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 10:00:29 -0600

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/May/24/t1211645415xxyvxeyl3iql3pb.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 12:41:28 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13088, Retrieved Tue, 14 May 2024 12:41:28 +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

198

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

-       [Classical Decomposition] [Plantaardige stof...] [2008-05-24 16:00:29] [506d2bb30770262a8edd99d84e6e5636] [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	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=13088&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=13088&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13088&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	79.2	NA	NA	2.05112847222222	NA
2	81.5	NA	NA	2.65633680555555	NA
3	81.5	NA	NA	1.48967013888889	NA
4	82	NA	NA	1.26467013888890	NA
5	85.8	NA	NA	0.0782118055555608	NA
6	88.2	NA	NA	0.143836805555554	NA
7	88	85.9584201388889	87.4375	-1.47907986111112	2.04157986111112
8	88.8	86.4667534722222	89.0583333333333	-2.59157986111110	2.33324652777777
9	89	89.2302951388889	90.7666666666667	-1.53637152777778	-0.230295138888863
10	90.4	90.4490451388889	92.5291666666667	-2.08012152777778	-0.0490451388888715
11	90.9	92.5823784722222	94.1666666666667	-1.58428819444444	-1.68237847222221
12	94.6	97.0834201388889	95.4958333333333	1.58758680555556	-2.48342013888890
13	97.9	98.7011284722222	96.65	2.05112847222222	-0.801128472222217
14	101.7	100.518836805556	97.8625	2.65633680555555	1.18116319444445
15	102.3	100.906336805556	99.4166666666667	1.48967013888889	1.39366319444446
16	103.5	102.493836805556	101.229166666667	1.26467013888890	1.00616319444445
17	103.6	103.053211805556	102.975	0.0782118055555608	0.546788194444474
18	102.3	104.785503472222	104.641666666667	0.143836805555554	-2.48550347222221
19	101.6	104.700086805556	106.179166666667	-1.47907986111112	-3.10008680555555
20	104.3	104.866753472222	107.458333333333	-2.59157986111110	-0.566753472222231
21	110.8	106.980295138889	108.516666666667	-1.53637152777778	3.81970486111112
22	112.1	107.399045138889	109.479166666667	-2.08012152777778	4.70095486111113
23	111.1	108.819878472222	110.404166666667	-1.58428819444444	2.28012152777779
24	114.4	112.937586805556	111.35	1.58758680555556	1.46241319444445
25	115	114.338628472222	112.2875	2.05112847222222	0.661371527777789
26	115.3	115.752170138889	113.095833333333	2.65633680555555	-0.452170138888903
27	114.1	115.006336805556	113.516666666667	1.48967013888889	-0.906336805555526
28	114.8	114.906336805556	113.641666666667	1.26467013888890	-0.106336805555529
29	114.5	113.890711805556	113.8125	0.0782118055555608	0.609288194444474
30	114.1	114.118836805556	113.975	0.143836805555554	-0.0188368055555372
31	112.3	112.675086805556	114.154166666667	-1.47907986111112	-0.375086805555554
32	113	111.883420138889	114.475	-2.59157986111110	1.11657986111112
33	112.2	113.334461805556	114.870833333333	-1.53637152777778	-1.13446180555553
34	113.7	112.982378472222	115.0625	-2.08012152777778	0.71762152777778
35	113.6	113.324045138889	114.908333333333	-1.58428819444444	0.275954861111117
36	115.8	116.295920138889	114.708333333333	1.58758680555556	-0.495920138888877
37	117.9	116.751128472222	114.7	2.05112847222222	1.1488715277778
38	120.1	117.452170138889	114.795833333333	2.65633680555555	2.64782986111113
39	118.8	116.518836805556	115.029166666667	1.48967013888889	2.28116319444446
40	114.7	116.498003472222	115.233333333333	1.26467013888890	-1.79800347222219
41	110.9	115.432378472222	115.354166666667	0.0782118055555608	-4.53237847222219
42	112.9	115.773003472222	115.629166666667	0.143836805555554	-2.87300347222221
43	113.3	114.525086805556	116.004166666667	-1.47907986111112	-1.22508680555555
44	114.3	113.704253472222	116.295833333333	-2.59157986111110	0.595746527777777
45	116.5	115.034461805556	116.570833333333	-1.53637152777778	1.46553819444445
46	114.3	115.219878472222	117.3	-2.08012152777778	-0.919878472222194
