Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

decompositie van additieve tijdsreeks - prijsindex van ijzererts - Karen De...

Author

*Unverified author*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Sat, 24 May 2008 10:16:31 -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/t1211646321x1wd0wm9lta052y.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 00:16:12 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13091, Retrieved Tue, 14 May 2024 00:16:12 +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

190

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

-       [Classical Decomposition] [decompositie van ...] [2008-05-24 16:16:31] [e1b1b3318b3a8a01c97d416cfdcee2a5] [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	3 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13091&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]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13091&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13091&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	3 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	229.7	NA	NA	-7.76536458333334	NA
2	231.5	NA	NA	-3.56536458333334	NA
3	226.4	NA	NA	-4.63932291666668	NA
4	242.1	NA	NA	-3.58098958333333	NA
5	228.3	NA	NA	-1.42057291666665	NA
6	209.9	NA	NA	-1.99765625	NA
7	209.3	224.82421875	228.041666666667	-3.21744791666667	-15.52421875
8	220.8	225.112760416667	224.270833333333	0.84192708333333	-4.31276041666666
9	239.6	225.535677083333	220.4	5.13567708333333	14.0643229166666
10	241.1	223.919010416667	215.220833333333	8.69817708333334	17.1809895833333
11	241.9	217.11796875	209.8	7.31796875	24.78203125
12	240.8	209.46796875	205.275	4.19296875	31.33203125
13	179.9	192.84296875	200.608333333333	-7.76536458333334	-12.9429687500000
14	190.8	191.709635416667	195.275	-3.56536458333334	-0.909635416666646
15	174.2	184.731510416667	189.370833333333	-4.63932291666668	-10.5315104166667
16	170	179.860677083333	183.441666666667	-3.58098958333333	-9.86067708333334
17	170.3	175.95859375	177.379166666667	-1.42057291666665	-5.65859374999999
18	159.3	168.323177083333	170.320833333333	-1.99765625	-9.0231770833333
19	147.9	161.153385416667	164.370833333333	-3.21744791666667	-13.2533854166667
20	154.2	160.304427083333	159.4625	0.84192708333333	-6.10442708333332
21	164.5	159.798177083333	154.6625	5.13567708333333	4.70182291666671
22	173.9	159.269010416667	150.570833333333	8.69817708333334	14.6309895833333
23	163.6	153.64296875	146.325	7.31796875	9.95703125
24	149.7	146.43046875	142.2375	4.19296875	3.26953125
25	128.2	131.147135416667	138.9125	-7.76536458333334	-2.94713541666667
26	124.7	132.438802083333	136.004166666667	-3.56536458333334	-7.73880208333335
27	125.1	128.110677083333	132.75	-4.63932291666668	-3.01067708333332
28	120.9	125.219010416667	128.8	-3.58098958333333	-4.31901041666664
29	117.5	123.40859375	124.829166666667	-1.42057291666665	-5.90859375
30	114	119.606510416667	121.604166666667	-1.99765625	-5.60651041666667
31	113.4	116.028385416667	119.245833333333	-3.21744791666667	-2.62838541666666
32	118.9	118.33359375	117.491666666667	0.84192708333333	0.56640625
33	121.7	120.956510416667	115.820833333333	5.13567708333333	0.743489583333329
34	121.9	123.00234375	114.304166666667	8.69817708333334	-1.10234374999999
35	120.3	120.434635416667	113.116666666667	7.31796875	-0.134635416666669
36	115.6	116.413802083333	112.220833333333	4.19296875	-0.813802083333343
37	105.7	103.688802083333	111.454166666667	-7.76536458333334	2.01119791666667
38	105.1	106.784635416667	110.35	-3.56536458333334	-1.68463541666667
39	104.6	104.056510416667	108.695833333333	-4.63932291666668	0.54348958333334
40	105	103.131510416667	106.7125	-3.58098958333333	1.86848958333334
41	104.9	103.23359375	104.654166666667	-1.42057291666665	1.66640625000001
42	105.1	100.76484375	102.7625	-1.99765625	4.33515625000001
43	103.9	98.33671875	101.554166666667	-3.21744791666667	5.56328125000003
