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

Tue, 15 Jan 2013 19:41:11 -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/15/t1358296886u7jv2ajz5js4sk4.htm/, Retrieved Sat, 27 Apr 2024 17:26:55 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205578, Retrieved Sat, 27 Apr 2024 17:26:55 +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

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

-     [Bootstrap Plot - Central Tendency] [] [2012-12-29 21:04:13] [8ed3f4120f64b138d86c2354ccf260c2]
- RMPD    [Classical Decomposition] [] [2013-01-16 00:41:11] [3f9aa5867cfe47c4a12580af2904c765] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	4 seconds
R Server	'George Udny Yule' @ yule.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 & 'George Udny Yule' @ yule.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205578&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]'George Udny Yule' @ yule.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205578&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=205578&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	'George Udny Yule' @ yule.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	103.24	NA	NA	-0.499902777777781	NA
2	103.43	NA	NA	-0.537069444444445	NA
3	103.43	NA	NA	-0.0593194444444362	NA
4	103.43	NA	NA	0.455513888888895	NA
5	103.31	NA	NA	0.0945138888888936	NA
6	103.31	NA	NA	0.445680555555559	NA
7	103.31	104.270680555556	103.953333333333	0.317347222222223	-0.96068055555557
8	103.31	104.299263888889	104.12375	0.175513888888885	-0.9892638888889
9	104.06	104.669347222222	104.410833333333	0.258513888888881	-0.609347222222226
10	104.8	104.860013888889	104.9825	-0.122486111111114	-0.0600138888888893
11	105.36	105.568930555556	105.7125	-0.143569444444448	-0.20893055555554
12	105.38	106.056097222222	106.440833333333	-0.384736111111114	-0.676097222222211
13	105.38	106.669680555556	107.169583333333	-0.499902777777781	-1.28968055555555
14	105.38	107.361263888889	107.898333333333	-0.537069444444445	-1.98126388888889
15	108.37	108.507347222222	108.566666666667	-0.0593194444444362	-0.137347222222218
16	112.21	109.599680555556	109.144166666667	0.455513888888895	2.61031944444444
17	112.05	109.762013888889	109.6675	0.0945138888888936	2.28798611111111
18	112.05	110.612347222222	110.166666666667	0.445680555555559	1.43765277777779
19	112.06	110.999847222222	110.6825	0.317347222222223	1.06015277777777
20	112.05	111.395930555556	111.220416666667	0.175513888888885	0.654069444444431
21	111.36	111.896847222222	111.638333333333	0.258513888888881	-0.536847222222235
22	111.36	111.649180555556	111.771666666667	-0.122486111111114	-0.289180555555575
23	111.36	111.613513888889	111.757083333333	-0.143569444444448	-0.253513888888889
24	111.36	111.369847222222	111.754583333333	-0.384736111111114	-0.00984722222223411
25	111.78	111.251763888889	111.751666666667	-0.499902777777781	0.528236111111113
26	111.89	111.211680555556	111.74875	-0.537069444444445	0.67831944444444
27	111.89	111.715680555556	111.775	-0.0593194444444362	0.17431944444445
28	111.89	112.285513888889	111.83	0.455513888888895	-0.3955138888889
29	112.02	111.979513888889	111.885	0.0945138888888936	0.0404861111110932
30	112.02	112.354847222222	111.909166666667	0.445680555555559	-0.334847222222237
31	112.02	112.202347222222	111.885	0.317347222222223	-0.182347222222234
32	112.02	112.014263888889	111.83875	0.175513888888885	0.00573611111111916
33	112.02	112.046430555556	111.787916666667	0.258513888888881	-0.0264305555555353
34	112.02	111.584597222222	111.707083333333	-0.122486111111114	0.43540277777781
35	112.02	111.447263888889	111.590833333333	-0.143569444444448	0.572736111111141
36	111.28	111.084430555556	111.469166666667	-0.384736111111114	0.195569444444473
