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

Fri, 04 Dec 2009 08:25:11 -0700

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/2009/Dec/04/t125994039835eynkpe7pdx7a8.htm/, Retrieved Sat, 27 Apr 2024 19:10:15 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=63757, Retrieved Sat, 27 Apr 2024 19:10:15 +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

141

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

-     [Univariate Data Series] [data set] [2008-12-01 19:54:57] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- RMP   [Classical Decomposition] [] [2009-11-27 14:58:37] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
-    D      [Classical Decomposition] [] [2009-12-04 15:25:11] [612b7913d2a3b4fa79d126829bd148db] [Current]
-             [Classical Decomposition] [] [2009-12-29 10:53:42] [eea7474c6df699240a34279975905c82] 

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

8
8,1
7,7
7,5
7,6
7,8
7,8
7,8
7,5
7,5
7,1
7,5
7,5
7,6
7,7
7,7
7,9
8,1
8,2
8,2
8,2
7,9
7,3
6,9
6,6
6,7
6,9
7
7,1
7,2
7,1
6,9
7
6,8
6,4
6,7
6,6
6,4
6,3
6,2
6,5
6,8
6,8
6,4
6,1
5,8
6,1
7,2
7,3
6,9
6,1
5,8
6,2
7,1
7,7
7,9
7,7
7,4
7,5
8
8,1

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	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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 & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=63757&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]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=63757&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=63757&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	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	8	NA	NA	1.00360812691921	NA
2	8.1	NA	NA	0.986680333147035	NA
3	7.7	NA	NA	0.962527812296396	NA
4	7.5	NA	NA	0.951722152838305	NA
5	7.6	NA	NA	0.988356900924954	NA
6	7.8	NA	NA	1.04107780348833	NA
7	7.8	8.09361634691506	7.6375	1.05972063462063	0.96372247777386
8	7.8	7.78339396428436	7.59583333333333	1.02469256798039	1.00213352115951
9	7.5	7.73914654240461	7.575	1.02166951054846	0.96909910658827
10	7.5	7.49834165486022	7.58333333333333	0.988792306135414	1.00022116158694
11	7.1	7.37904166705374	7.60416666666667	0.970394520598848	0.962184565470118
12	7.5	7.63494446728838	7.62916666666667	1.00075733050203	0.98232541600446
13	7.5	7.6859655719896	7.65833333333333	1.00360812691921	0.975804527063285
14	7.6	7.58921622912261	7.69166666666667	0.986680333147035	1.00142093340759
15	7.7	7.44755894764337	7.7375	0.962527812296396	1.03389581124920
16	7.7	7.40757075625814	7.78333333333333	0.951722152838305	1.03947707735290
17	7.9	7.71742013472235	7.80833333333333	0.988356900924954	1.02365814768282
18	8.1	8.11173121884659	7.79166666666667	1.04107780348833	0.998553795912353
19	8.2	8.19075740508862	7.72916666666667	1.05972063462063	1.00112841761198
20	8.2	7.84316769741655	7.65416666666667	1.02469256798039	1.04549594199050
21	8.2	7.74766045499251	7.58333333333333	1.02166951054846	1.05838401768317
22	7.9	7.43654213572676	7.52083333333333	0.988792306135414	1.06232168873846
23	7.3	7.23752579946641	7.45833333333333	0.970394520598848	1.00863198312028
24	6.9	7.39309477908372	7.3875	1.00075733050203	0.933303333202387
25	6.6	7.33052102703905	7.30416666666667	1.00360812691921	0.900345279094831
26	6.7	7.10820956671343	7.20416666666667	0.986680333147035	0.942572097392146
27	6.9	6.83394746730441	7.1	0.962527812296396	1.00966535563986
28	7	6.66602057883829	7.00416666666667	0.951722152838305	1.05010176869570
29	7.1	6.84025338515145	6.92083333333333	0.988356900924954	1.03797324458951
30	7.2	7.15740989898229	6.875	1.04107780348833	1.00595049069689
31	7.1	7.27674835772833	6.86666666666667	1.05972063462063	0.975710530440343
32	6.9	7.02341364303224	6.85416666666667	1.02469256798039	0.982428253652029
33	7	6.96438049690536	6.81666666666667	1.02166951054846	1.00511452570842
34	6.8	6.6825880022985	6.75833333333333	0.988792306135414	1.01756983935881
35	6.4	6.50164328801228	6.7	0.970394520598848	0.984366523429593
