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

Sat, 05 May 2012 13:28:02 -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/2012/May/05/t13362389144z805z1zrmignsu.htm/, Retrieved Thu, 12 Feb 2026 04:18:25 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166233, Retrieved Thu, 12 Feb 2026 04:18:25 +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

350

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

-       [Classical Decomposition] [] [2012-05-05 17:28:02] [a24b2518071b11fdd7ee0fdaf33bbdcf] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

2,07
2,08
2,08
2,08
2,09
2,09
2,09
2,1
2,1
2,1
2,11
2,11
2,11
2,13
2,18
2,2
2,21
2,21
2,22
2,22
2,23
2,23
2,23
2,23
2,24
2,25
2,26
2,27
2,28
2,29
2,3
2,3
2,3
2,32
2,32
2,32
2,33
2,34
2,34
2,34
2,35
2,35
2,36
2,37
2,37
2,37
2,38
2,38
2,38
2,39
2,4
2,41
2,42
2,43
2,43
2,43
2,43
2,44
2,44
2,45

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	'AstonUniversity' @ aston.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'AstonUniversity' @ aston.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166233&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]'AstonUniversity' @ aston.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166233&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166233&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	'AstonUniversity' @ aston.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	2.07	NA	NA	0.994249575483554	NA
2	2.08	NA	NA	0.996724776755393	NA
3	2.08	NA	NA	1.00162495129837	NA
4	2.08	NA	NA	1.00298074724312	NA
5	2.09	NA	NA	1.0042450743349	NA
6	2.09	NA	NA	1.00330630074464	NA
7	2.09	2.09845983479174	2.09333333333333	1.00244896566484	0.995968550528593
8	2.1	2.10087870311401	2.09708333333333	1.00180983259957	0.99958174495619
9	2.1	2.10332803294976	2.10333333333333	0.999997480007809	0.998417729951
10	2.1	2.1106602246593	2.1125	0.999129100430437	0.994949341189666
11	2.11	2.11887331957595	2.1225	0.998291316643557	0.995812246303746
12	2.11	2.12224668152779	2.1325	0.995191878793805	0.994229378877401
13	2.11	2.13059398612997	2.14291666666667	0.994249575483554	0.990334157392713
14	2.13	2.14628068594661	2.15333333333333	0.996724776755393	0.992414465613368
15	2.18	2.16726598837185	2.16375	1.00162495129837	1.00587561088324
16	2.2	2.18106521660911	2.17458333333333	1.00298074724312	1.0086814384305
17	2.21	2.19427548742175	2.185	1.0042450743349	1.00716615241267
18	2.21	2.20225733013448	2.195	1.00330630074464	1.00351578798698
19	2.22	2.21081765636001	2.20541666666667	1.00244896566484	1.00415336995956
20	2.22	2.21984362073521	2.21583333333333	1.00180983259957	1.00007044607256
21	2.23	2.22416106178403	2.22416666666667	0.999997480007809	1.00262523174076
22	2.23	2.22847419775172	2.23041666666667	0.999129100430437	1.00068468472725
23	2.23	2.23242895684415	2.23625	0.998291316643557	0.998911966789937
24	2.23	2.23171778819511	2.2425	0.995191878793805	0.99923028431095
25	2.24	2.23623300352509	2.24916666666667	0.994249575483554	1.00168452771646
26	2.25	2.24844497556404	2.25583333333333	0.996724776755393	1.00069159995146
27	2.26	2.26575910858286	2.26208333333333	1.00162495129837	0.997458199081693
28	2.27	2.27551257030784	2.26875	1.00298074724312	0.997577437989238
29	2.28	2.28591285045481	2.27625	1.0042450743349	0.997413352633441
30	2.29	2.29130076432557	2.28375	1.00330630074464	0.99943230310668
31	2.3	2.29686119257957	2.29125	1.00244896566484	1.00136656382657
32	2.3	2.30291035268826	2.29875	1.00180983259957	0.998736228405564
33	2.3	2.30582752265134	2.30583333333333	0.999997480007809	0.997472697938552
34	2.32	2.31006974095354	2.31208333333333	0.999129100430437	1.00429868365895
35	2.32	2.31395608103671	2.31791666666667	0.998291316643557	1.00261194195206
36	2.32	2.31216246506427	2.32333333333333	0.995191878793805	1.00338969906058
37	2.33	2.31494442825087	2.32833333333333	0.994249575483554	1.00650364283712
38	2.34	2.3261064477529	2.33375	0.996724776755393	1.00597287895424
