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

Wed, 28 May 2008 05:57:52 -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/28/t121197592508kx37ybtp9yvov.htm/, Retrieved Sat, 16 May 2026 10:43:03 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13424, Retrieved Sat, 16 May 2026 10:43:03 +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

479

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

-       [Classical Decomposition] [decompositie room...] [2008-05-28 11:57:52] [2601e7ca60b500bc938791a6f424379d] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13424&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]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13424&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13424&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	3 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	2.69	NA	NA	-0.0225347222222223	NA
2	2.72	NA	NA	-0.0253472222222223	NA
3	2.68	NA	NA	-0.0229513888888891	NA
4	2.72	NA	NA	-0.00326388888888887	NA
5	2.7	NA	NA	0.0311111111111110	NA
6	2.72	NA	NA	0.033611111111111	NA
7	2.72	2.72048611111111	2.69416666666667	0.0263194444444444	-0.000486111111110521
8	2.71	2.70746527777778	2.69125	0.0162152777777777	0.00253472222222273
9	2.68	2.68621527777778	2.68791666666667	-0.00170138888888885	-0.00621527777777775
10	2.65	2.68381944444444	2.68416666666667	-0.000347222222221971	-0.0338194444444446
11	2.66	2.67069444444444	2.68416666666667	-0.0134722222222219	-0.0106944444444439
12	2.69	2.67194444444444	2.68958333333333	-0.0176388888888888	0.0180555555555557
13	2.67	2.67288194444444	2.69541666666667	-0.0225347222222223	-0.00288194444444434
14	2.67	2.67590277777778	2.70125	-0.0253472222222223	-0.00590277777777715
15	2.65	2.68663194444444	2.70958333333333	-0.0229513888888891	-0.0366319444444443
16	2.66	2.71840277777778	2.72166666666667	-0.00326388888888887	-0.0584027777777774
17	2.76	2.76486111111111	2.73375	0.0311111111111110	-0.00486111111111143
18	2.79	2.77694444444444	2.74333333333333	0.033611111111111	0.0130555555555554
19	2.79	2.77881944444444	2.7525	0.0263194444444444	0.0111805555555557
20	2.78	2.77913194444444	2.76291666666667	0.0162152777777777	0.000868055555555802
21	2.81	2.77288194444444	2.77458333333333	-0.00170138888888885	0.0371180555555557
22	2.81	2.78631944444444	2.78666666666667	-0.000347222222221971	0.0236805555555559
23	2.79	2.77944444444444	2.79291666666667	-0.0134722222222219	0.0105555555555563
24	2.79	2.77527777777778	2.79291666666667	-0.0176388888888888	0.0147222222222227
25	2.79	2.76829861111111	2.79083333333333	-0.0225347222222223	0.0217013888888893
26	2.8	2.76215277777778	2.7875	-0.0253472222222223	0.0378472222222221
27	2.8	2.75996527777778	2.78291666666667	-0.0229513888888891	0.0400347222222219
28	2.8	2.77298611111111	2.77625	-0.00326388888888887	0.0270138888888884
29	2.77	2.80027777777778	2.76916666666667	0.0311111111111110	-0.0302777777777776
30	2.78	2.79611111111111	2.7625	0.033611111111111	-0.0161111111111114
31	2.75	2.78173611111111	2.75541666666667	0.0263194444444444	-0.0317361111111114
32	2.74	2.76329861111111	2.74708333333333	0.0162152777777777	-0.0232986111111111
33	2.74	2.73663194444444	2.73833333333333	-0.00170138888888885	0.00336805555555575
34	2.72	2.73006944444444	2.73041666666667	-0.000347222222221971	-0.0100694444444440
35	2.71	2.71277777777778	2.72625	-0.0134722222222219	-0.00277777777777732
36	2.71	2.70736111111111	2.725	-0.0176388888888888	0.00263888888888886
37	2.7	2.70163194444444	2.72416666666667	-0.0225347222222223	-0.00163194444444459
38	2.69	2.69881944444444	2.72416666666667	-0.0253472222222223	-0.00881944444444471
