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

Sat, 24 May 2008 04:42:31 -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/24/t1211625844m6l8s3affh6y29z.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 14:15:38 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13058, Retrieved Tue, 14 May 2024 14:15:38 +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

Decompositie additief model - Bioscoop - Evy Heynen

Estimated Impact

202

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

-       [Classical Decomposition] [Decompositie addi...] [2008-05-24 10:42:31] [e5d4dd27997f361fc44e43a7aa346cdf] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

5,44
5,44
5,44
5,44
5,49
5,49
5,49
5,49
5,49
5,49
5,6
5,6
5,6
5,6
5,6
5,6
5,6
5,67
5,67
5,67
5,67
5,67
5,67
5,67
5,67
5,67
5,82
5,82
5,95
5,95
5,95
5,95
5,95
5,95
6,02
6,02
6,05
6,05
6,05
6,12
6,12
6,12
6,12
6,12
6,12
6,12
6,12
6,17
6,17
6,17
6,17
6,17
6,28
6,27
6,28
6,28
6,27
6,27
6,28
6,59
6,59
6,59
6,59
6,59
6,63
6,63
6,63
6,63
6,63
6,63
6,63
6,63
6,63
6,63
6,63
6,63
6,63
6,63
6,63
6,63
6,63
6,79
6,79
6,79

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	6 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

\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 & 6 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13058&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]6 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13058&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13058&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	6 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	5.44	NA	NA	0.0107291666666667	NA
2	5.44	NA	NA	-0.00827083333333339	NA
3	5.44	NA	NA	0.00272916666666691	NA
4	5.44	NA	NA	-0.00227083333333334	NA
5	5.49	NA	NA	0.0356458333333337	NA
6	5.49	NA	NA	0.0304791666666669	NA
7	5.49	5.51364583333333	5.49833333333333	0.0153125000000002	-0.0236458333333331
8	5.49	5.5098125	5.51166666666667	-0.00185416666666652	-0.0198124999999996
9	5.49	5.50397916666667	5.525	-0.0210208333333332	-0.0139791666666653
10	5.49	5.50014583333333	5.53833333333333	-0.0381875000000002	-0.0101458333333317
11	5.6	5.51022916666667	5.54958333333333	-0.0393541666666671	0.0897708333333345
12	5.6	5.57772916666667	5.56166666666667	0.0160624999999993	0.0222708333333346
13	5.6	5.58739583333333	5.57666666666667	0.0107291666666667	0.0126041666666667
14	5.6	5.58339583333333	5.59166666666667	-0.00827083333333339	0.0166041666666663
15	5.6	5.60939583333333	5.60666666666667	0.00272916666666691	-0.00939583333333438
16	5.6	5.61939583333333	5.62166666666667	-0.00227083333333334	-0.0193958333333342
17	5.6	5.66772916666667	5.63208333333333	0.0356458333333337	-0.067729166666668
18	5.67	5.66839583333333	5.63791666666667	0.0304791666666669	0.00160416666666574
19	5.67	5.6590625	5.64375	0.0153125000000002	0.0109374999999989
20	5.67	5.64772916666667	5.64958333333333	-0.00185416666666652	0.0222708333333328
21	5.67	5.64064583333333	5.66166666666667	-0.0210208333333332	0.0293541666666659
22	5.67	5.6418125	5.68	-0.0381875000000002	0.0281874999999996
23	5.67	5.66439583333333	5.70375	-0.0393541666666671	0.00560416666666708
24	5.67	5.7460625	5.73	0.0160624999999993	-0.0760625000000008
25	5.67	5.7640625	5.75333333333333	0.0107291666666667	-0.0940625000000006
26	5.67	5.76839583333333	5.77666666666667	-0.00827083333333339	-0.098395833333334
27	5.82	5.80272916666667	5.8	0.00272916666666691	0.0172708333333329
28	5.82	5.8210625	5.82333333333333	-0.00227083333333334	-0.00106250000000063
29	5.95	5.88522916666667	5.84958333333333	0.0356458333333337	0.0647708333333323
30	5.95	5.90922916666667	5.87875	0.0304791666666669	0.0407708333333314
31	5.95	5.92447916666667	5.90916666666667	0.0153125000000002	0.0255208333333314
32	5.95	5.93897916666667	5.94083333333333	-0.00185416666666652	0.0110208333333324
33	5.95	5.94522916666667	5.96625	-0.0210208333333332	0.00477083333333272
34	5.95	5.95014583333333	5.98833333333333	-0.0381875000000002	-0.000145833333333734
35	6.02	5.9685625	6.00791666666667	-0.0393541666666671	0.0514374999999996
36	6.02	6.03814583333333	6.02208333333333	0.0160624999999993	-0.0181458333333335
37	6.05	6.04697916666667	6.03625	0.0107291666666667	0.00302083333333325
38	6.05	6.04214583333333	6.05041666666667	-0.00827083333333339	0.00785416666666627
