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

Mon, 06 May 2013 03:05:41 -0400

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/May/06/t13678240160qqywbc62eqqukw.htm/, Retrieved Fri, 22 May 2026 13:15:34 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208729, Retrieved Fri, 22 May 2026 13:15:34 +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

336

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

-       [Classical Decomposition] [decompositiegeven...] [2013-05-06 07:05:41] [c0b9ab5a0fcf8fd807d3965276948728] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
4,00
4,06
4,07
4,07
4,07
4,07
4,07
4,30
4,44
4,52
4,52
4,52
4,53
4,53
4,53
4,53
4,53
4,53
4,53
4,53
4,61
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,63
4,66
4,70
4,72
4,73
4,73
4,74
4,74
4,74
4,76
4,88
4,88
4,88
4,88
4,89
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,97
4,98
5,00
5,03
5,04
5,04
5,05
5,05
5,05
5,06

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	'Gertrude Mary Cox' @ cox.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 & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208729&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]'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208729&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=208729&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	'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	4	NA	NA	0.992257775112766	NA
2	4	NA	NA	0.988466005772946	NA
3	4	NA	NA	0.996826774609049	NA
4	4	NA	NA	1.00571350299403	NA
5	4	NA	NA	1.01154902478416	NA
6	4	NA	NA	1.00953393355816	NA
7	4	4.0427173673085	4.02541666666667	1.00429786580482	0.989433501423093
8	4	4.03767204995815	4.03125	1.00159306665629	0.990669858895909
9	4.06	4.05061664719863	4.04666666666667	1.00097610721548	1.0023165245242
10	4.07	4.06853787003887	4.0775	0.997802052737921	1.00035937479454
11	4.07	4.09650442301808	4.1175	0.994900892050535	0.993529990381762
12	4.07	4.1445353437736	4.16083333333333	0.99608299870385	0.982015995137893
13	4.07	4.17161706286992	4.20416666666667	0.992257775112766	0.975640845902569
14	4.07	4.19892122035633	4.24791666666667	0.988466005772946	0.969296585101116
15	4.3	4.2759715185834	4.28958333333333	0.996826774609049	1.00561942036147
16	4.44	4.35306327879248	4.32833333333333	1.00571350299403	1.01997138925847
17	4.52	4.41709740822415	4.36666666666667	1.01154902478416	1.02329642800819
18	4.52	4.44699697732371	4.405	1.00953393355816	1.01641625192204
19	4.52	4.4624301837261	4.44333333333333	1.00429786580482	1.01290100100251
20	4.53	4.48880626039792	4.48166666666667	1.00159306665629	1.00917699210267
21	4.53	4.51481931691981	4.51041666666667	1.00097610721548	1.0033624120955
22	4.53	4.51713304291563	4.52708333333333	0.997802052737921	1.0028484786616
23	4.53	4.51560642379437	4.53875	0.994900892050535	1.00318751787795
24	4.53	4.53010247118855	4.54791666666667	0.99608299870385	0.999977379940255
25	4.53	4.5218013693368	4.55708333333333	0.992257775112766	1.00181313374771
26	4.53	4.51317103802498	4.56583333333333	0.988466005772946	1.00372885535098
27	4.53	4.55965180485756	4.57416666666667	0.996826774609049	0.993496914649059
28	4.61	4.60868212747012	4.5825	1.00571350299403	1.00028595431263
29	4.63	4.64385298127994	4.59083333333333	1.01154902478416	0.997016920790607
30	4.63	4.64301481608958	4.59916666666667	1.00953393355816	0.997196904036471
31	4.63	4.62730241669573	4.6075	1.00429786580482	1.00058297104044
32	4.63	4.62318666350764	4.61583333333333	1.00159306665629	1.00147373164621
33	4.63	4.62993156924959	4.62541666666667	1.00097610721548	1.00001478007815
