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, 21 May 2013 15:35:03 -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/21/t1369164940brjdkuyysga0vse.htm/, Retrieved Wed, 11 Feb 2026 11:52:56 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=209280, Retrieved Wed, 11 Feb 2026 11:52:56 +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

245

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

-       [Classical Decomposition] [classical Deompos...] [2013-05-21 19:35:03] [868da729ea8a6d6b8bc2c983ba50adf7] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

0,67
0,66
0,66
0,67
0,67
0,67
0,67
0,68
0,68
0,67
0,67
0,67
0,67
0,67
0,69
0,69
0,69
0,69
0,69
0,69
0,7
0,69
0,68
0,7
0,7
0,71
0,69
0,7
0,7
0,71
0,71
0,71
0,71
0,7
0,7
0,71
0,71
0,71
0,71
0,7
0,69
0,7
0,7
0,7
0,71
0,7
0,7
0,69
0,7
0,71
0,71
0,71
0,71
0,71
0,71
0,71
0,71
0,69
0,7
0,7
0,7
0,72
0,7
0,69
0,7
0,71
0,72
0,72
0,73
0,72
0,74
0,75

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	7 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.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 & 7 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=209280&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]7 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=209280&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=209280&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	7 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	0.67	NA	NA	-0.00154166666666667	NA
2	0.66	NA	NA	0.00570833333333336	NA
3	0.66	NA	NA	0.000958333333333348	NA
4	0.67	NA	NA	-0.00187500000000001	NA
5	0.67	NA	NA	-0.00287500000000001	NA
6	0.67	NA	NA	0.00187500000000002	NA
7	0.67	0.672291666666667	0.67	0.00229166666666662	-0.00229166666666669
8	0.68	0.673958333333333	0.670416666666667	0.00354166666666666	0.00604166666666672
9	0.68	0.678791666666667	0.672083333333333	0.00670833333333338	0.00120833333333348
10	0.67	0.668375	0.674166666666667	-0.00579166666666669	0.0016250000000001
11	0.67	0.669625	0.675833333333333	-0.00620833333333333	0.000375000000000125
12	0.67	0.674708333333333	0.6775	-0.00279166666666671	-0.0047083333333332
13	0.67	0.677625	0.679166666666667	-0.00154166666666667	-0.00762499999999999
14	0.67	0.686125	0.680416666666667	0.00570833333333336	-0.0161249999999998
15	0.69	0.682625	0.681666666666667	0.000958333333333348	0.00737500000000002
16	0.69	0.681458333333333	0.683333333333333	-0.00187500000000001	0.00854166666666667
17	0.69	0.681708333333333	0.684583333333333	-0.00287500000000001	0.0082916666666667
18	0.69	0.688125	0.68625	0.00187500000000002	0.00187500000000007
19	0.69	0.691041666666667	0.68875	0.00229166666666662	-0.00104166666666661
20	0.69	0.695208333333333	0.691666666666667	0.00354166666666666	-0.00520833333333337
21	0.7	0.700041666666667	0.693333333333333	0.00670833333333338	-4.16666666667176e-05
22	0.69	0.687958333333333	0.69375	-0.00579166666666669	0.00204166666666672
23	0.68	0.688375	0.694583333333333	-0.00620833333333333	-0.0083749999999998
24	0.7	0.693041666666666	0.695833333333333	-0.00279166666666671	0.00695833333333351
25	0.7	0.695958333333333	0.6975	-0.00154166666666667	0.00404166666666672
26	0.71	0.704875	0.699166666666667	0.00570833333333336	0.00512500000000005
27	0.69	0.701375	0.700416666666667	0.000958333333333348	-0.0113750000000001
28	0.7	0.699375	0.70125	-0.00187500000000001	0.000624999999999987
29	0.7	0.699625	0.7025	-0.00287500000000001	0.000374999999999903
30	0.71	0.705625	0.70375	0.00187500000000002	0.00437499999999991
31	0.71	0.706875	0.704583333333333	0.00229166666666662	0.00312500000000016
32	0.71	0.708541666666667	0.705	0.00354166666666666	0.00145833333333334
33	0.71	0.712541666666667	0.705833333333333	0.00670833333333338	-0.00254166666666678
