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, 06 Dec 2011 18:33:44 -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/2011/Dec/06/t1323214675ndvjz5g441k4nkl.htm/, Retrieved Thu, 23 Apr 2026 03:50:09 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=152043, Retrieved Thu, 23 Apr 2026 03:50:09 +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

KDGP2W92

Estimated Impact

283

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

-       [Classical Decomposition] [] [2011-12-06 23:33:44] [a78a22f883061e83a5ea1e2bc32816d9] [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	2 seconds
R Server	'AstonUniversity' @ aston.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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'AstonUniversity' @ aston.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=152043&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]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'AstonUniversity' @ aston.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=152043&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=152043&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	2 seconds
R Server	'AstonUniversity' @ aston.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	301.5	NA	NA	0.83454861111111	NA
2	285.2	NA	NA	-4.29253472222221	NA
3	270.9	NA	NA	-3.43628472222222	NA
4	264.4	NA	NA	1.86163194444444	NA
5	253.6	NA	NA	4.13454861111112	NA
6	249	NA	NA	3.96579861111111	NA
7	235.1	249.108506944444	249.883333333333	-0.774826388888882	-14.0085069444445
8	219.8	239.267881944444	245.504166666667	-6.23628472222221	-19.4678819444444
9	222.2	235.449131944444	242.008333333333	-6.55920138888889	-13.2491319444444
10	225.6	237.453298611111	239.008333333333	-1.55503472222223	-11.8532986111111
11	243.3	242.833506944444	236.095833333333	6.7376736111111	0.466493055555588
12	255.7	238.278298611111	232.958333333333	5.31996527777778	17.4217013888889
13	246.1	230.667881944444	229.833333333333	0.83454861111111	15.4321180555556
14	235.5	223.474131944444	227.766666666667	-4.29253472222221	12.0258680555556
15	236.7	222.134548611111	225.570833333333	-3.43628472222222	14.5654513888889
16	226.6	224.115798611111	222.254166666667	1.86163194444444	2.48420138888889
17	221.5	222.113715277778	217.979166666667	4.13454861111112	-0.613715277777743
18	205.8	216.524131944444	212.558333333333	3.96579861111111	-10.7241319444444
19	203.3	205.708506944444	206.483333333333	-0.774826388888882	-2.40850694444444
20	202	194.492881944444	200.729166666667	-6.23628472222221	7.50711805555557
21	187.3	188.940798611111	195.5	-6.55920138888889	-1.64079861111114
22	180.9	190.428298611111	191.983333333333	-1.55503472222223	-9.52829861111113
23	185.4	197.383506944444	190.645833333333	6.7376736111111	-11.9835069444444
24	183.5	196.007465277778	190.6875	5.31996527777778	-12.5074652777778
25	172.5	192.176215277778	191.341666666667	0.83454861111111	-19.6762152777777
26	171	187.161631944444	191.454166666667	-4.29253472222221	-16.1616319444444
27	175.7	188.384548611111	191.820833333333	-3.43628472222222	-12.6845486111111
28	203.2	195.465798611111	193.604166666667	1.86163194444444	7.73420138888892
29	212.8	200.101215277778	195.966666666667	4.13454861111112	12.6987847222223
30	215.5	201.182465277778	197.216666666667	3.96579861111111	14.3175347222222
31	209.3	196.866840277778	197.641666666667	-0.774826388888882	12.4331597222222
32	198.7	191.663715277778	197.9	-6.23628472222221	7.03628472222223
33	199.4	191.157465277778	197.716666666667	-6.55920138888889	8.24253472222219
34	211.6	194.515798611111	196.070833333333	-1.55503472222223	17.0842013888889
35	211.4	199.254340277778	192.516666666667	6.7376736111111	12.1456597222222
36	187.5	193.715798611111	188.395833333333	5.31996527777778	-6.2157986111111
37	178.7	185.247048611111	184.4125	0.83454861111111	-6.54704861111111
38	171	176.411631944444	180.704166666667	-4.29253472222221	-5.41163194444448
39	171.3	173.722048611111	177.158333333333	-3.43628472222222	-2.42204861111114