39	2.7	2.69996527777778	2.72291666666667	-0.0229513888888891	3.47222222227828e-05
40	2.71	2.71881944444444	2.72208333333333	-0.00326388888888887	-0.00881944444444427
41	2.76	2.75444444444444	2.72333333333333	0.0311111111111110	0.00555555555555554
42	2.76	2.75861111111111	2.725	0.033611111111111	0.00138888888888911
43	2.75	2.75298611111111	2.72666666666667	0.0263194444444444	-0.00298611111111091
44	2.74	2.74496527777778	2.72875	0.0162152777777777	-0.00496527777777755
45	2.71	2.73038194444444	2.73208333333333	-0.00170138888888885	-0.0203819444444449
46	2.73	2.73840277777778	2.73875	-0.000347222222221971	-0.00840277777777798
47	2.73	2.73361111111111	2.74708333333333	-0.0134722222222219	-0.00361111111111123
48	2.73	2.73611111111111	2.75375	-0.0176388888888888	-0.00611111111111118
49	2.72	2.73829861111111	2.76083333333333	-0.0225347222222223	-0.0182986111111112
50	2.72	2.74423611111111	2.76958333333333	-0.0253472222222223	-0.0242361111111107
51	2.75	2.75454861111111	2.7775	-0.0229513888888891	-0.00454861111111127
52	2.82	2.78090277777778	2.78416666666667	-0.00326388888888887	0.0390972222222219
53	2.85	2.82152777777778	2.79041666666667	0.0311111111111110	0.0284722222222222
54	2.83	2.82944444444444	2.79583333333333	0.033611111111111	0.000555555555556086
55	2.85	2.82756944444444	2.80125	0.0263194444444444	0.0224305555555562
56	2.85	2.82371527777778	2.8075	0.0162152777777777	0.0262847222222229
57	2.79	2.81121527777778	2.81291666666667	-0.00170138888888885	-0.0212152777777774
58	2.81	2.81631944444444	2.81666666666667	-0.000347222222221971	-0.00631944444444432
59	2.8	2.80527777777778	2.81875	-0.0134722222222219	-0.00527777777777771
60	2.79	2.80236111111111	2.82	-0.0176388888888888	-0.0123611111111104
61	2.79	2.79663194444444	2.81916666666667	-0.0225347222222223	-0.00663194444444404
62	2.8	2.78965277777778	2.815	-0.0253472222222223	0.0103472222222223
63	2.8	2.78913194444444	2.81208333333333	-0.0229513888888891	0.0108680555555556
64	2.86	2.80673611111111	2.81	-0.00326388888888887	0.0532638888888886
65	2.86	2.83861111111111	2.8075	0.0311111111111110	0.0213888888888891
66	2.85	2.84277777777778	2.80916666666667	0.033611111111111	0.0072222222222229
67	2.81	2.83923611111111	2.81291666666667	0.0263194444444444	-0.029236111111111
68	2.79	NA	NA	0.0162152777777777	NA
69	2.78	NA	NA	-0.00170138888888885	NA
70	2.77	NA	NA	-0.000347222222221971	NA
71	2.78	NA	NA	-0.0134722222222219	NA
72	2.85	NA	NA	-0.0176388888888888	NA
73	2.82	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.69 & NA & NA & -0.0225347222222223 & NA \tabularnewline
2 & 2.72 & NA & NA & -0.0253472222222223 & NA \tabularnewline
3 & 2.68 & NA & NA & -0.0229513888888891 & NA \tabularnewline
4 & 2.72 & NA & NA & -0.00326388888888887 & NA \tabularnewline
5 & 2.7 & NA & NA & 0.0311111111111110 & NA \tabularnewline
6 & 2.72 & NA & NA & 0.033611111111111 & NA \tabularnewline
7 & 2.72 & 2.72048611111111 & 2.69416666666667 & 0.0263194444444444 & -0.000486111111110521 \tabularnewline
8 & 2.71 & 2.70746527777778 & 2.69125 & 0.0162152777777777 & 0.00253472222222273 \tabularnewline
9 & 2.68 & 2.68621527777778 & 2.68791666666667 & -0.00170138888888885 & -0.00621527777777775 \tabularnewline
10 & 2.65 & 2.68381944444444 & 2.68416666666667 & -0.000347222222221971 & -0.0338194444444446 \tabularnewline
11 & 2.66 & 2.67069444444444 & 2.68416666666667 & -0.0134722222222219 & -0.0106944444444439 \tabularnewline
12 & 2.69 & 2.67194444444444 & 2.68958333333333 & -0.0176388888888888 & 0.0180555555555557 \tabularnewline
13 & 2.67 & 2.67288194444444 & 2.69541666666667 & -0.0225347222222223 & -0.00288194444444434 \tabularnewline
14 & 2.67 & 2.67590277777778 & 2.70125 & -0.0253472222222223 & -0.00590277777777715 \tabularnewline