47	115.9	117.099045138889	118.683333333333	-1.58428819444444	-1.19904513888886
48	120.1	122.025086805556	120.4375	1.58758680555556	-1.92508680555555
49	122.6	124.309461805556	122.258333333333	2.05112847222222	-1.70946180555555
50	122.4	126.477170138889	123.820833333333	2.65633680555555	-4.07717013888887
51	123.1	126.568836805556	125.079166666667	1.48967013888889	-3.46883680555555
52	127.9	127.702170138889	126.4375	1.26467013888890	0.197829861111103
53	130.9	128.224045138889	128.145833333333	0.0782118055555608	2.67595486111108
54	135	130.323003472222	130.179166666667	0.143836805555554	4.67699652777776
55	134.9	130.900086805556	132.379166666667	-1.47907986111112	3.99991319444447
56	130.2	132.045920138889	134.6375	-2.59157986111110	-1.84592013888886
57	130.8	135.651128472222	137.1875	-1.53637152777778	-4.8511284722222
58	132.6	137.799045138889	139.879166666667	-2.08012152777778	-5.19904513888889
59	138.6	140.657378472222	142.241666666667	-1.58428819444444	-2.05737847222224
60	146.2	145.941753472222	144.354166666667	1.58758680555556	0.258246527777771
61	149.3	148.413628472222	146.3625	2.05112847222222	0.886371527777811
62	149.9	151.127170138889	148.470833333333	2.65633680555555	-1.22717013888888
63	156.8	152.277170138889	150.7875	1.48967013888889	4.52282986111109
64	158.8	154.398003472222	153.133333333333	1.26467013888890	4.40199652777775
65	156.7	155.336545138889	155.258333333333	0.0782118055555608	1.36345486111111
66	159.9	156.989670138889	156.845833333333	0.143836805555554	2.91032986111111
67	158.2	NA	NA	-1.47907986111112	NA
68	157.5	NA	NA	-2.59157986111110	NA
69	159.1	NA	NA	-1.53637152777778	NA
70	160.6	NA	NA	-2.08012152777778	NA
71	161.6	NA	NA	-1.58428819444444	NA
72	161.3	NA	NA	1.58758680555556	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 79.2 & NA & NA & 2.05112847222222 & NA \tabularnewline
2 & 81.5 & NA & NA & 2.65633680555555 & NA \tabularnewline
3 & 81.5 & NA & NA & 1.48967013888889 & NA \tabularnewline
4 & 82 & NA & NA & 1.26467013888890 & NA \tabularnewline
5 & 85.8 & NA & NA & 0.0782118055555608 & NA \tabularnewline
6 & 88.2 & NA & NA & 0.143836805555554 & NA \tabularnewline
7 & 88 & 85.9584201388889 & 87.4375 & -1.47907986111112 & 2.04157986111112 \tabularnewline
8 & 88.8 & 86.4667534722222 & 89.0583333333333 & -2.59157986111110 & 2.33324652777777 \tabularnewline
9 & 89 & 89.2302951388889 & 90.7666666666667 & -1.53637152777778 & -0.230295138888863 \tabularnewline
10 & 90.4 & 90.4490451388889 & 92.5291666666667 & -2.08012152777778 & -0.0490451388888715 \tabularnewline
11 & 90.9 & 92.5823784722222 & 94.1666666666667 & -1.58428819444444 & -1.68237847222221 \tabularnewline
12 & 94.6 & 97.0834201388889 & 95.4958333333333 & 1.58758680555556 & -2.48342013888890 \tabularnewline
13 & 97.9 & 98.7011284722222 & 96.65 & 2.05112847222222 & -0.801128472222217 \tabularnewline
14 & 101.7 & 100.518836805556 & 97.8625 & 2.65633680555555 & 1.18116319444445 \tabularnewline
15 & 102.3 & 100.906336805556 & 99.4166666666667 & 1.48967013888889 & 1.39366319444446 \tabularnewline
16 & 103.5 & 102.493836805556 & 101.229166666667 & 1.26467013888890 & 1.00616319444445 \tabularnewline
17 & 103.6 & 103.053211805556 & 102.975 & 0.0782118055555608 & 0.546788194444474 \tabularnewline
18 & 102.3 & 104.785503472222 & 104.641666666667 & 0.143836805555554 & -2.48550347222221 \tabularnewline
19 & 101.6 & 104.700086805556 & 106.179166666667 & -1.47907986111112 & -3.10008680555555 \tabularnewline
20 & 104.3 & 104.866753472222 & 107.458333333333 & -2.59157986111110 & -0.566753472222231 \tabularnewline
21 & 110.8 & 106.980295138889 & 108.516666666667 & -1.53637152777778 & 3.81970486111112 \tabularnewline
22 & 112.1 & 107.399045138889 & 109.479166666667 & -2.08012152777778 & 4.70095486111113 \tabularnewline
23 & 111.1 & 108.819878472222 & 110.404166666667 & -1.58428819444444 & 2.28012152777779 \tabularnewline
24 & 114.4 & 112.937586805556 & 111.35 & 1.58758680555556 & 1.46241319444445 \tabularnewline
25 & 115 & 114.338628472222 & 112.2875 & 2.05112847222222 & 0.661371527777789 \tabularnewline