39	2.34	2.34338504230848	2.33958333333333	1.00162495129837	0.998555490349487
40	2.34	2.35157194364044	2.34458333333333	1.00298074724312	0.995079060340154
41	2.35	2.35913905379173	2.34916666666667	1.0042450743349	0.996126106353484
42	2.35	2.36195024966967	2.35416666666667	1.00330630074464	0.994940515926895
43	2.36	2.36452649776195	2.35875	1.00244896566484	0.998085664184252
44	2.37	2.36719315028006	2.36291666666667	1.00180983259957	1.00118572906465
45	2.37	2.36749403391849	2.3675	0.999997480007809	1.00105848886866
46	2.37	2.37085009456306	2.37291666666667	0.999129100430437	0.999641438923107
47	2.38	2.37468546946586	2.37875	0.998291316643557	1.00223799345323
48	2.38	2.37353263092322	2.385	0.995191878793805	1.00272478625005
49	2.38	2.37749929737505	2.39125	0.994249575483554	1.00105182055268
50	2.39	2.38881704829042	2.39666666666667	0.996724776755393	1.0004952039799
51	2.4	2.40556925803492	2.40166666666667	1.00162495129837	0.997684848184553
52	2.41	2.41425824034314	2.40708333333333	1.00298074724312	0.998236211739084
53	2.42	2.42274124183294	2.4125	1.0042450743349	0.998868537099378
54	2.43	2.42591102634214	2.41791666666667	1.00330630074464	1.00168554147842
55	2.43	NA	NA	1.00244896566484	NA
56	2.43	NA	NA	1.00180983259957	NA
57	2.43	NA	NA	0.999997480007809	NA
58	2.44	NA	NA	0.999129100430437	NA
59	2.44	NA	NA	0.998291316643557	NA
60	2.45	NA	NA	0.995191878793805	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.07 & NA & NA & 0.994249575483554 & NA \tabularnewline
2 & 2.08 & NA & NA & 0.996724776755393 & NA \tabularnewline
3 & 2.08 & NA & NA & 1.00162495129837 & NA \tabularnewline
4 & 2.08 & NA & NA & 1.00298074724312 & NA \tabularnewline
5 & 2.09 & NA & NA & 1.0042450743349 & NA \tabularnewline
6 & 2.09 & NA & NA & 1.00330630074464 & NA \tabularnewline
7 & 2.09 & 2.09845983479174 & 2.09333333333333 & 1.00244896566484 & 0.995968550528593 \tabularnewline
8 & 2.1 & 2.10087870311401 & 2.09708333333333 & 1.00180983259957 & 0.99958174495619 \tabularnewline
9 & 2.1 & 2.10332803294976 & 2.10333333333333 & 0.999997480007809 & 0.998417729951 \tabularnewline
10 & 2.1 & 2.1106602246593 & 2.1125 & 0.999129100430437 & 0.994949341189666 \tabularnewline
11 & 2.11 & 2.11887331957595 & 2.1225 & 0.998291316643557 & 0.995812246303746 \tabularnewline
12 & 2.11 & 2.12224668152779 & 2.1325 & 0.995191878793805 & 0.994229378877401 \tabularnewline
13 & 2.11 & 2.13059398612997 & 2.14291666666667 & 0.994249575483554 & 0.990334157392713 \tabularnewline
14 & 2.13 & 2.14628068594661 & 2.15333333333333 & 0.996724776755393 & 0.992414465613368 \tabularnewline
15 & 2.18 & 2.16726598837185 & 2.16375 & 1.00162495129837 & 1.00587561088324 \tabularnewline
16 & 2.2 & 2.18106521660911 & 2.17458333333333 & 1.00298074724312 & 1.0086814384305 \tabularnewline
17 & 2.21 & 2.19427548742175 & 2.185 & 1.0042450743349 & 1.00716615241267 \tabularnewline
18 & 2.21 & 2.20225733013448 & 2.195 & 1.00330630074464 & 1.00351578798698 \tabularnewline
19 & 2.22 & 2.21081765636001 & 2.20541666666667 & 1.00244896566484 & 1.00415336995956 \tabularnewline
20 & 2.22 & 2.21984362073521 & 2.21583333333333 & 1.00180983259957 & 1.00007044607256 \tabularnewline
21 & 2.23 & 2.22416106178403 & 2.22416666666667 & 0.999997480007809 & 1.00262523174076 \tabularnewline
22 & 2.23 & 2.22847419775172 & 2.23041666666667 & 0.999129100430437 & 1.00068468472725 \tabularnewline
23 & 2.23 & 2.23242895684415 & 2.23625 & 0.998291316643557 & 0.998911966789937 \tabularnewline
24 & 2.23 & 2.23171778819511 & 2.2425 & 0.995191878793805 & 0.99923028431095 \tabularnewline
25 & 2.24 & 2.23623300352509 & 2.24916666666667 & 0.994249575483554 & 1.00168452771646 \tabularnewline
26 & 2.25 & 2.24844497556404 & 2.25583333333333 & 0.996724776755393 & 1.00069159995146 \tabularnewline
27 & 2.26 & 2.26575910858286 & 2.26208333333333 & 1.00162495129837 & 0.997458199081693 \tabularnewline
28 & 2.27 & 2.27551257030784 & 2.26875 & 1.00298074724312 & 0.997577437989238 \tabularnewline