37	111.28	110.847597222222	111.3475	-0.499902777777781	0.432402777777796
38	111.28	110.688763888889	111.225833333333	-0.537069444444445	0.59123611111113
39	111.28	111.078597222222	111.137916666667	-0.0593194444444362	0.201402777777801
40	110.56	111.458430555556	111.002916666667	0.455513888888895	-0.898430555555535
41	110.56	110.881597222222	110.787083333333	0.0945138888888936	-0.321597222222195
42	110.56	111.053597222222	110.607916666667	0.445680555555559	-0.493597222222206
43	110.56	110.782763888889	110.465416666667	0.317347222222223	-0.222763888888878
44	110.56	110.498430555556	110.322916666667	0.175513888888885	0.0615694444444443
45	111.37	110.438930555556	110.180416666667	0.258513888888881	0.931069444444432
46	109.43	109.945430555556	110.067916666667	-0.122486111111114	-0.515430555555554
47	109.43	109.834347222222	109.977916666667	-0.143569444444448	-0.404347222222228
48	109.57	109.591097222222	109.975833333333	-0.384736111111114	-0.0210972222222523
49	109.57	109.569263888889	110.069166666667	-0.499902777777781	0.000736111111081073
50	109.57	109.625430555556	110.1625	-0.537069444444445	-0.0554305555555743
51	109.57	110.173180555556	110.2325	-0.0593194444444362	-0.603180555555568
52	109.57	110.815513888889	110.36	0.455513888888895	-1.24551388888891
53	109.39	110.662847222222	110.568333333333	0.0945138888888936	-1.27284722222221
54	111.68	111.216513888889	110.770833333333	0.445680555555559	0.463486111111152
55	111.68	111.269430555556	110.952083333333	0.317347222222223	0.410569444444477
56	111.68	111.307180555556	111.131666666667	0.175513888888885	0.372819444444474
57	111.93	111.583513888889	111.325	0.258513888888881	0.346486111111119
58	111.93	111.395847222222	111.518333333333	-0.122486111111114	0.534152777777791
59	111.93	111.531013888889	111.674583333333	-0.143569444444448	0.398986111111114
60	111.93	111.313597222222	111.698333333333	-0.384736111111114	0.616402777777779
61	111.56	111.126763888889	111.626666666667	-0.499902777777781	0.433236111111114
62	111.89	111.017930555556	111.555	-0.537069444444445	0.872069444444449
63	111.89	111.420263888889	111.479583333333	-0.0593194444444362	0.469736111111132
64	111.89	111.855930555556	111.400416666667	0.455513888888895	0.0340694444444409
65	110.82	111.449097222222	111.354583333333	0.0945138888888936	-0.629097222222242
66	110.82	111.787763888889	111.342083333333	0.445680555555559	-0.967763888888896
67	110.82	NA	NA	0.317347222222223	NA
68	110.82	NA	NA	0.175513888888885	NA
69	110.98	NA	NA	0.258513888888881	NA
70	110.98	NA	NA	-0.122486111111114	NA
71	111.78	NA	NA	-0.143569444444448	NA
72	111.78	NA	NA	-0.384736111111114	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 103.24 & NA & NA & -0.499902777777781 & NA \tabularnewline
2 & 103.43 & NA & NA & -0.537069444444445 & NA \tabularnewline
3 & 103.43 & NA & NA & -0.0593194444444362 & NA \tabularnewline
4 & 103.43 & NA & NA & 0.455513888888895 & NA \tabularnewline
5 & 103.31 & NA & NA & 0.0945138888888936 & NA \tabularnewline
6 & 103.31 & NA & NA & 0.445680555555559 & NA \tabularnewline
7 & 103.31 & 104.270680555556 & 103.953333333333 & 0.317347222222223 & -0.96068055555557 \tabularnewline
8 & 103.31 & 104.299263888889 & 104.12375 & 0.175513888888885 & -0.9892638888889 \tabularnewline
9 & 104.06 & 104.669347222222 & 104.410833333333 & 0.258513888888881 & -0.609347222222226 \tabularnewline
10 & 104.8 & 104.860013888889 & 104.9825 & -0.122486111111114 & -0.0600138888888893 \tabularnewline
11 & 105.36 & 105.568930555556 & 105.7125 & -0.143569444444448 & -0.20893055555554 \tabularnewline
12 & 105.38 & 106.056097222222 & 106.440833333333 & -0.384736111111114 & -0.676097222222211 \tabularnewline