44	101.9	101.75859375	100.916666666667	0.84192708333333	0.141406250000017
45	99	105.531510416667	100.395833333333	5.13567708333333	-6.53151041666669
46	97	108.65234375	99.9541666666667	8.69817708333334	-11.6523437500000
47	95.8	106.834635416667	99.5166666666667	7.31796875	-11.0346354166667
48	94.7	103.28046875	99.0875	4.19296875	-8.58046874999998
49	97.6	90.9096354166667	98.675	-7.76536458333334	6.69036458333333
50	97.9	94.75546875	98.3208333333333	-3.56536458333334	3.14453125000001
51	99.3	93.48984375	98.1291666666667	-4.63932291666668	5.81015625
52	99.7	94.57734375	98.1583333333333	-3.58098958333333	5.12265624999999
53	99.7	96.9877604166666	98.4083333333333	-1.42057291666665	2.71223958333336
54	100	96.8940104166667	98.8916666666667	-1.99765625	3.10598958333334
55	99.1	95.9700520833333	99.1875	-3.21744791666667	3.12994791666667
56	98.2	99.9919270833334	99.15	0.84192708333333	-1.79192708333335
57	98.1	104.20234375	99.0666666666667	5.13567708333333	-6.10234375
58	98.6	107.66484375	98.9666666666667	8.69817708333334	-9.06484375
59	100.2	106.176302083333	98.8583333333333	7.31796875	-5.97630208333334
60	101.9	102.963802083333	98.7708333333333	4.19296875	-1.06380208333333
61	97.5	91.0513020833333	98.8166666666667	-7.76536458333334	6.44869791666667
62	97.1	95.41796875	98.9833333333333	-3.56536458333334	1.68203124999999
63	98.1	94.5856770833333	99.225	-4.63932291666668	3.51432291666667
64	98.5	95.9356770833333	99.5166666666667	-3.58098958333333	2.56432291666667
65	98.3	98.3627604166667	99.7833333333333	-1.42057291666665	-0.0627604166666629
66	99.3	97.9606770833333	99.9583333333333	-1.99765625	1.33932291666667
67	100.9	NA	NA	-3.21744791666667	NA
68	100.4	NA	NA	0.84192708333333	NA
69	101.7	NA	NA	5.13567708333333	NA
70	102	NA	NA	8.69817708333334	NA
71	103.2	NA	NA	7.31796875	NA
72	103.1	NA	NA	4.19296875	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 229.7 & NA & NA & -7.76536458333334 & NA \tabularnewline
2 & 231.5 & NA & NA & -3.56536458333334 & NA \tabularnewline
3 & 226.4 & NA & NA & -4.63932291666668 & NA \tabularnewline
4 & 242.1 & NA & NA & -3.58098958333333 & NA \tabularnewline
5 & 228.3 & NA & NA & -1.42057291666665 & NA \tabularnewline
6 & 209.9 & NA & NA & -1.99765625 & NA \tabularnewline
7 & 209.3 & 224.82421875 & 228.041666666667 & -3.21744791666667 & -15.52421875 \tabularnewline
8 & 220.8 & 225.112760416667 & 224.270833333333 & 0.84192708333333 & -4.31276041666666 \tabularnewline
9 & 239.6 & 225.535677083333 & 220.4 & 5.13567708333333 & 14.0643229166666 \tabularnewline
10 & 241.1 & 223.919010416667 & 215.220833333333 & 8.69817708333334 & 17.1809895833333 \tabularnewline
11 & 241.9 & 217.11796875 & 209.8 & 7.31796875 & 24.78203125 \tabularnewline
12 & 240.8 & 209.46796875 & 205.275 & 4.19296875 & 31.33203125 \tabularnewline
13 & 179.9 & 192.84296875 & 200.608333333333 & -7.76536458333334 & -12.9429687500000 \tabularnewline
14 & 190.8 & 191.709635416667 & 195.275 & -3.56536458333334 & -0.909635416666646 \tabularnewline
15 & 174.2 & 184.731510416667 & 189.370833333333 & -4.63932291666668 & -10.5315104166667 \tabularnewline
16 & 170 & 179.860677083333 & 183.441666666667 & -3.58098958333333 & -9.86067708333334 \tabularnewline
17 & 170.3 & 175.95859375 & 177.379166666667 & -1.42057291666665 & -5.65859374999999 \tabularnewline
18 & 159.3 & 168.323177083333 & 170.320833333333 & -1.99765625 & -9.0231770833333 \tabularnewline
19 & 147.9 & 161.153385416667 & 164.370833333333 & -3.21744791666667 & -13.2533854166667 \tabularnewline
20 & 154.2 & 160.304427083333 & 159.4625 & 0.84192708333333 & -6.10442708333332 \tabularnewline
21 & 164.5 & 159.798177083333 & 154.6625 & 5.13567708333333 & 4.70182291666671 \tabularnewline
22 & 173.9 & 159.269010416667 & 150.570833333333 & 8.69817708333334 & 14.6309895833333 \tabularnewline
23 & 163.6 & 153.64296875 & 146.325 & 7.31796875 & 9.95703125 \tabularnewline
24 & 149.7 & 146.43046875 & 142.2375 & 4.19296875 & 3.26953125 \tabularnewline
