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, 25 May 2008 04:41:12 -0600

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/May/25/t1211713167n0cjnhpal669dgs.htm/, Retrieved Thu, 17 Sep 2026 09:58:18 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13108, Retrieved Thu, 17 Sep 2026 09:58:18 +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

494

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

-       [Classical Decomposition] [classical decompo...] [2008-05-25 10:41:12] [09804d09b1efbac8047933d2e370b54e] [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	6 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 6 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13108&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]6 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13108&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13108&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	6 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	2.02	NA	NA	-0.00533854166666672	NA
2	1.99	NA	NA	0.00382812499999999	NA
3	1.99	NA	NA	0.0108072916666668	NA
4	2.01	NA	NA	0.00789062500000007	NA
5	2.01	NA	NA	0.00476562499999997	NA
6	2.01	NA	NA	0.0115364583333333	NA
7	2	2.00705729166667	2.00625	0.000807291666666686	-0.00705729166666624
8	2.01	2.00434895833333	2.00666666666667	-0.00231770833333330	0.00565104166666686
9	2.02	2.00716145833333	2.00791666666667	-0.00075520833333328	0.0128385416666665
10	2.01	2.002578125	2.00791666666667	-0.00533854166666672	0.00742187499999991
11	2	1.99830729166667	2.00625	-0.0079427083333334	0.00169270833333313
12	2.01	1.98705729166667	2.005	-0.0179427083333334	0.0229427083333333
13	2.01	1.99924479166667	2.00458333333333	-0.00533854166666672	0.0107552083333333
14	2.01	2.00716145833333	2.00333333333333	0.00382812499999999	0.00283854166666675
15	2	2.01247395833333	2.00166666666667	0.0108072916666668	-0.0124739583333333
16	2	2.00830729166667	2.00041666666667	0.00789062500000007	-0.00830729166666688
17	1.98	2.00434895833333	1.99958333333333	0.00476562499999997	-0.0243489583333332
18	2.01	2.00861979166667	1.99708333333333	0.0115364583333333	0.00138020833333319
19	1.99	1.99455729166667	1.99375	0.000807291666666686	-0.00455729166666652
20	1.99	1.98893229166667	1.99125	-0.00231770833333330	0.00106770833333325
21	2	1.988828125	1.98958333333333	-0.00075520833333328	0.0111718750000001
22	2	1.98341145833333	1.98875	-0.00533854166666672	0.0165885416666669
23	1.99	1.98080729166667	1.98875	-0.0079427083333334	0.00919270833333341
24	1.96	1.970390625	1.98833333333333	-0.0179427083333334	-0.0103906249999999
25	1.98	1.98174479166667	1.98708333333333	-0.00533854166666672	-0.00174479166666686
26	1.98	1.990078125	1.98625	0.00382812499999999	-0.0100781250000002
27	1.99	1.99580729166667	1.985	0.0108072916666668	-0.00580729166666671
28	1.99	1.99122395833333	1.98333333333333	0.00789062500000007	-0.00122395833333311
29	1.99	1.98684895833333	1.98208333333333	0.00476562499999997	0.00315104166666691
30	1.99	1.99403645833333	1.9825	0.0115364583333333	-0.00403645833333321
31	1.98	1.98372395833333	1.98291666666667	0.000807291666666686	-0.00372395833333306
32	1.98	1.98059895833333	1.98291666666667	-0.00231770833333330	-0.000598958333333233
33	1.98	1.98299479166667	1.98375	-0.00075520833333328	-0.00299479166666683
34	1.98	1.978828125	1.98416666666667	-0.00533854166666672	0.00117187499999982
35	1.98	1.97580729166667	1.98375	-0.0079427083333334	0.0041927083333333
36	1.98	1.96497395833333	1.98291666666667	-0.0179427083333334	0.0150260416666665
37	1.97	1.976328125	1.98166666666667	-0.00533854166666672	-0.00632812500000002
38	1.99	1.98341145833333	1.97958333333333	0.00382812499999999	0.00658854166666667
39	2	1.98747395833333	1.97666666666667	0.0108072916666668	0.0125260416666666
40	1.99	1.98080729166667	1.97291666666667	0.00789062500000007	0.00919270833333319
41	1.98	1.97309895833333	1.96833333333333	0.00476562499999997	0.00690104166666683
