FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationTue, 15 Jan 2013 10:35:53 -0500
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2013/Jan/15/t13582641847um2hplb6sng1yz.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 14:55:36 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205482, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 14:55:36 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact84

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Harrell-Davis Quantiles] [] [2012-10-06 14:44:00] [8e0cd02157c87b7abb8ec068a7f6eed6]
- RMPD    [Classical Decomposition] [] [2013-01-15 15:35:53] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
1855,87
1868,53
1865,71
1872,59
1875,95
1875,95
1875,95
1878,08
1878,26
1876,39
1876,77
1876,88
1876,88
1876,68
1865,52
1858,99
1856,87
1858,22
1858,22
1859,32
1859,52
1852,48
1850,07
1850,07
1850,07
1841,55
1845
1844,01
1842,67
1842,67
1842,67
1842,9
1840,37
1841,59
1844,33
1844,33
1844,33
1845,39
1861,84
1862,85
1869,46
1870,8
1870,8
1871,52
1875,52
1880,38
1885,05
1886,42
1886,42
1891,65
1903,11
1905,29
1904,26
1905,37
1905,37
1905,12
1908,62
1915,08
1916,36
1916,68
1916,24
1922,05
1922,63
1922,47
1920,64
1920,66
1920,66
1921,19
1921,44
1921,73
1921,81
1921,81

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.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 Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205482&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 Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205482&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=205482&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
11855.87NANA-1.02412499999994NA
21868.53NANA-1.07995833333319NA
31865.71NANA2.3569583333334NA
41872.59NANA0.721291666666699NA
51875.95NANA0.0261249999999715NA
61875.95NANA0.0403749999999642NA
71875.951873.780458333331873.95291666667-0.1724583333333462.16954166666687
81878.081874.8323751875.16791666667-0.3355416666666163.24762499999974
91878.261875.313708333331875.49958333333-0.1858750000000182.94629166666687
101876.391874.5751251874.925-0.349875000000051.81487500000026
111876.771873.7573751873.563333333330.1940416666665143.01262500000007
121876.881871.8386251872.02958333333-0.1909583333333865.04137500000002
131876.881869.527958333331870.55208333333-1.024124999999947.35204166666654
141876.681867.951708333331869.03166666667-1.079958333333198.72829166666634
151865.521869.8261251867.469166666672.3569583333334-4.30612500000007
161858.991866.4133751865.692083333330.721291666666699-7.42337500000031
171856.871863.609458333331863.583333333330.0261249999999715-6.73945833333346
181858.221861.3941251861.353750.0403749999999642-3.17412500000023
191858.221858.9471251859.11958333333-0.172458333333346-0.727124999999887
201859.321856.203208333331856.53875-0.3355416666666163.11679166666659
211859.521854.0341251854.22-0.1858750000000185.48587500000008
221852.481852.390958333331852.74083333333-0.349875000000050.0890416666666169
231850.071851.719041666671851.5250.194041666666514-1.64904166666656
241850.071850.094458333331850.28541666667-0.190958333333386-0.0244583333333139
251850.071847.965458333331848.98958333333-1.024124999999942.10454166666682
261841.551846.577541666671847.6575-1.07995833333319-5.02754166666637
2718451848.5323751846.175416666672.3569583333334-3.53237499999955
281844.011845.645041666671844.923750.721291666666699-1.63504166666644
291842.671844.256958333331844.230833333330.0261249999999715-1.58695833333309
301842.671843.7928751843.75250.0403749999999642-1.12287500000002
311842.671843.101708333331843.27416666667-0.172458333333346-0.43170833333329
321842.91842.859458333331843.195-0.3355416666666160.0405416666667406
331840.371843.870791666671844.05666666667-0.185875000000018-3.5007916666666
341841.591845.193458333331845.54333333333-0.34987500000005-3.60345833333326
351844.331847.6386251847.444583333330.194041666666514-3.30862499999989
361844.331849.541958333331849.73291666667-0.190958333333386-5.21195833333354
371844.331851.052958333331852.07708333333-1.02412499999994-6.72295833333351
381845.391853.361708333331854.44166666667-1.07995833333319-7.97170833333325
