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 12:38:54 -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/28/t1212000232etk26xupf1c1101.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 23:18:52 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13466, Retrieved Tue, 14 May 2024 23:18:52 +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

169

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

-       [Classical Decomposition] [DecompositieOpg9O...] [2008-05-28 18:38:54] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,44
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,57
1,58
1,58
1,58
1,58
1,59
1,6
1,6
1,61
1,61
1,61
1,62
1,63
1,63
1,64
1,64
1,64
1,64
1,64
1,65
1,65
1,65
1,65

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	4 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 & 4 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=13466&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]4 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=13466&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13466&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	4 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	1.43	NA	NA	-0.00723958333333331	NA
2	1.43	NA	NA	-0.0104687500000000	NA
3	1.43	NA	NA	0.00859375	NA
4	1.43	NA	NA	0.00755208333333328	NA
5	1.43	NA	NA	0.00390624999999999	NA
6	1.43	NA	NA	0.000156250000000011	NA
7	1.43	1.42640625	1.43	-0.00359375000000002	0.00359375000000006
8	1.43	1.42755208333333	1.43	-0.00244791666666667	0.00244791666666666
9	1.43	1.43598958333333	1.43	0.00598958333333342	-0.00598958333333344
10	1.43	1.43182291666667	1.43	0.00182291666666666	-0.00182291666666656
11	1.43	1.43005208333333	1.43	5.20833333333831e-05	-5.2083333333286e-05
12	1.43	1.42567708333333	1.43	-0.00432291666666669	0.00432291666666673
13	1.43	1.42276041666667	1.43	-0.00723958333333331	0.00723958333333341
14	1.43	1.41994791666667	1.43041666666667	-0.0104687500000000	0.0100520833333335
15	1.43	1.44151041666667	1.43291666666667	0.00859375	-0.0115104166666664
16	1.43	1.44463541666667	1.43708333333333	0.00755208333333328	-0.0146354166666667
17	1.43	1.44515625	1.44125	0.00390624999999999	-0.0151562500000000
18	1.43	1.44557291666667	1.44541666666667	0.000156250000000011	-0.0155729166666667
19	1.43	1.44598958333333	1.44958333333333	-0.00359375000000002	-0.0159895833333332
20	1.44	1.45130208333333	1.45375	-0.00244791666666667	-0.0113020833333333
21	1.48	1.46390625	1.45791666666667	0.00598958333333342	0.0160937500000000
22	1.48	1.46390625	1.46208333333333	0.00182291666666666	0.0160937500000002
23	1.48	1.46630208333333	1.46625	5.20833333333831e-05	0.0136979166666671
24	1.48	1.46609375	1.47041666666667	-0.00432291666666669	0.0139062500000002
25	1.48	1.46734375	1.47458333333333	-0.00723958333333331	0.0126562500000005
26	1.48	1.46786458333333	1.47833333333333	-0.0104687500000000	0.0121354166666670
27	1.48	1.48859375	1.48	0.00859375	-0.00859374999999973
28	1.48	1.48755208333333	1.48	0.00755208333333328	-0.00755208333333313
29	1.48	1.48390625	1.48	0.00390624999999999	-0.00390624999999978
30	1.48	1.48015625	1.48	0.000156250000000011	-0.000156249999999858
31	1.48	1.47640625	1.48	-0.00359375000000002	0.00359375000000028
32	1.48	1.47755208333333	1.48	-0.00244791666666667	0.00244791666666688
33	1.48	1.48598958333333	1.48	0.00598958333333342	-0.00598958333333321
34	1.48	1.48182291666667	1.48	0.00182291666666666	-0.00182291666666634
35	1.48	1.48005208333333	1.48	5.20833333333831e-05	-5.20833333330639e-05