42	1.98	1.974453125	1.96291666666667	0.0115364583333333	0.00554687500000028
43	1.96	1.95872395833333	1.95791666666667	0.000807291666666686	0.00127604166666684
44	1.95	1.951015625	1.95333333333333	-0.00231770833333330	-0.00101562500000019
45	1.94	1.947578125	1.94833333333333	-0.00075520833333328	-0.00757812499999977
46	1.93	1.93799479166667	1.94333333333333	-0.00533854166666672	-0.00799479166666694
47	1.92	1.93122395833333	1.93916666666667	-0.0079427083333334	-0.0112239583333333
48	1.91	1.91747395833333	1.93541666666667	-0.0179427083333334	-0.0074739583333332
49	1.92	1.92674479166667	1.93208333333333	-0.00533854166666672	-0.0067447916666663
50	1.93	1.93341145833333	1.92958333333333	0.00382812499999999	-0.00341145833333334
51	1.94	1.93830729166667	1.9275	0.0108072916666668	0.00169270833333335
52	1.93	1.93372395833333	1.92583333333333	0.00789062500000007	-0.00372395833333328
53	1.94	1.929765625	1.925	0.00476562499999997	0.0102343750000000
54	1.93	1.936953125	1.92541666666667	0.0115364583333333	-0.00695312499999989
55	1.93	1.92705729166667	1.92625	0.000807291666666686	0.00294270833333332
56	1.92	1.923515625	1.92583333333333	-0.00231770833333330	-0.00351562499999991
57	1.92	1.92466145833333	1.92541666666667	-0.00075520833333328	-0.00466145833333331
58	1.91	1.923828125	1.92916666666667	-0.00533854166666672	-0.0138281249999996
59	1.92	1.92622395833333	1.93416666666667	-0.0079427083333334	-0.006223958333333
60	1.92	1.92122395833333	1.93916666666667	-0.0179427083333334	-0.00122395833333289
61	1.93	1.940078125	1.94541666666667	-0.00533854166666672	-0.0100781249999995
62	1.91	1.955078125	1.95125	0.00382812499999999	-0.0450781249999999
63	1.95	1.96747395833333	1.95666666666667	0.0108072916666668	-0.0174739583333337
64	2.01	1.96997395833333	1.96208333333333	0.00789062500000007	0.0400260416666669
65	1.98	1.97268229166667	1.96791666666667	0.00476562499999997	0.00731770833333356
66	2.01	1.98486979166667	1.97333333333333	0.0115364583333333	0.0251302083333331
67	2	1.979140625	1.97833333333333	0.000807291666666686	0.0208593750000001
68	1.99	NA	NA	-0.00231770833333330	NA
69	1.98	NA	NA	-0.00075520833333328	NA
70	1.98	NA	NA	-0.00533854166666672	NA
71	1.99	NA	NA	-0.0079427083333334	NA
72	1.98	NA	NA	-0.0179427083333334	NA
73	1.99	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.02 & NA & NA & -0.00533854166666672 & NA \tabularnewline
2 & 1.99 & NA & NA & 0.00382812499999999 & NA \tabularnewline
3 & 1.99 & NA & NA & 0.0108072916666668 & NA \tabularnewline
4 & 2.01 & NA & NA & 0.00789062500000007 & NA \tabularnewline
5 & 2.01 & NA & NA & 0.00476562499999997 & NA \tabularnewline
6 & 2.01 & NA & NA & 0.0115364583333333 & NA \tabularnewline
7 & 2 & 2.00705729166667 & 2.00625 & 0.000807291666666686 & -0.00705729166666624 \tabularnewline
8 & 2.01 & 2.00434895833333 & 2.00666666666667 & -0.00231770833333330 & 0.00565104166666686 \tabularnewline
9 & 2.02 & 2.00716145833333 & 2.00791666666667 & -0.00075520833333328 & 0.0128385416666665 \tabularnewline
10 & 2.01 & 2.002578125 & 2.00791666666667 & -0.00533854166666672 & 0.00742187499999991 \tabularnewline
11 & 2 & 1.99830729166667 & 2.00625 & -0.0079427083333334 & 0.00169270833333313 \tabularnewline
12 & 2.01 & 1.98705729166667 & 2.005 & -0.0179427083333334 & 0.0229427083333333 \tabularnewline
13 & 2.01 & 1.99924479166667 & 2.00458333333333 & -0.00533854166666672 & 0.0107552083333333 \tabularnewline
14 & 2.01 & 2.00716145833333 & 2.00333333333333 & 0.00382812499999999 & 0.00283854166666675 \tabularnewline
15 & 2 & 2.01247395833333 & 2.00166666666667 & 0.0108072916666668 & -0.0124739583333333 \tabularnewline
16 & 2 & 2.00830729166667 & 2.00041666666667 & 0.00789062500000007 & -0.00830729166666688 \tabularnewline
17 & 1.98 & 2.00434895833333 & 1.99958333333333 & 0.00476562499999997 & -0.0243489583333332 \tabularnewline
18 & 2.01 & 2.00861979166667 & 1.99708333333333 & 0.0115364583333333 & 0.00138020833333319 \tabularnewline
