Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Thu, 03 Dec 2009 09:59:32 -0700

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/2009/Dec/03/t1259859812bh7u6xp84t10nsc.htm/, Retrieved Tue, 19 May 2026 21:38:14 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62922, Retrieved Tue, 19 May 2026 21:38:14 +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

407

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

-     [Univariate Data Series] [data set] [2008-12-01 19:54:57] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- RMP   [Classical Decomposition] [] [2009-11-27 14:58:37] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- R PD      [Classical Decomposition] [] [2009-12-03 16:59:32] [429631dabc57c2ce83a6344a979b9063] [Current]
-    D        [Classical Decomposition] [] [2009-12-04 12:29:37] [74be16979710d4c4e7c6647856088456] 

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	1 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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62922&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]1 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=62922&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=62922&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	1 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	115.6	NA	NA	6.28663194444444	NA
2	111.9	NA	NA	7.87413194444444	NA
3	107	NA	NA	2.35538194444445	NA
4	107.1	NA	NA	-2.91545138888889	NA
5	100.6	NA	NA	-2.46961805555555	NA
6	99.2	NA	NA	-3.03524305555556	NA
7	108.4	110.562673611111	104.475	6.0876736111111	-2.16267361111107
8	103	102.831423611111	104.270833333333	-1.43940972222222	0.168576388888908
9	99.8	103.158506944444	104.35	-1.19149305555555	-3.35850694444441
10	115	111.936631944444	104.666666666667	7.26996527777777	3.06336805555557
11	90.8	94.4803819444444	104.933333333333	-10.4529513888889	-3.68038194444443
12	95.9	96.9887152777778	105.358333333333	-8.36961805555556	-1.08871527777777
13	114.4	112.307465277778	106.020833333333	6.28663194444444	2.09253472222225
14	108.2	114.344965277778	106.470833333333	7.87413194444444	-6.14496527777777
15	112.6	109.384548611111	107.029166666667	2.35538194444445	3.21545138888889
16	109.1	104.709548611111	107.625	-2.91545138888889	4.39045138888889
17	105	105.463715277778	107.933333333333	-2.46961805555555	-0.463715277777766
18	105	105.389756944444	108.425	-3.03524305555556	-0.389756944444429
19	118.5	114.850173611111	108.7625	6.0876736111111	3.64982638888891
20	103.7	107.873090277778	109.3125	-1.43940972222222	-4.17309027777777
21	112.5	108.700173611111	109.891666666667	-1.19149305555555	3.79982638888889
22	116.6	117.253298611111	109.983333333333	7.26996527777777	-0.653298611111097
23	96.6	99.7762152777778	110.229166666667	-10.4529513888889	-3.17621527777777
24	101.9	102.288715277778	110.658333333333	-8.36961805555556	-0.388715277777777
25	116.5	117.240798611111	110.954166666667	6.28663194444444	-0.740798611111103
26	119.3	119.211631944444	111.3375	7.87413194444444	0.0883680555555486
27	115.4	113.926215277778	111.570833333333	2.35538194444445	1.47378472222225
28	108.5	108.767881944444	111.683333333333	-2.91545138888889	-0.267881944444426
29	111.5	109.651215277778	112.120833333333	-2.46961805555555	1.84878472222223
30	108.8	109.539756944444	112.575	-3.03524305555556	-0.739756944444437
31	121.8	118.741840277778	112.654166666667	6.0876736111111	3.05815972222221
32	109.6	111.352256944444	112.791666666667	-1.43940972222222	-1.75225694444444
33	112.2	111.858506944444	113.05	-1.19149305555555	0.341493055555546
34	119.6	120.336631944444	113.066666666667	7.26996527777777	-0.73663194444444
35	104.1	102.742881944444	113.195833333333	-10.4529513888889	1.35711805555557
36	105.3	105.305381944444	113.675	-8.36961805555556	-0.00538194444442297
37	115	120.040798611111	113.754166666667	6.28663194444444	-5.04079861111113
38	124.1	121.790798611111	113.916666666667	7.87413194444444	2.30920138888891
39	116.8	116.651215277778	114.295833333333	2.35538194444445	0.148784722222217