36	1.48	1.47567708333333	1.48	-0.00432291666666669	0.00432291666666695
37	1.48	1.47276041666667	1.48	-0.00723958333333331	0.00723958333333363
38	1.48	1.46953125	1.48	-0.0104687500000000	0.0104687500000002
39	1.48	1.48859375	1.48	0.00859375	-0.00859374999999973
40	1.48	1.48755208333333	1.48	0.00755208333333328	-0.00755208333333313
41	1.48	1.48390625	1.48	0.00390624999999999	-0.00390624999999978
42	1.48	1.48015625	1.48	0.000156250000000011	-0.000156249999999858
43	1.48	1.47640625	1.48	-0.00359375000000002	0.00359375000000028
44	1.48	1.47755208333333	1.48	-0.00244791666666667	0.00244791666666688
45	1.48	1.48973958333333	1.48375	0.00598958333333342	-0.00973958333333313
46	1.48	1.49348958333333	1.49166666666667	0.00182291666666666	-0.0134895833333331
47	1.48	1.50005208333333	1.5	5.20833333333831e-05	-0.0200520833333331
48	1.48	1.50401041666667	1.50833333333333	-0.00432291666666669	-0.0240104166666664
49	1.48	1.50942708333333	1.51666666666667	-0.00723958333333331	-0.029427083333333
50	1.48	1.51494791666667	1.52541666666667	-0.0104687500000000	-0.0349479166666666
51	1.57	1.54359375	1.535	0.00859375	0.0264062500000002
52	1.58	1.55255208333333	1.545	0.00755208333333328	0.0274479166666668
53	1.58	1.55932291666667	1.55541666666667	0.00390624999999999	0.0206770833333336
54	1.58	1.56640625	1.56625	0.000156250000000011	0.0135937500000003
55	1.58	1.57348958333333	1.57708333333333	-0.00359375000000002	0.00651041666666696
56	1.59	1.58588541666667	1.58833333333333	-0.00244791666666667	0.00411458333333359
57	1.6	1.60265625	1.59666666666667	0.00598958333333342	-0.00265624999999958
58	1.6	1.60307291666667	1.60125	0.00182291666666666	-0.00307291666666631
59	1.61	1.60588541666667	1.60583333333333	5.20833333333831e-05	0.00411458333333359
60	1.61	1.60651041666667	1.61083333333333	-0.00432291666666669	0.00348958333333349
61	1.61	1.60859375	1.61583333333333	-0.00723958333333331	0.00140625000000005
62	1.62	1.60994791666667	1.62041666666667	-0.0104687500000000	0.0100520833333335
63	1.63	1.63276041666667	1.62416666666667	0.00859375	-0.00276041666666682
64	1.63	1.63546875	1.62791666666667	0.00755208333333328	-0.00546874999999991
65	1.64	1.63557291666667	1.63166666666667	0.00390624999999999	0.0044270833333333
66	1.64	1.63515625	1.635	0.000156250000000011	0.00484374999999981
67	1.64	1.63473958333333	1.63833333333333	-0.00359375000000002	0.00526041666666655
68	1.64	NA	NA	-0.00244791666666667	NA
69	1.64	NA	NA	0.00598958333333342	NA
70	1.65	NA	NA	0.00182291666666666	NA
71	1.65	NA	NA	5.20833333333831e-05	NA
72	1.65	NA	NA	-0.00432291666666669	NA
73	1.65	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.43 & NA & NA & -0.00723958333333331 & NA \tabularnewline
2 & 1.43 & NA & NA & -0.0104687500000000 & NA \tabularnewline
3 & 1.43 & NA & NA & 0.00859375 & NA \tabularnewline
4 & 1.43 & NA & NA & 0.00755208333333328 & NA \tabularnewline
5 & 1.43 & NA & NA & 0.00390624999999999 & NA \tabularnewline
6 & 1.43 & NA & NA & 0.000156250000000011 & NA \tabularnewline
7 & 1.43 & 1.42640625 & 1.43 & -0.00359375000000002 & 0.00359375000000006 \tabularnewline
8 & 1.43 & 1.42755208333333 & 1.43 & -0.00244791666666667 & 0.00244791666666666 \tabularnewline
9 & 1.43 & 1.43598958333333 & 1.43 & 0.00598958333333342 & -0.00598958333333344 \tabularnewline
10 & 1.43 & 1.43182291666667 & 1.43 & 0.00182291666666666 & -0.00182291666666656 \tabularnewline
11 & 1.43 & 1.43005208333333 & 1.43 & 5.20833333333831e-05 & -5.2083333333286e-05 \tabularnewline