29 & 2.28 & 2.28591285045481 & 2.27625 & 1.0042450743349 & 0.997413352633441 \tabularnewline
30 & 2.29 & 2.29130076432557 & 2.28375 & 1.00330630074464 & 0.99943230310668 \tabularnewline
31 & 2.3 & 2.29686119257957 & 2.29125 & 1.00244896566484 & 1.00136656382657 \tabularnewline
32 & 2.3 & 2.30291035268826 & 2.29875 & 1.00180983259957 & 0.998736228405564 \tabularnewline
33 & 2.3 & 2.30582752265134 & 2.30583333333333 & 0.999997480007809 & 0.997472697938552 \tabularnewline
34 & 2.32 & 2.31006974095354 & 2.31208333333333 & 0.999129100430437 & 1.00429868365895 \tabularnewline
35 & 2.32 & 2.31395608103671 & 2.31791666666667 & 0.998291316643557 & 1.00261194195206 \tabularnewline
36 & 2.32 & 2.31216246506427 & 2.32333333333333 & 0.995191878793805 & 1.00338969906058 \tabularnewline
37 & 2.33 & 2.31494442825087 & 2.32833333333333 & 0.994249575483554 & 1.00650364283712 \tabularnewline
38 & 2.34 & 2.3261064477529 & 2.33375 & 0.996724776755393 & 1.00597287895424 \tabularnewline
39 & 2.34 & 2.34338504230848 & 2.33958333333333 & 1.00162495129837 & 0.998555490349487 \tabularnewline
40 & 2.34 & 2.35157194364044 & 2.34458333333333 & 1.00298074724312 & 0.995079060340154 \tabularnewline
41 & 2.35 & 2.35913905379173 & 2.34916666666667 & 1.0042450743349 & 0.996126106353484 \tabularnewline
42 & 2.35 & 2.36195024966967 & 2.35416666666667 & 1.00330630074464 & 0.994940515926895 \tabularnewline
43 & 2.36 & 2.36452649776195 & 2.35875 & 1.00244896566484 & 0.998085664184252 \tabularnewline
44 & 2.37 & 2.36719315028006 & 2.36291666666667 & 1.00180983259957 & 1.00118572906465 \tabularnewline
45 & 2.37 & 2.36749403391849 & 2.3675 & 0.999997480007809 & 1.00105848886866 \tabularnewline
46 & 2.37 & 2.37085009456306 & 2.37291666666667 & 0.999129100430437 & 0.999641438923107 \tabularnewline
47 & 2.38 & 2.37468546946586 & 2.37875 & 0.998291316643557 & 1.00223799345323 \tabularnewline
48 & 2.38 & 2.37353263092322 & 2.385 & 0.995191878793805 & 1.00272478625005 \tabularnewline
49 & 2.38 & 2.37749929737505 & 2.39125 & 0.994249575483554 & 1.00105182055268 \tabularnewline
50 & 2.39 & 2.38881704829042 & 2.39666666666667 & 0.996724776755393 & 1.0004952039799 \tabularnewline
51 & 2.4 & 2.40556925803492 & 2.40166666666667 & 1.00162495129837 & 0.997684848184553 \tabularnewline
52 & 2.41 & 2.41425824034314 & 2.40708333333333 & 1.00298074724312 & 0.998236211739084 \tabularnewline
53 & 2.42 & 2.42274124183294 & 2.4125 & 1.0042450743349 & 0.998868537099378 \tabularnewline
54 & 2.43 & 2.42591102634214 & 2.41791666666667 & 1.00330630074464 & 1.00168554147842 \tabularnewline
55 & 2.43 & NA & NA & 1.00244896566484 & NA \tabularnewline
56 & 2.43 & NA & NA & 1.00180983259957 & NA \tabularnewline
57 & 2.43 & NA & NA & 0.999997480007809 & NA \tabularnewline
58 & 2.44 & NA & NA & 0.999129100430437 & NA \tabularnewline
59 & 2.44 & NA & NA & 0.998291316643557 & NA \tabularnewline
60 & 2.45 & NA & NA & 0.995191878793805 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166233&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]2.07[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.994249575483554[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.996724776755393[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00162495129837[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00298074724312[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0042450743349[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00330630074464[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2.09[/C][C]2.09845983479174[/C][C]2.09333333333333[/C][C]1.00244896566484[/C][C]0.995968550528593[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]2.1[/C][C]2.10087870311401[/C][C]2.09708333333333[/C][C]1.00180983259957[/C][C]0.99958174495619[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2.1[/C][C]2.10332803294976[/C][C]2.10333333333333[/C][C]0.999997480007809[/C][C]0.998417729951[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]2.1[/C][C]2.1106