26 & 115.3 & 115.752170138889 & 113.095833333333 & 2.65633680555555 & -0.452170138888903 \tabularnewline
27 & 114.1 & 115.006336805556 & 113.516666666667 & 1.48967013888889 & -0.906336805555526 \tabularnewline
28 & 114.8 & 114.906336805556 & 113.641666666667 & 1.26467013888890 & -0.106336805555529 \tabularnewline
29 & 114.5 & 113.890711805556 & 113.8125 & 0.0782118055555608 & 0.609288194444474 \tabularnewline
30 & 114.1 & 114.118836805556 & 113.975 & 0.143836805555554 & -0.0188368055555372 \tabularnewline
31 & 112.3 & 112.675086805556 & 114.154166666667 & -1.47907986111112 & -0.375086805555554 \tabularnewline
32 & 113 & 111.883420138889 & 114.475 & -2.59157986111110 & 1.11657986111112 \tabularnewline
33 & 112.2 & 113.334461805556 & 114.870833333333 & -1.53637152777778 & -1.13446180555553 \tabularnewline
34 & 113.7 & 112.982378472222 & 115.0625 & -2.08012152777778 & 0.71762152777778 \tabularnewline
35 & 113.6 & 113.324045138889 & 114.908333333333 & -1.58428819444444 & 0.275954861111117 \tabularnewline
36 & 115.8 & 116.295920138889 & 114.708333333333 & 1.58758680555556 & -0.495920138888877 \tabularnewline
37 & 117.9 & 116.751128472222 & 114.7 & 2.05112847222222 & 1.1488715277778 \tabularnewline
38 & 120.1 & 117.452170138889 & 114.795833333333 & 2.65633680555555 & 2.64782986111113 \tabularnewline
39 & 118.8 & 116.518836805556 & 115.029166666667 & 1.48967013888889 & 2.28116319444446 \tabularnewline
40 & 114.7 & 116.498003472222 & 115.233333333333 & 1.26467013888890 & -1.79800347222219 \tabularnewline
41 & 110.9 & 115.432378472222 & 115.354166666667 & 0.0782118055555608 & -4.53237847222219 \tabularnewline
42 & 112.9 & 115.773003472222 & 115.629166666667 & 0.143836805555554 & -2.87300347222221 \tabularnewline
43 & 113.3 & 114.525086805556 & 116.004166666667 & -1.47907986111112 & -1.22508680555555 \tabularnewline
44 & 114.3 & 113.704253472222 & 116.295833333333 & -2.59157986111110 & 0.595746527777777 \tabularnewline
45 & 116.5 & 115.034461805556 & 116.570833333333 & -1.53637152777778 & 1.46553819444445 \tabularnewline
46 & 114.3 & 115.219878472222 & 117.3 & -2.08012152777778 & -0.919878472222194 \tabularnewline
47 & 115.9 & 117.099045138889 & 118.683333333333 & -1.58428819444444 & -1.19904513888886 \tabularnewline
48 & 120.1 & 122.025086805556 & 120.4375 & 1.58758680555556 & -1.92508680555555 \tabularnewline
49 & 122.6 & 124.309461805556 & 122.258333333333 & 2.05112847222222 & -1.70946180555555 \tabularnewline
50 & 122.4 & 126.477170138889 & 123.820833333333 & 2.65633680555555 & -4.07717013888887 \tabularnewline
51 & 123.1 & 126.568836805556 & 125.079166666667 & 1.48967013888889 & -3.46883680555555 \tabularnewline
52 & 127.9 & 127.702170138889 & 126.4375 & 1.26467013888890 & 0.197829861111103 \tabularnewline
53 & 130.9 & 128.224045138889 & 128.145833333333 & 0.0782118055555608 & 2.67595486111108 \tabularnewline
54 & 135 & 130.323003472222 & 130.179166666667 & 0.143836805555554 & 4.67699652777776 \tabularnewline
55 & 134.9 & 130.900086805556 & 132.379166666667 & -1.47907986111112 & 3.99991319444447 \tabularnewline
56 & 130.2 & 132.045920138889 & 134.6375 & -2.59157986111110 & -1.84592013888886 \tabularnewline
57 & 130.8 & 135.651128472222 & 137.1875 & -1.53637152777778 & -4.8511284722222 \tabularnewline
58 & 132.6 & 137.799045138889 & 139.879166666667 & -2.08012152777778 & -5.19904513888889 \tabularnewline
59 & 138.6 & 140.657378472222 & 142.241666666667 & -1.58428819444444 & -2.05737847222224 \tabularnewline
60 & 146.2 & 145.941753472222 & 144.354166666667 & 1.58758680555556 & 0.258246527777771 \tabularnewline
61 & 149.3 & 148.413628472222 & 146.3625 & 2.05112847222222 & 0.886371527777811 \tabularnewline
62 & 149.9 & 151.127170138889 & 148.470833333333 & 2.65633680555555 & -1.22717013888888 \tabularnewline
63 & 156.8 & 152.277170138889 & 150.7875 & 1.48967013888889 & 4.52282986111109 \tabularnewline
64 & 158.8 & 154.398003472222 & 153.133333333333 & 1.26467013888890 & 4.40199652777775 \tabularnewline
65 & 156.7 & 155.336545138889 & 155.258333333333 & 0.0782118055555608 & 1.36345486111111 \tabularnewline
