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, 19 May 2008 14:25:57 -0600

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/May/19/t121122879986ydsecdanmqvg1.htm/, Retrieved Tue, 10 Feb 2026 19:51:38 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12931, Retrieved Tue, 10 Feb 2026 19:51:38 +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

406

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

-       [Classical Decomposition] [Classical decompo...] [2008-05-19 20:25:57] [44bc6fed5801652fb7229cb9a1e49cd5] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

3,42
3,42
3,43
3,47
3,51
3,52
3,52
3,52
3,52
3,52
3,52
3,52
3,52
3,52
3,58
3,6
3,61
3,61
3,61
3,63
3,68
3,69
3,69
3,69
3,69
3,69
3,69
3,69
3,69
3,78
3,79
3,79
3,8
3,8
3,8
3,8
3,81
3,95
3,99
4
4,06
4,16
4,19
4,2
4,2
4,2
4,2
4,2
4,23
4,38
4,43
4,44
4,44
4,44
4,44
4,44
4,45
4,45
4,45
4,45
4,45
4,45
4,45
4,45
4,46
4,46
4,46
4,48
4,58
4,67
4,68
4,68

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	'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

\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 & 'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12931&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12931&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12931&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	'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	3.42	NA	NA	-0.0538715277777776	NA
2	3.42	NA	NA	-0.000538194444444399	NA
3	3.43	NA	NA	0.0176909722222225	NA
4	3.47	NA	NA	0.00831597222222232	NA
5	3.51	NA	NA	0.00644097222222236	NA
6	3.52	NA	NA	0.0345659722222221	NA
7	3.52	3.52019097222222	3.495	0.0251909722222223	-0.000190972222222641
8	3.52	3.51664930555556	3.50333333333333	0.013315972222222	0.00335069444444436
9	3.52	3.52581597222222	3.51375	0.0120659722222222	-0.00581597222222285
10	3.52	3.52206597222222	3.52541666666667	-0.00335069444444439	-0.00206597222222316
11	3.52	3.51394097222222	3.535	-0.0210590277777779	0.006059027777777
12	3.52	3.50414930555556	3.54291666666667	-0.0387673611111114	0.0158506944444441
13	3.52	3.49654513888889	3.55041666666667	-0.0538715277777776	0.0234548611111105
14	3.52	3.55821180555556	3.55875	-0.000538194444444399	-0.038211805555556
15	3.58	3.58769097222222	3.57	0.0176909722222225	-0.00769097222222248
16	3.6	3.59206597222222	3.58375	0.00831597222222232	0.00793402777777752
17	3.61	3.60435763888889	3.59791666666667	0.00644097222222236	0.00564236111111116
18	3.61	3.64664930555556	3.61208333333333	0.0345659722222221	-0.0366493055555552
19	3.61	3.65144097222222	3.62625	0.0251909722222223	-0.041440972222222
20	3.63	3.65373263888889	3.64041666666667	0.013315972222222	-0.0237326388888883
21	3.68	3.66414930555556	3.65208333333333	0.0120659722222222	0.0158506944444445
22	3.69	3.65706597222222	3.66041666666667	-0.00335069444444439	0.0329340277777774
23	3.69	3.64644097222222	3.6675	-0.0210590277777779	0.0435590277777775
24	3.69	3.63914930555556	3.67791666666667	-0.0387673611111114	0.0508506944444438
25	3.69	3.63862847222222	3.6925	-0.0538715277777776	0.0513715277777766
26	3.69	3.70612847222222	3.70666666666667	-0.000538194444444399	-0.0161284722222232
27	3.69	3.73602430555556	3.71833333333333	0.0176909722222225	-0.0460243055555565
28	3.69	3.73623263888889	3.72791666666667	0.00831597222222232	-0.0462326388888896
29	3.69	3.74352430555556	3.73708333333333	0.00644097222222236	-0.0535243055555563
30	3.78	3.78081597222222	3.74625	0.0345659722222221	-0.00081597222222296
31	3.79	3.78102430555556	3.75583333333333	0.0251909722222223	0.00897569444444413
32	3.79	3.78498263888889	3.77166666666667	0.013315972222222	0.00501736111111128
