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 06:51:54 -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/t1211719981x5kkkizh9pmcqmh.htm/, Retrieved Wed, 15 May 2024 15:29:34 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13137, Retrieved Wed, 15 May 2024 15:29:34 +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

196

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

-       [Classical Decomposition] [Classical decompo...] [2008-05-25 12:51:54] [3e68c9212ad297cb41373898449ccda3] [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	13 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 & 13 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13137&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]13 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=13137&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13137&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	13 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	68.4	NA	NA	-1.13350694444444	NA
2	70.6	NA	NA	-3.37829861111111	NA
3	83.9	NA	NA	0.158159722222228	NA
4	90.1	NA	NA	0.386284722222216	NA
5	90.6	NA	NA	-0.387673611111121	NA
6	87.1	NA	NA	2.28420138888888	NA
7	90.8	97.9894097222222	89.5708333333333	8.4185763888889	-7.18940972222224
8	94.1	108.223784722222	93.0416666666667	15.1821180555556	-14.1237847222222
9	99.8	97.3196180555556	95.825	1.49461805555556	2.48038194444445
10	96.8	95.3039930555555	96.725	-1.42100694444445	1.49600694444446
11	87	86.6467013888889	96.7291666666667	-10.0824652777778	0.353298611111128
12	96.3	85.6748263888889	97.1958333333333	-11.5210069444445	10.6251736111111
13	107.1	96.9123263888889	98.0458333333333	-1.13350694444444	10.1876736111111
14	115.2	95.5175347222222	98.8958333333333	-3.37829861111111	19.6824652777778
15	106.1	99.2789930555556	99.1208333333333	0.158159722222228	6.82100694444443
16	89.5	99.5029513888889	99.1166666666666	0.386284722222216	-10.0029513888889
17	91.3	99.5831597222222	99.9708333333333	-0.387673611111121	-8.28315972222221
18	97.6	103.275868055556	100.991666666667	2.28420138888888	-5.67586805555555
19	100.7	109.918576388889	101.5	8.4185763888889	-9.2185763888889
20	104.6	116.590451388889	101.408333333333	15.1821180555556	-11.9904513888889
21	94.7	103.144618055556	101.65	1.49461805555556	-8.44461805555555
22	101.8	101.916493055556	103.3375	-1.42100694444445	-0.116493055555566
23	102.5	96.1425347222222	106.225	-10.0824652777778	6.3574652777778
24	105.3	97.5498263888889	109.070833333333	-11.5210069444445	7.75017361111112
25	110.3	110.466493055556	111.6	-1.13350694444444	-0.166493055555563
26	109.8	111.338368055556	114.716666666667	-3.37829861111111	-1.53836805555557
27	117.3	118.770659722222	118.6125	0.158159722222228	-1.47065972222222
28	118.8	123.736284722222	123.35	0.386284722222216	-4.93628472222224
29	131.3	127.541493055556	127.929166666667	-0.387673611111121	3.75850694444445
30	125.9	133.534201388889	131.25	2.28420138888888	-7.63420138888888
31	133.1	142.743576388889	134.325	8.4185763888889	-9.64357638888893
32	147	153.190451388889	138.008333333333	15.1821180555556	-6.1904513888889
33	145.8	144.073784722222	142.579166666667	1.49461805555556	1.72621527777781
34	164.4	146.337326388889	147.758333333333	-1.42100694444445	18.0626736111111
35	149.8	141.871701388889	151.954166666667	-10.0824652777778	7.9282986111111
36	137.7	144.799826388889	156.320833333333	-11.5210069444445	-7.09982638888891
37	151.7	160.691493055556	161.825	-1.13350694444444	-8.99149305555554
38	156.8	164.180034722222	167.558333333333	-3.37829861111111	-7.38003472222218
39	180	173.670659722222	173.5125	0.158159722222228	6.32934027777785
40	180.4	178.577951388889	178.191666666667	0.386284722222216	1.82204861111114
41	170.4	181.337326388889	181.725	-0.387673611111121	-10.9373263888889
42	191.6	188.417534722222	186.133333333333	2.28420138888888	3.18246527777779
43	199.5	199.935243055556	191.516666666667	8.4185763888889	-0.435243055555532
44	218.2	211.777951388889	196.595833333333	15.1821180555556	6.42204861111111
45	217.5	201.819618055556	200.325	1.49461805555556	15.6803819444445
