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, 04 Dec 2009 09:19:22 -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/t125994358861csdqjrxmpd0u1.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 05:43:17 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=63846, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 05:43:17 +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

125

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]
- R PD    [Classical Decomposition] [] [2009-12-01 18:34:35] [ee35698a38947a6c6c039b1e3deafc05]
- R PD        [Classical Decomposition] [] [2009-12-04 16:19:22] [18c0746232b29e9668aa6bedcb8dd698] [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	'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=63846&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=63846&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=63846&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	12.6	NA	NA	0.693402777777777	NA
2	15.7	NA	NA	-0.719097222222222	NA
3	13.2	NA	NA	-1.49097222222222	NA
4	20.3	NA	NA	-2.90555555555556	NA
5	12.8	NA	NA	-1.20034722222222	NA
6	8	NA	NA	-0.106597222222222	NA
7	0.9	12.4569444444444	13.9125	-1.45555555555556	-11.5569444444444
8	3.6	12.8381944444444	13.7708333333333	-0.932638888888889	-9.23819444444444
9	14.1	14.6288194444444	13.2666666666667	1.36215277777778	-0.528819444444441
10	21.7	15.4736111111111	12.7583333333333	2.71527777777778	6.22638888888889
11	24.5	15.3194444444444	12.9583333333333	2.36111111111111	9.18055555555556
12	18.9	16.0246527777778	14.3458333333333	1.67881944444444	2.87534722222222
13	13.9	17.2517361111111	16.5583333333333	0.693402777777777	-3.35173611111111
14	11	18.2225694444444	18.9416666666667	-0.719097222222222	-7.22256944444444
15	5.8	18.8631944444444	20.3541666666667	-1.49097222222222	-13.0631944444444
16	15.5	17.6194444444444	20.525	-2.90555555555556	-2.11944444444444
17	22.4	18.6704861111111	19.8708333333333	-1.20034722222222	3.72951388888889
18	31.7	18.9559027777778	19.0625	-0.106597222222222	12.7440972222222
19	30.3	17.4194444444444	18.875	-1.45555555555556	12.8805555555556
20	31.4	18.1840277777778	19.1166666666667	-0.932638888888889	13.2159722222222
21	20.2	21.0746527777778	19.7125	1.36215277777778	-0.87465277777778
22	19.7	22.7152777777778	20	2.71527777777778	-3.01527777777778
23	10.8	21.7652777777778	19.4041666666667	2.36111111111111	-10.9652777777778
24	13.2	19.6996527777778	18.0208333333333	1.67881944444444	-6.49965277777778
25	15.1	16.9267361111111	16.2333333333333	0.693402777777777	-1.82673611111111
26	15.6	13.7517361111111	14.4708333333333	-0.719097222222222	1.84826388888889
27	15.5	11.9631944444444	13.4541666666667	-1.49097222222222	3.53680555555555
28	12.7	10.5069444444444	13.4125	-2.90555555555556	2.19305555555556
29	10.9	13.0079861111111	14.2083333333333	-1.20034722222222	-2.10798611111111
30	10	15.4559027777778	15.5625	-0.106597222222222	-5.45590277777778
31	9.1	15.4236111111111	16.8791666666667	-1.45555555555556	-6.32361111111111
32	10.3	17.3298611111111	18.2625	-0.932638888888889	-7.02986111111111
33	16.9	21.2871527777778	19.925	1.36215277777778	-4.38715277777778
34	22	24.2527777777778	21.5375	2.71527777777778	-2.25277777777778
35	27.6	25.3236111111111	22.9625	2.36111111111111	2.27638888888890
36	28.9	25.8871527777778	24.2083333333333	1.67881944444444	3.01284722222222
37	31	26.2142361111111	25.5208333333333	0.693402777777777	4.78576388888889
38	32.9	26.2600694444444	26.9791666666667	-0.719097222222222	6.63993055555556
39	38.1	26.5965277777778	28.0875	-1.49097222222222	11.5034722222222
40	28.8	25.5777777777778	28.4833333333333	-2.90555555555556	3.22222222222222
41	29	26.8038194444444	28.0041666666667	-1.20034722222222	2.19618055555556
42	21.8	26.9684027777778	27.075	-0.106597222222222	-5.16840277777777