40	168.1	174.965798611111	173.104166666667	1.86163194444444	-6.86579861111113
41	162.6	172.813715277778	168.679166666667	4.13454861111112	-10.2137152777778
42	166.8	169.299131944444	165.333333333333	3.96579861111111	-2.49913194444443
43	162.4	162.721006944444	163.495833333333	-0.774826388888882	-0.321006944444463
44	156.6	155.980381944444	162.216666666667	-6.23628472222221	0.619618055555549
45	156.4	154.057465277778	160.616666666667	-6.55920138888889	2.34253472222224
46	157.3	157.307465277778	158.8625	-1.55503472222223	-0.00746527777775441
47	159.5	164.433506944444	157.695833333333	6.7376736111111	-4.93350694444445
48	159.1	162.103298611111	156.783333333333	5.31996527777778	-3.00329861111112
49	163	156.513715277778	155.679166666667	0.83454861111111	6.4862847222222
50	156	150.757465277778	155.05	-4.29253472222221	5.24253472222219
51	147.9	151.663715277778	155.1	-3.43628472222222	-3.76371527777778
52	149.4	157.057465277778	155.195833333333	1.86163194444444	-7.65746527777776
53	153.3	159.476215277778	155.341666666667	4.13454861111112	-6.17621527777777
54	154.2	159.599131944444	155.633333333333	3.96579861111111	-5.39913194444449
55	148.5	NA	NA	-0.774826388888882	NA
56	155.4	NA	NA	-6.23628472222221	NA
57	158.8	NA	NA	-6.55920138888889	NA
58	157.2	NA	NA	-1.55503472222223	NA
59	163.1	NA	NA	6.7376736111111	NA
60	162.5	NA	NA	5.31996527777778	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 301.5 & NA & NA & 0.83454861111111 & NA \tabularnewline
2 & 285.2 & NA & NA & -4.29253472222221 & NA \tabularnewline
3 & 270.9 & NA & NA & -3.43628472222222 & NA \tabularnewline
4 & 264.4 & NA & NA & 1.86163194444444 & NA \tabularnewline
5 & 253.6 & NA & NA & 4.13454861111112 & NA \tabularnewline
6 & 249 & NA & NA & 3.96579861111111 & NA \tabularnewline
7 & 235.1 & 249.108506944444 & 249.883333333333 & -0.774826388888882 & -14.0085069444445 \tabularnewline
8 & 219.8 & 239.267881944444 & 245.504166666667 & -6.23628472222221 & -19.4678819444444 \tabularnewline
9 & 222.2 & 235.449131944444 & 242.008333333333 & -6.55920138888889 & -13.2491319444444 \tabularnewline
10 & 225.6 & 237.453298611111 & 239.008333333333 & -1.55503472222223 & -11.8532986111111 \tabularnewline
11 & 243.3 & 242.833506944444 & 236.095833333333 & 6.7376736111111 & 0.466493055555588 \tabularnewline
12 & 255.7 & 238.278298611111 & 232.958333333333 & 5.31996527777778 & 17.4217013888889 \tabularnewline
13 & 246.1 & 230.667881944444 & 229.833333333333 & 0.83454861111111 & 15.4321180555556 \tabularnewline
14 & 235.5 & 223.474131944444 & 227.766666666667 & -4.29253472222221 & 12.0258680555556 \tabularnewline
15 & 236.7 & 222.134548611111 & 225.570833333333 & -3.43628472222222 & 14.5654513888889 \tabularnewline
16 & 226.6 & 224.115798611111 & 222.254166666667 & 1.86163194444444 & 2.48420138888889 \tabularnewline
17 & 221.5 & 222.113715277778 & 217.979166666667 & 4.13454861111112 & -0.613715277777743 \tabularnewline
18 & 205.8 & 216.524131944444 & 212.558333333333 & 3.96579861111111 & -10.7241319444444 \tabularnewline
19 & 203.3 & 205.708506944444 & 206.483333333333 & -0.774826388888882 & -2.40850694444444 \tabularnewline
20 & 202 & 194.492881944444 & 200.729166666667 & -6.23628472222221 & 7.50711805555557 \tabularnewline
21 & 187.3 & 188.940798611111 & 195.5 & -6.55920138888889 & -1.64079861111114 \tabularnewline
22 & 180.9 & 190.428298611111 & 191.983333333333 & -1.55503472222223 & -9.52829861111113 \tabularnewline
23 & 185.4 & 197.383506944444 & 190.645833333333 & 6.7376736111111 & -11.9835069444444 \tabularnewline
24 & 183.5 & 196.007465277778 & 190.6875 & 5.31996527777778 & -12.5074652777778 \tabularnewline
25 & 172.5 & 192.176215277778 & 191.341666666667 & 0.83454861111111 & -19.6762152777777 \tabularnewline
26 & 171 & 187.161631944444 & 191.454166666667 & -4.29253472222221 & -16.1616319444444 \tabularnewline
27 & 175.7 & 188.384548611111 & 191.820833333333 & -3.43628472222222 & -12.6845486111111 \tabularnewline
28 & 203.2 & 195.465798611111 & 193.604166666667 & 1.86163194444444 & 7.73420138888892 \tabularnewline
