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

Sun, 25 May 2008 04:35:22 -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/25/t1211711841zd9zss6s1r986gp.htm/, Retrieved Wed, 15 May 2024 22:21:21 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13106, Retrieved Wed, 15 May 2024 22:21:21 +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

191

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

-       [Classical Decomposition] [evolutie prijzen ...] [2008-05-25 10:35:22] [e120e668935a0d64689fc62dff0df290] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

2,9
2,9
2,9
2,9
2,9
2,9
2,9
2,9
2,95
2,96
2,96
2,96
2,96
2,96
2,96
2,96
2,96
2,96
2,96
2,96
3,04
3,04
3,04
3,04
3,04
3,04
3,04
3,04
3,04
3,03
3,03
3,03
3,15
3,15
3,15
3,15
3,15
3,15
3,15
3,15
3,15
3,15
3,15
3,15
3,26
3,26
3,27
3,27
3,27
3,27
3,27
3,27
3,27
3,27
3,27
3,27
3,32
3,32
3,32
3,32
3,32
3,32
3,32
3,32
3,32
3,32
3,32
3,33
3,41
3,42
3,42
3,42

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=13106&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=13106&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13106&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	2.9	NA	NA	0.0127343750000000	NA
2	2.9	NA	NA	0.00502604166666676	NA
3	2.9	NA	NA	-0.00268229166666667	NA
4	2.9	NA	NA	-0.0102864583333334	NA
5	2.9	NA	NA	-0.0177864583333334	NA
6	2.9	NA	NA	-0.0277864583333336	NA
7	2.9	2.88638020833333	2.92166666666667	-0.0352864583333335	0.0136197916666672
8	2.9	2.88388020833333	2.92666666666667	-0.0427864583333335	0.0161197916666671
9	2.95	2.97138020833333	2.93166666666667	0.0397135416666666	-0.0213802083333325
10	2.96	2.96888020833333	2.93666666666667	0.0322135416666668	-0.0088802083333328
11	2.96	2.96888020833333	2.94166666666667	0.0272135416666669	-0.00888020833333325
12	2.96	2.96638020833333	2.94666666666667	0.0197135416666671	-0.00638020833333286
13	2.96	2.96440104166667	2.95166666666667	0.0127343750000000	-0.00440104166666622
14	2.96	2.96169270833333	2.95666666666667	0.00502604166666676	-0.00169270833333224
15	2.96	2.960234375	2.96291666666667	-0.00268229166666667	-0.000234374999999343
16	2.96	2.95971354166667	2.97	-0.0102864583333334	0.000286458333333517
17	2.96	2.95888020833333	2.97666666666667	-0.0177864583333334	0.00111979166666698
18	2.96	2.955546875	2.98333333333333	-0.0277864583333336	0.00445312500000083
19	2.96	2.95471354166667	2.99	-0.0352864583333335	0.00528645833333385
20	2.96	2.95388020833333	2.99666666666667	-0.0427864583333335	0.00611979166666732
21	3.04	3.043046875	3.00333333333333	0.0397135416666666	-0.00304687499999945
22	3.04	3.04221354166667	3.01	0.0322135416666668	-0.00221354166666643
23	3.04	3.04388020833333	3.01666666666667	0.0272135416666669	-0.00388020833333336
24	3.04	3.04263020833333	3.02291666666667	0.0197135416666671	-0.00263020833333361
25	3.04	3.041484375	3.02875	0.0127343750000000	-0.00148437500000043
26	3.04	3.039609375	3.03458333333333	0.00502604166666676	0.000390624999999645
27	3.04	3.03940104166667	3.04208333333333	-0.00268229166666667	0.000598958333333677
28	3.04	3.04096354166667	3.05125	-0.0102864583333334	-0.000963541666666679
29	3.04	3.04263020833333	3.06041666666667	-0.0177864583333334	-0.00263020833333361
30	3.03	3.041796875	3.06958333333333	-0.0277864583333336	-0.0117968749999999
31	3.03	3.04346354166667	3.07875	-0.0352864583333335	-0.0134635416666664
32	3.03	3.04513020833333	3.08791666666667	-0.0427864583333335	-0.0151302083333333
33	3.15	3.136796875	3.09708333333333	0.0397135416666666	0.0132031250000004
34	3.15	3.13846354166667	3.10625	0.0322135416666668	0.0115364583333339
35	3.15	3.14263020833333	3.11541666666667	0.0272135416666669	0.00736979166666707
