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 10:04:38 -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/t1259946332p8cbgy7ceexa71m.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 10:39:24 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=63913, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 10:39:24 +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

122

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]
-   PD      [Classical Decomposition] [WS 9: Classical d...] [2009-12-04 17:04:38] [17b3de9cda9f51722106e41c76160a49] [Current]
-   P         [Classical Decomposition] [WS 8: Classical D...] [2009-12-04 23:39:29] [8cf9233b7464ea02e32be3b30fdac052] 

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=63913&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=63913&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=63913&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	114	NA	NA	0.843779814346342	NA
2	116	NA	NA	0.855017455922698	NA
3	153	NA	NA	1.13107889507666	NA
4	162	NA	NA	1.18536690842222	NA
5	161	NA	NA	1.165407606338	NA
6	149	NA	NA	1.07828248182023	NA
7	139	138.047772217922	135.333333333333	1.02005743018169	1.00689781346543
8	135	133.973445021165	135.125	0.991477853995668	1.00766237651553
9	130	131.680439553382	134.833333333333	0.97661636257144	0.98723850285523
10	127	127.958221623648	134.458333333333	0.95165705576931	0.992511449350502
11	122	122.088734995083	134.083333333333	0.910543704127405	0.99927319260793
12	117	119.207281406160	133.833333333333	0.890714431428345	0.981483669620486
13	112	112.785235184294	133.666666666667	0.843779814346342	0.993037783864074
14	113	114.10920463835	133.458333333333	0.855017455922698	0.990279446413938
15	149	150.57487790708	133.125	1.13107889507666	0.989540898661383
16	157	157.357457093049	132.75	1.18536690842222	0.997728375256865
17	157	154.270831888993	132.375	1.165407606338	1.01769075902158
18	147	142.378216037012	132.041666666667	1.07828248182023	1.03246131389781
19	137	134.520073605210	131.875	1.02005743018169	1.01843536305271
20	132	130.668518841179	131.791666666667	0.991477853995668	1.01018976238982
21	125	128.465744026585	131.541666666667	0.97661636257144	0.973022037486759
22	123	124.706726683103	131.041666666667	0.95165705576931	0.986314076806456
23	117	118.750074746616	130.416666666667	0.910543704127405	0.985262537725976
24	114	115.384631971280	129.541666666667	0.890714431428345	0.987999857973938
25	111	108.355391158976	128.416666666667	0.843779814346342	1.02440680443065
26	112	108.729719811503	127.166666666667	0.855017455922698	1.03007715088539
27	144	142.704453928838	126.166666666667	1.13107889507666	1.00907852583079
28	150	148.565985855585	125.333333333333	1.18536690842222	1.00965237188147
29	149	144.899012388025	124.333333333333	1.165407606338	1.02830238484299
30	134	132.988172757828	123.333333333333	1.07828248182023	1.00760840021477
31	123	124.617016053863	122.166666666667	1.02005743018169	0.98702411512434
32	116	119.679639292727	120.708333333333	0.991477853995668	0.96925425816394
33	117	116.298731842882	119.083333333333	0.97661636257144	1.00602988653449
34	111	111.740399298246	117.416666666667	0.95165705576931	0.993373933663238
35	105	105.205737147721	115.541666666667	0.910543704127405	0.998044430339082
36	102	101.281653473665	113.708333333333	0.890714431428345	1.00709256318097
37	95	94.6791266681124	112.208333333333	0.843779814346342	1.00338906095968
38	93	94.9425633347495	111.041666666667	0.855017455922698	0.97953959460837
39	124	124.512935033022	110.083333333333	1.13107889507666	0.995880467897684
40	130	129.402554169425	109.166666666667	1.18536690842222	1.00461695547209
41	124	126.252490686617	108.333333333333	1.165407606338	0.982158841585092
42	115	115.960295232417	107.541666666667	1.07828248182023	0.991718758300053
43	106	108.848628278971	106.708333333333	1.02005743018169	0.973829451744028
44	105	105.096652523541	106	0.991477853995668	0.999080346317223