25 & 128.2 & 131.147135416667 & 138.9125 & -7.76536458333334 & -2.94713541666667 \tabularnewline
26 & 124.7 & 132.438802083333 & 136.004166666667 & -3.56536458333334 & -7.73880208333335 \tabularnewline
27 & 125.1 & 128.110677083333 & 132.75 & -4.63932291666668 & -3.01067708333332 \tabularnewline
28 & 120.9 & 125.219010416667 & 128.8 & -3.58098958333333 & -4.31901041666664 \tabularnewline
29 & 117.5 & 123.40859375 & 124.829166666667 & -1.42057291666665 & -5.90859375 \tabularnewline
30 & 114 & 119.606510416667 & 121.604166666667 & -1.99765625 & -5.60651041666667 \tabularnewline
31 & 113.4 & 116.028385416667 & 119.245833333333 & -3.21744791666667 & -2.62838541666666 \tabularnewline
32 & 118.9 & 118.33359375 & 117.491666666667 & 0.84192708333333 & 0.56640625 \tabularnewline
33 & 121.7 & 120.956510416667 & 115.820833333333 & 5.13567708333333 & 0.743489583333329 \tabularnewline
34 & 121.9 & 123.00234375 & 114.304166666667 & 8.69817708333334 & -1.10234374999999 \tabularnewline
35 & 120.3 & 120.434635416667 & 113.116666666667 & 7.31796875 & -0.134635416666669 \tabularnewline
36 & 115.6 & 116.413802083333 & 112.220833333333 & 4.19296875 & -0.813802083333343 \tabularnewline
37 & 105.7 & 103.688802083333 & 111.454166666667 & -7.76536458333334 & 2.01119791666667 \tabularnewline
38 & 105.1 & 106.784635416667 & 110.35 & -3.56536458333334 & -1.68463541666667 \tabularnewline
39 & 104.6 & 104.056510416667 & 108.695833333333 & -4.63932291666668 & 0.54348958333334 \tabularnewline
40 & 105 & 103.131510416667 & 106.7125 & -3.58098958333333 & 1.86848958333334 \tabularnewline
41 & 104.9 & 103.23359375 & 104.654166666667 & -1.42057291666665 & 1.66640625000001 \tabularnewline
42 & 105.1 & 100.76484375 & 102.7625 & -1.99765625 & 4.33515625000001 \tabularnewline
43 & 103.9 & 98.33671875 & 101.554166666667 & -3.21744791666667 & 5.56328125000003 \tabularnewline
44 & 101.9 & 101.75859375 & 100.916666666667 & 0.84192708333333 & 0.141406250000017 \tabularnewline
45 & 99 & 105.531510416667 & 100.395833333333 & 5.13567708333333 & -6.53151041666669 \tabularnewline
46 & 97 & 108.65234375 & 99.9541666666667 & 8.69817708333334 & -11.6523437500000 \tabularnewline
47 & 95.8 & 106.834635416667 & 99.5166666666667 & 7.31796875 & -11.0346354166667 \tabularnewline
48 & 94.7 & 103.28046875 & 99.0875 & 4.19296875 & -8.58046874999998 \tabularnewline
49 & 97.6 & 90.9096354166667 & 98.675 & -7.76536458333334 & 6.69036458333333 \tabularnewline
50 & 97.9 & 94.75546875 & 98.3208333333333 & -3.56536458333334 & 3.14453125000001 \tabularnewline
51 & 99.3 & 93.48984375 & 98.1291666666667 & -4.63932291666668 & 5.81015625 \tabularnewline
52 & 99.7 & 94.57734375 & 98.1583333333333 & -3.58098958333333 & 5.12265624999999 \tabularnewline
53 & 99.7 & 96.9877604166666 & 98.4083333333333 & -1.42057291666665 & 2.71223958333336 \tabularnewline
54 & 100 & 96.8940104166667 & 98.8916666666667 & -1.99765625 & 3.10598958333334 \tabularnewline
55 & 99.1 & 95.9700520833333 & 99.1875 & -3.21744791666667 & 3.12994791666667 \tabularnewline
56 & 98.2 & 99.9919270833334 & 99.15 & 0.84192708333333 & -1.79192708333335 \tabularnewline
57 & 98.1 & 104.20234375 & 99.0666666666667 & 5.13567708333333 & -6.10234375 \tabularnewline
58 & 98.6 & 107.66484375 & 98.9666666666667 & 8.69817708333334 & -9.06484375 \tabularnewline
59 & 100.2 & 106.176302083333 & 98.8583333333333 & 7.31796875 & -5.97630208333334 \tabularnewline
60 & 101.9 & 102.963802083333 & 98.7708333333333 & 4.19296875 & -1.06380208333333 \tabularnewline
61 & 97.5 & 91.0513020833333 & 98.8166666666667 & -7.76536458333334 & 6.44869791666667 \tabularnewline
62 & 97.1 & 95.41796875 & 98.9833333333333 & -3.56536458333334 & 1.68203124999999 \tabularnewline
63 & 98.1 & 94.5856770833333 & 99.225 & -4.63932291666668 & 3.51432291666667 \tabularnewline
64 & 98.5 & 95.9356770833333 & 99.5166666666667 & -3.58098958333333 & 2.56432291666667 \tabularnewline
65 & 98.3 & 98.3627604166667 & 99.7833333333333 & -1.42057291666665 & -0.0627604166666629 \tabularnewline