13 & 105.38 & 106.669680555556 & 107.169583333333 & -0.499902777777781 & -1.28968055555555 \tabularnewline
14 & 105.38 & 107.361263888889 & 107.898333333333 & -0.537069444444445 & -1.98126388888889 \tabularnewline
15 & 108.37 & 108.507347222222 & 108.566666666667 & -0.0593194444444362 & -0.137347222222218 \tabularnewline
16 & 112.21 & 109.599680555556 & 109.144166666667 & 0.455513888888895 & 2.61031944444444 \tabularnewline
17 & 112.05 & 109.762013888889 & 109.6675 & 0.0945138888888936 & 2.28798611111111 \tabularnewline
18 & 112.05 & 110.612347222222 & 110.166666666667 & 0.445680555555559 & 1.43765277777779 \tabularnewline
19 & 112.06 & 110.999847222222 & 110.6825 & 0.317347222222223 & 1.06015277777777 \tabularnewline
20 & 112.05 & 111.395930555556 & 111.220416666667 & 0.175513888888885 & 0.654069444444431 \tabularnewline
21 & 111.36 & 111.896847222222 & 111.638333333333 & 0.258513888888881 & -0.536847222222235 \tabularnewline
22 & 111.36 & 111.649180555556 & 111.771666666667 & -0.122486111111114 & -0.289180555555575 \tabularnewline
23 & 111.36 & 111.613513888889 & 111.757083333333 & -0.143569444444448 & -0.253513888888889 \tabularnewline
24 & 111.36 & 111.369847222222 & 111.754583333333 & -0.384736111111114 & -0.00984722222223411 \tabularnewline
25 & 111.78 & 111.251763888889 & 111.751666666667 & -0.499902777777781 & 0.528236111111113 \tabularnewline
26 & 111.89 & 111.211680555556 & 111.74875 & -0.537069444444445 & 0.67831944444444 \tabularnewline
27 & 111.89 & 111.715680555556 & 111.775 & -0.0593194444444362 & 0.17431944444445 \tabularnewline
28 & 111.89 & 112.285513888889 & 111.83 & 0.455513888888895 & -0.3955138888889 \tabularnewline
29 & 112.02 & 111.979513888889 & 111.885 & 0.0945138888888936 & 0.0404861111110932 \tabularnewline
30 & 112.02 & 112.354847222222 & 111.909166666667 & 0.445680555555559 & -0.334847222222237 \tabularnewline
31 & 112.02 & 112.202347222222 & 111.885 & 0.317347222222223 & -0.182347222222234 \tabularnewline
32 & 112.02 & 112.014263888889 & 111.83875 & 0.175513888888885 & 0.00573611111111916 \tabularnewline
33 & 112.02 & 112.046430555556 & 111.787916666667 & 0.258513888888881 & -0.0264305555555353 \tabularnewline
34 & 112.02 & 111.584597222222 & 111.707083333333 & -0.122486111111114 & 0.43540277777781 \tabularnewline
35 & 112.02 & 111.447263888889 & 111.590833333333 & -0.143569444444448 & 0.572736111111141 \tabularnewline
36 & 111.28 & 111.084430555556 & 111.469166666667 & -0.384736111111114 & 0.195569444444473 \tabularnewline
37 & 111.28 & 110.847597222222 & 111.3475 & -0.499902777777781 & 0.432402777777796 \tabularnewline
38 & 111.28 & 110.688763888889 & 111.225833333333 & -0.537069444444445 & 0.59123611111113 \tabularnewline
39 & 111.28 & 111.078597222222 & 111.137916666667 & -0.0593194444444362 & 0.201402777777801 \tabularnewline
40 & 110.56 & 111.458430555556 & 111.002916666667 & 0.455513888888895 & -0.898430555555535 \tabularnewline
41 & 110.56 & 110.881597222222 & 110.787083333333 & 0.0945138888888936 & -0.321597222222195 \tabularnewline
42 & 110.56 & 111.053597222222 & 110.607916666667 & 0.445680555555559 & -0.493597222222206 \tabularnewline
43 & 110.56 & 110.782763888889 & 110.465416666667 & 0.317347222222223 & -0.222763888888878 \tabularnewline
44 & 110.56 & 110.498430555556 & 110.322916666667 & 0.175513888888885 & 0.0615694444444443 \tabularnewline
45 & 111.37 & 110.438930555556 & 110.180416666667 & 0.258513888888881 & 0.931069444444432 \tabularnewline
46 & 109.43 & 109.945430555556 & 110.067916666667 & -0.122486111111114 & -0.515430555555554 \tabularnewline
47 & 109.43 & 109.834347222222 & 109.977916666667 & -0.143569444444448 & -0.404347222222228 \tabularnewline