40	107.5	111.326215277778	114.241666666667	-2.91545138888889	-3.82621527777779
41	115.6	111.847048611111	114.316666666667	-2.46961805555555	3.75295138888887
42	116.2	111.310590277778	114.345833333333	-3.03524305555556	4.88940972222224
43	116.3	120.496006944444	114.408333333333	6.0876736111111	-4.19600694444445
44	119	112.893923611111	114.333333333333	-1.43940972222222	6.1060763888889
45	111.9	112.333506944444	113.525	-1.19149305555555	-0.433506944444417
46	118.6	119.924131944444	112.654166666667	7.26996527777777	-1.32413194444446
47	106.9	101.051215277778	111.504166666667	-10.4529513888889	5.84878472222223
48	103.2	101.367881944444	109.7375	-8.36961805555556	1.83211805555555
49	118.6	114.561631944444	108.275	6.28663194444444	4.03836805555554
50	118.7	114.603298611111	106.729166666667	7.87413194444444	4.0967013888889
51	102.8	107.288715277778	104.933333333333	2.35538194444445	-4.48871527777777
52	100.6	100.547048611111	103.4625	-2.91545138888889	0.0529513888889
53	94.9	99.6887152777778	102.158333333333	-2.46961805555555	-4.78871527777777
54	94.5	97.9105902777778	100.945833333333	-3.03524305555556	-3.41059027777777
55	102.9	NA	NA	6.0876736111111	NA
56	95.3	NA	NA	-1.43940972222222	NA
57	92.5	NA	NA	-1.19149305555555	NA
58	102.7	NA	NA	7.26996527777777	NA
59	91.5	NA	NA	-10.4529513888889	NA
60	89.5	NA	NA	-8.36961805555556	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 115.6 & NA & NA & 6.28663194444444 & NA \tabularnewline
2 & 111.9 & NA & NA & 7.87413194444444 & NA \tabularnewline
3 & 107 & NA & NA & 2.35538194444445 & NA \tabularnewline
4 & 107.1 & NA & NA & -2.91545138888889 & NA \tabularnewline
5 & 100.6 & NA & NA & -2.46961805555555 & NA \tabularnewline
6 & 99.2 & NA & NA & -3.03524305555556 & NA \tabularnewline
7 & 108.4 & 110.562673611111 & 104.475 & 6.0876736111111 & -2.16267361111107 \tabularnewline
8 & 103 & 102.831423611111 & 104.270833333333 & -1.43940972222222 & 0.168576388888908 \tabularnewline
9 & 99.8 & 103.158506944444 & 104.35 & -1.19149305555555 & -3.35850694444441 \tabularnewline
10 & 115 & 111.936631944444 & 104.666666666667 & 7.26996527777777 & 3.06336805555557 \tabularnewline
11 & 90.8 & 94.4803819444444 & 104.933333333333 & -10.4529513888889 & -3.68038194444443 \tabularnewline
12 & 95.9 & 96.9887152777778 & 105.358333333333 & -8.36961805555556 & -1.08871527777777 \tabularnewline
13 & 114.4 & 112.307465277778 & 106.020833333333 & 6.28663194444444 & 2.09253472222225 \tabularnewline
14 & 108.2 & 114.344965277778 & 106.470833333333 & 7.87413194444444 & -6.14496527777777 \tabularnewline
15 & 112.6 & 109.384548611111 & 107.029166666667 & 2.35538194444445 & 3.21545138888889 \tabularnewline
16 & 109.1 & 104.709548611111 & 107.625 & -2.91545138888889 & 4.39045138888889 \tabularnewline
17 & 105 & 105.463715277778 & 107.933333333333 & -2.46961805555555 & -0.463715277777766 \tabularnewline
18 & 105 & 105.389756944444 & 108.425 & -3.03524305555556 & -0.389756944444429 \tabularnewline
19 & 118.5 & 114.850173611111 & 108.7625 & 6.0876736111111 & 3.64982638888891 \tabularnewline
20 & 103.7 & 107.873090277778 & 109.3125 & -1.43940972222222 & -4.17309027777777 \tabularnewline
21 & 112.5 & 108.700173611111 & 109.891666666667 & -1.19149305555555 & 3.79982638888889 \tabularnewline
22 & 116.6 & 117.253298611111 & 109.983333333333 & 7.26996527777777 & -0.653298611111097 \tabularnewline
23 & 96.6 & 99.7762152777778 & 110.229166666667 & -10.4529513888889 & -3.17621527777777 \tabularnewline
24 & 101.9 & 102.288715277778 & 110.658333333333 & -8.36961805555556 & -0.388715277777777 \tabularnewline
25 & 116.5 & 117.240798611111 & 110.954166666667 & 6.28663194444444 & -0.740798611111103 \tabularnewline
26 & 119.3 & 119.211631944444 & 111.3375 & 7.87413194444444 & 0.0883680555555486 \tabularnewline
27 & 115.4 & 113.926215277778 & 111.570833333333 & 2.35538194444445 & 1.47378472222225 \tabularnewline
28 & 108.5 & 108.767881944444 & 111.683333333333 & -2.91545138888889 & -0.267881944444426 \tabularnewline