33	3.8	3.80706597222222	3.795	0.0120659722222222	-0.0070659722222226
34	3.8	3.81706597222222	3.82041666666667	-0.00335069444444439	-0.0170659722222224
35	3.8	3.82769097222222	3.84875	-0.0210590277777779	-0.0276909722222221
36	3.8	3.84123263888889	3.88	-0.0387673611111114	-0.0412326388888880
37	3.81	3.85862847222222	3.9125	-0.0538715277777776	-0.0486284722222212
38	3.95	3.94571180555555	3.94625	-0.000538194444444399	0.00428819444444573
39	3.99	3.99769097222222	3.98	0.0176909722222225	-0.0076909722222207
40	4	4.02164930555556	4.01333333333333	0.00831597222222232	-0.0216493055555551
41	4.06	4.05310763888889	4.04666666666667	0.00644097222222236	0.00689236111111136
42	4.16	4.11456597222222	4.08	0.0345659722222221	0.0454340277777776
43	4.19	4.13935763888889	4.11416666666667	0.0251909722222223	0.0506423611111115
44	4.2	4.16289930555556	4.14958333333333	0.013315972222222	0.0371006944444439
45	4.2	4.19789930555556	4.18583333333333	0.0120659722222222	0.00210069444444461
46	4.2	4.21914930555556	4.2225	-0.00335069444444439	-0.0191493055555556
47	4.2	4.23560763888889	4.25666666666667	-0.0210590277777779	-0.0356076388888891
48	4.2	4.24539930555556	4.28416666666667	-0.0387673611111114	-0.0453993055555557
49	4.23	4.25237847222222	4.30625	-0.0538715277777776	-0.022378472222222
50	4.38	4.32612847222222	4.32666666666667	-0.000538194444444399	0.053871527777777
51	4.43	4.36477430555556	4.34708333333333	0.0176909722222225	0.065225694444444
52	4.44	4.37623263888889	4.36791666666667	0.00831597222222232	0.0637673611111111
53	4.44	4.39519097222222	4.38875	0.00644097222222236	0.0448090277777782
54	4.44	4.44414930555556	4.40958333333333	0.0345659722222221	-0.00414930555555593
55	4.44	4.45435763888889	4.42916666666667	0.0251909722222223	-0.0143576388888889
56	4.44	4.45456597222222	4.44125	0.013315972222222	-0.0145659722222229
57	4.45	4.45706597222222	4.445	0.0120659722222222	-0.0070659722222226
58	4.45	4.44289930555556	4.44625	-0.00335069444444439	0.0071006944444445
59	4.45	4.42644097222222	4.4475	-0.0210590277777779	0.0235590277777771
60	4.45	4.41039930555556	4.44916666666667	-0.0387673611111114	0.0396006944444443
61	4.45	4.39696180555556	4.45083333333333	-0.0538715277777776	0.0530381944444436
62	4.45	4.45279513888889	4.45333333333333	-0.000538194444444399	-0.00279513888888960
63	4.45	4.47810763888889	4.46041666666667	0.0176909722222225	-0.0281076388888906
64	4.45	4.48331597222222	4.475	0.00831597222222232	-0.0333159722222236
65	4.46	4.50019097222222	4.49375	0.00644097222222236	-0.0401909722222236
66	4.46	4.54748263888889	4.51291666666667	0.0345659722222221	-0.0874826388888899
67	4.46	NA	NA	0.0251909722222223	NA
68	4.48	NA	NA	0.013315972222222	NA
69	4.58	NA	NA	0.0120659722222222	NA
70	4.67	NA	NA	-0.00335069444444439	NA
71	4.68	NA	NA	-0.0210590277777779	NA
72	4.68	NA	NA	-0.0387673611111114	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 3.42 & NA & NA & -0.0538715277777776 & NA \tabularnewline
2 & 3.42 & NA & NA & -0.000538194444444399 & NA \tabularnewline
3 & 3.43 & NA & NA & 0.0176909722222225 & NA \tabularnewline
4 & 3.47 & NA & NA & 0.00831597222222232 & NA \tabularnewline
5 & 3.51 & NA & NA & 0.00644097222222236 & NA \tabularnewline
6 & 3.52 & NA & NA & 0.0345659722222221 & NA \tabularnewline
7 & 3.52 & 3.52019097222222 & 3.495 & 0.0251909722222223 & -0.000190972222222641 \tabularnewline
8 & 3.52 & 3.51664930555556 & 3.50333333333333 & 0.013315972222222 & 0.00335069444444436 \tabularnewline
9 & 3.52 & 3.52581597222222 & 3.51375 & 0.0120659722222222 & -0.00581597222222285 \tabularnewline
10 & 3.52 & 3.52206597222222 & 3.52541666666667 & -0.00335069444444439 & -0.00206597222222316 \tabularnewline