66 & 159.9 & 156.989670138889 & 156.845833333333 & 0.143836805555554 & 2.91032986111111 \tabularnewline
67 & 158.2 & NA & NA & -1.47907986111112 & NA \tabularnewline
68 & 157.5 & NA & NA & -2.59157986111110 & NA \tabularnewline
69 & 159.1 & NA & NA & -1.53637152777778 & NA \tabularnewline
70 & 160.6 & NA & NA & -2.08012152777778 & NA \tabularnewline
71 & 161.6 & NA & NA & -1.58428819444444 & NA \tabularnewline
72 & 161.3 & NA & NA & 1.58758680555556 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13088&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]79.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.05112847222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]81.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.65633680555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]81.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.48967013888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.26467013888890[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]85.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0782118055555608[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]88.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.143836805555554[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]88[/C][C]85.9584201388889[/C][C]87.4375[/C][C]-1.47907986111112[/C][C]2.04157986111112[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]88.8[/C][C]86.4667534722222[/C][C]89.0583333333333[/C][C]-2.59157986111110[/C][C]2.33324652777777[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]89[/C][C]89.2302951388889[/C][C]90.7666666666667[/C][C]-1.53637152777778[/C][C]-0.230295138888863[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]90.4[/C][C]90.4490451388889[/C][C]92.5291666666667[/C][C]-2.08012152777778[/C][C]-0.0490451388888715[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]90.9[/C][C]92.5823784722222[/C][C]94.1666666666667[/C][C]-1.58428819444444[/C][C]-1.68237847222221[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]94.6[/C][C]97.0834201388889[/C][C]95.4958333333333[/C][C]1.58758680555556[/C][C]-2.48342013888890[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]97.9[/C][C]98.7011284722222[/C][C]96.65[/C][C]2.05112847222222[/C][C]-0.801128472222217[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]101.7[/C][C]100.518836805556[/C][C]97.8625[/C][C]2.65633680555555[/C][C]1.18116319444445[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]102.3[/C][C]100.906336805556[/C][C]99.4166666666667[/C][C]1.48967013888889[/C][C]1.39366319444446[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]103.5[/C][C]102.493836805556[/C][C]101.229166666667[/C][C]1.26467013888890[/C][C]1.00616319444445[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]103.6[/C][C]103.053211805556[/C][C]102.975[/C][C]0.0782118055555608[/C][C]0.546788194444474[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]102.3[/C][C]104.785503472222[/C][C]104.641666666667[/C][C]0.143836805555554[/C][C]-2.48550347222221[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]101.6[/C][C]104.700086805556[/C][C]106.179166666667[/C][C]-1.47907986111112[/C][C]-3.10008680555555[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]104.3[/C][C]104.866753472222[/C][C]107.458333333333[/C][C]-2.59157986111110[/C][C]-0.566753472222231[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]110.8[/C][C]106.980295138889[/C][C]108.516666666667[/C][C]-1.53637152777778[/C][C]3.81970486111112[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]112.1[/C][C]107.399045138889[/C][C]109.479166666667[/C][C]-2.08012152777778[/C][C]4.70095486111113[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]111.1[/C][C]108.819878472222[/C][C]110.404166666667[/C][C]-1.58428819444444[/C][C]2.28012152777779[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]114.4[/C][C]112.937586805556[/C][C]111.35[/C][C]1.58758680555556[/C][C]1.46241319444445[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]115[/C][C]114.338628472222[/C][C]112.2875[/C][