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

Thu, 13 Dec 2012 16:17:25 -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/2012/Dec/13/t1355433482aabd0ymrbjq0vzm.htm/, Retrieved Sat, 14 Feb 2026 01:38:32 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199428, Retrieved Sat, 14 Feb 2026 01:38:32 +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

285

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

-       [Classical Decomposition] [decomposition sig...] [2012-12-13 21:17:25] [4ab20b1300d6ce8ed8a6f2d2c22a072d] [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	4 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199428&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]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199428&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=199428&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	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	104.4	NA	NA	-0.902062499999991	NA
2	104.4	NA	NA	-1.32389583333333	NA
3	104.4	NA	NA	-0.300729166666662	NA
4	104.4	NA	NA	0.560854166666667	NA
5	104.4	NA	NA	1.26068749999999	NA
6	104.41	NA	NA	1.09877083333333	NA
7	104.42	105.7101875	105.148333333333	0.56185416666666	-1.2901875
8	104.68	105.574104166667	105.325833333333	0.248270833333333	-0.894104166666665
9	106.02	105.891604166667	105.777083333333	0.114520833333333	0.128395833333329
10	106.35	106.418520833333	106.6325	-0.213979166666672	-0.0685208333333236
11	106.38	107.1464375	107.693333333333	-0.546895833333332	-0.766437499999995
12	106.47	108.2696875	108.827083333333	-0.557395833333334	-1.79968749999999
13	106.5	109.059604166667	109.961666666667	-0.902062499999991	-2.55960416666666
14	106.56	109.765270833333	111.089166666667	-1.32389583333333	-3.20527083333333
15	113.07	111.852604166667	112.153333333333	-0.300729166666662	1.21739583333331
16	116.26	113.710854166667	113.15	0.560854166666667	2.54914583333334
17	118	115.396520833333	114.135833333333	1.26068749999999	2.60347916666667
18	118.02	116.217520833333	115.11875	1.09877083333333	1.80247916666667
19	118.04	116.6589375	116.097083333333	0.56185416666666	1.38106250000003
20	118.12	117.320354166667	117.072083333333	0.248270833333333	0.799645833333358
21	118.12	117.887854166667	117.773333333333	0.114520833333333	0.232145833333362
22	118.17	117.9276875	118.141666666667	-0.213979166666672	0.242312500000011
23	118.22	117.868104166667	118.415	-0.546895833333332	0.351895833333344
24	118.22	118.107604166667	118.665	-0.557395833333334	0.112395833333338
25	118.23	118.0229375	118.925	-0.902062499999991	0.207062500000006
26	118.23	117.8594375	119.183333333333	-1.32389583333333	0.370562500000005
27	118.23	119.139270833333	119.44	-0.300729166666662	-0.909270833333338
28	119.94	120.2554375	119.694583333333	0.560854166666667	-0.315437500000002
29	120.88	121.2056875	119.945	1.26068749999999	-0.325687500000001
30	121.14	121.292104166667	120.193333333333	1.09877083333333	-0.152104166666689
31	121.16	121.0039375	120.442083333333	0.56185416666666	0.156062499999976
32	121.2	120.939520833333	120.69125	0.248270833333333	0.260479166666656
33	121.2	121.085354166667	120.970833333333	0.114520833333333	0.114645833333341
34	121.2	121.0414375	121.255416666667	-0.213979166666672	0.158562500000016
35	121.2	120.944770833333	121.491666666667	-0.546895833333332	0.255229166666709
36	121.2	121.145520833333	121.702916666667	-0.557395833333334	0.0544791666666953
37	121.22	121.015020833333	121.917083333333	-0.902062499999991	0.204979166666689
38	121.22	120.814020833333	122.137916666667	-1.32389583333333	0.405979166666697
39	121.95	122.061354166667	122.362083333333	-0.300729166666662	-0.111354166666629
40	123.05	123.150020833333	122.589166666667	0.560854166666667	-0.100020833333303
41	123.44	124.092354166667	122.831666666667	1.26068749999999	-0.652354166666626
42	123.65	124.2704375	123.171666666667	1.09877083333333	-0.620437499999952
43	123.79	124.1726875	123.610833333333	0.56185416666666	-0.38268749999996
44	123.87	124.314520833333	124.06625	0.248270833333333	-0.444520833333314
45	123.91	124.6061875	124.491666666667	0.114520833333333	-0.696187499999979