39	6.05	6.0673125	6.06458333333333	0.00272916666666691	-0.0173125000000001
40	6.12	6.07647916666667	6.07875	-0.00227083333333334	0.0435208333333339
41	6.12	6.12564583333333	6.09	0.0356458333333337	-0.00564583333333246
42	6.12	6.13089583333333	6.10041666666667	0.0304791666666669	-0.0108958333333318
43	6.12	6.12697916666667	6.11166666666667	0.0153125000000002	-0.00697916666666565
44	6.12	6.1198125	6.12166666666667	-0.00185416666666652	0.000187500000001783
45	6.12	6.11064583333333	6.13166666666667	-0.0210208333333332	0.0093541666666681
46	6.12	6.1005625	6.13875	-0.0381875000000002	0.0194375000000022
47	6.12	6.10814583333333	6.1475	-0.0393541666666671	0.0118541666666685
48	6.17	6.17647916666666	6.16041666666667	0.0160624999999993	-0.00647916666666504
49	6.17	6.1840625	6.17333333333333	0.0107291666666667	-0.0140624999999996
50	6.17	6.17839583333333	6.18666666666667	-0.00827083333333339	-0.00839583333333227
51	6.17	6.2023125	6.19958333333333	0.00272916666666691	-0.0323124999999989
52	6.17	6.2098125	6.21208333333333	-0.00227083333333334	-0.0398125
53	6.28	6.26064583333333	6.225	0.0356458333333337	0.0193541666666679
54	6.27	6.27964583333333	6.24916666666666	0.0304791666666669	-0.00964583333333202
55	6.28	6.29947916666667	6.28416666666666	0.0153125000000002	-0.0194791666666649
56	6.28	6.3173125	6.31916666666667	-0.00185416666666652	-0.0373124999999979
57	6.27	6.33314583333333	6.35416666666667	-0.0210208333333332	-0.0631458333333326
58	6.27	6.35097916666667	6.38916666666667	-0.0381875000000002	-0.0809791666666664
59	6.28	6.38189583333333	6.42125	-0.0393541666666671	-0.101895833333332
60	6.59	6.46689583333333	6.45083333333333	0.0160624999999993	0.123104166666667
61	6.59	6.49114583333333	6.48041666666667	0.0107291666666667	0.0988541666666674
62	6.59	6.5013125	6.50958333333333	-0.00827083333333339	0.0886875000000007
63	6.59	6.54189583333333	6.53916666666666	0.00272916666666691	0.0481041666666684
64	6.59	6.56689583333333	6.56916666666667	-0.00227083333333334	0.0231041666666671
65	6.63	6.63439583333333	6.59875	0.0356458333333337	-0.00439583333333271
66	6.63	6.64547916666667	6.615	0.0304791666666669	-0.0154791666666663
67	6.63	6.63364583333333	6.61833333333333	0.0153125000000002	-0.00364583333333357
68	6.63	6.6198125	6.62166666666667	-0.00185416666666652	0.0101874999999998
69	6.63	6.60397916666667	6.625	-0.0210208333333332	0.0260208333333320
70	6.63	6.59014583333333	6.62833333333333	-0.0381875000000002	0.0398541666666654
71	6.63	6.59064583333333	6.63	-0.0393541666666671	0.0393541666666657
72	6.63	6.6460625	6.63	0.0160624999999993	-0.0160625000000012
73	6.63	6.64072916666667	6.63	0.0107291666666667	-0.0107291666666685
74	6.63	6.62172916666667	6.63	-0.00827083333333339	0.00827083333333167
75	6.63	6.63272916666667	6.63	0.00272916666666691	-0.00272916666666845
76	6.63	6.63439583333334	6.63666666666667	-0.00227083333333334	-0.00439583333333537
77	6.63	6.68564583333333	6.65	0.0356458333333337	-0.055645833333335
78	6.63	6.6938125	6.66333333333333	0.0304791666666669	-0.0638125000000018
79	6.63	NA	NA	0.0153125000000002	NA
80	6.63	NA	NA	-0.00185416666666652	NA
81	6.63	NA	NA	-0.0210208333333332	NA
82	6.79	NA	NA	-0.0381875000000002	NA
83	6.79	NA	NA	-0.0393541666666671	NA
84	6.79	NA	NA	0.0160624999999993	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 5.44 & NA & NA & 0.0107291666666667 & NA \tabularnewline
2 & 5.44 & NA & NA & -0.00827083333333339 & NA \tabularnewline
3 & 5.44 & NA & NA & 0.00272916666666691 & NA \tabularnewline
4 & 5.44 & NA & NA & -0.00227083333333334 & NA \tabularnewline
5 & 5.49 & NA & NA & 0.0356458333333337 & NA \tabularnewline
6 & 5.49 & NA & NA & 0.0304791666666669 & NA \tabularnewline
7 & 5.49 & 5.51364583333333 & 5.49833333333333 & 0.0153125000000002 & -0.0236458333333331 \tabularnewline
8 & 5.49 & 5.5098125 & 5.51166666666667 & -0.00185416666666652 & -0.0198124999999996 \tabularnewline
9 & 5.49 & 5.50397916666667 & 5.525 & -0.0210208333333332 & -0.0139791666666653 \tabularnewline
10 & 5.49 & 5.50014583333333 & 5.53833333333333 & -0.0381875000000002 & -0.0101458333333317 \tabularnewline
11 & 5.6 & 5.51022916666667 & 5.54958333333333 & -0.0393541666666671 & 0.0897708333333345 \tabularnewline
12 & 5.6 & 5.57772916666667 & 5.56166666666667 & 0.0160624999999993 & 0.0222708333333346 \tabularnewline