29 & 212.8 & 200.101215277778 & 195.966666666667 & 4.13454861111112 & 12.6987847222223 \tabularnewline
30 & 215.5 & 201.182465277778 & 197.216666666667 & 3.96579861111111 & 14.3175347222222 \tabularnewline
31 & 209.3 & 196.866840277778 & 197.641666666667 & -0.774826388888882 & 12.4331597222222 \tabularnewline
32 & 198.7 & 191.663715277778 & 197.9 & -6.23628472222221 & 7.03628472222223 \tabularnewline
33 & 199.4 & 191.157465277778 & 197.716666666667 & -6.55920138888889 & 8.24253472222219 \tabularnewline
34 & 211.6 & 194.515798611111 & 196.070833333333 & -1.55503472222223 & 17.0842013888889 \tabularnewline
35 & 211.4 & 199.254340277778 & 192.516666666667 & 6.7376736111111 & 12.1456597222222 \tabularnewline
36 & 187.5 & 193.715798611111 & 188.395833333333 & 5.31996527777778 & -6.2157986111111 \tabularnewline
37 & 178.7 & 185.247048611111 & 184.4125 & 0.83454861111111 & -6.54704861111111 \tabularnewline
38 & 171 & 176.411631944444 & 180.704166666667 & -4.29253472222221 & -5.41163194444448 \tabularnewline
39 & 171.3 & 173.722048611111 & 177.158333333333 & -3.43628472222222 & -2.42204861111114 \tabularnewline
40 & 168.1 & 174.965798611111 & 173.104166666667 & 1.86163194444444 & -6.86579861111113 \tabularnewline
41 & 162.6 & 172.813715277778 & 168.679166666667 & 4.13454861111112 & -10.2137152777778 \tabularnewline
42 & 166.8 & 169.299131944444 & 165.333333333333 & 3.96579861111111 & -2.49913194444443 \tabularnewline
43 & 162.4 & 162.721006944444 & 163.495833333333 & -0.774826388888882 & -0.321006944444463 \tabularnewline
44 & 156.6 & 155.980381944444 & 162.216666666667 & -6.23628472222221 & 0.619618055555549 \tabularnewline
45 & 156.4 & 154.057465277778 & 160.616666666667 & -6.55920138888889 & 2.34253472222224 \tabularnewline
46 & 157.3 & 157.307465277778 & 158.8625 & -1.55503472222223 & -0.00746527777775441 \tabularnewline
47 & 159.5 & 164.433506944444 & 157.695833333333 & 6.7376736111111 & -4.93350694444445 \tabularnewline
48 & 159.1 & 162.103298611111 & 156.783333333333 & 5.31996527777778 & -3.00329861111112 \tabularnewline
49 & 163 & 156.513715277778 & 155.679166666667 & 0.83454861111111 & 6.4862847222222 \tabularnewline
50 & 156 & 150.757465277778 & 155.05 & -4.29253472222221 & 5.24253472222219 \tabularnewline
51 & 147.9 & 151.663715277778 & 155.1 & -3.43628472222222 & -3.76371527777778 \tabularnewline
52 & 149.4 & 157.057465277778 & 155.195833333333 & 1.86163194444444 & -7.65746527777776 \tabularnewline
53 & 153.3 & 159.476215277778 & 155.341666666667 & 4.13454861111112 & -6.17621527777777 \tabularnewline
54 & 154.2 & 159.599131944444 & 155.633333333333 & 3.96579861111111 & -5.39913194444449 \tabularnewline
55 & 148.5 & NA & NA & -0.774826388888882 & NA \tabularnewline
56 & 155.4 & NA & NA & -6.23628472222221 & NA \tabularnewline
57 & 158.8 & NA & NA & -6.55920138888889 & NA \tabularnewline
58 & 157.2 & NA & NA & -1.55503472222223 & NA \tabularnewline
59 & 163.1 & NA & NA & 6.7376736111111 & NA \tabularnewline
60 & 162.5 & NA & NA & 5.31996527777778 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=152043&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]301.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.83454861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]285.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.29253472222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]270.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.43628472222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]264.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.86163194444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]253.