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

Wed, 28 May 2008 06:33:27 -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/28/t1211978428khufw1578sanqvr.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 16:28:26 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13428, Retrieved Tue, 14 May 2024 16:28:26 +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

209

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

-       [Classical Decomposition] [Robin Van Wijnsbe...] [2008-05-28 12:33:27] [e12dfd6784c7a84c182088a6284ce59d] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1,61
1,6
1,59
1,6
1,6
1,59
1,59
1,58
1,59
1,59
1,58
1,58
1,58
1,57
1,57
1,57
1,57
1,58
1,58
1,57
1,58
1,57
1,57
1,57
1,57
1,57
1,57
1,59
1,6
1,6
1,6
1,6
1,61
1,61
1,62
1,62
1,62
1,62
1,62
1,62
1,61
1,59
1,58
1,56
1,56
1,54
1,55
1,56
1,57
1,58
1,59
1,6
1,6
1,61
1,61
1,62
1,61
1,6
1,6
1,6
1,61
1,62
1,63
1,63
1,66
1,66
1,66
1,65
1,65
1,64
1,64
1,65
1,64

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	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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 & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13428&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]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13428&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13428&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	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	1.61	NA	NA	-0.000260416666666744	NA
2	1.6	NA	NA	-0.000885416666666842	NA
3	1.59	NA	NA	0.000989583333333229	NA
4	1.6	NA	NA	0.00817708333333346	NA
5	1.6	NA	NA	0.00786458333333336	NA
6	1.59	NA	NA	0.00744791666666663	NA
7	1.59	1.59484375	1.59041666666667	0.00442708333333327	-0.00484375000000004
8	1.58	1.58651041666667	1.58791666666667	-0.00140625000000009	-0.00651041666666652
9	1.59	1.58578125	1.58583333333333	-5.2083333333323e-05	0.00421875000000016
10	1.59	1.57244791666667	1.58375	-0.0113020833333331	0.0175520833333331
11	1.58	1.57338541666667	1.58125	-0.00786458333333327	0.00661458333333331
12	1.58	1.57244791666667	1.57958333333333	-0.00713541666666654	0.00755208333333335
13	1.58	1.57848958333333	1.57875	-0.000260416666666744	0.00151041666666685
14	1.57	1.57703125	1.57791666666667	-0.000885416666666842	-0.00703125000000004
15	1.57	1.57807291666667	1.57708333333333	0.000989583333333229	-0.00807291666666643
16	1.57	1.58401041666667	1.57583333333333	0.00817708333333346	-0.0140104166666664
17	1.57	1.58244791666667	1.57458333333333	0.00786458333333336	-0.0124479166666664
18	1.58	1.58119791666667	1.57375	0.00744791666666663	-0.00119791666666647
19	1.58	1.57734375	1.57291666666667	0.00442708333333327	0.00265625000000003
20	1.57	1.57109375	1.5725	-0.00140625000000009	-0.00109374999999989
21	1.58	1.57244791666667	1.5725	-5.2083333333323e-05	0.00755208333333335
22	1.57	1.56203125	1.57333333333333	-0.0113020833333331	0.00796874999999986
23	1.57	1.56755208333333	1.57541666666667	-0.00786458333333327	0.00244791666666666
24	1.57	1.57036458333333	1.5775	-0.00713541666666654	-0.000364583333333446
25	1.57	1.57890625	1.57916666666667	-0.000260416666666744	-0.00890625000000012
26	1.57	1.58036458333333	1.58125	-0.000885416666666842	-0.0103645833333332
27	1.57	1.58473958333333	1.58375	0.000989583333333229	-0.0147395833333335
28	1.59	1.59484375	1.58666666666667	0.00817708333333346	-0.00484375000000004
29	1.6	1.59828125	1.59041666666667	0.00786458333333336	0.00171875000000021
30	1.6	1.60203125	1.59458333333333	0.00744791666666663	-0.00203124999999993
31	1.6	1.60317708333333	1.59875	0.00442708333333327	-0.00317708333333333
32	1.6	1.60151041666667	1.60291666666667	-0.00140625000000009	-0.00151041666666663