19 & 1.99 & 1.99455729166667 & 1.99375 & 0.000807291666666686 & -0.00455729166666652 \tabularnewline
20 & 1.99 & 1.98893229166667 & 1.99125 & -0.00231770833333330 & 0.00106770833333325 \tabularnewline
21 & 2 & 1.988828125 & 1.98958333333333 & -0.00075520833333328 & 0.0111718750000001 \tabularnewline
22 & 2 & 1.98341145833333 & 1.98875 & -0.00533854166666672 & 0.0165885416666669 \tabularnewline
23 & 1.99 & 1.98080729166667 & 1.98875 & -0.0079427083333334 & 0.00919270833333341 \tabularnewline
24 & 1.96 & 1.970390625 & 1.98833333333333 & -0.0179427083333334 & -0.0103906249999999 \tabularnewline
25 & 1.98 & 1.98174479166667 & 1.98708333333333 & -0.00533854166666672 & -0.00174479166666686 \tabularnewline
26 & 1.98 & 1.990078125 & 1.98625 & 0.00382812499999999 & -0.0100781250000002 \tabularnewline
27 & 1.99 & 1.99580729166667 & 1.985 & 0.0108072916666668 & -0.00580729166666671 \tabularnewline
28 & 1.99 & 1.99122395833333 & 1.98333333333333 & 0.00789062500000007 & -0.00122395833333311 \tabularnewline
29 & 1.99 & 1.98684895833333 & 1.98208333333333 & 0.00476562499999997 & 0.00315104166666691 \tabularnewline
30 & 1.99 & 1.99403645833333 & 1.9825 & 0.0115364583333333 & -0.00403645833333321 \tabularnewline
31 & 1.98 & 1.98372395833333 & 1.98291666666667 & 0.000807291666666686 & -0.00372395833333306 \tabularnewline
32 & 1.98 & 1.98059895833333 & 1.98291666666667 & -0.00231770833333330 & -0.000598958333333233 \tabularnewline
33 & 1.98 & 1.98299479166667 & 1.98375 & -0.00075520833333328 & -0.00299479166666683 \tabularnewline
34 & 1.98 & 1.978828125 & 1.98416666666667 & -0.00533854166666672 & 0.00117187499999982 \tabularnewline
35 & 1.98 & 1.97580729166667 & 1.98375 & -0.0079427083333334 & 0.0041927083333333 \tabularnewline
36 & 1.98 & 1.96497395833333 & 1.98291666666667 & -0.0179427083333334 & 0.0150260416666665 \tabularnewline
37 & 1.97 & 1.976328125 & 1.98166666666667 & -0.00533854166666672 & -0.00632812500000002 \tabularnewline
38 & 1.99 & 1.98341145833333 & 1.97958333333333 & 0.00382812499999999 & 0.00658854166666667 \tabularnewline
39 & 2 & 1.98747395833333 & 1.97666666666667 & 0.0108072916666668 & 0.0125260416666666 \tabularnewline
40 & 1.99 & 1.98080729166667 & 1.97291666666667 & 0.00789062500000007 & 0.00919270833333319 \tabularnewline
41 & 1.98 & 1.97309895833333 & 1.96833333333333 & 0.00476562499999997 & 0.00690104166666683 \tabularnewline
42 & 1.98 & 1.974453125 & 1.96291666666667 & 0.0115364583333333 & 0.00554687500000028 \tabularnewline
43 & 1.96 & 1.95872395833333 & 1.95791666666667 & 0.000807291666666686 & 0.00127604166666684 \tabularnewline
44 & 1.95 & 1.951015625 & 1.95333333333333 & -0.00231770833333330 & -0.00101562500000019 \tabularnewline
45 & 1.94 & 1.947578125 & 1.94833333333333 & -0.00075520833333328 & -0.00757812499999977 \tabularnewline
46 & 1.93 & 1.93799479166667 & 1.94333333333333 & -0.00533854166666672 & -0.00799479166666694 \tabularnewline
47 & 1.92 & 1.93122395833333 & 1.93916666666667 & -0.0079427083333334 & -0.0112239583333333 \tabularnewline
48 & 1.91 & 1.91747395833333 & 1.93541666666667 & -0.0179427083333334 & -0.0074739583333332 \tabularnewline
49 & 1.92 & 1.92674479166667 & 1.93208333333333 & -0.00533854166666672 & -0.0067447916666663 \tabularnewline
50 & 1.93 & 1.93341145833333 & 1.92958333333333 & 0.00382812499999999 & -0.00341145833333334 \tabularnewline
51 & 1.94 & 1.93830729166667 & 1.9275 & 0.0108072916666668 & 0.00169270833333335 \tabularnewline
52 & 1.93 & 1.93372395833333 & 1.92583333333333 & 0.00789062500000007 & -0.00372395833333328 \tabularnewline
53 & 1.94 & 1.929765625 & 1.925 & 0.00476562499999997 & 0.0102343750000000 \tabularnewline
54 & 1.93 & 1.936953125 & 1.92541666666667 & 0.0115364583333333 & -0.00695312499999989 \tabularnewline
55 & 1.93 & 1.92705729166667 & 1.92625 & 0.000807291666666686 & 0.00294270833333332 \tabularnewline