48 & 109.57 & 109.591097222222 & 109.975833333333 & -0.384736111111114 & -0.0210972222222523 \tabularnewline
49 & 109.57 & 109.569263888889 & 110.069166666667 & -0.499902777777781 & 0.000736111111081073 \tabularnewline
50 & 109.57 & 109.625430555556 & 110.1625 & -0.537069444444445 & -0.0554305555555743 \tabularnewline
51 & 109.57 & 110.173180555556 & 110.2325 & -0.0593194444444362 & -0.603180555555568 \tabularnewline
52 & 109.57 & 110.815513888889 & 110.36 & 0.455513888888895 & -1.24551388888891 \tabularnewline
53 & 109.39 & 110.662847222222 & 110.568333333333 & 0.0945138888888936 & -1.27284722222221 \tabularnewline
54 & 111.68 & 111.216513888889 & 110.770833333333 & 0.445680555555559 & 0.463486111111152 \tabularnewline
55 & 111.68 & 111.269430555556 & 110.952083333333 & 0.317347222222223 & 0.410569444444477 \tabularnewline
56 & 111.68 & 111.307180555556 & 111.131666666667 & 0.175513888888885 & 0.372819444444474 \tabularnewline
57 & 111.93 & 111.583513888889 & 111.325 & 0.258513888888881 & 0.346486111111119 \tabularnewline
58 & 111.93 & 111.395847222222 & 111.518333333333 & -0.122486111111114 & 0.534152777777791 \tabularnewline
59 & 111.93 & 111.531013888889 & 111.674583333333 & -0.143569444444448 & 0.398986111111114 \tabularnewline
60 & 111.93 & 111.313597222222 & 111.698333333333 & -0.384736111111114 & 0.616402777777779 \tabularnewline
61 & 111.56 & 111.126763888889 & 111.626666666667 & -0.499902777777781 & 0.433236111111114 \tabularnewline
62 & 111.89 & 111.017930555556 & 111.555 & -0.537069444444445 & 0.872069444444449 \tabularnewline
63 & 111.89 & 111.420263888889 & 111.479583333333 & -0.0593194444444362 & 0.469736111111132 \tabularnewline
64 & 111.89 & 111.855930555556 & 111.400416666667 & 0.455513888888895 & 0.0340694444444409 \tabularnewline
65 & 110.82 & 111.449097222222 & 111.354583333333 & 0.0945138888888936 & -0.629097222222242 \tabularnewline
66 & 110.82 & 111.787763888889 & 111.342083333333 & 0.445680555555559 & -0.967763888888896 \tabularnewline
67 & 110.82 & NA & NA & 0.317347222222223 & NA \tabularnewline
68 & 110.82 & NA & NA & 0.175513888888885 & NA \tabularnewline
69 & 110.98 & NA & NA & 0.258513888888881 & NA \tabularnewline
70 & 110.98 & NA & NA & -0.122486111111114 & NA \tabularnewline
71 & 111.78 & NA & NA & -0.143569444444448 & NA \tabularnewline
72 & 111.78 & NA & NA & -0.384736111111114 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205578&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]103.24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.499902777777781[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]103.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.537069444444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]103.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0593194444444362[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]103.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.455513888888895[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]103.31[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0945138888888936[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]103.31[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.445680555555559[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]103.31[/C][C]104.270680555556[/C][C]103.953333333333[/C][C]0.317347222222223[/C][C]-0.96068055555557[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]103.31[/C][C]104.299263888889[/C][C]104.12375[/C][C]0.175513888888885[/C][C]-0.9892638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]104.06[/C][C]104.669347222222[/C][C]104.410833333333[/C][C]0.258513888888881[/C][C]-0.609347222222226[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]104.8[/C][C]104.860013888889[/C][C]104.9825[/C][C]-0.122486