36	6.7	6.66337589225932	6.65833333333333	1.00075733050203	1.00549632923804
37	6.6	6.65308554136858	6.62916666666667	1.00360812691921	0.992020914049805
38	6.4	6.50797903071565	6.59583333333333	0.986680333147035	0.983408208568893
39	6.3	6.29252557288769	6.5375	0.962527812296396	1.00118782625922
40	6.2	6.14653890374738	6.45833333333333	0.951722152838305	1.00869775610141
41	6.5	6.32960231967356	6.40416666666667	0.988356900924954	1.02692075611082
42	6.8	6.67591141486893	6.4125	1.04107780348833	1.01858751223911
43	6.8	6.84844460123583	6.4625	1.05972063462063	0.992926189221552
44	6.4	6.67331034897228	6.5125	1.02469256798039	0.959044262190748
45	6.1	6.66639355632872	6.525	1.02166951054846	0.915037485929552
46	5.8	6.42714998988019	6.5	0.988792306135414	0.902421759120658
47	6.1	6.27926121037505	6.47083333333333	0.970394520598848	0.971451862827611
48	7.2	6.4757338927902	6.47083333333333	1.00075733050203	1.11184309287572
49	7.3	6.544361327619	6.52083333333333	1.00360812691921	1.11546408191003
50	6.9	6.53264603904433	6.62083333333333	0.986680333147035	1.05623356274932
51	6.1	6.49706273300067	6.75	0.962527812296396	0.938885808969665
52	5.8	6.55102081870366	6.88333333333333	0.951722152838305	0.885358199967944
53	6.2	6.92673461398238	7.00833333333333	0.988356900924954	0.895082653734793
54	7.1	7.39165240476716	7.1	1.04107780348833	0.960543003269599
55	7.7	7.59466454811452	7.16666666666667	1.05972063462063	1.01386966484407
56	7.9	NA	NA	1.02469256798039	NA
57	7.7	NA	NA	1.02166951054846	NA
58	7.4	NA	NA	0.988792306135414	NA
59	7.5	NA	NA	0.970394520598848	NA
60	8	NA	NA	1.00075733050203	NA
61	8.1	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 8 & NA & NA & 1.00360812691921 & NA \tabularnewline
2 & 8.1 & NA & NA & 0.986680333147035 & NA \tabularnewline
3 & 7.7 & NA & NA & 0.962527812296396 & NA \tabularnewline
4 & 7.5 & NA & NA & 0.951722152838305 & NA \tabularnewline
5 & 7.6 & NA & NA & 0.988356900924954 & NA \tabularnewline
6 & 7.8 & NA & NA & 1.04107780348833 & NA \tabularnewline
7 & 7.8 & 8.09361634691506 & 7.6375 & 1.05972063462063 & 0.96372247777386 \tabularnewline
8 & 7.8 & 7.78339396428436 & 7.59583333333333 & 1.02469256798039 & 1.00213352115951 \tabularnewline
9 & 7.5 & 7.73914654240461 & 7.575 & 1.02166951054846 & 0.96909910658827 \tabularnewline
10 & 7.5 & 7.49834165486022 & 7.58333333333333 & 0.988792306135414 & 1.00022116158694 \tabularnewline
11 & 7.1 & 7.37904166705374 & 7.60416666666667 & 0.970394520598848 & 0.962184565470118 \tabularnewline
12 & 7.5 & 7.63494446728838 & 7.62916666666667 & 1.00075733050203 & 0.98232541600446 \tabularnewline
13 & 7.5 & 7.6859655719896 & 7.65833333333333 & 1.00360812691921 & 0.975804527063285 \tabularnewline
14 & 7.6 & 7.58921622912261 & 7.69166666666667 & 0.986680333147035 & 1.00142093340759 \tabularnewline
15 & 7.7 & 7.44755894764337 & 7.7375 & 0.962527812296396 & 1.03389581124920 \tabularnewline
16 & 7.7 & 7.40757075625814 & 7.78333333333333 & 0.951722152838305 & 1.03947707735290 \tabularnewline
17 & 7.9 & 7.71742013472235 & 7.80833333333333 & 0.988356900924954 & 1.02365814768282 \tabularnewline
18 & 8.1 & 8.11173121884659 & 7.79166666666667 & 1.04107780348833 & 0.998553795912353 \tabularnewline
19 & 8.2 & 8.19075740508862 & 7.72916666666667 & 1.05972063462063 & 1.00112841761198 \tabularnewline
20 & 8.2 & 7.84316769741655 & 7.65416666666667 & 1.02469256798039 & 1.04549594199050 \tabularnewline
21 & 8.2 & 7.74766045499251 & 7.58333333333333 & 1.02166951054846 & 1.05838401768317 \tabularnewline
22 & 7.9 & 7.43654213572676 & 7.52083333333333 & 0.988792306135414 & 1.06232168873846 \tabularnewline
23 & 7.3 & 7.23752579946641 & 7.45833333333333 & 0.970394520598848 & 1.00863198312028 \tabularnewline
24 & 6.9 & 7.39309477908372 & 7.3875 & 1.00075733050203 & 0.933303333202387 \tabularnewline
25 & 6.6 & 7.33052102703905 & 7.30416666666667 & 1.00360812691921 & 0.900345279094831 \tabularnewline
26 & 6.7 & 7.10820956671343 & 7.20416666666667 & 0.986680333147035 & 0.942572097392146 \tabularnewline