11 & 3.52 & 3.51394097222222 & 3.535 & -0.0210590277777779 & 0.006059027777777 \tabularnewline
12 & 3.52 & 3.50414930555556 & 3.54291666666667 & -0.0387673611111114 & 0.0158506944444441 \tabularnewline
13 & 3.52 & 3.49654513888889 & 3.55041666666667 & -0.0538715277777776 & 0.0234548611111105 \tabularnewline
14 & 3.52 & 3.55821180555556 & 3.55875 & -0.000538194444444399 & -0.038211805555556 \tabularnewline
15 & 3.58 & 3.58769097222222 & 3.57 & 0.0176909722222225 & -0.00769097222222248 \tabularnewline
16 & 3.6 & 3.59206597222222 & 3.58375 & 0.00831597222222232 & 0.00793402777777752 \tabularnewline
17 & 3.61 & 3.60435763888889 & 3.59791666666667 & 0.00644097222222236 & 0.00564236111111116 \tabularnewline
18 & 3.61 & 3.64664930555556 & 3.61208333333333 & 0.0345659722222221 & -0.0366493055555552 \tabularnewline
19 & 3.61 & 3.65144097222222 & 3.62625 & 0.0251909722222223 & -0.041440972222222 \tabularnewline
20 & 3.63 & 3.65373263888889 & 3.64041666666667 & 0.013315972222222 & -0.0237326388888883 \tabularnewline
21 & 3.68 & 3.66414930555556 & 3.65208333333333 & 0.0120659722222222 & 0.0158506944444445 \tabularnewline
22 & 3.69 & 3.65706597222222 & 3.66041666666667 & -0.00335069444444439 & 0.0329340277777774 \tabularnewline
23 & 3.69 & 3.64644097222222 & 3.6675 & -0.0210590277777779 & 0.0435590277777775 \tabularnewline
24 & 3.69 & 3.63914930555556 & 3.67791666666667 & -0.0387673611111114 & 0.0508506944444438 \tabularnewline
25 & 3.69 & 3.63862847222222 & 3.6925 & -0.0538715277777776 & 0.0513715277777766 \tabularnewline
26 & 3.69 & 3.70612847222222 & 3.70666666666667 & -0.000538194444444399 & -0.0161284722222232 \tabularnewline
27 & 3.69 & 3.73602430555556 & 3.71833333333333 & 0.0176909722222225 & -0.0460243055555565 \tabularnewline
28 & 3.69 & 3.73623263888889 & 3.72791666666667 & 0.00831597222222232 & -0.0462326388888896 \tabularnewline
29 & 3.69 & 3.74352430555556 & 3.73708333333333 & 0.00644097222222236 & -0.0535243055555563 \tabularnewline
30 & 3.78 & 3.78081597222222 & 3.74625 & 0.0345659722222221 & -0.00081597222222296 \tabularnewline
31 & 3.79 & 3.78102430555556 & 3.75583333333333 & 0.0251909722222223 & 0.00897569444444413 \tabularnewline
32 & 3.79 & 3.78498263888889 & 3.77166666666667 & 0.013315972222222 & 0.00501736111111128 \tabularnewline
33 & 3.8 & 3.80706597222222 & 3.795 & 0.0120659722222222 & -0.0070659722222226 \tabularnewline
34 & 3.8 & 3.81706597222222 & 3.82041666666667 & -0.00335069444444439 & -0.0170659722222224 \tabularnewline
35 & 3.8 & 3.82769097222222 & 3.84875 & -0.0210590277777779 & -0.0276909722222221 \tabularnewline
36 & 3.8 & 3.84123263888889 & 3.88 & -0.0387673611111114 & -0.0412326388888880 \tabularnewline
37 & 3.81 & 3.85862847222222 & 3.9125 & -0.0538715277777776 & -0.0486284722222212 \tabularnewline
38 & 3.95 & 3.94571180555555 & 3.94625 & -0.000538194444444399 & 0.00428819444444573 \tabularnewline
39 & 3.99 & 3.99769097222222 & 3.98 & 0.0176909722222225 & -0.0076909722222207 \tabularnewline
40 & 4 & 4.02164930555556 & 4.01333333333333 & 0.00831597222222232 & -0.0216493055555551 \tabularnewline
41 & 4.06 & 4.05310763888889 & 4.04666666666667 & 0.00644097222222236 & 0.00689236111111136 \tabularnewline
42 & 4.16 & 4.11456597222222 & 4.08 & 0.0345659722222221 & 0.0454340277777776 \tabularnewline
43 & 4.19 & 4.13935763888889 & 4.11416666666667 & 0.0251909722222223 & 0.0506423611111115 \tabularnewline
44 & 4.2 & 4.16289930555556 & 4.14958333333333 & 0.013315972222222 & 0.0371006944444439 \tabularnewline
45 & 4.2 & 4.19789930555556 & 4.18583333333333 & 0.0120659722222222 & 0.00210069444444461 \tabularnewline
46 & 4.2 & 4.21914930555556 & 4.2225 & -0.00335069444444439 & -0.0191493055555556 \tabularnewline