46	123.94	124.639354166667	124.853333333333	-0.213979166666672	-0.699354166666652
47	124.28	124.693520833333	125.240416666667	-0.546895833333332	-0.413520833333322
48	126.28	125.1221875	125.679583333333	-0.557395833333334	1.15781250000001
49	126.68	125.208770833333	126.110833333333	-0.902062499999991	1.47122916666666
50	126.69	125.2144375	126.538333333333	-1.32389583333333	1.4755625
51	126.69	126.6609375	126.961666666667	-0.300729166666662	0.0290624999999949
52	126.99	127.9429375	127.382083333333	0.560854166666667	-0.952937500000004
53	128.79	129.047770833333	127.787083333333	1.26068749999999	-0.257770833333325
54	128.84	129.193354166667	128.094583333333	1.09877083333333	-0.353354166666662
55	128.95	128.8639375	128.302083333333	0.56185416666666	0.086062499999997
56	128.97	128.7411875	128.492916666667	0.248270833333333	0.228812500000004
57	128.97	128.7986875	128.684166666667	0.114520833333333	0.171312499999999
58	128.97	128.6526875	128.866666666667	-0.213979166666672	0.317312499999986
59	128.97	128.446854166667	128.99375	-0.546895833333332	0.523145833333331
60	128.97	128.5446875	129.102083333333	-0.557395833333334	0.42531249999999
61	128.97	128.343354166667	129.245416666667	-0.902062499999991	0.626645833333328
62	128.98	128.076520833333	129.400416666667	-1.32389583333333	0.903479166666642
63	128.99	129.265520833333	129.56625	-0.300729166666662	-0.275520833333331
64	129.07	130.3004375	129.739583333333	0.560854166666667	-1.23043750000002
65	129.76	131.177354166667	129.916666666667	1.26068749999999	-1.41735416666666
66	130.47	131.196270833333	130.0975	1.09877083333333	-0.726270833333331
67	130.76	NA	NA	0.56185416666666	NA
68	130.88	NA	NA	0.248270833333333	NA
69	131.04	NA	NA	0.114520833333333	NA
70	131.06	NA	NA	-0.213979166666672	NA
71	131.13	NA	NA	-0.546895833333332	NA
72	131.15	NA	NA	-0.557395833333334	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 104.4 & NA & NA & -0.902062499999991 & NA \tabularnewline
2 & 104.4 & NA & NA & -1.32389583333333 & NA \tabularnewline
3 & 104.4 & NA & NA & -0.300729166666662 & NA \tabularnewline
4 & 104.4 & NA & NA & 0.560854166666667 & NA \tabularnewline
5 & 104.4 & NA & NA & 1.26068749999999 & NA \tabularnewline
6 & 104.41 & NA & NA & 1.09877083333333 & NA \tabularnewline
7 & 104.42 & 105.7101875 & 105.148333333333 & 0.56185416666666 & -1.2901875 \tabularnewline
8 & 104.68 & 105.574104166667 & 105.325833333333 & 0.248270833333333 & -0.894104166666665 \tabularnewline
9 & 106.02 & 105.891604166667 & 105.777083333333 & 0.114520833333333 & 0.128395833333329 \tabularnewline
10 & 106.35 & 106.418520833333 & 106.6325 & -0.213979166666672 & -0.0685208333333236 \tabularnewline
11 & 106.38 & 107.1464375 & 107.693333333333 & -0.546895833333332 & -0.766437499999995 \tabularnewline
12 & 106.47 & 108.2696875 & 108.827083333333 & -0.557395833333334 & -1.79968749999999 \tabularnewline
13 & 106.5 & 109.059604166667 & 109.961666666667 & -0.902062499999991 & -2.55960416666666 \tabularnewline
14 & 106.56 & 109.765270833333 & 111.089166666667 & -1.32389583333333 & -3.20527083333333 \tabularnewline
15 & 113.07 & 111.852604166667 & 112.153333333333 & -0.300729166666662 & 1.21739583333331 \tabularnewline
16 & 116.26 & 113.710854166667 & 113.15 & 0.560854166666667 & 2.54914583333334 \tabularnewline
17 & 118 & 115.396520833333 & 114.135833333333 & 1.26068749999999 & 2.60347916666667 \tabularnewline
18 & 118.02 & 116.217520833333 & 115.11875 & 1.09877083333333 & 1.80247916666667 \tabularnewline
19 & 118.04 & 116.6589375 & 116.097083333333 & 0.56185416666666 & 1.38106250000003 \tabularnewline
20 & 118.12 & 117.320354166667 & 117.072083333333 & 0.248270833333333 & 0.799645833333358 \tabularnewline
21 & 118.12 & 117.887854166667 & 117.773333333333 & 0.114520833333333 & 0.232145833333362 \tabularnewline
22 & 118.17 & 117.9276875 & 118.141666666667 & -0.213979166666672 & 0.242312500000011 \tabularnewline
23 & 118.22 & 117.868104166667 & 118.415 & -0.546895833333332 & 0.351895833333344 \tabularnewline
24 & 118.22 & 118.107604166667 & 118.665 & -0.557395833333334 & 0.112395833333338 \tabularnewline