33	1.61	1.60703125	1.60708333333333	-5.2083333333323e-05	0.00296874999999996
34	1.61	1.59911458333333	1.61041666666667	-0.0113020833333331	0.0108854166666668
35	1.62	1.60421875	1.61208333333333	-0.00786458333333327	0.0157812500000001
36	1.62	1.60494791666667	1.61208333333333	-0.00713541666666654	0.0150520833333334
37	1.62	1.61057291666667	1.61083333333333	-0.000260416666666744	0.0094270833333332
38	1.62	1.60744791666667	1.60833333333333	-0.000885416666666842	0.0125520833333332
39	1.62	1.60557291666667	1.60458333333333	0.000989583333333229	0.0144270833333333
40	1.62	1.60776041666667	1.59958333333333	0.00817708333333346	0.0122395833333333
41	1.61	1.60161458333333	1.59375	0.00786458333333336	0.00838541666666681
42	1.59	1.59578125	1.58833333333333	0.00744791666666663	-0.00578124999999985
43	1.58	1.58817708333333	1.58375	0.00442708333333327	-0.00817708333333345
44	1.56	1.57859375	1.58	-0.00140625000000009	-0.0185937500000000
45	1.56	1.57703125	1.57708333333333	-5.2083333333323e-05	-0.0170312500000001
46	1.54	1.56369791666667	1.575	-0.0113020833333331	-0.0236979166666667
47	1.55	1.56588541666667	1.57375	-0.00786458333333327	-0.0158854166666664
48	1.56	1.56703125	1.57416666666667	-0.00713541666666654	-0.0070312499999996
49	1.57	1.57598958333333	1.57625	-0.000260416666666744	-0.00598958333333321
50	1.58	1.57911458333333	1.58	-0.000885416666666842	0.00088541666666675
51	1.59	1.58557291666667	1.58458333333333	0.000989583333333229	0.0044270833333333
52	1.6	1.59734375	1.58916666666667	0.00817708333333346	0.00265625000000025
53	1.6	1.60161458333333	1.59375	0.00786458333333336	-0.00161458333333320
54	1.61	1.60494791666667	1.5975	0.00744791666666663	0.00505208333333362
55	1.61	1.60526041666667	1.60083333333333	0.00442708333333327	0.00473958333333369
56	1.62	1.60276041666667	1.60416666666667	-0.00140625000000009	0.0172395833333334
57	1.61	1.60744791666667	1.6075	-5.2083333333323e-05	0.00255208333333368
58	1.6	1.59911458333333	1.61041666666667	-0.0113020833333331	0.00088541666666675
59	1.6	1.60630208333333	1.61416666666667	-0.00786458333333327	-0.00630208333333315
60	1.6	1.61161458333333	1.61875	-0.00713541666666654	-0.0116145833333330
61	1.61	1.62265625	1.62291666666667	-0.000260416666666744	-0.0126562500000000
62	1.62	1.62536458333333	1.62625	-0.000885416666666842	-0.00536458333333290
63	1.63	1.63015625	1.62916666666667	0.000989583333333229	-0.000156249999999636
64	1.63	1.64067708333333	1.6325	0.00817708333333346	-0.0106770833333332
65	1.66	1.64369791666667	1.63583333333333	0.00786458333333336	0.0163020833333336
66	1.66	1.64703125	1.63958333333333	0.00744791666666663	0.0129687500000006
67	1.66	1.64734375	1.64291666666667	0.00442708333333327	0.0126562500000003
68	1.65	NA	NA	-0.00140625000000009	NA
69	1.65	NA	NA	-5.2083333333323e-05	NA
70	1.64	NA	NA	-0.0113020833333331	NA
71	1.64	NA	NA	-0.00786458333333327	NA
72	1.65	NA	NA	-0.00713541666666654	NA
73	1.64	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.61 & NA & NA & -0.000260416666666744 & NA \tabularnewline
2 & 1.6 & NA & NA & -0.000885416666666842 & NA \tabularnewline
3 & 1.59 & NA & NA & 0.000989583333333229 & NA \tabularnewline
4 & 1.6 & NA & NA & 0.00817708333333346 & NA \tabularnewline
5 & 1.6 & NA & NA & 0.00786458333333336 & NA \tabularnewline
6 & 1.59 & NA & NA & 0.00744791666666663 & NA \tabularnewline
7 & 1.59 & 1.59484375 & 1.59041666666667 & 0.00442708333333327 & -0.00484375000000004 \tabularnewline
8 & 1.58 & 1.58651041666667 & 1.58791666666667 & -0.00140625000000009 & -0.00651041666666652 \tabularnewline
9 & 1.59 & 1.58578125 & 1.58583333333333 & -5.2083333333323e-05 & 0.00421875000000016 \tabularnewline