36	3.15	3.14471354166667	3.125	0.0197135416666671	0.00528645833333385
37	3.15	3.147734375	3.135	0.0127343750000000	0.00226562500000016
38	3.15	3.15002604166667	3.145	0.00502604166666676	-2.6041666666643e-05
39	3.15	3.15190104166667	3.15458333333333	-0.00268229166666667	-0.00190104166666716
40	3.15	3.15346354166667	3.16375	-0.0102864583333334	-0.00346354166666663
41	3.15	3.155546875	3.17333333333333	-0.0177864583333334	-0.00554687499999984
42	3.15	3.155546875	3.18333333333333	-0.0277864583333336	-0.00554687500000073
43	3.15	3.158046875	3.19333333333333	-0.0352864583333335	-0.00804687500000023
44	3.15	3.160546875	3.20333333333333	-0.0427864583333335	-0.0105468750000002
45	3.26	3.253046875	3.21333333333333	0.0397135416666666	0.0069531249999999
46	3.26	3.255546875	3.22333333333333	0.0322135416666668	0.00445312499999995
47	3.27	3.260546875	3.23333333333333	0.0272135416666669	0.00945312500000028
48	3.27	3.263046875	3.24333333333333	0.0197135416666671	0.00695312500000034
49	3.27	3.26606770833333	3.25333333333333	0.0127343750000000	0.00393229166666753
50	3.27	3.268359375	3.26333333333333	0.00502604166666676	0.00164062500000028
51	3.27	3.26815104166667	3.27083333333333	-0.00268229166666667	0.00184895833333387
52	3.27	3.265546875	3.27583333333333	-0.0102864583333334	0.00445312500000039
53	3.27	3.26263020833333	3.28041666666667	-0.0177864583333334	0.00736979166666751
54	3.27	3.256796875	3.28458333333333	-0.0277864583333336	0.0132031250000004
55	3.27	3.25346354166667	3.28875	-0.0352864583333335	0.0165364583333343
56	3.27	3.25013020833333	3.29291666666667	-0.0427864583333335	0.0198697916666672
57	3.32	3.336796875	3.29708333333333	0.0397135416666666	-0.0167968749999994
58	3.32	3.33346354166667	3.30125	0.0322135416666668	-0.0134635416666660
59	3.32	3.33263020833333	3.30541666666667	0.0272135416666669	-0.0126302083333325
60	3.32	3.329296875	3.30958333333333	0.0197135416666671	-0.0092968749999991
61	3.32	3.326484375	3.31375	0.0127343750000000	-0.00648437499999854
62	3.32	3.323359375	3.31833333333333	0.00502604166666676	-0.00335937499999917
63	3.32	3.32190104166667	3.32458333333333	-0.00268229166666667	-0.00190104166666538
64	3.32	3.32221354166666	3.3325	-0.0102864583333334	-0.00221354166666510
65	3.32	3.323046875	3.34083333333333	-0.0177864583333334	-0.00304687499999856
66	3.32	3.32138020833333	3.34916666666666	-0.0277864583333336	-0.00138020833333163
67	3.32	NA	NA	-0.0352864583333335	NA
68	3.33	NA	NA	-0.0427864583333335	NA
69	3.41	NA	NA	0.0397135416666666	NA
70	3.42	NA	NA	0.0322135416666668	NA
71	3.42	NA	NA	0.0272135416666669	NA
72	3.42	NA	NA	0.0197135416666671	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.9 & NA & NA & 0.0127343750000000 & NA \tabularnewline
2 & 2.9 & NA & NA & 0.00502604166666676 & NA \tabularnewline
3 & 2.9 & NA & NA & -0.00268229166666667 & NA \tabularnewline
4 & 2.9 & NA & NA & -0.0102864583333334 & NA \tabularnewline
5 & 2.9 & NA & NA & -0.0177864583333334 & NA \tabularnewline
6 & 2.9 & NA & NA & -0.0277864583333336 & NA \tabularnewline
7 & 2.9 & 2.88638020833333 & 2.92166666666667 & -0.0352864583333335 & 0.0136197916666672 \tabularnewline
8 & 2.9 & 2.88388020833333 & 2.92666666666667 & -0.0427864583333335 & 0.0161197916666671 \tabularnewline
9 & 2.95 & 2.97138020833333 & 2.93166666666667 & 0.0397135416666666 & -0.0213802083333325 \tabularnewline
10 & 2.96 & 2.96888020833333 & 2.93666666666667 & 0.0322135416666668 & -0.0088802083333328 \tabularnewline
11 & 2.96 & 2.96888020833333 & 2.94166666666667 & 0.0272135416666669 & -0.00888020833333325 \tabularnewline
