Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Fri, 25 Nov 2011 14:39:22 -0500

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/2011/Nov/25/t13222499723kp11nusc4pf5v1.htm/, Retrieved Thu, 18 Apr 2024 06:39:29 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147356, Retrieved Thu, 18 Apr 2024 06:39:29 +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

140

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

-     [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence gebo...] [2008-12-12 13:32:37] [76963dc1903f0f612b6153510a3818cf]
- R  D  [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence gebo...] [2008-12-17 12:14:40] [76963dc1903f0f612b6153510a3818cf]
-         [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence Plot...] [2008-12-22 18:19:51] [1ce0d16c8f4225c977b42c8fa93bc163]
- RMP       [Univariate Data Series] [Identifying Integ...] [2009-11-22 12:08:06] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- R P         [Univariate Data Series] [WS8 Time Series A...] [2010-11-30 09:10:08] [afe9379cca749d06b3d6872e02cc47ed]
- R PD          [Univariate Data Series] [] [2011-11-25 19:20:16] [f1de53e71fac758e9834be8effee591f]
- RMPD              [Classical Decomposition] [] [2011-11-25 19:39:22] [13d85cac30d4a10947636c080219d4f4] [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	2 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147356&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]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147356&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147356&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	2 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	9.829	NA	NA	0.12784375	NA
2	9.125	NA	NA	-0.784333333333333	NA
3	9.782	NA	NA	0.106083333333333	NA
4	9.441	NA	NA	-0.2329375	NA
5	9.162	NA	NA	0.11234375	NA
6	9.915	NA	NA	-0.0126041666666666	NA
7	10.444	10.15484375	9.77541666666666	0.379427083333334	0.289156250000001
8	10.209	10.3103020833333	9.77820833333333	0.532093750000001	-0.101302083333334
9	9.985	9.99702083333333	9.80229166666667	0.194729166666667	-0.0120208333333327
10	9.842	10.12171875	9.84016666666667	0.281552083333332	-0.279718749999999
11	9.429	9.36402083333333	9.88895833333333	-0.524937499999999	0.0649791666666673
12	10.132	9.74828125	9.92754166666666	-0.179260416666667	0.383718750000002
13	9.849	10.04584375	9.918	0.12784375	-0.196843749999999
14	9.172	9.13241666666667	9.91675	-0.784333333333333	0.0395833333333329
15	10.313	10.0459583333333	9.939875	0.106083333333333	0.267041666666668
16	9.819	9.73252083333333	9.96545833333333	-0.2329375	0.0864791666666687
17	9.955	10.0945104166667	9.98216666666667	0.11234375	-0.139510416666665
18	10.048	9.9629375	9.97554166666667	-0.0126041666666666	0.0850624999999994
19	10.082	10.3608020833333	9.981375	0.379427083333334	-0.278802083333334
20	10.541	10.5285520833333	9.99645833333333	0.532093750000001	0.0124479166666678
21	10.208	10.2001041666667	10.005375	0.194729166666667	0.00789583333333255
22	10.233	10.2910520833333	10.0095	0.281552083333332	-0.0580520833333313
23	9.439	9.50427083333333	10.0292083333333	-0.524937499999999	-0.0652708333333312
24	9.963	9.88194791666667	10.0612083333333	-0.179260416666667	0.0810520833333328
25	10.158	10.21384375	10.086	0.12784375	-0.0558437499999993
26	9.225	9.320875	10.1052083333333	-0.784333333333333	-0.0958749999999995
27	10.474	10.2357083333333	10.129625	0.106083333333333	0.238291666666669
28	9.757	9.94002083333333	10.1729583333333	-0.2329375	-0.183020833333332
29	10.49	10.32471875	10.212375	0.11234375	0.165281250000001
30	10.281	10.2071458333333	10.21975	-0.0126041666666666	0.073854166666667
31	10.444	10.60071875	10.2212916666667	0.379427083333334	-0.15671875
32	10.64	10.77584375	10.24375	0.532093750000001	-0.135843749999999
33	10.695	10.4473958333333	10.2526666666667	0.194729166666667	0.247604166666667
34	10.786	10.5288854166667	10.2473333333333	0.281552083333332	0.257114583333331