10 & 1.59 & 1.57244791666667 & 1.58375 & -0.0113020833333331 & 0.0175520833333331 \tabularnewline
11 & 1.58 & 1.57338541666667 & 1.58125 & -0.00786458333333327 & 0.00661458333333331 \tabularnewline
12 & 1.58 & 1.57244791666667 & 1.57958333333333 & -0.00713541666666654 & 0.00755208333333335 \tabularnewline
13 & 1.58 & 1.57848958333333 & 1.57875 & -0.000260416666666744 & 0.00151041666666685 \tabularnewline
14 & 1.57 & 1.57703125 & 1.57791666666667 & -0.000885416666666842 & -0.00703125000000004 \tabularnewline
15 & 1.57 & 1.57807291666667 & 1.57708333333333 & 0.000989583333333229 & -0.00807291666666643 \tabularnewline
16 & 1.57 & 1.58401041666667 & 1.57583333333333 & 0.00817708333333346 & -0.0140104166666664 \tabularnewline
17 & 1.57 & 1.58244791666667 & 1.57458333333333 & 0.00786458333333336 & -0.0124479166666664 \tabularnewline
18 & 1.58 & 1.58119791666667 & 1.57375 & 0.00744791666666663 & -0.00119791666666647 \tabularnewline
19 & 1.58 & 1.57734375 & 1.57291666666667 & 0.00442708333333327 & 0.00265625000000003 \tabularnewline
20 & 1.57 & 1.57109375 & 1.5725 & -0.00140625000000009 & -0.00109374999999989 \tabularnewline
21 & 1.58 & 1.57244791666667 & 1.5725 & -5.2083333333323e-05 & 0.00755208333333335 \tabularnewline
22 & 1.57 & 1.56203125 & 1.57333333333333 & -0.0113020833333331 & 0.00796874999999986 \tabularnewline
23 & 1.57 & 1.56755208333333 & 1.57541666666667 & -0.00786458333333327 & 0.00244791666666666 \tabularnewline
24 & 1.57 & 1.57036458333333 & 1.5775 & -0.00713541666666654 & -0.000364583333333446 \tabularnewline
25 & 1.57 & 1.57890625 & 1.57916666666667 & -0.000260416666666744 & -0.00890625000000012 \tabularnewline
26 & 1.57 & 1.58036458333333 & 1.58125 & -0.000885416666666842 & -0.0103645833333332 \tabularnewline
27 & 1.57 & 1.58473958333333 & 1.58375 & 0.000989583333333229 & -0.0147395833333335 \tabularnewline
28 & 1.59 & 1.59484375 & 1.58666666666667 & 0.00817708333333346 & -0.00484375000000004 \tabularnewline
29 & 1.6 & 1.59828125 & 1.59041666666667 & 0.00786458333333336 & 0.00171875000000021 \tabularnewline
30 & 1.6 & 1.60203125 & 1.59458333333333 & 0.00744791666666663 & -0.00203124999999993 \tabularnewline
31 & 1.6 & 1.60317708333333 & 1.59875 & 0.00442708333333327 & -0.00317708333333333 \tabularnewline
32 & 1.6 & 1.60151041666667 & 1.60291666666667 & -0.00140625000000009 & -0.00151041666666663 \tabularnewline
33 & 1.61 & 1.60703125 & 1.60708333333333 & -5.2083333333323e-05 & 0.00296874999999996 \tabularnewline
34 & 1.61 & 1.59911458333333 & 1.61041666666667 & -0.0113020833333331 & 0.0108854166666668 \tabularnewline
35 & 1.62 & 1.60421875 & 1.61208333333333 & -0.00786458333333327 & 0.0157812500000001 \tabularnewline
36 & 1.62 & 1.60494791666667 & 1.61208333333333 & -0.00713541666666654 & 0.0150520833333334 \tabularnewline
37 & 1.62 & 1.61057291666667 & 1.61083333333333 & -0.000260416666666744 & 0.0094270833333332 \tabularnewline
38 & 1.62 & 1.60744791666667 & 1.60833333333333 & -0.000885416666666842 & 0.0125520833333332 \tabularnewline
39 & 1.62 & 1.60557291666667 & 1.60458333333333 & 0.000989583333333229 & 0.0144270833333333 \tabularnewline
40 & 1.62 & 1.60776041666667 & 1.59958333333333 & 0.00817708333333346 & 0.0122395833333333 \tabularnewline
41 & 1.61 & 1.60161458333333 & 1.59375 & 0.00786458333333336 & 0.00838541666666681 \tabularnewline
42 & 1.59 & 1.59578125 & 1.58833333333333 & 0.00744791666666663 & -0.00578124999999985 \tabularnewline
43 & 1.58 & 1.58817708333333 & 1.58375 & 0.00442708333333327 & -0.00817708333333345 \tabularnewline
44 & 1.56 & 1.57859375 & 1.58 & -0.00140625000000009 & -0.0185937500000000 \tabularnewline