45	105	102.951641554406	105.416666666667	0.97661636257144	1.01989631651003
46	101	99.6067718371877	104.666666666667	0.95165705576931	1.01398728356632
47	95	94.6586059082449	103.958333333333	0.910543704127405	1.00360658271353
48	93	92.1147174502147	103.416666666667	0.890714431428345	1.00961065261112
49	84	87.0147933544665	103.125	0.843779814346342	0.965353094132106
50	87	88.2093008693583	103.166666666667	0.855017455922698	0.986290551478814
51	116	116.972409065844	103.416666666667	1.13107889507666	0.991686850996657
52	120	123.179377900209	103.916666666667	1.18536690842222	0.97418904077609
53	117	122.125005414170	104.791666666667	1.165407606338	0.958034757936846
54	109	114.208086199459	105.916666666667	1.07828248182023	0.954398270973884
55	105	NA	NA	1.02005743018169	NA
56	107	NA	NA	0.991477853995668	NA
57	109	NA	NA	0.97661636257144	NA
58	109	NA	NA	0.95165705576931	NA
59	108	NA	NA	0.910543704127405	NA
60	107	NA	NA	0.890714431428345	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 114 & NA & NA & 0.843779814346342 & NA \tabularnewline
2 & 116 & NA & NA & 0.855017455922698 & NA \tabularnewline
3 & 153 & NA & NA & 1.13107889507666 & NA \tabularnewline
4 & 162 & NA & NA & 1.18536690842222 & NA \tabularnewline
5 & 161 & NA & NA & 1.165407606338 & NA \tabularnewline
6 & 149 & NA & NA & 1.07828248182023 & NA \tabularnewline
7 & 139 & 138.047772217922 & 135.333333333333 & 1.02005743018169 & 1.00689781346543 \tabularnewline
8 & 135 & 133.973445021165 & 135.125 & 0.991477853995668 & 1.00766237651553 \tabularnewline
9 & 130 & 131.680439553382 & 134.833333333333 & 0.97661636257144 & 0.98723850285523 \tabularnewline
10 & 127 & 127.958221623648 & 134.458333333333 & 0.95165705576931 & 0.992511449350502 \tabularnewline
11 & 122 & 122.088734995083 & 134.083333333333 & 0.910543704127405 & 0.99927319260793 \tabularnewline
12 & 117 & 119.207281406160 & 133.833333333333 & 0.890714431428345 & 0.981483669620486 \tabularnewline
13 & 112 & 112.785235184294 & 133.666666666667 & 0.843779814346342 & 0.993037783864074 \tabularnewline
14 & 113 & 114.10920463835 & 133.458333333333 & 0.855017455922698 & 0.990279446413938 \tabularnewline
15 & 149 & 150.57487790708 & 133.125 & 1.13107889507666 & 0.989540898661383 \tabularnewline
16 & 157 & 157.357457093049 & 132.75 & 1.18536690842222 & 0.997728375256865 \tabularnewline
17 & 157 & 154.270831888993 & 132.375 & 1.165407606338 & 1.01769075902158 \tabularnewline
18 & 147 & 142.378216037012 & 132.041666666667 & 1.07828248182023 & 1.03246131389781 \tabularnewline
19 & 137 & 134.520073605210 & 131.875 & 1.02005743018169 & 1.01843536305271 \tabularnewline
20 & 132 & 130.668518841179 & 131.791666666667 & 0.991477853995668 & 1.01018976238982 \tabularnewline
21 & 125 & 128.465744026585 & 131.541666666667 & 0.97661636257144 & 0.973022037486759 \tabularnewline
22 & 123 & 124.706726683103 & 131.041666666667 & 0.95165705576931 & 0.986314076806456 \tabularnewline
23 & 117 & 118.750074746616 & 130.416666666667 & 0.910543704127405 & 0.985262537725976 \tabularnewline
24 & 114 & 115.384631971280 & 129.541666666667 & 0.890714431428345 & 0.987999857973938 \tabularnewline
25 & 111 & 108.355391158976 & 128.416666666667 & 0.843779814346342 & 1.02440680443065 \tabularnewline
26 & 112 & 108.729719811503 & 127.166666666667 & 0.855017455922698 & 1.03007715088539 \tabularnewline
27 & 144 & 142.704453928838 & 126.166666666667 & 1.13107889507666 & 1.00907852583079 \tabularnewline
28 & 150 & 148.565985855585 & 125.333333333333 & 1.18536690842222 & 1.00965237188147 \tabularnewline
29 & 149 & 144.899012388025 & 124.333333333333 & 1.165407606338 & 1.02830238484299 \tabularnewline
30 & 134 & 132.988172757828 & 123.333333333333 & 1.07828248182023 & 1.00760840021477 \tabularnewline
31 & 123 & 124.617016053863 & 122.166666666667 & 1.02005743018169 & 0.98702411512434 \tabularnewline
32 & 116 & 119.679639292727 & 120.708333333333 & 0.991477853995668 & 0.96925425816394 \tabularnewline