25 & 118.23 & 118.0229375 & 118.925 & -0.902062499999991 & 0.207062500000006 \tabularnewline
26 & 118.23 & 117.8594375 & 119.183333333333 & -1.32389583333333 & 0.370562500000005 \tabularnewline
27 & 118.23 & 119.139270833333 & 119.44 & -0.300729166666662 & -0.909270833333338 \tabularnewline
28 & 119.94 & 120.2554375 & 119.694583333333 & 0.560854166666667 & -0.315437500000002 \tabularnewline
29 & 120.88 & 121.2056875 & 119.945 & 1.26068749999999 & -0.325687500000001 \tabularnewline
30 & 121.14 & 121.292104166667 & 120.193333333333 & 1.09877083333333 & -0.152104166666689 \tabularnewline
31 & 121.16 & 121.0039375 & 120.442083333333 & 0.56185416666666 & 0.156062499999976 \tabularnewline
32 & 121.2 & 120.939520833333 & 120.69125 & 0.248270833333333 & 0.260479166666656 \tabularnewline
33 & 121.2 & 121.085354166667 & 120.970833333333 & 0.114520833333333 & 0.114645833333341 \tabularnewline
34 & 121.2 & 121.0414375 & 121.255416666667 & -0.213979166666672 & 0.158562500000016 \tabularnewline
35 & 121.2 & 120.944770833333 & 121.491666666667 & -0.546895833333332 & 0.255229166666709 \tabularnewline
36 & 121.2 & 121.145520833333 & 121.702916666667 & -0.557395833333334 & 0.0544791666666953 \tabularnewline
37 & 121.22 & 121.015020833333 & 121.917083333333 & -0.902062499999991 & 0.204979166666689 \tabularnewline
38 & 121.22 & 120.814020833333 & 122.137916666667 & -1.32389583333333 & 0.405979166666697 \tabularnewline
39 & 121.95 & 122.061354166667 & 122.362083333333 & -0.300729166666662 & -0.111354166666629 \tabularnewline
40 & 123.05 & 123.150020833333 & 122.589166666667 & 0.560854166666667 & -0.100020833333303 \tabularnewline
41 & 123.44 & 124.092354166667 & 122.831666666667 & 1.26068749999999 & -0.652354166666626 \tabularnewline
42 & 123.65 & 124.2704375 & 123.171666666667 & 1.09877083333333 & -0.620437499999952 \tabularnewline
43 & 123.79 & 124.1726875 & 123.610833333333 & 0.56185416666666 & -0.38268749999996 \tabularnewline
44 & 123.87 & 124.314520833333 & 124.06625 & 0.248270833333333 & -0.444520833333314 \tabularnewline
45 & 123.91 & 124.6061875 & 124.491666666667 & 0.114520833333333 & -0.696187499999979 \tabularnewline
46 & 123.94 & 124.639354166667 & 124.853333333333 & -0.213979166666672 & -0.699354166666652 \tabularnewline
47 & 124.28 & 124.693520833333 & 125.240416666667 & -0.546895833333332 & -0.413520833333322 \tabularnewline
48 & 126.28 & 125.1221875 & 125.679583333333 & -0.557395833333334 & 1.15781250000001 \tabularnewline
49 & 126.68 & 125.208770833333 & 126.110833333333 & -0.902062499999991 & 1.47122916666666 \tabularnewline
50 & 126.69 & 125.2144375 & 126.538333333333 & -1.32389583333333 & 1.4755625 \tabularnewline
51 & 126.69 & 126.6609375 & 126.961666666667 & -0.300729166666662 & 0.0290624999999949 \tabularnewline
52 & 126.99 & 127.9429375 & 127.382083333333 & 0.560854166666667 & -0.952937500000004 \tabularnewline
53 & 128.79 & 129.047770833333 & 127.787083333333 & 1.26068749999999 & -0.257770833333325 \tabularnewline
54 & 128.84 & 129.193354166667 & 128.094583333333 & 1.09877083333333 & -0.353354166666662 \tabularnewline
55 & 128.95 & 128.8639375 & 128.302083333333 & 0.56185416666666 & 0.086062499999997 \tabularnewline
56 & 128.97 & 128.7411875 & 128.492916666667 & 0.248270833333333 & 0.228812500000004 \tabularnewline
57 & 128.97 & 128.7986875 & 128.684166666667 & 0.114520833333333 & 0.171312499999999 \tabularnewline
58 & 128.97 & 128.6526875 & 128.866666666667 & -0.213979166666672 & 0.317312499999986 \tabularnewline
59 & 128.97 & 128.446854166667 & 128.99375 & -0.546895833333332 & 0.523145833333331 \tabularnewline
60 & 128.97 & 128.5446875 & 129.102083333333 & -0.557395833333334 & 0.42531249999999 \tabularnewline
61 & 128.97 & 128.343354166667 & 129.245416666667 & -0.902062499999991 & 0.626645833333328 \tabularnewline
62 & 128.98 & 128.076520833333 & 129.400416666667 & -1.32389583333333 & 0.903479166666642 \tabularnewline
63 & 128.99 & 129.265520833333 & 129.56625 & -0.300729166666662 & -0.275520833333331 \tabularnewline
64 & 129.07 & 130.3004375 & 129.739583333333 & 0.560854166666667 & -1.23043750000002 \tabularnewline