35	9.832	9.72214583333333	10.2470833333333	-0.524937499999999	0.109854166666668
36	9.747	10.0628645833333	10.242125	-0.179260416666667	-0.315864583333333
37	10.411	10.3825520833333	10.2547083333333	0.12784375	0.028447916666666
38	9.511	9.512625	10.2969583333333	-0.784333333333333	-0.00162500000000065
39	10.402	10.4127083333333	10.306625	0.106083333333333	-0.0107083333333318
40	9.701	10.0627291666667	10.2956666666667	-0.2329375	-0.361729166666665
41	10.54	10.4122604166667	10.2999166666667	0.11234375	0.127739583333334
42	10.112	10.3091041666667	10.3217083333333	-0.0126041666666666	-0.197104166666666
43	10.915	10.74284375	10.3634166666667	0.379427083333334	0.172156249999999
44	11.183	10.9325104166667	10.4004166666667	0.532093750000001	0.250489583333332
45	10.384	10.6016875	10.4069583333333	0.194729166666667	-0.217687499999998
46	10.834	10.7275520833333	10.446	0.281552083333332	0.106447916666667
47	9.886	9.96977083333333	10.4947083333333	-0.524937499999999	-0.0837708333333325
48	10.216	10.3391145833333	10.518375	-0.179260416666667	-0.123114583333333
49	10.943	10.69296875	10.565125	0.12784375	0.250031249999999
50	9.867	9.78329166666667	10.567625	-0.784333333333333	0.0837083333333339
51	10.203	10.6718333333333	10.56575	0.106083333333333	-0.468833333333333
52	10.837	10.3529375	10.585875	-0.2329375	0.4840625
53	10.573	10.70071875	10.588375	0.11234375	-0.127718749999998
54	10.647	10.5830208333333	10.595625	-0.0126041666666666	0.063979166666666
55	11.502	NA	NA	0.379427083333334	NA
56	10.656	NA	NA	0.532093750000001	NA
57	10.866	NA	NA	0.194729166666667	NA
58	10.835	NA	NA	0.281552083333332	NA
59	9.945	NA	NA	-0.524937499999999	NA
60	10.331	NA	NA	-0.179260416666667	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 9.829 & NA & NA & 0.12784375 & NA \tabularnewline
2 & 9.125 & NA & NA & -0.784333333333333 & NA \tabularnewline
3 & 9.782 & NA & NA & 0.106083333333333 & NA \tabularnewline
4 & 9.441 & NA & NA & -0.2329375 & NA \tabularnewline
5 & 9.162 & NA & NA & 0.11234375 & NA \tabularnewline
6 & 9.915 & NA & NA & -0.0126041666666666 & NA \tabularnewline
7 & 10.444 & 10.15484375 & 9.77541666666666 & 0.379427083333334 & 0.289156250000001 \tabularnewline
8 & 10.209 & 10.3103020833333 & 9.77820833333333 & 0.532093750000001 & -0.101302083333334 \tabularnewline
9 & 9.985 & 9.99702083333333 & 9.80229166666667 & 0.194729166666667 & -0.0120208333333327 \tabularnewline
10 & 9.842 & 10.12171875 & 9.84016666666667 & 0.281552083333332 & -0.279718749999999 \tabularnewline
11 & 9.429 & 9.36402083333333 & 9.88895833333333 & -0.524937499999999 & 0.0649791666666673 \tabularnewline
12 & 10.132 & 9.74828125 & 9.92754166666666 & -0.179260416666667 & 0.383718750000002 \tabularnewline
13 & 9.849 & 10.04584375 & 9.918 & 0.12784375 & -0.196843749999999 \tabularnewline
14 & 9.172 & 9.13241666666667 & 9.91675 & -0.784333333333333 & 0.0395833333333329 \tabularnewline
15 & 10.313 & 10.0459583333333 & 9.939875 & 0.106083333333333 & 0.267041666666668 \tabularnewline
16 & 9.819 & 9.73252083333333 & 9.96545833333333 & -0.2329375 & 0.0864791666666687 \tabularnewline
17 & 9.955 & 10.0945104166667 & 9.98216666666667 & 0.11234375 & -0.139510416666665 \tabularnewline
18 & 10.048 & 9.9629375 & 9.97554166666667 & -0.0126041666666666 & 0.0850624999999994 \tabularnewline
19 & 10.082 & 10.3608020833333 & 9.981375 & 0.379427083333334 & -0.278802083333334 \tabularnewline
20 & 10.541 & 10.5285520833333 & 9.99645833333333 & 0.532093750000001 & 0.0124479166666678 \tabularnewline
21 & 10.208 & 10.2001041666667 & 10.005375 & 0.194729166666667 & 0.00789583333333255 \tabularnewline
22 & 10.233 & 10.2910520833333 & 10.0095 & 0.281552083333332 & -0.0580520833333313 \tabularnewline
23 & 9.439 & 9.50427083333333 & 10.0292083333333 & -0.524937499999999 & -0.0652708333333312 \tabularnewline
24 & 9.963 & 9.88194791666667 & 10.0612083333333 & -0.179260416666667 & 0.0810520833333328 \tabularnewline
25 & 10.158 & 10.21384375 & 10.086 & 0.12784375 & -0.0558437499999993 \tabularnewline