13 & 5.6 & 5.58739583333333 & 5.57666666666667 & 0.0107291666666667 & 0.0126041666666667 \tabularnewline
14 & 5.6 & 5.58339583333333 & 5.59166666666667 & -0.00827083333333339 & 0.0166041666666663 \tabularnewline
15 & 5.6 & 5.60939583333333 & 5.60666666666667 & 0.00272916666666691 & -0.00939583333333438 \tabularnewline
16 & 5.6 & 5.61939583333333 & 5.62166666666667 & -0.00227083333333334 & -0.0193958333333342 \tabularnewline
17 & 5.6 & 5.66772916666667 & 5.63208333333333 & 0.0356458333333337 & -0.067729166666668 \tabularnewline
18 & 5.67 & 5.66839583333333 & 5.63791666666667 & 0.0304791666666669 & 0.00160416666666574 \tabularnewline
19 & 5.67 & 5.6590625 & 5.64375 & 0.0153125000000002 & 0.0109374999999989 \tabularnewline
20 & 5.67 & 5.64772916666667 & 5.64958333333333 & -0.00185416666666652 & 0.0222708333333328 \tabularnewline
21 & 5.67 & 5.64064583333333 & 5.66166666666667 & -0.0210208333333332 & 0.0293541666666659 \tabularnewline
22 & 5.67 & 5.6418125 & 5.68 & -0.0381875000000002 & 0.0281874999999996 \tabularnewline
23 & 5.67 & 5.66439583333333 & 5.70375 & -0.0393541666666671 & 0.00560416666666708 \tabularnewline
24 & 5.67 & 5.7460625 & 5.73 & 0.0160624999999993 & -0.0760625000000008 \tabularnewline
25 & 5.67 & 5.7640625 & 5.75333333333333 & 0.0107291666666667 & -0.0940625000000006 \tabularnewline
26 & 5.67 & 5.76839583333333 & 5.77666666666667 & -0.00827083333333339 & -0.098395833333334 \tabularnewline
27 & 5.82 & 5.80272916666667 & 5.8 & 0.00272916666666691 & 0.0172708333333329 \tabularnewline
28 & 5.82 & 5.8210625 & 5.82333333333333 & -0.00227083333333334 & -0.00106250000000063 \tabularnewline
29 & 5.95 & 5.88522916666667 & 5.84958333333333 & 0.0356458333333337 & 0.0647708333333323 \tabularnewline
30 & 5.95 & 5.90922916666667 & 5.87875 & 0.0304791666666669 & 0.0407708333333314 \tabularnewline
31 & 5.95 & 5.92447916666667 & 5.90916666666667 & 0.0153125000000002 & 0.0255208333333314 \tabularnewline
32 & 5.95 & 5.93897916666667 & 5.94083333333333 & -0.00185416666666652 & 0.0110208333333324 \tabularnewline
33 & 5.95 & 5.94522916666667 & 5.96625 & -0.0210208333333332 & 0.00477083333333272 \tabularnewline
34 & 5.95 & 5.95014583333333 & 5.98833333333333 & -0.0381875000000002 & -0.000145833333333734 \tabularnewline
35 & 6.02 & 5.9685625 & 6.00791666666667 & -0.0393541666666671 & 0.0514374999999996 \tabularnewline
36 & 6.02 & 6.03814583333333 & 6.02208333333333 & 0.0160624999999993 & -0.0181458333333335 \tabularnewline
37 & 6.05 & 6.04697916666667 & 6.03625 & 0.0107291666666667 & 0.00302083333333325 \tabularnewline
38 & 6.05 & 6.04214583333333 & 6.05041666666667 & -0.00827083333333339 & 0.00785416666666627 \tabularnewline
39 & 6.05 & 6.0673125 & 6.06458333333333 & 0.00272916666666691 & -0.0173125000000001 \tabularnewline
40 & 6.12 & 6.07647916666667 & 6.07875 & -0.00227083333333334 & 0.0435208333333339 \tabularnewline
41 & 6.12 & 6.12564583333333 & 6.09 & 0.0356458333333337 & -0.00564583333333246 \tabularnewline
42 & 6.12 & 6.13089583333333 & 6.10041666666667 & 0.0304791666666669 & -0.0108958333333318 \tabularnewline
43 & 6.12 & 6.12697916666667 & 6.11166666666667 & 0.0153125000000002 & -0.00697916666666565 \tabularnewline
44 & 6.12 & 6.1198125 & 6.12166666666667 & -0.00185416666666652 & 0.000187500000001783 \tabularnewline
45 & 6.12 & 6.11064583333333 & 6.13166666666667 & -0.0210208333333332 & 0.0093541666666681 \tabularnewline
46 & 6.12 & 6.1005625 & 6.13875 & -0.0381875000000002 & 0.0194375000000022 \tabularnewline
47 & 6.12 & 6.10814583333333 & 6.1475 & -0.0393541666666671 & 0.0118541666666685 \tabularnewline
48 & 6.17 & 6.17647916666666 & 6.16041666666667 & 0.0160624999999993 & -0.00647916666666504 \tabularnewline
49 & 6.17 & 6.1840625 & 6.17333333333333 & 0.0107291666666667 & -0.0140624999999996 \tabularnewline
50 & 6.17 & 6.17839583333333 & 6.18666666666667 & -0.00827083333333339 & -0.00839583333333227 \tabularnewline
51 & 6.17 & 6.2023125 & 6.19958333333333 & 0.00272916666666691 & -0.0323124999999989 \tabularnewline
52 & 6.17 & 6.2098125 & 6.21208333333333 & -0.00227083333333334 & -0.0398125 \tabularnewline
53 & 6.28 & 6.26064583333333 & 6.225 & 0.0356458333333337 & 0.0193541666666679 \tabularnewline
54 & 6.27 & 6.27964583333333 & 6.24916666666666 & 0.0304791666666669 & -0.00964583333333202 \tabularnewline