66 & 99.3 & 97.9606770833333 & 99.9583333333333 & -1.99765625 & 1.33932291666667 \tabularnewline
67 & 100.9 & NA & NA & -3.21744791666667 & NA \tabularnewline
68 & 100.4 & NA & NA & 0.84192708333333 & NA \tabularnewline
69 & 101.7 & NA & NA & 5.13567708333333 & NA \tabularnewline
70 & 102 & NA & NA & 8.69817708333334 & NA \tabularnewline
71 & 103.2 & NA & NA & 7.31796875 & NA \tabularnewline
72 & 103.1 & NA & NA & 4.19296875 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13091&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]229.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-7.76536458333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]231.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.56536458333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]226.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.63932291666668[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]242.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.58098958333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]228.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.42057291666665[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]209.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.99765625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]209.3[/C][C]224.82421875[/C][C]228.041666666667[/C][C]-3.21744791666667[/C][C]-15.52421875[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]220.8[/C][C]225.112760416667[/C][C]224.270833333333[/C][C]0.84192708333333[/C][C]-4.31276041666666[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]239.6[/C][C]225.535677083333[/C][C]220.4[/C][C]5.13567708333333[/C][C]14.0643229166666[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]241.1[/C][C]223.919010416667[/C][C]215.220833333333[/C][C]8.69817708333334[/C][C]17.1809895833333[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]241.9[/C][C]217.11796875[/C][C]209.8[/C][C]7.31796875[/C][C]24.78203125[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]240.8[/C][C]209.46796875[/C][C]205.275[/C][C]4.19296875[/C][C]31.33203125[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]179.9[/C][C]192.84296875[/C][C]200.608333333333[/C][C]-7.76536458333334[/C][C]-12.9429687500000[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]190.8[/C][C]191.709635416667[/C][C]195.275[/C][C]-3.56536458333334[/C][C]-0.909635416666646[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]174.2[/C][C]184.731510416667[/C][C]189.370833333333[/C][C]-4.63932291666668[/C][C]-10.5315104166667[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]170[/C][C]179.860677083333[/C][C]183.441666666667[/C][C]-3.58098958333333[/C][C]-9.86067708333334[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]170.3[/C][C]175.95859375[/C][C]177.379166666667[/C][C]-1.42057291666665[/C][C]-5.65859374999999[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]159.3[/C][C]168.323177083333[/C][C]170.320833333333[/C][C]-1.99765625[/C][C]-9.0231770833333[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]147.9[/C][C]161.153385416667[/C][C]164.370833333333[/C][C]-3.21744791666667[/C][C]-13.2533854166667[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]154.2[/C][C]160.304427083333[/C][C]159.4625[/C][C]0.84192708333333[/C][C]-6.10442708333332[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]164.5[/C][C]159.798177083333[/C][C]154.6625[/C][C]5.13567708333333[/C][C]4.70182291666671[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]173.9[/C][C]159.269010416667[/C][C]150.570833333333[/C][C]8.69817708333334[/C][C]14.6309895833333[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]163.6[/C][C]153.64296875[/C][C]146.325[/C][C]7.31796875[/C][C]9.95703125[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]149.7[/C][C]146.43046875[/C][C]142.2375[/C][C]4.19296875[/C][C]3.26953125[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]128.2[/C][C]131.147