29 & 111.5 & 109.651215277778 & 112.120833333333 & -2.46961805555555 & 1.84878472222223 \tabularnewline
30 & 108.8 & 109.539756944444 & 112.575 & -3.03524305555556 & -0.739756944444437 \tabularnewline
31 & 121.8 & 118.741840277778 & 112.654166666667 & 6.0876736111111 & 3.05815972222221 \tabularnewline
32 & 109.6 & 111.352256944444 & 112.791666666667 & -1.43940972222222 & -1.75225694444444 \tabularnewline
33 & 112.2 & 111.858506944444 & 113.05 & -1.19149305555555 & 0.341493055555546 \tabularnewline
34 & 119.6 & 120.336631944444 & 113.066666666667 & 7.26996527777777 & -0.73663194444444 \tabularnewline
35 & 104.1 & 102.742881944444 & 113.195833333333 & -10.4529513888889 & 1.35711805555557 \tabularnewline
36 & 105.3 & 105.305381944444 & 113.675 & -8.36961805555556 & -0.00538194444442297 \tabularnewline
37 & 115 & 120.040798611111 & 113.754166666667 & 6.28663194444444 & -5.04079861111113 \tabularnewline
38 & 124.1 & 121.790798611111 & 113.916666666667 & 7.87413194444444 & 2.30920138888891 \tabularnewline
39 & 116.8 & 116.651215277778 & 114.295833333333 & 2.35538194444445 & 0.148784722222217 \tabularnewline
40 & 107.5 & 111.326215277778 & 114.241666666667 & -2.91545138888889 & -3.82621527777779 \tabularnewline
41 & 115.6 & 111.847048611111 & 114.316666666667 & -2.46961805555555 & 3.75295138888887 \tabularnewline
42 & 116.2 & 111.310590277778 & 114.345833333333 & -3.03524305555556 & 4.88940972222224 \tabularnewline
43 & 116.3 & 120.496006944444 & 114.408333333333 & 6.0876736111111 & -4.19600694444445 \tabularnewline
44 & 119 & 112.893923611111 & 114.333333333333 & -1.43940972222222 & 6.1060763888889 \tabularnewline
45 & 111.9 & 112.333506944444 & 113.525 & -1.19149305555555 & -0.433506944444417 \tabularnewline
46 & 118.6 & 119.924131944444 & 112.654166666667 & 7.26996527777777 & -1.32413194444446 \tabularnewline
47 & 106.9 & 101.051215277778 & 111.504166666667 & -10.4529513888889 & 5.84878472222223 \tabularnewline
48 & 103.2 & 101.367881944444 & 109.7375 & -8.36961805555556 & 1.83211805555555 \tabularnewline
49 & 118.6 & 114.561631944444 & 108.275 & 6.28663194444444 & 4.03836805555554 \tabularnewline
50 & 118.7 & 114.603298611111 & 106.729166666667 & 7.87413194444444 & 4.0967013888889 \tabularnewline
51 & 102.8 & 107.288715277778 & 104.933333333333 & 2.35538194444445 & -4.48871527777777 \tabularnewline
52 & 100.6 & 100.547048611111 & 103.4625 & -2.91545138888889 & 0.0529513888889 \tabularnewline
53 & 94.9 & 99.6887152777778 & 102.158333333333 & -2.46961805555555 & -4.78871527777777 \tabularnewline
54 & 94.5 & 97.9105902777778 & 100.945833333333 & -3.03524305555556 & -3.41059027777777 \tabularnewline
55 & 102.9 & NA & NA & 6.0876736111111 & NA \tabularnewline
56 & 95.3 & NA & NA & -1.43940972222222 & NA \tabularnewline
57 & 92.5 & NA & NA & -1.19149305555555 & NA \tabularnewline
58 & 102.7 & NA & NA & 7.26996527777777 & NA \tabularnewline
59 & 91.5 & NA & NA & -10.4529513888889 & NA \tabularnewline
60 & 89.5 & NA & NA & -8.36961805555556 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62922&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]115.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]6.28663194444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]111.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]7.87413194444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]107[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.35538194444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]107.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.91545138888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]100.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.46961805555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]99.