.50683776012599	1.50458333333333	1.00149837283367	0.995462178937289
79	1.51	NA	NA	0.997423497330647	NA
80	1.52	NA	NA	0.994822559031567	NA
81	1.53	NA	NA	0.999831573287347	NA
82	1.53	NA	NA	0.999159983006563	NA
83	1.53	NA	NA	0.999522182832989	NA
84	1.54	NA	NA	0.995527364709178	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.12 & NA & NA & 0.996983561636156 & NA \tabularnewline
2 & 1.12 & NA & NA & 1.00252020632735 & NA \tabularnewline
3 & 1.12 & NA & NA & 1.00464164641206 & NA \tabularnewline
4 & 1.13 & NA & NA & 1.00535407190813 & NA \tabularnewline
5 & 1.13 & NA & NA & 1.00271498068435 & NA \tabularnewline
6 & 1.13 & NA & NA & 1.00149837283367 & NA \tabularnewline
7 & 1.14 & 1.13166007634640 & 1.13458333333333 & 0.997423497330647 & 1.00736963672036 \tabularnewline
8 & 1.14 & 1.13202517029800 & 1.13791666666667 & 0.994822559031567 & 1.00704474592194 \tabularnewline
9 & 1.14 & 1.14189097599192 & 1.14208333333333 & 0.999831573287347 & 0.99834399602792 \tabularnewline
10 & 1.14 & 1.14528713052127 & 1.14625 & 0.999159983006563 & 0.995383576414705 \tabularnewline
11 & 1.14 & 1.14986697783412 & 1.15041666666667 & 0.999522182832989 & 0.991419026701069 \tabularnewline
12 & 1.15 & 1.14941930317047 & 1.15458333333333 & 0.995527364709178 & 1.00050520887193 \tabularnewline
13 & 1.15 & 1.15483929222855 & 1.15833333333333 & 0.996983561636156 & 0.995809553536052 \tabularnewline
14 & 1.17 & 1.16459430635027 & 1.16166666666667 & 1.00252020632735 & 1.00464169678681 \tabularnewline
15 & 1.17 & 1.17040751807005 & 1.165 & 1.00464164641206 & 0.999651815232084 \tabularnewline
16 & 1.18 & 1.17500757154263 & 1.16875 & 1.00535407190813 & 1.00424884790386 \tabularnewline
17 & 1.18 & 1.17610111276101 & 1.17291666666667 & 1.00271498068435 & 1.00331509527258 \tabularnewline
18 & 1.18 & 1.17842975203428 & 1.17666666666667 & 1.00149837283367 & 1.00133249178664 \tabularnewline
19 & 1.18 & 1.17695972685016 & 1.18 & 0.997423497330647 & 1.00258315818331 \tabularnewline
20 & 1.18 & 1.17637767605483 & 1.1825 & 0.994822559031567 & 1.00307921853577 \tabularnewline
21 & 1.18 & 1.18438381785664 & 1.18458333333333 & 0.999831573287347 & 0.996298651002704 \tabularnewline
22 & 1.19 & 1.18608616316071 & 1.18708333333333 & 0.999159983006563 & 1.00329979133123 \tabularnewline
23 & 1.19 & 1.18901492999508 & 1.18958333333333 & 0.999522182832989 & 1.00082847572396 \tabularnewline
24 & 1.19 & 1.18675157934707 & 1.19208333333333 & 0.995527364709178 & 1.00273723726976 \tabularnewline
25 & 1.19 & 1.19097994633786 & 1.19458333333333 & 0.996983561636156 & 0.999177193250927 \tabularnewline
26 & 1.19 & 1.20010023032437 & 1.19708333333333 & 1.00252020632735 & 0.991583844358035 \tabularnewline
27 & 1.2 & 1.20598857638047 & 1.20041666666667 & 1.00464164641206 & 0.995034300906525 \tabularnewline
28 & 1.21 & 1.21103275911934 & 1.20458333333333 & 1.00535407190813 & 0.999147207941685 \tabularnewline
29 & 1.21 & 1.21203173290220 & 1.20875 & 1.00271498068435 & 0.99832369661037 \tabularnewline
30 & 1.21 & 1.21473406804950 & 1.21291666666667 & 1.00149837283367 & 0.99610279469884 \tabularnewline
31 & 1.21 & 1.21519429424784 & 1.21833333333333 & 0.997423497330647 & 0.995725544242245 \tabularnewline
32 & 1.21 & 1.21907214421327 & 1.22541666666667 & 0.994822559031567 & 0.992558156417296 \tabularnewline
33 & 1.23 & 1.23270901056553 & 1.23291666666667 & 0.999831573287347 & 0.997802392501145 \tabularnewline
34 & 1.24 & 1.23895837892814 & 1.24 & 0.999159983006563 & 1.00084072321522 \tabularnewline
35 & 1.24 & 1.24648745550797 & 1.24708333333333 & 0.999522182832989 & 0.99479541051191 \tabularnewline
36 & 1.24 & 1.24938684271002 & 1.255 & 0.995527364709178 & 0.992486840433138 \tabularnewline