56 & 1.92 & 1.923515625 & 1.92583333333333 & -0.00231770833333330 & -0.00351562499999991 \tabularnewline
57 & 1.92 & 1.92466145833333 & 1.92541666666667 & -0.00075520833333328 & -0.00466145833333331 \tabularnewline
58 & 1.91 & 1.923828125 & 1.92916666666667 & -0.00533854166666672 & -0.0138281249999996 \tabularnewline
59 & 1.92 & 1.92622395833333 & 1.93416666666667 & -0.0079427083333334 & -0.006223958333333 \tabularnewline
60 & 1.92 & 1.92122395833333 & 1.93916666666667 & -0.0179427083333334 & -0.00122395833333289 \tabularnewline
61 & 1.93 & 1.940078125 & 1.94541666666667 & -0.00533854166666672 & -0.0100781249999995 \tabularnewline
62 & 1.91 & 1.955078125 & 1.95125 & 0.00382812499999999 & -0.0450781249999999 \tabularnewline
63 & 1.95 & 1.96747395833333 & 1.95666666666667 & 0.0108072916666668 & -0.0174739583333337 \tabularnewline
64 & 2.01 & 1.96997395833333 & 1.96208333333333 & 0.00789062500000007 & 0.0400260416666669 \tabularnewline
65 & 1.98 & 1.97268229166667 & 1.96791666666667 & 0.00476562499999997 & 0.00731770833333356 \tabularnewline
66 & 2.01 & 1.98486979166667 & 1.97333333333333 & 0.0115364583333333 & 0.0251302083333331 \tabularnewline
67 & 2 & 1.979140625 & 1.97833333333333 & 0.000807291666666686 & 0.0208593750000001 \tabularnewline
68 & 1.99 & NA & NA & -0.00231770833333330 & NA \tabularnewline
69 & 1.98 & NA & NA & -0.00075520833333328 & NA \tabularnewline
70 & 1.98 & NA & NA & -0.00533854166666672 & NA \tabularnewline
71 & 1.99 & NA & NA & -0.0079427083333334 & NA \tabularnewline
72 & 1.98 & NA & NA & -0.0179427083333334 & NA \tabularnewline
73 & 1.99 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13108&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]2.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00533854166666672[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00382812499999999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0108072916666668[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00789062500000007[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00476562499999997[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0115364583333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2[/C][C]2.00705729166667[/C][C]2.00625[/C][C]0.000807291666666686[/C][C]-0.00705729166666624[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]2.01[/C][C]2.00434895833333[/C][C]2.00666666666667[/C][C]-0.00231770833333330[/C][C]0.00565104166666686[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2.02[/C][C]2.00716145833333[/C][C]2.00791666666667[/C][C]-0.00075520833333328[/C][C]0.0128385416666665[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]2.01[/C][C]2.002578125[/C][C]2.00791666666667[/C][C]-0.00533854166666672[/C][C]0.00742187499999991[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]2[/C][C]1.99830729166667[/C][C]2.00625[/C][C]-0.0079427083333334[/C][C]0.00169270833333313[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]2.01[/C][C]1.98705729166667[/C][C]2.005[/C][C]-0.0179427083333334[/C][C]0.0229427083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.01[/C][C]1.99924479166667[/C][C]2.00458333333333[/C][C]-0.00533854166666672[/C][C]0.0107552083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.01[/C][C]2.00716145833333[/C][C]2.00333333333333[/C][C]0.00382812499999999[/C][C]0.00283854166666675[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2[/C][C]2.01247395833333[/C][C]2.00166666666667[/C][C]0.0108072916666668[/C][C]-0.0124739583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2[/C][C]2.00830729166667[/C][C]2.00041666666667[/C][C]0.00789062500000007[/C][C]-0.00830729166666688[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.98[/C][C]2.00434895833333[/C][C]1.99958333333333[/C][C]0.00476562499999997[/C][C]-0.0243489583333332[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2.01[/C][C]2.00861979166667[/C][C]1.99708333333333[/C][C]0.0115364583333333[/C][C]0.00138020833333319