602246593[/C][C]2.1125[/C][C]0.999129100430437[/C][C]0.994949341189666[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]2.11[/C][C]2.11887331957595[/C][C]2.1225[/C][C]0.998291316643557[/C][C]0.995812246303746[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]2.11[/C][C]2.12224668152779[/C][C]2.1325[/C][C]0.995191878793805[/C][C]0.994229378877401[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.11[/C][C]2.13059398612997[/C][C]2.14291666666667[/C][C]0.994249575483554[/C][C]0.990334157392713[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.13[/C][C]2.14628068594661[/C][C]2.15333333333333[/C][C]0.996724776755393[/C][C]0.992414465613368[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2.18[/C][C]2.16726598837185[/C][C]2.16375[/C][C]1.00162495129837[/C][C]1.00587561088324[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2.2[/C][C]2.18106521660911[/C][C]2.17458333333333[/C][C]1.00298074724312[/C][C]1.0086814384305[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.21[/C][C]2.19427548742175[/C][C]2.185[/C][C]1.0042450743349[/C][C]1.00716615241267[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2.21[/C][C]2.20225733013448[/C][C]2.195[/C][C]1.00330630074464[/C][C]1.00351578798698[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.22[/C][C]2.21081765636001[/C][C]2.20541666666667[/C][C]1.00244896566484[/C][C]1.00415336995956[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]2.22[/C][C]2.21984362073521[/C][C]2.21583333333333[/C][C]1.00180983259957[/C][C]1.00007044607256[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]2.23[/C][C]2.22416106178403[/C][C]2.22416666666667[/C][C]0.999997480007809[/C][C]1.00262523174076[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.23[/C][C]2.22847419775172[/C][C]2.23041666666667[/C][C]0.999129100430437[/C][C]1.00068468472725[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.23[/C][C]2.23242895684415[/C][C]2.23625[/C][C]0.998291316643557[/C][C]0.998911966789937[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.23[/C][C]2.23171778819511[/C][C]2.2425[/C][C]0.995191878793805[/C][C]0.99923028431095[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.24[/C][C]2.23623300352509[/C][C]2.24916666666667[/C][C]0.994249575483554[/C][C]1.00168452771646[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.25[/C][C]2.24844497556404[/C][C]2.25583333333333[/C][C]0.996724776755393[/C][C]1.00069159995146[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]2.26[/C][C]2.26575910858286[/C][C]2.26208333333333[/C][C]1.00162495129837[/C][C]0.997458199081693[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.27[/C][C]2.27551257030784[/C][C]2.26875[/C][C]1.00298074724312[/C][C]0.997577437989238[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2.28[/C][C]2.28591285045481[/C][C]2.27625[/C][C]1.0042450743349[/C][C]0.997413352633441[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2.29[/C][C]2.29130076432557[/C][C]2.28375[/C][C]1.00330630074464[/C][C]0.99943230310668[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]2.3[/C][C]2.29686119257957[/C][C]2.29125[/C][C]1.00244896566484[/C][C]1.00136656382657[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]2.3[/C][C]2.30291035268826[/C][C]2.29875[/C][C]1.00180983259957[/C][C]0.998736228405564[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]2.3[/C][C]2.30582752265134[/C][C]2.30583333333333[/C][C]0.999997480007809[/C][C]0.997472697938552[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]2.32[/C][C]2.31006974095354[/C][C]2.31208333333333[/C][C]0.999129100430437[/C][C]1.00429868365895[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]2.32[/C][C]2.31395608103671[/C][C]2.31791666666667[/C][C]0.998291316643557[/C][C]1.00261194195206[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]2.32[/C][C]2.31216246506427[/C][C]2.32333333333333[/C][C]0.995191878793805[/C][C]1.00338969906058[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2.33[/C][C]2.31