45 & 1.56 & 1.57703125 & 1.57708333333333 & -5.2083333333323e-05 & -0.0170312500000001 \tabularnewline
46 & 1.54 & 1.56369791666667 & 1.575 & -0.0113020833333331 & -0.0236979166666667 \tabularnewline
47 & 1.55 & 1.56588541666667 & 1.57375 & -0.00786458333333327 & -0.0158854166666664 \tabularnewline
48 & 1.56 & 1.56703125 & 1.57416666666667 & -0.00713541666666654 & -0.0070312499999996 \tabularnewline
49 & 1.57 & 1.57598958333333 & 1.57625 & -0.000260416666666744 & -0.00598958333333321 \tabularnewline
50 & 1.58 & 1.57911458333333 & 1.58 & -0.000885416666666842 & 0.00088541666666675 \tabularnewline
51 & 1.59 & 1.58557291666667 & 1.58458333333333 & 0.000989583333333229 & 0.0044270833333333 \tabularnewline
52 & 1.6 & 1.59734375 & 1.58916666666667 & 0.00817708333333346 & 0.00265625000000025 \tabularnewline
53 & 1.6 & 1.60161458333333 & 1.59375 & 0.00786458333333336 & -0.00161458333333320 \tabularnewline
54 & 1.61 & 1.60494791666667 & 1.5975 & 0.00744791666666663 & 0.00505208333333362 \tabularnewline
55 & 1.61 & 1.60526041666667 & 1.60083333333333 & 0.00442708333333327 & 0.00473958333333369 \tabularnewline
56 & 1.62 & 1.60276041666667 & 1.60416666666667 & -0.00140625000000009 & 0.0172395833333334 \tabularnewline
57 & 1.61 & 1.60744791666667 & 1.6075 & -5.2083333333323e-05 & 0.00255208333333368 \tabularnewline
58 & 1.6 & 1.59911458333333 & 1.61041666666667 & -0.0113020833333331 & 0.00088541666666675 \tabularnewline
59 & 1.6 & 1.60630208333333 & 1.61416666666667 & -0.00786458333333327 & -0.00630208333333315 \tabularnewline
60 & 1.6 & 1.61161458333333 & 1.61875 & -0.00713541666666654 & -0.0116145833333330 \tabularnewline
61 & 1.61 & 1.62265625 & 1.62291666666667 & -0.000260416666666744 & -0.0126562500000000 \tabularnewline
62 & 1.62 & 1.62536458333333 & 1.62625 & -0.000885416666666842 & -0.00536458333333290 \tabularnewline
63 & 1.63 & 1.63015625 & 1.62916666666667 & 0.000989583333333229 & -0.000156249999999636 \tabularnewline
64 & 1.63 & 1.64067708333333 & 1.6325 & 0.00817708333333346 & -0.0106770833333332 \tabularnewline
65 & 1.66 & 1.64369791666667 & 1.63583333333333 & 0.00786458333333336 & 0.0163020833333336 \tabularnewline
66 & 1.66 & 1.64703125 & 1.63958333333333 & 0.00744791666666663 & 0.0129687500000006 \tabularnewline
67 & 1.66 & 1.64734375 & 1.64291666666667 & 0.00442708333333327 & 0.0126562500000003 \tabularnewline
68 & 1.65 & NA & NA & -0.00140625000000009 & NA \tabularnewline
69 & 1.65 & NA & NA & -5.2083333333323e-05 & NA \tabularnewline
70 & 1.64 & NA & NA & -0.0113020833333331 & NA \tabularnewline
71 & 1.64 & NA & NA & -0.00786458333333327 & NA \tabularnewline
72 & 1.65 & NA & NA & -0.00713541666666654 & NA \tabularnewline
73 & 1.64 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13428&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]1.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000260416666666744[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000885416666666842[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000989583333333229[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00817708333333346[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00786458333333336[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00744791666666663[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.59[/C][C]1.59484375[/C][C]1.59041666666667[/C][C]0.00442708333333327[/C][C]-0.00484375000000004[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.58[/C][C]1.58651041666667[/C][C]1.58791666666667[/C][C]-0.00140625000000009[/C][C]-0.00651041666666652[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.59[/C][C]1.58578125[/C][C]1.58583333333333[/C][C]-5.2083333333323