37 & 1.27 & 1.25952256620034 & 1.26333333333333 & 0.996983561636156 & 1.00831857568957 \tabularnewline
38 & 1.28 & 1.27487152904628 & 1.27166666666667 & 1.00252020632735 & 1.00402273549677 \tabularnewline
39 & 1.29 & 1.28552270672143 & 1.27958333333333 & 1.00464164641206 & 1.00348285818303 \tabularnewline
40 & 1.29 & 1.29355557252180 & 1.28666666666667 & 1.00535407190813 & 0.997251318306438 \tabularnewline
41 & 1.3 & 1.29726250626037 & 1.29375 & 1.00271498068435 & 1.00211020801605 \tabularnewline
42 & 1.31 & 1.30319975764981 & 1.30125 & 1.00149837283367 & 1.00521811204328 \tabularnewline
43 & 1.31 & 1.30454681588371 & 1.30791666666667 & 0.997423497330647 & 1.00418013677232 \tabularnewline
44 & 1.31 & 1.30694813692772 & 1.31375 & 0.994822559031567 & 1.00233510648667 \tabularnewline
45 & 1.32 & 1.31936108025043 & 1.31958333333333 & 0.999831573287347 & 1.00048426451192 \tabularnewline
46 & 1.32 & 1.32471961080287 & 1.32583333333333 & 0.999159983006563 & 0.996437275658652 \tabularnewline
47 & 1.33 & 1.33144684104878 & 1.33208333333333 & 0.999522182832989 & 0.998913331719923 \tabularnewline
48 & 1.33 & 1.33151785029853 & 1.3375 & 0.995527364709178 & 0.99886006011997 \tabularnewline
49 & 1.34 & 1.33845043149654 & 1.3425 & 0.996983561636156 & 1.00115773320177 \tabularnewline
50 & 1.35 & 1.35089597802611 & 1.3475 & 1.00252020632735 & 0.999336752762107 \tabularnewline
51 & 1.36 & 1.35877782677231 & 1.3525 & 1.00464164641206 & 1.00089946509548 \tabularnewline
52 & 1.37 & 1.36476815261529 & 1.3575 & 1.00535407190813 & 1.00383350635394 \tabularnewline
53 & 1.37 & 1.36619916118242 & 1.3625 & 1.00271498068435 & 1.00278205325078 \tabularnewline
54 & 1.37 & 1.36954902485004 & 1.3675 & 1.00149837283367 & 1.00032928733603 \tabularnewline
55 & 1.37 & 1.36854815696243 & 1.37208333333333 & 0.997423497330647 & 1.00106086368257 \tabularnewline
56 & 1.37 & 1.36953905626679 & 1.37666666666667 & 0.994822559031567 & 1.00033656851997 \tabularnewline
57 & 1.38 & 1.38143395709202 & 1.38166666666667 & 0.999831573287347 & 0.99896197926462 \tabularnewline
58 & 1.38 & 1.38508552644285 & 1.38625 & 0.999159983006563 & 0.996328366482964 \tabularnewline
59 & 1.39 & 1.38975230171403 & 1.39041666666667 & 0.999522182832989 & 1.00017823196670 \tabularnewline
60 & 1.39 & 1.38876067376930 & 1.395 & 0.995527364709178 & 1.00089239726765 \tabularnewline
61 & 1.39 & 1.39577698629062 & 1.4 & 0.996983561636156 & 0.995861096473606 \tabularnewline
62 & 1.41 & 1.40895860664257 & 1.40541666666667 & 1.00252020632735 & 1.00073912274819 \tabularnewline
63 & 1.42 & 1.41821912418502 & 1.41166666666667 & 1.00464164641206 & 1.00125571273480 \tabularnewline
64 & 1.42 & 1.4259271919897 & 1.41833333333333 & 1.00535407190813 & 0.995843271645989 \tabularnewline
65 & 1.42 & 1.42886884747519 & 1.425 & 1.00271498068435 & 0.993793099002148 \tabularnewline
66 & 1.43 & 1.43381183710687 & 1.43166666666667 & 1.00149837283367 & 0.997341466287126 \tabularnewline
67 & 1.43 & 1.43462746366058 & 1.43833333333333 & 0.997423497330647 & 0.99677444927147 \tabularnewline
68 & 1.44 & 1.43710408840102 & 1.44458333333333 & 0.994822559031567 & 1.00201510219222 \tabularnewline
69 & 1.46 & 1.45017237775552 & 1.45041666666667 & 0.999831573287347 & 1.00677686487153 \tabularnewline
70 & 1.46 & 1.45502672525331 & 1.45625 & 0.999159983006563 & 1.00341799546385 \tabularnewline
71 & 1.47 & 1.46180119239325 & 1.4625 & 0.999522182832989 & 1.00560870222943 \tabularnewline
72 & 1.47 & 1.46218081691661 & 1.46875 & 0.995527364709178 & 1.0053476170614 \tabularnewline
73 & 1.47 & 1.47055075341333 & 1.475 & 0.996983561636156 & 0.999625478133243 \tabularnewline
74 & 1.48 & 1.48540077237503 & 1.48166666666667 & 1.00252020632735 & 0.996364097504546 \tabularnewline