65 & 129.76 & 131.177354166667 & 129.916666666667 & 1.26068749999999 & -1.41735416666666 \tabularnewline
66 & 130.47 & 131.196270833333 & 130.0975 & 1.09877083333333 & -0.726270833333331 \tabularnewline
67 & 130.76 & NA & NA & 0.56185416666666 & NA \tabularnewline
68 & 130.88 & NA & NA & 0.248270833333333 & NA \tabularnewline
69 & 131.04 & NA & NA & 0.114520833333333 & NA \tabularnewline
70 & 131.06 & NA & NA & -0.213979166666672 & NA \tabularnewline
71 & 131.13 & NA & NA & -0.546895833333332 & NA \tabularnewline
72 & 131.15 & NA & NA & -0.557395833333334 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199428&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]104.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.902062499999991[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]104.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.32389583333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]104.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.300729166666662[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]104.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.560854166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]104.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.26068749999999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]104.41[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.09877083333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]104.42[/C][C]105.7101875[/C][C]105.148333333333[/C][C]0.56185416666666[/C][C]-1.2901875[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]104.68[/C][C]105.574104166667[/C][C]105.325833333333[/C][C]0.248270833333333[/C][C]-0.894104166666665[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]106.02[/C][C]105.891604166667[/C][C]105.777083333333[/C][C]0.114520833333333[/C][C]0.128395833333329[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]106.35[/C][C]106.418520833333[/C][C]106.6325[/C][C]-0.213979166666672[/C][C]-0.0685208333333236[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]106.38[/C][C]107.1464375[/C][C]107.693333333333[/C][C]-0.546895833333332[/C][C]-0.766437499999995[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]106.47[/C][C]108.2696875[/C][C]108.827083333333[/C][C]-0.557395833333334[/C][C]-1.79968749999999[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]106.5[/C][C]109.059604166667[/C][C]109.961666666667[/C][C]-0.902062499999991[/C][C]-2.55960416666666[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]106.56[/C][C]109.765270833333[/C][C]111.089166666667[/C][C]-1.32389583333333[/C][C]-3.20527083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]113.07[/C][C]111.852604166667[/C][C]112.153333333333[/C][C]-0.300729166666662[/C][C]1.21739583333331[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]116.26[/C][C]113.710854166667[/C][C]113.15[/C][C]0.560854166666667[/C][C]2.54914583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]118[/C][C]115.396520833333[/C][C]114.135833333333[/C][C]1.26068749999999[/C][C]2.60347916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]118.02[/C][C]116.217520833333[/C][C]115.11875[/C][C]1.09877083333333[/C][C]1.80247916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]118.04[/C][C]116.6589375[/C][C]116.097083333333[/C][C]0.56185416666666[/C][C]1.38106250000003[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]118.12[/C][C]117.320354166667[/C][C]117.072083333333[/C][C]0.248270833333333[/C][C]0.799645833333358[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]118.12[/C][C]117.887854166667[/C][C]117.773333333333[/C][C]0.114520833333333[/C][C]0.232145833333362[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]118.17[/C][C]117.9276875[/C][C]118.141666666667[/C][C]-0.213979166666672[/C][C]0.242312500000011[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]118.22[/C][C]117.868104166667[/C][C]118.415[/C][C]-0.546895833333332[/C][C]0.351895833333344[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]118.22[/C][C]118.107604166667[/C][C]118.665[/C][C]-0.557395833333334[/C][C]0.112395833333338[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