47 & 4.2 & 4.23560763888889 & 4.25666666666667 & -0.0210590277777779 & -0.0356076388888891 \tabularnewline
48 & 4.2 & 4.24539930555556 & 4.28416666666667 & -0.0387673611111114 & -0.0453993055555557 \tabularnewline
49 & 4.23 & 4.25237847222222 & 4.30625 & -0.0538715277777776 & -0.022378472222222 \tabularnewline
50 & 4.38 & 4.32612847222222 & 4.32666666666667 & -0.000538194444444399 & 0.053871527777777 \tabularnewline
51 & 4.43 & 4.36477430555556 & 4.34708333333333 & 0.0176909722222225 & 0.065225694444444 \tabularnewline
52 & 4.44 & 4.37623263888889 & 4.36791666666667 & 0.00831597222222232 & 0.0637673611111111 \tabularnewline
53 & 4.44 & 4.39519097222222 & 4.38875 & 0.00644097222222236 & 0.0448090277777782 \tabularnewline
54 & 4.44 & 4.44414930555556 & 4.40958333333333 & 0.0345659722222221 & -0.00414930555555593 \tabularnewline
55 & 4.44 & 4.45435763888889 & 4.42916666666667 & 0.0251909722222223 & -0.0143576388888889 \tabularnewline
56 & 4.44 & 4.45456597222222 & 4.44125 & 0.013315972222222 & -0.0145659722222229 \tabularnewline
57 & 4.45 & 4.45706597222222 & 4.445 & 0.0120659722222222 & -0.0070659722222226 \tabularnewline
58 & 4.45 & 4.44289930555556 & 4.44625 & -0.00335069444444439 & 0.0071006944444445 \tabularnewline
59 & 4.45 & 4.42644097222222 & 4.4475 & -0.0210590277777779 & 0.0235590277777771 \tabularnewline
60 & 4.45 & 4.41039930555556 & 4.44916666666667 & -0.0387673611111114 & 0.0396006944444443 \tabularnewline
61 & 4.45 & 4.39696180555556 & 4.45083333333333 & -0.0538715277777776 & 0.0530381944444436 \tabularnewline
62 & 4.45 & 4.45279513888889 & 4.45333333333333 & -0.000538194444444399 & -0.00279513888888960 \tabularnewline
63 & 4.45 & 4.47810763888889 & 4.46041666666667 & 0.0176909722222225 & -0.0281076388888906 \tabularnewline
64 & 4.45 & 4.48331597222222 & 4.475 & 0.00831597222222232 & -0.0333159722222236 \tabularnewline
65 & 4.46 & 4.50019097222222 & 4.49375 & 0.00644097222222236 & -0.0401909722222236 \tabularnewline
66 & 4.46 & 4.54748263888889 & 4.51291666666667 & 0.0345659722222221 & -0.0874826388888899 \tabularnewline
67 & 4.46 & NA & NA & 0.0251909722222223 & NA \tabularnewline
68 & 4.48 & NA & NA & 0.013315972222222 & NA \tabularnewline
69 & 4.58 & NA & NA & 0.0120659722222222 & NA \tabularnewline
70 & 4.67 & NA & NA & -0.00335069444444439 & NA \tabularnewline
71 & 4.68 & NA & NA & -0.0210590277777779 & NA \tabularnewline
72 & 4.68 & NA & NA & -0.0387673611111114 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12931&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]3.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0538715277777776[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]3.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000538194444444399[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]3.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0176909722222225[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]3.47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00831597222222232[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]3.51[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00644097222222236[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]3.52[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0345659722222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]3.52[/C][C]3.52019097222222[/C][C]3.495[/C][C]0.0251909722222223[/C][C]-0.000190972222222641[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]3.52[/C][C]3.51664930555556[/C][C]3.50333333333333[/C][C]0.013315972222222[/C][C]0.00335069444444436[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]3.52[/C][C]3.52581597222222[/C][C]3.51375[/C][C]0.0120659722222222[/C