46	205	202.862326388889	204.283333333333	-1.42100694444445	2.13767361111115
47	194	199.684201388889	209.766666666667	-10.0824652777778	-5.68420138888891
48	199.3	203.283159722222	214.804166666667	-11.5210069444445	-3.98315972222221
49	219.3	218.045659722222	219.179166666667	-1.13350694444444	1.25434027777777
50	211.1	219.580034722222	222.958333333333	-3.37829861111111	-8.48003472222223
51	215.2	224.595659722222	224.4375	0.158159722222228	-9.39565972222223
52	240.2	224.798784722222	224.4125	0.386284722222216	15.4012152777777
53	242.2	224.453993055556	224.841666666667	-0.387673611111121	17.7460069444444
54	240.7	228.288368055556	226.004166666667	2.28420138888888	12.4116319444445
55	255.4	233.818576388889	225.4	8.4185763888889	21.5814236111111
56	253	238.957118055556	223.775	15.1821180555556	14.0428819444445
57	218.2	224.877951388889	223.383333333333	1.49461805555556	-6.67795138888891
58	203.7	221.499826388889	222.920833333333	-1.42100694444445	-17.7998263888889
59	205.6	211.917534722222	222	-10.0824652777778	-6.31753472222223
60	215.6	209.983159722222	221.504166666667	-11.5210069444445	5.61684027777778
61	188.5	220.558159722222	221.691666666667	-1.13350694444444	-32.0581597222222
62	202.9	218.271701388889	221.65	-3.37829861111111	-15.3717013888889
63	214	223.762326388889	223.604166666667	0.158159722222228	-9.76232638888888
64	230.3	229.744618055556	229.358333333333	0.386284722222216	0.555381944444434
65	230	237.433159722222	237.820833333333	-0.387673611111121	-7.4331597222222
66	241	249.125868055556	246.841666666667	2.28420138888888	-8.12586805555554
67	259.6	264.889409722222	256.470833333333	8.4185763888889	-5.28940972222225
68	247.8	NA	NA	15.1821180555556	NA
69	270.3	NA	NA	1.49461805555556	NA
70	289.7	NA	NA	-1.42100694444445	NA
71	322.7	NA	NA	-10.0824652777778	NA
72	315	NA	NA	-11.5210069444445	NA
73	320.2	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 68.4 & NA & NA & -1.13350694444444 & NA \tabularnewline
2 & 70.6 & NA & NA & -3.37829861111111 & NA \tabularnewline
3 & 83.9 & NA & NA & 0.158159722222228 & NA \tabularnewline
4 & 90.1 & NA & NA & 0.386284722222216 & NA \tabularnewline
5 & 90.6 & NA & NA & -0.387673611111121 & NA \tabularnewline
6 & 87.1 & NA & NA & 2.28420138888888 & NA \tabularnewline
7 & 90.8 & 97.9894097222222 & 89.5708333333333 & 8.4185763888889 & -7.18940972222224 \tabularnewline
8 & 94.1 & 108.223784722222 & 93.0416666666667 & 15.1821180555556 & -14.1237847222222 \tabularnewline
9 & 99.8 & 97.3196180555556 & 95.825 & 1.49461805555556 & 2.48038194444445 \tabularnewline
10 & 96.8 & 95.3039930555555 & 96.725 & -1.42100694444445 & 1.49600694444446 \tabularnewline
11 & 87 & 86.6467013888889 & 96.7291666666667 & -10.0824652777778 & 0.353298611111128 \tabularnewline
12 & 96.3 & 85.6748263888889 & 97.1958333333333 & -11.5210069444445 & 10.6251736111111 \tabularnewline
13 & 107.1 & 96.9123263888889 & 98.0458333333333 & -1.13350694444444 & 10.1876736111111 \tabularnewline
14 & 115.2 & 95.5175347222222 & 98.8958333333333 & -3.37829861111111 & 19.6824652777778 \tabularnewline
15 & 106.1 & 99.2789930555556 & 99.1208333333333 & 0.158159722222228 & 6.82100694444443 \tabularnewline
16 & 89.5 & 99.5029513888889 & 99.1166666666666 & 0.386284722222216 & -10.0029513888889 \tabularnewline
17 & 91.3 & 99.5831597222222 & 99.9708333333333 & -0.387673611111121 & -8.28315972222221 \tabularnewline
18 & 97.6 & 103.275868055556 & 100.991666666667 & 2.28420138888888 & -5.67586805555555 \tabularnewline
19 & 100.7 & 109.918576388889 & 101.5 & 8.4185763888889 & -9.2185763888889 \tabularnewline
20 & 104.6 & 116.590451388889 & 101.408333333333 & 15.1821180555556 & -11.9904513888889 \tabularnewline
21 & 94.7 & 103.144618055556 & 101.65 & 1.49461805555556 & -8.44461805555555 \tabularnewline
22 & 101.8 & 101.916493055556 & 103.3375 & -1.42100694444445 & -0.116493055555566 \tabularnewline
23 & 102.5 & 96.1425347222222 & 106.225 & -10.0824652777778 & 6.3574652777778 \tabularnewline
24 & 105.3 & 97.5498263888889 & 109.070833333333 & -11.5210069444445 & 7.75017361111112 \tabularnewline