12 & 2.96 & 2.96638020833333 & 2.94666666666667 & 0.0197135416666671 & -0.00638020833333286 \tabularnewline
13 & 2.96 & 2.96440104166667 & 2.95166666666667 & 0.0127343750000000 & -0.00440104166666622 \tabularnewline
14 & 2.96 & 2.96169270833333 & 2.95666666666667 & 0.00502604166666676 & -0.00169270833333224 \tabularnewline
15 & 2.96 & 2.960234375 & 2.96291666666667 & -0.00268229166666667 & -0.000234374999999343 \tabularnewline
16 & 2.96 & 2.95971354166667 & 2.97 & -0.0102864583333334 & 0.000286458333333517 \tabularnewline
17 & 2.96 & 2.95888020833333 & 2.97666666666667 & -0.0177864583333334 & 0.00111979166666698 \tabularnewline
18 & 2.96 & 2.955546875 & 2.98333333333333 & -0.0277864583333336 & 0.00445312500000083 \tabularnewline
19 & 2.96 & 2.95471354166667 & 2.99 & -0.0352864583333335 & 0.00528645833333385 \tabularnewline
20 & 2.96 & 2.95388020833333 & 2.99666666666667 & -0.0427864583333335 & 0.00611979166666732 \tabularnewline
21 & 3.04 & 3.043046875 & 3.00333333333333 & 0.0397135416666666 & -0.00304687499999945 \tabularnewline
22 & 3.04 & 3.04221354166667 & 3.01 & 0.0322135416666668 & -0.00221354166666643 \tabularnewline
23 & 3.04 & 3.04388020833333 & 3.01666666666667 & 0.0272135416666669 & -0.00388020833333336 \tabularnewline
24 & 3.04 & 3.04263020833333 & 3.02291666666667 & 0.0197135416666671 & -0.00263020833333361 \tabularnewline
25 & 3.04 & 3.041484375 & 3.02875 & 0.0127343750000000 & -0.00148437500000043 \tabularnewline
26 & 3.04 & 3.039609375 & 3.03458333333333 & 0.00502604166666676 & 0.000390624999999645 \tabularnewline
27 & 3.04 & 3.03940104166667 & 3.04208333333333 & -0.00268229166666667 & 0.000598958333333677 \tabularnewline
28 & 3.04 & 3.04096354166667 & 3.05125 & -0.0102864583333334 & -0.000963541666666679 \tabularnewline
29 & 3.04 & 3.04263020833333 & 3.06041666666667 & -0.0177864583333334 & -0.00263020833333361 \tabularnewline
30 & 3.03 & 3.041796875 & 3.06958333333333 & -0.0277864583333336 & -0.0117968749999999 \tabularnewline
31 & 3.03 & 3.04346354166667 & 3.07875 & -0.0352864583333335 & -0.0134635416666664 \tabularnewline
32 & 3.03 & 3.04513020833333 & 3.08791666666667 & -0.0427864583333335 & -0.0151302083333333 \tabularnewline
33 & 3.15 & 3.136796875 & 3.09708333333333 & 0.0397135416666666 & 0.0132031250000004 \tabularnewline
34 & 3.15 & 3.13846354166667 & 3.10625 & 0.0322135416666668 & 0.0115364583333339 \tabularnewline
35 & 3.15 & 3.14263020833333 & 3.11541666666667 & 0.0272135416666669 & 0.00736979166666707 \tabularnewline
36 & 3.15 & 3.14471354166667 & 3.125 & 0.0197135416666671 & 0.00528645833333385 \tabularnewline
37 & 3.15 & 3.147734375 & 3.135 & 0.0127343750000000 & 0.00226562500000016 \tabularnewline
38 & 3.15 & 3.15002604166667 & 3.145 & 0.00502604166666676 & -2.6041666666643e-05 \tabularnewline
39 & 3.15 & 3.15190104166667 & 3.15458333333333 & -0.00268229166666667 & -0.00190104166666716 \tabularnewline
40 & 3.15 & 3.15346354166667 & 3.16375 & -0.0102864583333334 & -0.00346354166666663 \tabularnewline
41 & 3.15 & 3.155546875 & 3.17333333333333 & -0.0177864583333334 & -0.00554687499999984 \tabularnewline
42 & 3.15 & 3.155546875 & 3.18333333333333 & -0.0277864583333336 & -0.00554687500000073 \tabularnewline
43 & 3.15 & 3.158046875 & 3.19333333333333 & -0.0352864583333335 & -0.00804687500000023 \tabularnewline
44 & 3.15 & 3.160546875 & 3.20333333333333 & -0.0427864583333335 & -0.0105468750000002 \tabularnewline
45 & 3.26 & 3.253046875 & 3.21333333333333 & 0.0397135416666666 & 0.0069531249999999 \tabularnewline
46 & 3.26 & 3.255546875 & 3.22333333333333 & 0.0322135416666668 & 0.00445312499999995 \tabularnewline
47 & 3.27 & 3.260546875 & 3.23333333333333 & 0.0272135416666669 & 0.00945312500000028 \tabularnewline