43	28.8	24.3527777777778	25.8083333333333	-1.45555555555556	4.44722222222222
44	25.6	23.1006944444444	24.0333333333333	-0.932638888888889	2.49930555555556
45	28.2	22.9621527777778	21.6	1.36215277777778	5.23784722222222
46	20.2	21.7111111111111	18.9958333333333	2.71527777777778	-1.51111111111111
47	17.9	18.9444444444444	16.5833333333333	2.36111111111111	-1.04444444444444
48	16.3	16.2413194444444	14.5625	1.67881944444444	0.0586805555555596
49	13.2	13.3600694444444	12.6666666666667	0.693402777777777	-0.160069444444442
50	8.1	9.91840277777778	10.6375	-0.719097222222222	-1.81840277777778
51	4.5	7.02986111111111	8.52083333333333	-1.49097222222222	-2.52986111111111
52	-0.1	3.74861111111111	6.65416666666667	-2.90555555555556	-3.84861111111111
53	0	4.37048611111111	5.57083333333333	-1.20034722222222	-4.37048611111111
54	2.3	4.97256944444444	5.07916666666667	-0.106597222222222	-2.67256944444444
55	2.8	NA	NA	-1.45555555555556	NA
56	2.9	NA	NA	-0.932638888888889	NA
57	0.1	NA	NA	1.36215277777778	NA
58	3.5	NA	NA	2.71527777777778	NA
59	8.6	NA	NA	2.36111111111111	NA
60	13.8	NA	NA	1.67881944444444	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 12.6 & NA & NA & 0.693402777777777 & NA \tabularnewline
2 & 15.7 & NA & NA & -0.719097222222222 & NA \tabularnewline
3 & 13.2 & NA & NA & -1.49097222222222 & NA \tabularnewline
4 & 20.3 & NA & NA & -2.90555555555556 & NA \tabularnewline
5 & 12.8 & NA & NA & -1.20034722222222 & NA \tabularnewline
6 & 8 & NA & NA & -0.106597222222222 & NA \tabularnewline
7 & 0.9 & 12.4569444444444 & 13.9125 & -1.45555555555556 & -11.5569444444444 \tabularnewline
8 & 3.6 & 12.8381944444444 & 13.7708333333333 & -0.932638888888889 & -9.23819444444444 \tabularnewline
9 & 14.1 & 14.6288194444444 & 13.2666666666667 & 1.36215277777778 & -0.528819444444441 \tabularnewline
10 & 21.7 & 15.4736111111111 & 12.7583333333333 & 2.71527777777778 & 6.22638888888889 \tabularnewline
11 & 24.5 & 15.3194444444444 & 12.9583333333333 & 2.36111111111111 & 9.18055555555556 \tabularnewline
12 & 18.9 & 16.0246527777778 & 14.3458333333333 & 1.67881944444444 & 2.87534722222222 \tabularnewline
13 & 13.9 & 17.2517361111111 & 16.5583333333333 & 0.693402777777777 & -3.35173611111111 \tabularnewline
14 & 11 & 18.2225694444444 & 18.9416666666667 & -0.719097222222222 & -7.22256944444444 \tabularnewline
15 & 5.8 & 18.8631944444444 & 20.3541666666667 & -1.49097222222222 & -13.0631944444444 \tabularnewline
16 & 15.5 & 17.6194444444444 & 20.525 & -2.90555555555556 & -2.11944444444444 \tabularnewline
17 & 22.4 & 18.6704861111111 & 19.8708333333333 & -1.20034722222222 & 3.72951388888889 \tabularnewline
18 & 31.7 & 18.9559027777778 & 19.0625 & -0.106597222222222 & 12.7440972222222 \tabularnewline
19 & 30.3 & 17.4194444444444 & 18.875 & -1.45555555555556 & 12.8805555555556 \tabularnewline
20 & 31.4 & 18.1840277777778 & 19.1166666666667 & -0.932638888888889 & 13.2159722222222 \tabularnewline
21 & 20.2 & 21.0746527777778 & 19.7125 & 1.36215277777778 & -0.87465277777778 \tabularnewline
22 & 19.7 & 22.7152777777778 & 20 & 2.71527777777778 & -3.01527777777778 \tabularnewline
23 & 10.8 & 21.7652777777778 & 19.4041666666667 & 2.36111111111111 & -10.9652777777778 \tabularnewline
24 & 13.2 & 19.6996527777778 & 18.0208333333333 & 1.67881944444444 & -6.49965277777778 \tabularnewline
25 & 15.1 & 16.9267361111111 & 16.2333333333333 & 0.693402777777777 & -1.82673611111111 \tabularnewline
26 & 15.6 & 13.7517361111111 & 14.4708333333333 & -0.719097222222222 & 1.84826388888889 \tabularnewline
27 & 15.5 & 11.9631944444444 & 13.4541666666667 & -1.49097222222222 & 3.53680555555555 \tabularnewline
28 & 12.7 & 10.5069444444444 & 13.4125 & -2.90555555555556 & 2.19305555555556 \tabularnewline
29 & 10.9 & 13.0079861111111 & 14.2083333333333 & -1.20034722222222 & -2.10798611111111 \tabularnewline
30 & 10 & 15.4559027777778 & 15.5625 & -0.106597222222222 & -5.45590277777778 \tabularnewline