25 & 110.3 & 110.466493055556 & 111.6 & -1.13350694444444 & -0.166493055555563 \tabularnewline
26 & 109.8 & 111.338368055556 & 114.716666666667 & -3.37829861111111 & -1.53836805555557 \tabularnewline
27 & 117.3 & 118.770659722222 & 118.6125 & 0.158159722222228 & -1.47065972222222 \tabularnewline
28 & 118.8 & 123.736284722222 & 123.35 & 0.386284722222216 & -4.93628472222224 \tabularnewline
29 & 131.3 & 127.541493055556 & 127.929166666667 & -0.387673611111121 & 3.75850694444445 \tabularnewline
30 & 125.9 & 133.534201388889 & 131.25 & 2.28420138888888 & -7.63420138888888 \tabularnewline
31 & 133.1 & 142.743576388889 & 134.325 & 8.4185763888889 & -9.64357638888893 \tabularnewline
32 & 147 & 153.190451388889 & 138.008333333333 & 15.1821180555556 & -6.1904513888889 \tabularnewline
33 & 145.8 & 144.073784722222 & 142.579166666667 & 1.49461805555556 & 1.72621527777781 \tabularnewline
34 & 164.4 & 146.337326388889 & 147.758333333333 & -1.42100694444445 & 18.0626736111111 \tabularnewline
35 & 149.8 & 141.871701388889 & 151.954166666667 & -10.0824652777778 & 7.9282986111111 \tabularnewline
36 & 137.7 & 144.799826388889 & 156.320833333333 & -11.5210069444445 & -7.09982638888891 \tabularnewline
37 & 151.7 & 160.691493055556 & 161.825 & -1.13350694444444 & -8.99149305555554 \tabularnewline
38 & 156.8 & 164.180034722222 & 167.558333333333 & -3.37829861111111 & -7.38003472222218 \tabularnewline
39 & 180 & 173.670659722222 & 173.5125 & 0.158159722222228 & 6.32934027777785 \tabularnewline
40 & 180.4 & 178.577951388889 & 178.191666666667 & 0.386284722222216 & 1.82204861111114 \tabularnewline
41 & 170.4 & 181.337326388889 & 181.725 & -0.387673611111121 & -10.9373263888889 \tabularnewline
42 & 191.6 & 188.417534722222 & 186.133333333333 & 2.28420138888888 & 3.18246527777779 \tabularnewline
43 & 199.5 & 199.935243055556 & 191.516666666667 & 8.4185763888889 & -0.435243055555532 \tabularnewline
44 & 218.2 & 211.777951388889 & 196.595833333333 & 15.1821180555556 & 6.42204861111111 \tabularnewline
45 & 217.5 & 201.819618055556 & 200.325 & 1.49461805555556 & 15.6803819444445 \tabularnewline
46 & 205 & 202.862326388889 & 204.283333333333 & -1.42100694444445 & 2.13767361111115 \tabularnewline
47 & 194 & 199.684201388889 & 209.766666666667 & -10.0824652777778 & -5.68420138888891 \tabularnewline
48 & 199.3 & 203.283159722222 & 214.804166666667 & -11.5210069444445 & -3.98315972222221 \tabularnewline
49 & 219.3 & 218.045659722222 & 219.179166666667 & -1.13350694444444 & 1.25434027777777 \tabularnewline
50 & 211.1 & 219.580034722222 & 222.958333333333 & -3.37829861111111 & -8.48003472222223 \tabularnewline
51 & 215.2 & 224.595659722222 & 224.4375 & 0.158159722222228 & -9.39565972222223 \tabularnewline
52 & 240.2 & 224.798784722222 & 224.4125 & 0.386284722222216 & 15.4012152777777 \tabularnewline
53 & 242.2 & 224.453993055556 & 224.841666666667 & -0.387673611111121 & 17.7460069444444 \tabularnewline
54 & 240.7 & 228.288368055556 & 226.004166666667 & 2.28420138888888 & 12.4116319444445 \tabularnewline
55 & 255.4 & 233.818576388889 & 225.4 & 8.4185763888889 & 21.5814236111111 \tabularnewline
56 & 253 & 238.957118055556 & 223.775 & 15.1821180555556 & 14.0428819444445 \tabularnewline
57 & 218.2 & 224.877951388889 & 223.383333333333 & 1.49461805555556 & -6.67795138888891 \tabularnewline
58 & 203.7 & 221.499826388889 & 222.920833333333 & -1.42100694444445 & -17.7998263888889 \tabularnewline
59 & 205.6 & 211.917534722222 & 222 & -10.0824652777778 & -6.31753472222223 \tabularnewline
60 & 215.6 & 209.983159722222 & 221.504166666667 & -11.5210069444445 & 5.61684027777778 \tabularnewline
61 & 188.5 & 220.558159722222 & 221.691666666667 & -1.13350694444444 & -32.0581597222222 \tabularnewline
62 & 202.9 & 218.271701388889 & 221.65 & -3.37829861111111 & -15.3717013888889 \tabularnewline
63 & 214 & 223.762326388889 & 223.604166666667 & 0.158159722222228 & -9.76232638888888 \tabularnewline
64 & 230.3 & 229.744618055556 & 229.358333333333 & 0.386284722222216 & 0.555381944444434 \tabularnewline
65 & 230 & 237.433159722222 & 237.820833333333 & -0.387673611111121 & -7.4331597222222 \tabularnewline