48 & 3.27 & 3.263046875 & 3.24333333333333 & 0.0197135416666671 & 0.00695312500000034 \tabularnewline
49 & 3.27 & 3.26606770833333 & 3.25333333333333 & 0.0127343750000000 & 0.00393229166666753 \tabularnewline
50 & 3.27 & 3.268359375 & 3.26333333333333 & 0.00502604166666676 & 0.00164062500000028 \tabularnewline
51 & 3.27 & 3.26815104166667 & 3.27083333333333 & -0.00268229166666667 & 0.00184895833333387 \tabularnewline
52 & 3.27 & 3.265546875 & 3.27583333333333 & -0.0102864583333334 & 0.00445312500000039 \tabularnewline
53 & 3.27 & 3.26263020833333 & 3.28041666666667 & -0.0177864583333334 & 0.00736979166666751 \tabularnewline
54 & 3.27 & 3.256796875 & 3.28458333333333 & -0.0277864583333336 & 0.0132031250000004 \tabularnewline
55 & 3.27 & 3.25346354166667 & 3.28875 & -0.0352864583333335 & 0.0165364583333343 \tabularnewline
56 & 3.27 & 3.25013020833333 & 3.29291666666667 & -0.0427864583333335 & 0.0198697916666672 \tabularnewline
57 & 3.32 & 3.336796875 & 3.29708333333333 & 0.0397135416666666 & -0.0167968749999994 \tabularnewline
58 & 3.32 & 3.33346354166667 & 3.30125 & 0.0322135416666668 & -0.0134635416666660 \tabularnewline
59 & 3.32 & 3.33263020833333 & 3.30541666666667 & 0.0272135416666669 & -0.0126302083333325 \tabularnewline
60 & 3.32 & 3.329296875 & 3.30958333333333 & 0.0197135416666671 & -0.0092968749999991 \tabularnewline
61 & 3.32 & 3.326484375 & 3.31375 & 0.0127343750000000 & -0.00648437499999854 \tabularnewline
62 & 3.32 & 3.323359375 & 3.31833333333333 & 0.00502604166666676 & -0.00335937499999917 \tabularnewline
63 & 3.32 & 3.32190104166667 & 3.32458333333333 & -0.00268229166666667 & -0.00190104166666538 \tabularnewline
64 & 3.32 & 3.32221354166666 & 3.3325 & -0.0102864583333334 & -0.00221354166666510 \tabularnewline
65 & 3.32 & 3.323046875 & 3.34083333333333 & -0.0177864583333334 & -0.00304687499999856 \tabularnewline
66 & 3.32 & 3.32138020833333 & 3.34916666666666 & -0.0277864583333336 & -0.00138020833333163 \tabularnewline
67 & 3.32 & NA & NA & -0.0352864583333335 & NA \tabularnewline
68 & 3.33 & NA & NA & -0.0427864583333335 & NA \tabularnewline
69 & 3.41 & NA & NA & 0.0397135416666666 & NA \tabularnewline
70 & 3.42 & NA & NA & 0.0322135416666668 & NA \tabularnewline
71 & 3.42 & NA & NA & 0.0272135416666669 & NA \tabularnewline
72 & 3.42 & NA & NA & 0.0197135416666671 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13106&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]2.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0127343750000000[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00502604166666676[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00268229166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0102864583333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0177864583333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0277864583333336[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2.9[/C][C]2.88638020833333[/C][C]2.92166666666667[/C][C]-0.0352864583333335[/C][C]0.0136197916666672[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]2.9[/C][C]2.88388020833333[/C][C]2.92666666666667[/C][C]-0.0427864583333335[/C][C]0.0161197916666671[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2.95[/C][C]2.97138020833333[/C][C]2.93166666666667[/C][C]0.0397135416666666[/C][C]-0.0213802083333325[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]2.96[/C][C]2.96888020833333[/C][C]2.93666666666667[/C][C]0.0322135416666668[/C][C]-0.0088802083333328[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]2.96[/C][C]2.96888020833333[/C][C]2.94166666666