e-05[/C][C]0.00421875000000016[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.59[/C][C]1.57244791666667[/C][C]1.58375[/C][C]-0.0113020833333331[/C][C]0.0175520833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.58[/C][C]1.57338541666667[/C][C]1.58125[/C][C]-0.00786458333333327[/C][C]0.00661458333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.58[/C][C]1.57244791666667[/C][C]1.57958333333333[/C][C]-0.00713541666666654[/C][C]0.00755208333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.58[/C][C]1.57848958333333[/C][C]1.57875[/C][C]-0.000260416666666744[/C][C]0.00151041666666685[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.57[/C][C]1.57703125[/C][C]1.57791666666667[/C][C]-0.000885416666666842[/C][C]-0.00703125000000004[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.57[/C][C]1.57807291666667[/C][C]1.57708333333333[/C][C]0.000989583333333229[/C][C]-0.00807291666666643[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.57[/C][C]1.58401041666667[/C][C]1.57583333333333[/C][C]0.00817708333333346[/C][C]-0.0140104166666664[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.57[/C][C]1.58244791666667[/C][C]1.57458333333333[/C][C]0.00786458333333336[/C][C]-0.0124479166666664[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.58[/C][C]1.58119791666667[/C][C]1.57375[/C][C]0.00744791666666663[/C][C]-0.00119791666666647[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.58[/C][C]1.57734375[/C][C]1.57291666666667[/C][C]0.00442708333333327[/C][C]0.00265625000000003[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.57[/C][C]1.57109375[/C][C]1.5725[/C][C]-0.00140625000000009[/C][C]-0.00109374999999989[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.58[/C][C]1.57244791666667[/C][C]1.5725[/C][C]-5.2083333333323e-05[/C][C]0.00755208333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.57[/C][C]1.56203125[/C][C]1.57333333333333[/C][C]-0.0113020833333331[/C][C]0.00796874999999986[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.57[/C][C]1.56755208333333[/C][C]1.57541666666667[/C][C]-0.00786458333333327[/C][C]0.00244791666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.57[/C][C]1.57036458333333[/C][C]1.5775[/C][C]-0.00713541666666654[/C][C]-0.000364583333333446[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.57[/C][C]1.57890625[/C][C]1.57916666666667[/C][C]-0.000260416666666744[/C][C]-0.00890625000000012[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.57[/C][C]1.58036458333333[/C][C]1.58125[/C][C]-0.000885416666666842[/C][C]-0.0103645833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.57[/C][C]1.58473958333333[/C][C]1.58375[/C][C]0.000989583333333229[/C][C]-0.0147395833333335[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.59[/C][C]1.59484375[/C][C]1.58666666666667[/C][C]0.00817708333333346[/C][C]-0.00484375000000004[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.6[/C][C]1.59828125[/C][C]1.59041666666667[/C][C]0.00786458333333336[/C][C]0.00171875000000021[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.6[/C][C]1.60203125[/C][C]1.59458333333333[/C][C]0.00744791666666663[/C][C]-0.00203124999999993[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.6[/C][C]1.60317708333333[/C][C]1.59875[/C][C]0.00442708333333327[/C][C]-0.00317708333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.6[/C][C]1.60151041666667[/C][C]1.60291666666667[/C][C]-0.00140625000000009[/C][C]-0.00151041666666663[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.61[/C][C]1.60703125[/C][C]1.60708333333333[/C][C]-5.2083333333323e-05[/C][C]0.00296874999999996[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.61[/C][C]1.