33 & 117 & 116.298731842882 & 119.083333333333 & 0.97661636257144 & 1.00602988653449 \tabularnewline
34 & 111 & 111.740399298246 & 117.416666666667 & 0.95165705576931 & 0.993373933663238 \tabularnewline
35 & 105 & 105.205737147721 & 115.541666666667 & 0.910543704127405 & 0.998044430339082 \tabularnewline
36 & 102 & 101.281653473665 & 113.708333333333 & 0.890714431428345 & 1.00709256318097 \tabularnewline
37 & 95 & 94.6791266681124 & 112.208333333333 & 0.843779814346342 & 1.00338906095968 \tabularnewline
38 & 93 & 94.9425633347495 & 111.041666666667 & 0.855017455922698 & 0.97953959460837 \tabularnewline
39 & 124 & 124.512935033022 & 110.083333333333 & 1.13107889507666 & 0.995880467897684 \tabularnewline
40 & 130 & 129.402554169425 & 109.166666666667 & 1.18536690842222 & 1.00461695547209 \tabularnewline
41 & 124 & 126.252490686617 & 108.333333333333 & 1.165407606338 & 0.982158841585092 \tabularnewline
42 & 115 & 115.960295232417 & 107.541666666667 & 1.07828248182023 & 0.991718758300053 \tabularnewline
43 & 106 & 108.848628278971 & 106.708333333333 & 1.02005743018169 & 0.973829451744028 \tabularnewline
44 & 105 & 105.096652523541 & 106 & 0.991477853995668 & 0.999080346317223 \tabularnewline
45 & 105 & 102.951641554406 & 105.416666666667 & 0.97661636257144 & 1.01989631651003 \tabularnewline
46 & 101 & 99.6067718371877 & 104.666666666667 & 0.95165705576931 & 1.01398728356632 \tabularnewline
47 & 95 & 94.6586059082449 & 103.958333333333 & 0.910543704127405 & 1.00360658271353 \tabularnewline
48 & 93 & 92.1147174502147 & 103.416666666667 & 0.890714431428345 & 1.00961065261112 \tabularnewline
49 & 84 & 87.0147933544665 & 103.125 & 0.843779814346342 & 0.965353094132106 \tabularnewline
50 & 87 & 88.2093008693583 & 103.166666666667 & 0.855017455922698 & 0.986290551478814 \tabularnewline
51 & 116 & 116.972409065844 & 103.416666666667 & 1.13107889507666 & 0.991686850996657 \tabularnewline
52 & 120 & 123.179377900209 & 103.916666666667 & 1.18536690842222 & 0.97418904077609 \tabularnewline
53 & 117 & 122.125005414170 & 104.791666666667 & 1.165407606338 & 0.958034757936846 \tabularnewline
54 & 109 & 114.208086199459 & 105.916666666667 & 1.07828248182023 & 0.954398270973884 \tabularnewline
55 & 105 & NA & NA & 1.02005743018169 & NA \tabularnewline
56 & 107 & NA & NA & 0.991477853995668 & NA \tabularnewline
57 & 109 & NA & NA & 0.97661636257144 & NA \tabularnewline
58 & 109 & NA & NA & 0.95165705576931 & NA \tabularnewline
59 & 108 & NA & NA & 0.910543704127405 & NA \tabularnewline
60 & 107 & NA & NA & 0.890714431428345 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=63913&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]114[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.843779814346342[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]116[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.855017455922698[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]153[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.13107889507666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]162[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.18536690842222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]161[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.165407606338[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]149[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.07828248182023[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]139[/C][C]138.047772217922[/C][C]135.333333333333[/C][C]1.02005743018169[/C][C]1.00689781346543[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]135[/C][C]133.973445021165[/C][C]135.125[/C][C]0.991477853995668[/C][C]1.00766237651553[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]130[/C][C]131.680439553382[/C][C]134.833333333333[/C][C]0.97661636257144[/C][C]0.98723850285523[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]127[/C][C]127