34	0.7	0.700875	0.706666666666667	-0.00579166666666669	-0.000875000000000181
35	0.7	0.700041666666667	0.70625	-0.00620833333333333	-4.16666666667176e-05
36	0.71	0.702625	0.705416666666667	-0.00279166666666671	0.00737500000000002
37	0.71	0.703041666666667	0.704583333333333	-0.00154166666666667	0.0069583333333334
38	0.71	0.709458333333333	0.70375	0.00570833333333336	0.000541666666666774
39	0.71	0.704291666666667	0.703333333333333	0.000958333333333348	0.00570833333333332
40	0.7	0.701458333333333	0.703333333333333	-0.00187500000000001	-0.00145833333333345
41	0.69	0.700458333333333	0.703333333333333	-0.00287500000000001	-0.0104583333333335
42	0.7	0.704375	0.7025	0.00187500000000002	-0.00437500000000013
43	0.7	0.703541666666667	0.70125	0.00229166666666662	-0.00354166666666667
44	0.7	0.704375	0.700833333333333	0.00354166666666666	-0.00437500000000002
45	0.71	0.707541666666667	0.700833333333333	0.00670833333333338	0.00245833333333323
46	0.7	0.695458333333333	0.70125	-0.00579166666666669	0.00454166666666656
47	0.7	0.696291666666667	0.7025	-0.00620833333333333	0.00370833333333331
48	0.69	0.700958333333333	0.70375	-0.00279166666666671	-0.0109583333333334
49	0.7	0.703041666666667	0.704583333333333	-0.00154166666666667	-0.00304166666666672
50	0.71	0.711125	0.705416666666667	0.00570833333333336	-0.00112500000000004
51	0.71	0.706791666666667	0.705833333333333	0.000958333333333348	0.00320833333333337
52	0.71	0.703541666666667	0.705416666666667	-0.00187500000000001	0.00645833333333334
53	0.71	0.702125	0.705	-0.00287500000000001	0.00787499999999997
54	0.71	0.707291666666667	0.705416666666667	0.00187500000000002	0.00270833333333331
55	0.71	0.708125	0.705833333333333	0.00229166666666662	0.00187500000000007
56	0.71	0.709791666666667	0.70625	0.00354166666666666	0.000208333333333366
57	0.71	0.712958333333333	0.70625	0.00670833333333338	-0.0029583333333334
58	0.69	0.699208333333333	0.705	-0.00579166666666669	-0.00920833333333337
59	0.7	0.697541666666667	0.70375	-0.00620833333333333	0.00245833333333334
60	0.7	0.700541666666667	0.703333333333333	-0.00279166666666671	-0.000541666666666663
61	0.7	0.702208333333333	0.70375	-0.00154166666666667	-0.00220833333333337
62	0.72	0.710291666666667	0.704583333333333	0.00570833333333336	0.00970833333333332
63	0.7	0.706791666666667	0.705833333333333	0.000958333333333348	-0.00679166666666675
64	0.69	0.706041666666667	0.707916666666667	-0.00187500000000001	-0.0160416666666667
65	0.7	0.707958333333333	0.710833333333333	-0.00287500000000001	-0.00795833333333329
66	0.71	0.716458333333333	0.714583333333333	0.00187500000000002	-0.00645833333333334
67	0.72	NA	NA	0.00229166666666662	NA
68	0.72	NA	NA	0.00354166666666666	NA
69	0.73	NA	NA	0.00670833333333338	NA
70	0.72	NA	NA	-0.00579166666666669	NA
71	0.74	NA	NA	-0.00620833333333333	NA
72	0.75	NA	NA	-0.00279166666666671	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 0.67 & NA & NA & -0.00154166666666667 & NA \tabularnewline
2 & 0.66 & NA & NA & 0.00570833333333336 & NA \tabularnewline
3 & 0.66 & NA & NA & 0.000958333333333348 & NA \tabularnewline
4 & 0.67 & NA & NA & -0.00187500000000001 & NA \tabularnewline
5 & 0.67 & NA & NA & -0.00287500000000001 & NA \tabularnewline
6 & 0.67 & NA & NA & 0.00187500000000002 & NA \tabularnewline
7 & 0.67 & 0.672291666666667 & 0.67 & 0.00229166666666662 & -0.00229166666666669 \tabularnewline
8 & 0.68 & 0.673958333333333 & 0.670416666666667 & 0.00354166666666666 & 0.00604166666666672 \tabularnewline
9 & 0.68 & 0.678791666666667 & 0.672083333333333 & 0.00670833333333338 & 0.00120833333333348 \tabularnewline
10 & 0.67 & 0.668375 & 0.674166666666667 & -0.00579166666666669 & 0.0016250000000001 \tabularnewline
11 & 0.67 & 0.669625 & 0.675833333333333 & -0.00620833333333333 & 0.000375000000000125 \tabularnewline