59911458333333[/C][C]1.61041666666667[/C][C]-0.0113020833333331[/C][C]0.0108854166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.62[/C][C]1.60421875[/C][C]1.61208333333333[/C][C]-0.00786458333333327[/C][C]0.0157812500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.62[/C][C]1.60494791666667[/C][C]1.61208333333333[/C][C]-0.00713541666666654[/C][C]0.0150520833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.62[/C][C]1.61057291666667[/C][C]1.61083333333333[/C][C]-0.000260416666666744[/C][C]0.0094270833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.62[/C][C]1.60744791666667[/C][C]1.60833333333333[/C][C]-0.000885416666666842[/C][C]0.0125520833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.62[/C][C]1.60557291666667[/C][C]1.60458333333333[/C][C]0.000989583333333229[/C][C]0.0144270833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.62[/C][C]1.60776041666667[/C][C]1.59958333333333[/C][C]0.00817708333333346[/C][C]0.0122395833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.61[/C][C]1.60161458333333[/C][C]1.59375[/C][C]0.00786458333333336[/C][C]0.00838541666666681[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.59[/C][C]1.59578125[/C][C]1.58833333333333[/C][C]0.00744791666666663[/C][C]-0.00578124999999985[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.58[/C][C]1.58817708333333[/C][C]1.58375[/C][C]0.00442708333333327[/C][C]-0.00817708333333345[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.56[/C][C]1.57859375[/C][C]1.58[/C][C]-0.00140625000000009[/C][C]-0.0185937500000000[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.56[/C][C]1.57703125[/C][C]1.57708333333333[/C][C]-5.2083333333323e-05[/C][C]-0.0170312500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.54[/C][C]1.56369791666667[/C][C]1.575[/C][C]-0.0113020833333331[/C][C]-0.0236979166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.55[/C][C]1.56588541666667[/C][C]1.57375[/C][C]-0.00786458333333327[/C][C]-0.0158854166666664[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.56[/C][C]1.56703125[/C][C]1.57416666666667[/C][C]-0.00713541666666654[/C][C]-0.0070312499999996[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.57[/C][C]1.57598958333333[/C][C]1.57625[/C][C]-0.000260416666666744[/C][C]-0.00598958333333321[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.58[/C][C]1.57911458333333[/C][C]1.58[/C][C]-0.000885416666666842[/C][C]0.00088541666666675[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.59[/C][C]1.58557291666667[/C][C]1.58458333333333[/C][C]0.000989583333333229[/C][C]0.0044270833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.6[/C][C]1.59734375[/C][C]1.58916666666667[/C][C]0.00817708333333346[/C][C]0.00265625000000025[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.6[/C][C]1.60161458333333[/C][C]1.59375[/C][C]0.00786458333333336[/C][C]-0.00161458333333320[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.61[/C][C]1.60494791666667[/C][C]1.5975[/C][C]0.00744791666666663[/C][C]0.00505208333333362[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.61[/C][C]1.60526041666667[/C][C]1.60083333333333[/C][C]0.00442708333333327[/C][C]0.00473958333333369[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.62[/C][C]1.60276041666667[/C][C]1.60416666666667[/C][C]-0.00140625000000009[/C][C]0.0172395833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.61[/C][C]1.60744791666667[/C][C]1.6075[/C][C]-5.2083333333323e-05[/C][C]0.00255208333333368[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.6[/C][C]1.59911458333333[/C][C]1.61041666666667[/C][C]-0.0113020833333331[/C][C]0.00088541666666675[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