27 & 6.9 & 6.83394746730441 & 7.1 & 0.962527812296396 & 1.00966535563986 \tabularnewline
28 & 7 & 6.66602057883829 & 7.00416666666667 & 0.951722152838305 & 1.05010176869570 \tabularnewline
29 & 7.1 & 6.84025338515145 & 6.92083333333333 & 0.988356900924954 & 1.03797324458951 \tabularnewline
30 & 7.2 & 7.15740989898229 & 6.875 & 1.04107780348833 & 1.00595049069689 \tabularnewline
31 & 7.1 & 7.27674835772833 & 6.86666666666667 & 1.05972063462063 & 0.975710530440343 \tabularnewline
32 & 6.9 & 7.02341364303224 & 6.85416666666667 & 1.02469256798039 & 0.982428253652029 \tabularnewline
33 & 7 & 6.96438049690536 & 6.81666666666667 & 1.02166951054846 & 1.00511452570842 \tabularnewline
34 & 6.8 & 6.6825880022985 & 6.75833333333333 & 0.988792306135414 & 1.01756983935881 \tabularnewline
35 & 6.4 & 6.50164328801228 & 6.7 & 0.970394520598848 & 0.984366523429593 \tabularnewline
36 & 6.7 & 6.66337589225932 & 6.65833333333333 & 1.00075733050203 & 1.00549632923804 \tabularnewline
37 & 6.6 & 6.65308554136858 & 6.62916666666667 & 1.00360812691921 & 0.992020914049805 \tabularnewline
38 & 6.4 & 6.50797903071565 & 6.59583333333333 & 0.986680333147035 & 0.983408208568893 \tabularnewline
39 & 6.3 & 6.29252557288769 & 6.5375 & 0.962527812296396 & 1.00118782625922 \tabularnewline
40 & 6.2 & 6.14653890374738 & 6.45833333333333 & 0.951722152838305 & 1.00869775610141 \tabularnewline
41 & 6.5 & 6.32960231967356 & 6.40416666666667 & 0.988356900924954 & 1.02692075611082 \tabularnewline
42 & 6.8 & 6.67591141486893 & 6.4125 & 1.04107780348833 & 1.01858751223911 \tabularnewline
43 & 6.8 & 6.84844460123583 & 6.4625 & 1.05972063462063 & 0.992926189221552 \tabularnewline
44 & 6.4 & 6.67331034897228 & 6.5125 & 1.02469256798039 & 0.959044262190748 \tabularnewline
45 & 6.1 & 6.66639355632872 & 6.525 & 1.02166951054846 & 0.915037485929552 \tabularnewline
46 & 5.8 & 6.42714998988019 & 6.5 & 0.988792306135414 & 0.902421759120658 \tabularnewline
47 & 6.1 & 6.27926121037505 & 6.47083333333333 & 0.970394520598848 & 0.971451862827611 \tabularnewline
48 & 7.2 & 6.4757338927902 & 6.47083333333333 & 1.00075733050203 & 1.11184309287572 \tabularnewline
49 & 7.3 & 6.544361327619 & 6.52083333333333 & 1.00360812691921 & 1.11546408191003 \tabularnewline
50 & 6.9 & 6.53264603904433 & 6.62083333333333 & 0.986680333147035 & 1.05623356274932 \tabularnewline
51 & 6.1 & 6.49706273300067 & 6.75 & 0.962527812296396 & 0.938885808969665 \tabularnewline
52 & 5.8 & 6.55102081870366 & 6.88333333333333 & 0.951722152838305 & 0.885358199967944 \tabularnewline
53 & 6.2 & 6.92673461398238 & 7.00833333333333 & 0.988356900924954 & 0.895082653734793 \tabularnewline
54 & 7.1 & 7.39165240476716 & 7.1 & 1.04107780348833 & 0.960543003269599 \tabularnewline
55 & 7.7 & 7.59466454811452 & 7.16666666666667 & 1.05972063462063 & 1.01386966484407 \tabularnewline
56 & 7.9 & NA & NA & 1.02469256798039 & NA \tabularnewline
57 & 7.7 & NA & NA & 1.02166951054846 & NA \tabularnewline
58 & 7.4 & NA & NA & 0.988792306135414 & NA \tabularnewline
59 & 7.5 & NA & NA & 0.970394520598848 & NA \tabularnewline
60 & 8 & NA & NA & 1.00075733050203 & NA \tabularnewline
61 & 8.1 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=63757&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]8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00360812691921[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]8.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.986680333147035[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]7.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.962527812296396[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]7.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.951722152838305[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]7.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.988356900924954[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]7.