391861.841859.455708333331857.098752.35695833333342.38429166666674
401862.851860.9008751860.179583333330.7212916666666991.94912500000009
411869.461863.5186251863.49250.02612499999997155.94137500000011
421870.81866.983291666671866.942916666670.04037499999996423.81670833333328
431870.81870.277958333331870.45041666667-0.1724583333333460.52204166666661
441871.521873.7961251874.13166666667-0.335541666666616-2.27612500000032
451875.521877.5928751877.77875-0.185875000000018-2.07287500000007
461880.381880.916791666671881.26666666667-0.34987500000005-0.536791666666886
471885.051884.679041666671884.4850.1940416666665140.370958333333192
481886.421887.184458333331887.37541666667-0.190958333333386-0.76445833333355
491886.421889.2321251890.25625-1.02412499999994-2.81212499999992
501891.651892.016708333331893.09666666667-1.07995833333319-0.366708333333008
511903.111898.232791666671895.875833333332.35695833333344.87720833333333
521905.291899.4221251898.700833333330.7212916666666995.86787500000014
531904.261901.4773751901.451250.02612499999997152.78262500000028
541905.371904.057041666671904.016666666670.04037499999996421.31295833333343
551905.371906.347541666671906.52-0.172458333333346-0.977541666666411
561905.121908.6936251909.02916666667-0.335541666666616-3.57362499999954
571908.621910.923291666671911.10916666667-0.185875000000018-2.30329166666638
581915.081912.288458333331912.63833333333-0.349875000000052.79154166666694
591916.361914.230708333331914.036666666670.1940416666665142.12929166666709
601916.681915.165291666671915.35625-0.1909583333333861.5147083333336
611916.241915.606291666671916.63041666667-1.024124999999940.633708333333288
621922.051916.8571251917.93708333333-1.079958333333195.19287499999996
631922.631921.497791666671919.140833333332.35695833333341.13220833333344
641922.471920.6733751919.952083333330.7212916666666991.79662499999972
651920.641920.4823751920.456250.02612499999997150.157625000000053
661920.661920.937458333331920.897083333330.0403749999999642-0.27745833333347
671920.66NANA-0.172458333333346NA
681921.19NANA-0.335541666666616NA
691921.44NANA-0.185875000000018NA
701921.73NANA-0.34987500000005NA
711921.81NANA0.194041666666514NA
721921.81NANA-0.190958333333386NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1855.87 & NA & NA & -1.02412499999994 & NA \tabularnewline
2 & 1868.53 & NA & NA & -1.07995833333319 & NA \tabularnewline
3 & 1865.71 & NA & NA & 2.3569583333334 & NA \tabularnewline
4 & 1872.59 & NA & NA & 0.721291666666699 & NA \tabularnewline
5 & 1875.95 & NA & NA & 0.0261249999999715 & NA \tabularnewline
6 & 1875.95 & NA & NA & 0.0403749999999642 & NA \tabularnewline
7 & 1875.95 & 1873.78045833333 & 1873.95291666667 & -0.172458333333346 & 2.16954166666687 \tabularnewline
8 & 1878.08 & 1874.832375 & 1875.16791666667 & -0.335541666666616 & 3.24762499999974 \tabularnewline
9 & 1878.26 & 1875.31370833333 & 1875.49958333333 & -0.185875000000018 & 2.94629166666687 \tabularnewline
10 & 1876.39 & 1874.575125 & 1874.925 & -0.34987500000005 & 1.81487500000026 \tabularnewline
11 & 1876.77 & 1873.757375 & 1873.56333333333 & 0.194041666666514 & 3.01262500000007 \tabularnewline
12 & 1876.88 & 1871.838625 & 1872.02958333333 & -0.190958333333386 & 5.04137500000002 \tabularnewline
13 & 1876.88 & 1869.52795833333 & 1870.55208333333 & -1.02412499999994 & 7.35204166666654 \tabularnewline
14 & 1876.68 & 1867.95170833333 & 1869.03166666667 & -1.07995833333319 & 8.72829166666634 \tabularnewline
15 & 1865.52 & 1869.826125 & 1867.46916666667 & 2.3569583333334 & -4.30612500000007 \tabularnewline
16 & 1858.99 & 1866.413375 & 1865.69208333333 & 0.721291666666699 & -7.42337500000031 \tabularnewline
17 & 1856.87 & 1863.60945833333 & 1863.58333333333 & 0.0261249999999715 & -6.73945833333346 \tabularnewline
18 & 1858.22 & 1861.394125 & 1861.35375 & 0.0403749999999642 & -3.17412500000023 \tabularnewline
19 & 1858.22 & 1858.947125 & 1859.11958333333 & -0.172458333333346 & -0.727124999999887 \tabularnewline
20 & 1859.32 & 1856.20320833333 & 1856.53875 & -0.335541666666616 & 3.11679166666659 \tabularnewline
21 & 1859.52 & 1854.034125 & 1854.22 & -0.185875000000018 & 5.48587500000008 \tabularnewline