135416667[/C][C]138.9125[/C][C]-7.76536458333334[/C][C]-2.94713541666667[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]124.7[/C][C]132.438802083333[/C][C]136.004166666667[/C][C]-3.56536458333334[/C][C]-7.73880208333335[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]125.1[/C][C]128.110677083333[/C][C]132.75[/C][C]-4.63932291666668[/C][C]-3.01067708333332[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]120.9[/C][C]125.219010416667[/C][C]128.8[/C][C]-3.58098958333333[/C][C]-4.31901041666664[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]117.5[/C][C]123.40859375[/C][C]124.829166666667[/C][C]-1.42057291666665[/C][C]-5.90859375[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]114[/C][C]119.606510416667[/C][C]121.604166666667[/C][C]-1.99765625[/C][C]-5.60651041666667[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]113.4[/C][C]116.028385416667[/C][C]119.245833333333[/C][C]-3.21744791666667[/C][C]-2.62838541666666[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]118.9[/C][C]118.33359375[/C][C]117.491666666667[/C][C]0.84192708333333[/C][C]0.56640625[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]121.7[/C][C]120.956510416667[/C][C]115.820833333333[/C][C]5.13567708333333[/C][C]0.743489583333329[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]121.9[/C][C]123.00234375[/C][C]114.304166666667[/C][C]8.69817708333334[/C][C]-1.10234374999999[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]120.3[/C][C]120.434635416667[/C][C]113.116666666667[/C][C]7.31796875[/C][C]-0.134635416666669[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]115.6[/C][C]116.413802083333[/C][C]112.220833333333[/C][C]4.19296875[/C][C]-0.813802083333343[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]105.7[/C][C]103.688802083333[/C][C]111.454166666667[/C][C]-7.76536458333334[/C][C]2.01119791666667[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]105.1[/C][C]106.784635416667[/C][C]110.35[/C][C]-3.56536458333334[/C][C]-1.68463541666667[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]104.6[/C][C]104.056510416667[/C][C]108.695833333333[/C][C]-4.63932291666668[/C][C]0.54348958333334[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]105[/C][C]103.131510416667[/C][C]106.7125[/C][C]-3.58098958333333[/C][C]1.86848958333334[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]104.9[/C][C]103.23359375[/C][C]104.654166666667[/C][C]-1.42057291666665[/C][C]1.66640625000001[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]105.1[/C][C]100.76484375[/C][C]102.7625[/C][C]-1.99765625[/C][C]4.33515625000001[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]103.9[/C][C]98.33671875[/C][C]101.554166666667[/C][C]-3.21744791666667[/C][C]5.56328125000003[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]101.9[/C][C]101.75859375[/C][C]100.916666666667[/C][C]0.84192708333333[/C][C]0.141406250000017[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]99[/C][C]105.531510416667[/C][C]100.395833333333[/C][C]5.13567708333333[/C][C]-6.53151041666669[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]97[/C][C]108.65234375[/C][C]99.9541666666667[/C][C]8.69817708333334[/C][C]-11.6523437500000[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]95.8[/C][C]106.834635416667[/C][C]99.5166666666667[/C][C]7.31796875[/C][C]-11.0346354166667[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]94.7[/C][C]103.28046875[/C][C]99.0875[/C][C]4.19296875[/C][C]-8.58046874999998[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]97.6[/C][C]90.9096354166667[/C][C]98.675[/C][C]-7.76536458333334[/C][C]6.69036458333333[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]97.9[/C][C]94.75546875[/C][C]98.3208333333333[/C][C]-3.56536458333334[/C][C]3.14453125000001[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]99.3[/C][C]93.48984375[/C][C]98.1291666666667[/C][C]-4.63932291666668[/C][C]5.81015625[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]99.7[/C