C]2.05112847222222[/C][C]0.661371527777789[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]115.3[/C][C]115.752170138889[/C][C]113.095833333333[/C][C]2.65633680555555[/C][C]-0.452170138888903[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]114.1[/C][C]115.006336805556[/C][C]113.516666666667[/C][C]1.48967013888889[/C][C]-0.906336805555526[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]114.8[/C][C]114.906336805556[/C][C]113.641666666667[/C][C]1.26467013888890[/C][C]-0.106336805555529[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]114.5[/C][C]113.890711805556[/C][C]113.8125[/C][C]0.0782118055555608[/C][C]0.609288194444474[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]114.1[/C][C]114.118836805556[/C][C]113.975[/C][C]0.143836805555554[/C][C]-0.0188368055555372[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]112.3[/C][C]112.675086805556[/C][C]114.154166666667[/C][C]-1.47907986111112[/C][C]-0.375086805555554[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]113[/C][C]111.883420138889[/C][C]114.475[/C][C]-2.59157986111110[/C][C]1.11657986111112[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]112.2[/C][C]113.334461805556[/C][C]114.870833333333[/C][C]-1.53637152777778[/C][C]-1.13446180555553[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]113.7[/C][C]112.982378472222[/C][C]115.0625[/C][C]-2.08012152777778[/C][C]0.71762152777778[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]113.6[/C][C]113.324045138889[/C][C]114.908333333333[/C][C]-1.58428819444444[/C][C]0.275954861111117[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]115.8[/C][C]116.295920138889[/C][C]114.708333333333[/C][C]1.58758680555556[/C][C]-0.495920138888877[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]117.9[/C][C]116.751128472222[/C][C]114.7[/C][C]2.05112847222222[/C][C]1.1488715277778[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]120.1[/C][C]117.452170138889[/C][C]114.795833333333[/C][C]2.65633680555555[/C][C]2.64782986111113[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]118.8[/C][C]116.518836805556[/C][C]115.029166666667[/C][C]1.48967013888889[/C][C]2.28116319444446[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]114.7[/C][C]116.498003472222[/C][C]115.233333333333[/C][C]1.26467013888890[/C][C]-1.79800347222219[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]110.9[/C][C]115.432378472222[/C][C]115.354166666667[/C][C]0.0782118055555608[/C][C]-4.53237847222219[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]112.9[/C][C]115.773003472222[/C][C]115.629166666667[/C][C]0.143836805555554[/C][C]-2.87300347222221[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]113.3[/C][C]114.525086805556[/C][C]116.004166666667[/C][C]-1.47907986111112[/C][C]-1.22508680555555[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]114.3[/C][C]113.704253472222[/C][C]116.295833333333[/C][C]-2.59157986111110[/C][C]0.595746527777777[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]116.5[/C][C]115.034461805556[/C][C]116.570833333333[/C][C]-1.53637152777778[/C][C]1.46553819444445[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]114.3[/C][C]115.219878472222[/C][C]117.3[/C][C]-2.08012152777778[/C][C]-0.919878472222194[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]115.9[/C][C]117.099045138889[/C][C]118.683333333333[/C][C]-1.58428819444444[/C][C]-1.19904513888886[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]120.1[/C][C]122.025086805556[/C][C]120.4375[/C][C]1.58758680555556[/C][C]-1.92508680555555[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]122.6[/C][C]124.309461805556[/C][C]122.258333333333[/C][C]2.05112847222222[/C][C]-1.70946180555555[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]122.4[/C][C]126.477170138889[/C][C]123.820833333333[/C][C]2.65633680555555[/C][C]-4.07717013888887[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]123.1[/C][C]126.568836805556[/C][C]125.079166666667[/C][C]1.48967013888889[/C][C]-3.46883680555555[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]127.9[/C][C]127.