26 & 9.225 & 9.320875 & 10.1052083333333 & -0.784333333333333 & -0.0958749999999995 \tabularnewline
27 & 10.474 & 10.2357083333333 & 10.129625 & 0.106083333333333 & 0.238291666666669 \tabularnewline
28 & 9.757 & 9.94002083333333 & 10.1729583333333 & -0.2329375 & -0.183020833333332 \tabularnewline
29 & 10.49 & 10.32471875 & 10.212375 & 0.11234375 & 0.165281250000001 \tabularnewline
30 & 10.281 & 10.2071458333333 & 10.21975 & -0.0126041666666666 & 0.073854166666667 \tabularnewline
31 & 10.444 & 10.60071875 & 10.2212916666667 & 0.379427083333334 & -0.15671875 \tabularnewline
32 & 10.64 & 10.77584375 & 10.24375 & 0.532093750000001 & -0.135843749999999 \tabularnewline
33 & 10.695 & 10.4473958333333 & 10.2526666666667 & 0.194729166666667 & 0.247604166666667 \tabularnewline
34 & 10.786 & 10.5288854166667 & 10.2473333333333 & 0.281552083333332 & 0.257114583333331 \tabularnewline
35 & 9.832 & 9.72214583333333 & 10.2470833333333 & -0.524937499999999 & 0.109854166666668 \tabularnewline
36 & 9.747 & 10.0628645833333 & 10.242125 & -0.179260416666667 & -0.315864583333333 \tabularnewline
37 & 10.411 & 10.3825520833333 & 10.2547083333333 & 0.12784375 & 0.028447916666666 \tabularnewline
38 & 9.511 & 9.512625 & 10.2969583333333 & -0.784333333333333 & -0.00162500000000065 \tabularnewline
39 & 10.402 & 10.4127083333333 & 10.306625 & 0.106083333333333 & -0.0107083333333318 \tabularnewline
40 & 9.701 & 10.0627291666667 & 10.2956666666667 & -0.2329375 & -0.361729166666665 \tabularnewline
41 & 10.54 & 10.4122604166667 & 10.2999166666667 & 0.11234375 & 0.127739583333334 \tabularnewline
42 & 10.112 & 10.3091041666667 & 10.3217083333333 & -0.0126041666666666 & -0.197104166666666 \tabularnewline
43 & 10.915 & 10.74284375 & 10.3634166666667 & 0.379427083333334 & 0.172156249999999 \tabularnewline
44 & 11.183 & 10.9325104166667 & 10.4004166666667 & 0.532093750000001 & 0.250489583333332 \tabularnewline
45 & 10.384 & 10.6016875 & 10.4069583333333 & 0.194729166666667 & -0.217687499999998 \tabularnewline
46 & 10.834 & 10.7275520833333 & 10.446 & 0.281552083333332 & 0.106447916666667 \tabularnewline
47 & 9.886 & 9.96977083333333 & 10.4947083333333 & -0.524937499999999 & -0.0837708333333325 \tabularnewline
48 & 10.216 & 10.3391145833333 & 10.518375 & -0.179260416666667 & -0.123114583333333 \tabularnewline
49 & 10.943 & 10.69296875 & 10.565125 & 0.12784375 & 0.250031249999999 \tabularnewline
50 & 9.867 & 9.78329166666667 & 10.567625 & -0.784333333333333 & 0.0837083333333339 \tabularnewline
51 & 10.203 & 10.6718333333333 & 10.56575 & 0.106083333333333 & -0.468833333333333 \tabularnewline
52 & 10.837 & 10.3529375 & 10.585875 & -0.2329375 & 0.4840625 \tabularnewline
53 & 10.573 & 10.70071875 & 10.588375 & 0.11234375 & -0.127718749999998 \tabularnewline
54 & 10.647 & 10.5830208333333 & 10.595625 & -0.0126041666666666 & 0.063979166666666 \tabularnewline
55 & 11.502 & NA & NA & 0.379427083333334 & NA \tabularnewline
56 & 10.656 & NA & NA & 0.532093750000001 & NA \tabularnewline
57 & 10.866 & NA & NA & 0.194729166666667 & NA \tabularnewline
58 & 10.835 & NA & NA & 0.281552083333332 & NA \tabularnewline
59 & 9.945 & NA & NA & -0.524937499999999 & NA \tabularnewline
60 & 10.331 & NA & NA & -0.179260416666667 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147356&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]9.829[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.12784375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]9.125[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.784333333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]9.782[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.106083333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]9.441[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.2329375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]9.162[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.11234375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]9.915[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0126041666666