667[/C][C]0.0272135416666669[/C][C]-0.00888020833333325[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]2.96[/C][C]2.96638020833333[/C][C]2.94666666666667[/C][C]0.0197135416666671[/C][C]-0.00638020833333286[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.96[/C][C]2.96440104166667[/C][C]2.95166666666667[/C][C]0.0127343750000000[/C][C]-0.00440104166666622[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.96[/C][C]2.96169270833333[/C][C]2.95666666666667[/C][C]0.00502604166666676[/C][C]-0.00169270833333224[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2.96[/C][C]2.960234375[/C][C]2.96291666666667[/C][C]-0.00268229166666667[/C][C]-0.000234374999999343[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2.96[/C][C]2.95971354166667[/C][C]2.97[/C][C]-0.0102864583333334[/C][C]0.000286458333333517[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.96[/C][C]2.95888020833333[/C][C]2.97666666666667[/C][C]-0.0177864583333334[/C][C]0.00111979166666698[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2.96[/C][C]2.955546875[/C][C]2.98333333333333[/C][C]-0.0277864583333336[/C][C]0.00445312500000083[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.96[/C][C]2.95471354166667[/C][C]2.99[/C][C]-0.0352864583333335[/C][C]0.00528645833333385[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]2.96[/C][C]2.95388020833333[/C][C]2.99666666666667[/C][C]-0.0427864583333335[/C][C]0.00611979166666732[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]3.04[/C][C]3.043046875[/C][C]3.00333333333333[/C][C]0.0397135416666666[/C][C]-0.00304687499999945[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]3.04[/C][C]3.04221354166667[/C][C]3.01[/C][C]0.0322135416666668[/C][C]-0.00221354166666643[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]3.04[/C][C]3.04388020833333[/C][C]3.01666666666667[/C][C]0.0272135416666669[/C][C]-0.00388020833333336[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]3.04[/C][C]3.04263020833333[/C][C]3.02291666666667[/C][C]0.0197135416666671[/C][C]-0.00263020833333361[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]3.04[/C][C]3.041484375[/C][C]3.02875[/C][C]0.0127343750000000[/C][C]-0.00148437500000043[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]3.04[/C][C]3.039609375[/C][C]3.03458333333333[/C][C]0.00502604166666676[/C][C]0.000390624999999645[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]3.04[/C][C]3.03940104166667[/C][C]3.04208333333333[/C][C]-0.00268229166666667[/C][C]0.000598958333333677[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]3.04[/C][C]3.04096354166667[/C][C]3.05125[/C][C]-0.0102864583333334[/C][C]-0.000963541666666679[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]3.04[/C][C]3.04263020833333[/C][C]3.06041666666667[/C][C]-0.0177864583333334[/C][C]-0.00263020833333361[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]3.03[/C][C]3.041796875[/C][C]3.06958333333333[/C][C]-0.0277864583333336[/C][C]-0.0117968749999999[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]3.03[/C][C]3.04346354166667[/C][C]3.07875[/C][C]-0.0352864583333335[/C][C]-0.0134635416666664[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]3.03[/C][C]3.04513020833333[/C][C]3.08791666666667[/C][C]-0.0427864583333335[/C][C]-0.0151302083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]3.15[/C][C]3.136796875[/C][C]3.09708333333333[/C][C]0.0397135416666666[/C][C]0.0132031250000004[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]3.15[/C][C]3.13846354166667[/C][C]3.10625[/C][C]0.0322135416666668[/C][C]0.0115364583333339[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]3.15[/C][C]