31 & 9.1 & 15.4236111111111 & 16.8791666666667 & -1.45555555555556 & -6.32361111111111 \tabularnewline
32 & 10.3 & 17.3298611111111 & 18.2625 & -0.932638888888889 & -7.02986111111111 \tabularnewline
33 & 16.9 & 21.2871527777778 & 19.925 & 1.36215277777778 & -4.38715277777778 \tabularnewline
34 & 22 & 24.2527777777778 & 21.5375 & 2.71527777777778 & -2.25277777777778 \tabularnewline
35 & 27.6 & 25.3236111111111 & 22.9625 & 2.36111111111111 & 2.27638888888890 \tabularnewline
36 & 28.9 & 25.8871527777778 & 24.2083333333333 & 1.67881944444444 & 3.01284722222222 \tabularnewline
37 & 31 & 26.2142361111111 & 25.5208333333333 & 0.693402777777777 & 4.78576388888889 \tabularnewline
38 & 32.9 & 26.2600694444444 & 26.9791666666667 & -0.719097222222222 & 6.63993055555556 \tabularnewline
39 & 38.1 & 26.5965277777778 & 28.0875 & -1.49097222222222 & 11.5034722222222 \tabularnewline
40 & 28.8 & 25.5777777777778 & 28.4833333333333 & -2.90555555555556 & 3.22222222222222 \tabularnewline
41 & 29 & 26.8038194444444 & 28.0041666666667 & -1.20034722222222 & 2.19618055555556 \tabularnewline
42 & 21.8 & 26.9684027777778 & 27.075 & -0.106597222222222 & -5.16840277777777 \tabularnewline
43 & 28.8 & 24.3527777777778 & 25.8083333333333 & -1.45555555555556 & 4.44722222222222 \tabularnewline
44 & 25.6 & 23.1006944444444 & 24.0333333333333 & -0.932638888888889 & 2.49930555555556 \tabularnewline
45 & 28.2 & 22.9621527777778 & 21.6 & 1.36215277777778 & 5.23784722222222 \tabularnewline
46 & 20.2 & 21.7111111111111 & 18.9958333333333 & 2.71527777777778 & -1.51111111111111 \tabularnewline
47 & 17.9 & 18.9444444444444 & 16.5833333333333 & 2.36111111111111 & -1.04444444444444 \tabularnewline
48 & 16.3 & 16.2413194444444 & 14.5625 & 1.67881944444444 & 0.0586805555555596 \tabularnewline
49 & 13.2 & 13.3600694444444 & 12.6666666666667 & 0.693402777777777 & -0.160069444444442 \tabularnewline
50 & 8.1 & 9.91840277777778 & 10.6375 & -0.719097222222222 & -1.81840277777778 \tabularnewline
51 & 4.5 & 7.02986111111111 & 8.52083333333333 & -1.49097222222222 & -2.52986111111111 \tabularnewline
52 & -0.1 & 3.74861111111111 & 6.65416666666667 & -2.90555555555556 & -3.84861111111111 \tabularnewline
53 & 0 & 4.37048611111111 & 5.57083333333333 & -1.20034722222222 & -4.37048611111111 \tabularnewline
54 & 2.3 & 4.97256944444444 & 5.07916666666667 & -0.106597222222222 & -2.67256944444444 \tabularnewline
55 & 2.8 & NA & NA & -1.45555555555556 & NA \tabularnewline
56 & 2.9 & NA & NA & -0.932638888888889 & NA \tabularnewline
57 & 0.1 & NA & NA & 1.36215277777778 & NA \tabularnewline
58 & 3.5 & NA & NA & 2.71527777777778 & NA \tabularnewline
59 & 8.6 & NA & NA & 2.36111111111111 & NA \tabularnewline
60 & 13.8 & NA & NA & 1.67881944444444 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=63846&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]12.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.693402777777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]15.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.719097222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]13.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.49097222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]20.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.90555555555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]12.