22 & 1852.48 & 1852.39095833333 & 1852.74083333333 & -0.34987500000005 & 0.0890416666666169 \tabularnewline
23 & 1850.07 & 1851.71904166667 & 1851.525 & 0.194041666666514 & -1.64904166666656 \tabularnewline
24 & 1850.07 & 1850.09445833333 & 1850.28541666667 & -0.190958333333386 & -0.0244583333333139 \tabularnewline
25 & 1850.07 & 1847.96545833333 & 1848.98958333333 & -1.02412499999994 & 2.10454166666682 \tabularnewline
26 & 1841.55 & 1846.57754166667 & 1847.6575 & -1.07995833333319 & -5.02754166666637 \tabularnewline
27 & 1845 & 1848.532375 & 1846.17541666667 & 2.3569583333334 & -3.53237499999955 \tabularnewline
28 & 1844.01 & 1845.64504166667 & 1844.92375 & 0.721291666666699 & -1.63504166666644 \tabularnewline
29 & 1842.67 & 1844.25695833333 & 1844.23083333333 & 0.0261249999999715 & -1.58695833333309 \tabularnewline
30 & 1842.67 & 1843.792875 & 1843.7525 & 0.0403749999999642 & -1.12287500000002 \tabularnewline
31 & 1842.67 & 1843.10170833333 & 1843.27416666667 & -0.172458333333346 & -0.43170833333329 \tabularnewline
32 & 1842.9 & 1842.85945833333 & 1843.195 & -0.335541666666616 & 0.0405416666667406 \tabularnewline
33 & 1840.37 & 1843.87079166667 & 1844.05666666667 & -0.185875000000018 & -3.5007916666666 \tabularnewline
34 & 1841.59 & 1845.19345833333 & 1845.54333333333 & -0.34987500000005 & -3.60345833333326 \tabularnewline
35 & 1844.33 & 1847.638625 & 1847.44458333333 & 0.194041666666514 & -3.30862499999989 \tabularnewline
36 & 1844.33 & 1849.54195833333 & 1849.73291666667 & -0.190958333333386 & -5.21195833333354 \tabularnewline
37 & 1844.33 & 1851.05295833333 & 1852.07708333333 & -1.02412499999994 & -6.72295833333351 \tabularnewline
38 & 1845.39 & 1853.36170833333 & 1854.44166666667 & -1.07995833333319 & -7.97170833333325 \tabularnewline
39 & 1861.84 & 1859.45570833333 & 1857.09875 & 2.3569583333334 & 2.38429166666674 \tabularnewline
40 & 1862.85 & 1860.900875 & 1860.17958333333 & 0.721291666666699 & 1.94912500000009 \tabularnewline
41 & 1869.46 & 1863.518625 & 1863.4925 & 0.0261249999999715 & 5.94137500000011 \tabularnewline
42 & 1870.8 & 1866.98329166667 & 1866.94291666667 & 0.0403749999999642 & 3.81670833333328 \tabularnewline
43 & 1870.8 & 1870.27795833333 & 1870.45041666667 & -0.172458333333346 & 0.52204166666661 \tabularnewline
44 & 1871.52 & 1873.796125 & 1874.13166666667 & -0.335541666666616 & -2.27612500000032 \tabularnewline
45 & 1875.52 & 1877.592875 & 1877.77875 & -0.185875000000018 & -2.07287500000007 \tabularnewline
46 & 1880.38 & 1880.91679166667 & 1881.26666666667 & -0.34987500000005 & -0.536791666666886 \tabularnewline
47 & 1885.05 & 1884.67904166667 & 1884.485 & 0.194041666666514 & 0.370958333333192 \tabularnewline
48 & 1886.42 & 1887.18445833333 & 1887.37541666667 & -0.190958333333386 & -0.76445833333355 \tabularnewline
49 & 1886.42 & 1889.232125 & 1890.25625 & -1.02412499999994 & -2.81212499999992 \tabularnewline
50 & 1891.65 & 1892.01670833333 & 1893.09666666667 & -1.07995833333319 & -0.366708333333008 \tabularnewline
51 & 1903.11 & 1898.23279166667 & 1895.87583333333 & 2.3569583333334 & 4.87720833333333 \tabularnewline
52 & 1905.29 & 1899.422125 & 1898.70083333333 & 0.721291666666699 & 5.86787500000014 \tabularnewline
53 & 1904.26 & 1901.477375 & 1901.45125 & 0.0261249999999715 & 2.78262500000028 \tabularnewline
54 & 1905.37 & 1904.05704166667 & 1904.01666666667 & 0.0403749999999642 & 1.31295833333343 \tabularnewline
55 & 1905.37 & 1906.34754166667 & 1906.52 & -0.172458333333346 & -0.977541666666411 \tabularnewline
56 & 1905.12 & 1908.693625 & 1909.02916666667 & -0.335541666666616 & -3.57362499999954 \tabularnewline
57 & 1908.62 & 1910.92329166667 & 1911.10916666667 & -0.185875000000018 & -2.30329166666638 \tabularnewline
58 & 1915.08 & 1912.28845833333 & 1912.63833333333 & -0.34987500000005 & 2.79154166666694 \tabularnewline
59 & 1916.36 & 1914.23070833333 & 1914.03666666667 & 0.194041666666514 & 2.12929166666709 \tabularnewline
60 & 1916.68 & 1915.16529166667 & 1915.35625 & -0.190958333333386 & 1.5147083333336 \tabularnewline
61 & 1916.24 & 1915.60629166667 & 1916.63041666667 & -1.02412499999994 & 0.633708333333288 \tabularnewline
