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, 06 Jan 2013 05:28:00 -0500

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/2013/Jan/06/t1357468093eml6v18wwke1eq1.htm/, Retrieved Sun, 05 May 2024 06:11:20 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205034, Retrieved Sun, 05 May 2024 06:11:20 +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

178

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

-       [Classical Decomposition] [Prijs per 150 cl ...] [2013-01-06 10:28:00] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1,26
1,27
1,24
1,25
1,27
1,25
1,26
1,27
1,26
1,26
1,28
1,27
1,28
1,27
1,26
1,27
1,27
1,28
1,27
1,26
1,3
1,31
1,28
1,29
1,31
1,29
1,29
1,32
1,3
1,29
1,31
1,29
1,33
1,35
1,32
1,33
1,34
1,34
1,33
1,33
1,35
1,32
1,35
1,32
1,36
1,37
1,34
1,32
1,34
1,32
1,33
1,35
1,33
1,33
1,35
1,33
1,36
1,39
1,37
1,37
1,39
1,37
1,39
1,39
1,39
1,37
1,38
1,37
1,41
1,41
1,42
1,42

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	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net

\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 & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205034&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]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205034&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=205034&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	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	1.26	NA	NA	1.00822682200297	NA
2	1.27	NA	NA	0.99628676589912	NA
3	1.24	NA	NA	0.996048605021541	NA
4	1.25	NA	NA	1.0033231233429	NA
5	1.27	NA	NA	0.998440629607134	NA
6	1.25	NA	NA	0.989331015033938	NA
7	1.26	1.26185408289478	1.2625	0.999488382490913	0.998530667753181
8	1.27	1.24764453414515	1.26333333333333	0.987581425444709	1.01791813713204
9	1.26	1.27319931185062	1.26416666666667	1.00714513791743	0.989632957127949
10	1.26	1.28580917269074	1.26583333333333	1.01578078158584	0.979927680375207
11	1.28	1.26752966934051	1.26666666666667	1.0006813179004	1.00983829488266
12	1.27	1.26495734124612	1.26791666666667	0.997665993753098	1.00398642593664
13	1.28	1.28002796943461	1.26958333333333	1.00822682200297	0.999978149356673
14	1.27	1.26486907320609	1.26958333333333	0.99628676589912	1.00405648845608
15	1.26	1.26581176888154	1.27083333333333	0.996048605021541	0.995408662627085
16	1.27	1.27881893096081	1.27458333333333	1.0033231233429	0.993103847036279
17	1.27	1.27467587046511	1.27666666666667	0.998440629607134	0.996331718067746
18	1.28	1.26387037170586	1.2775	0.989331015033938	1.01276209068211
19	1.27	1.27892867609566	1.27958333333333	0.999488382490913	0.993018628589265
20	1.26	1.26575019361164	1.28166666666667	0.987581425444709	0.995457086524136
21	1.3	1.2929225708015	1.28375	1.00714513791743	1.00547397760572
22	1.31	1.30739451429944	1.28708333333333	1.01578078158584	1.00199288406985
23	1.28	1.29129585064064	1.29041666666667	1.0006813179004	0.99125231399525
24	1.29	1.28906760276181	1.29208333333333	0.997665993753098	1.00072331135791
25	1.31	1.30481354547552	1.29416666666667	1.00822682200297	1.00397486257134
26	1.29	1.29226695926832	1.29708333333333	0.99628676589912	0.998245750034806
27	1.29	1.29444816627591	1.29958333333333	0.996048605021541	0.99656365825083
28	1.32	1.30682836815413	1.3025	1.0033231233429	1.01007908319627
29	1.3	1.30379705549532	1.30583333333333	0.998440629607134	0.997087694377502
30	1.29	1.29519918718193	1.30916666666667	0.989331015033938	0.995985801077252
31	1.31	1.31141204852662	1.31208333333333	0.999488382490913	0.998923260977963
32	1.29	1.29908106672039	1.31541666666667	0.987581425444709	0.993009622761018