3.14263020833333[/C][C]3.11541666666667[/C][C]0.0272135416666669[/C][C]0.00736979166666707[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]3.15[/C][C]3.14471354166667[/C][C]3.125[/C][C]0.0197135416666671[/C][C]0.00528645833333385[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]3.15[/C][C]3.147734375[/C][C]3.135[/C][C]0.0127343750000000[/C][C]0.00226562500000016[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]3.15[/C][C]3.15002604166667[/C][C]3.145[/C][C]0.00502604166666676[/C][C]-2.6041666666643e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]3.15[/C][C]3.15190104166667[/C][C]3.15458333333333[/C][C]-0.00268229166666667[/C][C]-0.00190104166666716[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]3.15[/C][C]3.15346354166667[/C][C]3.16375[/C][C]-0.0102864583333334[/C][C]-0.00346354166666663[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]3.15[/C][C]3.155546875[/C][C]3.17333333333333[/C][C]-0.0177864583333334[/C][C]-0.00554687499999984[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]3.15[/C][C]3.155546875[/C][C]3.18333333333333[/C][C]-0.0277864583333336[/C][C]-0.00554687500000073[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]3.15[/C][C]3.158046875[/C][C]3.19333333333333[/C][C]-0.0352864583333335[/C][C]-0.00804687500000023[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]3.15[/C][C]3.160546875[/C][C]3.20333333333333[/C][C]-0.0427864583333335[/C][C]-0.0105468750000002[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]3.26[/C][C]3.253046875[/C][C]3.21333333333333[/C][C]0.0397135416666666[/C][C]0.0069531249999999[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]3.26[/C][C]3.255546875[/C][C]3.22333333333333[/C][C]0.0322135416666668[/C][C]0.00445312499999995[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]3.27[/C][C]3.260546875[/C][C]3.23333333333333[/C][C]0.0272135416666669[/C][C]0.00945312500000028[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]3.27[/C][C]3.263046875[/C][C]3.24333333333333[/C][C]0.0197135416666671[/C][C]0.00695312500000034[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]3.27[/C][C]3.26606770833333[/C][C]3.25333333333333[/C][C]0.0127343750000000[/C][C]0.00393229166666753[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]3.27[/C][C]3.268359375[/C][C]3.26333333333333[/C][C]0.00502604166666676[/C][C]0.00164062500000028[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]3.27[/C][C]3.26815104166667[/C][C]3.27083333333333[/C][C]-0.00268229166666667[/C][C]0.00184895833333387[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]3.27[/C][C]3.265546875[/C][C]3.27583333333333[/C][C]-0.0102864583333334[/C][C]0.00445312500000039[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]3.27[/C][C]3.26263020833333[/C][C]3.28041666666667[/C][C]-0.0177864583333334[/C][C]0.00736979166666751[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]3.27[/C][C]3.256796875[/C][C]3.28458333333333[/C][C]-0.0277864583333336[/C][C]0.0132031250000004[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]3.27[/C][C]3.25346354166667[/C][C]3.28875[/C][C]-0.0352864583333335[/C][C]0.0165364583333343[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]3.27[/C][C]3.25013020833333[/C][C]3.29291666666667[/C][C]-0.0427864583333335[/C][C]0.0198697916666672[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]3.32[/C][C]3.336796875[/C][C]3.29708333333333[/C][C]0.0397135416666666[/C][C]-0.0167968749999994[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]3.32[/C][C]3.33346354166667[/C][C]3.30125[/C][C]0.0322135416666668[/C][C]-0.0134635416666660[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