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.04107780348833[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]7.8[/C][C]8.09361634691506[/C][C]7.6375[/C][C]1.05972063462063[/C][C]0.96372247777386[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]7.8[/C][C]7.78339396428436[/C][C]7.59583333333333[/C][C]1.02469256798039[/C][C]1.00213352115951[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]7.5[/C][C]7.73914654240461[/C][C]7.575[/C][C]1.02166951054846[/C][C]0.96909910658827[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]7.5[/C][C]7.49834165486022[/C][C]7.58333333333333[/C][C]0.988792306135414[/C][C]1.00022116158694[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]7.1[/C][C]7.37904166705374[/C][C]7.60416666666667[/C][C]0.970394520598848[/C][C]0.962184565470118[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]7.5[/C][C]7.63494446728838[/C][C]7.62916666666667[/C][C]1.00075733050203[/C][C]0.98232541600446[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]7.5[/C][C]7.6859655719896[/C][C]7.65833333333333[/C][C]1.00360812691921[/C][C]0.975804527063285[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]7.6[/C][C]7.58921622912261[/C][C]7.69166666666667[/C][C]0.986680333147035[/C][C]1.00142093340759[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]7.7[/C][C]7.44755894764337[/C][C]7.7375[/C][C]0.962527812296396[/C][C]1.03389581124920[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]7.7[/C][C]7.40757075625814[/C][C]7.78333333333333[/C][C]0.951722152838305[/C][C]1.03947707735290[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]7.9[/C][C]7.71742013472235[/C][C]7.80833333333333[/C][C]0.988356900924954[/C][C]1.02365814768282[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]8.1[/C][C]8.11173121884659[/C][C]7.79166666666667[/C][C]1.04107780348833[/C][C]0.998553795912353[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]8.2[/C][C]8.19075740508862[/C][C]7.72916666666667[/C][C]1.05972063462063[/C][C]1.00112841761198[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]8.2[/C][C]7.84316769741655[/C][C]7.65416666666667[/C][C]1.02469256798039[/C][C]1.04549594199050[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]8.2[/C][C]7.74766045499251[/C][C]7.58333333333333[/C][C]1.02166951054846[/C][C]1.05838401768317[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]7.9[/C][C]7.43654213572676[/C][C]7.52083333333333[/C][C]0.988792306135414[/C][C]1.06232168873846[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]7.3[/C][C]7.23752579946641[/C][C]7.45833333333333[/C][C]0.970394520598848[/C][C]1.00863198312028[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]6.9[/C][C]7.39309477908372[/C][C]7.3875[/C][C]1.00075733050203[/C][C]0.933303333202387[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]6.6[/C][C]7.33052102703905[/C][C]7.30416666666667[/C][C]1.00360812691921[/C][C]0.900345279094831[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]6.7[/C][C]7.10820956671343[/C][C]7.20416666666667[/C][C]0.986680333147035[/C][C]0.942572097392146[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]6.9[/C][C]6.83394746730441[/C][C]7.1[/C][C]0.962527812296396[/C][C]1.00966535563986[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]7[/C][C]6.66602057883829[/C][C]7.00416666666667[/C][C]0.951722152838305[/C][C]1.05010176869570[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]7.1[/C][C]6.84025338515145[/C][C]6.92083333333333[/C][C]0.988356900924954[/C][C]1.03797324458951[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]7.2[/C][C]7.15740989898229[/C][C]6.875[/C][C]1.04107780348833[/C][C]1.00595049069689[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]7.1[/C][C]7.27674835772833[/C][C]6.86666666666667[/C][C]1.05972063462063[/C][C]0.975710530440343[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]6.9[/C][C]7.02341364303224[/C][C]6.85416666666667[/C][C]1.02469256798039[/C][C]0.982428253652029[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]7[/C][C]6.96438049690536[/C][C]6.81666666666667[/C][C]1.02166951054846[/C][C]1.00511452570842[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