15 & 2.65 & 2.68663194444444 & 2.70958333333333 & -0.0229513888888891 & -0.0366319444444443 \tabularnewline
16 & 2.66 & 2.71840277777778 & 2.72166666666667 & -0.00326388888888887 & -0.0584027777777774 \tabularnewline
17 & 2.76 & 2.76486111111111 & 2.73375 & 0.0311111111111110 & -0.00486111111111143 \tabularnewline
18 & 2.79 & 2.77694444444444 & 2.74333333333333 & 0.033611111111111 & 0.0130555555555554 \tabularnewline
19 & 2.79 & 2.77881944444444 & 2.7525 & 0.0263194444444444 & 0.0111805555555557 \tabularnewline
20 & 2.78 & 2.77913194444444 & 2.76291666666667 & 0.0162152777777777 & 0.000868055555555802 \tabularnewline
21 & 2.81 & 2.77288194444444 & 2.77458333333333 & -0.00170138888888885 & 0.0371180555555557 \tabularnewline
22 & 2.81 & 2.78631944444444 & 2.78666666666667 & -0.000347222222221971 & 0.0236805555555559 \tabularnewline
23 & 2.79 & 2.77944444444444 & 2.79291666666667 & -0.0134722222222219 & 0.0105555555555563 \tabularnewline
24 & 2.79 & 2.77527777777778 & 2.79291666666667 & -0.0176388888888888 & 0.0147222222222227 \tabularnewline
25 & 2.79 & 2.76829861111111 & 2.79083333333333 & -0.0225347222222223 & 0.0217013888888893 \tabularnewline
26 & 2.8 & 2.76215277777778 & 2.7875 & -0.0253472222222223 & 0.0378472222222221 \tabularnewline
27 & 2.8 & 2.75996527777778 & 2.78291666666667 & -0.0229513888888891 & 0.0400347222222219 \tabularnewline
28 & 2.8 & 2.77298611111111 & 2.77625 & -0.00326388888888887 & 0.0270138888888884 \tabularnewline
29 & 2.77 & 2.80027777777778 & 2.76916666666667 & 0.0311111111111110 & -0.0302777777777776 \tabularnewline
30 & 2.78 & 2.79611111111111 & 2.7625 & 0.033611111111111 & -0.0161111111111114 \tabularnewline
31 & 2.75 & 2.78173611111111 & 2.75541666666667 & 0.0263194444444444 & -0.0317361111111114 \tabularnewline
32 & 2.74 & 2.76329861111111 & 2.74708333333333 & 0.0162152777777777 & -0.0232986111111111 \tabularnewline
33 & 2.74 & 2.73663194444444 & 2.73833333333333 & -0.00170138888888885 & 0.00336805555555575 \tabularnewline
34 & 2.72 & 2.73006944444444 & 2.73041666666667 & -0.000347222222221971 & -0.0100694444444440 \tabularnewline
35 & 2.71 & 2.71277777777778 & 2.72625 & -0.0134722222222219 & -0.00277777777777732 \tabularnewline
36 & 2.71 & 2.70736111111111 & 2.725 & -0.0176388888888888 & 0.00263888888888886 \tabularnewline
37 & 2.7 & 2.70163194444444 & 2.72416666666667 & -0.0225347222222223 & -0.00163194444444459 \tabularnewline
38 & 2.69 & 2.69881944444444 & 2.72416666666667 & -0.0253472222222223 & -0.00881944444444471 \tabularnewline
39 & 2.7 & 2.69996527777778 & 2.72291666666667 & -0.0229513888888891 & 3.47222222227828e-05 \tabularnewline
40 & 2.71 & 2.71881944444444 & 2.72208333333333 & -0.00326388888888887 & -0.00881944444444427 \tabularnewline
41 & 2.76 & 2.75444444444444 & 2.72333333333333 & 0.0311111111111110 & 0.00555555555555554 \tabularnewline
42 & 2.76 & 2.75861111111111 & 2.725 & 0.033611111111111 & 0.00138888888888911 \tabularnewline
43 & 2.75 & 2.75298611111111 & 2.72666666666667 & 0.0263194444444444 & -0.00298611111111091 \tabularnewline
44 & 2.74 & 2.74496527777778 & 2.72875 & 0.0162152777777777 & -0.00496527777777755 \tabularnewline
45 & 2.71 & 2.73038194444444 & 2.73208333333333 & -0.00170138888888885 & -0.0203819444444449 \tabularnewline
46 & 2.73 & 2.73840277777778 & 2.73875 & -0.000347222222221971 & -0.00840277777777798 \tabularnewline
47 & 2.73 & 2.73361111111111 & 2.74708333333333 & -0.0134722222222219 & -0.00361111111111123 \tabularnewline
48 & 2.73 & 2.73611111111111 & 2.75375 & -0.0176388888888888 & -0.00611111111111118 \tabularnewline
49 & 2.72 & 2.73829861111111 & 2.76083333333333 & -0.0225347222222223 & -0.0182986111111112 \tabularnewline