111111114[/C][C]-0.0600138888888893[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]105.36[/C][C]105.568930555556[/C][C]105.7125[/C][C]-0.143569444444448[/C][C]-0.20893055555554[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]105.38[/C][C]106.056097222222[/C][C]106.440833333333[/C][C]-0.384736111111114[/C][C]-0.676097222222211[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]105.38[/C][C]106.669680555556[/C][C]107.169583333333[/C][C]-0.499902777777781[/C][C]-1.28968055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]105.38[/C][C]107.361263888889[/C][C]107.898333333333[/C][C]-0.537069444444445[/C][C]-1.98126388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]108.37[/C][C]108.507347222222[/C][C]108.566666666667[/C][C]-0.0593194444444362[/C][C]-0.137347222222218[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]112.21[/C][C]109.599680555556[/C][C]109.144166666667[/C][C]0.455513888888895[/C][C]2.61031944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]112.05[/C][C]109.762013888889[/C][C]109.6675[/C][C]0.0945138888888936[/C][C]2.28798611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]112.05[/C][C]110.612347222222[/C][C]110.166666666667[/C][C]0.445680555555559[/C][C]1.43765277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]112.06[/C][C]110.999847222222[/C][C]110.6825[/C][C]0.317347222222223[/C][C]1.06015277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]112.05[/C][C]111.395930555556[/C][C]111.220416666667[/C][C]0.175513888888885[/C][C]0.654069444444431[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]111.36[/C][C]111.896847222222[/C][C]111.638333333333[/C][C]0.258513888888881[/C][C]-0.536847222222235[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]111.36[/C][C]111.649180555556[/C][C]111.771666666667[/C][C]-0.122486111111114[/C][C]-0.289180555555575[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]111.36[/C][C]111.613513888889[/C][C]111.757083333333[/C][C]-0.143569444444448[/C][C]-0.253513888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]111.36[/C][C]111.369847222222[/C][C]111.754583333333[/C][C]-0.384736111111114[/C][C]-0.00984722222223411[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]111.78[/C][C]111.251763888889[/C][C]111.751666666667[/C][C]-0.499902777777781[/C][C]0.528236111111113[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]111.89[/C][C]111.211680555556[/C][C]111.74875[/C][C]-0.537069444444445[/C][C]0.67831944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]111.89[/C][C]111.715680555556[/C][C]111.775[/C][C]-0.0593194444444362[/C][C]0.17431944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]111.89[/C][C]112.285513888889[/C][C]111.83[/C][C]0.455513888888895[/C][C]-0.3955138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]112.02[/C][C]111.979513888889[/C][C]111.885[/C][C]0.0945138888888936[/C][C]0.0404861111110932[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]112.02[/C][C]112.354847222222[/C][C]111.909166666667[/C][C]0.445680555555559[/C][C]-0.334847222222237[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]112.02[/C][C]112.202347222222[/C][C]111.885[/C][C]0.317347222222223[/C][C]-0.182347222222234[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]112.02[/C][C]112.014263888889[/C][C]111.83875[/C][C]0.175513888888885[/C][C]0.00573611111111916[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]112.02[/C][C]112.046430555556[/C][C]111.787916666667[/C][C]0.258513888888881[/C][C]-0.0264305555555353[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]112.02[/C][C]111.584597222222[/C][C]111.707083333333[/C][C]-0.122486111111114[/C][C]0.43540277777781[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]112.02[/C][C]