66 & 241 & 249.125868055556 & 246.841666666667 & 2.28420138888888 & -8.12586805555554 \tabularnewline
67 & 259.6 & 264.889409722222 & 256.470833333333 & 8.4185763888889 & -5.28940972222225 \tabularnewline
68 & 247.8 & NA & NA & 15.1821180555556 & NA \tabularnewline
69 & 270.3 & NA & NA & 1.49461805555556 & NA \tabularnewline
70 & 289.7 & NA & NA & -1.42100694444445 & NA \tabularnewline
71 & 322.7 & NA & NA & -10.0824652777778 & NA \tabularnewline
72 & 315 & NA & NA & -11.5210069444445 & NA \tabularnewline
73 & 320.2 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13137&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]68.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.13350694444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]70.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.37829861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]83.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.158159722222228[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]90.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.386284722222216[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]90.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.387673611111121[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]87.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.28420138888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]90.8[/C][C]97.9894097222222[/C][C]89.5708333333333[/C][C]8.4185763888889[/C][C]-7.18940972222224[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]94.1[/C][C]108.223784722222[/C][C]93.0416666666667[/C][C]15.1821180555556[/C][C]-14.1237847222222[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]99.8[/C][C]97.3196180555556[/C][C]95.825[/C][C]1.49461805555556[/C][C]2.48038194444445[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]96.8[/C][C]95.3039930555555[/C][C]96.725[/C][C]-1.42100694444445[/C][C]1.49600694444446[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]87[/C][C]86.6467013888889[/C][C]96.7291666666667[/C][C]-10.0824652777778[/C][C]0.353298611111128[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]96.3[/C][C]85.6748263888889[/C][C]97.1958333333333[/C][C]-11.5210069444445[/C][C]10.6251736111111[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]107.1[/C][C]96.9123263888889[/C][C]98.0458333333333[/C][C]-1.13350694444444[/C][C]10.1876736111111[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]115.2[/C][C]95.5175347222222[/C][C]98.8958333333333[/C][C]-3.37829861111111[/C][C]19.6824652777778[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]106.1[/C][C]99.2789930555556[/C][C]99.1208333333333[/C][C]0.158159722222228[/C][C]6.82100694444443[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]89.5[/C][C]99.5029513888889[/C][C]99.1166666666666[/C][C]0.386284722222216[/C][C]-10.0029513888889[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]91.3[/C][C]99.5831597222222[/C][C]99.9708333333333[/C][C]-0.387673611111121[/C][C]-8.28315972222221[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]97.6[/C][C]103.275868055556[/C][C]100.991666666667[/C][C]2.28420138888888[/C][C]-5.67586805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]100.7[/C][C]109.918576388889[/C][C]101.5[/C][C]8.4185763888889[/C][C]-9.2185763888889[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]104.6[/C][C]116.590451388889[/C][C]101.408333333333[/C][C]15.1821180555556[/C][C]-11.9904513888889[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]94.7[/C][C]103.144618055556[/C][C]101.65[/C][C]1.49461805555556[/C][C]-8.44461805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]101.8[/C][C]101.916493055556[/C][C]103.3375[/C][C]-1.42100694444445[/C][C]-0.116493055555566[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]102.5[/C][C]96.1425347222222[/C][C]106.225[/C][C]-10.0824652777778[/C][C]6.3574652777778[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]105.3[/C][C]97.5498263888889[/C][C]109.070833333333[/C][C]-11.5210069444445[/C][C]7.75017361111112[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