50 & 2.72 & 2.74423611111111 & 2.76958333333333 & -0.0253472222222223 & -0.0242361111111107 \tabularnewline
51 & 2.75 & 2.75454861111111 & 2.7775 & -0.0229513888888891 & -0.00454861111111127 \tabularnewline
52 & 2.82 & 2.78090277777778 & 2.78416666666667 & -0.00326388888888887 & 0.0390972222222219 \tabularnewline
53 & 2.85 & 2.82152777777778 & 2.79041666666667 & 0.0311111111111110 & 0.0284722222222222 \tabularnewline
54 & 2.83 & 2.82944444444444 & 2.79583333333333 & 0.033611111111111 & 0.000555555555556086 \tabularnewline
55 & 2.85 & 2.82756944444444 & 2.80125 & 0.0263194444444444 & 0.0224305555555562 \tabularnewline
56 & 2.85 & 2.82371527777778 & 2.8075 & 0.0162152777777777 & 0.0262847222222229 \tabularnewline
57 & 2.79 & 2.81121527777778 & 2.81291666666667 & -0.00170138888888885 & -0.0212152777777774 \tabularnewline
58 & 2.81 & 2.81631944444444 & 2.81666666666667 & -0.000347222222221971 & -0.00631944444444432 \tabularnewline
59 & 2.8 & 2.80527777777778 & 2.81875 & -0.0134722222222219 & -0.00527777777777771 \tabularnewline
60 & 2.79 & 2.80236111111111 & 2.82 & -0.0176388888888888 & -0.0123611111111104 \tabularnewline
61 & 2.79 & 2.79663194444444 & 2.81916666666667 & -0.0225347222222223 & -0.00663194444444404 \tabularnewline
62 & 2.8 & 2.78965277777778 & 2.815 & -0.0253472222222223 & 0.0103472222222223 \tabularnewline
63 & 2.8 & 2.78913194444444 & 2.81208333333333 & -0.0229513888888891 & 0.0108680555555556 \tabularnewline
64 & 2.86 & 2.80673611111111 & 2.81 & -0.00326388888888887 & 0.0532638888888886 \tabularnewline
65 & 2.86 & 2.83861111111111 & 2.8075 & 0.0311111111111110 & 0.0213888888888891 \tabularnewline
66 & 2.85 & 2.84277777777778 & 2.80916666666667 & 0.033611111111111 & 0.0072222222222229 \tabularnewline
67 & 2.81 & 2.83923611111111 & 2.81291666666667 & 0.0263194444444444 & -0.029236111111111 \tabularnewline
68 & 2.79 & NA & NA & 0.0162152777777777 & NA \tabularnewline
69 & 2.78 & NA & NA & -0.00170138888888885 & NA \tabularnewline
70 & 2.77 & NA & NA & -0.000347222222221971 & NA \tabularnewline
71 & 2.78 & NA & NA & -0.0134722222222219 & NA \tabularnewline
72 & 2.85 & NA & NA & -0.0176388888888888 & NA \tabularnewline
73 & 2.82 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13424&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]2.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0225347222222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.72[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0253472222222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.68[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0229513888888891[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.72[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00326388888888887[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0311111111111110[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2.72[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.033611111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2.72[/C][C]2.72048611111111[/C][C]2.69416666666667[/C][C]0.0263194444444444[/C][C]-0.000486111111110521[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]2.71[/C][C]2.70746527777778[/C][C]2.69125[/C][C]0.0162152777777777[/C][C]0.00253472222222273[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2.68[/C][C]2.68621527777778[/C][C]2.68791666666667[/C][C]-0.00170138888888885[/C][C]-0.00621527777777775[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]2.65[/C][C]2.68381944444444[/C][C]2.68416666666667[/C][C]-0.000347222222221971[/C][C]-0.0338194444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]2.66[/C][C]2.67069444444444[/C][