702170138889[/C][C]126.4375[/C][C]1.26467013888890[/C][C]0.197829861111103[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]130.9[/C][C]128.224045138889[/C][C]128.145833333333[/C][C]0.0782118055555608[/C][C]2.67595486111108[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]135[/C][C]130.323003472222[/C][C]130.179166666667[/C][C]0.143836805555554[/C][C]4.67699652777776[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]134.9[/C][C]130.900086805556[/C][C]132.379166666667[/C][C]-1.47907986111112[/C][C]3.99991319444447[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]130.2[/C][C]132.045920138889[/C][C]134.6375[/C][C]-2.59157986111110[/C][C]-1.84592013888886[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]130.8[/C][C]135.651128472222[/C][C]137.1875[/C][C]-1.53637152777778[/C][C]-4.8511284722222[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]132.6[/C][C]137.799045138889[/C][C]139.879166666667[/C][C]-2.08012152777778[/C][C]-5.19904513888889[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]138.6[/C][C]140.657378472222[/C][C]142.241666666667[/C][C]-1.58428819444444[/C][C]-2.05737847222224[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]146.2[/C][C]145.941753472222[/C][C]144.354166666667[/C][C]1.58758680555556[/C][C]0.258246527777771[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]149.3[/C][C]148.413628472222[/C][C]146.3625[/C][C]2.05112847222222[/C][C]0.886371527777811[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]149.9[/C][C]151.127170138889[/C][C]148.470833333333[/C][C]2.65633680555555[/C][C]-1.22717013888888[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]156.8[/C][C]152.277170138889[/C][C]150.7875[/C][C]1.48967013888889[/C][C]4.52282986111109[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]158.8[/C][C]154.398003472222[/C][C]153.133333333333[/C][C]1.26467013888890[/C][C]4.40199652777775[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]156.7[/C][C]155.336545138889[/C][C]155.258333333333[/C][C]0.0782118055555608[/C][C]1.36345486111111[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]159.9[/C][C]156.989670138889[/C][C]156.845833333333[/C][C]0.143836805555554[/C][C]2.91032986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]158.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.47907986111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]157.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.59157986111110[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]159.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.53637152777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]160.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.08012152777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]161.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.58428819444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]161.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.58758680555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13088&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13088&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	79.2	NA	NA	2.05112847222222	NA
2	81.5	NA	NA	2.65633680555555	NA
3	81.5	NA	NA	1.48967013888889	NA
4	82	NA	NA	1.26467013888890	NA
5	85.8	NA	NA	0.0782118055555608	NA
6	88.2	NA	NA	0.143836805555554	NA
7	88	85.9584201388889	87.4375	-1.47907986111112	2.04157986111112
8	88.8	86.4667534722222	89.0583333333333	-2.59157986111110	2.33324652777777
9	89	89.2302951388889	90.7666666666667	-1.53637152777778	-0.230295138888863
10	90.4	90.4490451388889	92.5291666666667	-2.08012152777778	-0.0490451388888715
11	90.9	92.5823784722222	94.1666666666667	-1.58428819444444	-1.68237847222221
12	94.6	97.0834201388889	95.4958333333333	1.58758680555556	-2.48342013888890
13	97.9	98.7011284722222	96.65	2.05112847222222	-0.801128472222217
14	101.7	100.518836805556	97.8625	2.65633680555555	1.18116319444445
15	102.3	100.906336805556	99.4166666666667	1.48967013888889	1.39366319444446
16	103.5	102.493836805556	101.229166666667	1.26467013888890	1.00616319444445