55 & 6.28 & 6.29947916666667 & 6.28416666666666 & 0.0153125000000002 & -0.0194791666666649 \tabularnewline
56 & 6.28 & 6.3173125 & 6.31916666666667 & -0.00185416666666652 & -0.0373124999999979 \tabularnewline
57 & 6.27 & 6.33314583333333 & 6.35416666666667 & -0.0210208333333332 & -0.0631458333333326 \tabularnewline
58 & 6.27 & 6.35097916666667 & 6.38916666666667 & -0.0381875000000002 & -0.0809791666666664 \tabularnewline
59 & 6.28 & 6.38189583333333 & 6.42125 & -0.0393541666666671 & -0.101895833333332 \tabularnewline
60 & 6.59 & 6.46689583333333 & 6.45083333333333 & 0.0160624999999993 & 0.123104166666667 \tabularnewline
61 & 6.59 & 6.49114583333333 & 6.48041666666667 & 0.0107291666666667 & 0.0988541666666674 \tabularnewline
62 & 6.59 & 6.5013125 & 6.50958333333333 & -0.00827083333333339 & 0.0886875000000007 \tabularnewline
63 & 6.59 & 6.54189583333333 & 6.53916666666666 & 0.00272916666666691 & 0.0481041666666684 \tabularnewline
64 & 6.59 & 6.56689583333333 & 6.56916666666667 & -0.00227083333333334 & 0.0231041666666671 \tabularnewline
65 & 6.63 & 6.63439583333333 & 6.59875 & 0.0356458333333337 & -0.00439583333333271 \tabularnewline
66 & 6.63 & 6.64547916666667 & 6.615 & 0.0304791666666669 & -0.0154791666666663 \tabularnewline
67 & 6.63 & 6.63364583333333 & 6.61833333333333 & 0.0153125000000002 & -0.00364583333333357 \tabularnewline
68 & 6.63 & 6.6198125 & 6.62166666666667 & -0.00185416666666652 & 0.0101874999999998 \tabularnewline
69 & 6.63 & 6.60397916666667 & 6.625 & -0.0210208333333332 & 0.0260208333333320 \tabularnewline
70 & 6.63 & 6.59014583333333 & 6.62833333333333 & -0.0381875000000002 & 0.0398541666666654 \tabularnewline
71 & 6.63 & 6.59064583333333 & 6.63 & -0.0393541666666671 & 0.0393541666666657 \tabularnewline
72 & 6.63 & 6.6460625 & 6.63 & 0.0160624999999993 & -0.0160625000000012 \tabularnewline
73 & 6.63 & 6.64072916666667 & 6.63 & 0.0107291666666667 & -0.0107291666666685 \tabularnewline
74 & 6.63 & 6.62172916666667 & 6.63 & -0.00827083333333339 & 0.00827083333333167 \tabularnewline
75 & 6.63 & 6.63272916666667 & 6.63 & 0.00272916666666691 & -0.00272916666666845 \tabularnewline
76 & 6.63 & 6.63439583333334 & 6.63666666666667 & -0.00227083333333334 & -0.00439583333333537 \tabularnewline
77 & 6.63 & 6.68564583333333 & 6.65 & 0.0356458333333337 & -0.055645833333335 \tabularnewline
78 & 6.63 & 6.6938125 & 6.66333333333333 & 0.0304791666666669 & -0.0638125000000018 \tabularnewline
79 & 6.63 & NA & NA & 0.0153125000000002 & NA \tabularnewline
80 & 6.63 & NA & NA & -0.00185416666666652 & NA \tabularnewline
81 & 6.63 & NA & NA & -0.0210208333333332 & NA \tabularnewline
82 & 6.79 & NA & NA & -0.0381875000000002 & NA \tabularnewline
83 & 6.79 & NA & NA & -0.0393541666666671 & NA \tabularnewline
84 & 6.79 & NA & NA & 0.0160624999999993 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13058&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]5.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0107291666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]5.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00827083333333339[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]5.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00272916666666691[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]5.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00227083333333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]5.49[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0356458333333337[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]5.49[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0304791666666669[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]5.49[/C][C]5.51364583333333[/C][C]5.49833333333333[/C][C]0.0153125000000002[/C][C]-0.0236458333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]5.49[/C][C]5.5098125[/C][C]5.51166666666667[/C][C]-0.00185416666666652[/C][C]-0.0198124999999996[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]5.49[/C][C]5.50397916666667[/C][C]5.525[/C][C]-0.0210208333333332[/C][C]-0.0139791666666653[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]5.49[/C][C]5.50014583333333[/C][C]5.53833333333333[/C][C]-0.0381875000000002[/C][C]-0.0101458333333317[