33	1.33	1.32859229443608	1.31916666666667	1.00714513791743	1.00105954668698
34	1.35	1.34210035767029	1.32125	1.01578078158584	1.00588602952422
35	1.32	1.32465189457065	1.32375	1.0006813179004	0.996488213552768
36	1.33	1.32398591254317	1.32708333333333	0.997665993753098	1.00454241045909
37	1.34	1.34094167326396	1.33	1.00822682200297	0.999297752256693
38	1.34	1.32796723504637	1.33291666666667	0.99628676589912	1.00906104054082
39	1.33	1.33013990795585	1.33541666666667	0.996048605021541	0.999894817112837
40	1.33	1.34194467747113	1.3375	1.0033231233429	0.991098979211541
41	1.35	1.33707840981555	1.33916666666667	0.998440629607134	1.00966404818864
42	1.32	1.32529133888921	1.33958333333333	0.989331015033938	0.996007414570711
43	1.35	1.33848152555241	1.33916666666667	0.999488382490913	1.00860562826434
44	1.32	1.3217131410535	1.33833333333333	0.987581425444709	0.998703848058787
45	1.36	1.34705662196457	1.3375	1.00714513791743	1.00960863695288
46	1.37	1.35945327935571	1.33833333333333	1.01578078158584	1.00775806039417
47	1.34	1.33924516379003	1.33833333333333	1.0006813179004	1.00056362810214
48	1.32	1.33479396080883	1.33791666666667	0.997665993753098	0.988916670854678
49	1.34	1.34934356344731	1.33833333333333	1.00822682200297	0.993075474845382
50	1.32	1.33377890784745	1.33875	0.99628676589912	0.989669271446431
51	1.33	1.33387509022468	1.33916666666667	0.996048605021541	0.997094862740088
52	1.35	1.34445298527949	1.34	1.0033231233429	1.00412585250748
53	1.33	1.33999052831857	1.34208333333333	0.998440629607134	0.992544329152005
54	1.33	1.33106243647691	1.34541666666667	0.989331015033938	0.999201813192383
55	1.35	1.34889286287003	1.34958333333333	0.999488382490913	1.00082077469638
56	1.33	1.33693835469578	1.35375	0.987581425444709	0.994810265805147
57	1.36	1.36803881233785	1.35833333333333	1.00714513791743	0.994123841907593
58	1.39	1.3840013149107	1.3625	1.01578078158584	1.00433430591768
59	1.37	1.36759780113055	1.36666666666667	1.0006813179004	1.00175650974831
60	1.37	1.36763379976987	1.37083333333333	0.997665993753098	1.00173014167281
61	1.39	1.38505159672659	1.37375	1.00822682200297	1.00357272125104
62	1.37	1.37155478105446	1.37666666666667	0.99628676589912	0.998866409802997
63	1.39	1.37496209518182	1.38041666666667	0.996048605021541	1.01093695955029
64	1.39	1.38793032062435	1.38333333333333	1.0033231233429	1.00149119832955
65	1.39	1.38408832279289	1.38625	0.998440629607134	1.00427117049523
66	1.37	1.37558233215344	1.39041666666667	0.989331015033938	0.995941840758671
67	1.38	NA	NA	0.999488382490913	NA
68	1.37	NA	NA	0.987581425444709	NA
69	1.41	NA	NA	1.00714513791743	NA
70	1.41	NA	NA	1.01578078158584	NA
71	1.42	NA	NA	1.0006813179004	NA
72	1.42	NA	NA	0.997665993753098	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.26 & NA & NA & 1.00822682200297 & NA \tabularnewline
2 & 1.27 & NA & NA & 0.99628676589912 & NA \tabularnewline
3 & 1.24 & NA & NA & 0.996048605021541 & NA \tabularnewline
4 & 1.25 & NA & NA & 1.0033231233429 & NA \tabularnewline
5 & 1.27 & NA & NA & 0.998440629607134 & NA \tabularnewline
6 & 1.25 & NA & NA & 0.989331015033938 & NA \tabularnewline
7 & 1.26 & 1.26185408289478 & 1.2625 & 0.999488382490913 & 0.998530667753181 \tabularnewline
8 & 1.27 & 1.24764453414515 & 1.26333333333333 & 0.987581425444709 & 1.01791813713204 \tabularnewline
9 & 1.26 & 1.27319931185062 & 1.26416666666667 & 1.00714513791743 & 0.989632957127949 \tabularnewline
10 & 1.26 & 1.28580917269074 & 1.26583333333333 & 1.01578078158584 & 0.979927680375207 \tabularnewline