][C]94.57734375[/C][C]98.1583333333333[/C][C]-3.58098958333333[/C][C]5.12265624999999[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]99.7[/C][C]96.9877604166666[/C][C]98.4083333333333[/C][C]-1.42057291666665[/C][C]2.71223958333336[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]100[/C][C]96.8940104166667[/C][C]98.8916666666667[/C][C]-1.99765625[/C][C]3.10598958333334[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]99.1[/C][C]95.9700520833333[/C][C]99.1875[/C][C]-3.21744791666667[/C][C]3.12994791666667[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]98.2[/C][C]99.9919270833334[/C][C]99.15[/C][C]0.84192708333333[/C][C]-1.79192708333335[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]98.1[/C][C]104.20234375[/C][C]99.0666666666667[/C][C]5.13567708333333[/C][C]-6.10234375[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]98.6[/C][C]107.66484375[/C][C]98.9666666666667[/C][C]8.69817708333334[/C][C]-9.06484375[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]100.2[/C][C]106.176302083333[/C][C]98.8583333333333[/C][C]7.31796875[/C][C]-5.97630208333334[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]101.9[/C][C]102.963802083333[/C][C]98.7708333333333[/C][C]4.19296875[/C][C]-1.06380208333333[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]97.5[/C][C]91.0513020833333[/C][C]98.8166666666667[/C][C]-7.76536458333334[/C][C]6.44869791666667[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]97.1[/C][C]95.41796875[/C][C]98.9833333333333[/C][C]-3.56536458333334[/C][C]1.68203124999999[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]98.1[/C][C]94.5856770833333[/C][C]99.225[/C][C]-4.63932291666668[/C][C]3.51432291666667[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]98.5[/C][C]95.9356770833333[/C][C]99.5166666666667[/C][C]-3.58098958333333[/C][C]2.56432291666667[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]98.3[/C][C]98.3627604166667[/C][C]99.7833333333333[/C][C]-1.42057291666665[/C][C]-0.0627604166666629[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]99.3[/C][C]97.9606770833333[/C][C]99.9583333333333[/C][C]-1.99765625[/C][C]1.33932291666667[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]100.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.21744791666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]100.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.84192708333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]101.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.13567708333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]102[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]8.69817708333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]103.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]7.31796875[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]103.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]4.19296875[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13091&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13091&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	229.7	NA	NA	-7.76536458333334	NA
2	231.5	NA	NA	-3.56536458333334	NA
3	226.4	NA	NA	-4.63932291666668	NA
4	242.1	NA	NA	-3.58098958333333	NA
5	228.3	NA	NA	-1.42057291666665	NA
6	209.9	NA	NA	-1.99765625	NA
7	209.3	224.82421875	228.041666666667	-3.21744791666667	-15.52421875
8	220.8	225.112760416667	224.270833333333	0.84192708333333	-4.31276041666666
9	239.6	225.535677083333	220.4	5.13567708333333	14.0643229166666
10	241.1	223.919010416667	215.220833333333	8.69817708333334	17.1809895833333
11	241.9	217.11796875	209.8	7.31796875	24.78203125
12	240.8	209.46796875	205.275	4.19296875	31.33203125
13	179.9	192.84296875	200.608333333333	-7.76536458333334	-12.9429687500000
14	190.8	191.709635416667	195.275	-3.56536458333334	-0.909635416666646
15	174.2	184.731510416667	189.370833333333	-4.63932291666668	-10.5315104166667
16	170	179.860677083333	183.441666666667	-3.58098958333333	-9.86067708333334