12 & 1.43 & 1.42567708333333 & 1.43 & -0.00432291666666669 & 0.00432291666666673 \tabularnewline
13 & 1.43 & 1.42276041666667 & 1.43 & -0.00723958333333331 & 0.00723958333333341 \tabularnewline
14 & 1.43 & 1.41994791666667 & 1.43041666666667 & -0.0104687500000000 & 0.0100520833333335 \tabularnewline
15 & 1.43 & 1.44151041666667 & 1.43291666666667 & 0.00859375 & -0.0115104166666664 \tabularnewline
16 & 1.43 & 1.44463541666667 & 1.43708333333333 & 0.00755208333333328 & -0.0146354166666667 \tabularnewline
17 & 1.43 & 1.44515625 & 1.44125 & 0.00390624999999999 & -0.0151562500000000 \tabularnewline
18 & 1.43 & 1.44557291666667 & 1.44541666666667 & 0.000156250000000011 & -0.0155729166666667 \tabularnewline
19 & 1.43 & 1.44598958333333 & 1.44958333333333 & -0.00359375000000002 & -0.0159895833333332 \tabularnewline
20 & 1.44 & 1.45130208333333 & 1.45375 & -0.00244791666666667 & -0.0113020833333333 \tabularnewline
21 & 1.48 & 1.46390625 & 1.45791666666667 & 0.00598958333333342 & 0.0160937500000000 \tabularnewline
22 & 1.48 & 1.46390625 & 1.46208333333333 & 0.00182291666666666 & 0.0160937500000002 \tabularnewline
23 & 1.48 & 1.46630208333333 & 1.46625 & 5.20833333333831e-05 & 0.0136979166666671 \tabularnewline
24 & 1.48 & 1.46609375 & 1.47041666666667 & -0.00432291666666669 & 0.0139062500000002 \tabularnewline
25 & 1.48 & 1.46734375 & 1.47458333333333 & -0.00723958333333331 & 0.0126562500000005 \tabularnewline
26 & 1.48 & 1.46786458333333 & 1.47833333333333 & -0.0104687500000000 & 0.0121354166666670 \tabularnewline
27 & 1.48 & 1.48859375 & 1.48 & 0.00859375 & -0.00859374999999973 \tabularnewline
28 & 1.48 & 1.48755208333333 & 1.48 & 0.00755208333333328 & -0.00755208333333313 \tabularnewline
29 & 1.48 & 1.48390625 & 1.48 & 0.00390624999999999 & -0.00390624999999978 \tabularnewline
30 & 1.48 & 1.48015625 & 1.48 & 0.000156250000000011 & -0.000156249999999858 \tabularnewline
31 & 1.48 & 1.47640625 & 1.48 & -0.00359375000000002 & 0.00359375000000028 \tabularnewline
32 & 1.48 & 1.47755208333333 & 1.48 & -0.00244791666666667 & 0.00244791666666688 \tabularnewline
33 & 1.48 & 1.48598958333333 & 1.48 & 0.00598958333333342 & -0.00598958333333321 \tabularnewline
34 & 1.48 & 1.48182291666667 & 1.48 & 0.00182291666666666 & -0.00182291666666634 \tabularnewline
35 & 1.48 & 1.48005208333333 & 1.48 & 5.20833333333831e-05 & -5.20833333330639e-05 \tabularnewline
36 & 1.48 & 1.47567708333333 & 1.48 & -0.00432291666666669 & 0.00432291666666695 \tabularnewline
37 & 1.48 & 1.47276041666667 & 1.48 & -0.00723958333333331 & 0.00723958333333363 \tabularnewline
38 & 1.48 & 1.46953125 & 1.48 & -0.0104687500000000 & 0.0104687500000002 \tabularnewline
39 & 1.48 & 1.48859375 & 1.48 & 0.00859375 & -0.00859374999999973 \tabularnewline
40 & 1.48 & 1.48755208333333 & 1.48 & 0.00755208333333328 & -0.00755208333333313 \tabularnewline
41 & 1.48 & 1.48390625 & 1.48 & 0.00390624999999999 & -0.00390624999999978 \tabularnewline
42 & 1.48 & 1.48015625 & 1.48 & 0.000156250000000011 & -0.000156249999999858 \tabularnewline
43 & 1.48 & 1.47640625 & 1.48 & -0.00359375000000002 & 0.00359375000000028 \tabularnewline
44 & 1.48 & 1.47755208333333 & 1.48 & -0.00244791666666667 & 0.00244791666666688 \tabularnewline
45 & 1.48 & 1.48973958333333 & 1.48375 & 0.00598958333333342 & -0.00973958333333313 \tabularnewline
46 & 1.48 & 1.49348958333333 & 1.49166666666667 & 0.00182291666666666 & -0.0134895833333331 \tabularnewline
47 & 1.48 & 1.50005208333333 & 1.5 & 5.20833333333831e-05 & -0.0200520833333331 \tabularnewline