111.447263888889[/C][C]111.590833333333[/C][C]-0.143569444444448[/C][C]0.572736111111141[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]111.28[/C][C]111.084430555556[/C][C]111.469166666667[/C][C]-0.384736111111114[/C][C]0.195569444444473[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]111.28[/C][C]110.847597222222[/C][C]111.3475[/C][C]-0.499902777777781[/C][C]0.432402777777796[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]111.28[/C][C]110.688763888889[/C][C]111.225833333333[/C][C]-0.537069444444445[/C][C]0.59123611111113[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]111.28[/C][C]111.078597222222[/C][C]111.137916666667[/C][C]-0.0593194444444362[/C][C]0.201402777777801[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]110.56[/C][C]111.458430555556[/C][C]111.002916666667[/C][C]0.455513888888895[/C][C]-0.898430555555535[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]110.56[/C][C]110.881597222222[/C][C]110.787083333333[/C][C]0.0945138888888936[/C][C]-0.321597222222195[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]110.56[/C][C]111.053597222222[/C][C]110.607916666667[/C][C]0.445680555555559[/C][C]-0.493597222222206[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]110.56[/C][C]110.782763888889[/C][C]110.465416666667[/C][C]0.317347222222223[/C][C]-0.222763888888878[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]110.56[/C][C]110.498430555556[/C][C]110.322916666667[/C][C]0.175513888888885[/C][C]0.0615694444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]111.37[/C][C]110.438930555556[/C][C]110.180416666667[/C][C]0.258513888888881[/C][C]0.931069444444432[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]109.43[/C][C]109.945430555556[/C][C]110.067916666667[/C][C]-0.122486111111114[/C][C]-0.515430555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]109.43[/C][C]109.834347222222[/C][C]109.977916666667[/C][C]-0.143569444444448[/C][C]-0.404347222222228[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]109.57[/C][C]109.591097222222[/C][C]109.975833333333[/C][C]-0.384736111111114[/C][C]-0.0210972222222523[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]109.57[/C][C]109.569263888889[/C][C]110.069166666667[/C][C]-0.499902777777781[/C][C]0.000736111111081073[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]109.57[/C][C]109.625430555556[/C][C]110.1625[/C][C]-0.537069444444445[/C][C]-0.0554305555555743[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]109.57[/C][C]110.173180555556[/C][C]110.2325[/C][C]-0.0593194444444362[/C][C]-0.603180555555568[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]109.57[/C][C]110.815513888889[/C][C]110.36[/C][C]0.455513888888895[/C][C]-1.24551388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]109.39[/C][C]110.662847222222[/C][C]110.568333333333[/C][C]0.0945138888888936[/C][C]-1.27284722222221[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]111.68[/C][C]111.216513888889[/C][C]110.770833333333[/C][C]0.445680555555559[/C][C]0.463486111111152[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]111.68[/C][C]111.269430555556[/C][C]110.952083333333[/C][C]0.317347222222223[/C][C]0.410569444444477[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]111.68[/C][C]111.307180555556[/C][C]111.131666666667[/C][C]0.175513888888885[/C][C]0.372819444444474[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]111.93[/C][C]111.583513888889[/C][C]111.325[/C][C]0.258513888888881[/C][C]0.346486111111119[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]111.93[/C][C]111.395847222222[/C][C]111.518333333333[/C][C]-0.122486111111114[/C][C]0.534152777777791[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]111.93[/C][C]111.531013888889