.6[/C][C]1.60630208333333[/C][C]1.61416666666667[/C][C]-0.00786458333333327[/C][C]-0.00630208333333315[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.6[/C][C]1.61161458333333[/C][C]1.61875[/C][C]-0.00713541666666654[/C][C]-0.0116145833333330[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.61[/C][C]1.62265625[/C][C]1.62291666666667[/C][C]-0.000260416666666744[/C][C]-0.0126562500000000[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1.62[/C][C]1.62536458333333[/C][C]1.62625[/C][C]-0.000885416666666842[/C][C]-0.00536458333333290[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1.63[/C][C]1.63015625[/C][C]1.62916666666667[/C][C]0.000989583333333229[/C][C]-0.000156249999999636[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]1.63[/C][C]1.64067708333333[/C][C]1.6325[/C][C]0.00817708333333346[/C][C]-0.0106770833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.66[/C][C]1.64369791666667[/C][C]1.63583333333333[/C][C]0.00786458333333336[/C][C]0.0163020833333336[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.66[/C][C]1.64703125[/C][C]1.63958333333333[/C][C]0.00744791666666663[/C][C]0.0129687500000006[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1.66[/C][C]1.64734375[/C][C]1.64291666666667[/C][C]0.00442708333333327[/C][C]0.0126562500000003[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00140625000000009[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]1.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-5.2083333333323e-05[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.64[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0113020833333331[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.64[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00786458333333327[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]1.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00713541666666654[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]1.64[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13428&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13428&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	1.61	NA	NA	-0.000260416666666744	NA
2	1.6	NA	NA	-0.000885416666666842	NA
3	1.59	NA	NA	0.000989583333333229	NA
4	1.6	NA	NA	0.00817708333333346	NA
5	1.6	NA	NA	0.00786458333333336	NA
6	1.59	NA	NA	0.00744791666666663	NA
7	1.59	1.59484375	1.59041666666667	0.00442708333333327	-0.00484375000000004
8	1.58	1.58651041666667	1.58791666666667	-0.00140625000000009	-0.00651041666666652
9	1.59	1.58578125	1.58583333333333	-5.2083333333323e-05	0.00421875000000016
10	1.59	1.57244791666667	1.58375	-0.0113020833333331	0.0175520833333331
11	1.58	1.57338541666667	1.58125	-0.00786458333333327	0.00661458333333331
12	1.58	1.57244791666667	1.57958333333333	-0.00713541666666654	0.00755208333333335
13	1.58	1.57848958333333	1.57875	-0.000260416666666744	0.00151041666666685
14	1.57	1.57703125	1.57791666666667	-0.000885416666666842	-0.00703125000000004
15	1.57	1.57807291666667	1.57708333333333	0.000989583333333229	-0.00807291666666643
16	1.57	1.58401041666667	1.57583333333333	0.00817708333333346	-0.0140104166666664
17	1.57	1.58244791666667	1.57458333333333	0.00786458333333336	-0.0124479166666664
18	1.58	1.58119791666667	1.57375	0.00744791666666663	-0.00119791666666647
19	1.58	1.57734375	1.57291666666667	0.00442708333333327	0.00265625000000003
20	1.57	1.57109375	1.5725	-0.00140625000000009	-0.00109374999999989
21	1.58	1.57244791666667	1.5725	-5.2083333333323e-05	0.00755208333333335
22	1.57	1.56203125	1.57333333333333	-0.0113020833333331	0.00796874999999986
23	1.57	1.56755208333333	1.57541666666667	-0.00786458333333327	0.00244791666666666