48 & 1.48 & 1.50401041666667 & 1.50833333333333 & -0.00432291666666669 & -0.0240104166666664 \tabularnewline
49 & 1.48 & 1.50942708333333 & 1.51666666666667 & -0.00723958333333331 & -0.029427083333333 \tabularnewline
50 & 1.48 & 1.51494791666667 & 1.52541666666667 & -0.0104687500000000 & -0.0349479166666666 \tabularnewline
51 & 1.57 & 1.54359375 & 1.535 & 0.00859375 & 0.0264062500000002 \tabularnewline
52 & 1.58 & 1.55255208333333 & 1.545 & 0.00755208333333328 & 0.0274479166666668 \tabularnewline
53 & 1.58 & 1.55932291666667 & 1.55541666666667 & 0.00390624999999999 & 0.0206770833333336 \tabularnewline
54 & 1.58 & 1.56640625 & 1.56625 & 0.000156250000000011 & 0.0135937500000003 \tabularnewline
55 & 1.58 & 1.57348958333333 & 1.57708333333333 & -0.00359375000000002 & 0.00651041666666696 \tabularnewline
56 & 1.59 & 1.58588541666667 & 1.58833333333333 & -0.00244791666666667 & 0.00411458333333359 \tabularnewline
57 & 1.6 & 1.60265625 & 1.59666666666667 & 0.00598958333333342 & -0.00265624999999958 \tabularnewline
58 & 1.6 & 1.60307291666667 & 1.60125 & 0.00182291666666666 & -0.00307291666666631 \tabularnewline
59 & 1.61 & 1.60588541666667 & 1.60583333333333 & 5.20833333333831e-05 & 0.00411458333333359 \tabularnewline
60 & 1.61 & 1.60651041666667 & 1.61083333333333 & -0.00432291666666669 & 0.00348958333333349 \tabularnewline
61 & 1.61 & 1.60859375 & 1.61583333333333 & -0.00723958333333331 & 0.00140625000000005 \tabularnewline
62 & 1.62 & 1.60994791666667 & 1.62041666666667 & -0.0104687500000000 & 0.0100520833333335 \tabularnewline
63 & 1.63 & 1.63276041666667 & 1.62416666666667 & 0.00859375 & -0.00276041666666682 \tabularnewline
64 & 1.63 & 1.63546875 & 1.62791666666667 & 0.00755208333333328 & -0.00546874999999991 \tabularnewline
65 & 1.64 & 1.63557291666667 & 1.63166666666667 & 0.00390624999999999 & 0.0044270833333333 \tabularnewline
66 & 1.64 & 1.63515625 & 1.635 & 0.000156250000000011 & 0.00484374999999981 \tabularnewline
67 & 1.64 & 1.63473958333333 & 1.63833333333333 & -0.00359375000000002 & 0.00526041666666655 \tabularnewline
68 & 1.64 & NA & NA & -0.00244791666666667 & NA \tabularnewline
69 & 1.64 & NA & NA & 0.00598958333333342 & NA \tabularnewline
70 & 1.65 & NA & NA & 0.00182291666666666 & NA \tabularnewline
71 & 1.65 & NA & NA & 5.20833333333831e-05 & NA \tabularnewline
72 & 1.65 & NA & NA & -0.00432291666666669 & NA \tabularnewline
73 & 1.65 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13466&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]1.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00723958333333331[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0104687500000000[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00859375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00755208333333328[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00390624999999999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000156250000000011[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.43[/C][C]1.42640625[/C][C]1.43[/C][C]-0.00359375000000002[/C][C]0.00359375000000006[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.43[/C][C]1.42755208333333[/C][C]1.43[/C][C]-0.00244791666666667[/C][C]0.00244791666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.43[/C][C]1.43598958333333[/C][C]1.43[/C][C]0.00598958333333342[/C][C]-0.00598958333333344[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.43[/C][C]1.43182291666667[/C][C]1.43[/C][C]0.00182291666666666[/C][C]-0.00182291