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.03524305555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]108.4[/C][C]110.562673611111[/C][C]104.475[/C][C]6.0876736111111[/C][C]-2.16267361111107[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]103[/C][C]102.831423611111[/C][C]104.270833333333[/C][C]-1.43940972222222[/C][C]0.168576388888908[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]99.8[/C][C]103.158506944444[/C][C]104.35[/C][C]-1.19149305555555[/C][C]-3.35850694444441[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]115[/C][C]111.936631944444[/C][C]104.666666666667[/C][C]7.26996527777777[/C][C]3.06336805555557[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]90.8[/C][C]94.4803819444444[/C][C]104.933333333333[/C][C]-10.4529513888889[/C][C]-3.68038194444443[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]95.9[/C][C]96.9887152777778[/C][C]105.358333333333[/C][C]-8.36961805555556[/C][C]-1.08871527777777[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]114.4[/C][C]112.307465277778[/C][C]106.020833333333[/C][C]6.28663194444444[/C][C]2.09253472222225[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]108.2[/C][C]114.344965277778[/C][C]106.470833333333[/C][C]7.87413194444444[/C][C]-6.14496527777777[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]112.6[/C][C]109.384548611111[/C][C]107.029166666667[/C][C]2.35538194444445[/C][C]3.21545138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]109.1[/C][C]104.709548611111[/C][C]107.625[/C][C]-2.91545138888889[/C][C]4.39045138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]105[/C][C]105.463715277778[/C][C]107.933333333333[/C][C]-2.46961805555555[/C][C]-0.463715277777766[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]105[/C][C]105.389756944444[/C][C]108.425[/C][C]-3.03524305555556[/C][C]-0.389756944444429[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]118.5[/C][C]114.850173611111[/C][C]108.7625[/C][C]6.0876736111111[/C][C]3.64982638888891[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]103.7[/C][C]107.873090277778[/C][C]109.3125[/C][C]-1.43940972222222[/C][C]-4.17309027777777[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]112.5[/C][C]108.700173611111[/C][C]109.891666666667[/C][C]-1.19149305555555[/C][C]3.79982638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]116.6[/C][C]117.253298611111[/C][C]109.983333333333[/C][C]7.26996527777777[/C][C]-0.653298611111097[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]96.6[/C][C]99.7762152777778[/C][C]110.229166666667[/C][C]-10.4529513888889[/C][C]-3.17621527777777[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]101.9[/C][C]102.288715277778[/C][C]110.658333333333[/C][C]-8.36961805555556[/C][C]-0.388715277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]116.5[/C][C]117.240798611111[/C][C]110.954166666667[/C][C]6.28663194444444[/C][C]-0.740798611111103[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]119.3[/C][C]119.211631944444[/C][C]111.3375[/C][C]7.87413194444444[/C][C]0.0883680555555486[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]115.4[/C][C]113.926215277778[/C][C]111.570833333333[/C][C]2.35538194444445[/C][C]1.47378472222225[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]108.5[/C][C]108.767881944444[/C][C]111.683333333333[/C][C]-2.91545138888889[/C][C]-0.267881944444426[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]111.5[/C][C]109.651215277778[/C][C]112.120833333333[/C][C]-2.46961805555555[/C][C]1.84878472222223[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]108.8[/C][C]109.539756944444[/C][C]112.575[/C][C]-3.03524305555556[/C][C]-0.739756944444437[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]121.8[/C][C]118.741840277778[/C][C]112.654166666667[/C][C]6.0876736111111[/C][C]3.05815972222221[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]109.6[/C][C]111.352256944444[/C][C]112.791666666667[/C][C]-1.43940972222222[/C][C]-1.75225694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]112.2[/C][C]111.858506944444[/C][C]113.05[/C][C]-1.19149305555555[/C][C]0.341493055555546[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]119.6[/C][C]120.336631944444[/C][C]113.066666666667[/C][C]7.26996527777777[/C][C]-0.73663194444444[