[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.99[/C][C]1.99455729166667[/C][C]1.99375[/C][C]0.000807291666666686[/C][C]-0.00455729166666652[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.99[/C][C]1.98893229166667[/C][C]1.99125[/C][C]-0.00231770833333330[/C][C]0.00106770833333325[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]2[/C][C]1.988828125[/C][C]1.98958333333333[/C][C]-0.00075520833333328[/C][C]0.0111718750000001[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2[/C][C]1.98341145833333[/C][C]1.98875[/C][C]-0.00533854166666672[/C][C]0.0165885416666669[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.99[/C][C]1.98080729166667[/C][C]1.98875[/C][C]-0.0079427083333334[/C][C]0.00919270833333341[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.96[/C][C]1.970390625[/C][C]1.98833333333333[/C][C]-0.0179427083333334[/C][C]-0.0103906249999999[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.98[/C][C]1.98174479166667[/C][C]1.98708333333333[/C][C]-0.00533854166666672[/C][C]-0.00174479166666686[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.98[/C][C]1.990078125[/C][C]1.98625[/C][C]0.00382812499999999[/C][C]-0.0100781250000002[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.99[/C][C]1.99580729166667[/C][C]1.985[/C][C]0.0108072916666668[/C][C]-0.00580729166666671[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.99[/C][C]1.99122395833333[/C][C]1.98333333333333[/C][C]0.00789062500000007[/C][C]-0.00122395833333311[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.99[/C][C]1.98684895833333[/C][C]1.98208333333333[/C][C]0.00476562499999997[/C][C]0.00315104166666691[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.99[/C][C]1.99403645833333[/C][C]1.9825[/C][C]0.0115364583333333[/C][C]-0.00403645833333321[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.98[/C][C]1.98372395833333[/C][C]1.98291666666667[/C][C]0.000807291666666686[/C][C]-0.00372395833333306[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.98[/C][C]1.98059895833333[/C][C]1.98291666666667[/C][C]-0.00231770833333330[/C][C]-0.000598958333333233[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.98[/C][C]1.98299479166667[/C][C]1.98375[/C][C]-0.00075520833333328[/C][C]-0.00299479166666683[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.98[/C][C]1.978828125[/C][C]1.98416666666667[/C][C]-0.00533854166666672[/C][C]0.00117187499999982[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.98[/C][C]1.97580729166667[/C][C]1.98375[/C][C]-0.0079427083333334[/C][C]0.0041927083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.98[/C][C]1.96497395833333[/C][C]1.98291666666667[/C][C]-0.0179427083333334[/C][C]0.0150260416666665[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.97[/C][C]1.976328125[/C][C]1.98166666666667[/C][C]-0.00533854166666672[/C][C]-0.00632812500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.99[/C][C]1.98341145833333[/C][C]1.97958333333333[/C][C]0.00382812499999999[/C][C]0.00658854166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]2[/C][C]1.98747395833333[/C][C]1.97666666666667[/C][C]0.0108072916666668[/C][C]0.0125260416666666[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.99[/C][C]1.98080729166667[/C][C]1.97291666666667[/C][C]0.00789062500000007[/C][C]0.00919270833333319[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.98[/C][C]1.97309895833333[/C][C]1.96833333333333[/C][C]0.00476562499999997[/C][C]0.00690104166666683[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.98[/C][C]1.974453125[/C][C]1.96291666666667[/C][C]0.0115364583333333[/C][C]0.00554687500000028[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.96[/C][C]1.95872395833333[/C][C]1.95791666666667[/C][C]0.000807291666666686[/C][C]0.00127604166666684[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.95[/C][C]1.951015625[/C][C]1.95333333333333[/C][C]-0.00231770833333330[/C][C]-0.00101562500000019[