75 & 1.49 & 1.49482304972394 & 1.48791666666667 & 1.00464164641206 & 0.996773497890048 \tabularnewline
76 & 1.49 & 1.50174764491277 & 1.49375 & 1.00535407190813 & 0.992177350866794 \tabularnewline
77 & 1.5 & 1.50323687520928 & 1.49916666666667 & 1.00271498068435 & 0.997846729771826 \tabularnewline
78 & 1.5 & 1.50683776012599 & 1.50458333333333 & 1.00149837283367 & 0.995462178937289 \tabularnewline
79 & 1.51 & NA & NA & 0.997423497330647 & NA \tabularnewline
80 & 1.52 & NA & NA & 0.994822559031567 & NA \tabularnewline
81 & 1.53 & NA & NA & 0.999831573287347 & NA \tabularnewline
82 & 1.53 & NA & NA & 0.999159983006563 & NA \tabularnewline
83 & 1.53 & NA & NA & 0.999522182832989 & NA \tabularnewline
84 & 1.54 & NA & NA & 0.995527364709178 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13038&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]1.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.996983561636156[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00252020632735[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00464164641206[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00535407190813[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00271498068435[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00149837283367[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.14[/C][C]1.13166007634640[/C][C]1.13458333333333[/C][C]0.997423497330647[/C][C]1.00736963672036[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.14[/C][C]1.13202517029800[/C][C]1.13791666666667[/C][C]0.994822559031567[/C][C]1.00704474592194[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.14[/C][C]1.14189097599192[/C][C]1.14208333333333[/C][C]0.999831573287347[/C][C]0.99834399602792[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.14[/C][C]1.14528713052127[/C][C]1.14625[/C][C]0.999159983006563[/C][C]0.995383576414705[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.14[/C][C]1.14986697783412[/C][C]1.15041666666667[/C][C]0.999522182832989[/C][C]0.991419026701069[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.15[/C][C]1.14941930317047[/C][C]1.15458333333333[/C][C]0.995527364709178[/C][C]1.00050520887193[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.15[/C][C]1.15483929222855[/C][C]1.15833333333333[/C][C]0.996983561636156[/C][C]0.995809553536052[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.17[/C][C]1.16459430635027[/C][C]1.16166666666667[/C][C]1.00252020632735[/C][C]1.00464169678681[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.17[/C][C]1.17040751807005[/C][C]1.165[/C][C]1.00464164641206[/C][C]0.999651815232084[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.18[/C][C]1.17500757154263[/C][C]1.16875[/C][C]1.00535407190813[/C][C]1.00424884790386[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.18[/C][C]1.17610111276101[/C][C]1.17291666666667[/C][C]1.00271498068435[/C][C]1.00331509527258[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.18[/C][C]1.17842975203428[/C][C]1.17666666666667[/C][C]1.00149837283367[/C][C]1.00133249178664[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.18[/C][C]1.17695972685016[/C][C]1.18[/C][C]0.997423497330647[/C][C]1.00258315818331[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.18[/C][C]1.17637767605483[/C][C]1.1825[/C][C]0.994822559031567[/C][C]1.00307921853577[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.18[/C][C]1.18438381785664[/C][C]1.18458333333333[/C][C]0.999831573287347[/C][C]0.996298651002704[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.19[/C][C]1.18608616316071[/C][C]1.18708333333333[/C][C]0.999159983006563[/C][C]1.00329979133123[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.19[/C][C]1.18901492999508[/C][C]1.18958333333333[/C][C]0.999522182832