]118.23[/C][C]118.0229375[/C][C]118.925[/C][C]-0.902062499999991[/C][C]0.207062500000006[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]118.23[/C][C]117.8594375[/C][C]119.183333333333[/C][C]-1.32389583333333[/C][C]0.370562500000005[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]118.23[/C][C]119.139270833333[/C][C]119.44[/C][C]-0.300729166666662[/C][C]-0.909270833333338[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]119.94[/C][C]120.2554375[/C][C]119.694583333333[/C][C]0.560854166666667[/C][C]-0.315437500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]120.88[/C][C]121.2056875[/C][C]119.945[/C][C]1.26068749999999[/C][C]-0.325687500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]121.14[/C][C]121.292104166667[/C][C]120.193333333333[/C][C]1.09877083333333[/C][C]-0.152104166666689[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]121.16[/C][C]121.0039375[/C][C]120.442083333333[/C][C]0.56185416666666[/C][C]0.156062499999976[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]121.2[/C][C]120.939520833333[/C][C]120.69125[/C][C]0.248270833333333[/C][C]0.260479166666656[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]121.2[/C][C]121.085354166667[/C][C]120.970833333333[/C][C]0.114520833333333[/C][C]0.114645833333341[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]121.2[/C][C]121.0414375[/C][C]121.255416666667[/C][C]-0.213979166666672[/C][C]0.158562500000016[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]121.2[/C][C]120.944770833333[/C][C]121.491666666667[/C][C]-0.546895833333332[/C][C]0.255229166666709[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]121.2[/C][C]121.145520833333[/C][C]121.702916666667[/C][C]-0.557395833333334[/C][C]0.0544791666666953[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]121.22[/C][C]121.015020833333[/C][C]121.917083333333[/C][C]-0.902062499999991[/C][C]0.204979166666689[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]121.22[/C][C]120.814020833333[/C][C]122.137916666667[/C][C]-1.32389583333333[/C][C]0.405979166666697[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]121.95[/C][C]122.061354166667[/C][C]122.362083333333[/C][C]-0.300729166666662[/C][C]-0.111354166666629[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]123.05[/C][C]123.150020833333[/C][C]122.589166666667[/C][C]0.560854166666667[/C][C]-0.100020833333303[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]123.44[/C][C]124.092354166667[/C][C]122.831666666667[/C][C]1.26068749999999[/C][C]-0.652354166666626[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]123.65[/C][C]124.2704375[/C][C]123.171666666667[/C][C]1.09877083333333[/C][C]-0.620437499999952[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]123.79[/C][C]124.1726875[/C][C]123.610833333333[/C][C]0.56185416666666[/C][C]-0.38268749999996[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]123.87[/C][C]124.314520833333[/C][C]124.06625[/C][C]0.248270833333333[/C][C]-0.444520833333314[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]123.91[/C][C]124.6061875[/C][C]124.491666666667[/C][C]0.114520833333333[/C][C]-0.696187499999979[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]123.94[/C][C]124.639354166667[/C][C]124.853333333333[/C][C]-0.213979166666672[/C][C]-0.699354166666652[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]124.28[/C][C]124.693520833333[/C][C]125.240416666667[/C][C]-0.546895833333332[/C][C]-0.413520833333322[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]126.28[/C][C]125.1221875[/C][C]125.679583333333[/C][C]-0.557395833333334[/C][C]1.15781250000001[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]126.68[/C][C]125.208770833333[/C][C]126.110833333333[/C][C]-0.902062499999991[/C][C]1.47122916666666[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]126.69[/C][C]125.2144375[/C][C]126.538333333333[/C][C]-1.32389583333333[/C][C]1.4755625[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]126.69[/C][C]126.6609375[/C][C]126.961666666667[/C][C]-0.300729166666662[/C][C]0.0290624999999949[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