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]4.13454861111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]249[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.96579861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]235.1[/C][C]249.108506944444[/C][C]249.883333333333[/C][C]-0.774826388888882[/C][C]-14.0085069444445[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]219.8[/C][C]239.267881944444[/C][C]245.504166666667[/C][C]-6.23628472222221[/C][C]-19.4678819444444[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]222.2[/C][C]235.449131944444[/C][C]242.008333333333[/C][C]-6.55920138888889[/C][C]-13.2491319444444[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]225.6[/C][C]237.453298611111[/C][C]239.008333333333[/C][C]-1.55503472222223[/C][C]-11.8532986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]243.3[/C][C]242.833506944444[/C][C]236.095833333333[/C][C]6.7376736111111[/C][C]0.466493055555588[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]255.7[/C][C]238.278298611111[/C][C]232.958333333333[/C][C]5.31996527777778[/C][C]17.4217013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]246.1[/C][C]230.667881944444[/C][C]229.833333333333[/C][C]0.83454861111111[/C][C]15.4321180555556[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]235.5[/C][C]223.474131944444[/C][C]227.766666666667[/C][C]-4.29253472222221[/C][C]12.0258680555556[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]236.7[/C][C]222.134548611111[/C][C]225.570833333333[/C][C]-3.43628472222222[/C][C]14.5654513888889[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]226.6[/C][C]224.115798611111[/C][C]222.254166666667[/C][C]1.86163194444444[/C][C]2.48420138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]221.5[/C][C]222.113715277778[/C][C]217.979166666667[/C][C]4.13454861111112[/C][C]-0.613715277777743[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]205.8[/C][C]216.524131944444[/C][C]212.558333333333[/C][C]3.96579861111111[/C][C]-10.7241319444444[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]203.3[/C][C]205.708506944444[/C][C]206.483333333333[/C][C]-0.774826388888882[/C][C]-2.40850694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]202[/C][C]194.492881944444[/C][C]200.729166666667[/C][C]-6.23628472222221[/C][C]7.50711805555557[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]187.3[/C][C]188.940798611111[/C][C]195.5[/C][C]-6.55920138888889[/C][C]-1.64079861111114[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]180.9[/C][C]190.428298611111[/C][C]191.983333333333[/C][C]-1.55503472222223[/C][C]-9.52829861111113[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]185.4[/C][C]197.383506944444[/C][C]190.645833333333[/C][C]6.7376736111111[/C][C]-11.9835069444444[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]183.5[/C][C]196.007465277778[/C][C]190.6875[/C][C]5.31996527777778[/C][C]-12.5074652777778[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]172.5[/C][C]192.176215277778[/C][C]191.341666666667[/C][C]0.83454861111111[/C][C]-19.6762152777777[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]171[/C][C]187.161631944444[/C][C]191.454166666667[/C][C]-4.29253472222221[/C][C]-16.1616319444444[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]175.7[/C][C]188.384548611111[/C][C]191.820833333333[/C][C]-3.43628472222222[/C][C]-12.6845486111111[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]203.2[/C][C]195.465798611111[/C][C]193.604166666667[/C][C]1.86163194444444[/C][C]7.73420138888892[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]212.8[/C][C]200.101215277778[/C][C]195.966666666667[/C][C]4.13454861111112[/C][C]12.6987847222223[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]215.5[/C][C]201.182465277778[/C][C]197.216666666667[/C][C]3.96579861111111[/C][C]14.3175347222222[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]209.3[/C][C]196.866840277778[/C][C]197.641666666667[/C][C]-0.774826388888882[/C][C]12.4331597222222[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]198.7[/C][C]191.663715277778[/C][C]197.9[/C][C]-6.23628472222221[/C][C]7.03628472222223[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]199.4[/C][C]191.157465277778[/C][C]197.716666666667[/C][C]-6.55920138888889[/C][C]8.24253472222219[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]211.6[/C][C]194.515798611111[/C][C]196.070833333333[/C][C]-1.55503472222223[/C][C]17.0842013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