989[/C][C]1.00082847572396[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.19[/C][C]1.18675157934707[/C][C]1.19208333333333[/C][C]0.995527364709178[/C][C]1.00273723726976[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.19[/C][C]1.19097994633786[/C][C]1.19458333333333[/C][C]0.996983561636156[/C][C]0.999177193250927[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.19[/C][C]1.20010023032437[/C][C]1.19708333333333[/C][C]1.00252020632735[/C][C]0.991583844358035[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.2[/C][C]1.20598857638047[/C][C]1.20041666666667[/C][C]1.00464164641206[/C][C]0.995034300906525[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.21[/C][C]1.21103275911934[/C][C]1.20458333333333[/C][C]1.00535407190813[/C][C]0.999147207941685[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.21[/C][C]1.21203173290220[/C][C]1.20875[/C][C]1.00271498068435[/C][C]0.99832369661037[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.21[/C][C]1.21473406804950[/C][C]1.21291666666667[/C][C]1.00149837283367[/C][C]0.99610279469884[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.21[/C][C]1.21519429424784[/C][C]1.21833333333333[/C][C]0.997423497330647[/C][C]0.995725544242245[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.21[/C][C]1.21907214421327[/C][C]1.22541666666667[/C][C]0.994822559031567[/C][C]0.992558156417296[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.23[/C][C]1.23270901056553[/C][C]1.23291666666667[/C][C]0.999831573287347[/C][C]0.997802392501145[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.24[/C][C]1.23895837892814[/C][C]1.24[/C][C]0.999159983006563[/C][C]1.00084072321522[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.24[/C][C]1.24648745550797[/C][C]1.24708333333333[/C][C]0.999522182832989[/C][C]0.99479541051191[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.24[/C][C]1.24938684271002[/C][C]1.255[/C][C]0.995527364709178[/C][C]0.992486840433138[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.27[/C][C]1.25952256620034[/C][C]1.26333333333333[/C][C]0.996983561636156[/C][C]1.00831857568957[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.28[/C][C]1.27487152904628[/C][C]1.27166666666667[/C][C]1.00252020632735[/C][C]1.00402273549677[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.29[/C][C]1.28552270672143[/C][C]1.27958333333333[/C][C]1.00464164641206[/C][C]1.00348285818303[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.29[/C][C]1.29355557252180[/C][C]1.28666666666667[/C][C]1.00535407190813[/C][C]0.997251318306438[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.3[/C][C]1.29726250626037[/C][C]1.29375[/C][C]1.00271498068435[/C][C]1.00211020801605[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.31[/C][C]1.30319975764981[/C][C]1.30125[/C][C]1.00149837283367[/C][C]1.00521811204328[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.31[/C][C]1.30454681588371[/C][C]1.30791666666667[/C][C]0.997423497330647[/C][C]1.00418013677232[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.31[/C][C]1.30694813692772[/C][C]1.31375[/C][C]0.994822559031567[/C][C]1.00233510648667[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.32[/C][C]1.31936108025043[/C][C]1.31958333333333[/C][C]0.999831573287347[/C][C]1.00048426451192[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.32[/C][C]1.32471961080287[/C][C]1.32583333333333[/C][C]0.999159983006563[/C][C]0.996437275658652[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.33[/C][C]1.33144684104878[/C][C]1.33208333333333[/C][C]0.999522182832989[/C][C]0.998913331719923[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.33[/C][C]1.33151785029853[/C][C]1.3375[/C][C]0.995527364709178[/C][C]0.99886006011997[