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.20034722222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.106597222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]0.9[/C][C]12.4569444444444[/C][C]13.9125[/C][C]-1.45555555555556[/C][C]-11.5569444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]3.6[/C][C]12.8381944444444[/C][C]13.7708333333333[/C][C]-0.932638888888889[/C][C]-9.23819444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]14.1[/C][C]14.6288194444444[/C][C]13.2666666666667[/C][C]1.36215277777778[/C][C]-0.528819444444441[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]21.7[/C][C]15.4736111111111[/C][C]12.7583333333333[/C][C]2.71527777777778[/C][C]6.22638888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]24.5[/C][C]15.3194444444444[/C][C]12.9583333333333[/C][C]2.36111111111111[/C][C]9.18055555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]18.9[/C][C]16.0246527777778[/C][C]14.3458333333333[/C][C]1.67881944444444[/C][C]2.87534722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]13.9[/C][C]17.2517361111111[/C][C]16.5583333333333[/C][C]0.693402777777777[/C][C]-3.35173611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]11[/C][C]18.2225694444444[/C][C]18.9416666666667[/C][C]-0.719097222222222[/C][C]-7.22256944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]5.8[/C][C]18.8631944444444[/C][C]20.3541666666667[/C][C]-1.49097222222222[/C][C]-13.0631944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]15.5[/C][C]17.6194444444444[/C][C]20.525[/C][C]-2.90555555555556[/C][C]-2.11944444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]22.4[/C][C]18.6704861111111[/C][C]19.8708333333333[/C][C]-1.20034722222222[/C][C]3.72951388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]31.7[/C][C]18.9559027777778[/C][C]19.0625[/C][C]-0.106597222222222[/C][C]12.7440972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]30.3[/C][C]17.4194444444444[/C][C]18.875[/C][C]-1.45555555555556[/C][C]12.8805555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]31.4[/C][C]18.1840277777778[/C][C]19.1166666666667[/C][C]-0.932638888888889[/C][C]13.2159722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]20.2[/C][C]21.0746527777778[/C][C]19.7125[/C][C]1.36215277777778[/C][C]-0.87465277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]19.7[/C][C]22.7152777777778[/C][C]20[/C][C]2.71527777777778[/C][C]-3.01527777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]10.8[/C][C]21.7652777777778[/C][C]19.4041666666667[/C][C]2.36111111111111[/C][C]-10.9652777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]13.2[/C][C]19.6996527777778[/C][C]18.0208333333333[/C][C]1.67881944444444[/C][C]-6.49965277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]15.1[/C][C]16.9267361111111[/C][C]16.2333333333333[/C][C]0.693402777777777[/C][C]-1.82673611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]15.6[/C][C]13.7517361111111[/C][C]14.4708333333333[/C][C]-0.719097222222222[/C][C]1.84826388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]15.5[/C][C]11.9631944444444[/C][C]13.4541666666667[/C][C]-1.49097222222222[/C][C]3.53680555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]12.7[/C][C]10.5069444444444[/C][C]13.4125[/C][C]-2.90555555555556[/C][C]2.19305555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]10.9[/C][C]13.0079861111111[/C][C]14.2083333333333[/C][C]-1.20034722222222[/C][C]-2.10798611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]10[/C][C]15.4559027777778[/C][C]15.5625[/C][C]-0.106597222222222[/C][C]-5.45590277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]9.1[/C][C]15.4236111111111[/C][C]16.8791666666667[/C][C]-1.45555555555556[/C][C]-6.32361111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]10.3[/C][C]17.3298611111111[/C][C]18.2625[/C][C]-0.932638888888889[/C][C]-7.02986111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]16.9[/C][C]21.2871527777778[/C][C]19.925[/C][C]1.36215277777778[/C][C]-4.38715277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]22[/C][C]24.2527777777778[/C][C]21.5375[/C][C]2.71527777777778[/C][C]-2.25277777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]27.6[/C][C]25.3236111111111[/C][C]22.9625[/C][C]2.36111111111111[/C][C]2.27638888888890[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