34	4.63	4.62439676358496	4.63458333333333	0.997802052737921	1.00121166861355
35	4.63	4.61841284930626	4.64208333333333	0.994900892050535	1.00250890318207
36	4.63	4.6317859439729	4.65	0.99608299870385	0.999614415693103
37	4.63	4.62226746906697	4.65833333333333	0.992257775112766	1.001672886951
38	4.63	4.61325322110949	4.66708333333333	0.988466005772946	1.00363014516825
39	4.66	4.66141120476557	4.67625	0.996826774609049	0.99969725803977
40	4.7	4.71218680881993	4.68541666666667	1.00571350299403	0.997413767892836
41	4.72	4.74964415012195	4.69541666666667	1.01154902478416	0.993758658715267
42	4.73	4.75616674447589	4.71125	1.00953393355816	0.994498354266851
43	4.73	4.75242119247724	4.73208333333333	1.00429786580482	0.995282153755073
44	4.74	4.76048837972844	4.75291666666667	1.00159306665629	0.995696160121789
45	4.74	4.77715847168586	4.7725	1.00097610721548	0.99222163721256
46	4.74	4.77905608175934	4.78958333333333	0.997802052737921	0.991827657786146
47	4.76	4.7834005805713	4.80791666666667	0.994900892050535	0.995107961338979
48	4.88	4.80942074540842	4.82833333333333	0.99608299870385	1.01467520899663
49	4.88	4.81079644633839	4.84833333333333	0.992257775112766	1.01438505129733
50	4.88	4.81177014393555	4.86791666666667	0.988466005772946	1.01417978291221
51	4.88	4.87157551641231	4.88708333333333	0.996826774609049	1.0017293139682
52	4.89	4.93428187406444	4.90625	1.00571350299403	0.991025669956718
53	4.97	4.98145746830165	4.92458333333333	1.01154902478416	0.997699976688639
54	4.97	4.98415315780445	4.93708333333333	1.00953393355816	0.997160368600976
55	4.97	4.96583448896077	4.94458333333333	1.00429786580482	1.00083883404662
56	4.97	4.95997233217081	4.95208333333333	1.00159306665629	1.00202171850116
57	4.97	4.96442441841076	4.95958333333333	1.00097610721548	1.00112310735733
58	4.97	4.95616594612032	4.96708333333333	0.997802052737921	1.0027912814119
59	4.97	4.94673014368293	4.97208333333333	0.994900892050535	1.00470408848697
60	4.97	4.95634298771724	4.97583333333333	0.99608299870385	1.00275546149986
61	4.97	4.94268404228046	4.98125	0.992257775112766	1.00552654336912
62	4.97	4.92956234295683	4.98708333333333	0.988466005772946	1.00820309273519
63	4.97	4.97748836121452	4.99333333333333	0.996826774609049	0.998495554249234
64	4.98	5.02856751497013	5	1.00571350299403	0.990341679847085
65	5	5.06448878408601	5.00666666666667	1.01154902478416	0.987266477065039
66	5.03	5.06155075937724	5.01375	1.00953393355816	0.993766582441402
67	5.04	NA	NA	1.00429786580482	NA
68	5.04	NA	NA	1.00159306665629	NA
69	5.05	NA	NA	1.00097610721548	NA
70	5.05	NA	NA	0.997802052737921	NA
71	5.05	NA	NA	0.994900892050535	NA
72	5.06	NA	NA	0.99608299870385	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 4 & NA & NA & 0.992257775112766 & NA \tabularnewline
2 & 4 & NA & NA & 0.988466005772946 & NA \tabularnewline
3 & 4 & NA & NA & 0.996826774609049 & NA \tabularnewline
4 & 4 & NA & NA & 1.00571350299403 & NA \tabularnewline
5 & 4 & NA & NA & 1.01154902478416 & NA \tabularnewline
6 & 4 & NA & NA & 1.00953393355816 & NA \tabularnewline
7 & 4 & 4.0427173673085 & 4.02541666666667 & 1.00429786580482 & 0.989433501423093 \tabularnewline
8 & 4 & 4.03767204995815 & 4.03125 & 1.00159306665629 & 0.990669858895909 \tabularnewline
9 & 4.06 & 4.05061664719863 & 4.04666666666667 & 1.00097610721548 & 1.0023165245242 \tabularnewline
10 & 4.07 & 4.06853787003887 & 4.0775 & 0.997802052737921 & 1.00035937479454 \tabularnewline
11 & 4.07 & 4.09650442301808 & 4.1175 & 0.994900892050535 & 0.993529990381762 \tabularnewline