17	170.3	175.95859375	177.379166666667	-1.42057291666665	-5.65859374999999
18	159.3	168.323177083333	170.320833333333	-1.99765625	-9.0231770833333
19	147.9	161.153385416667	164.370833333333	-3.21744791666667	-13.2533854166667
20	154.2	160.304427083333	159.4625	0.84192708333333	-6.10442708333332
21	164.5	159.798177083333	154.6625	5.13567708333333	4.70182291666671
22	173.9	159.269010416667	150.570833333333	8.69817708333334	14.6309895833333
23	163.6	153.64296875	146.325	7.31796875	9.95703125
24	149.7	146.43046875	142.2375	4.19296875	3.26953125
25	128.2	131.147135416667	138.9125	-7.76536458333334	-2.94713541666667
26	124.7	132.438802083333	136.004166666667	-3.56536458333334	-7.73880208333335
27	125.1	128.110677083333	132.75	-4.63932291666668	-3.01067708333332
28	120.9	125.219010416667	128.8	-3.58098958333333	-4.31901041666664
29	117.5	123.40859375	124.829166666667	-1.42057291666665	-5.90859375
30	114	119.606510416667	121.604166666667	-1.99765625	-5.60651041666667
31	113.4	116.028385416667	119.245833333333	-3.21744791666667	-2.62838541666666
32	118.9	118.33359375	117.491666666667	0.84192708333333	0.56640625
33	121.7	120.956510416667	115.820833333333	5.13567708333333	0.743489583333329
34	121.9	123.00234375	114.304166666667	8.69817708333334	-1.10234374999999
35	120.3	120.434635416667	113.116666666667	7.31796875	-0.134635416666669
36	115.6	116.413802083333	112.220833333333	4.19296875	-0.813802083333343
37	105.7	103.688802083333	111.454166666667	-7.76536458333334	2.01119791666667
38	105.1	106.784635416667	110.35	-3.56536458333334	-1.68463541666667
39	104.6	104.056510416667	108.695833333333	-4.63932291666668	0.54348958333334
40	105	103.131510416667	106.7125	-3.58098958333333	1.86848958333334
41	104.9	103.23359375	104.654166666667	-1.42057291666665	1.66640625000001
42	105.1	100.76484375	102.7625	-1.99765625	4.33515625000001
43	103.9	98.33671875	101.554166666667	-3.21744791666667	5.56328125000003
44	101.9	101.75859375	100.916666666667	0.84192708333333	0.141406250000017
45	99	105.531510416667	100.395833333333	5.13567708333333	-6.53151041666669
46	97	108.65234375	99.9541666666667	8.69817708333334	-11.6523437500000
47	95.8	106.834635416667	99.5166666666667	7.31796875	-11.0346354166667
48	94.7	103.28046875	99.0875	4.19296875	-8.58046874999998
49	97.6	90.9096354166667	98.675	-7.76536458333334	6.69036458333333
50	97.9	94.75546875	98.3208333333333	-3.56536458333334	3.14453125000001
51	99.3	93.48984375	98.1291666666667	-4.63932291666668	5.81015625
52	99.7	94.57734375	98.1583333333333	-3.58098958333333	5.12265624999999
53	99.7	96.9877604166666	98.4083333333333	-1.42057291666665	2.71223958333336
54	100	96.8940104166667	98.8916666666667	-1.99765625	3.10598958333334
55	99.1	95.9700520833333	99.1875	-3.21744791666667	3.12994791666667
56	98.2	99.9919270833334	99.15	0.84192708333333	-1.79192708333335
57	98.1	104.20234375	99.0666666666667	5.13567708333333	-6.10234375
58	98.6	107.66484375	98.9666666666667	8.69817708333334	-9.06484375
59	100.2	106.176302083333	98.8583333333333	7.31796875	-5.97630208333334
60	101.9	102.963802083333	98.7708333333333	4.19296875	-1.06380208333333
61	97.5	91.0513020833333	98.8166666666667	-7.76536458333334	6.44869791666667
62	97.1	95.41796875	98.9833333333333	-3.56536458333334	1.68203124999999
63	98.1	94.5856770833333	99.225	-4.63932291666668	3.51432291666667
64	98.5	95.9356770833333	99.5166666666667	-3.58098958333333	2.56432291666667
65	98.3	98.3627604166667	99.7833333333333	-1.42057291666665	-0.0627604166666629
66	99.3	97.9606770833333	99.9583333333333	-1.99765625	1.33932291666667
67	100.9	NA	NA	-3.21744791666667	NA
68	100.4	NA	NA	0.84192708333333	NA
69	101.7	NA	NA	5.13567708333333	NA
70	102	NA	NA	8.69817708333334	NA
71	103.2	NA	NA	7.31796875	NA
72	103.1	NA	NA	4.19296875	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

decompositie van additieve tijdsreeks - prijsindex van ijzererts - Karen De...

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code