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.94[/C][C]1.947578125[/C][C]1.94833333333333[/C][C]-0.00075520833333328[/C][C]-0.00757812499999977[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.93[/C][C]1.93799479166667[/C][C]1.94333333333333[/C][C]-0.00533854166666672[/C][C]-0.00799479166666694[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.92[/C][C]1.93122395833333[/C][C]1.93916666666667[/C][C]-0.0079427083333334[/C][C]-0.0112239583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.91[/C][C]1.91747395833333[/C][C]1.93541666666667[/C][C]-0.0179427083333334[/C][C]-0.0074739583333332[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.92[/C][C]1.92674479166667[/C][C]1.93208333333333[/C][C]-0.00533854166666672[/C][C]-0.0067447916666663[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.93[/C][C]1.93341145833333[/C][C]1.92958333333333[/C][C]0.00382812499999999[/C][C]-0.00341145833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.94[/C][C]1.93830729166667[/C][C]1.9275[/C][C]0.0108072916666668[/C][C]0.00169270833333335[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.93[/C][C]1.93372395833333[/C][C]1.92583333333333[/C][C]0.00789062500000007[/C][C]-0.00372395833333328[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.94[/C][C]1.929765625[/C][C]1.925[/C][C]0.00476562499999997[/C][C]0.0102343750000000[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.93[/C][C]1.936953125[/C][C]1.92541666666667[/C][C]0.0115364583333333[/C][C]-0.00695312499999989[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.93[/C][C]1.92705729166667[/C][C]1.92625[/C][C]0.000807291666666686[/C][C]0.00294270833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.92[/C][C]1.923515625[/C][C]1.92583333333333[/C][C]-0.00231770833333330[/C][C]-0.00351562499999991[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.92[/C][C]1.92466145833333[/C][C]1.92541666666667[/C][C]-0.00075520833333328[/C][C]-0.00466145833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.91[/C][C]1.923828125[/C][C]1.92916666666667[/C][C]-0.00533854166666672[/C][C]-0.0138281249999996[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.92[/C][C]1.92622395833333[/C][C]1.93416666666667[/C][C]-0.0079427083333334[/C][C]-0.006223958333333[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.92[/C][C]1.92122395833333[/C][C]1.93916666666667[/C][C]-0.0179427083333334[/C][C]-0.00122395833333289[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.93[/C][C]1.940078125[/C][C]1.94541666666667[/C][C]-0.00533854166666672[/C][C]-0.0100781249999995[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1.91[/C][C]1.955078125[/C][C]1.95125[/C][C]0.00382812499999999[/C][C]-0.0450781249999999[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1.95[/C][C]1.96747395833333[/C][C]1.95666666666667[/C][C]0.0108072916666668[/C][C]-0.0174739583333337[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]2.01[/C][C]1.96997395833333[/C][C]1.96208333333333[/C][C]0.00789062500000007[/C][C]0.0400260416666669[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.98[/C][C]1.97268229166667[/C][C]1.96791666666667[/C][C]0.00476562499999997[/C][C]0.00731770833333356[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]2.01[/C][C]1.98486979166667[/C][C]1.97333333333333[/C][C]0.0115364583333333[/C][C]0.0251302083333331[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]2[/C][C]1.979140625[/C][C]1.97833333333333[/C][C]0.000807291666666686[/C][C]0.0208593750000001[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00231770833333330[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]1.98[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00075520833333328[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.98[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00533854166666672[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0079427083333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]1.98[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0179427083333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]1.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13108&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13108&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	2.02	NA	NA	-0.00533854166666672	NA