12 & 4.07 & 4.1445353437736 & 4.16083333333333 & 0.99608299870385 & 0.982015995137893 \tabularnewline
13 & 4.07 & 4.17161706286992 & 4.20416666666667 & 0.992257775112766 & 0.975640845902569 \tabularnewline
14 & 4.07 & 4.19892122035633 & 4.24791666666667 & 0.988466005772946 & 0.969296585101116 \tabularnewline
15 & 4.3 & 4.2759715185834 & 4.28958333333333 & 0.996826774609049 & 1.00561942036147 \tabularnewline
16 & 4.44 & 4.35306327879248 & 4.32833333333333 & 1.00571350299403 & 1.01997138925847 \tabularnewline
17 & 4.52 & 4.41709740822415 & 4.36666666666667 & 1.01154902478416 & 1.02329642800819 \tabularnewline
18 & 4.52 & 4.44699697732371 & 4.405 & 1.00953393355816 & 1.01641625192204 \tabularnewline
19 & 4.52 & 4.4624301837261 & 4.44333333333333 & 1.00429786580482 & 1.01290100100251 \tabularnewline
20 & 4.53 & 4.48880626039792 & 4.48166666666667 & 1.00159306665629 & 1.00917699210267 \tabularnewline
21 & 4.53 & 4.51481931691981 & 4.51041666666667 & 1.00097610721548 & 1.0033624120955 \tabularnewline
22 & 4.53 & 4.51713304291563 & 4.52708333333333 & 0.997802052737921 & 1.0028484786616 \tabularnewline
23 & 4.53 & 4.51560642379437 & 4.53875 & 0.994900892050535 & 1.00318751787795 \tabularnewline
24 & 4.53 & 4.53010247118855 & 4.54791666666667 & 0.99608299870385 & 0.999977379940255 \tabularnewline
25 & 4.53 & 4.5218013693368 & 4.55708333333333 & 0.992257775112766 & 1.00181313374771 \tabularnewline
26 & 4.53 & 4.51317103802498 & 4.56583333333333 & 0.988466005772946 & 1.00372885535098 \tabularnewline
27 & 4.53 & 4.55965180485756 & 4.57416666666667 & 0.996826774609049 & 0.993496914649059 \tabularnewline
28 & 4.61 & 4.60868212747012 & 4.5825 & 1.00571350299403 & 1.00028595431263 \tabularnewline
29 & 4.63 & 4.64385298127994 & 4.59083333333333 & 1.01154902478416 & 0.997016920790607 \tabularnewline
30 & 4.63 & 4.64301481608958 & 4.59916666666667 & 1.00953393355816 & 0.997196904036471 \tabularnewline
31 & 4.63 & 4.62730241669573 & 4.6075 & 1.00429786580482 & 1.00058297104044 \tabularnewline
32 & 4.63 & 4.62318666350764 & 4.61583333333333 & 1.00159306665629 & 1.00147373164621 \tabularnewline
33 & 4.63 & 4.62993156924959 & 4.62541666666667 & 1.00097610721548 & 1.00001478007815 \tabularnewline
34 & 4.63 & 4.62439676358496 & 4.63458333333333 & 0.997802052737921 & 1.00121166861355 \tabularnewline
35 & 4.63 & 4.61841284930626 & 4.64208333333333 & 0.994900892050535 & 1.00250890318207 \tabularnewline
36 & 4.63 & 4.6317859439729 & 4.65 & 0.99608299870385 & 0.999614415693103 \tabularnewline
37 & 4.63 & 4.62226746906697 & 4.65833333333333 & 0.992257775112766 & 1.001672886951 \tabularnewline
38 & 4.63 & 4.61325322110949 & 4.66708333333333 & 0.988466005772946 & 1.00363014516825 \tabularnewline
39 & 4.66 & 4.66141120476557 & 4.67625 & 0.996826774609049 & 0.99969725803977 \tabularnewline
40 & 4.7 & 4.71218680881993 & 4.68541666666667 & 1.00571350299403 & 0.997413767892836 \tabularnewline
41 & 4.72 & 4.74964415012195 & 4.69541666666667 & 1.01154902478416 & 0.993758658715267 \tabularnewline
42 & 4.73 & 4.75616674447589 & 4.71125 & 1.00953393355816 & 0.994498354266851 \tabularnewline
43 & 4.73 & 4.75242119247724 & 4.73208333333333 & 1.00429786580482 & 0.995282153755073 \tabularnewline
44 & 4.74 & 4.76048837972844 & 4.75291666666667 & 1.00159306665629 & 0.995696160121789 \tabularnewline
45 & 4.74 & 4.77715847168586 & 4.7725 & 1.00097610721548 & 0.99222163721256 \tabularnewline
46 & 4.74 & 4.77905608175934 & 4.78958333333333 & 0.997802052737921 & 0.991827657786146 \tabularnewline