11 & 1.28 & 1.26752966934051 & 1.26666666666667 & 1.0006813179004 & 1.00983829488266 \tabularnewline
12 & 1.27 & 1.26495734124612 & 1.26791666666667 & 0.997665993753098 & 1.00398642593664 \tabularnewline
13 & 1.28 & 1.28002796943461 & 1.26958333333333 & 1.00822682200297 & 0.999978149356673 \tabularnewline
14 & 1.27 & 1.26486907320609 & 1.26958333333333 & 0.99628676589912 & 1.00405648845608 \tabularnewline
15 & 1.26 & 1.26581176888154 & 1.27083333333333 & 0.996048605021541 & 0.995408662627085 \tabularnewline
16 & 1.27 & 1.27881893096081 & 1.27458333333333 & 1.0033231233429 & 0.993103847036279 \tabularnewline
17 & 1.27 & 1.27467587046511 & 1.27666666666667 & 0.998440629607134 & 0.996331718067746 \tabularnewline
18 & 1.28 & 1.26387037170586 & 1.2775 & 0.989331015033938 & 1.01276209068211 \tabularnewline
19 & 1.27 & 1.27892867609566 & 1.27958333333333 & 0.999488382490913 & 0.993018628589265 \tabularnewline
20 & 1.26 & 1.26575019361164 & 1.28166666666667 & 0.987581425444709 & 0.995457086524136 \tabularnewline
21 & 1.3 & 1.2929225708015 & 1.28375 & 1.00714513791743 & 1.00547397760572 \tabularnewline
22 & 1.31 & 1.30739451429944 & 1.28708333333333 & 1.01578078158584 & 1.00199288406985 \tabularnewline
23 & 1.28 & 1.29129585064064 & 1.29041666666667 & 1.0006813179004 & 0.99125231399525 \tabularnewline
24 & 1.29 & 1.28906760276181 & 1.29208333333333 & 0.997665993753098 & 1.00072331135791 \tabularnewline
25 & 1.31 & 1.30481354547552 & 1.29416666666667 & 1.00822682200297 & 1.00397486257134 \tabularnewline
26 & 1.29 & 1.29226695926832 & 1.29708333333333 & 0.99628676589912 & 0.998245750034806 \tabularnewline
27 & 1.29 & 1.29444816627591 & 1.29958333333333 & 0.996048605021541 & 0.99656365825083 \tabularnewline
28 & 1.32 & 1.30682836815413 & 1.3025 & 1.0033231233429 & 1.01007908319627 \tabularnewline
29 & 1.3 & 1.30379705549532 & 1.30583333333333 & 0.998440629607134 & 0.997087694377502 \tabularnewline
30 & 1.29 & 1.29519918718193 & 1.30916666666667 & 0.989331015033938 & 0.995985801077252 \tabularnewline
31 & 1.31 & 1.31141204852662 & 1.31208333333333 & 0.999488382490913 & 0.998923260977963 \tabularnewline
32 & 1.29 & 1.29908106672039 & 1.31541666666667 & 0.987581425444709 & 0.993009622761018 \tabularnewline
33 & 1.33 & 1.32859229443608 & 1.31916666666667 & 1.00714513791743 & 1.00105954668698 \tabularnewline
34 & 1.35 & 1.34210035767029 & 1.32125 & 1.01578078158584 & 1.00588602952422 \tabularnewline
35 & 1.32 & 1.32465189457065 & 1.32375 & 1.0006813179004 & 0.996488213552768 \tabularnewline
36 & 1.33 & 1.32398591254317 & 1.32708333333333 & 0.997665993753098 & 1.00454241045909 \tabularnewline
37 & 1.34 & 1.34094167326396 & 1.33 & 1.00822682200297 & 0.999297752256693 \tabularnewline
38 & 1.34 & 1.32796723504637 & 1.33291666666667 & 0.99628676589912 & 1.00906104054082 \tabularnewline
39 & 1.33 & 1.33013990795585 & 1.33541666666667 & 0.996048605021541 & 0.999894817112837 \tabularnewline
40 & 1.33 & 1.34194467747113 & 1.3375 & 1.0033231233429 & 0.991098979211541 \tabularnewline
41 & 1.35 & 1.33707840981555 & 1.33916666666667 & 0.998440629607134 & 1.00966404818864 \tabularnewline
42 & 1.32 & 1.32529133888921 & 1.33958333333333 & 0.989331015033938 & 0.996007414570711 \tabularnewline
43 & 1.35 & 1.33848152555241 & 1.33916666666667 & 0.999488382490913 & 1.00860562826434 \tabularnewline
44 & 1.32 & 1.3217131410535 & 1.33833333333333 & 0.987581425444709 & 0.998703848058787 \tabularnewline
45 & 1.36 & 1.34705662196457 & 1.3375 & 1.00714513791743 & 1.00960863695288 \tabularnewline
46 & 1.37 & 1.35945327935571 & 1.33833333333333 & 1.01578078158584 & 1.00775806039417 \tabularnewline