]126.99[/C][C]127.9429375[/C][C]127.382083333333[/C][C]0.560854166666667[/C][C]-0.952937500000004[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]128.79[/C][C]129.047770833333[/C][C]127.787083333333[/C][C]1.26068749999999[/C][C]-0.257770833333325[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]128.84[/C][C]129.193354166667[/C][C]128.094583333333[/C][C]1.09877083333333[/C][C]-0.353354166666662[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]128.95[/C][C]128.8639375[/C][C]128.302083333333[/C][C]0.56185416666666[/C][C]0.086062499999997[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]128.97[/C][C]128.7411875[/C][C]128.492916666667[/C][C]0.248270833333333[/C][C]0.228812500000004[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]128.97[/C][C]128.7986875[/C][C]128.684166666667[/C][C]0.114520833333333[/C][C]0.171312499999999[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]128.97[/C][C]128.6526875[/C][C]128.866666666667[/C][C]-0.213979166666672[/C][C]0.317312499999986[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]128.97[/C][C]128.446854166667[/C][C]128.99375[/C][C]-0.546895833333332[/C][C]0.523145833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]128.97[/C][C]128.5446875[/C][C]129.102083333333[/C][C]-0.557395833333334[/C][C]0.42531249999999[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]128.97[/C][C]128.343354166667[/C][C]129.245416666667[/C][C]-0.902062499999991[/C][C]0.626645833333328[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]128.98[/C][C]128.076520833333[/C][C]129.400416666667[/C][C]-1.32389583333333[/C][C]0.903479166666642[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]128.99[/C][C]129.265520833333[/C][C]129.56625[/C][C]-0.300729166666662[/C][C]-0.275520833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]129.07[/C][C]130.3004375[/C][C]129.739583333333[/C][C]0.560854166666667[/C][C]-1.23043750000002[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]129.76[/C][C]131.177354166667[/C][C]129.916666666667[/C][C]1.26068749999999[/C][C]-1.41735416666666[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]130.47[/C][C]131.196270833333[/C][C]130.0975[/C][C]1.09877083333333[/C][C]-0.726270833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]130.76[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.56185416666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]130.88[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.248270833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]131.04[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.114520833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]131.06[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.213979166666672[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]131.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.546895833333332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]131.15[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.557395833333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199428&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=199428&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	104.4	NA	NA	-0.902062499999991	NA
2	104.4	NA	NA	-1.32389583333333	NA
3	104.4	NA	NA	-0.300729166666662	NA
4	104.4	NA	NA	0.560854166666667	NA
5	104.4	NA	NA	1.26068749999999	NA
6	104.41	NA	NA	1.09877083333333	NA
7	104.42	105.7101875	105.148333333333	0.56185416666666	-1.2901875
8	104.68	105.574104166667	105.325833333333	0.248270833333333	-0.894104166666665
9	106.02	105.891604166667	105.777083333333	0.114520833333333	0.128395833333329
10	106.35	106.418520833333	106.6325	-0.213979166666672	-0.0685208333333236
11	106.38	107.1464375	107.693333333333	-0.546895833333332	-0.766437499999995
12	106.47	108.2696875	108.827083333333	-0.557395833333334	-1.79968749999999
13	106.5	109.059604166667	109.961666666667	-0.902062499999991	-2.55960416666666
14	106.56	109.765270833333	111.089166666667	-1.32389583333333	-3.20527083333333
15	113.07	111.852604166667	112.153333333333	-0.300729166666662	1.21739583333331
16	116.26	113.710854166667	113.15	0.560854166666667	2.54914583333334