666666656[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.43[/C][C]1.43005208333333[/C][C]1.43[/C][C]5.20833333333831e-05[/C][C]-5.2083333333286e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.43[/C][C]1.42567708333333[/C][C]1.43[/C][C]-0.00432291666666669[/C][C]0.00432291666666673[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.43[/C][C]1.42276041666667[/C][C]1.43[/C][C]-0.00723958333333331[/C][C]0.00723958333333341[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.43[/C][C]1.41994791666667[/C][C]1.43041666666667[/C][C]-0.0104687500000000[/C][C]0.0100520833333335[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.43[/C][C]1.44151041666667[/C][C]1.43291666666667[/C][C]0.00859375[/C][C]-0.0115104166666664[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.43[/C][C]1.44463541666667[/C][C]1.43708333333333[/C][C]0.00755208333333328[/C][C]-0.0146354166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.43[/C][C]1.44515625[/C][C]1.44125[/C][C]0.00390624999999999[/C][C]-0.0151562500000000[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.43[/C][C]1.44557291666667[/C][C]1.44541666666667[/C][C]0.000156250000000011[/C][C]-0.0155729166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.43[/C][C]1.44598958333333[/C][C]1.44958333333333[/C][C]-0.00359375000000002[/C][C]-0.0159895833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.44[/C][C]1.45130208333333[/C][C]1.45375[/C][C]-0.00244791666666667[/C][C]-0.0113020833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.48[/C][C]1.46390625[/C][C]1.45791666666667[/C][C]0.00598958333333342[/C][C]0.0160937500000000[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.48[/C][C]1.46390625[/C][C]1.46208333333333[/C][C]0.00182291666666666[/C][C]0.0160937500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.48[/C][C]1.46630208333333[/C][C]1.46625[/C][C]5.20833333333831e-05[/C][C]0.0136979166666671[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.48[/C][C]1.46609375[/C][C]1.47041666666667[/C][C]-0.00432291666666669[/C][C]0.0139062500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.48[/C][C]1.46734375[/C][C]1.47458333333333[/C][C]-0.00723958333333331[/C][C]0.0126562500000005[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.48[/C][C]1.46786458333333[/C][C]1.47833333333333[/C][C]-0.0104687500000000[/C][C]0.0121354166666670[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.48[/C][C]1.48859375[/C][C]1.48[/C][C]0.00859375[/C][C]-0.00859374999999973[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.48[/C][C]1.48755208333333[/C][C]1.48[/C][C]0.00755208333333328[/C][C]-0.00755208333333313[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.48[/C][C]1.48390625[/C][C]1.48[/C][C]0.00390624999999999[/C][C]-0.00390624999999978[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.48[/C][C]1.48015625[/C][C]1.48[/C][C]0.000156250000000011[/C][C]-0.000156249999999858[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.48[/C][C]1.47640625[/C][C]1.48[/C][C]-0.00359375000000002[/C][C]0.00359375000000028[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.48[/C][C]1.47755208333333[/C][C]1.48[/C][C]-0.00244791666666667[/C][C]0.00244791666666688[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.48[/C][C]1.48598958333333[/C][C]1.48[/C][C]0.00598958333333342[/C][C]-0.00598958333333321[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.48[/C][C]1.48182291666667[/C][C]1.48[/C][C]0.00182291666666666[/C][C]-0.00182291666666634[