.958221623648[/C][C]134.458333333333[/C][C]0.95165705576931[/C][C]0.992511449350502[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]122[/C][C]122.088734995083[/C][C]134.083333333333[/C][C]0.910543704127405[/C][C]0.99927319260793[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]117[/C][C]119.207281406160[/C][C]133.833333333333[/C][C]0.890714431428345[/C][C]0.981483669620486[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]112[/C][C]112.785235184294[/C][C]133.666666666667[/C][C]0.843779814346342[/C][C]0.993037783864074[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]113[/C][C]114.10920463835[/C][C]133.458333333333[/C][C]0.855017455922698[/C][C]0.990279446413938[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]149[/C][C]150.57487790708[/C][C]133.125[/C][C]1.13107889507666[/C][C]0.989540898661383[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]157[/C][C]157.357457093049[/C][C]132.75[/C][C]1.18536690842222[/C][C]0.997728375256865[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]157[/C][C]154.270831888993[/C][C]132.375[/C][C]1.165407606338[/C][C]1.01769075902158[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]147[/C][C]142.378216037012[/C][C]132.041666666667[/C][C]1.07828248182023[/C][C]1.03246131389781[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]137[/C][C]134.520073605210[/C][C]131.875[/C][C]1.02005743018169[/C][C]1.01843536305271[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]132[/C][C]130.668518841179[/C][C]131.791666666667[/C][C]0.991477853995668[/C][C]1.01018976238982[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]125[/C][C]128.465744026585[/C][C]131.541666666667[/C][C]0.97661636257144[/C][C]0.973022037486759[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]123[/C][C]124.706726683103[/C][C]131.041666666667[/C][C]0.95165705576931[/C][C]0.986314076806456[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]117[/C][C]118.750074746616[/C][C]130.416666666667[/C][C]0.910543704127405[/C][C]0.985262537725976[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]114[/C][C]115.384631971280[/C][C]129.541666666667[/C][C]0.890714431428345[/C][C]0.987999857973938[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]111[/C][C]108.355391158976[/C][C]128.416666666667[/C][C]0.843779814346342[/C][C]1.02440680443065[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]112[/C][C]108.729719811503[/C][C]127.166666666667[/C][C]0.855017455922698[/C][C]1.03007715088539[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]144[/C][C]142.704453928838[/C][C]126.166666666667[/C][C]1.13107889507666[/C][C]1.00907852583079[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]150[/C][C]148.565985855585[/C][C]125.333333333333[/C][C]1.18536690842222[/C][C]1.00965237188147[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]149[/C][C]144.899012388025[/C][C]124.333333333333[/C][C]1.165407606338[/C][C]1.02830238484299[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]134[/C][C]132.988172757828[/C][C]123.333333333333[/C][C]1.07828248182023[/C][C]1.00760840021477[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]123[/C][C]124.617016053863[/C][C]122.166666666667[/C][C]1.02005743018169[/C][C]0.98702411512434[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]116[/C][C]119.679639292727[/C][C]120.708333333333[/C][C]0.991477853995668[/C][C]0.96925425816394[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]117[/C][C]116.298731842882[/C][C]119.083333333333[/C][C]0.97661636257144[/C][C]1.00602988653449[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]111[/C][C]111.740399298246[/C][C]117.416666666667[/C][C]0.95165705576931[/C][C]0.993373933663238[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]105[/C][C]105.205737147721[/C][C]115.541666666667[/C][C]0.910543704127405[/C][C]0.998044430339082[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]102[/C][C]101.281653473665[/C][C]113.708333333