62 & 1922.05 & 1916.857125 & 1917.93708333333 & -1.07995833333319 & 5.19287499999996 \tabularnewline
63 & 1922.63 & 1921.49779166667 & 1919.14083333333 & 2.3569583333334 & 1.13220833333344 \tabularnewline
64 & 1922.47 & 1920.673375 & 1919.95208333333 & 0.721291666666699 & 1.79662499999972 \tabularnewline
65 & 1920.64 & 1920.482375 & 1920.45625 & 0.0261249999999715 & 0.157625000000053 \tabularnewline
66 & 1920.66 & 1920.93745833333 & 1920.89708333333 & 0.0403749999999642 & -0.27745833333347 \tabularnewline
67 & 1920.66 & NA & NA & -0.172458333333346 & NA \tabularnewline
68 & 1921.19 & NA & NA & -0.335541666666616 & NA \tabularnewline
69 & 1921.44 & NA & NA & -0.185875000000018 & NA \tabularnewline
70 & 1921.73 & NA & NA & -0.34987500000005 & NA \tabularnewline
71 & 1921.81 & NA & NA & 0.194041666666514 & NA \tabularnewline
72 & 1921.81 & NA & NA & -0.190958333333386 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205482&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]1855.87[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.02412499999994[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1868.53[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.07995833333319[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1865.71[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.3569583333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1872.59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.721291666666699[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1875.95[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0261249999999715[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1875.95[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0403749999999642[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1875.95[/C][C]1873.78045833333[/C][C]1873.95291666667[/C][C]-0.172458333333346[/C][C]2.16954166666687[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1878.08[/C][C]1874.832375[/C][C]1875.16791666667[/C][C]-0.335541666666616[/C][C]3.24762499999974[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1878.26[/C][C]1875.31370833333[/C][C]1875.49958333333[/C][C]-0.185875000000018[/C][C]2.94629166666687[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1876.39[/C][C]1874.575125[/C][C]1874.925[/C][C]-0.34987500000005[/C][C]1.81487500000026[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1876.77[/C][C]1873.757375[/C][C]1873.56333333333[/C][C]0.194041666666514[/C][C]3.01262500000007[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1876.88[/C][C]1871.838625[/C][C]1872.02958333333[/C][C]-0.190958333333386[/C][C]5.04137500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1876.88[/C][C]1869.52795833333[/C][C]1870.55208333333[/C][C]-1.02412499999994[/C][C]7.35204166666654[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1876.68[/C][C]1867.95170833333[/C][C]1869.03166666667[/C][C]-1.07995833333319[/C][C]8.72829166666634[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1865.52[/C][C]1869.826125[/C][C]1867.46916666667[/C][C]2.3569583333334[/C][C]-4.30612500000007[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1858.99[/C][C]1866.413375[/C][C]1865.69208333333[/C][C]0.721291666666699[/C][C]-7.42337500000031[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1856.87[/C][C]1863.60945833333[/C][C]1863.58333333333[/C][C]0.0261249999999715[/C][C]-6.73945833333346[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1858.22[/C][C]1861.394125[/C][C]1861.35375[/C][C]0.0403749999999642[/C][C]-3.17412500000023[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1858.22[/C][C]1858.947125[/C][C]1859.11958333333[/C][C]-0.172458333333346[/C][C]-0.727124999999887[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1859.32[/C][C]1856.20320833333[/C][C]1856.53875[/C][C]-0.335541666666616[/C][C]3.11679166666659[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1859.52[/C][C]1854.034125[/C][C]1854.22[/C][C]-0.185875000000018[/C][C]5.48587500000008[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1852.48[/C][C]1852.39095833333[/C][C]1852.74083333333[/C][C]-0.34987500000005[/C][C]0.0890416666666169