12 & 0.67 & 0.674708333333333 & 0.6775 & -0.00279166666666671 & -0.0047083333333332 \tabularnewline
13 & 0.67 & 0.677625 & 0.679166666666667 & -0.00154166666666667 & -0.00762499999999999 \tabularnewline
14 & 0.67 & 0.686125 & 0.680416666666667 & 0.00570833333333336 & -0.0161249999999998 \tabularnewline
15 & 0.69 & 0.682625 & 0.681666666666667 & 0.000958333333333348 & 0.00737500000000002 \tabularnewline
16 & 0.69 & 0.681458333333333 & 0.683333333333333 & -0.00187500000000001 & 0.00854166666666667 \tabularnewline
17 & 0.69 & 0.681708333333333 & 0.684583333333333 & -0.00287500000000001 & 0.0082916666666667 \tabularnewline
18 & 0.69 & 0.688125 & 0.68625 & 0.00187500000000002 & 0.00187500000000007 \tabularnewline
19 & 0.69 & 0.691041666666667 & 0.68875 & 0.00229166666666662 & -0.00104166666666661 \tabularnewline
20 & 0.69 & 0.695208333333333 & 0.691666666666667 & 0.00354166666666666 & -0.00520833333333337 \tabularnewline
21 & 0.7 & 0.700041666666667 & 0.693333333333333 & 0.00670833333333338 & -4.16666666667176e-05 \tabularnewline
22 & 0.69 & 0.687958333333333 & 0.69375 & -0.00579166666666669 & 0.00204166666666672 \tabularnewline
23 & 0.68 & 0.688375 & 0.694583333333333 & -0.00620833333333333 & -0.0083749999999998 \tabularnewline
24 & 0.7 & 0.693041666666666 & 0.695833333333333 & -0.00279166666666671 & 0.00695833333333351 \tabularnewline
25 & 0.7 & 0.695958333333333 & 0.6975 & -0.00154166666666667 & 0.00404166666666672 \tabularnewline
26 & 0.71 & 0.704875 & 0.699166666666667 & 0.00570833333333336 & 0.00512500000000005 \tabularnewline
27 & 0.69 & 0.701375 & 0.700416666666667 & 0.000958333333333348 & -0.0113750000000001 \tabularnewline
28 & 0.7 & 0.699375 & 0.70125 & -0.00187500000000001 & 0.000624999999999987 \tabularnewline
29 & 0.7 & 0.699625 & 0.7025 & -0.00287500000000001 & 0.000374999999999903 \tabularnewline
30 & 0.71 & 0.705625 & 0.70375 & 0.00187500000000002 & 0.00437499999999991 \tabularnewline
31 & 0.71 & 0.706875 & 0.704583333333333 & 0.00229166666666662 & 0.00312500000000016 \tabularnewline
32 & 0.71 & 0.708541666666667 & 0.705 & 0.00354166666666666 & 0.00145833333333334 \tabularnewline
33 & 0.71 & 0.712541666666667 & 0.705833333333333 & 0.00670833333333338 & -0.00254166666666678 \tabularnewline
34 & 0.7 & 0.700875 & 0.706666666666667 & -0.00579166666666669 & -0.000875000000000181 \tabularnewline
35 & 0.7 & 0.700041666666667 & 0.70625 & -0.00620833333333333 & -4.16666666667176e-05 \tabularnewline
36 & 0.71 & 0.702625 & 0.705416666666667 & -0.00279166666666671 & 0.00737500000000002 \tabularnewline
37 & 0.71 & 0.703041666666667 & 0.704583333333333 & -0.00154166666666667 & 0.0069583333333334 \tabularnewline
38 & 0.71 & 0.709458333333333 & 0.70375 & 0.00570833333333336 & 0.000541666666666774 \tabularnewline
39 & 0.71 & 0.704291666666667 & 0.703333333333333 & 0.000958333333333348 & 0.00570833333333332 \tabularnewline
40 & 0.7 & 0.701458333333333 & 0.703333333333333 & -0.00187500000000001 & -0.00145833333333345 \tabularnewline
41 & 0.69 & 0.700458333333333 & 0.703333333333333 & -0.00287500000000001 & -0.0104583333333335 \tabularnewline
42 & 0.7 & 0.704375 & 0.7025 & 0.00187500000000002 & -0.00437500000000013 \tabularnewline
43 & 0.7 & 0.703541666666667 & 0.70125 & 0.00229166666666662 & -0.00354166666666667 \tabularnewline
44 & 0.7 & 0.704375 & 0.700833333333333 & 0.00354166666666666 & -0.00437500000000002 \tabularnewline
45 & 0.71 & 0.707541666666667 & 0.700833333333333 & 0.00670833333333338 & 0.00245833333333323 \tabularnewline
46 & 0.7 & 0.695458333333333 & 0.70125 & -0.00579166666666669 & 0.00454166666666656 \tabularnewline
47 & 0.7 & 0.696291666666667 & 0.7025 & -0.00620833333333333 & 0.00370833333333331 \tabularnewline