]6.8[/C][C]6.6825880022985[/C][C]6.75833333333333[/C][C]0.988792306135414[/C][C]1.01756983935881[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]6.4[/C][C]6.50164328801228[/C][C]6.7[/C][C]0.970394520598848[/C][C]0.984366523429593[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]6.7[/C][C]6.66337589225932[/C][C]6.65833333333333[/C][C]1.00075733050203[/C][C]1.00549632923804[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]6.6[/C][C]6.65308554136858[/C][C]6.62916666666667[/C][C]1.00360812691921[/C][C]0.992020914049805[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]6.4[/C][C]6.50797903071565[/C][C]6.59583333333333[/C][C]0.986680333147035[/C][C]0.983408208568893[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]6.3[/C][C]6.29252557288769[/C][C]6.5375[/C][C]0.962527812296396[/C][C]1.00118782625922[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]6.2[/C][C]6.14653890374738[/C][C]6.45833333333333[/C][C]0.951722152838305[/C][C]1.00869775610141[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]6.5[/C][C]6.32960231967356[/C][C]6.40416666666667[/C][C]0.988356900924954[/C][C]1.02692075611082[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]6.8[/C][C]6.67591141486893[/C][C]6.4125[/C][C]1.04107780348833[/C][C]1.01858751223911[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]6.8[/C][C]6.84844460123583[/C][C]6.4625[/C][C]1.05972063462063[/C][C]0.992926189221552[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]6.4[/C][C]6.67331034897228[/C][C]6.5125[/C][C]1.02469256798039[/C][C]0.959044262190748[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]6.1[/C][C]6.66639355632872[/C][C]6.525[/C][C]1.02166951054846[/C][C]0.915037485929552[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]5.8[/C][C]6.42714998988019[/C][C]6.5[/C][C]0.988792306135414[/C][C]0.902421759120658[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]6.1[/C][C]6.27926121037505[/C][C]6.47083333333333[/C][C]0.970394520598848[/C][C]0.971451862827611[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]7.2[/C][C]6.4757338927902[/C][C]6.47083333333333[/C][C]1.00075733050203[/C][C]1.11184309287572[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]7.3[/C][C]6.544361327619[/C][C]6.52083333333333[/C][C]1.00360812691921[/C][C]1.11546408191003[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]6.9[/C][C]6.53264603904433[/C][C]6.62083333333333[/C][C]0.986680333147035[/C][C]1.05623356274932[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]6.1[/C][C]6.49706273300067[/C][C]6.75[/C][C]0.962527812296396[/C][C]0.938885808969665[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]5.8[/C][C]6.55102081870366[/C][C]6.88333333333333[/C][C]0.951722152838305[/C][C]0.885358199967944[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]6.2[/C][C]6.92673461398238[/C][C]7.00833333333333[/C][C]0.988356900924954[/C][C]0.895082653734793[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]7.1[/C][C]7.39165240476716[/C][C]7.1[/C][C]1.04107780348833[/C][C]0.960543003269599[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]7.7[/C][C]7.59466454811452[/C][C]7.16666666666667[/C][C]1.05972063462063[/C][C]1.01386966484407[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]7.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.02469256798039[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]7.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.02166951054846[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]7.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.988792306135414[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]7.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.970394520598848[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00075733050203[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]8.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=63757&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=63757&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	8	NA	NA	1.00360812691921	NA