494442825087[/C][C]2.32833333333333[/C][C]0.994249575483554[/C][C]1.00650364283712[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2.34[/C][C]2.3261064477529[/C][C]2.33375[/C][C]0.996724776755393[/C][C]1.00597287895424[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]2.34[/C][C]2.34338504230848[/C][C]2.33958333333333[/C][C]1.00162495129837[/C][C]0.998555490349487[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]2.34[/C][C]2.35157194364044[/C][C]2.34458333333333[/C][C]1.00298074724312[/C][C]0.995079060340154[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2.35[/C][C]2.35913905379173[/C][C]2.34916666666667[/C][C]1.0042450743349[/C][C]0.996126106353484[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]2.35[/C][C]2.36195024966967[/C][C]2.35416666666667[/C][C]1.00330630074464[/C][C]0.994940515926895[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]2.36[/C][C]2.36452649776195[/C][C]2.35875[/C][C]1.00244896566484[/C][C]0.998085664184252[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]2.37[/C][C]2.36719315028006[/C][C]2.36291666666667[/C][C]1.00180983259957[/C][C]1.00118572906465[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]2.37[/C][C]2.36749403391849[/C][C]2.3675[/C][C]0.999997480007809[/C][C]1.00105848886866[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]2.37[/C][C]2.37085009456306[/C][C]2.37291666666667[/C][C]0.999129100430437[/C][C]0.999641438923107[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]2.38[/C][C]2.37468546946586[/C][C]2.37875[/C][C]0.998291316643557[/C][C]1.00223799345323[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]2.38[/C][C]2.37353263092322[/C][C]2.385[/C][C]0.995191878793805[/C][C]1.00272478625005[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2.38[/C][C]2.37749929737505[/C][C]2.39125[/C][C]0.994249575483554[/C][C]1.00105182055268[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2.39[/C][C]2.38881704829042[/C][C]2.39666666666667[/C][C]0.996724776755393[/C][C]1.0004952039799[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]2.4[/C][C]2.40556925803492[/C][C]2.40166666666667[/C][C]1.00162495129837[/C][C]0.997684848184553[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]2.41[/C][C]2.41425824034314[/C][C]2.40708333333333[/C][C]1.00298074724312[/C][C]0.998236211739084[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2.42[/C][C]2.42274124183294[/C][C]2.4125[/C][C]1.0042450743349[/C][C]0.998868537099378[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]2.43[/C][C]2.42591102634214[/C][C]2.41791666666667[/C][C]1.00330630074464[/C][C]1.00168554147842[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]2.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00244896566484[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]2.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00180983259957[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]2.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999997480007809[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]2.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.999129100430437[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]2.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.998291316643557[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]2.45[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.995191878793805[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166233&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166233&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	2.07	NA	NA	0.994249575483554	NA
2	2.08	NA	NA	0.996724776755393	NA
3	2.08	NA	NA	1.00162495129837	NA
4	2.08	NA	NA	1.00298074724312	NA
5	2.09	NA	NA	1.0042450743349	NA
6	2.09	NA	NA	1.00330630074464	NA
7	2.09	2.09845983479174	2.09333333333333	1.00244896566484	0.995968550528593
8	2.1	2.10087870311401	2.09708333333333	1.00180983259957	0.99958174495619
9	2.1	2.10332803294976	2.10333333333333	0.999997480007809	0.998417729951