24	1.57	1.57036458333333	1.5775	-0.00713541666666654	-0.000364583333333446
25	1.57	1.57890625	1.57916666666667	-0.000260416666666744	-0.00890625000000012
26	1.57	1.58036458333333	1.58125	-0.000885416666666842	-0.0103645833333332
27	1.57	1.58473958333333	1.58375	0.000989583333333229	-0.0147395833333335
28	1.59	1.59484375	1.58666666666667	0.00817708333333346	-0.00484375000000004
29	1.6	1.59828125	1.59041666666667	0.00786458333333336	0.00171875000000021
30	1.6	1.60203125	1.59458333333333	0.00744791666666663	-0.00203124999999993
31	1.6	1.60317708333333	1.59875	0.00442708333333327	-0.00317708333333333
32	1.6	1.60151041666667	1.60291666666667	-0.00140625000000009	-0.00151041666666663
33	1.61	1.60703125	1.60708333333333	-5.2083333333323e-05	0.00296874999999996
34	1.61	1.59911458333333	1.61041666666667	-0.0113020833333331	0.0108854166666668
35	1.62	1.60421875	1.61208333333333	-0.00786458333333327	0.0157812500000001
36	1.62	1.60494791666667	1.61208333333333	-0.00713541666666654	0.0150520833333334
37	1.62	1.61057291666667	1.61083333333333	-0.000260416666666744	0.0094270833333332
38	1.62	1.60744791666667	1.60833333333333	-0.000885416666666842	0.0125520833333332
39	1.62	1.60557291666667	1.60458333333333	0.000989583333333229	0.0144270833333333
40	1.62	1.60776041666667	1.59958333333333	0.00817708333333346	0.0122395833333333
41	1.61	1.60161458333333	1.59375	0.00786458333333336	0.00838541666666681
42	1.59	1.59578125	1.58833333333333	0.00744791666666663	-0.00578124999999985
43	1.58	1.58817708333333	1.58375	0.00442708333333327	-0.00817708333333345
44	1.56	1.57859375	1.58	-0.00140625000000009	-0.0185937500000000
45	1.56	1.57703125	1.57708333333333	-5.2083333333323e-05	-0.0170312500000001
46	1.54	1.56369791666667	1.575	-0.0113020833333331	-0.0236979166666667
47	1.55	1.56588541666667	1.57375	-0.00786458333333327	-0.0158854166666664
48	1.56	1.56703125	1.57416666666667	-0.00713541666666654	-0.0070312499999996
49	1.57	1.57598958333333	1.57625	-0.000260416666666744	-0.00598958333333321
50	1.58	1.57911458333333	1.58	-0.000885416666666842	0.00088541666666675
51	1.59	1.58557291666667	1.58458333333333	0.000989583333333229	0.0044270833333333
52	1.6	1.59734375	1.58916666666667	0.00817708333333346	0.00265625000000025
53	1.6	1.60161458333333	1.59375	0.00786458333333336	-0.00161458333333320
54	1.61	1.60494791666667	1.5975	0.00744791666666663	0.00505208333333362
55	1.61	1.60526041666667	1.60083333333333	0.00442708333333327	0.00473958333333369
56	1.62	1.60276041666667	1.60416666666667	-0.00140625000000009	0.0172395833333334
57	1.61	1.60744791666667	1.6075	-5.2083333333323e-05	0.00255208333333368
58	1.6	1.59911458333333	1.61041666666667	-0.0113020833333331	0.00088541666666675
59	1.6	1.60630208333333	1.61416666666667	-0.00786458333333327	-0.00630208333333315
60	1.6	1.61161458333333	1.61875	-0.00713541666666654	-0.0116145833333330
61	1.61	1.62265625	1.62291666666667	-0.000260416666666744	-0.0126562500000000
62	1.62	1.62536458333333	1.62625	-0.000885416666666842	-0.00536458333333290
63	1.63	1.63015625	1.62916666666667	0.000989583333333229	-0.000156249999999636
64	1.63	1.64067708333333	1.6325	0.00817708333333346	-0.0106770833333332
65	1.66	1.64369791666667	1.63583333333333	0.00786458333333336	0.0163020833333336
66	1.66	1.64703125	1.63958333333333	0.00744791666666663	0.0129687500000006
67	1.66	1.64734375	1.64291666666667	0.00442708333333327	0.0126562500000003
68	1.65	NA	NA	-0.00140625000000009	NA
69	1.65	NA	NA	-5.2083333333323e-05	NA
70	1.64	NA	NA	-0.0113020833333331	NA
71	1.64	NA	NA	-0.00786458333333327	NA
72	1.65	NA	NA	-0.00713541666666654	NA
73	1.64	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