2	8.1	NA	NA	0.986680333147035	NA
3	7.7	NA	NA	0.962527812296396	NA
4	7.5	NA	NA	0.951722152838305	NA
5	7.6	NA	NA	0.988356900924954	NA
6	7.8	NA	NA	1.04107780348833	NA
7	7.8	8.09361634691506	7.6375	1.05972063462063	0.96372247777386
8	7.8	7.78339396428436	7.59583333333333	1.02469256798039	1.00213352115951
9	7.5	7.73914654240461	7.575	1.02166951054846	0.96909910658827
10	7.5	7.49834165486022	7.58333333333333	0.988792306135414	1.00022116158694
11	7.1	7.37904166705374	7.60416666666667	0.970394520598848	0.962184565470118
12	7.5	7.63494446728838	7.62916666666667	1.00075733050203	0.98232541600446
13	7.5	7.6859655719896	7.65833333333333	1.00360812691921	0.975804527063285
14	7.6	7.58921622912261	7.69166666666667	0.986680333147035	1.00142093340759
15	7.7	7.44755894764337	7.7375	0.962527812296396	1.03389581124920
16	7.7	7.40757075625814	7.78333333333333	0.951722152838305	1.03947707735290
17	7.9	7.71742013472235	7.80833333333333	0.988356900924954	1.02365814768282
18	8.1	8.11173121884659	7.79166666666667	1.04107780348833	0.998553795912353
19	8.2	8.19075740508862	7.72916666666667	1.05972063462063	1.00112841761198
20	8.2	7.84316769741655	7.65416666666667	1.02469256798039	1.04549594199050
21	8.2	7.74766045499251	7.58333333333333	1.02166951054846	1.05838401768317
22	7.9	7.43654213572676	7.52083333333333	0.988792306135414	1.06232168873846
23	7.3	7.23752579946641	7.45833333333333	0.970394520598848	1.00863198312028
24	6.9	7.39309477908372	7.3875	1.00075733050203	0.933303333202387
25	6.6	7.33052102703905	7.30416666666667	1.00360812691921	0.900345279094831
26	6.7	7.10820956671343	7.20416666666667	0.986680333147035	0.942572097392146
27	6.9	6.83394746730441	7.1	0.962527812296396	1.00966535563986
28	7	6.66602057883829	7.00416666666667	0.951722152838305	1.05010176869570
29	7.1	6.84025338515145	6.92083333333333	0.988356900924954	1.03797324458951
30	7.2	7.15740989898229	6.875	1.04107780348833	1.00595049069689
31	7.1	7.27674835772833	6.86666666666667	1.05972063462063	0.975710530440343
32	6.9	7.02341364303224	6.85416666666667	1.02469256798039	0.982428253652029
33	7	6.96438049690536	6.81666666666667	1.02166951054846	1.00511452570842
34	6.8	6.6825880022985	6.75833333333333	0.988792306135414	1.01756983935881
35	6.4	6.50164328801228	6.7	0.970394520598848	0.984366523429593
36	6.7	6.66337589225932	6.65833333333333	1.00075733050203	1.00549632923804
37	6.6	6.65308554136858	6.62916666666667	1.00360812691921	0.992020914049805
38	6.4	6.50797903071565	6.59583333333333	0.986680333147035	0.983408208568893
39	6.3	6.29252557288769	6.5375	0.962527812296396	1.00118782625922
40	6.2	6.14653890374738	6.45833333333333	0.951722152838305	1.00869775610141
41	6.5	6.32960231967356	6.40416666666667	0.988356900924954	1.02692075611082
42	6.8	6.67591141486893	6.4125	1.04107780348833	1.01858751223911
43	6.8	6.84844460123583	6.4625	1.05972063462063	0.992926189221552
44	6.4	6.67331034897228	6.5125	1.02469256798039	0.959044262190748
45	6.1	6.66639355632872	6.525	1.02166951054846	0.915037485929552
46	5.8	6.42714998988019	6.5	0.988792306135414	0.902421759120658
47	6.1	6.27926121037505	6.47083333333333	0.970394520598848	0.971451862827611
48	7.2	6.4757338927902	6.47083333333333	1.00075733050203	1.11184309287572
49	7.3	6.544361327619	6.52083333333333	1.00360812691921	1.11546408191003
50	6.9	6.53264603904433	6.62083333333333	0.986680333147035	1.05623356274932
51	6.1	6.49706273300067	6.75	0.962527812296396	0.938885808969665
52	5.8	6.55102081870366	6.88333333333333	0.951722152838305	0.885358199967944
53	6.2	6.92673461398238	7.00833333333333	0.988356900924954	0.895082653734793
54	7.1	7.39165240476716	7.1	1.04107780348833	0.960543003269599
55	7.7	7.59466454811452	7.16666666666667	1.05972063462063	1.01386966484407
56	7.9	NA	NA	1.02469256798039	NA
57	7.7	NA	NA	1.02166951054846	NA
58	7.4	NA	NA	0.988792306135414	NA
59	7.5	NA	NA	0.970394520598848	NA
60	8	NA	NA	1.00075733050203	NA
61	8.1	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 = 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