47 & 4.76 & 4.7834005805713 & 4.80791666666667 & 0.994900892050535 & 0.995107961338979 \tabularnewline
48 & 4.88 & 4.80942074540842 & 4.82833333333333 & 0.99608299870385 & 1.01467520899663 \tabularnewline
49 & 4.88 & 4.81079644633839 & 4.84833333333333 & 0.992257775112766 & 1.01438505129733 \tabularnewline
50 & 4.88 & 4.81177014393555 & 4.86791666666667 & 0.988466005772946 & 1.01417978291221 \tabularnewline
51 & 4.88 & 4.87157551641231 & 4.88708333333333 & 0.996826774609049 & 1.0017293139682 \tabularnewline
52 & 4.89 & 4.93428187406444 & 4.90625 & 1.00571350299403 & 0.991025669956718 \tabularnewline
53 & 4.97 & 4.98145746830165 & 4.92458333333333 & 1.01154902478416 & 0.997699976688639 \tabularnewline
54 & 4.97 & 4.98415315780445 & 4.93708333333333 & 1.00953393355816 & 0.997160368600976 \tabularnewline
55 & 4.97 & 4.96583448896077 & 4.94458333333333 & 1.00429786580482 & 1.00083883404662 \tabularnewline
56 & 4.97 & 4.95997233217081 & 4.95208333333333 & 1.00159306665629 & 1.00202171850116 \tabularnewline
57 & 4.97 & 4.96442441841076 & 4.95958333333333 & 1.00097610721548 & 1.00112310735733 \tabularnewline
58 & 4.97 & 4.95616594612032 & 4.96708333333333 & 0.997802052737921 & 1.0027912814119 \tabularnewline
59 & 4.97 & 4.94673014368293 & 4.97208333333333 & 0.994900892050535 & 1.00470408848697 \tabularnewline
60 & 4.97 & 4.95634298771724 & 4.97583333333333 & 0.99608299870385 & 1.00275546149986 \tabularnewline
61 & 4.97 & 4.94268404228046 & 4.98125 & 0.992257775112766 & 1.00552654336912 \tabularnewline
62 & 4.97 & 4.92956234295683 & 4.98708333333333 & 0.988466005772946 & 1.00820309273519 \tabularnewline
63 & 4.97 & 4.97748836121452 & 4.99333333333333 & 0.996826774609049 & 0.998495554249234 \tabularnewline
64 & 4.98 & 5.02856751497013 & 5 & 1.00571350299403 & 0.990341679847085 \tabularnewline
65 & 5 & 5.06448878408601 & 5.00666666666667 & 1.01154902478416 & 0.987266477065039 \tabularnewline
66 & 5.03 & 5.06155075937724 & 5.01375 & 1.00953393355816 & 0.993766582441402 \tabularnewline
67 & 5.04 & NA & NA & 1.00429786580482 & NA \tabularnewline
68 & 5.04 & NA & NA & 1.00159306665629 & NA \tabularnewline
69 & 5.05 & NA & NA & 1.00097610721548 & NA \tabularnewline
70 & 5.05 & NA & NA & 0.997802052737921 & NA \tabularnewline
71 & 5.05 & NA & NA & 0.994900892050535 & NA \tabularnewline
72 & 5.06 & NA & NA & 0.99608299870385 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208729&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]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.992257775112766[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.988466005772946[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.996826774609049[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00571350299403[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01154902478416[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00953393355816[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]4[/C][C]4.0427173673085[/C][C]4.02541666666667[/C][C]1.00429786580482[/C][C]0.989433501423093[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]4[/C][C]4.03767204995815[/C][C]4.03125[/C][C]1.00159306665629[/C][C]0.990669858895909[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]4.06[/C][C]4.05061664719863[/C][C]4.04666666666667[/C][C]1.00097610721548[/C][C]1.0023165245242[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]4.07[/C][C]4.06853787003887[/C][C]4.0775[/C][C]0.997802052737921[/C][C]1.00035937479454[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]4.07[/C][C]4.09650442301808[/C][C]4.1175[/C][C]0.994900892050535[/