][C]-0.00581597222222285[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]3.52[/C][C]3.52206597222222[/C][C]3.52541666666667[/C][C]-0.00335069444444439[/C][C]-0.00206597222222316[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]3.52[/C][C]3.51394097222222[/C][C]3.535[/C][C]-0.0210590277777779[/C][C]0.006059027777777[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]3.52[/C][C]3.50414930555556[/C][C]3.54291666666667[/C][C]-0.0387673611111114[/C][C]0.0158506944444441[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]3.52[/C][C]3.49654513888889[/C][C]3.55041666666667[/C][C]-0.0538715277777776[/C][C]0.0234548611111105[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]3.52[/C][C]3.55821180555556[/C][C]3.55875[/C][C]-0.000538194444444399[/C][C]-0.038211805555556[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]3.58[/C][C]3.58769097222222[/C][C]3.57[/C][C]0.0176909722222225[/C][C]-0.00769097222222248[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]3.6[/C][C]3.59206597222222[/C][C]3.58375[/C][C]0.00831597222222232[/C][C]0.00793402777777752[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]3.61[/C][C]3.60435763888889[/C][C]3.59791666666667[/C][C]0.00644097222222236[/C][C]0.00564236111111116[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]3.61[/C][C]3.64664930555556[/C][C]3.61208333333333[/C][C]0.0345659722222221[/C][C]-0.0366493055555552[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]3.61[/C][C]3.65144097222222[/C][C]3.62625[/C][C]0.0251909722222223[/C][C]-0.041440972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]3.63[/C][C]3.65373263888889[/C][C]3.64041666666667[/C][C]0.013315972222222[/C][C]-0.0237326388888883[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]3.68[/C][C]3.66414930555556[/C][C]3.65208333333333[/C][C]0.0120659722222222[/C][C]0.0158506944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]3.69[/C][C]3.65706597222222[/C][C]3.66041666666667[/C][C]-0.00335069444444439[/C][C]0.0329340277777774[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]3.69[/C][C]3.64644097222222[/C][C]3.6675[/C][C]-0.0210590277777779[/C][C]0.0435590277777775[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]3.69[/C][C]3.63914930555556[/C][C]3.67791666666667[/C][C]-0.0387673611111114[/C][C]0.0508506944444438[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]3.69[/C][C]3.63862847222222[/C][C]3.6925[/C][C]-0.0538715277777776[/C][C]0.0513715277777766[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]3.69[/C][C]3.70612847222222[/C][C]3.70666666666667[/C][C]-0.000538194444444399[/C][C]-0.0161284722222232[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]3.69[/C][C]3.73602430555556[/C][C]3.71833333333333[/C][C]0.0176909722222225[/C][C]-0.0460243055555565[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]3.69[/C][C]3.73623263888889[/C][C]3.72791666666667[/C][C]0.00831597222222232[/C][C]-0.0462326388888896[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]3.69[/C][C]3.74352430555556[/C][C]3.73708333333333[/C][C]0.00644097222222236[/C][C]-0.0535243055555563[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]3.78[/C][C]3.78081597222222[/C][C]3.74625[/C][C]0.0345659722222221[/C][C]-0.00081597222222296[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]3.79[/C][C]3.78102430555556[/C][C]3.75583333333333[/C][C]0.0251909722222223[/C][C]0.00897569444444413[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]3.79[/C][C]3.78498263888889[/C][C]3.77166666666667[/C][C]0.013315972222222[/C][C]0.00501736111111128[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]3.8[/C][C]3.80706597222222[/C][C]3.795[/C][C]0.0120659722222222[/C][C]-0.0070