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]5.6[/C][C]5.51022916666667[/C][C]5.54958333333333[/C][C]-0.0393541666666671[/C][C]0.0897708333333345[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]5.6[/C][C]5.57772916666667[/C][C]5.56166666666667[/C][C]0.0160624999999993[/C][C]0.0222708333333346[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]5.6[/C][C]5.58739583333333[/C][C]5.57666666666667[/C][C]0.0107291666666667[/C][C]0.0126041666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]5.6[/C][C]5.58339583333333[/C][C]5.59166666666667[/C][C]-0.00827083333333339[/C][C]0.0166041666666663[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]5.6[/C][C]5.60939583333333[/C][C]5.60666666666667[/C][C]0.00272916666666691[/C][C]-0.00939583333333438[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]5.6[/C][C]5.61939583333333[/C][C]5.62166666666667[/C][C]-0.00227083333333334[/C][C]-0.0193958333333342[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]5.6[/C][C]5.66772916666667[/C][C]5.63208333333333[/C][C]0.0356458333333337[/C][C]-0.067729166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]5.67[/C][C]5.66839583333333[/C][C]5.63791666666667[/C][C]0.0304791666666669[/C][C]0.00160416666666574[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]5.67[/C][C]5.6590625[/C][C]5.64375[/C][C]0.0153125000000002[/C][C]0.0109374999999989[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]5.67[/C][C]5.64772916666667[/C][C]5.64958333333333[/C][C]-0.00185416666666652[/C][C]0.0222708333333328[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]5.67[/C][C]5.64064583333333[/C][C]5.66166666666667[/C][C]-0.0210208333333332[/C][C]0.0293541666666659[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]5.67[/C][C]5.6418125[/C][C]5.68[/C][C]-0.0381875000000002[/C][C]0.0281874999999996[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]5.67[/C][C]5.66439583333333[/C][C]5.70375[/C][C]-0.0393541666666671[/C][C]0.00560416666666708[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]5.67[/C][C]5.7460625[/C][C]5.73[/C][C]0.0160624999999993[/C][C]-0.0760625000000008[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]5.67[/C][C]5.7640625[/C][C]5.75333333333333[/C][C]0.0107291666666667[/C][C]-0.0940625000000006[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]5.67[/C][C]5.76839583333333[/C][C]5.77666666666667[/C][C]-0.00827083333333339[/C][C]-0.098395833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]5.82[/C][C]5.80272916666667[/C][C]5.8[/C][C]0.00272916666666691[/C][C]0.0172708333333329[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]5.82[/C][C]5.8210625[/C][C]5.82333333333333[/C][C]-0.00227083333333334[/C][C]-0.00106250000000063[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]5.95[/C][C]5.88522916666667[/C][C]5.84958333333333[/C][C]0.0356458333333337[/C][C]0.0647708333333323[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]5.95[/C][C]5.90922916666667[/C][C]5.87875[/C][C]0.0304791666666669[/C][C]0.0407708333333314[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]5.95[/C][C]5.92447916666667[/C][C]5.90916666666667[/C][C]0.0153125000000002[/C][C]0.0255208333333314[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]5.95[/C][C]5.93897916666667[/C][C]5.94083333333333[/C][C]-0.00185416666666652[/C][C]0.0110208333333324[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]5.95[/C][C]5.94522916666667[/C][C]5.96625[/C][C]-0.0210208333333332[/C][C]0.00477083333333272[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]5.95[/C][C]5.95014583333333[/C][C]5.98833333333333[/C][C]-0.0381875000000002[/C][C]-0.000145833333333734[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]6.02[/C][C]5.9685625[/C][C]6.00791666666667[/C][C]-0.0393541666666671[/C][C]0.0514374999999996[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]6.02[/C][C]6.03814583333333[/C][C]6.02208333333333[/C][C]0.0160624999999993[/C][C]-0.0181458333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]6.05[/C][C]6.04697916666667[/C][C]6.03625[/C][C]0.0107291666666667[/C][C]0.00302083333333325[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]6.05[/C][C]6.04214583333333[/C][C]6.05041666666667[/C][C]-0.00827083333333339[/C][C]0.00785416666666627[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]6.05[/C][C]6.