C]2.68416666666667[/C][C]-0.0134722222222219[/C][C]-0.0106944444444439[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]2.69[/C][C]2.67194444444444[/C][C]2.68958333333333[/C][C]-0.0176388888888888[/C][C]0.0180555555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.67[/C][C]2.67288194444444[/C][C]2.69541666666667[/C][C]-0.0225347222222223[/C][C]-0.00288194444444434[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.67[/C][C]2.67590277777778[/C][C]2.70125[/C][C]-0.0253472222222223[/C][C]-0.00590277777777715[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2.65[/C][C]2.68663194444444[/C][C]2.70958333333333[/C][C]-0.0229513888888891[/C][C]-0.0366319444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2.66[/C][C]2.71840277777778[/C][C]2.72166666666667[/C][C]-0.00326388888888887[/C][C]-0.0584027777777774[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.76[/C][C]2.76486111111111[/C][C]2.73375[/C][C]0.0311111111111110[/C][C]-0.00486111111111143[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2.79[/C][C]2.77694444444444[/C][C]2.74333333333333[/C][C]0.033611111111111[/C][C]0.0130555555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.79[/C][C]2.77881944444444[/C][C]2.7525[/C][C]0.0263194444444444[/C][C]0.0111805555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]2.78[/C][C]2.77913194444444[/C][C]2.76291666666667[/C][C]0.0162152777777777[/C][C]0.000868055555555802[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]2.81[/C][C]2.77288194444444[/C][C]2.77458333333333[/C][C]-0.00170138888888885[/C][C]0.0371180555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.81[/C][C]2.78631944444444[/C][C]2.78666666666667[/C][C]-0.000347222222221971[/C][C]0.0236805555555559[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.79[/C][C]2.77944444444444[/C][C]2.79291666666667[/C][C]-0.0134722222222219[/C][C]0.0105555555555563[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.79[/C][C]2.77527777777778[/C][C]2.79291666666667[/C][C]-0.0176388888888888[/C][C]0.0147222222222227[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.79[/C][C]2.76829861111111[/C][C]2.79083333333333[/C][C]-0.0225347222222223[/C][C]0.0217013888888893[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.8[/C][C]2.76215277777778[/C][C]2.7875[/C][C]-0.0253472222222223[/C][C]0.0378472222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]2.8[/C][C]2.75996527777778[/C][C]2.78291666666667[/C][C]-0.0229513888888891[/C][C]0.0400347222222219[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.8[/C][C]2.77298611111111[/C][C]2.77625[/C][C]-0.00326388888888887[/C][C]0.0270138888888884[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2.77[/C][C]2.80027777777778[/C][C]2.76916666666667[/C][C]0.0311111111111110[/C][C]-0.0302777777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2.78[/C][C]2.79611111111111[/C][C]2.7625[/C][C]0.033611111111111[/C][C]-0.0161111111111114[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]2.75[/C][C]2.78173611111111[/C][C]2.75541666666667[/C][C]0.0263194444444444[/C][C]-0.0317361111111114[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]2.74[/C][C]2.76329861111111[/C][C]2.74708333333333[/C][C]0.0162152777777777[/C][C]-0.0232986111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]2.74[/C][C]2.73663194444444[/C][C]2.73833333333333[/C][C]-0.00170138888888885[/C][C]0.00336805555555575[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]2.72[/C][C]2.73006944444444[/C][C]2.73041666666667[/C][C]-0.000347222222221971[/C][C]-0.0100694444444440[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]2.71[/C][C]2.71277777777778[/C][C]2.72625[/C][C]-0.0134722222222219[/