47 & 1.34 & 1.33924516379003 & 1.33833333333333 & 1.0006813179004 & 1.00056362810214 \tabularnewline
48 & 1.32 & 1.33479396080883 & 1.33791666666667 & 0.997665993753098 & 0.988916670854678 \tabularnewline
49 & 1.34 & 1.34934356344731 & 1.33833333333333 & 1.00822682200297 & 0.993075474845382 \tabularnewline
50 & 1.32 & 1.33377890784745 & 1.33875 & 0.99628676589912 & 0.989669271446431 \tabularnewline
51 & 1.33 & 1.33387509022468 & 1.33916666666667 & 0.996048605021541 & 0.997094862740088 \tabularnewline
52 & 1.35 & 1.34445298527949 & 1.34 & 1.0033231233429 & 1.00412585250748 \tabularnewline
53 & 1.33 & 1.33999052831857 & 1.34208333333333 & 0.998440629607134 & 0.992544329152005 \tabularnewline
54 & 1.33 & 1.33106243647691 & 1.34541666666667 & 0.989331015033938 & 0.999201813192383 \tabularnewline
55 & 1.35 & 1.34889286287003 & 1.34958333333333 & 0.999488382490913 & 1.00082077469638 \tabularnewline
56 & 1.33 & 1.33693835469578 & 1.35375 & 0.987581425444709 & 0.994810265805147 \tabularnewline
57 & 1.36 & 1.36803881233785 & 1.35833333333333 & 1.00714513791743 & 0.994123841907593 \tabularnewline
58 & 1.39 & 1.3840013149107 & 1.3625 & 1.01578078158584 & 1.00433430591768 \tabularnewline
59 & 1.37 & 1.36759780113055 & 1.36666666666667 & 1.0006813179004 & 1.00175650974831 \tabularnewline
60 & 1.37 & 1.36763379976987 & 1.37083333333333 & 0.997665993753098 & 1.00173014167281 \tabularnewline
61 & 1.39 & 1.38505159672659 & 1.37375 & 1.00822682200297 & 1.00357272125104 \tabularnewline
62 & 1.37 & 1.37155478105446 & 1.37666666666667 & 0.99628676589912 & 0.998866409802997 \tabularnewline
63 & 1.39 & 1.37496209518182 & 1.38041666666667 & 0.996048605021541 & 1.01093695955029 \tabularnewline
64 & 1.39 & 1.38793032062435 & 1.38333333333333 & 1.0033231233429 & 1.00149119832955 \tabularnewline
65 & 1.39 & 1.38408832279289 & 1.38625 & 0.998440629607134 & 1.00427117049523 \tabularnewline
66 & 1.37 & 1.37558233215344 & 1.39041666666667 & 0.989331015033938 & 0.995941840758671 \tabularnewline
67 & 1.38 & NA & NA & 0.999488382490913 & NA \tabularnewline
68 & 1.37 & NA & NA & 0.987581425444709 & NA \tabularnewline
69 & 1.41 & NA & NA & 1.00714513791743 & NA \tabularnewline
70 & 1.41 & NA & NA & 1.01578078158584 & NA \tabularnewline
71 & 1.42 & NA & NA & 1.0006813179004 & NA \tabularnewline
72 & 1.42 & NA & NA & 0.997665993753098 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205034&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]1.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00822682200297[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.27[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.99628676589912[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.996048605021541[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0033231233429[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.27[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.998440629607134[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.989331015033938[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.26[/C][C]1.26185408289478[/C][C]1.2625[/C][C]0.999488382490913[/C][C]0.998530667753181[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.27[/C][C]1.24764453414515[/C][C]1.26333333333333[/C][C]0.987581425444709[/C][C]1.01791813713204[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.26[/C][C]1.27319931185062[/C][C]1.26416666666667[/C][C]1.00714513791743[/C][C]0.989632957127949[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.26[/C][C]1.28580917269074[/C][C]1.26583