0673125[/C][C]6.06458333333333[/C][C]0.00272916666666691[/C][C]-0.0173125000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]6.12[/C][C]6.07647916666667[/C][C]6.07875[/C][C]-0.00227083333333334[/C][C]0.0435208333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]6.12[/C][C]6.12564583333333[/C][C]6.09[/C][C]0.0356458333333337[/C][C]-0.00564583333333246[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]6.12[/C][C]6.13089583333333[/C][C]6.10041666666667[/C][C]0.0304791666666669[/C][C]-0.0108958333333318[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]6.12[/C][C]6.12697916666667[/C][C]6.11166666666667[/C][C]0.0153125000000002[/C][C]-0.00697916666666565[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]6.12[/C][C]6.1198125[/C][C]6.12166666666667[/C][C]-0.00185416666666652[/C][C]0.000187500000001783[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]6.12[/C][C]6.11064583333333[/C][C]6.13166666666667[/C][C]-0.0210208333333332[/C][C]0.0093541666666681[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]6.12[/C][C]6.1005625[/C][C]6.13875[/C][C]-0.0381875000000002[/C][C]0.0194375000000022[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]6.12[/C][C]6.10814583333333[/C][C]6.1475[/C][C]-0.0393541666666671[/C][C]0.0118541666666685[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]6.17[/C][C]6.17647916666666[/C][C]6.16041666666667[/C][C]0.0160624999999993[/C][C]-0.00647916666666504[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]6.17[/C][C]6.1840625[/C][C]6.17333333333333[/C][C]0.0107291666666667[/C][C]-0.0140624999999996[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]6.17[/C][C]6.17839583333333[/C][C]6.18666666666667[/C][C]-0.00827083333333339[/C][C]-0.00839583333333227[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]6.17[/C][C]6.2023125[/C][C]6.19958333333333[/C][C]0.00272916666666691[/C][C]-0.0323124999999989[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]6.17[/C][C]6.2098125[/C][C]6.21208333333333[/C][C]-0.00227083333333334[/C][C]-0.0398125[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]6.28[/C][C]6.26064583333333[/C][C]6.225[/C][C]0.0356458333333337[/C][C]0.0193541666666679[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]6.27[/C][C]6.27964583333333[/C][C]6.24916666666666[/C][C]0.0304791666666669[/C][C]-0.00964583333333202[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]6.28[/C][C]6.29947916666667[/C][C]6.28416666666666[/C][C]0.0153125000000002[/C][C]-0.0194791666666649[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]6.28[/C][C]6.3173125[/C][C]6.31916666666667[/C][C]-0.00185416666666652[/C][C]-0.0373124999999979[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]6.27[/C][C]6.33314583333333[/C][C]6.35416666666667[/C][C]-0.0210208333333332[/C][C]-0.0631458333333326[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]6.27[/C][C]6.35097916666667[/C][C]6.38916666666667[/C][C]-0.0381875000000002[/C][C]-0.0809791666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]6.28[/C][C]6.38189583333333[/C][C]6.42125[/C][C]-0.0393541666666671[/C][C]-0.101895833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]6.59[/C][C]6.46689583333333[/C][C]6.45083333333333[/C][C]0.0160624999999993[/C][C]0.123104166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]6.59[/C][C]6.49114583333333[/C][C]6.48041666666667[/C][C]0.0107291666666667[/C][C]0.0988541666666674[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]6.59[/C][C]6.5013125[/C][C]6.50958333333333[/C][C]-0.00827083333333339[/C][C]0.0886875000000007[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]6.59[/C][C]6.54189583333333[/C][C]6.53916666666666[/C][C]0.00272916666666691[/C][C]0.0481041666666684[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]6.59[/C][C]6.56689583333333[/C][C]6.56916666666667[/C][C]-0.00227083333333334[/C][C]0.0231041666666671[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]6.63[/C][C]6.63439583333333[/C][C]6.59875[/C][C]0.0356458333333337[/C][C]-0.00439583333333271[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]6.63[/C][C]6.64547916666667[/C][C]6.615[/C][C]0.0304791666666669[/C][C]-0.0154791666666663[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]6.63[/C][C]6.63364583333333[/C][C]6.61833333333333[/C][C]0.0153125000000002