[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1850.07[/C][C]1851.71904166667[/C][C]1851.525[/C][C]0.194041666666514[/C][C]-1.64904166666656[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1850.07[/C][C]1850.09445833333[/C][C]1850.28541666667[/C][C]-0.190958333333386[/C][C]-0.0244583333333139[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1850.07[/C][C]1847.96545833333[/C][C]1848.98958333333[/C][C]-1.02412499999994[/C][C]2.10454166666682[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1841.55[/C][C]1846.57754166667[/C][C]1847.6575[/C][C]-1.07995833333319[/C][C]-5.02754166666637[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1845[/C][C]1848.532375[/C][C]1846.17541666667[/C][C]2.3569583333334[/C][C]-3.53237499999955[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1844.01[/C][C]1845.64504166667[/C][C]1844.92375[/C][C]0.721291666666699[/C][C]-1.63504166666644[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1842.67[/C][C]1844.25695833333[/C][C]1844.23083333333[/C][C]0.0261249999999715[/C][C]-1.58695833333309[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1842.67[/C][C]1843.792875[/C][C]1843.7525[/C][C]0.0403749999999642[/C][C]-1.12287500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1842.67[/C][C]1843.10170833333[/C][C]1843.27416666667[/C][C]-0.172458333333346[/C][C]-0.43170833333329[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1842.9[/C][C]1842.85945833333[/C][C]1843.195[/C][C]-0.335541666666616[/C][C]0.0405416666667406[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1840.37[/C][C]1843.87079166667[/C][C]1844.05666666667[/C][C]-0.185875000000018[/C][C]-3.5007916666666[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1841.59[/C][C]1845.19345833333[/C][C]1845.54333333333[/C][C]-0.34987500000005[/C][C]-3.60345833333326[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1844.33[/C][C]1847.638625[/C][C]1847.44458333333[/C][C]0.194041666666514[/C][C]-3.30862499999989[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1844.33[/C][C]1849.54195833333[/C][C]1849.73291666667[/C][C]-0.190958333333386[/C][C]-5.21195833333354[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1844.33[/C][C]1851.05295833333[/C][C]1852.07708333333[/C][C]-1.02412499999994[/C][C]-6.72295833333351[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1845.39[/C][C]1853.36170833333[/C][C]1854.44166666667[/C][C]-1.07995833333319[/C][C]-7.97170833333325[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1861.84[/C][C]1859.45570833333[/C][C]1857.09875[/C][C]2.3569583333334[/C][C]2.38429166666674[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1862.85[/C][C]1860.900875[/C][C]1860.17958333333[/C][C]0.721291666666699[/C][C]1.94912500000009[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1869.46[/C][C]1863.518625[/C][C]1863.4925[/C][C]0.0261249999999715[/C][C]5.94137500000011[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1870.8[/C][C]1866.98329166667[/C][C]1866.94291666667[/C][C]0.0403749999999642[/C][C]3.81670833333328[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1870.8[/C][C]1870.27795833333[/C][C]1870.45041666667[/C][C]-0.172458333333346[/C][C]0.52204166666661[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1871.52[/C][C]1873.796125[/C][C]1874.13166666667[/C][C]-0.335541666666616[/C][C]-2.27612500000032[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1875.52[/C][C]1877.592875[/C][C]1877.77875[/C][C]-0.185875000000018[/C][C]-2.07287500000007[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1880.38[/C][C]1880.91679166667[/C][C]1881.26666666667[/C][C]-0.34987500000005[/C][C]-0.536791666666886[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1885.05[/C][C]1884.67904166667[/C][C]1884.485[/C][C]0.194041666666514[/C][C]0.370958333333192[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1886.42[/C][C]1887.18445833333[/C][C]1887.37541666667[/C][C]-0.190958333333386[/C][C]-0.76445833333355[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1886.42[/C][C]1889.232125[/C][C]1890.25625[/C][C]-1.02412499999994[/C][C]-2.81212499999992[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1891.65[/C][