48 & 0.69 & 0.700958333333333 & 0.70375 & -0.00279166666666671 & -0.0109583333333334 \tabularnewline
49 & 0.7 & 0.703041666666667 & 0.704583333333333 & -0.00154166666666667 & -0.00304166666666672 \tabularnewline
50 & 0.71 & 0.711125 & 0.705416666666667 & 0.00570833333333336 & -0.00112500000000004 \tabularnewline
51 & 0.71 & 0.706791666666667 & 0.705833333333333 & 0.000958333333333348 & 0.00320833333333337 \tabularnewline
52 & 0.71 & 0.703541666666667 & 0.705416666666667 & -0.00187500000000001 & 0.00645833333333334 \tabularnewline
53 & 0.71 & 0.702125 & 0.705 & -0.00287500000000001 & 0.00787499999999997 \tabularnewline
54 & 0.71 & 0.707291666666667 & 0.705416666666667 & 0.00187500000000002 & 0.00270833333333331 \tabularnewline
55 & 0.71 & 0.708125 & 0.705833333333333 & 0.00229166666666662 & 0.00187500000000007 \tabularnewline
56 & 0.71 & 0.709791666666667 & 0.70625 & 0.00354166666666666 & 0.000208333333333366 \tabularnewline
57 & 0.71 & 0.712958333333333 & 0.70625 & 0.00670833333333338 & -0.0029583333333334 \tabularnewline
58 & 0.69 & 0.699208333333333 & 0.705 & -0.00579166666666669 & -0.00920833333333337 \tabularnewline
59 & 0.7 & 0.697541666666667 & 0.70375 & -0.00620833333333333 & 0.00245833333333334 \tabularnewline
60 & 0.7 & 0.700541666666667 & 0.703333333333333 & -0.00279166666666671 & -0.000541666666666663 \tabularnewline
61 & 0.7 & 0.702208333333333 & 0.70375 & -0.00154166666666667 & -0.00220833333333337 \tabularnewline
62 & 0.72 & 0.710291666666667 & 0.704583333333333 & 0.00570833333333336 & 0.00970833333333332 \tabularnewline
63 & 0.7 & 0.706791666666667 & 0.705833333333333 & 0.000958333333333348 & -0.00679166666666675 \tabularnewline
64 & 0.69 & 0.706041666666667 & 0.707916666666667 & -0.00187500000000001 & -0.0160416666666667 \tabularnewline
65 & 0.7 & 0.707958333333333 & 0.710833333333333 & -0.00287500000000001 & -0.00795833333333329 \tabularnewline
66 & 0.71 & 0.716458333333333 & 0.714583333333333 & 0.00187500000000002 & -0.00645833333333334 \tabularnewline
67 & 0.72 & NA & NA & 0.00229166666666662 & NA \tabularnewline
68 & 0.72 & NA & NA & 0.00354166666666666 & NA \tabularnewline
69 & 0.73 & NA & NA & 0.00670833333333338 & NA \tabularnewline
70 & 0.72 & NA & NA & -0.00579166666666669 & NA \tabularnewline
71 & 0.74 & NA & NA & -0.00620833333333333 & NA \tabularnewline
72 & 0.75 & NA & NA & -0.00279166666666671 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=209280&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]0.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00154166666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]0.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00570833333333336[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]0.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000958333333333348[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]0.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00187500000000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]0.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00287500000000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]0.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00187500000000002[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]0.67[/C][C]0.672291666666667[/C][C]0.67[/C][C]0.00229166666666662[/C][C]-0.00229166666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]0.68[/C][C]0.673958333333333[/C][C]0.670416666666667[/C][C]0.00354166666666666[/C][C]0.00604166666666672[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]0.68[/C][C]0.678791666666667[/C][C]0.672083333333333[/C][C]0.00670833333333338[/C][C]0.00120833333333348[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]0.67[/C][C]0.668375[/C][C]0.674166666666667[/