]28.9[/C][C]25.8871527777778[/C][C]24.2083333333333[/C][C]1.67881944444444[/C][C]3.01284722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]31[/C][C]26.2142361111111[/C][C]25.5208333333333[/C][C]0.693402777777777[/C][C]4.78576388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]32.9[/C][C]26.2600694444444[/C][C]26.9791666666667[/C][C]-0.719097222222222[/C][C]6.63993055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]38.1[/C][C]26.5965277777778[/C][C]28.0875[/C][C]-1.49097222222222[/C][C]11.5034722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]28.8[/C][C]25.5777777777778[/C][C]28.4833333333333[/C][C]-2.90555555555556[/C][C]3.22222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]29[/C][C]26.8038194444444[/C][C]28.0041666666667[/C][C]-1.20034722222222[/C][C]2.19618055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]21.8[/C][C]26.9684027777778[/C][C]27.075[/C][C]-0.106597222222222[/C][C]-5.16840277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]28.8[/C][C]24.3527777777778[/C][C]25.8083333333333[/C][C]-1.45555555555556[/C][C]4.44722222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]25.6[/C][C]23.1006944444444[/C][C]24.0333333333333[/C][C]-0.932638888888889[/C][C]2.49930555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]28.2[/C][C]22.9621527777778[/C][C]21.6[/C][C]1.36215277777778[/C][C]5.23784722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]20.2[/C][C]21.7111111111111[/C][C]18.9958333333333[/C][C]2.71527777777778[/C][C]-1.51111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]17.9[/C][C]18.9444444444444[/C][C]16.5833333333333[/C][C]2.36111111111111[/C][C]-1.04444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]16.3[/C][C]16.2413194444444[/C][C]14.5625[/C][C]1.67881944444444[/C][C]0.0586805555555596[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]13.2[/C][C]13.3600694444444[/C][C]12.6666666666667[/C][C]0.693402777777777[/C][C]-0.160069444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]8.1[/C][C]9.91840277777778[/C][C]10.6375[/C][C]-0.719097222222222[/C][C]-1.81840277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]4.5[/C][C]7.02986111111111[/C][C]8.52083333333333[/C][C]-1.49097222222222[/C][C]-2.52986111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]-0.1[/C][C]3.74861111111111[/C][C]6.65416666666667[/C][C]-2.90555555555556[/C][C]-3.84861111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]0[/C][C]4.37048611111111[/C][C]5.57083333333333[/C][C]-1.20034722222222[/C][C]-4.37048611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]2.3[/C][C]4.97256944444444[/C][C]5.07916666666667[/C][C]-0.106597222222222[/C][C]-2.67256944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]2.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.45555555555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]2.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.932638888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]0.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.36215277777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]3.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.71527777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]8.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.36111111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]13.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.67881944444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=63846&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=63846&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	12.6	NA	NA	0.693402777777777	NA
2	15.7	NA	NA	-0.719097222222222	NA
3	13.2	NA	NA	-1.49097222222222	NA
4	20.3	NA	NA	-2.90555555555556	NA
5	12.8	NA	NA	-1.20034722222222	NA
6	8	NA	NA	-0.106597222222222	NA
7	0.9	12.4569444444444	13.9125	-1.45555555555556	-11.5569444444444