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]10.444[/C][C]10.15484375[/C][C]9.77541666666666[/C][C]0.379427083333334[/C][C]0.289156250000001[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]10.209[/C][C]10.3103020833333[/C][C]9.77820833333333[/C][C]0.532093750000001[/C][C]-0.101302083333334[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]9.985[/C][C]9.99702083333333[/C][C]9.80229166666667[/C][C]0.194729166666667[/C][C]-0.0120208333333327[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]9.842[/C][C]10.12171875[/C][C]9.84016666666667[/C][C]0.281552083333332[/C][C]-0.279718749999999[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]9.429[/C][C]9.36402083333333[/C][C]9.88895833333333[/C][C]-0.524937499999999[/C][C]0.0649791666666673[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]10.132[/C][C]9.74828125[/C][C]9.92754166666666[/C][C]-0.179260416666667[/C][C]0.383718750000002[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]9.849[/C][C]10.04584375[/C][C]9.918[/C][C]0.12784375[/C][C]-0.196843749999999[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]9.172[/C][C]9.13241666666667[/C][C]9.91675[/C][C]-0.784333333333333[/C][C]0.0395833333333329[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]10.313[/C][C]10.0459583333333[/C][C]9.939875[/C][C]0.106083333333333[/C][C]0.267041666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]9.819[/C][C]9.73252083333333[/C][C]9.96545833333333[/C][C]-0.2329375[/C][C]0.0864791666666687[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]9.955[/C][C]10.0945104166667[/C][C]9.98216666666667[/C][C]0.11234375[/C][C]-0.139510416666665[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]10.048[/C][C]9.9629375[/C][C]9.97554166666667[/C][C]-0.0126041666666666[/C][C]0.0850624999999994[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]10.082[/C][C]10.3608020833333[/C][C]9.981375[/C][C]0.379427083333334[/C][C]-0.278802083333334[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]10.541[/C][C]10.5285520833333[/C][C]9.99645833333333[/C][C]0.532093750000001[/C][C]0.0124479166666678[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]10.208[/C][C]10.2001041666667[/C][C]10.005375[/C][C]0.194729166666667[/C][C]0.00789583333333255[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]10.233[/C][C]10.2910520833333[/C][C]10.0095[/C][C]0.281552083333332[/C][C]-0.0580520833333313[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]9.439[/C][C]9.50427083333333[/C][C]10.0292083333333[/C][C]-0.524937499999999[/C][C]-0.0652708333333312[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]9.963[/C][C]9.88194791666667[/C][C]10.0612083333333[/C][C]-0.179260416666667[/C][C]0.0810520833333328[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]10.158[/C][C]10.21384375[/C][C]10.086[/C][C]0.12784375[/C][C]-0.0558437499999993[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]9.225[/C][C]9.320875[/C][C]10.1052083333333[/C][C]-0.784333333333333[/C][C]-0.0958749999999995[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]10.474[/C][C]10.2357083333333[/C][C]10.129625[/C][C]0.106083333333333[/C][C]0.238291666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]9.757[/C][C]9.94002083333333[/C][C]10.1729583333333[/C][C]-0.2329375[/C][C]-0.183020833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]10.49[/C][C]10.32471875[/C][C]10.212375[/C][C]0.11234375[/C][C]0.165281250000001[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]10.281[/C][C]10.2071458333333[/C][C]10.21975[/C][C]-0.0126041666666666[/C][C]0.073854166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]10.444[/C][C]10.60071875[/C][C]10.2212916666667[/C][C]0.379427083333334[/C][C]-0.15671875[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]10.64[/C][C]10.77584375[/C][C]10.24375[/C][C]0.532093750000001[/C][C]-0.135843749999999[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]10.695[/C][C]10.4473958333333[/C][C]10.2526666666667[/C][C]0.194729166666667[/C][C]0.247604166