[/C][C]-0.00364583333333357[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]6.63[/C][C]6.6198125[/C][C]6.62166666666667[/C][C]-0.00185416666666652[/C][C]0.0101874999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]6.63[/C][C]6.60397916666667[/C][C]6.625[/C][C]-0.0210208333333332[/C][C]0.0260208333333320[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]6.63[/C][C]6.59014583333333[/C][C]6.62833333333333[/C][C]-0.0381875000000002[/C][C]0.0398541666666654[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]6.63[/C][C]6.59064583333333[/C][C]6.63[/C][C]-0.0393541666666671[/C][C]0.0393541666666657[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]6.63[/C][C]6.6460625[/C][C]6.63[/C][C]0.0160624999999993[/C][C]-0.0160625000000012[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]6.63[/C][C]6.64072916666667[/C][C]6.63[/C][C]0.0107291666666667[/C][C]-0.0107291666666685[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]6.63[/C][C]6.62172916666667[/C][C]6.63[/C][C]-0.00827083333333339[/C][C]0.00827083333333167[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]6.63[/C][C]6.63272916666667[/C][C]6.63[/C][C]0.00272916666666691[/C][C]-0.00272916666666845[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]6.63[/C][C]6.63439583333334[/C][C]6.63666666666667[/C][C]-0.00227083333333334[/C][C]-0.00439583333333537[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]6.63[/C][C]6.68564583333333[/C][C]6.65[/C][C]0.0356458333333337[/C][C]-0.055645833333335[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]6.63[/C][C]6.6938125[/C][C]6.66333333333333[/C][C]0.0304791666666669[/C][C]-0.0638125000000018[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]6.63[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0153125000000002[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]6.63[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00185416666666652[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]6.63[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0210208333333332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]6.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0381875000000002[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]6.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0393541666666671[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]6.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0160624999999993[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13058&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13058&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	5.44	NA	NA	0.0107291666666667	NA
2	5.44	NA	NA	-0.00827083333333339	NA
3	5.44	NA	NA	0.00272916666666691	NA
4	5.44	NA	NA	-0.00227083333333334	NA
5	5.49	NA	NA	0.0356458333333337	NA
6	5.49	NA	NA	0.0304791666666669	NA
7	5.49	5.51364583333333	5.49833333333333	0.0153125000000002	-0.0236458333333331
8	5.49	5.5098125	5.51166666666667	-0.00185416666666652	-0.0198124999999996
9	5.49	5.50397916666667	5.525	-0.0210208333333332	-0.0139791666666653
10	5.49	5.50014583333333	5.53833333333333	-0.0381875000000002	-0.0101458333333317
11	5.6	5.51022916666667	5.54958333333333	-0.0393541666666671	0.0897708333333345
12	5.6	5.57772916666667	5.56166666666667	0.0160624999999993	0.0222708333333346
13	5.6	5.58739583333333	5.57666666666667	0.0107291666666667	0.0126041666666667
14	5.6	5.58339583333333	5.59166666666667	-0.00827083333333339	0.0166041666666663
15	5.6	5.60939583333333	5.60666666666667	0.00272916666666691	-0.00939583333333438
16	5.6	5.61939583333333	5.62166666666667	-0.00227083333333334	-0.0193958333333342
17	5.6	5.66772916666667	5.63208333333333	0.0356458333333337	-0.067729166666668
18	5.67	5.66839583333333	5.63791666666667	0.0304791666666669	0.00160416666666574
19	5.67	5.6590625	5.64375	0.0153125000000002	0.0109374999999989
20	5.67	5.64772916666667	5.64958333333333	-0.00185416666666652	0.0222708333333328
21	5.67	5.64064583333333	5.66166666666667	-0.0210208333333332	0.0293541666666659
22	5.67	5.6418125	5.68	-0.0381875000000002	0.0281874999999996
23	5.67	5.66439583333333	5.70375	-0.0393541666666671	0.00560416666666708
24	5.67	5.7460625	5.73	0.0160624999999993	-0.0760625000000008
25	5.67	5.7640625	5.75333333333333	0.0107291666666667	-0.0940625000000006