]110.3[/C][C]110.466493055556[/C][C]111.6[/C][C]-1.13350694444444[/C][C]-0.166493055555563[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]109.8[/C][C]111.338368055556[/C][C]114.716666666667[/C][C]-3.37829861111111[/C][C]-1.53836805555557[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]117.3[/C][C]118.770659722222[/C][C]118.6125[/C][C]0.158159722222228[/C][C]-1.47065972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]118.8[/C][C]123.736284722222[/C][C]123.35[/C][C]0.386284722222216[/C][C]-4.93628472222224[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]131.3[/C][C]127.541493055556[/C][C]127.929166666667[/C][C]-0.387673611111121[/C][C]3.75850694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]125.9[/C][C]133.534201388889[/C][C]131.25[/C][C]2.28420138888888[/C][C]-7.63420138888888[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]133.1[/C][C]142.743576388889[/C][C]134.325[/C][C]8.4185763888889[/C][C]-9.64357638888893[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]147[/C][C]153.190451388889[/C][C]138.008333333333[/C][C]15.1821180555556[/C][C]-6.1904513888889[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]145.8[/C][C]144.073784722222[/C][C]142.579166666667[/C][C]1.49461805555556[/C][C]1.72621527777781[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]164.4[/C][C]146.337326388889[/C][C]147.758333333333[/C][C]-1.42100694444445[/C][C]18.0626736111111[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]149.8[/C][C]141.871701388889[/C][C]151.954166666667[/C][C]-10.0824652777778[/C][C]7.9282986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]137.7[/C][C]144.799826388889[/C][C]156.320833333333[/C][C]-11.5210069444445[/C][C]-7.09982638888891[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]151.7[/C][C]160.691493055556[/C][C]161.825[/C][C]-1.13350694444444[/C][C]-8.99149305555554[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]156.8[/C][C]164.180034722222[/C][C]167.558333333333[/C][C]-3.37829861111111[/C][C]-7.38003472222218[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]180[/C][C]173.670659722222[/C][C]173.5125[/C][C]0.158159722222228[/C][C]6.32934027777785[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]180.4[/C][C]178.577951388889[/C][C]178.191666666667[/C][C]0.386284722222216[/C][C]1.82204861111114[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]170.4[/C][C]181.337326388889[/C][C]181.725[/C][C]-0.387673611111121[/C][C]-10.9373263888889[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]191.6[/C][C]188.417534722222[/C][C]186.133333333333[/C][C]2.28420138888888[/C][C]3.18246527777779[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]199.5[/C][C]199.935243055556[/C][C]191.516666666667[/C][C]8.4185763888889[/C][C]-0.435243055555532[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]218.2[/C][C]211.777951388889[/C][C]196.595833333333[/C][C]15.1821180555556[/C][C]6.42204861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]217.5[/C][C]201.819618055556[/C][C]200.325[/C][C]1.49461805555556[/C][C]15.6803819444445[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]205[/C][C]202.862326388889[/C][C]204.283333333333[/C][C]-1.42100694444445[/C][C]2.13767361111115[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]194[/C][C]199.684201388889[/C][C]209.766666666667[/C][C]-10.0824652777778[/C][C]-5.68420138888891[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]199.3[/C][C]203.283159722222[/C][C]214.804166666667[/C][C]-11.5210069444445[/C][C]-3.98315972222221[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]219.3[/C][C]218.045659722222[/C][C]219.179166666667[/C][C]-1.13350694444444[/C][C]1.25434027777777[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]211.1[/C][C]219.580034722222[/C][C]222.958333333333[/C][C]-3.37829861111111[/C][C]-8.48003472222223[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]215.2[/C][C]224.595659722222[/C][C]224.4375[/C][C]0.158159722222228[/C][C]-9.39565972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]240.2[/C][C]224.798784722222[/C][C