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]10.786[/C][C]10.5288854166667[/C][C]10.2473333333333[/C][C]0.281552083333332[/C][C]0.257114583333331[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]9.832[/C][C]9.72214583333333[/C][C]10.2470833333333[/C][C]-0.524937499999999[/C][C]0.109854166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]9.747[/C][C]10.0628645833333[/C][C]10.242125[/C][C]-0.179260416666667[/C][C]-0.315864583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]10.411[/C][C]10.3825520833333[/C][C]10.2547083333333[/C][C]0.12784375[/C][C]0.028447916666666[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]9.511[/C][C]9.512625[/C][C]10.2969583333333[/C][C]-0.784333333333333[/C][C]-0.00162500000000065[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]10.402[/C][C]10.4127083333333[/C][C]10.306625[/C][C]0.106083333333333[/C][C]-0.0107083333333318[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]9.701[/C][C]10.0627291666667[/C][C]10.2956666666667[/C][C]-0.2329375[/C][C]-0.361729166666665[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]10.54[/C][C]10.4122604166667[/C][C]10.2999166666667[/C][C]0.11234375[/C][C]0.127739583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]10.112[/C][C]10.3091041666667[/C][C]10.3217083333333[/C][C]-0.0126041666666666[/C][C]-0.197104166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]10.915[/C][C]10.74284375[/C][C]10.3634166666667[/C][C]0.379427083333334[/C][C]0.172156249999999[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]11.183[/C][C]10.9325104166667[/C][C]10.4004166666667[/C][C]0.532093750000001[/C][C]0.250489583333332[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]10.384[/C][C]10.6016875[/C][C]10.4069583333333[/C][C]0.194729166666667[/C][C]-0.217687499999998[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]10.834[/C][C]10.7275520833333[/C][C]10.446[/C][C]0.281552083333332[/C][C]0.106447916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]9.886[/C][C]9.96977083333333[/C][C]10.4947083333333[/C][C]-0.524937499999999[/C][C]-0.0837708333333325[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]10.216[/C][C]10.3391145833333[/C][C]10.518375[/C][C]-0.179260416666667[/C][C]-0.123114583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]10.943[/C][C]10.69296875[/C][C]10.565125[/C][C]0.12784375[/C][C]0.250031249999999[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]9.867[/C][C]9.78329166666667[/C][C]10.567625[/C][C]-0.784333333333333[/C][C]0.0837083333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]10.203[/C][C]10.6718333333333[/C][C]10.56575[/C][C]0.106083333333333[/C][C]-0.468833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]10.837[/C][C]10.3529375[/C][C]10.585875[/C][C]-0.2329375[/C][C]0.4840625[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]10.573[/C][C]10.70071875[/C][C]10.588375[/C][C]0.11234375[/C][C]-0.127718749999998[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]10.647[/C][C]10.5830208333333[/C][C]10.595625[/C][C]-0.0126041666666666[/C][C]0.063979166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]11.502[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.379427083333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]10.656[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.532093750000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]10.866[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.194729166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]10.835[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.281552083333332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]9.945[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.524937499999999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]10.331[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.179260416666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147356&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147356&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	9.829	NA	NA	0.12784375	NA