[/C][C]111.674583333333[/C][C]-0.143569444444448[/C][C]0.398986111111114[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]111.93[/C][C]111.313597222222[/C][C]111.698333333333[/C][C]-0.384736111111114[/C][C]0.616402777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]111.56[/C][C]111.126763888889[/C][C]111.626666666667[/C][C]-0.499902777777781[/C][C]0.433236111111114[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]111.89[/C][C]111.017930555556[/C][C]111.555[/C][C]-0.537069444444445[/C][C]0.872069444444449[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]111.89[/C][C]111.420263888889[/C][C]111.479583333333[/C][C]-0.0593194444444362[/C][C]0.469736111111132[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]111.89[/C][C]111.855930555556[/C][C]111.400416666667[/C][C]0.455513888888895[/C][C]0.0340694444444409[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]110.82[/C][C]111.449097222222[/C][C]111.354583333333[/C][C]0.0945138888888936[/C][C]-0.629097222222242[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]110.82[/C][C]111.787763888889[/C][C]111.342083333333[/C][C]0.445680555555559[/C][C]-0.967763888888896[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]110.82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.317347222222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]110.82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.175513888888885[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]110.98[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.258513888888881[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]110.98[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.122486111111114[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]111.78[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.143569444444448[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]111.78[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.384736111111114[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=205578&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=205578&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	103.24	NA	NA	-0.499902777777781	NA
2	103.43	NA	NA	-0.537069444444445	NA
3	103.43	NA	NA	-0.0593194444444362	NA
4	103.43	NA	NA	0.455513888888895	NA
5	103.31	NA	NA	0.0945138888888936	NA
6	103.31	NA	NA	0.445680555555559	NA
7	103.31	104.270680555556	103.953333333333	0.317347222222223	-0.96068055555557
8	103.31	104.299263888889	104.12375	0.175513888888885	-0.9892638888889
9	104.06	104.669347222222	104.410833333333	0.258513888888881	-0.609347222222226
10	104.8	104.860013888889	104.9825	-0.122486111111114	-0.0600138888888893
11	105.36	105.568930555556	105.7125	-0.143569444444448	-0.20893055555554
12	105.38	106.056097222222	106.440833333333	-0.384736111111114	-0.676097222222211
13	105.38	106.669680555556	107.169583333333	-0.499902777777781	-1.28968055555555
14	105.38	107.361263888889	107.898333333333	-0.537069444444445	-1.98126388888889
15	108.37	108.507347222222	108.566666666667	-0.0593194444444362	-0.137347222222218
16	112.21	109.599680555556	109.144166666667	0.455513888888895	2.61031944444444
17	112.05	109.762013888889	109.6675	0.0945138888888936	2.28798611111111
18	112.05	110.612347222222	110.166666666667	0.445680555555559	1.43765277777779
19	112.06	110.999847222222	110.6825	0.317347222222223	1.06015277777777
20	112.05	111.395930555556	111.220416666667	0.175513888888885	0.654069444444431
21	111.36	111.896847222222	111.638333333333	0.258513888888881	-0.536847222222235
22	111.36	111.649180555556	111.771666666667	-0.122486111111114	-0.289180555555575
23	111.36	111.613513888889	111.757083333333	-0.143569444444448	-0.253513888888889
24	111.36	111.369847222222	111.754583333333	-0.384736111111114	-0.00984722222223411