C]1892.01670833333[/C][C]1893.09666666667[/C][C]-1.07995833333319[/C][C]-0.366708333333008[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1903.11[/C][C]1898.23279166667[/C][C]1895.87583333333[/C][C]2.3569583333334[/C][C]4.87720833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1905.29[/C][C]1899.422125[/C][C]1898.70083333333[/C][C]0.721291666666699[/C][C]5.86787500000014[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1904.26[/C][C]1901.477375[/C][C]1901.45125[/C][C]0.0261249999999715[/C][C]2.78262500000028[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1905.37[/C][C]1904.05704166667[/C][C]1904.01666666667[/C][C]0.0403749999999642[/C][C]1.31295833333343[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1905.37[/C][C]1906.34754166667[/C][C]1906.52[/C][C]-0.172458333333346[/C][C]-0.977541666666411[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1905.12[/C][C]1908.693625[/C][C]1909.02916666667[/C][C]-0.335541666666616[/C][C]-3.57362499999954[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1908.62[/C][C]1910.92329166667[/C][C]1911.10916666667[/C][C]-0.185875000000018[/C][C]-2.30329166666638[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1915.08[/C][C]1912.28845833333[/C][C]1912.63833333333[/C][C]-0.34987500000005[/C][C]2.79154166666694[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1916.36[/C][C]1914.23070833333[/C][C]1914.03666666667[/C][C]0.194041666666514[/C][C]2.12929166666709[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1916.68[/C][C]1915.16529166667[/C][C]1915.35625[/C][C]-0.190958333333386[/C][C]1.5147083333336[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1916.24[/C][C]1915.60629166667[/C][C]1916.63041666667[/C][C]-1.02412499999994[/C][C]0.633708333333288[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1922.05[/C][C]1916.857125[/C][C]1917.93708333333[/C][C]-1.07995833333319[/C][C]5.19287499999996[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1922.63[/C][C]1921.49779166667[/C][C]1919.14083333333[/C][C]2.3569583333334[/C][C]1.13220833333344[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]1922.47[/C][C]1920.673375[/C][C]1919.95208333333[/C][C]0.721291666666699[/C][C]1.79662499999972[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1920.64[/C][C]1920.482375[/C][C]1920.45625[/C][C]0.0261249999999715[/C][C]0.157625000000053[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1920.66[/C][C]1920.93745833333[/C][C]1920.89708333333[/C][C]0.0403749999999642[/C][C]-0.27745833333347[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1920.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.172458333333346[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1921.19[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.335541666666616[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]1921.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.185875000000018[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1921.73[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.34987500000005[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1921.81[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.194041666666514[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]1921.81[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.190958333333386[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205482&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=205482&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
11855.87NANA-1.02412499999994NA
21868.53NANA-1.07995833333319NA
31865.71NANA2.3569583333334NA
41872.59NANA0.721291666666699NA
51875.95NANA0.0261249999999715NA
61875.95NANA0.0403749999999642NA
71875.951873.780458333331873.95291666667-0.1724583333333462.16954166666687
81878.081874.8323751875.16791666667-0.3355416666666163.24762499999974
91878.261875.313708333331875.49958333333-0.1858750000000182.94629166666687
101876.391874.5751251874.925-0.349875000000051.81487500000026
111876.771873.7573751873.563333333330.1940416666665143.01262500000007
121876.881871.8386251872.02958333333-0.1909583333333865.04137500000002
131876.881869.527958333331870.55208333333-1.024124999999947.35204166666654