333333333[/C][C]1.01578078158584[/C][C]0.979927680375207[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.28[/C][C]1.26752966934051[/C][C]1.26666666666667[/C][C]1.0006813179004[/C][C]1.00983829488266[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.27[/C][C]1.26495734124612[/C][C]1.26791666666667[/C][C]0.997665993753098[/C][C]1.00398642593664[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.28[/C][C]1.28002796943461[/C][C]1.26958333333333[/C][C]1.00822682200297[/C][C]0.999978149356673[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.27[/C][C]1.26486907320609[/C][C]1.26958333333333[/C][C]0.99628676589912[/C][C]1.00405648845608[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.26[/C][C]1.26581176888154[/C][C]1.27083333333333[/C][C]0.996048605021541[/C][C]0.995408662627085[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.27[/C][C]1.27881893096081[/C][C]1.27458333333333[/C][C]1.0033231233429[/C][C]0.993103847036279[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.27[/C][C]1.27467587046511[/C][C]1.27666666666667[/C][C]0.998440629607134[/C][C]0.996331718067746[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.28[/C][C]1.26387037170586[/C][C]1.2775[/C][C]0.989331015033938[/C][C]1.01276209068211[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.27[/C][C]1.27892867609566[/C][C]1.27958333333333[/C][C]0.999488382490913[/C][C]0.993018628589265[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.26[/C][C]1.26575019361164[/C][C]1.28166666666667[/C][C]0.987581425444709[/C][C]0.995457086524136[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.3[/C][C]1.2929225708015[/C][C]1.28375[/C][C]1.00714513791743[/C][C]1.00547397760572[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.31[/C][C]1.30739451429944[/C][C]1.28708333333333[/C][C]1.01578078158584[/C][C]1.00199288406985[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.28[/C][C]1.29129585064064[/C][C]1.29041666666667[/C][C]1.0006813179004[/C][C]0.99125231399525[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.29[/C][C]1.28906760276181[/C][C]1.29208333333333[/C][C]0.997665993753098[/C][C]1.00072331135791[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.31[/C][C]1.30481354547552[/C][C]1.29416666666667[/C][C]1.00822682200297[/C][C]1.00397486257134[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.29[/C][C]1.29226695926832[/C][C]1.29708333333333[/C][C]0.99628676589912[/C][C]0.998245750034806[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.29[/C][C]1.29444816627591[/C][C]1.29958333333333[/C][C]0.996048605021541[/C][C]0.99656365825083[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.32[/C][C]1.30682836815413[/C][C]1.3025[/C][C]1.0033231233429[/C][C]1.01007908319627[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.3[/C][C]1.30379705549532[/C][C]1.30583333333333[/C][C]0.998440629607134[/C][C]0.997087694377502[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.29[/C][C]1.29519918718193[/C][C]1.30916666666667[/C][C]0.989331015033938[/C][C]0.995985801077252[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.31[/C][C]1.31141204852662[/C][C]1.31208333333333[/C][C]0.999488382490913[/C][C]0.998923260977963[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.29[/C][C]1.29908106672039[/C][C]1.31541666666667[/C][C]0.987581425444709[/C][C]0.993009622761018[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.33[/C][C]1.32859229443608[/C][C]1.31916666666667[/C][C]1.00714513791743[/C][C]1.00105954668698[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.35[/C][C]1.34210035767029[/C][