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.48[/C][C]1.48005208333333[/C][C]1.48[/C][C]5.20833333333831e-05[/C][C]-5.20833333330639e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.48[/C][C]1.47567708333333[/C][C]1.48[/C][C]-0.00432291666666669[/C][C]0.00432291666666695[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.48[/C][C]1.47276041666667[/C][C]1.48[/C][C]-0.00723958333333331[/C][C]0.00723958333333363[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.48[/C][C]1.46953125[/C][C]1.48[/C][C]-0.0104687500000000[/C][C]0.0104687500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.48[/C][C]1.48859375[/C][C]1.48[/C][C]0.00859375[/C][C]-0.00859374999999973[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.48[/C][C]1.48755208333333[/C][C]1.48[/C][C]0.00755208333333328[/C][C]-0.00755208333333313[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.48[/C][C]1.48390625[/C][C]1.48[/C][C]0.00390624999999999[/C][C]-0.00390624999999978[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.48[/C][C]1.48015625[/C][C]1.48[/C][C]0.000156250000000011[/C][C]-0.000156249999999858[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.48[/C][C]1.47640625[/C][C]1.48[/C][C]-0.00359375000000002[/C][C]0.00359375000000028[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.48[/C][C]1.47755208333333[/C][C]1.48[/C][C]-0.00244791666666667[/C][C]0.00244791666666688[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.48[/C][C]1.48973958333333[/C][C]1.48375[/C][C]0.00598958333333342[/C][C]-0.00973958333333313[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.48[/C][C]1.49348958333333[/C][C]1.49166666666667[/C][C]0.00182291666666666[/C][C]-0.0134895833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.48[/C][C]1.50005208333333[/C][C]1.5[/C][C]5.20833333333831e-05[/C][C]-0.0200520833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.48[/C][C]1.50401041666667[/C][C]1.50833333333333[/C][C]-0.00432291666666669[/C][C]-0.0240104166666664[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.48[/C][C]1.50942708333333[/C][C]1.51666666666667[/C][C]-0.00723958333333331[/C][C]-0.029427083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.48[/C][C]1.51494791666667[/C][C]1.52541666666667[/C][C]-0.0104687500000000[/C][C]-0.0349479166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.57[/C][C]1.54359375[/C][C]1.535[/C][C]0.00859375[/C][C]0.0264062500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.58[/C][C]1.55255208333333[/C][C]1.545[/C][C]0.00755208333333328[/C][C]0.0274479166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.58[/C][C]1.55932291666667[/C][C]1.55541666666667[/C][C]0.00390624999999999[/C][C]0.0206770833333336[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.58[/C][C]1.56640625[/C][C]1.56625[/C][C]0.000156250000000011[/C][C]0.0135937500000003[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.58[/C][C]1.57348958333333[/C][C]1.57708333333333[/C][C]-0.00359375000000002[/C][C]0.00651041666666696[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.59[/C][C]1.58588541666667[/C][C]1.58833333333333[/C][C]-0.00244791666666667[/C][C]0.00411458333333359[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.6[/C][C]1.60265625[/C][C]1.59666666666667[/C][C]0.00598958333333342[/C][C]-0.00265624999999958[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.6[/C][C]1.60307291666667[/C][C]1.60125[/C][C]0.00182291666666666[/C][C]-0.00307291666666631[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.61[/C][C]1