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.34[/C][C]1.33845043149654[/C][C]1.3425[/C][C]0.996983561636156[/C][C]1.00115773320177[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.35[/C][C]1.35089597802611[/C][C]1.3475[/C][C]1.00252020632735[/C][C]0.999336752762107[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.36[/C][C]1.35877782677231[/C][C]1.3525[/C][C]1.00464164641206[/C][C]1.00089946509548[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.37[/C][C]1.36476815261529[/C][C]1.3575[/C][C]1.00535407190813[/C][C]1.00383350635394[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.37[/C][C]1.36619916118242[/C][C]1.3625[/C][C]1.00271498068435[/C][C]1.00278205325078[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.37[/C][C]1.36954902485004[/C][C]1.3675[/C][C]1.00149837283367[/C][C]1.00032928733603[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.37[/C][C]1.36854815696243[/C][C]1.37208333333333[/C][C]0.997423497330647[/C][C]1.00106086368257[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.37[/C][C]1.36953905626679[/C][C]1.37666666666667[/C][C]0.994822559031567[/C][C]1.00033656851997[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.38[/C][C]1.38143395709202[/C][C]1.38166666666667[/C][C]0.999831573287347[/C][C]0.99896197926462[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.38[/C][C]1.38508552644285[/C][C]1.38625[/C][C]0.999159983006563[/C][C]0.996328366482964[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.39[/C][C]1.38975230171403[/C][C]1.39041666666667[/C][C]0.999522182832989[/C][C]1.00017823196670[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.39[/C][C]1.38876067376930[/C][C]1.395[/C][C]0.995527364709178[/C][C]1.00089239726765[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.39[/C][C]1.39577698629062[/C][C]1.4[/C][C]0.996983561636156[/C][C]0.995861096473606[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1.41[/C][C]1.40895860664257[/C][C]1.40541666666667[/C][C]1.00252020632735[/C][C]1.00073912274819[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1.42[/C][C]1.41821912418502[/C][C]1.41166666666667[/C][C]1.00464164641206[/C][C]1.00125571273480[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]1.42[/C][C]1.4259271919897[/C][C]1.41833333333333[/C][C]1.00535407190813[/C][C]0.995843271645989[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.42[/C][C]1.42886884747519[/C][C]1.425[/C][C]1.00271498068435[/C][C]0.993793099002148[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.43[/C][C]1.43381183710687[/C][C]1.43166666666667[/C][C]1.00149837283367[/C][C]0.997341466287126[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1.43[/C][C]1.43462746366058[/C][C]1.43833333333333[/C][C]0.997423497330647[/C][C]0.99677444927147[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.44[/C][C]1.43710408840102[/C][C]1.44458333333333[/C][C]0.994822559031567[/C][C]1.00201510219222[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]1.46[/C][C]1.45017237775552[/C][C]1.45041666666667[/C][C]0.999831573287347[/C][C]1.00677686487153[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.46[/C][C]1.45502672525331[/C][C]1.45625[/C][C]0.999159983006563[/C][C]1.00341799546385[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.47[/C][C]1.46180119239325[/C][C]1.4625[/C][C]0.999522182832989[/C][C]1.00560870222943[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]1.47[/C][C]1.46218081691661[/C][C]1.46875[/C][C]0.995527364709178[/C][C]1.0053476170614[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]1.47[/C][C]1.47055075341333[/C][C]1.475[/C][C]0.996983561636156[/C][C]0.999625478133243[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]1.48[/C][C]1.48540077237503[/C][C]1.48166666666667[/C][C]1.00