659722222226[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]3.8[/C][C]3.81706597222222[/C][C]3.82041666666667[/C][C]-0.00335069444444439[/C][C]-0.0170659722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]3.8[/C][C]3.82769097222222[/C][C]3.84875[/C][C]-0.0210590277777779[/C][C]-0.0276909722222221[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]3.8[/C][C]3.84123263888889[/C][C]3.88[/C][C]-0.0387673611111114[/C][C]-0.0412326388888880[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]3.81[/C][C]3.85862847222222[/C][C]3.9125[/C][C]-0.0538715277777776[/C][C]-0.0486284722222212[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]3.95[/C][C]3.94571180555555[/C][C]3.94625[/C][C]-0.000538194444444399[/C][C]0.00428819444444573[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]3.99[/C][C]3.99769097222222[/C][C]3.98[/C][C]0.0176909722222225[/C][C]-0.0076909722222207[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]4[/C][C]4.02164930555556[/C][C]4.01333333333333[/C][C]0.00831597222222232[/C][C]-0.0216493055555551[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]4.06[/C][C]4.05310763888889[/C][C]4.04666666666667[/C][C]0.00644097222222236[/C][C]0.00689236111111136[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]4.16[/C][C]4.11456597222222[/C][C]4.08[/C][C]0.0345659722222221[/C][C]0.0454340277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]4.19[/C][C]4.13935763888889[/C][C]4.11416666666667[/C][C]0.0251909722222223[/C][C]0.0506423611111115[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]4.2[/C][C]4.16289930555556[/C][C]4.14958333333333[/C][C]0.013315972222222[/C][C]0.0371006944444439[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]4.2[/C][C]4.19789930555556[/C][C]4.18583333333333[/C][C]0.0120659722222222[/C][C]0.00210069444444461[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]4.2[/C][C]4.21914930555556[/C][C]4.2225[/C][C]-0.00335069444444439[/C][C]-0.0191493055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]4.2[/C][C]4.23560763888889[/C][C]4.25666666666667[/C][C]-0.0210590277777779[/C][C]-0.0356076388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]4.2[/C][C]4.24539930555556[/C][C]4.28416666666667[/C][C]-0.0387673611111114[/C][C]-0.0453993055555557[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]4.23[/C][C]4.25237847222222[/C][C]4.30625[/C][C]-0.0538715277777776[/C][C]-0.022378472222222[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]4.38[/C][C]4.32612847222222[/C][C]4.32666666666667[/C][C]-0.000538194444444399[/C][C]0.053871527777777[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]4.43[/C][C]4.36477430555556[/C][C]4.34708333333333[/C][C]0.0176909722222225[/C][C]0.065225694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]4.44[/C][C]4.37623263888889[/C][C]4.36791666666667[/C][C]0.00831597222222232[/C][C]0.0637673611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]4.44[/C][C]4.39519097222222[/C][C]4.38875[/C][C]0.00644097222222236[/C][C]0.0448090277777782[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]4.44[/C][C]4.44414930555556[/C][C]4.40958333333333[/C][C]0.0345659722222221[/C][C]-0.00414930555555593[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]4.44[/C][C]4.45435763888889[/C][C]4.42916666666667[/C][C]0.0251909722222223[/C][C]-0.0143576388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]4.44[/C][C]4.45456597222222[/C][C]4.44125[/C][C]0.013315972222222[/C][C]-0.0145659722222229[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]4.45[/C][C]4.45706597222222[/C][C]4.445[/C][C]0.0120659722222222[/C][C]-0.0070659722222226[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]4.45[/C