]224.4125[/C][C]0.386284722222216[/C][C]15.4012152777777[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]242.2[/C][C]224.453993055556[/C][C]224.841666666667[/C][C]-0.387673611111121[/C][C]17.7460069444444[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]240.7[/C][C]228.288368055556[/C][C]226.004166666667[/C][C]2.28420138888888[/C][C]12.4116319444445[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]255.4[/C][C]233.818576388889[/C][C]225.4[/C][C]8.4185763888889[/C][C]21.5814236111111[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]253[/C][C]238.957118055556[/C][C]223.775[/C][C]15.1821180555556[/C][C]14.0428819444445[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]218.2[/C][C]224.877951388889[/C][C]223.383333333333[/C][C]1.49461805555556[/C][C]-6.67795138888891[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]203.7[/C][C]221.499826388889[/C][C]222.920833333333[/C][C]-1.42100694444445[/C][C]-17.7998263888889[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]205.6[/C][C]211.917534722222[/C][C]222[/C][C]-10.0824652777778[/C][C]-6.31753472222223[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]215.6[/C][C]209.983159722222[/C][C]221.504166666667[/C][C]-11.5210069444445[/C][C]5.61684027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]188.5[/C][C]220.558159722222[/C][C]221.691666666667[/C][C]-1.13350694444444[/C][C]-32.0581597222222[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]202.9[/C][C]218.271701388889[/C][C]221.65[/C][C]-3.37829861111111[/C][C]-15.3717013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]214[/C][C]223.762326388889[/C][C]223.604166666667[/C][C]0.158159722222228[/C][C]-9.76232638888888[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]230.3[/C][C]229.744618055556[/C][C]229.358333333333[/C][C]0.386284722222216[/C][C]0.555381944444434[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]230[/C][C]237.433159722222[/C][C]237.820833333333[/C][C]-0.387673611111121[/C][C]-7.4331597222222[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]241[/C][C]249.125868055556[/C][C]246.841666666667[/C][C]2.28420138888888[/C][C]-8.12586805555554[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]259.6[/C][C]264.889409722222[/C][C]256.470833333333[/C][C]8.4185763888889[/C][C]-5.28940972222225[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]247.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]15.1821180555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]270.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.49461805555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]289.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.42100694444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]322.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-10.0824652777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]315[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-11.5210069444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]320.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13137&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13137&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	68.4	NA	NA	-1.13350694444444	NA
2	70.6	NA	NA	-3.37829861111111	NA
3	83.9	NA	NA	0.158159722222228	NA
4	90.1	NA	NA	0.386284722222216	NA
5	90.6	NA	NA	-0.387673611111121	NA
6	87.1	NA	NA	2.28420138888888	NA
7	90.8	97.9894097222222	89.5708333333333	8.4185763888889	-7.18940972222224
8	94.1	108.223784722222	93.0416666666667	15.1821180555556	-14.1237847222222
9	99.8	97.3196180555556	95.825	1.49461805555556	2.48038194444445
10	96.8	95.3039930555555	96.725	-1.42100694444445	1.49600694444446
11	87	86.6467013888889	96.7291666666667	-10.0824652777778	0.353298611111128
12	96.3	85.6748263888889	97.1958333333333	-11.5210069444445	10.6251736111111
13	107.1	96.9123263888889	98.0458333333333	-1.13350694444444	10.1876736111111
14	115.2	95.5175347222222	98.8958333333333	-3.37829861111111	19.6824652777778
15	106.1	99.2789930555556	99.1208333333333	0.158159722222228	6.82100694444443
16	89.5	99.5029513888889	99.1166666666666	0.386284722222216	-10.0029513888889