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]104.1[/C][C]102.742881944444[/C][C]113.195833333333[/C][C]-10.4529513888889[/C][C]1.35711805555557[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]105.3[/C][C]105.305381944444[/C][C]113.675[/C][C]-8.36961805555556[/C][C]-0.00538194444442297[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]115[/C][C]120.040798611111[/C][C]113.754166666667[/C][C]6.28663194444444[/C][C]-5.04079861111113[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]124.1[/C][C]121.790798611111[/C][C]113.916666666667[/C][C]7.87413194444444[/C][C]2.30920138888891[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]116.8[/C][C]116.651215277778[/C][C]114.295833333333[/C][C]2.35538194444445[/C][C]0.148784722222217[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]107.5[/C][C]111.326215277778[/C][C]114.241666666667[/C][C]-2.91545138888889[/C][C]-3.82621527777779[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]115.6[/C][C]111.847048611111[/C][C]114.316666666667[/C][C]-2.46961805555555[/C][C]3.75295138888887[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]116.2[/C][C]111.310590277778[/C][C]114.345833333333[/C][C]-3.03524305555556[/C][C]4.88940972222224[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]116.3[/C][C]120.496006944444[/C][C]114.408333333333[/C][C]6.0876736111111[/C][C]-4.19600694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]119[/C][C]112.893923611111[/C][C]114.333333333333[/C][C]-1.43940972222222[/C][C]6.1060763888889[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]111.9[/C][C]112.333506944444[/C][C]113.525[/C][C]-1.19149305555555[/C][C]-0.433506944444417[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]118.6[/C][C]119.924131944444[/C][C]112.654166666667[/C][C]7.26996527777777[/C][C]-1.32413194444446[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]106.9[/C][C]101.051215277778[/C][C]111.504166666667[/C][C]-10.4529513888889[/C][C]5.84878472222223[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]103.2[/C][C]101.367881944444[/C][C]109.7375[/C][C]-8.36961805555556[/C][C]1.83211805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]118.6[/C][C]114.561631944444[/C][C]108.275[/C][C]6.28663194444444[/C][C]4.03836805555554[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]118.7[/C][C]114.603298611111[/C][C]106.729166666667[/C][C]7.87413194444444[/C][C]4.0967013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]102.8[/C][C]107.288715277778[/C][C]104.933333333333[/C][C]2.35538194444445[/C][C]-4.48871527777777[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]100.6[/C][C]100.547048611111[/C][C]103.4625[/C][C]-2.91545138888889[/C][C]0.0529513888889[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]94.9[/C][C]99.6887152777778[/C][C]102.158333333333[/C][C]-2.46961805555555[/C][C]-4.78871527777777[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]94.5[/C][C]97.9105902777778[/C][C]100.945833333333[/C][C]-3.03524305555556[/C][C]-3.41059027777777[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]102.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]6.0876736111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]95.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.43940972222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]92.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.19149305555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]102.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]7.26996527777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]91.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-10.4529513888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]89.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-8.36961805555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62922&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=62922&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	115.6	NA	NA	6.28663194444444	NA
2	111.9	NA	NA	7.87413194444444	NA
3	107	NA	NA	2.35538194444445	NA