]3.32[/C][C]3.33263020833333[/C][C]3.30541666666667[/C][C]0.0272135416666669[/C][C]-0.0126302083333325[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]3.32[/C][C]3.329296875[/C][C]3.30958333333333[/C][C]0.0197135416666671[/C][C]-0.0092968749999991[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]3.32[/C][C]3.326484375[/C][C]3.31375[/C][C]0.0127343750000000[/C][C]-0.00648437499999854[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]3.32[/C][C]3.323359375[/C][C]3.31833333333333[/C][C]0.00502604166666676[/C][C]-0.00335937499999917[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]3.32[/C][C]3.32190104166667[/C][C]3.32458333333333[/C][C]-0.00268229166666667[/C][C]-0.00190104166666538[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]3.32[/C][C]3.32221354166666[/C][C]3.3325[/C][C]-0.0102864583333334[/C][C]-0.00221354166666510[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]3.32[/C][C]3.323046875[/C][C]3.34083333333333[/C][C]-0.0177864583333334[/C][C]-0.00304687499999856[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]3.32[/C][C]3.32138020833333[/C][C]3.34916666666666[/C][C]-0.0277864583333336[/C][C]-0.00138020833333163[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]3.32[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0352864583333335[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]3.33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0427864583333335[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]3.41[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0397135416666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]3.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0322135416666668[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]3.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0272135416666669[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]3.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0197135416666671[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13106&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13106&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	2.9	NA	NA	0.0127343750000000	NA
2	2.9	NA	NA	0.00502604166666676	NA
3	2.9	NA	NA	-0.00268229166666667	NA
4	2.9	NA	NA	-0.0102864583333334	NA
5	2.9	NA	NA	-0.0177864583333334	NA
6	2.9	NA	NA	-0.0277864583333336	NA
7	2.9	2.88638020833333	2.92166666666667	-0.0352864583333335	0.0136197916666672
8	2.9	2.88388020833333	2.92666666666667	-0.0427864583333335	0.0161197916666671
9	2.95	2.97138020833333	2.93166666666667	0.0397135416666666	-0.0213802083333325
10	2.96	2.96888020833333	2.93666666666667	0.0322135416666668	-0.0088802083333328
11	2.96	2.96888020833333	2.94166666666667	0.0272135416666669	-0.00888020833333325
12	2.96	2.96638020833333	2.94666666666667	0.0197135416666671	-0.00638020833333286
13	2.96	2.96440104166667	2.95166666666667	0.0127343750000000	-0.00440104166666622
14	2.96	2.96169270833333	2.95666666666667	0.00502604166666676	-0.00169270833333224
15	2.96	2.960234375	2.96291666666667	-0.00268229166666667	-0.000234374999999343
16	2.96	2.95971354166667	2.97	-0.0102864583333334	0.000286458333333517
17	2.96	2.95888020833333	2.97666666666667	-0.0177864583333334	0.00111979166666698
18	2.96	2.955546875	2.98333333333333	-0.0277864583333336	0.00445312500000083
19	2.96	2.95471354166667	2.99	-0.0352864583333335	0.00528645833333385
20	2.96	2.95388020833333	2.99666666666667	-0.0427864583333335	0.00611979166666732
21	3.04	3.043046875	3.00333333333333	0.0397135416666666	-0.00304687499999945
22	3.04	3.04221354166667	3.01	0.0322135416666668	-0.00221354166666643
23	3.04	3.04388020833333	3.01666666666667	0.0272135416666669	-0.00388020833333336