]211.4[/C][C]199.254340277778[/C][C]192.516666666667[/C][C]6.7376736111111[/C][C]12.1456597222222[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]187.5[/C][C]193.715798611111[/C][C]188.395833333333[/C][C]5.31996527777778[/C][C]-6.2157986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]178.7[/C][C]185.247048611111[/C][C]184.4125[/C][C]0.83454861111111[/C][C]-6.54704861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]171[/C][C]176.411631944444[/C][C]180.704166666667[/C][C]-4.29253472222221[/C][C]-5.41163194444448[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]171.3[/C][C]173.722048611111[/C][C]177.158333333333[/C][C]-3.43628472222222[/C][C]-2.42204861111114[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]168.1[/C][C]174.965798611111[/C][C]173.104166666667[/C][C]1.86163194444444[/C][C]-6.86579861111113[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]162.6[/C][C]172.813715277778[/C][C]168.679166666667[/C][C]4.13454861111112[/C][C]-10.2137152777778[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]166.8[/C][C]169.299131944444[/C][C]165.333333333333[/C][C]3.96579861111111[/C][C]-2.49913194444443[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]162.4[/C][C]162.721006944444[/C][C]163.495833333333[/C][C]-0.774826388888882[/C][C]-0.321006944444463[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]156.6[/C][C]155.980381944444[/C][C]162.216666666667[/C][C]-6.23628472222221[/C][C]0.619618055555549[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]156.4[/C][C]154.057465277778[/C][C]160.616666666667[/C][C]-6.55920138888889[/C][C]2.34253472222224[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]157.3[/C][C]157.307465277778[/C][C]158.8625[/C][C]-1.55503472222223[/C][C]-0.00746527777775441[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]159.5[/C][C]164.433506944444[/C][C]157.695833333333[/C][C]6.7376736111111[/C][C]-4.93350694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]159.1[/C][C]162.103298611111[/C][C]156.783333333333[/C][C]5.31996527777778[/C][C]-3.00329861111112[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]163[/C][C]156.513715277778[/C][C]155.679166666667[/C][C]0.83454861111111[/C][C]6.4862847222222[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]156[/C][C]150.757465277778[/C][C]155.05[/C][C]-4.29253472222221[/C][C]5.24253472222219[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]147.9[/C][C]151.663715277778[/C][C]155.1[/C][C]-3.43628472222222[/C][C]-3.76371527777778[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]149.4[/C][C]157.057465277778[/C][C]155.195833333333[/C][C]1.86163194444444[/C][C]-7.65746527777776[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]153.3[/C][C]159.476215277778[/C][C]155.341666666667[/C][C]4.13454861111112[/C][C]-6.17621527777777[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]154.2[/C][C]159.599131944444[/C][C]155.633333333333[/C][C]3.96579861111111[/C][C]-5.39913194444449[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]148.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.774826388888882[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]155.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.23628472222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]158.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.55920138888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]157.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.55503472222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]163.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]6.7376736111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]162.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.31996527777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=152043&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=152043&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	301.5	NA	NA	0.83454861111111	NA
2	285.2	NA	NA	-4.29253472222221	NA
3	270.9	NA	NA	-3.43628472222222	NA
4	264.4	NA	NA	1.86163194444444	NA