C][C]0.993529990381762[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]4.07[/C][C]4.1445353437736[/C][C]4.16083333333333[/C][C]0.99608299870385[/C][C]0.982015995137893[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]4.07[/C][C]4.17161706286992[/C][C]4.20416666666667[/C][C]0.992257775112766[/C][C]0.975640845902569[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]4.07[/C][C]4.19892122035633[/C][C]4.24791666666667[/C][C]0.988466005772946[/C][C]0.969296585101116[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]4.3[/C][C]4.2759715185834[/C][C]4.28958333333333[/C][C]0.996826774609049[/C][C]1.00561942036147[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]4.44[/C][C]4.35306327879248[/C][C]4.32833333333333[/C][C]1.00571350299403[/C][C]1.01997138925847[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]4.52[/C][C]4.41709740822415[/C][C]4.36666666666667[/C][C]1.01154902478416[/C][C]1.02329642800819[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]4.52[/C][C]4.44699697732371[/C][C]4.405[/C][C]1.00953393355816[/C][C]1.01641625192204[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]4.52[/C][C]4.4624301837261[/C][C]4.44333333333333[/C][C]1.00429786580482[/C][C]1.01290100100251[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]4.53[/C][C]4.48880626039792[/C][C]4.48166666666667[/C][C]1.00159306665629[/C][C]1.00917699210267[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]4.53[/C][C]4.51481931691981[/C][C]4.51041666666667[/C][C]1.00097610721548[/C][C]1.0033624120955[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]4.53[/C][C]4.51713304291563[/C][C]4.52708333333333[/C][C]0.997802052737921[/C][C]1.0028484786616[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]4.53[/C][C]4.51560642379437[/C][C]4.53875[/C][C]0.994900892050535[/C][C]1.00318751787795[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]4.53[/C][C]4.53010247118855[/C][C]4.54791666666667[/C][C]0.99608299870385[/C][C]0.999977379940255[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]4.53[/C][C]4.5218013693368[/C][C]4.55708333333333[/C][C]0.992257775112766[/C][C]1.00181313374771[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]4.53[/C][C]4.51317103802498[/C][C]4.56583333333333[/C][C]0.988466005772946[/C][C]1.00372885535098[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]4.53[/C][C]4.55965180485756[/C][C]4.57416666666667[/C][C]0.996826774609049[/C][C]0.993496914649059[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]4.61[/C][C]4.60868212747012[/C][C]4.5825[/C][C]1.00571350299403[/C][C]1.00028595431263[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]4.63[/C][C]4.64385298127994[/C][C]4.59083333333333[/C][C]1.01154902478416[/C][C]0.997016920790607[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]4.63[/C][C]4.64301481608958[/C][C]4.59916666666667[/C][C]1.00953393355816[/C][C]0.997196904036471[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]4.63[/C][C]4.62730241669573[/C][C]4.6075[/C][C]1.00429786580482[/C][C]1.00058297104044[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]4.63[/C][C]4.62318666350764[/C][C]4.61583333333333[/C][C]1.00159306665629[/C][C]1.00147373164621[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]4.63[/C][C]4.62993156924959[/C][C]4.62541666666667[/C][C]1.00097610721548[/C][C]1.00001478007815[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]4.63[/C][C]4.62439676358496[/C][C]4.63458333333333[/C][C]0.997802052737921[/C][C]1.00121166861355[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]4.63[/C][C]4.61841284930626