C][C]-0.00579166666666669[/C][C]0.0016250000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]0.67[/C][C]0.669625[/C][C]0.675833333333333[/C][C]-0.00620833333333333[/C][C]0.000375000000000125[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]0.67[/C][C]0.674708333333333[/C][C]0.6775[/C][C]-0.00279166666666671[/C][C]-0.0047083333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]0.67[/C][C]0.677625[/C][C]0.679166666666667[/C][C]-0.00154166666666667[/C][C]-0.00762499999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]0.67[/C][C]0.686125[/C][C]0.680416666666667[/C][C]0.00570833333333336[/C][C]-0.0161249999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]0.69[/C][C]0.682625[/C][C]0.681666666666667[/C][C]0.000958333333333348[/C][C]0.00737500000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]0.69[/C][C]0.681458333333333[/C][C]0.683333333333333[/C][C]-0.00187500000000001[/C][C]0.00854166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]0.69[/C][C]0.681708333333333[/C][C]0.684583333333333[/C][C]-0.00287500000000001[/C][C]0.0082916666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]0.69[/C][C]0.688125[/C][C]0.68625[/C][C]0.00187500000000002[/C][C]0.00187500000000007[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]0.69[/C][C]0.691041666666667[/C][C]0.68875[/C][C]0.00229166666666662[/C][C]-0.00104166666666661[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]0.69[/C][C]0.695208333333333[/C][C]0.691666666666667[/C][C]0.00354166666666666[/C][C]-0.00520833333333337[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]0.7[/C][C]0.700041666666667[/C][C]0.693333333333333[/C][C]0.00670833333333338[/C][C]-4.16666666667176e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]0.69[/C][C]0.687958333333333[/C][C]0.69375[/C][C]-0.00579166666666669[/C][C]0.00204166666666672[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]0.68[/C][C]0.688375[/C][C]0.694583333333333[/C][C]-0.00620833333333333[/C][C]-0.0083749999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]0.7[/C][C]0.693041666666666[/C][C]0.695833333333333[/C][C]-0.00279166666666671[/C][C]0.00695833333333351[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]0.7[/C][C]0.695958333333333[/C][C]0.6975[/C][C]-0.00154166666666667[/C][C]0.00404166666666672[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]0.71[/C][C]0.704875[/C][C]0.699166666666667[/C][C]0.00570833333333336[/C][C]0.00512500000000005[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]0.69[/C][C]0.701375[/C][C]0.700416666666667[/C][C]0.000958333333333348[/C][C]-0.0113750000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]0.7[/C][C]0.699375[/C][C]0.70125[/C][C]-0.00187500000000001[/C][C]0.000624999999999987[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]0.7[/C][C]0.699625[/C][C]0.7025[/C][C]-0.00287500000000001[/C][C]0.000374999999999903[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]0.71[/C][C]0.705625[/C][C]0.70375[/C][C]0.00187500000000002[/C][C]0.00437499999999991[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]0.71[/C][C]0.706875[/C][C]0.704583333333333[/C][C]0.00229166666666662[/C][C]0.00312500000000016[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]0.71[/C][C]0.708541666666667[/C][C]0.705[/C][C]0.00354166666666666[/C][C]0.00145833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]0.71[/C][C]0.712541666666667[/C][C]0.705833333333333[/C][C]0.00670833333333338[/C][C]-0.00254166666666678[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]0.7[/C][C]0.700875[/C][C]0.706666666666667[/C][C]-0.00579166666666669[/C][C]-0.000875000000000181[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]0.7[/C][C]0.700041666666667[/C][C]0.70625[/C][C]-0.00620833333333333[/C][C]-4.16