][C]4.44289930555556[/C][C]4.44625[/C][C]-0.00335069444444439[/C][C]0.0071006944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]4.45[/C][C]4.42644097222222[/C][C]4.4475[/C][C]-0.0210590277777779[/C][C]0.0235590277777771[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]4.45[/C][C]4.41039930555556[/C][C]4.44916666666667[/C][C]-0.0387673611111114[/C][C]0.0396006944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]4.45[/C][C]4.39696180555556[/C][C]4.45083333333333[/C][C]-0.0538715277777776[/C][C]0.0530381944444436[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]4.45[/C][C]4.45279513888889[/C][C]4.45333333333333[/C][C]-0.000538194444444399[/C][C]-0.00279513888888960[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]4.45[/C][C]4.47810763888889[/C][C]4.46041666666667[/C][C]0.0176909722222225[/C][C]-0.0281076388888906[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]4.45[/C][C]4.48331597222222[/C][C]4.475[/C][C]0.00831597222222232[/C][C]-0.0333159722222236[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]4.46[/C][C]4.50019097222222[/C][C]4.49375[/C][C]0.00644097222222236[/C][C]-0.0401909722222236[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]4.46[/C][C]4.54748263888889[/C][C]4.51291666666667[/C][C]0.0345659722222221[/C][C]-0.0874826388888899[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]4.46[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0251909722222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]4.48[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.013315972222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]4.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0120659722222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]4.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00335069444444439[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]4.68[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0210590277777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]4.68[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0387673611111114[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12931&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12931&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	3.42	NA	NA	-0.0538715277777776	NA
2	3.42	NA	NA	-0.000538194444444399	NA
3	3.43	NA	NA	0.0176909722222225	NA
4	3.47	NA	NA	0.00831597222222232	NA
5	3.51	NA	NA	0.00644097222222236	NA
6	3.52	NA	NA	0.0345659722222221	NA
7	3.52	3.52019097222222	3.495	0.0251909722222223	-0.000190972222222641
8	3.52	3.51664930555556	3.50333333333333	0.013315972222222	0.00335069444444436
9	3.52	3.52581597222222	3.51375	0.0120659722222222	-0.00581597222222285
10	3.52	3.52206597222222	3.52541666666667	-0.00335069444444439	-0.00206597222222316
11	3.52	3.51394097222222	3.535	-0.0210590277777779	0.006059027777777
12	3.52	3.50414930555556	3.54291666666667	-0.0387673611111114	0.0158506944444441
13	3.52	3.49654513888889	3.55041666666667	-0.0538715277777776	0.0234548611111105
14	3.52	3.55821180555556	3.55875	-0.000538194444444399	-0.038211805555556
15	3.58	3.58769097222222	3.57	0.0176909722222225	-0.00769097222222248
16	3.6	3.59206597222222	3.58375	0.00831597222222232	0.00793402777777752
17	3.61	3.60435763888889	3.59791666666667	0.00644097222222236	0.00564236111111116
18	3.61	3.64664930555556	3.61208333333333	0.0345659722222221	-0.0366493055555552
19	3.61	3.65144097222222	3.62625	0.0251909722222223	-0.041440972222222
20	3.63	3.65373263888889	3.64041666666667	0.013315972222222	-0.0237326388888883
21	3.68	3.66414930555556	3.65208333333333	0.0120659722222222	0.0158506944444445
22	3.69	3.65706597222222	3.66041666666667	-0.00335069444444439	0.0329340277777774