[/C][C]4.64208333333333[/C][C]0.994900892050535[/C][C]1.00250890318207[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]4.63[/C][C]4.6317859439729[/C][C]4.65[/C][C]0.99608299870385[/C][C]0.999614415693103[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]4.63[/C][C]4.62226746906697[/C][C]4.65833333333333[/C][C]0.992257775112766[/C][C]1.001672886951[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]4.63[/C][C]4.61325322110949[/C][C]4.66708333333333[/C][C]0.988466005772946[/C][C]1.00363014516825[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]4.66[/C][C]4.66141120476557[/C][C]4.67625[/C][C]0.996826774609049[/C][C]0.99969725803977[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]4.7[/C][C]4.71218680881993[/C][C]4.68541666666667[/C][C]1.00571350299403[/C][C]0.997413767892836[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]4.72[/C][C]4.74964415012195[/C][C]4.69541666666667[/C][C]1.01154902478416[/C][C]0.993758658715267[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]4.73[/C][C]4.75616674447589[/C][C]4.71125[/C][C]1.00953393355816[/C][C]0.994498354266851[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]4.73[/C][C]4.75242119247724[/C][C]4.73208333333333[/C][C]1.00429786580482[/C][C]0.995282153755073[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]4.74[/C][C]4.76048837972844[/C][C]4.75291666666667[/C][C]1.00159306665629[/C][C]0.995696160121789[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]4.74[/C][C]4.77715847168586[/C][C]4.7725[/C][C]1.00097610721548[/C][C]0.99222163721256[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]4.74[/C][C]4.77905608175934[/C][C]4.78958333333333[/C][C]0.997802052737921[/C][C]0.991827657786146[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]4.76[/C][C]4.7834005805713[/C][C]4.80791666666667[/C][C]0.994900892050535[/C][C]0.995107961338979[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]4.88[/C][C]4.80942074540842[/C][C]4.82833333333333[/C][C]0.99608299870385[/C][C]1.01467520899663[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]4.88[/C][C]4.81079644633839[/C][C]4.84833333333333[/C][C]0.992257775112766[/C][C]1.01438505129733[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]4.88[/C][C]4.81177014393555[/C][C]4.86791666666667[/C][C]0.988466005772946[/C][C]1.01417978291221[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]4.88[/C][C]4.87157551641231[/C][C]4.88708333333333[/C][C]0.996826774609049[/C][C]1.0017293139682[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]4.89[/C][C]4.93428187406444[/C][C]4.90625[/C][C]1.00571350299403[/C][C]0.991025669956718[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]4.97[/C][C]4.98145746830165[/C][C]4.92458333333333[/C][C]1.01154902478416[/C][C]0.997699976688639[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]4.97[/C][C]4.98415315780445[/C][C]4.93708333333333[/C][C]1.00953393355816[/C][C]0.997160368600976[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]4.97[/C][C]4.96583448896077[/C][C]4.94458333333333[/C][C]1.00429786580482[/C][C]1.00083883404662[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]4.97[/C][C]4.95997233217081[/C][C]4.95208333333333[/C][C]1.00159306665629[/C][C]1.00202171850116[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]4.97[/C][C]4.96442441841076[/C][C]4.95958333333333[/C][C]1.00097610721548[/C][C]1.00112310735733[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]4.97[/C][C]4.95616594612032[/C][C]4.96708333333333[/C][C]0.997802052737921[/C][C]1.0027912814119[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