5	253.6	NA	NA	4.13454861111112	NA
6	249	NA	NA	3.96579861111111	NA
7	235.1	249.108506944444	249.883333333333	-0.774826388888882	-14.0085069444445
8	219.8	239.267881944444	245.504166666667	-6.23628472222221	-19.4678819444444
9	222.2	235.449131944444	242.008333333333	-6.55920138888889	-13.2491319444444
10	225.6	237.453298611111	239.008333333333	-1.55503472222223	-11.8532986111111
11	243.3	242.833506944444	236.095833333333	6.7376736111111	0.466493055555588
12	255.7	238.278298611111	232.958333333333	5.31996527777778	17.4217013888889
13	246.1	230.667881944444	229.833333333333	0.83454861111111	15.4321180555556
14	235.5	223.474131944444	227.766666666667	-4.29253472222221	12.0258680555556
15	236.7	222.134548611111	225.570833333333	-3.43628472222222	14.5654513888889
16	226.6	224.115798611111	222.254166666667	1.86163194444444	2.48420138888889
17	221.5	222.113715277778	217.979166666667	4.13454861111112	-0.613715277777743
18	205.8	216.524131944444	212.558333333333	3.96579861111111	-10.7241319444444
19	203.3	205.708506944444	206.483333333333	-0.774826388888882	-2.40850694444444
20	202	194.492881944444	200.729166666667	-6.23628472222221	7.50711805555557
21	187.3	188.940798611111	195.5	-6.55920138888889	-1.64079861111114
22	180.9	190.428298611111	191.983333333333	-1.55503472222223	-9.52829861111113
23	185.4	197.383506944444	190.645833333333	6.7376736111111	-11.9835069444444
24	183.5	196.007465277778	190.6875	5.31996527777778	-12.5074652777778
25	172.5	192.176215277778	191.341666666667	0.83454861111111	-19.6762152777777
26	171	187.161631944444	191.454166666667	-4.29253472222221	-16.1616319444444
27	175.7	188.384548611111	191.820833333333	-3.43628472222222	-12.6845486111111
28	203.2	195.465798611111	193.604166666667	1.86163194444444	7.73420138888892
29	212.8	200.101215277778	195.966666666667	4.13454861111112	12.6987847222223
30	215.5	201.182465277778	197.216666666667	3.96579861111111	14.3175347222222
31	209.3	196.866840277778	197.641666666667	-0.774826388888882	12.4331597222222
32	198.7	191.663715277778	197.9	-6.23628472222221	7.03628472222223
33	199.4	191.157465277778	197.716666666667	-6.55920138888889	8.24253472222219
34	211.6	194.515798611111	196.070833333333	-1.55503472222223	17.0842013888889
35	211.4	199.254340277778	192.516666666667	6.7376736111111	12.1456597222222
36	187.5	193.715798611111	188.395833333333	5.31996527777778	-6.2157986111111
37	178.7	185.247048611111	184.4125	0.83454861111111	-6.54704861111111
38	171	176.411631944444	180.704166666667	-4.29253472222221	-5.41163194444448
39	171.3	173.722048611111	177.158333333333	-3.43628472222222	-2.42204861111114
40	168.1	174.965798611111	173.104166666667	1.86163194444444	-6.86579861111113
41	162.6	172.813715277778	168.679166666667	4.13454861111112	-10.2137152777778
42	166.8	169.299131944444	165.333333333333	3.96579861111111	-2.49913194444443
43	162.4	162.721006944444	163.495833333333	-0.774826388888882	-0.321006944444463
44	156.6	155.980381944444	162.216666666667	-6.23628472222221	0.619618055555549
45	156.4	154.057465277778	160.616666666667	-6.55920138888889	2.34253472222224
46	157.3	157.307465277778	158.8625	-1.55503472222223	-0.00746527777775441
47	159.5	164.433506944444	157.695833333333	6.7376736111111	-4.93350694444445
48	159.1	162.103298611111	156.783333333333	5.31996527777778	-3.00329861111112
49	163	156.513715277778	155.679166666667	0.83454861111111	6.4862847222222
50	156	150.757465277778	155.05	-4.29253472222221	5.24253472222219
51	147.9	151.663715277778	155.1	-3.43628472222222	-3.76371527777778
52	149.4	157.057465277778	155.195833333333	1.86163194444444	-7.65746527777776
53	153.3	159.476215277778	155.341666666667	4.13454861111112	-6.17621527777777
54	154.2	159.599131944444	155.633333333333	3.96579861111111	-5.39913194444449
55	148.5	NA	NA	-0.774826388888882	NA
56	155.4	NA	NA	-6.23628472222221	NA
57	158.8	NA	NA	-6.55920138888889	NA
58	157.2	NA	NA	-1.55503472222223	NA
59	163.1	NA	NA	6.7376736111111	NA
60	162.5	NA	NA	5.31996527777778	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