252020632735[/C][C]0.996364097504546[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]1.49[/C][C]1.49482304972394[/C][C]1.48791666666667[/C][C]1.00464164641206[/C][C]0.996773497890048[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]1.49[/C][C]1.50174764491277[/C][C]1.49375[/C][C]1.00535407190813[/C][C]0.992177350866794[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]1.5[/C][C]1.50323687520928[/C][C]1.49916666666667[/C][C]1.00271498068435[/C][C]0.997846729771826[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]1.5[/C][C]1.50683776012599[/C][C]1.50458333333333[/C][C]1.00149837283367[/C][C]0.995462178937289[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]1.51[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.997423497330647[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]1.52[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.994822559031567[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]1.53[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999831573287347[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]1.53[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999159983006563[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]1.53[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999522182832989[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]1.54[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.995527364709178[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13038&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13038&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	1.12	NA	NA	0.996983561636156	NA
2	1.12	NA	NA	1.00252020632735	NA
3	1.12	NA	NA	1.00464164641206	NA
4	1.13	NA	NA	1.00535407190813	NA
5	1.13	NA	NA	1.00271498068435	NA
6	1.13	NA	NA	1.00149837283367	NA
7	1.14	1.13166007634640	1.13458333333333	0.997423497330647	1.00736963672036
8	1.14	1.13202517029800	1.13791666666667	0.994822559031567	1.00704474592194
9	1.14	1.14189097599192	1.14208333333333	0.999831573287347	0.99834399602792
10	1.14	1.14528713052127	1.14625	0.999159983006563	0.995383576414705
11	1.14	1.14986697783412	1.15041666666667	0.999522182832989	0.991419026701069
12	1.15	1.14941930317047	1.15458333333333	0.995527364709178	1.00050520887193
13	1.15	1.15483929222855	1.15833333333333	0.996983561636156	0.995809553536052
14	1.17	1.16459430635027	1.16166666666667	1.00252020632735	1.00464169678681
15	1.17	1.17040751807005	1.165	1.00464164641206	0.999651815232084
16	1.18	1.17500757154263	1.16875	1.00535407190813	1.00424884790386
17	1.18	1.17610111276101	1.17291666666667	1.00271498068435	1.00331509527258
18	1.18	1.17842975203428	1.17666666666667	1.00149837283367	1.00133249178664
19	1.18	1.17695972685016	1.18	0.997423497330647	1.00258315818331
20	1.18	1.17637767605483	1.1825	0.994822559031567	1.00307921853577
21	1.18	1.18438381785664	1.18458333333333	0.999831573287347	0.996298651002704
22	1.19	1.18608616316071	1.18708333333333	0.999159983006563	1.00329979133123
23	1.19	1.18901492999508	1.18958333333333	0.999522182832989	1.00082847572396
24	1.19	1.18675157934707	1.19208333333333	0.995527364709178	1.00273723726976
25	1.19	1.19097994633786	1.19458333333333	0.996983561636156	0.999177193250927
26	1.19	1.20010023032437	1.19708333333333	1.00252020632735	0.991583844358035
27	1.2	1.20598857638047	1.20041666666667	1.00464164641206	0.995034300906525
28	1.21	1.21103275911934	1.20458333333333	1.00535407190813	0.999147207941685
29	1.21	1.21203173290220	1.20875	1.00271498068435	0.99832369661037
30	1.21	1.21473406804950	1.21291666666667	1.00149837283367	0.99610279469884
31	1.21	1.21519429424784	1.21833333333333	0.997423497330647	0.995725544242245
32	1.21	1.21907214421327	1.22541666666667	0.994822559031567	0.992558156417296