C][C]-0.00277777777777732[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]2.71[/C][C]2.70736111111111[/C][C]2.725[/C][C]-0.0176388888888888[/C][C]0.00263888888888886[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2.7[/C][C]2.70163194444444[/C][C]2.72416666666667[/C][C]-0.0225347222222223[/C][C]-0.00163194444444459[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2.69[/C][C]2.69881944444444[/C][C]2.72416666666667[/C][C]-0.0253472222222223[/C][C]-0.00881944444444471[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]2.7[/C][C]2.69996527777778[/C][C]2.72291666666667[/C][C]-0.0229513888888891[/C][C]3.47222222227828e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]2.71[/C][C]2.71881944444444[/C][C]2.72208333333333[/C][C]-0.00326388888888887[/C][C]-0.00881944444444427[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2.76[/C][C]2.75444444444444[/C][C]2.72333333333333[/C][C]0.0311111111111110[/C][C]0.00555555555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]2.76[/C][C]2.75861111111111[/C][C]2.725[/C][C]0.033611111111111[/C][C]0.00138888888888911[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]2.75[/C][C]2.75298611111111[/C][C]2.72666666666667[/C][C]0.0263194444444444[/C][C]-0.00298611111111091[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]2.74[/C][C]2.74496527777778[/C][C]2.72875[/C][C]0.0162152777777777[/C][C]-0.00496527777777755[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]2.71[/C][C]2.73038194444444[/C][C]2.73208333333333[/C][C]-0.00170138888888885[/C][C]-0.0203819444444449[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]2.73[/C][C]2.73840277777778[/C][C]2.73875[/C][C]-0.000347222222221971[/C][C]-0.00840277777777798[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]2.73[/C][C]2.73361111111111[/C][C]2.74708333333333[/C][C]-0.0134722222222219[/C][C]-0.00361111111111123[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]2.73[/C][C]2.73611111111111[/C][C]2.75375[/C][C]-0.0176388888888888[/C][C]-0.00611111111111118[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2.72[/C][C]2.73829861111111[/C][C]2.76083333333333[/C][C]-0.0225347222222223[/C][C]-0.0182986111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2.72[/C][C]2.74423611111111[/C][C]2.76958333333333[/C][C]-0.0253472222222223[/C][C]-0.0242361111111107[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]2.75[/C][C]2.75454861111111[/C][C]2.7775[/C][C]-0.0229513888888891[/C][C]-0.00454861111111127[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]2.82[/C][C]2.78090277777778[/C][C]2.78416666666667[/C][C]-0.00326388888888887[/C][C]0.0390972222222219[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2.85[/C][C]2.82152777777778[/C][C]2.79041666666667[/C][C]0.0311111111111110[/C][C]0.0284722222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]2.83[/C][C]2.82944444444444[/C][C]2.79583333333333[/C][C]0.033611111111111[/C][C]0.000555555555556086[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]2.85[/C][C]2.82756944444444[/C][C]2.80125[/C][C]0.0263194444444444[/C][C]0.0224305555555562[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]2.85[/C][C]2.82371527777778[/C][C]2.8075[/C][C]0.0162152777777777[/C][C]0.0262847222222229[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]2.79[/C][C]2.81121527777778[/C][C]2.81291666666667[/C][C]-0.00170138888888885[/C][C]-0.0212152777777774[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]2.81[/C][C]2.81631944444444[/C][C]2.81666666666667[/C][C]-0.000347222222221971[/C][C]-0.00631944444444432[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]2.8[/C][C]2.80527777777778[/C][C]2.81875[/C][C]-0.0134722222222219[/C