24	3.04	3.04263020833333	3.02291666666667	0.0197135416666671	-0.00263020833333361
25	3.04	3.041484375	3.02875	0.0127343750000000	-0.00148437500000043
26	3.04	3.039609375	3.03458333333333	0.00502604166666676	0.000390624999999645
27	3.04	3.03940104166667	3.04208333333333	-0.00268229166666667	0.000598958333333677
28	3.04	3.04096354166667	3.05125	-0.0102864583333334	-0.000963541666666679
29	3.04	3.04263020833333	3.06041666666667	-0.0177864583333334	-0.00263020833333361
30	3.03	3.041796875	3.06958333333333	-0.0277864583333336	-0.0117968749999999
31	3.03	3.04346354166667	3.07875	-0.0352864583333335	-0.0134635416666664
32	3.03	3.04513020833333	3.08791666666667	-0.0427864583333335	-0.0151302083333333
33	3.15	3.136796875	3.09708333333333	0.0397135416666666	0.0132031250000004
34	3.15	3.13846354166667	3.10625	0.0322135416666668	0.0115364583333339
35	3.15	3.14263020833333	3.11541666666667	0.0272135416666669	0.00736979166666707
36	3.15	3.14471354166667	3.125	0.0197135416666671	0.00528645833333385
37	3.15	3.147734375	3.135	0.0127343750000000	0.00226562500000016
38	3.15	3.15002604166667	3.145	0.00502604166666676	-2.6041666666643e-05
39	3.15	3.15190104166667	3.15458333333333	-0.00268229166666667	-0.00190104166666716
40	3.15	3.15346354166667	3.16375	-0.0102864583333334	-0.00346354166666663
41	3.15	3.155546875	3.17333333333333	-0.0177864583333334	-0.00554687499999984
42	3.15	3.155546875	3.18333333333333	-0.0277864583333336	-0.00554687500000073
43	3.15	3.158046875	3.19333333333333	-0.0352864583333335	-0.00804687500000023
44	3.15	3.160546875	3.20333333333333	-0.0427864583333335	-0.0105468750000002
45	3.26	3.253046875	3.21333333333333	0.0397135416666666	0.0069531249999999
46	3.26	3.255546875	3.22333333333333	0.0322135416666668	0.00445312499999995
47	3.27	3.260546875	3.23333333333333	0.0272135416666669	0.00945312500000028
48	3.27	3.263046875	3.24333333333333	0.0197135416666671	0.00695312500000034
49	3.27	3.26606770833333	3.25333333333333	0.0127343750000000	0.00393229166666753
50	3.27	3.268359375	3.26333333333333	0.00502604166666676	0.00164062500000028
51	3.27	3.26815104166667	3.27083333333333	-0.00268229166666667	0.00184895833333387
52	3.27	3.265546875	3.27583333333333	-0.0102864583333334	0.00445312500000039
53	3.27	3.26263020833333	3.28041666666667	-0.0177864583333334	0.00736979166666751
54	3.27	3.256796875	3.28458333333333	-0.0277864583333336	0.0132031250000004
55	3.27	3.25346354166667	3.28875	-0.0352864583333335	0.0165364583333343
56	3.27	3.25013020833333	3.29291666666667	-0.0427864583333335	0.0198697916666672
57	3.32	3.336796875	3.29708333333333	0.0397135416666666	-0.0167968749999994
58	3.32	3.33346354166667	3.30125	0.0322135416666668	-0.0134635416666660
59	3.32	3.33263020833333	3.30541666666667	0.0272135416666669	-0.0126302083333325
60	3.32	3.329296875	3.30958333333333	0.0197135416666671	-0.0092968749999991
61	3.32	3.326484375	3.31375	0.0127343750000000	-0.00648437499999854
62	3.32	3.323359375	3.31833333333333	0.00502604166666676	-0.00335937499999917
63	3.32	3.32190104166667	3.32458333333333	-0.00268229166666667	-0.00190104166666538
64	3.32	3.32221354166666	3.3325	-0.0102864583333334	-0.00221354166666510
65	3.32	3.323046875	3.34083333333333	-0.0177864583333334	-0.00304687499999856
66	3.32	3.32138020833333	3.34916666666666	-0.0277864583333336	-0.00138020833333163
67	3.32	NA	NA	-0.0352864583333335	NA
68	3.33	NA	NA	-0.0427864583333335	NA
69	3.41	NA	NA	0.0397135416666666	NA
70	3.42	NA	NA	0.0322135416666668	NA
71	3.42	NA	NA	0.0272135416666669	NA
72	3.42	NA	NA	0.0197135416666671	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