666666667176e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]0.71[/C][C]0.702625[/C][C]0.705416666666667[/C][C]-0.00279166666666671[/C][C]0.00737500000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]0.71[/C][C]0.703041666666667[/C][C]0.704583333333333[/C][C]-0.00154166666666667[/C][C]0.0069583333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]0.71[/C][C]0.709458333333333[/C][C]0.70375[/C][C]0.00570833333333336[/C][C]0.000541666666666774[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]0.71[/C][C]0.704291666666667[/C][C]0.703333333333333[/C][C]0.000958333333333348[/C][C]0.00570833333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]0.7[/C][C]0.701458333333333[/C][C]0.703333333333333[/C][C]-0.00187500000000001[/C][C]-0.00145833333333345[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]0.69[/C][C]0.700458333333333[/C][C]0.703333333333333[/C][C]-0.00287500000000001[/C][C]-0.0104583333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]0.7[/C][C]0.704375[/C][C]0.7025[/C][C]0.00187500000000002[/C][C]-0.00437500000000013[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]0.7[/C][C]0.703541666666667[/C][C]0.70125[/C][C]0.00229166666666662[/C][C]-0.00354166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]0.7[/C][C]0.704375[/C][C]0.700833333333333[/C][C]0.00354166666666666[/C][C]-0.00437500000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]0.71[/C][C]0.707541666666667[/C][C]0.700833333333333[/C][C]0.00670833333333338[/C][C]0.00245833333333323[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]0.7[/C][C]0.695458333333333[/C][C]0.70125[/C][C]-0.00579166666666669[/C][C]0.00454166666666656[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]0.7[/C][C]0.696291666666667[/C][C]0.7025[/C][C]-0.00620833333333333[/C][C]0.00370833333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]0.69[/C][C]0.700958333333333[/C][C]0.70375[/C][C]-0.00279166666666671[/C][C]-0.0109583333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]0.7[/C][C]0.703041666666667[/C][C]0.704583333333333[/C][C]-0.00154166666666667[/C][C]-0.00304166666666672[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]0.71[/C][C]0.711125[/C][C]0.705416666666667[/C][C]0.00570833333333336[/C][C]-0.00112500000000004[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]0.71[/C][C]0.706791666666667[/C][C]0.705833333333333[/C][C]0.000958333333333348[/C][C]0.00320833333333337[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]0.71[/C][C]0.703541666666667[/C][C]0.705416666666667[/C][C]-0.00187500000000001[/C][C]0.00645833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]0.71[/C][C]0.702125[/C][C]0.705[/C][C]-0.00287500000000001[/C][C]0.00787499999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]0.71[/C][C]0.707291666666667[/C][C]0.705416666666667[/C][C]0.00187500000000002[/C][C]0.00270833333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]0.71[/C][C]0.708125[/C][C]0.705833333333333[/C][C]0.00229166666666662[/C][C]0.00187500000000007[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]0.71[/C][C]0.709791666666667[/C][C]0.70625[/C][C]0.00354166666666666[/C][C]0.000208333333333366[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]0.71[/C][C]0.712958333333333[/C][C]0.70625[/C][C]0.00670833333333338[/C][C]-0.0029583333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]0.69[/C][C]0.699208333333333[/C][C]0.705[/C][C]-0.00579166666666669[/C][C]-0.00920833333333337[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]0.7[/C][C]0.697541666666667[/C][C]0.70375[/C][C]-0.00620833333333333[/C][C]0.00245833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]0.7[/C][C]0.700541666666667[/C][C]0.703333333333333[/C][C]-0.00279166666666671[/C][C]-0.000541666666