23	3.69	3.64644097222222	3.6675	-0.0210590277777779	0.0435590277777775
24	3.69	3.63914930555556	3.67791666666667	-0.0387673611111114	0.0508506944444438
25	3.69	3.63862847222222	3.6925	-0.0538715277777776	0.0513715277777766
26	3.69	3.70612847222222	3.70666666666667	-0.000538194444444399	-0.0161284722222232
27	3.69	3.73602430555556	3.71833333333333	0.0176909722222225	-0.0460243055555565
28	3.69	3.73623263888889	3.72791666666667	0.00831597222222232	-0.0462326388888896
29	3.69	3.74352430555556	3.73708333333333	0.00644097222222236	-0.0535243055555563
30	3.78	3.78081597222222	3.74625	0.0345659722222221	-0.00081597222222296
31	3.79	3.78102430555556	3.75583333333333	0.0251909722222223	0.00897569444444413
32	3.79	3.78498263888889	3.77166666666667	0.013315972222222	0.00501736111111128
33	3.8	3.80706597222222	3.795	0.0120659722222222	-0.0070659722222226
34	3.8	3.81706597222222	3.82041666666667	-0.00335069444444439	-0.0170659722222224
35	3.8	3.82769097222222	3.84875	-0.0210590277777779	-0.0276909722222221
36	3.8	3.84123263888889	3.88	-0.0387673611111114	-0.0412326388888880
37	3.81	3.85862847222222	3.9125	-0.0538715277777776	-0.0486284722222212
38	3.95	3.94571180555555	3.94625	-0.000538194444444399	0.00428819444444573
39	3.99	3.99769097222222	3.98	0.0176909722222225	-0.0076909722222207
40	4	4.02164930555556	4.01333333333333	0.00831597222222232	-0.0216493055555551
41	4.06	4.05310763888889	4.04666666666667	0.00644097222222236	0.00689236111111136
42	4.16	4.11456597222222	4.08	0.0345659722222221	0.0454340277777776
43	4.19	4.13935763888889	4.11416666666667	0.0251909722222223	0.0506423611111115
44	4.2	4.16289930555556	4.14958333333333	0.013315972222222	0.0371006944444439
45	4.2	4.19789930555556	4.18583333333333	0.0120659722222222	0.00210069444444461
46	4.2	4.21914930555556	4.2225	-0.00335069444444439	-0.0191493055555556
47	4.2	4.23560763888889	4.25666666666667	-0.0210590277777779	-0.0356076388888891
48	4.2	4.24539930555556	4.28416666666667	-0.0387673611111114	-0.0453993055555557
49	4.23	4.25237847222222	4.30625	-0.0538715277777776	-0.022378472222222
50	4.38	4.32612847222222	4.32666666666667	-0.000538194444444399	0.053871527777777
51	4.43	4.36477430555556	4.34708333333333	0.0176909722222225	0.065225694444444
52	4.44	4.37623263888889	4.36791666666667	0.00831597222222232	0.0637673611111111
53	4.44	4.39519097222222	4.38875	0.00644097222222236	0.0448090277777782
54	4.44	4.44414930555556	4.40958333333333	0.0345659722222221	-0.00414930555555593
55	4.44	4.45435763888889	4.42916666666667	0.0251909722222223	-0.0143576388888889
56	4.44	4.45456597222222	4.44125	0.013315972222222	-0.0145659722222229
57	4.45	4.45706597222222	4.445	0.0120659722222222	-0.0070659722222226
58	4.45	4.44289930555556	4.44625	-0.00335069444444439	0.0071006944444445
59	4.45	4.42644097222222	4.4475	-0.0210590277777779	0.0235590277777771
60	4.45	4.41039930555556	4.44916666666667	-0.0387673611111114	0.0396006944444443
61	4.45	4.39696180555556	4.45083333333333	-0.0538715277777776	0.0530381944444436
62	4.45	4.45279513888889	4.45333333333333	-0.000538194444444399	-0.00279513888888960
63	4.45	4.47810763888889	4.46041666666667	0.0176909722222225	-0.0281076388888906
64	4.45	4.48331597222222	4.475	0.00831597222222232	-0.0333159722222236
65	4.46	4.50019097222222	4.49375	0.00644097222222236	-0.0401909722222236
66	4.46	4.54748263888889	4.51291666666667	0.0345659722222221	-0.0874826388888899
67	4.46	NA	NA	0.0251909722222223	NA
68	4.48	NA	NA	0.013315972222222	NA
69	4.58	NA	NA	0.0120659722222222	NA
70	4.67	NA	NA	-0.00335069444444439	NA
71	4.68	NA	NA	-0.0210590277777779	NA
72	4.68	NA	NA	-0.0387673611111114	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