141876.681867.951708333331869.03166666667-1.079958333333198.72829166666634
151865.521869.8261251867.469166666672.3569583333334-4.30612500000007
161858.991866.4133751865.692083333330.721291666666699-7.42337500000031
171856.871863.609458333331863.583333333330.0261249999999715-6.73945833333346
181858.221861.3941251861.353750.0403749999999642-3.17412500000023
191858.221858.9471251859.11958333333-0.172458333333346-0.727124999999887
201859.321856.203208333331856.53875-0.3355416666666163.11679166666659
211859.521854.0341251854.22-0.1858750000000185.48587500000008
221852.481852.390958333331852.74083333333-0.349875000000050.0890416666666169
231850.071851.719041666671851.5250.194041666666514-1.64904166666656
241850.071850.094458333331850.28541666667-0.190958333333386-0.0244583333333139
251850.071847.965458333331848.98958333333-1.024124999999942.10454166666682
261841.551846.577541666671847.6575-1.07995833333319-5.02754166666637
2718451848.5323751846.175416666672.3569583333334-3.53237499999955
281844.011845.645041666671844.923750.721291666666699-1.63504166666644
291842.671844.256958333331844.230833333330.0261249999999715-1.58695833333309
301842.671843.7928751843.75250.0403749999999642-1.12287500000002
311842.671843.101708333331843.27416666667-0.172458333333346-0.43170833333329
321842.91842.859458333331843.195-0.3355416666666160.0405416666667406
331840.371843.870791666671844.05666666667-0.185875000000018-3.5007916666666
341841.591845.193458333331845.54333333333-0.34987500000005-3.60345833333326
351844.331847.6386251847.444583333330.194041666666514-3.30862499999989
361844.331849.541958333331849.73291666667-0.190958333333386-5.21195833333354
371844.331851.052958333331852.07708333333-1.02412499999994-6.72295833333351
381845.391853.361708333331854.44166666667-1.07995833333319-7.97170833333325
391861.841859.455708333331857.098752.35695833333342.38429166666674
401862.851860.9008751860.179583333330.7212916666666991.94912500000009
411869.461863.5186251863.49250.02612499999997155.94137500000011
421870.81866.983291666671866.942916666670.04037499999996423.81670833333328
431870.81870.277958333331870.45041666667-0.1724583333333460.52204166666661
441871.521873.7961251874.13166666667-0.335541666666616-2.27612500000032
451875.521877.5928751877.77875-0.185875000000018-2.07287500000007
461880.381880.916791666671881.26666666667-0.34987500000005-0.536791666666886
471885.051884.679041666671884.4850.1940416666665140.370958333333192
481886.421887.184458333331887.37541666667-0.190958333333386-0.76445833333355
491886.421889.2321251890.25625-1.02412499999994-2.81212499999992
501891.651892.016708333331893.09666666667-1.07995833333319-0.366708333333008
511903.111898.232791666671895.875833333332.35695833333344.87720833333333
521905.291899.4221251898.700833333330.7212916666666995.86787500000014
531904.261901.4773751901.451250.02612499999997152.78262500000028
541905.371904.057041666671904.016666666670.04037499999996421.31295833333343
551905.371906.347541666671906.52-0.172458333333346-0.977541666666411
561905.121908.6936251909.02916666667-0.335541666666616-3.57362499999954
571908.621910.923291666671911.10916666667-0.185875000000018-2.30329166666638
581915.081912.288458333331912.63833333333-0.349875000000052.79154166666694
591916.361914.230708333331914.036666666670.1940416666665142.12929166666709
601916.681915.165291666671915.35625-0.1909583333333861.5147083333336
611916.241915.606291666671916.63041666667-1.024124999999940.633708333333288
621922.051916.8571251917.93708333333-1.079958333333195.19287499999996
631922.631921.497791666671919.140833333332.35695833333341.13220833333344
641922.471920.6733751919.952083333330.7212916666666991.79662499999972
651920.641920.4823751920.456250.02612499999997150.157625000000053
661920.661920.937458333331920.897083333330.0403749999999642-0.27745833333347
671920.66NANA-0.172458333333346NA
681921.19NANA-0.335541666666616NA
691921.44NANA-0.185875000000018NA
701921.73NANA-0.34987500000005NA
711921.81NANA0.194041666666514NA
721921.81NANA-0.190958333333386NA


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

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')