2	1.99	NA	NA	0.00382812499999999	NA
3	1.99	NA	NA	0.0108072916666668	NA
4	2.01	NA	NA	0.00789062500000007	NA
5	2.01	NA	NA	0.00476562499999997	NA
6	2.01	NA	NA	0.0115364583333333	NA
7	2	2.00705729166667	2.00625	0.000807291666666686	-0.00705729166666624
8	2.01	2.00434895833333	2.00666666666667	-0.00231770833333330	0.00565104166666686
9	2.02	2.00716145833333	2.00791666666667	-0.00075520833333328	0.0128385416666665
10	2.01	2.002578125	2.00791666666667	-0.00533854166666672	0.00742187499999991
11	2	1.99830729166667	2.00625	-0.0079427083333334	0.00169270833333313
12	2.01	1.98705729166667	2.005	-0.0179427083333334	0.0229427083333333
13	2.01	1.99924479166667	2.00458333333333	-0.00533854166666672	0.0107552083333333
14	2.01	2.00716145833333	2.00333333333333	0.00382812499999999	0.00283854166666675
15	2	2.01247395833333	2.00166666666667	0.0108072916666668	-0.0124739583333333
16	2	2.00830729166667	2.00041666666667	0.00789062500000007	-0.00830729166666688
17	1.98	2.00434895833333	1.99958333333333	0.00476562499999997	-0.0243489583333332
18	2.01	2.00861979166667	1.99708333333333	0.0115364583333333	0.00138020833333319
19	1.99	1.99455729166667	1.99375	0.000807291666666686	-0.00455729166666652
20	1.99	1.98893229166667	1.99125	-0.00231770833333330	0.00106770833333325
21	2	1.988828125	1.98958333333333	-0.00075520833333328	0.0111718750000001
22	2	1.98341145833333	1.98875	-0.00533854166666672	0.0165885416666669
23	1.99	1.98080729166667	1.98875	-0.0079427083333334	0.00919270833333341
24	1.96	1.970390625	1.98833333333333	-0.0179427083333334	-0.0103906249999999
25	1.98	1.98174479166667	1.98708333333333	-0.00533854166666672	-0.00174479166666686
26	1.98	1.990078125	1.98625	0.00382812499999999	-0.0100781250000002
27	1.99	1.99580729166667	1.985	0.0108072916666668	-0.00580729166666671
28	1.99	1.99122395833333	1.98333333333333	0.00789062500000007	-0.00122395833333311
29	1.99	1.98684895833333	1.98208333333333	0.00476562499999997	0.00315104166666691
30	1.99	1.99403645833333	1.9825	0.0115364583333333	-0.00403645833333321
31	1.98	1.98372395833333	1.98291666666667	0.000807291666666686	-0.00372395833333306
32	1.98	1.98059895833333	1.98291666666667	-0.00231770833333330	-0.000598958333333233
33	1.98	1.98299479166667	1.98375	-0.00075520833333328	-0.00299479166666683
34	1.98	1.978828125	1.98416666666667	-0.00533854166666672	0.00117187499999982
35	1.98	1.97580729166667	1.98375	-0.0079427083333334	0.0041927083333333
36	1.98	1.96497395833333	1.98291666666667	-0.0179427083333334	0.0150260416666665
37	1.97	1.976328125	1.98166666666667	-0.00533854166666672	-0.00632812500000002
38	1.99	1.98341145833333	1.97958333333333	0.00382812499999999	0.00658854166666667
39	2	1.98747395833333	1.97666666666667	0.0108072916666668	0.0125260416666666
40	1.99	1.98080729166667	1.97291666666667	0.00789062500000007	0.00919270833333319
41	1.98	1.97309895833333	1.96833333333333	0.00476562499999997	0.00690104166666683
42	1.98	1.974453125	1.96291666666667	0.0115364583333333	0.00554687500000028
43	1.96	1.95872395833333	1.95791666666667	0.000807291666666686	0.00127604166666684
44	1.95	1.951015625	1.95333333333333	-0.00231770833333330	-0.00101562500000019
45	1.94	1.947578125	1.94833333333333	-0.00075520833333328	-0.00757812499999977
46	1.93	1.93799479166667	1.94333333333333	-0.00533854166666672	-0.00799479166666694
47	1.92	1.93122395833333	1.93916666666667	-0.0079427083333334	-0.0112239583333333
48	1.91	1.91747395833333	1.93541666666667	-0.0179427083333334	-0.0074739583333332
49	1.92	1.92674479166667	1.93208333333333	-0.00533854166666672	-0.0067447916666663