C]1.32125[/C][C]1.01578078158584[/C][C]1.00588602952422[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.32[/C][C]1.32465189457065[/C][C]1.32375[/C][C]1.0006813179004[/C][C]0.996488213552768[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.33[/C][C]1.32398591254317[/C][C]1.32708333333333[/C][C]0.997665993753098[/C][C]1.00454241045909[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.34[/C][C]1.34094167326396[/C][C]1.33[/C][C]1.00822682200297[/C][C]0.999297752256693[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.34[/C][C]1.32796723504637[/C][C]1.33291666666667[/C][C]0.99628676589912[/C][C]1.00906104054082[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.33[/C][C]1.33013990795585[/C][C]1.33541666666667[/C][C]0.996048605021541[/C][C]0.999894817112837[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.33[/C][C]1.34194467747113[/C][C]1.3375[/C][C]1.0033231233429[/C][C]0.991098979211541[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.35[/C][C]1.33707840981555[/C][C]1.33916666666667[/C][C]0.998440629607134[/C][C]1.00966404818864[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.32[/C][C]1.32529133888921[/C][C]1.33958333333333[/C][C]0.989331015033938[/C][C]0.996007414570711[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.35[/C][C]1.33848152555241[/C][C]1.33916666666667[/C][C]0.999488382490913[/C][C]1.00860562826434[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.32[/C][C]1.3217131410535[/C][C]1.33833333333333[/C][C]0.987581425444709[/C][C]0.998703848058787[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.36[/C][C]1.34705662196457[/C][C]1.3375[/C][C]1.00714513791743[/C][C]1.00960863695288[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.37[/C][C]1.35945327935571[/C][C]1.33833333333333[/C][C]1.01578078158584[/C][C]1.00775806039417[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.34[/C][C]1.33924516379003[/C][C]1.33833333333333[/C][C]1.0006813179004[/C][C]1.00056362810214[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.32[/C][C]1.33479396080883[/C][C]1.33791666666667[/C][C]0.997665993753098[/C][C]0.988916670854678[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.34[/C][C]1.34934356344731[/C][C]1.33833333333333[/C][C]1.00822682200297[/C][C]0.993075474845382[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.32[/C][C]1.33377890784745[/C][C]1.33875[/C][C]0.99628676589912[/C][C]0.989669271446431[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.33[/C][C]1.33387509022468[/C][C]1.33916666666667[/C][C]0.996048605021541[/C][C]0.997094862740088[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.35[/C][C]1.34445298527949[/C][C]1.34[/C][C]1.0033231233429[/C][C]1.00412585250748[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.33[/C][C]1.33999052831857[/C][C]1.34208333333333[/C][C]0.998440629607134[/C][C]0.992544329152005[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.33[/C][C]1.33106243647691[/C][C]1.34541666666667[/C][C]0.989331015033938[/C][C]0.999201813192383[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.35[/C][C]1.34889286287003[/C][C]1.34958333333333[/C][C]0.999488382490913[/C][C]1.00082077469638[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.33[/C][C]1.33693835469578[/C][C]1.35375[/C][C]0.987581425444709[/C][C]0.994810265805147[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.36[/C][C]1.36803881233785[/C][C]1.35833333333333[/C][C]1.00714513791743[/C][C]0.994123841907593[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.39[/C][C]1.3840013149107[/C][C]1.3625[/C][C]1.01578078158584[/C][C]1.00