][C]-0.00527777777777771[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]2.79[/C][C]2.80236111111111[/C][C]2.82[/C][C]-0.0176388888888888[/C][C]-0.0123611111111104[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]2.79[/C][C]2.79663194444444[/C][C]2.81916666666667[/C][C]-0.0225347222222223[/C][C]-0.00663194444444404[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]2.8[/C][C]2.78965277777778[/C][C]2.815[/C][C]-0.0253472222222223[/C][C]0.0103472222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]2.8[/C][C]2.78913194444444[/C][C]2.81208333333333[/C][C]-0.0229513888888891[/C][C]0.0108680555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]2.86[/C][C]2.80673611111111[/C][C]2.81[/C][C]-0.00326388888888887[/C][C]0.0532638888888886[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]2.86[/C][C]2.83861111111111[/C][C]2.8075[/C][C]0.0311111111111110[/C][C]0.0213888888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]2.85[/C][C]2.84277777777778[/C][C]2.80916666666667[/C][C]0.033611111111111[/C][C]0.0072222222222229[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]2.81[/C][C]2.83923611111111[/C][C]2.81291666666667[/C][C]0.0263194444444444[/C][C]-0.029236111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]2.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0162152777777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]2.78[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00170138888888885[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]2.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000347222222221971[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]2.78[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0134722222222219[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]2.85[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0176388888888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]2.82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13424&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13424&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	2.69	NA	NA	-0.0225347222222223	NA
2	2.72	NA	NA	-0.0253472222222223	NA
3	2.68	NA	NA	-0.0229513888888891	NA
4	2.72	NA	NA	-0.00326388888888887	NA
5	2.7	NA	NA	0.0311111111111110	NA
6	2.72	NA	NA	0.033611111111111	NA
7	2.72	2.72048611111111	2.69416666666667	0.0263194444444444	-0.000486111111110521
8	2.71	2.70746527777778	2.69125	0.0162152777777777	0.00253472222222273
9	2.68	2.68621527777778	2.68791666666667	-0.00170138888888885	-0.00621527777777775
10	2.65	2.68381944444444	2.68416666666667	-0.000347222222221971	-0.0338194444444446
11	2.66	2.67069444444444	2.68416666666667	-0.0134722222222219	-0.0106944444444439
12	2.69	2.67194444444444	2.68958333333333	-0.0176388888888888	0.0180555555555557
13	2.67	2.67288194444444	2.69541666666667	-0.0225347222222223	-0.00288194444444434
14	2.67	2.67590277777778	2.70125	-0.0253472222222223	-0.00590277777777715
15	2.65	2.68663194444444	2.70958333333333	-0.0229513888888891	-0.0366319444444443
16	2.66	2.71840277777778	2.72166666666667	-0.00326388888888887	-0.0584027777777774
17	2.76	2.76486111111111	2.73375	0.0311111111111110	-0.00486111111111143
18	2.79	2.77694444444444	2.74333333333333	0.033611111111111	0.0130555555555554
19	2.79	2.77881944444444	2.7525	0.0263194444444444	0.0111805555555557
20	2.78	2.77913194444444	2.76291666666667	0.0162152777777777	0.000868055555555802
21	2.81	2.77288194444444	2.77458333333333	-0.00170138888888885	0.0371180555555557
22	2.81	2.78631944444444	2.78666666666667	-0.000347222222221971	0.0236805555555559
23	2.79	2.77944444444444	2.79291666666667	-0.0134722222222219	0.0105555555555563