17	118	115.396520833333	114.135833333333	1.26068749999999	2.60347916666667
18	118.02	116.217520833333	115.11875	1.09877083333333	1.80247916666667
19	118.04	116.6589375	116.097083333333	0.56185416666666	1.38106250000003
20	118.12	117.320354166667	117.072083333333	0.248270833333333	0.799645833333358
21	118.12	117.887854166667	117.773333333333	0.114520833333333	0.232145833333362
22	118.17	117.9276875	118.141666666667	-0.213979166666672	0.242312500000011
23	118.22	117.868104166667	118.415	-0.546895833333332	0.351895833333344
24	118.22	118.107604166667	118.665	-0.557395833333334	0.112395833333338
25	118.23	118.0229375	118.925	-0.902062499999991	0.207062500000006
26	118.23	117.8594375	119.183333333333	-1.32389583333333	0.370562500000005
27	118.23	119.139270833333	119.44	-0.300729166666662	-0.909270833333338
28	119.94	120.2554375	119.694583333333	0.560854166666667	-0.315437500000002
29	120.88	121.2056875	119.945	1.26068749999999	-0.325687500000001
30	121.14	121.292104166667	120.193333333333	1.09877083333333	-0.152104166666689
31	121.16	121.0039375	120.442083333333	0.56185416666666	0.156062499999976
32	121.2	120.939520833333	120.69125	0.248270833333333	0.260479166666656
33	121.2	121.085354166667	120.970833333333	0.114520833333333	0.114645833333341
34	121.2	121.0414375	121.255416666667	-0.213979166666672	0.158562500000016
35	121.2	120.944770833333	121.491666666667	-0.546895833333332	0.255229166666709
36	121.2	121.145520833333	121.702916666667	-0.557395833333334	0.0544791666666953
37	121.22	121.015020833333	121.917083333333	-0.902062499999991	0.204979166666689
38	121.22	120.814020833333	122.137916666667	-1.32389583333333	0.405979166666697
39	121.95	122.061354166667	122.362083333333	-0.300729166666662	-0.111354166666629
40	123.05	123.150020833333	122.589166666667	0.560854166666667	-0.100020833333303
41	123.44	124.092354166667	122.831666666667	1.26068749999999	-0.652354166666626
42	123.65	124.2704375	123.171666666667	1.09877083333333	-0.620437499999952
43	123.79	124.1726875	123.610833333333	0.56185416666666	-0.38268749999996
44	123.87	124.314520833333	124.06625	0.248270833333333	-0.444520833333314
45	123.91	124.6061875	124.491666666667	0.114520833333333	-0.696187499999979
46	123.94	124.639354166667	124.853333333333	-0.213979166666672	-0.699354166666652
47	124.28	124.693520833333	125.240416666667	-0.546895833333332	-0.413520833333322
48	126.28	125.1221875	125.679583333333	-0.557395833333334	1.15781250000001
49	126.68	125.208770833333	126.110833333333	-0.902062499999991	1.47122916666666
50	126.69	125.2144375	126.538333333333	-1.32389583333333	1.4755625
51	126.69	126.6609375	126.961666666667	-0.300729166666662	0.0290624999999949
52	126.99	127.9429375	127.382083333333	0.560854166666667	-0.952937500000004
53	128.79	129.047770833333	127.787083333333	1.26068749999999	-0.257770833333325
54	128.84	129.193354166667	128.094583333333	1.09877083333333	-0.353354166666662
55	128.95	128.8639375	128.302083333333	0.56185416666666	0.086062499999997
56	128.97	128.7411875	128.492916666667	0.248270833333333	0.228812500000004
57	128.97	128.7986875	128.684166666667	0.114520833333333	0.171312499999999
58	128.97	128.6526875	128.866666666667	-0.213979166666672	0.317312499999986
59	128.97	128.446854166667	128.99375	-0.546895833333332	0.523145833333331
60	128.97	128.5446875	129.102083333333	-0.557395833333334	0.42531249999999
61	128.97	128.343354166667	129.245416666667	-0.902062499999991	0.626645833333328
62	128.98	128.076520833333	129.400416666667	-1.32389583333333	0.903479166666642
63	128.99	129.265520833333	129.56625	-0.300729166666662	-0.275520833333331
64	129.07	130.3004375	129.739583333333	0.560854166666667	-1.23043750000002
65	129.76	131.177354166667	129.916666666667	1.26068749999999	-1.41735416666666
66	130.47	131.196270833333	130.0975	1.09877083333333	-0.726270833333331
67	130.76	NA	NA	0.56185416666666	NA
68	130.88	NA	NA	0.248270833333333	NA
69	131.04	NA	NA	0.114520833333333	NA
70	131.06	NA	NA	-0.213979166666672	NA
71	131.13	NA	NA	-0.546895833333332	NA
72	131.15	NA	NA	-0.557395833333334	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