17	103.6	103.053211805556	102.975	0.0782118055555608	0.546788194444474
18	102.3	104.785503472222	104.641666666667	0.143836805555554	-2.48550347222221
19	101.6	104.700086805556	106.179166666667	-1.47907986111112	-3.10008680555555
20	104.3	104.866753472222	107.458333333333	-2.59157986111110	-0.566753472222231
21	110.8	106.980295138889	108.516666666667	-1.53637152777778	3.81970486111112
22	112.1	107.399045138889	109.479166666667	-2.08012152777778	4.70095486111113
23	111.1	108.819878472222	110.404166666667	-1.58428819444444	2.28012152777779
24	114.4	112.937586805556	111.35	1.58758680555556	1.46241319444445
25	115	114.338628472222	112.2875	2.05112847222222	0.661371527777789
26	115.3	115.752170138889	113.095833333333	2.65633680555555	-0.452170138888903
27	114.1	115.006336805556	113.516666666667	1.48967013888889	-0.906336805555526
28	114.8	114.906336805556	113.641666666667	1.26467013888890	-0.106336805555529
29	114.5	113.890711805556	113.8125	0.0782118055555608	0.609288194444474
30	114.1	114.118836805556	113.975	0.143836805555554	-0.0188368055555372
31	112.3	112.675086805556	114.154166666667	-1.47907986111112	-0.375086805555554
32	113	111.883420138889	114.475	-2.59157986111110	1.11657986111112
33	112.2	113.334461805556	114.870833333333	-1.53637152777778	-1.13446180555553
34	113.7	112.982378472222	115.0625	-2.08012152777778	0.71762152777778
35	113.6	113.324045138889	114.908333333333	-1.58428819444444	0.275954861111117
36	115.8	116.295920138889	114.708333333333	1.58758680555556	-0.495920138888877
37	117.9	116.751128472222	114.7	2.05112847222222	1.1488715277778
38	120.1	117.452170138889	114.795833333333	2.65633680555555	2.64782986111113
39	118.8	116.518836805556	115.029166666667	1.48967013888889	2.28116319444446
40	114.7	116.498003472222	115.233333333333	1.26467013888890	-1.79800347222219
41	110.9	115.432378472222	115.354166666667	0.0782118055555608	-4.53237847222219
42	112.9	115.773003472222	115.629166666667	0.143836805555554	-2.87300347222221
43	113.3	114.525086805556	116.004166666667	-1.47907986111112	-1.22508680555555
44	114.3	113.704253472222	116.295833333333	-2.59157986111110	0.595746527777777
45	116.5	115.034461805556	116.570833333333	-1.53637152777778	1.46553819444445
46	114.3	115.219878472222	117.3	-2.08012152777778	-0.919878472222194
47	115.9	117.099045138889	118.683333333333	-1.58428819444444	-1.19904513888886
48	120.1	122.025086805556	120.4375	1.58758680555556	-1.92508680555555
49	122.6	124.309461805556	122.258333333333	2.05112847222222	-1.70946180555555
50	122.4	126.477170138889	123.820833333333	2.65633680555555	-4.07717013888887
51	123.1	126.568836805556	125.079166666667	1.48967013888889	-3.46883680555555
52	127.9	127.702170138889	126.4375	1.26467013888890	0.197829861111103
53	130.9	128.224045138889	128.145833333333	0.0782118055555608	2.67595486111108
54	135	130.323003472222	130.179166666667	0.143836805555554	4.67699652777776
55	134.9	130.900086805556	132.379166666667	-1.47907986111112	3.99991319444447
56	130.2	132.045920138889	134.6375	-2.59157986111110	-1.84592013888886
57	130.8	135.651128472222	137.1875	-1.53637152777778	-4.8511284722222
58	132.6	137.799045138889	139.879166666667	-2.08012152777778	-5.19904513888889
59	138.6	140.657378472222	142.241666666667	-1.58428819444444	-2.05737847222224
60	146.2	145.941753472222	144.354166666667	1.58758680555556	0.258246527777771
61	149.3	148.413628472222	146.3625	2.05112847222222	0.886371527777811
62	149.9	151.127170138889	148.470833333333	2.65633680555555	-1.22717013888888
63	156.8	152.277170138889	150.7875	1.48967013888889	4.52282986111109
64	158.8	154.398003472222	153.133333333333	1.26467013888890	4.40199652777775
65	156.7	155.336545138889	155.258333333333	0.0782118055555608	1.36345486111111
66	159.9	156.989670138889	156.845833333333	0.143836805555554	2.91032986111111
67	158.2	NA	NA	-1.47907986111112	NA
68	157.5	NA	NA	-2.59157986111110	NA
69	159.1	NA	NA	-1.53637152777778	NA
70	160.6	NA	NA	-2.08012152777778	NA
71	161.6	NA	NA	-1.58428819444444	NA
72	161.3	NA	NA	1.58758680555556	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