24	2.79	2.77527777777778	2.79291666666667	-0.0176388888888888	0.0147222222222227
25	2.79	2.76829861111111	2.79083333333333	-0.0225347222222223	0.0217013888888893
26	2.8	2.76215277777778	2.7875	-0.0253472222222223	0.0378472222222221
27	2.8	2.75996527777778	2.78291666666667	-0.0229513888888891	0.0400347222222219
28	2.8	2.77298611111111	2.77625	-0.00326388888888887	0.0270138888888884
29	2.77	2.80027777777778	2.76916666666667	0.0311111111111110	-0.0302777777777776
30	2.78	2.79611111111111	2.7625	0.033611111111111	-0.0161111111111114
31	2.75	2.78173611111111	2.75541666666667	0.0263194444444444	-0.0317361111111114
32	2.74	2.76329861111111	2.74708333333333	0.0162152777777777	-0.0232986111111111
33	2.74	2.73663194444444	2.73833333333333	-0.00170138888888885	0.00336805555555575
34	2.72	2.73006944444444	2.73041666666667	-0.000347222222221971	-0.0100694444444440
35	2.71	2.71277777777778	2.72625	-0.0134722222222219	-0.00277777777777732
36	2.71	2.70736111111111	2.725	-0.0176388888888888	0.00263888888888886
37	2.7	2.70163194444444	2.72416666666667	-0.0225347222222223	-0.00163194444444459
38	2.69	2.69881944444444	2.72416666666667	-0.0253472222222223	-0.00881944444444471
39	2.7	2.69996527777778	2.72291666666667	-0.0229513888888891	3.47222222227828e-05
40	2.71	2.71881944444444	2.72208333333333	-0.00326388888888887	-0.00881944444444427
41	2.76	2.75444444444444	2.72333333333333	0.0311111111111110	0.00555555555555554
42	2.76	2.75861111111111	2.725	0.033611111111111	0.00138888888888911
43	2.75	2.75298611111111	2.72666666666667	0.0263194444444444	-0.00298611111111091
44	2.74	2.74496527777778	2.72875	0.0162152777777777	-0.00496527777777755
45	2.71	2.73038194444444	2.73208333333333	-0.00170138888888885	-0.0203819444444449
46	2.73	2.73840277777778	2.73875	-0.000347222222221971	-0.00840277777777798
47	2.73	2.73361111111111	2.74708333333333	-0.0134722222222219	-0.00361111111111123
48	2.73	2.73611111111111	2.75375	-0.0176388888888888	-0.00611111111111118
49	2.72	2.73829861111111	2.76083333333333	-0.0225347222222223	-0.0182986111111112
50	2.72	2.74423611111111	2.76958333333333	-0.0253472222222223	-0.0242361111111107
51	2.75	2.75454861111111	2.7775	-0.0229513888888891	-0.00454861111111127
52	2.82	2.78090277777778	2.78416666666667	-0.00326388888888887	0.0390972222222219
53	2.85	2.82152777777778	2.79041666666667	0.0311111111111110	0.0284722222222222
54	2.83	2.82944444444444	2.79583333333333	0.033611111111111	0.000555555555556086
55	2.85	2.82756944444444	2.80125	0.0263194444444444	0.0224305555555562
56	2.85	2.82371527777778	2.8075	0.0162152777777777	0.0262847222222229
57	2.79	2.81121527777778	2.81291666666667	-0.00170138888888885	-0.0212152777777774
58	2.81	2.81631944444444	2.81666666666667	-0.000347222222221971	-0.00631944444444432
59	2.8	2.80527777777778	2.81875	-0.0134722222222219	-0.00527777777777771
60	2.79	2.80236111111111	2.82	-0.0176388888888888	-0.0123611111111104
61	2.79	2.79663194444444	2.81916666666667	-0.0225347222222223	-0.00663194444444404
62	2.8	2.78965277777778	2.815	-0.0253472222222223	0.0103472222222223
63	2.8	2.78913194444444	2.81208333333333	-0.0229513888888891	0.0108680555555556
64	2.86	2.80673611111111	2.81	-0.00326388888888887	0.0532638888888886
65	2.86	2.83861111111111	2.8075	0.0311111111111110	0.0213888888888891
66	2.85	2.84277777777778	2.80916666666667	0.033611111111111	0.0072222222222229
67	2.81	2.83923611111111	2.81291666666667	0.0263194444444444	-0.029236111111111
68	2.79	NA	NA	0.0162152777777777	NA
69	2.78	NA	NA	-0.00170138888888885	NA
70	2.77	NA	NA	-0.000347222222221971	NA
71	2.78	NA	NA	-0.0134722222222219	NA
72	2.85	NA	NA	-0.0176388888888888	NA
73	2.82	NA	NA	NA	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