]4.97[/C][C]4.94673014368293[/C][C]4.97208333333333[/C][C]0.994900892050535[/C][C]1.00470408848697[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]4.97[/C][C]4.95634298771724[/C][C]4.97583333333333[/C][C]0.99608299870385[/C][C]1.00275546149986[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]4.97[/C][C]4.94268404228046[/C][C]4.98125[/C][C]0.992257775112766[/C][C]1.00552654336912[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]4.97[/C][C]4.92956234295683[/C][C]4.98708333333333[/C][C]0.988466005772946[/C][C]1.00820309273519[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]4.97[/C][C]4.97748836121452[/C][C]4.99333333333333[/C][C]0.996826774609049[/C][C]0.998495554249234[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]4.98[/C][C]5.02856751497013[/C][C]5[/C][C]1.00571350299403[/C][C]0.990341679847085[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]5[/C][C]5.06448878408601[/C][C]5.00666666666667[/C][C]1.01154902478416[/C][C]0.987266477065039[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]5.03[/C][C]5.06155075937724[/C][C]5.01375[/C][C]1.00953393355816[/C][C]0.993766582441402[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]5.04[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00429786580482[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]5.04[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00159306665629[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]5.05[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00097610721548[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]5.05[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.997802052737921[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]5.05[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.994900892050535[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]5.06[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.99608299870385[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208729&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=208729&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	4	NA	NA	0.992257775112766	NA
2	4	NA	NA	0.988466005772946	NA
3	4	NA	NA	0.996826774609049	NA
4	4	NA	NA	1.00571350299403	NA
5	4	NA	NA	1.01154902478416	NA
6	4	NA	NA	1.00953393355816	NA
7	4	4.0427173673085	4.02541666666667	1.00429786580482	0.989433501423093
8	4	4.03767204995815	4.03125	1.00159306665629	0.990669858895909
9	4.06	4.05061664719863	4.04666666666667	1.00097610721548	1.0023165245242
10	4.07	4.06853787003887	4.0775	0.997802052737921	1.00035937479454
11	4.07	4.09650442301808	4.1175	0.994900892050535	0.993529990381762
12	4.07	4.1445353437736	4.16083333333333	0.99608299870385	0.982015995137893
13	4.07	4.17161706286992	4.20416666666667	0.992257775112766	0.975640845902569
14	4.07	4.19892122035633	4.24791666666667	0.988466005772946	0.969296585101116
15	4.3	4.2759715185834	4.28958333333333	0.996826774609049	1.00561942036147
16	4.44	4.35306327879248	4.32833333333333	1.00571350299403	1.01997138925847
17	4.52	4.41709740822415	4.36666666666667	1.01154902478416	1.02329642800819
18	4.52	4.44699697732371	4.405	1.00953393355816	1.01641625192204
19	4.52	4.4624301837261	4.44333333333333	1.00429786580482	1.01290100100251
20	4.53	4.48880626039792	4.48166666666667	1.00159306665629	1.00917699210267
21	4.53	4.51481931691981	4.51041666666667	1.00097610721548	1.0033624120955
22	4.53	4.51713304291563	4.52708333333333	0.997802052737921	1.0028484786616
23	4.53	4.51560642379437	4.53875	0.994900892050535	1.00318751787795