17	91.3	99.5831597222222	99.9708333333333	-0.387673611111121	-8.28315972222221
18	97.6	103.275868055556	100.991666666667	2.28420138888888	-5.67586805555555
19	100.7	109.918576388889	101.5	8.4185763888889	-9.2185763888889
20	104.6	116.590451388889	101.408333333333	15.1821180555556	-11.9904513888889
21	94.7	103.144618055556	101.65	1.49461805555556	-8.44461805555555
22	101.8	101.916493055556	103.3375	-1.42100694444445	-0.116493055555566
23	102.5	96.1425347222222	106.225	-10.0824652777778	6.3574652777778
24	105.3	97.5498263888889	109.070833333333	-11.5210069444445	7.75017361111112
25	110.3	110.466493055556	111.6	-1.13350694444444	-0.166493055555563
26	109.8	111.338368055556	114.716666666667	-3.37829861111111	-1.53836805555557
27	117.3	118.770659722222	118.6125	0.158159722222228	-1.47065972222222
28	118.8	123.736284722222	123.35	0.386284722222216	-4.93628472222224
29	131.3	127.541493055556	127.929166666667	-0.387673611111121	3.75850694444445
30	125.9	133.534201388889	131.25	2.28420138888888	-7.63420138888888
31	133.1	142.743576388889	134.325	8.4185763888889	-9.64357638888893
32	147	153.190451388889	138.008333333333	15.1821180555556	-6.1904513888889
33	145.8	144.073784722222	142.579166666667	1.49461805555556	1.72621527777781
34	164.4	146.337326388889	147.758333333333	-1.42100694444445	18.0626736111111
35	149.8	141.871701388889	151.954166666667	-10.0824652777778	7.9282986111111
36	137.7	144.799826388889	156.320833333333	-11.5210069444445	-7.09982638888891
37	151.7	160.691493055556	161.825	-1.13350694444444	-8.99149305555554
38	156.8	164.180034722222	167.558333333333	-3.37829861111111	-7.38003472222218
39	180	173.670659722222	173.5125	0.158159722222228	6.32934027777785
40	180.4	178.577951388889	178.191666666667	0.386284722222216	1.82204861111114
41	170.4	181.337326388889	181.725	-0.387673611111121	-10.9373263888889
42	191.6	188.417534722222	186.133333333333	2.28420138888888	3.18246527777779
43	199.5	199.935243055556	191.516666666667	8.4185763888889	-0.435243055555532
44	218.2	211.777951388889	196.595833333333	15.1821180555556	6.42204861111111
45	217.5	201.819618055556	200.325	1.49461805555556	15.6803819444445
46	205	202.862326388889	204.283333333333	-1.42100694444445	2.13767361111115
47	194	199.684201388889	209.766666666667	-10.0824652777778	-5.68420138888891
48	199.3	203.283159722222	214.804166666667	-11.5210069444445	-3.98315972222221
49	219.3	218.045659722222	219.179166666667	-1.13350694444444	1.25434027777777
50	211.1	219.580034722222	222.958333333333	-3.37829861111111	-8.48003472222223
51	215.2	224.595659722222	224.4375	0.158159722222228	-9.39565972222223
52	240.2	224.798784722222	224.4125	0.386284722222216	15.4012152777777
53	242.2	224.453993055556	224.841666666667	-0.387673611111121	17.7460069444444
54	240.7	228.288368055556	226.004166666667	2.28420138888888	12.4116319444445
55	255.4	233.818576388889	225.4	8.4185763888889	21.5814236111111
56	253	238.957118055556	223.775	15.1821180555556	14.0428819444445
57	218.2	224.877951388889	223.383333333333	1.49461805555556	-6.67795138888891
58	203.7	221.499826388889	222.920833333333	-1.42100694444445	-17.7998263888889
59	205.6	211.917534722222	222	-10.0824652777778	-6.31753472222223
60	215.6	209.983159722222	221.504166666667	-11.5210069444445	5.61684027777778
61	188.5	220.558159722222	221.691666666667	-1.13350694444444	-32.0581597222222
62	202.9	218.271701388889	221.65	-3.37829861111111	-15.3717013888889
63	214	223.762326388889	223.604166666667	0.158159722222228	-9.76232638888888
64	230.3	229.744618055556	229.358333333333	0.386284722222216	0.555381944444434
65	230	237.433159722222	237.820833333333	-0.387673611111121	-7.4331597222222
66	241	249.125868055556	246.841666666667	2.28420138888888	-8.12586805555554
67	259.6	264.889409722222	256.470833333333	8.4185763888889	-5.28940972222225
68	247.8	NA	NA	15.1821180555556	NA
69	270.3	NA	NA	1.49461805555556	NA
70	289.7	NA	NA	-1.42100694444445	NA
71	322.7	NA	NA	-10.0824652777778	NA
72	315	NA	NA	-11.5210069444445	NA
73	320.2	NA	NA	NA	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