25	111.78	111.251763888889	111.751666666667	-0.499902777777781	0.528236111111113
26	111.89	111.211680555556	111.74875	-0.537069444444445	0.67831944444444
27	111.89	111.715680555556	111.775	-0.0593194444444362	0.17431944444445
28	111.89	112.285513888889	111.83	0.455513888888895	-0.3955138888889
29	112.02	111.979513888889	111.885	0.0945138888888936	0.0404861111110932
30	112.02	112.354847222222	111.909166666667	0.445680555555559	-0.334847222222237
31	112.02	112.202347222222	111.885	0.317347222222223	-0.182347222222234
32	112.02	112.014263888889	111.83875	0.175513888888885	0.00573611111111916
33	112.02	112.046430555556	111.787916666667	0.258513888888881	-0.0264305555555353
34	112.02	111.584597222222	111.707083333333	-0.122486111111114	0.43540277777781
35	112.02	111.447263888889	111.590833333333	-0.143569444444448	0.572736111111141
36	111.28	111.084430555556	111.469166666667	-0.384736111111114	0.195569444444473
37	111.28	110.847597222222	111.3475	-0.499902777777781	0.432402777777796
38	111.28	110.688763888889	111.225833333333	-0.537069444444445	0.59123611111113
39	111.28	111.078597222222	111.137916666667	-0.0593194444444362	0.201402777777801
40	110.56	111.458430555556	111.002916666667	0.455513888888895	-0.898430555555535
41	110.56	110.881597222222	110.787083333333	0.0945138888888936	-0.321597222222195
42	110.56	111.053597222222	110.607916666667	0.445680555555559	-0.493597222222206
43	110.56	110.782763888889	110.465416666667	0.317347222222223	-0.222763888888878
44	110.56	110.498430555556	110.322916666667	0.175513888888885	0.0615694444444443
45	111.37	110.438930555556	110.180416666667	0.258513888888881	0.931069444444432
46	109.43	109.945430555556	110.067916666667	-0.122486111111114	-0.515430555555554
47	109.43	109.834347222222	109.977916666667	-0.143569444444448	-0.404347222222228
48	109.57	109.591097222222	109.975833333333	-0.384736111111114	-0.0210972222222523
49	109.57	109.569263888889	110.069166666667	-0.499902777777781	0.000736111111081073
50	109.57	109.625430555556	110.1625	-0.537069444444445	-0.0554305555555743
51	109.57	110.173180555556	110.2325	-0.0593194444444362	-0.603180555555568
52	109.57	110.815513888889	110.36	0.455513888888895	-1.24551388888891
53	109.39	110.662847222222	110.568333333333	0.0945138888888936	-1.27284722222221
54	111.68	111.216513888889	110.770833333333	0.445680555555559	0.463486111111152
55	111.68	111.269430555556	110.952083333333	0.317347222222223	0.410569444444477
56	111.68	111.307180555556	111.131666666667	0.175513888888885	0.372819444444474
57	111.93	111.583513888889	111.325	0.258513888888881	0.346486111111119
58	111.93	111.395847222222	111.518333333333	-0.122486111111114	0.534152777777791
59	111.93	111.531013888889	111.674583333333	-0.143569444444448	0.398986111111114
60	111.93	111.313597222222	111.698333333333	-0.384736111111114	0.616402777777779
61	111.56	111.126763888889	111.626666666667	-0.499902777777781	0.433236111111114
62	111.89	111.017930555556	111.555	-0.537069444444445	0.872069444444449
63	111.89	111.420263888889	111.479583333333	-0.0593194444444362	0.469736111111132
64	111.89	111.855930555556	111.400416666667	0.455513888888895	0.0340694444444409
65	110.82	111.449097222222	111.354583333333	0.0945138888888936	-0.629097222222242
66	110.82	111.787763888889	111.342083333333	0.445680555555559	-0.967763888888896
67	110.82	NA	NA	0.317347222222223	NA
68	110.82	NA	NA	0.175513888888885	NA
69	110.98	NA	NA	0.258513888888881	NA
70	110.98	NA	NA	-0.122486111111114	NA
71	111.78	NA	NA	-0.143569444444448	NA
72	111.78	NA	NA	-0.384736111111114	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 = 200 ; par2 = 5 ; par3 = 0 ;

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