433430591768[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.37[/C][C]1.36759780113055[/C][C]1.36666666666667[/C][C]1.0006813179004[/C][C]1.00175650974831[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.37[/C][C]1.36763379976987[/C][C]1.37083333333333[/C][C]0.997665993753098[/C][C]1.00173014167281[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.39[/C][C]1.38505159672659[/C][C]1.37375[/C][C]1.00822682200297[/C][C]1.00357272125104[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1.37[/C][C]1.37155478105446[/C][C]1.37666666666667[/C][C]0.99628676589912[/C][C]0.998866409802997[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1.39[/C][C]1.37496209518182[/C][C]1.38041666666667[/C][C]0.996048605021541[/C][C]1.01093695955029[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]1.39[/C][C]1.38793032062435[/C][C]1.38333333333333[/C][C]1.0033231233429[/C][C]1.00149119832955[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.39[/C][C]1.38408832279289[/C][C]1.38625[/C][C]0.998440629607134[/C][C]1.00427117049523[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.37[/C][C]1.37558233215344[/C][C]1.39041666666667[/C][C]0.989331015033938[/C][C]0.995941840758671[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1.38[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999488382490913[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.37[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.987581425444709[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]1.41[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00714513791743[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.41[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01578078158584[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0006813179004[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]1.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.997665993753098[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205034&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=205034&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	1.26	NA	NA	1.00822682200297	NA
2	1.27	NA	NA	0.99628676589912	NA
3	1.24	NA	NA	0.996048605021541	NA
4	1.25	NA	NA	1.0033231233429	NA
5	1.27	NA	NA	0.998440629607134	NA
6	1.25	NA	NA	0.989331015033938	NA
7	1.26	1.26185408289478	1.2625	0.999488382490913	0.998530667753181
8	1.27	1.24764453414515	1.26333333333333	0.987581425444709	1.01791813713204
9	1.26	1.27319931185062	1.26416666666667	1.00714513791743	0.989632957127949
10	1.26	1.28580917269074	1.26583333333333	1.01578078158584	0.979927680375207
11	1.28	1.26752966934051	1.26666666666667	1.0006813179004	1.00983829488266
12	1.27	1.26495734124612	1.26791666666667	0.997665993753098	1.00398642593664
13	1.28	1.28002796943461	1.26958333333333	1.00822682200297	0.999978149356673
14	1.27	1.26486907320609	1.26958333333333	0.99628676589912	1.00405648845608
15	1.26	1.26581176888154	1.27083333333333	0.996048605021541	0.995408662627085
16	1.27	1.27881893096081	1.27458333333333	1.0033231233429	0.993103847036279
17	1.27	1.27467587046511	1.27666666666667	0.998440629607134	0.996331718067746
18	1.28	1.26387037170586	1.2775	0.989331015033938	1.01276209068211
19	1.27	1.27892867609566	1.27958333333333	0.999488382490913	0.993018628589265
20	1.26	1.26575019361164	1.28166666666667	0.987581425444709	0.995457086524136
21	1.3	1.2929225708015	1.28375	1.00714513791743	1.00547397760572
22	1.31	1.30739451429944	1.28708333333333	1.01578078158584	1.00199288406985
23	1.28	1.29129585064064	1.29041666666667	1.0006813179004	0.99125231399525