.60588541666667[/C][C]1.60583333333333[/C][C]5.20833333333831e-05[/C][C]0.00411458333333359[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.61[/C][C]1.60651041666667[/C][C]1.61083333333333[/C][C]-0.00432291666666669[/C][C]0.00348958333333349[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.61[/C][C]1.60859375[/C][C]1.61583333333333[/C][C]-0.00723958333333331[/C][C]0.00140625000000005[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1.62[/C][C]1.60994791666667[/C][C]1.62041666666667[/C][C]-0.0104687500000000[/C][C]0.0100520833333335[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1.63[/C][C]1.63276041666667[/C][C]1.62416666666667[/C][C]0.00859375[/C][C]-0.00276041666666682[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]1.63[/C][C]1.63546875[/C][C]1.62791666666667[/C][C]0.00755208333333328[/C][C]-0.00546874999999991[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.64[/C][C]1.63557291666667[/C][C]1.63166666666667[/C][C]0.00390624999999999[/C][C]0.0044270833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.64[/C][C]1.63515625[/C][C]1.635[/C][C]0.000156250000000011[/C][C]0.00484374999999981[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1.64[/C][C]1.63473958333333[/C][C]1.63833333333333[/C][C]-0.00359375000000002[/C][C]0.00526041666666655[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.64[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00244791666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]1.64[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00598958333333342[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00182291666666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.20833333333831e-05[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]1.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00432291666666669[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]1.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13466&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13466&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	1.43	NA	NA	-0.00723958333333331	NA
2	1.43	NA	NA	-0.0104687500000000	NA
3	1.43	NA	NA	0.00859375	NA
4	1.43	NA	NA	0.00755208333333328	NA
5	1.43	NA	NA	0.00390624999999999	NA
6	1.43	NA	NA	0.000156250000000011	NA
7	1.43	1.42640625	1.43	-0.00359375000000002	0.00359375000000006
8	1.43	1.42755208333333	1.43	-0.00244791666666667	0.00244791666666666
9	1.43	1.43598958333333	1.43	0.00598958333333342	-0.00598958333333344
10	1.43	1.43182291666667	1.43	0.00182291666666666	-0.00182291666666656
11	1.43	1.43005208333333	1.43	5.20833333333831e-05	-5.2083333333286e-05
12	1.43	1.42567708333333	1.43	-0.00432291666666669	0.00432291666666673
13	1.43	1.42276041666667	1.43	-0.00723958333333331	0.00723958333333341
14	1.43	1.41994791666667	1.43041666666667	-0.0104687500000000	0.0100520833333335
15	1.43	1.44151041666667	1.43291666666667	0.00859375	-0.0115104166666664
16	1.43	1.44463541666667	1.43708333333333	0.00755208333333328	-0.0146354166666667
17	1.43	1.44515625	1.44125	0.00390624999999999	-0.0151562500000000
18	1.43	1.44557291666667	1.44541666666667	0.000156250000000011	-0.0155729166666667
19	1.43	1.44598958333333	1.44958333333333	-0.00359375000000002	-0.0159895833333332
20	1.44	1.45130208333333	1.45375	-0.00244791666666667	-0.0113020833333333
21	1.48	1.46390625	1.45791666666667	0.00598958333333342	0.0160937500000000
22	1.48	1.46390625	1.46208333333333	0.00182291666666666	0.0160937500000002
23	1.48	1.46630208333333	1.46625	5.20833333333831e-05	0.0136979166666671