666663[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]0.7[/C][C]0.702208333333333[/C][C]0.70375[/C][C]-0.00154166666666667[/C][C]-0.00220833333333337[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]0.72[/C][C]0.710291666666667[/C][C]0.704583333333333[/C][C]0.00570833333333336[/C][C]0.00970833333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]0.7[/C][C]0.706791666666667[/C][C]0.705833333333333[/C][C]0.000958333333333348[/C][C]-0.00679166666666675[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]0.69[/C][C]0.706041666666667[/C][C]0.707916666666667[/C][C]-0.00187500000000001[/C][C]-0.0160416666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]0.7[/C][C]0.707958333333333[/C][C]0.710833333333333[/C][C]-0.00287500000000001[/C][C]-0.00795833333333329[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]0.71[/C][C]0.716458333333333[/C][C]0.714583333333333[/C][C]0.00187500000000002[/C][C]-0.00645833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]0.72[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00229166666666662[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]0.72[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00354166666666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]0.73[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00670833333333338[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]0.72[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00579166666666669[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]0.74[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00620833333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]0.75[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00279166666666671[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=209280&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=209280&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	0.67	NA	NA	-0.00154166666666667	NA
2	0.66	NA	NA	0.00570833333333336	NA
3	0.66	NA	NA	0.000958333333333348	NA
4	0.67	NA	NA	-0.00187500000000001	NA
5	0.67	NA	NA	-0.00287500000000001	NA
6	0.67	NA	NA	0.00187500000000002	NA
7	0.67	0.672291666666667	0.67	0.00229166666666662	-0.00229166666666669
8	0.68	0.673958333333333	0.670416666666667	0.00354166666666666	0.00604166666666672
9	0.68	0.678791666666667	0.672083333333333	0.00670833333333338	0.00120833333333348
10	0.67	0.668375	0.674166666666667	-0.00579166666666669	0.0016250000000001
11	0.67	0.669625	0.675833333333333	-0.00620833333333333	0.000375000000000125
12	0.67	0.674708333333333	0.6775	-0.00279166666666671	-0.0047083333333332
13	0.67	0.677625	0.679166666666667	-0.00154166666666667	-0.00762499999999999
14	0.67	0.686125	0.680416666666667	0.00570833333333336	-0.0161249999999998
15	0.69	0.682625	0.681666666666667	0.000958333333333348	0.00737500000000002
16	0.69	0.681458333333333	0.683333333333333	-0.00187500000000001	0.00854166666666667
17	0.69	0.681708333333333	0.684583333333333	-0.00287500000000001	0.0082916666666667
18	0.69	0.688125	0.68625	0.00187500000000002	0.00187500000000007
19	0.69	0.691041666666667	0.68875	0.00229166666666662	-0.00104166666666661
20	0.69	0.695208333333333	0.691666666666667	0.00354166666666666	-0.00520833333333337
21	0.7	0.700041666666667	0.693333333333333	0.00670833333333338	-4.16666666667176e-05
22	0.69	0.687958333333333	0.69375	-0.00579166666666669	0.00204166666666672
23	0.68	0.688375	0.694583333333333	-0.00620833333333333	-0.0083749999999998
24	0.7	0.693041666666666	0.695833333333333	-0.00279166666666671	0.00695833333333351
25	0.7	0.695958333333333	0.6975	-0.00154166666666667	0.00404166666666672
26	0.71	0.704875	0.699166666666667	0.00570833333333336	0.00512500000000005
27	0.69	0.701375	0.700416666666667	0.000958333333333348	-0.0113750000000001