333[/C][C]0.890714431428345[/C][C]1.00709256318097[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]95[/C][C]94.6791266681124[/C][C]112.208333333333[/C][C]0.843779814346342[/C][C]1.00338906095968[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]93[/C][C]94.9425633347495[/C][C]111.041666666667[/C][C]0.855017455922698[/C][C]0.97953959460837[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]124[/C][C]124.512935033022[/C][C]110.083333333333[/C][C]1.13107889507666[/C][C]0.995880467897684[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]130[/C][C]129.402554169425[/C][C]109.166666666667[/C][C]1.18536690842222[/C][C]1.00461695547209[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]124[/C][C]126.252490686617[/C][C]108.333333333333[/C][C]1.165407606338[/C][C]0.982158841585092[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]115[/C][C]115.960295232417[/C][C]107.541666666667[/C][C]1.07828248182023[/C][C]0.991718758300053[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]106[/C][C]108.848628278971[/C][C]106.708333333333[/C][C]1.02005743018169[/C][C]0.973829451744028[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]105[/C][C]105.096652523541[/C][C]106[/C][C]0.991477853995668[/C][C]0.999080346317223[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]105[/C][C]102.951641554406[/C][C]105.416666666667[/C][C]0.97661636257144[/C][C]1.01989631651003[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]101[/C][C]99.6067718371877[/C][C]104.666666666667[/C][C]0.95165705576931[/C][C]1.01398728356632[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]95[/C][C]94.6586059082449[/C][C]103.958333333333[/C][C]0.910543704127405[/C][C]1.00360658271353[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]93[/C][C]92.1147174502147[/C][C]103.416666666667[/C][C]0.890714431428345[/C][C]1.00961065261112[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]84[/C][C]87.0147933544665[/C][C]103.125[/C][C]0.843779814346342[/C][C]0.965353094132106[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]87[/C][C]88.2093008693583[/C][C]103.166666666667[/C][C]0.855017455922698[/C][C]0.986290551478814[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]116[/C][C]116.972409065844[/C][C]103.416666666667[/C][C]1.13107889507666[/C][C]0.991686850996657[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]120[/C][C]123.179377900209[/C][C]103.916666666667[/C][C]1.18536690842222[/C][C]0.97418904077609[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]117[/C][C]122.125005414170[/C][C]104.791666666667[/C][C]1.165407606338[/C][C]0.958034757936846[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]109[/C][C]114.208086199459[/C][C]105.916666666667[/C][C]1.07828248182023[/C][C]0.954398270973884[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]105[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.02005743018169[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]107[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.991477853995668[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]109[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.97661636257144[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]109[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.95165705576931[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]108[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.910543704127405[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]107[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.890714431428345[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=63913&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=63913&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	114	NA	NA	0.843779814346342	NA
2	116	NA	NA	0.855017455922698	NA
3	153	NA	NA	1.13107889507666	NA
4	162	NA	NA	1.18536690842222	NA
5	161	NA	NA	1.165407606338	NA
6	149	NA	NA	1.07828248182023	NA
7	139	138.047772217922	135.333333333333	1.02005743018169	1.00689781346543