10	2.1	2.1106602246593	2.1125	0.999129100430437	0.994949341189666
11	2.11	2.11887331957595	2.1225	0.998291316643557	0.995812246303746
12	2.11	2.12224668152779	2.1325	0.995191878793805	0.994229378877401
13	2.11	2.13059398612997	2.14291666666667	0.994249575483554	0.990334157392713
14	2.13	2.14628068594661	2.15333333333333	0.996724776755393	0.992414465613368
15	2.18	2.16726598837185	2.16375	1.00162495129837	1.00587561088324
16	2.2	2.18106521660911	2.17458333333333	1.00298074724312	1.0086814384305
17	2.21	2.19427548742175	2.185	1.0042450743349	1.00716615241267
18	2.21	2.20225733013448	2.195	1.00330630074464	1.00351578798698
19	2.22	2.21081765636001	2.20541666666667	1.00244896566484	1.00415336995956
20	2.22	2.21984362073521	2.21583333333333	1.00180983259957	1.00007044607256
21	2.23	2.22416106178403	2.22416666666667	0.999997480007809	1.00262523174076
22	2.23	2.22847419775172	2.23041666666667	0.999129100430437	1.00068468472725
23	2.23	2.23242895684415	2.23625	0.998291316643557	0.998911966789937
24	2.23	2.23171778819511	2.2425	0.995191878793805	0.99923028431095
25	2.24	2.23623300352509	2.24916666666667	0.994249575483554	1.00168452771646
26	2.25	2.24844497556404	2.25583333333333	0.996724776755393	1.00069159995146
27	2.26	2.26575910858286	2.26208333333333	1.00162495129837	0.997458199081693
28	2.27	2.27551257030784	2.26875	1.00298074724312	0.997577437989238
29	2.28	2.28591285045481	2.27625	1.0042450743349	0.997413352633441
30	2.29	2.29130076432557	2.28375	1.00330630074464	0.99943230310668
31	2.3	2.29686119257957	2.29125	1.00244896566484	1.00136656382657
32	2.3	2.30291035268826	2.29875	1.00180983259957	0.998736228405564
33	2.3	2.30582752265134	2.30583333333333	0.999997480007809	0.997472697938552
34	2.32	2.31006974095354	2.31208333333333	0.999129100430437	1.00429868365895
35	2.32	2.31395608103671	2.31791666666667	0.998291316643557	1.00261194195206
36	2.32	2.31216246506427	2.32333333333333	0.995191878793805	1.00338969906058
37	2.33	2.31494442825087	2.32833333333333	0.994249575483554	1.00650364283712
38	2.34	2.3261064477529	2.33375	0.996724776755393	1.00597287895424
39	2.34	2.34338504230848	2.33958333333333	1.00162495129837	0.998555490349487
40	2.34	2.35157194364044	2.34458333333333	1.00298074724312	0.995079060340154
41	2.35	2.35913905379173	2.34916666666667	1.0042450743349	0.996126106353484
42	2.35	2.36195024966967	2.35416666666667	1.00330630074464	0.994940515926895
43	2.36	2.36452649776195	2.35875	1.00244896566484	0.998085664184252
44	2.37	2.36719315028006	2.36291666666667	1.00180983259957	1.00118572906465
45	2.37	2.36749403391849	2.3675	0.999997480007809	1.00105848886866
46	2.37	2.37085009456306	2.37291666666667	0.999129100430437	0.999641438923107
47	2.38	2.37468546946586	2.37875	0.998291316643557	1.00223799345323
48	2.38	2.37353263092322	2.385	0.995191878793805	1.00272478625005
49	2.38	2.37749929737505	2.39125	0.994249575483554	1.00105182055268
50	2.39	2.38881704829042	2.39666666666667	0.996724776755393	1.0004952039799
51	2.4	2.40556925803492	2.40166666666667	1.00162495129837	0.997684848184553
52	2.41	2.41425824034314	2.40708333333333	1.00298074724312	0.998236211739084
53	2.42	2.42274124183294	2.4125	1.0042450743349	0.998868537099378
54	2.43	2.42591102634214	2.41791666666667	1.00330630074464	1.00168554147842
55	2.43	NA	NA	1.00244896566484	NA
56	2.43	NA	NA	1.00180983259957	NA
57	2.43	NA	NA	0.999997480007809	NA
58	2.44	NA	NA	0.999129100430437	NA
59	2.44	NA	NA	0.998291316643557	NA
60	2.45	NA	NA	0.995191878793805	NA

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 2

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 3

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 4

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = multiplicative ; par2 = 12 ;

Parameters (R input):

par1 = multiplicative ; par2 = 12 ;

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

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

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code