28	0.7	0.699375	0.70125	-0.00187500000000001	0.000624999999999987
29	0.7	0.699625	0.7025	-0.00287500000000001	0.000374999999999903
30	0.71	0.705625	0.70375	0.00187500000000002	0.00437499999999991
31	0.71	0.706875	0.704583333333333	0.00229166666666662	0.00312500000000016
32	0.71	0.708541666666667	0.705	0.00354166666666666	0.00145833333333334
33	0.71	0.712541666666667	0.705833333333333	0.00670833333333338	-0.00254166666666678
34	0.7	0.700875	0.706666666666667	-0.00579166666666669	-0.000875000000000181
35	0.7	0.700041666666667	0.70625	-0.00620833333333333	-4.16666666667176e-05
36	0.71	0.702625	0.705416666666667	-0.00279166666666671	0.00737500000000002
37	0.71	0.703041666666667	0.704583333333333	-0.00154166666666667	0.0069583333333334
38	0.71	0.709458333333333	0.70375	0.00570833333333336	0.000541666666666774
39	0.71	0.704291666666667	0.703333333333333	0.000958333333333348	0.00570833333333332
40	0.7	0.701458333333333	0.703333333333333	-0.00187500000000001	-0.00145833333333345
41	0.69	0.700458333333333	0.703333333333333	-0.00287500000000001	-0.0104583333333335
42	0.7	0.704375	0.7025	0.00187500000000002	-0.00437500000000013
43	0.7	0.703541666666667	0.70125	0.00229166666666662	-0.00354166666666667
44	0.7	0.704375	0.700833333333333	0.00354166666666666	-0.00437500000000002
45	0.71	0.707541666666667	0.700833333333333	0.00670833333333338	0.00245833333333323
46	0.7	0.695458333333333	0.70125	-0.00579166666666669	0.00454166666666656
47	0.7	0.696291666666667	0.7025	-0.00620833333333333	0.00370833333333331
48	0.69	0.700958333333333	0.70375	-0.00279166666666671	-0.0109583333333334
49	0.7	0.703041666666667	0.704583333333333	-0.00154166666666667	-0.00304166666666672
50	0.71	0.711125	0.705416666666667	0.00570833333333336	-0.00112500000000004
51	0.71	0.706791666666667	0.705833333333333	0.000958333333333348	0.00320833333333337
52	0.71	0.703541666666667	0.705416666666667	-0.00187500000000001	0.00645833333333334
53	0.71	0.702125	0.705	-0.00287500000000001	0.00787499999999997
54	0.71	0.707291666666667	0.705416666666667	0.00187500000000002	0.00270833333333331
55	0.71	0.708125	0.705833333333333	0.00229166666666662	0.00187500000000007
56	0.71	0.709791666666667	0.70625	0.00354166666666666	0.000208333333333366
57	0.71	0.712958333333333	0.70625	0.00670833333333338	-0.0029583333333334
58	0.69	0.699208333333333	0.705	-0.00579166666666669	-0.00920833333333337
59	0.7	0.697541666666667	0.70375	-0.00620833333333333	0.00245833333333334
60	0.7	0.700541666666667	0.703333333333333	-0.00279166666666671	-0.000541666666666663
61	0.7	0.702208333333333	0.70375	-0.00154166666666667	-0.00220833333333337
62	0.72	0.710291666666667	0.704583333333333	0.00570833333333336	0.00970833333333332
63	0.7	0.706791666666667	0.705833333333333	0.000958333333333348	-0.00679166666666675
64	0.69	0.706041666666667	0.707916666666667	-0.00187500000000001	-0.0160416666666667
65	0.7	0.707958333333333	0.710833333333333	-0.00287500000000001	-0.00795833333333329
66	0.71	0.716458333333333	0.714583333333333	0.00187500000000002	-0.00645833333333334
67	0.72	NA	NA	0.00229166666666662	NA
68	0.72	NA	NA	0.00354166666666666	NA
69	0.73	NA	NA	0.00670833333333338	NA
70	0.72	NA	NA	-0.00579166666666669	NA
71	0.74	NA	NA	-0.00620833333333333	NA
72	0.75	NA	NA	-0.00279166666666671	NA

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 2

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 3

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 4

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = 200 ; par2 = 5 ; par3 = 0 ;

Parameters (R input):

par1 = additive ; par2 = 12 ;

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

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

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code