24	1.29	1.28906760276181	1.29208333333333	0.997665993753098	1.00072331135791
25	1.31	1.30481354547552	1.29416666666667	1.00822682200297	1.00397486257134
26	1.29	1.29226695926832	1.29708333333333	0.99628676589912	0.998245750034806
27	1.29	1.29444816627591	1.29958333333333	0.996048605021541	0.99656365825083
28	1.32	1.30682836815413	1.3025	1.0033231233429	1.01007908319627
29	1.3	1.30379705549532	1.30583333333333	0.998440629607134	0.997087694377502
30	1.29	1.29519918718193	1.30916666666667	0.989331015033938	0.995985801077252
31	1.31	1.31141204852662	1.31208333333333	0.999488382490913	0.998923260977963
32	1.29	1.29908106672039	1.31541666666667	0.987581425444709	0.993009622761018
33	1.33	1.32859229443608	1.31916666666667	1.00714513791743	1.00105954668698
34	1.35	1.34210035767029	1.32125	1.01578078158584	1.00588602952422
35	1.32	1.32465189457065	1.32375	1.0006813179004	0.996488213552768
36	1.33	1.32398591254317	1.32708333333333	0.997665993753098	1.00454241045909
37	1.34	1.34094167326396	1.33	1.00822682200297	0.999297752256693
38	1.34	1.32796723504637	1.33291666666667	0.99628676589912	1.00906104054082
39	1.33	1.33013990795585	1.33541666666667	0.996048605021541	0.999894817112837
40	1.33	1.34194467747113	1.3375	1.0033231233429	0.991098979211541
41	1.35	1.33707840981555	1.33916666666667	0.998440629607134	1.00966404818864
42	1.32	1.32529133888921	1.33958333333333	0.989331015033938	0.996007414570711
43	1.35	1.33848152555241	1.33916666666667	0.999488382490913	1.00860562826434
44	1.32	1.3217131410535	1.33833333333333	0.987581425444709	0.998703848058787
45	1.36	1.34705662196457	1.3375	1.00714513791743	1.00960863695288
46	1.37	1.35945327935571	1.33833333333333	1.01578078158584	1.00775806039417
47	1.34	1.33924516379003	1.33833333333333	1.0006813179004	1.00056362810214
48	1.32	1.33479396080883	1.33791666666667	0.997665993753098	0.988916670854678
49	1.34	1.34934356344731	1.33833333333333	1.00822682200297	0.993075474845382
50	1.32	1.33377890784745	1.33875	0.99628676589912	0.989669271446431
51	1.33	1.33387509022468	1.33916666666667	0.996048605021541	0.997094862740088
52	1.35	1.34445298527949	1.34	1.0033231233429	1.00412585250748
53	1.33	1.33999052831857	1.34208333333333	0.998440629607134	0.992544329152005
54	1.33	1.33106243647691	1.34541666666667	0.989331015033938	0.999201813192383
55	1.35	1.34889286287003	1.34958333333333	0.999488382490913	1.00082077469638
56	1.33	1.33693835469578	1.35375	0.987581425444709	0.994810265805147
57	1.36	1.36803881233785	1.35833333333333	1.00714513791743	0.994123841907593
58	1.39	1.3840013149107	1.3625	1.01578078158584	1.00433430591768
59	1.37	1.36759780113055	1.36666666666667	1.0006813179004	1.00175650974831
60	1.37	1.36763379976987	1.37083333333333	0.997665993753098	1.00173014167281
61	1.39	1.38505159672659	1.37375	1.00822682200297	1.00357272125104
62	1.37	1.37155478105446	1.37666666666667	0.99628676589912	0.998866409802997
63	1.39	1.37496209518182	1.38041666666667	0.996048605021541	1.01093695955029
64	1.39	1.38793032062435	1.38333333333333	1.0033231233429	1.00149119832955
65	1.39	1.38408832279289	1.38625	0.998440629607134	1.00427117049523
66	1.37	1.37558233215344	1.39041666666667	0.989331015033938	0.995941840758671
67	1.38	NA	NA	0.999488382490913	NA
68	1.37	NA	NA	0.987581425444709	NA
69	1.41	NA	NA	1.00714513791743	NA
70	1.41	NA	NA	1.01578078158584	NA
71	1.42	NA	NA	1.0006813179004	NA
72	1.42	NA	NA	0.997665993753098	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 = multiplicative ; par2 = 12 ;

Parameters (R input):

par1 = multiplicative ; 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