33	1.23	1.23270901056553	1.23291666666667	0.999831573287347	0.997802392501145
34	1.24	1.23895837892814	1.24	0.999159983006563	1.00084072321522
35	1.24	1.24648745550797	1.24708333333333	0.999522182832989	0.99479541051191
36	1.24	1.24938684271002	1.255	0.995527364709178	0.992486840433138
37	1.27	1.25952256620034	1.26333333333333	0.996983561636156	1.00831857568957
38	1.28	1.27487152904628	1.27166666666667	1.00252020632735	1.00402273549677
39	1.29	1.28552270672143	1.27958333333333	1.00464164641206	1.00348285818303
40	1.29	1.29355557252180	1.28666666666667	1.00535407190813	0.997251318306438
41	1.3	1.29726250626037	1.29375	1.00271498068435	1.00211020801605
42	1.31	1.30319975764981	1.30125	1.00149837283367	1.00521811204328
43	1.31	1.30454681588371	1.30791666666667	0.997423497330647	1.00418013677232
44	1.31	1.30694813692772	1.31375	0.994822559031567	1.00233510648667
45	1.32	1.31936108025043	1.31958333333333	0.999831573287347	1.00048426451192
46	1.32	1.32471961080287	1.32583333333333	0.999159983006563	0.996437275658652
47	1.33	1.33144684104878	1.33208333333333	0.999522182832989	0.998913331719923
48	1.33	1.33151785029853	1.3375	0.995527364709178	0.99886006011997
49	1.34	1.33845043149654	1.3425	0.996983561636156	1.00115773320177
50	1.35	1.35089597802611	1.3475	1.00252020632735	0.999336752762107
51	1.36	1.35877782677231	1.3525	1.00464164641206	1.00089946509548
52	1.37	1.36476815261529	1.3575	1.00535407190813	1.00383350635394
53	1.37	1.36619916118242	1.3625	1.00271498068435	1.00278205325078
54	1.37	1.36954902485004	1.3675	1.00149837283367	1.00032928733603
55	1.37	1.36854815696243	1.37208333333333	0.997423497330647	1.00106086368257
56	1.37	1.36953905626679	1.37666666666667	0.994822559031567	1.00033656851997
57	1.38	1.38143395709202	1.38166666666667	0.999831573287347	0.99896197926462
58	1.38	1.38508552644285	1.38625	0.999159983006563	0.996328366482964
59	1.39	1.38975230171403	1.39041666666667	0.999522182832989	1.00017823196670
60	1.39	1.38876067376930	1.395	0.995527364709178	1.00089239726765
61	1.39	1.39577698629062	1.4	0.996983561636156	0.995861096473606
62	1.41	1.40895860664257	1.40541666666667	1.00252020632735	1.00073912274819
63	1.42	1.41821912418502	1.41166666666667	1.00464164641206	1.00125571273480
64	1.42	1.4259271919897	1.41833333333333	1.00535407190813	0.995843271645989
65	1.42	1.42886884747519	1.425	1.00271498068435	0.993793099002148
66	1.43	1.43381183710687	1.43166666666667	1.00149837283367	0.997341466287126
67	1.43	1.43462746366058	1.43833333333333	0.997423497330647	0.99677444927147
68	1.44	1.43710408840102	1.44458333333333	0.994822559031567	1.00201510219222
69	1.46	1.45017237775552	1.45041666666667	0.999831573287347	1.00677686487153
70	1.46	1.45502672525331	1.45625	0.999159983006563	1.00341799546385
71	1.47	1.46180119239325	1.4625	0.999522182832989	1.00560870222943
72	1.47	1.46218081691661	1.46875	0.995527364709178	1.0053476170614
73	1.47	1.47055075341333	1.475	0.996983561636156	0.999625478133243
74	1.48	1.48540077237503	1.48166666666667	1.00252020632735	0.996364097504546
75	1.49	1.49482304972394	1.48791666666667	1.00464164641206	0.996773497890048
76	1.49	1.50174764491277	1.49375	1.00535407190813	0.992177350866794
77	1.5	1.50323687520928	1.49916666666667	1.00271498068435	0.997846729771826
78	1.5	1.50683776012599	1.50458333333333	1.00149837283367	0.995462178937289
79	1.51	NA	NA	0.997423497330647	NA
80	1.52	NA	NA	0.994822559031567	NA
81	1.53	NA	NA	0.999831573287347	NA
82	1.53	NA	NA	0.999159983006563	NA
83	1.53	NA	NA	0.999522182832989	NA
84	1.54	NA	NA	0.995527364709178	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

Decompositie volgens multiplicatief model van gemiddelde consumptieprijzen ...

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code