24	4.53	4.53010247118855	4.54791666666667	0.99608299870385	0.999977379940255
25	4.53	4.5218013693368	4.55708333333333	0.992257775112766	1.00181313374771
26	4.53	4.51317103802498	4.56583333333333	0.988466005772946	1.00372885535098
27	4.53	4.55965180485756	4.57416666666667	0.996826774609049	0.993496914649059
28	4.61	4.60868212747012	4.5825	1.00571350299403	1.00028595431263
29	4.63	4.64385298127994	4.59083333333333	1.01154902478416	0.997016920790607
30	4.63	4.64301481608958	4.59916666666667	1.00953393355816	0.997196904036471
31	4.63	4.62730241669573	4.6075	1.00429786580482	1.00058297104044
32	4.63	4.62318666350764	4.61583333333333	1.00159306665629	1.00147373164621
33	4.63	4.62993156924959	4.62541666666667	1.00097610721548	1.00001478007815
34	4.63	4.62439676358496	4.63458333333333	0.997802052737921	1.00121166861355
35	4.63	4.61841284930626	4.64208333333333	0.994900892050535	1.00250890318207
36	4.63	4.6317859439729	4.65	0.99608299870385	0.999614415693103
37	4.63	4.62226746906697	4.65833333333333	0.992257775112766	1.001672886951
38	4.63	4.61325322110949	4.66708333333333	0.988466005772946	1.00363014516825
39	4.66	4.66141120476557	4.67625	0.996826774609049	0.99969725803977
40	4.7	4.71218680881993	4.68541666666667	1.00571350299403	0.997413767892836
41	4.72	4.74964415012195	4.69541666666667	1.01154902478416	0.993758658715267
42	4.73	4.75616674447589	4.71125	1.00953393355816	0.994498354266851
43	4.73	4.75242119247724	4.73208333333333	1.00429786580482	0.995282153755073
44	4.74	4.76048837972844	4.75291666666667	1.00159306665629	0.995696160121789
45	4.74	4.77715847168586	4.7725	1.00097610721548	0.99222163721256
46	4.74	4.77905608175934	4.78958333333333	0.997802052737921	0.991827657786146
47	4.76	4.7834005805713	4.80791666666667	0.994900892050535	0.995107961338979
48	4.88	4.80942074540842	4.82833333333333	0.99608299870385	1.01467520899663
49	4.88	4.81079644633839	4.84833333333333	0.992257775112766	1.01438505129733
50	4.88	4.81177014393555	4.86791666666667	0.988466005772946	1.01417978291221
51	4.88	4.87157551641231	4.88708333333333	0.996826774609049	1.0017293139682
52	4.89	4.93428187406444	4.90625	1.00571350299403	0.991025669956718
53	4.97	4.98145746830165	4.92458333333333	1.01154902478416	0.997699976688639
54	4.97	4.98415315780445	4.93708333333333	1.00953393355816	0.997160368600976
55	4.97	4.96583448896077	4.94458333333333	1.00429786580482	1.00083883404662
56	4.97	4.95997233217081	4.95208333333333	1.00159306665629	1.00202171850116
57	4.97	4.96442441841076	4.95958333333333	1.00097610721548	1.00112310735733
58	4.97	4.95616594612032	4.96708333333333	0.997802052737921	1.0027912814119
59	4.97	4.94673014368293	4.97208333333333	0.994900892050535	1.00470408848697
60	4.97	4.95634298771724	4.97583333333333	0.99608299870385	1.00275546149986
61	4.97	4.94268404228046	4.98125	0.992257775112766	1.00552654336912
62	4.97	4.92956234295683	4.98708333333333	0.988466005772946	1.00820309273519
63	4.97	4.97748836121452	4.99333333333333	0.996826774609049	0.998495554249234
64	4.98	5.02856751497013	5	1.00571350299403	0.990341679847085
65	5	5.06448878408601	5.00666666666667	1.01154902478416	0.987266477065039
66	5.03	5.06155075937724	5.01375	1.00953393355816	0.993766582441402
67	5.04	NA	NA	1.00429786580482	NA
68	5.04	NA	NA	1.00159306665629	NA
69	5.05	NA	NA	1.00097610721548	NA
70	5.05	NA	NA	0.997802052737921	NA
71	5.05	NA	NA	0.994900892050535	NA
72	5.06	NA	NA	0.99608299870385	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 = multiplicative ; par2 = 12 ;

Parameters (R input):

par1 = multiplicative ; 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