8	135	133.973445021165	135.125	0.991477853995668	1.00766237651553
9	130	131.680439553382	134.833333333333	0.97661636257144	0.98723850285523
10	127	127.958221623648	134.458333333333	0.95165705576931	0.992511449350502
11	122	122.088734995083	134.083333333333	0.910543704127405	0.99927319260793
12	117	119.207281406160	133.833333333333	0.890714431428345	0.981483669620486
13	112	112.785235184294	133.666666666667	0.843779814346342	0.993037783864074
14	113	114.10920463835	133.458333333333	0.855017455922698	0.990279446413938
15	149	150.57487790708	133.125	1.13107889507666	0.989540898661383
16	157	157.357457093049	132.75	1.18536690842222	0.997728375256865
17	157	154.270831888993	132.375	1.165407606338	1.01769075902158
18	147	142.378216037012	132.041666666667	1.07828248182023	1.03246131389781
19	137	134.520073605210	131.875	1.02005743018169	1.01843536305271
20	132	130.668518841179	131.791666666667	0.991477853995668	1.01018976238982
21	125	128.465744026585	131.541666666667	0.97661636257144	0.973022037486759
22	123	124.706726683103	131.041666666667	0.95165705576931	0.986314076806456
23	117	118.750074746616	130.416666666667	0.910543704127405	0.985262537725976
24	114	115.384631971280	129.541666666667	0.890714431428345	0.987999857973938
25	111	108.355391158976	128.416666666667	0.843779814346342	1.02440680443065
26	112	108.729719811503	127.166666666667	0.855017455922698	1.03007715088539
27	144	142.704453928838	126.166666666667	1.13107889507666	1.00907852583079
28	150	148.565985855585	125.333333333333	1.18536690842222	1.00965237188147
29	149	144.899012388025	124.333333333333	1.165407606338	1.02830238484299
30	134	132.988172757828	123.333333333333	1.07828248182023	1.00760840021477
31	123	124.617016053863	122.166666666667	1.02005743018169	0.98702411512434
32	116	119.679639292727	120.708333333333	0.991477853995668	0.96925425816394
33	117	116.298731842882	119.083333333333	0.97661636257144	1.00602988653449
34	111	111.740399298246	117.416666666667	0.95165705576931	0.993373933663238
35	105	105.205737147721	115.541666666667	0.910543704127405	0.998044430339082
36	102	101.281653473665	113.708333333333	0.890714431428345	1.00709256318097
37	95	94.6791266681124	112.208333333333	0.843779814346342	1.00338906095968
38	93	94.9425633347495	111.041666666667	0.855017455922698	0.97953959460837
39	124	124.512935033022	110.083333333333	1.13107889507666	0.995880467897684
40	130	129.402554169425	109.166666666667	1.18536690842222	1.00461695547209
41	124	126.252490686617	108.333333333333	1.165407606338	0.982158841585092
42	115	115.960295232417	107.541666666667	1.07828248182023	0.991718758300053
43	106	108.848628278971	106.708333333333	1.02005743018169	0.973829451744028
44	105	105.096652523541	106	0.991477853995668	0.999080346317223
45	105	102.951641554406	105.416666666667	0.97661636257144	1.01989631651003
46	101	99.6067718371877	104.666666666667	0.95165705576931	1.01398728356632
47	95	94.6586059082449	103.958333333333	0.910543704127405	1.00360658271353
48	93	92.1147174502147	103.416666666667	0.890714431428345	1.00961065261112
49	84	87.0147933544665	103.125	0.843779814346342	0.965353094132106
50	87	88.2093008693583	103.166666666667	0.855017455922698	0.986290551478814
51	116	116.972409065844	103.416666666667	1.13107889507666	0.991686850996657
52	120	123.179377900209	103.916666666667	1.18536690842222	0.97418904077609
53	117	122.125005414170	104.791666666667	1.165407606338	0.958034757936846
54	109	114.208086199459	105.916666666667	1.07828248182023	0.954398270973884
55	105	NA	NA	1.02005743018169	NA
56	107	NA	NA	0.991477853995668	NA
57	109	NA	NA	0.97661636257144	NA
58	109	NA	NA	0.95165705576931	NA
59	108	NA	NA	0.910543704127405	NA
60	107	NA	NA	0.890714431428345	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 = FALSE ; par2 = 0.5 ; par3 = 1 ; par4 = 1 ; par5 = 12 ; par6 = 3 ; par7 = 1 ; par8 = 2 ; par9 = 1 ;

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