8	3.6	12.8381944444444	13.7708333333333	-0.932638888888889	-9.23819444444444
9	14.1	14.6288194444444	13.2666666666667	1.36215277777778	-0.528819444444441
10	21.7	15.4736111111111	12.7583333333333	2.71527777777778	6.22638888888889
11	24.5	15.3194444444444	12.9583333333333	2.36111111111111	9.18055555555556
12	18.9	16.0246527777778	14.3458333333333	1.67881944444444	2.87534722222222
13	13.9	17.2517361111111	16.5583333333333	0.693402777777777	-3.35173611111111
14	11	18.2225694444444	18.9416666666667	-0.719097222222222	-7.22256944444444
15	5.8	18.8631944444444	20.3541666666667	-1.49097222222222	-13.0631944444444
16	15.5	17.6194444444444	20.525	-2.90555555555556	-2.11944444444444
17	22.4	18.6704861111111	19.8708333333333	-1.20034722222222	3.72951388888889
18	31.7	18.9559027777778	19.0625	-0.106597222222222	12.7440972222222
19	30.3	17.4194444444444	18.875	-1.45555555555556	12.8805555555556
20	31.4	18.1840277777778	19.1166666666667	-0.932638888888889	13.2159722222222
21	20.2	21.0746527777778	19.7125	1.36215277777778	-0.87465277777778
22	19.7	22.7152777777778	20	2.71527777777778	-3.01527777777778
23	10.8	21.7652777777778	19.4041666666667	2.36111111111111	-10.9652777777778
24	13.2	19.6996527777778	18.0208333333333	1.67881944444444	-6.49965277777778
25	15.1	16.9267361111111	16.2333333333333	0.693402777777777	-1.82673611111111
26	15.6	13.7517361111111	14.4708333333333	-0.719097222222222	1.84826388888889
27	15.5	11.9631944444444	13.4541666666667	-1.49097222222222	3.53680555555555
28	12.7	10.5069444444444	13.4125	-2.90555555555556	2.19305555555556
29	10.9	13.0079861111111	14.2083333333333	-1.20034722222222	-2.10798611111111
30	10	15.4559027777778	15.5625	-0.106597222222222	-5.45590277777778
31	9.1	15.4236111111111	16.8791666666667	-1.45555555555556	-6.32361111111111
32	10.3	17.3298611111111	18.2625	-0.932638888888889	-7.02986111111111
33	16.9	21.2871527777778	19.925	1.36215277777778	-4.38715277777778
34	22	24.2527777777778	21.5375	2.71527777777778	-2.25277777777778
35	27.6	25.3236111111111	22.9625	2.36111111111111	2.27638888888890
36	28.9	25.8871527777778	24.2083333333333	1.67881944444444	3.01284722222222
37	31	26.2142361111111	25.5208333333333	0.693402777777777	4.78576388888889
38	32.9	26.2600694444444	26.9791666666667	-0.719097222222222	6.63993055555556
39	38.1	26.5965277777778	28.0875	-1.49097222222222	11.5034722222222
40	28.8	25.5777777777778	28.4833333333333	-2.90555555555556	3.22222222222222
41	29	26.8038194444444	28.0041666666667	-1.20034722222222	2.19618055555556
42	21.8	26.9684027777778	27.075	-0.106597222222222	-5.16840277777777
43	28.8	24.3527777777778	25.8083333333333	-1.45555555555556	4.44722222222222
44	25.6	23.1006944444444	24.0333333333333	-0.932638888888889	2.49930555555556
45	28.2	22.9621527777778	21.6	1.36215277777778	5.23784722222222
46	20.2	21.7111111111111	18.9958333333333	2.71527777777778	-1.51111111111111
47	17.9	18.9444444444444	16.5833333333333	2.36111111111111	-1.04444444444444
48	16.3	16.2413194444444	14.5625	1.67881944444444	0.0586805555555596
49	13.2	13.3600694444444	12.6666666666667	0.693402777777777	-0.160069444444442
50	8.1	9.91840277777778	10.6375	-0.719097222222222	-1.81840277777778
51	4.5	7.02986111111111	8.52083333333333	-1.49097222222222	-2.52986111111111
52	-0.1	3.74861111111111	6.65416666666667	-2.90555555555556	-3.84861111111111
53	0	4.37048611111111	5.57083333333333	-1.20034722222222	-4.37048611111111
54	2.3	4.97256944444444	5.07916666666667	-0.106597222222222	-2.67256944444444
55	2.8	NA	NA	-1.45555555555556	NA
56	2.9	NA	NA	-0.932638888888889	NA
57	0.1	NA	NA	1.36215277777778	NA
58	3.5	NA	NA	2.71527777777778	NA
59	8.6	NA	NA	2.36111111111111	NA
60	13.8	NA	NA	1.67881944444444	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 = 0.01 ; par2 = 0.99 ; par3 = 0.005 ;

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