26	5.67	5.76839583333333	5.77666666666667	-0.00827083333333339	-0.098395833333334
27	5.82	5.80272916666667	5.8	0.00272916666666691	0.0172708333333329
28	5.82	5.8210625	5.82333333333333	-0.00227083333333334	-0.00106250000000063
29	5.95	5.88522916666667	5.84958333333333	0.0356458333333337	0.0647708333333323
30	5.95	5.90922916666667	5.87875	0.0304791666666669	0.0407708333333314
31	5.95	5.92447916666667	5.90916666666667	0.0153125000000002	0.0255208333333314
32	5.95	5.93897916666667	5.94083333333333	-0.00185416666666652	0.0110208333333324
33	5.95	5.94522916666667	5.96625	-0.0210208333333332	0.00477083333333272
34	5.95	5.95014583333333	5.98833333333333	-0.0381875000000002	-0.000145833333333734
35	6.02	5.9685625	6.00791666666667	-0.0393541666666671	0.0514374999999996
36	6.02	6.03814583333333	6.02208333333333	0.0160624999999993	-0.0181458333333335
37	6.05	6.04697916666667	6.03625	0.0107291666666667	0.00302083333333325
38	6.05	6.04214583333333	6.05041666666667	-0.00827083333333339	0.00785416666666627
39	6.05	6.0673125	6.06458333333333	0.00272916666666691	-0.0173125000000001
40	6.12	6.07647916666667	6.07875	-0.00227083333333334	0.0435208333333339
41	6.12	6.12564583333333	6.09	0.0356458333333337	-0.00564583333333246
42	6.12	6.13089583333333	6.10041666666667	0.0304791666666669	-0.0108958333333318
43	6.12	6.12697916666667	6.11166666666667	0.0153125000000002	-0.00697916666666565
44	6.12	6.1198125	6.12166666666667	-0.00185416666666652	0.000187500000001783
45	6.12	6.11064583333333	6.13166666666667	-0.0210208333333332	0.0093541666666681
46	6.12	6.1005625	6.13875	-0.0381875000000002	0.0194375000000022
47	6.12	6.10814583333333	6.1475	-0.0393541666666671	0.0118541666666685
48	6.17	6.17647916666666	6.16041666666667	0.0160624999999993	-0.00647916666666504
49	6.17	6.1840625	6.17333333333333	0.0107291666666667	-0.0140624999999996
50	6.17	6.17839583333333	6.18666666666667	-0.00827083333333339	-0.00839583333333227
51	6.17	6.2023125	6.19958333333333	0.00272916666666691	-0.0323124999999989
52	6.17	6.2098125	6.21208333333333	-0.00227083333333334	-0.0398125
53	6.28	6.26064583333333	6.225	0.0356458333333337	0.0193541666666679
54	6.27	6.27964583333333	6.24916666666666	0.0304791666666669	-0.00964583333333202
55	6.28	6.29947916666667	6.28416666666666	0.0153125000000002	-0.0194791666666649
56	6.28	6.3173125	6.31916666666667	-0.00185416666666652	-0.0373124999999979
57	6.27	6.33314583333333	6.35416666666667	-0.0210208333333332	-0.0631458333333326
58	6.27	6.35097916666667	6.38916666666667	-0.0381875000000002	-0.0809791666666664
59	6.28	6.38189583333333	6.42125	-0.0393541666666671	-0.101895833333332
60	6.59	6.46689583333333	6.45083333333333	0.0160624999999993	0.123104166666667
61	6.59	6.49114583333333	6.48041666666667	0.0107291666666667	0.0988541666666674
62	6.59	6.5013125	6.50958333333333	-0.00827083333333339	0.0886875000000007
63	6.59	6.54189583333333	6.53916666666666	0.00272916666666691	0.0481041666666684
64	6.59	6.56689583333333	6.56916666666667	-0.00227083333333334	0.0231041666666671
65	6.63	6.63439583333333	6.59875	0.0356458333333337	-0.00439583333333271
66	6.63	6.64547916666667	6.615	0.0304791666666669	-0.0154791666666663
67	6.63	6.63364583333333	6.61833333333333	0.0153125000000002	-0.00364583333333357
68	6.63	6.6198125	6.62166666666667	-0.00185416666666652	0.0101874999999998
69	6.63	6.60397916666667	6.625	-0.0210208333333332	0.0260208333333320
70	6.63	6.59014583333333	6.62833333333333	-0.0381875000000002	0.0398541666666654
71	6.63	6.59064583333333	6.63	-0.0393541666666671	0.0393541666666657
72	6.63	6.6460625	6.63	0.0160624999999993	-0.0160625000000012
73	6.63	6.64072916666667	6.63	0.0107291666666667	-0.0107291666666685
74	6.63	6.62172916666667	6.63	-0.00827083333333339	0.00827083333333167
75	6.63	6.63272916666667	6.63	0.00272916666666691	-0.00272916666666845
76	6.63	6.63439583333334	6.63666666666667	-0.00227083333333334	-0.00439583333333537
77	6.63	6.68564583333333	6.65	0.0356458333333337	-0.055645833333335
78	6.63	6.6938125	6.66333333333333	0.0304791666666669	-0.0638125000000018
79	6.63	NA	NA	0.0153125000000002	NA
80	6.63	NA	NA	-0.00185416666666652	NA
81	6.63	NA	NA	-0.0210208333333332	NA
82	6.79	NA	NA	-0.0381875000000002	NA
83	6.79	NA	NA	-0.0393541666666671	NA
84	6.79	NA	NA	0.0160624999999993	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