4	107.1	NA	NA	-2.91545138888889	NA
5	100.6	NA	NA	-2.46961805555555	NA
6	99.2	NA	NA	-3.03524305555556	NA
7	108.4	110.562673611111	104.475	6.0876736111111	-2.16267361111107
8	103	102.831423611111	104.270833333333	-1.43940972222222	0.168576388888908
9	99.8	103.158506944444	104.35	-1.19149305555555	-3.35850694444441
10	115	111.936631944444	104.666666666667	7.26996527777777	3.06336805555557
11	90.8	94.4803819444444	104.933333333333	-10.4529513888889	-3.68038194444443
12	95.9	96.9887152777778	105.358333333333	-8.36961805555556	-1.08871527777777
13	114.4	112.307465277778	106.020833333333	6.28663194444444	2.09253472222225
14	108.2	114.344965277778	106.470833333333	7.87413194444444	-6.14496527777777
15	112.6	109.384548611111	107.029166666667	2.35538194444445	3.21545138888889
16	109.1	104.709548611111	107.625	-2.91545138888889	4.39045138888889
17	105	105.463715277778	107.933333333333	-2.46961805555555	-0.463715277777766
18	105	105.389756944444	108.425	-3.03524305555556	-0.389756944444429
19	118.5	114.850173611111	108.7625	6.0876736111111	3.64982638888891
20	103.7	107.873090277778	109.3125	-1.43940972222222	-4.17309027777777
21	112.5	108.700173611111	109.891666666667	-1.19149305555555	3.79982638888889
22	116.6	117.253298611111	109.983333333333	7.26996527777777	-0.653298611111097
23	96.6	99.7762152777778	110.229166666667	-10.4529513888889	-3.17621527777777
24	101.9	102.288715277778	110.658333333333	-8.36961805555556	-0.388715277777777
25	116.5	117.240798611111	110.954166666667	6.28663194444444	-0.740798611111103
26	119.3	119.211631944444	111.3375	7.87413194444444	0.0883680555555486
27	115.4	113.926215277778	111.570833333333	2.35538194444445	1.47378472222225
28	108.5	108.767881944444	111.683333333333	-2.91545138888889	-0.267881944444426
29	111.5	109.651215277778	112.120833333333	-2.46961805555555	1.84878472222223
30	108.8	109.539756944444	112.575	-3.03524305555556	-0.739756944444437
31	121.8	118.741840277778	112.654166666667	6.0876736111111	3.05815972222221
32	109.6	111.352256944444	112.791666666667	-1.43940972222222	-1.75225694444444
33	112.2	111.858506944444	113.05	-1.19149305555555	0.341493055555546
34	119.6	120.336631944444	113.066666666667	7.26996527777777	-0.73663194444444
35	104.1	102.742881944444	113.195833333333	-10.4529513888889	1.35711805555557
36	105.3	105.305381944444	113.675	-8.36961805555556	-0.00538194444442297
37	115	120.040798611111	113.754166666667	6.28663194444444	-5.04079861111113
38	124.1	121.790798611111	113.916666666667	7.87413194444444	2.30920138888891
39	116.8	116.651215277778	114.295833333333	2.35538194444445	0.148784722222217
40	107.5	111.326215277778	114.241666666667	-2.91545138888889	-3.82621527777779
41	115.6	111.847048611111	114.316666666667	-2.46961805555555	3.75295138888887
42	116.2	111.310590277778	114.345833333333	-3.03524305555556	4.88940972222224
43	116.3	120.496006944444	114.408333333333	6.0876736111111	-4.19600694444445
44	119	112.893923611111	114.333333333333	-1.43940972222222	6.1060763888889
45	111.9	112.333506944444	113.525	-1.19149305555555	-0.433506944444417
46	118.6	119.924131944444	112.654166666667	7.26996527777777	-1.32413194444446
47	106.9	101.051215277778	111.504166666667	-10.4529513888889	5.84878472222223
48	103.2	101.367881944444	109.7375	-8.36961805555556	1.83211805555555
49	118.6	114.561631944444	108.275	6.28663194444444	4.03836805555554
50	118.7	114.603298611111	106.729166666667	7.87413194444444	4.0967013888889
51	102.8	107.288715277778	104.933333333333	2.35538194444445	-4.48871527777777
52	100.6	100.547048611111	103.4625	-2.91545138888889	0.0529513888889
53	94.9	99.6887152777778	102.158333333333	-2.46961805555555	-4.78871527777777
54	94.5	97.9105902777778	100.945833333333	-3.03524305555556	-3.41059027777777
55	102.9	NA	NA	6.0876736111111	NA
56	95.3	NA	NA	-1.43940972222222	NA
57	92.5	NA	NA	-1.19149305555555	NA
58	102.7	NA	NA	7.26996527777777	NA
59	91.5	NA	NA	-10.4529513888889	NA
60	89.5	NA	NA	-8.36961805555556	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