2	9.125	NA	NA	-0.784333333333333	NA
3	9.782	NA	NA	0.106083333333333	NA
4	9.441	NA	NA	-0.2329375	NA
5	9.162	NA	NA	0.11234375	NA
6	9.915	NA	NA	-0.0126041666666666	NA
7	10.444	10.15484375	9.77541666666666	0.379427083333334	0.289156250000001
8	10.209	10.3103020833333	9.77820833333333	0.532093750000001	-0.101302083333334
9	9.985	9.99702083333333	9.80229166666667	0.194729166666667	-0.0120208333333327
10	9.842	10.12171875	9.84016666666667	0.281552083333332	-0.279718749999999
11	9.429	9.36402083333333	9.88895833333333	-0.524937499999999	0.0649791666666673
12	10.132	9.74828125	9.92754166666666	-0.179260416666667	0.383718750000002
13	9.849	10.04584375	9.918	0.12784375	-0.196843749999999
14	9.172	9.13241666666667	9.91675	-0.784333333333333	0.0395833333333329
15	10.313	10.0459583333333	9.939875	0.106083333333333	0.267041666666668
16	9.819	9.73252083333333	9.96545833333333	-0.2329375	0.0864791666666687
17	9.955	10.0945104166667	9.98216666666667	0.11234375	-0.139510416666665
18	10.048	9.9629375	9.97554166666667	-0.0126041666666666	0.0850624999999994
19	10.082	10.3608020833333	9.981375	0.379427083333334	-0.278802083333334
20	10.541	10.5285520833333	9.99645833333333	0.532093750000001	0.0124479166666678
21	10.208	10.2001041666667	10.005375	0.194729166666667	0.00789583333333255
22	10.233	10.2910520833333	10.0095	0.281552083333332	-0.0580520833333313
23	9.439	9.50427083333333	10.0292083333333	-0.524937499999999	-0.0652708333333312
24	9.963	9.88194791666667	10.0612083333333	-0.179260416666667	0.0810520833333328
25	10.158	10.21384375	10.086	0.12784375	-0.0558437499999993
26	9.225	9.320875	10.1052083333333	-0.784333333333333	-0.0958749999999995
27	10.474	10.2357083333333	10.129625	0.106083333333333	0.238291666666669
28	9.757	9.94002083333333	10.1729583333333	-0.2329375	-0.183020833333332
29	10.49	10.32471875	10.212375	0.11234375	0.165281250000001
30	10.281	10.2071458333333	10.21975	-0.0126041666666666	0.073854166666667
31	10.444	10.60071875	10.2212916666667	0.379427083333334	-0.15671875
32	10.64	10.77584375	10.24375	0.532093750000001	-0.135843749999999
33	10.695	10.4473958333333	10.2526666666667	0.194729166666667	0.247604166666667
34	10.786	10.5288854166667	10.2473333333333	0.281552083333332	0.257114583333331
35	9.832	9.72214583333333	10.2470833333333	-0.524937499999999	0.109854166666668
36	9.747	10.0628645833333	10.242125	-0.179260416666667	-0.315864583333333
37	10.411	10.3825520833333	10.2547083333333	0.12784375	0.028447916666666
38	9.511	9.512625	10.2969583333333	-0.784333333333333	-0.00162500000000065
39	10.402	10.4127083333333	10.306625	0.106083333333333	-0.0107083333333318
40	9.701	10.0627291666667	10.2956666666667	-0.2329375	-0.361729166666665
41	10.54	10.4122604166667	10.2999166666667	0.11234375	0.127739583333334
42	10.112	10.3091041666667	10.3217083333333	-0.0126041666666666	-0.197104166666666
43	10.915	10.74284375	10.3634166666667	0.379427083333334	0.172156249999999
44	11.183	10.9325104166667	10.4004166666667	0.532093750000001	0.250489583333332
45	10.384	10.6016875	10.4069583333333	0.194729166666667	-0.217687499999998
46	10.834	10.7275520833333	10.446	0.281552083333332	0.106447916666667
47	9.886	9.96977083333333	10.4947083333333	-0.524937499999999	-0.0837708333333325
48	10.216	10.3391145833333	10.518375	-0.179260416666667	-0.123114583333333
49	10.943	10.69296875	10.565125	0.12784375	0.250031249999999
50	9.867	9.78329166666667	10.567625	-0.784333333333333	0.0837083333333339
51	10.203	10.6718333333333	10.56575	0.106083333333333	-0.468833333333333
52	10.837	10.3529375	10.585875	-0.2329375	0.4840625
53	10.573	10.70071875	10.588375	0.11234375	-0.127718749999998
54	10.647	10.5830208333333	10.595625	-0.0126041666666666	0.063979166666666
55	11.502	NA	NA	0.379427083333334	NA
56	10.656	NA	NA	0.532093750000001	NA
57	10.866	NA	NA	0.194729166666667	NA
58	10.835	NA	NA	0.281552083333332	NA
59	9.945	NA	NA	-0.524937499999999	NA
60	10.331	NA	NA	-0.179260416666667	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