50	1.93	1.93341145833333	1.92958333333333	0.00382812499999999	-0.00341145833333334
51	1.94	1.93830729166667	1.9275	0.0108072916666668	0.00169270833333335
52	1.93	1.93372395833333	1.92583333333333	0.00789062500000007	-0.00372395833333328
53	1.94	1.929765625	1.925	0.00476562499999997	0.0102343750000000
54	1.93	1.936953125	1.92541666666667	0.0115364583333333	-0.00695312499999989
55	1.93	1.92705729166667	1.92625	0.000807291666666686	0.00294270833333332
56	1.92	1.923515625	1.92583333333333	-0.00231770833333330	-0.00351562499999991
57	1.92	1.92466145833333	1.92541666666667	-0.00075520833333328	-0.00466145833333331
58	1.91	1.923828125	1.92916666666667	-0.00533854166666672	-0.0138281249999996
59	1.92	1.92622395833333	1.93416666666667	-0.0079427083333334	-0.006223958333333
60	1.92	1.92122395833333	1.93916666666667	-0.0179427083333334	-0.00122395833333289
61	1.93	1.940078125	1.94541666666667	-0.00533854166666672	-0.0100781249999995
62	1.91	1.955078125	1.95125	0.00382812499999999	-0.0450781249999999
63	1.95	1.96747395833333	1.95666666666667	0.0108072916666668	-0.0174739583333337
64	2.01	1.96997395833333	1.96208333333333	0.00789062500000007	0.0400260416666669
65	1.98	1.97268229166667	1.96791666666667	0.00476562499999997	0.00731770833333356
66	2.01	1.98486979166667	1.97333333333333	0.0115364583333333	0.0251302083333331
67	2	1.979140625	1.97833333333333	0.000807291666666686	0.0208593750000001
68	1.99	NA	NA	-0.00231770833333330	NA
69	1.98	NA	NA	-0.00075520833333328	NA
70	1.98	NA	NA	-0.00533854166666672	NA
71	1.99	NA	NA	-0.0079427083333334	NA
72	1.98	NA	NA	-0.0179427083333334	NA
73	1.99	NA	NA	NA	NA

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 2

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 3

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 4

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = additive ; par2 = 12 ;

Parameters (R input):

par1 = additive ; par2 = 12 ;

R code (references can be found in the software module):

par2 <- as.numeric(par2)
x <- ts(x,freq=par2)
m <- decompose(x,type=par1)
m$figure
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
mylagmax <- length(x)/2
bitmap(file='test2.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
acf(as.numeric(x),lag.max = mylagmax,main='Observed')
acf(as.numeric(m$trend),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Trend')
acf(as.numeric(m$seasonal),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Seasonal')
acf(as.numeric(m$random),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test3.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
spectrum(as.numeric(x),main='Observed')
spectrum(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
spectrum(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
spectrum(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test4.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
cpgram(as.numeric(x),main='Observed')
cpgram(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
cpgram(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
cpgram(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Classical Decomposition by Moving Averages',6,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'t',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Observations',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Fit',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Trend',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Seasonal',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Random',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(m$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
if (par1 == 'additive') a<-table.element(a,m$trend[i]+m$seasonal[i]) else a<-table.element(a,m$trend[i]*m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$trend[i])
a<-table.element(a,m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$random[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code