24	1.48	1.46609375	1.47041666666667	-0.00432291666666669	0.0139062500000002
25	1.48	1.46734375	1.47458333333333	-0.00723958333333331	0.0126562500000005
26	1.48	1.46786458333333	1.47833333333333	-0.0104687500000000	0.0121354166666670
27	1.48	1.48859375	1.48	0.00859375	-0.00859374999999973
28	1.48	1.48755208333333	1.48	0.00755208333333328	-0.00755208333333313
29	1.48	1.48390625	1.48	0.00390624999999999	-0.00390624999999978
30	1.48	1.48015625	1.48	0.000156250000000011	-0.000156249999999858
31	1.48	1.47640625	1.48	-0.00359375000000002	0.00359375000000028
32	1.48	1.47755208333333	1.48	-0.00244791666666667	0.00244791666666688
33	1.48	1.48598958333333	1.48	0.00598958333333342	-0.00598958333333321
34	1.48	1.48182291666667	1.48	0.00182291666666666	-0.00182291666666634
35	1.48	1.48005208333333	1.48	5.20833333333831e-05	-5.20833333330639e-05
36	1.48	1.47567708333333	1.48	-0.00432291666666669	0.00432291666666695
37	1.48	1.47276041666667	1.48	-0.00723958333333331	0.00723958333333363
38	1.48	1.46953125	1.48	-0.0104687500000000	0.0104687500000002
39	1.48	1.48859375	1.48	0.00859375	-0.00859374999999973
40	1.48	1.48755208333333	1.48	0.00755208333333328	-0.00755208333333313
41	1.48	1.48390625	1.48	0.00390624999999999	-0.00390624999999978
42	1.48	1.48015625	1.48	0.000156250000000011	-0.000156249999999858
43	1.48	1.47640625	1.48	-0.00359375000000002	0.00359375000000028
44	1.48	1.47755208333333	1.48	-0.00244791666666667	0.00244791666666688
45	1.48	1.48973958333333	1.48375	0.00598958333333342	-0.00973958333333313
46	1.48	1.49348958333333	1.49166666666667	0.00182291666666666	-0.0134895833333331
47	1.48	1.50005208333333	1.5	5.20833333333831e-05	-0.0200520833333331
48	1.48	1.50401041666667	1.50833333333333	-0.00432291666666669	-0.0240104166666664
49	1.48	1.50942708333333	1.51666666666667	-0.00723958333333331	-0.029427083333333
50	1.48	1.51494791666667	1.52541666666667	-0.0104687500000000	-0.0349479166666666
51	1.57	1.54359375	1.535	0.00859375	0.0264062500000002
52	1.58	1.55255208333333	1.545	0.00755208333333328	0.0274479166666668
53	1.58	1.55932291666667	1.55541666666667	0.00390624999999999	0.0206770833333336
54	1.58	1.56640625	1.56625	0.000156250000000011	0.0135937500000003
55	1.58	1.57348958333333	1.57708333333333	-0.00359375000000002	0.00651041666666696
56	1.59	1.58588541666667	1.58833333333333	-0.00244791666666667	0.00411458333333359
57	1.6	1.60265625	1.59666666666667	0.00598958333333342	-0.00265624999999958
58	1.6	1.60307291666667	1.60125	0.00182291666666666	-0.00307291666666631
59	1.61	1.60588541666667	1.60583333333333	5.20833333333831e-05	0.00411458333333359
60	1.61	1.60651041666667	1.61083333333333	-0.00432291666666669	0.00348958333333349
61	1.61	1.60859375	1.61583333333333	-0.00723958333333331	0.00140625000000005
62	1.62	1.60994791666667	1.62041666666667	-0.0104687500000000	0.0100520833333335
63	1.63	1.63276041666667	1.62416666666667	0.00859375	-0.00276041666666682
64	1.63	1.63546875	1.62791666666667	0.00755208333333328	-0.00546874999999991
65	1.64	1.63557291666667	1.63166666666667	0.00390624999999999	0.0044270833333333
66	1.64	1.63515625	1.635	0.000156250000000011	0.00484374999999981
67	1.64	1.63473958333333	1.63833333333333	-0.00359375000000002	0.00526041666666655
68	1.64	NA	NA	-0.00244791666666667	NA
69	1.64	NA	NA	0.00598958333333342	NA
70	1.65	NA	NA	0.00182291666666666	NA
71	1.65	NA	NA	5.20833333333831e-05	NA
72	1.65	NA	NA	-0.00432291666666669	NA
73	1.65	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