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 10:14:02 -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/t125994693834mgjb7nmkymtn9.htm/, Retrieved Sat, 27 Apr 2024 23:57:23 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=63922, Retrieved Sat, 27 Apr 2024 23:57:23 +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

130

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 8 Ad hoc forec...] [2009-12-02 20:02:57] [616e2df490b611f6cb7080068870ecbd]
-   PD        [Classical Decomposition] [ws9: classical de...] [2009-12-04 17:14:02] [a315839f8c359622c3a1e6ed387dd5cd] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

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

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	1 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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=63922&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]1 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=63922&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=63922&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	1 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	6.3	NA	NA	0.932947965393243	NA
2	6.2	NA	NA	0.942710772479635	NA
3	6.1	NA	NA	0.958746622447501	NA
4	6.3	NA	NA	1.00292315303771	NA
5	6.5	NA	NA	1.05077040273922	NA
6	6.6	NA	NA	1.06226047029432	NA
7	6.5	6.52474566460572	6.24166666666667	1.04535311048423	0.996207413150224
8	6.2	6.46166727738326	6.22916666666667	1.03732451275718	0.959504681044298
9	6.2	6.31489569292848	6.225	1.01444107516923	0.98180560716828
10	5.9	6.11383075159805	6.22916666666667	0.9814845353736	0.96502507833699
11	6.1	6.25017793794432	6.24166666666667	1.00136362156651	0.975972214001685
12	6.1	6.07258191108831	6.2625	0.969673758257614	1.00451506283705
13	6.1	5.87368489878829	6.29583333333333	0.932947965393243	1.03853034425772
14	6.1	5.98621340524568	6.35	0.942710772479635	1.01900810864087
15	6.1	6.14396793885107	6.40833333333333	0.958746622447501	0.992843722609124
16	6.4	6.47303318356424	6.45416666666666	1.00292315303771	0.988717316674712
17	6.7	6.79498193771365	6.46666666666667	1.05077040273922	0.986021752731015
18	6.9	6.83387569222677	6.43333333333333	1.06226047029432	1.00967595998980
19	7	6.67283735525765	6.38333333333333	1.04535311048423	1.04902901529356
20	7	6.57404409959862	6.3375	1.03732451275718	1.06479358731825
21	6.8	6.39520561137938	6.30416666666667	1.01444107516923	1.06329654013005
22	6.4	6.15472594057195	6.27083333333333	0.9814845353736	1.03985133729695
23	5.9	6.23348854425154	6.225	1.00136362156651	0.946500496169343
24	5.5	5.97965484258862	6.16666666666667	0.969673758257614	0.919785530232883
25	5.5	5.68320802252051	6.09166666666667	0.932947965393243	0.967763273525355
26	5.6	5.66412055798181	6.00833333333333	0.942710772479635	0.988679520973216
27	5.8	5.68456851559498	5.92916666666667	0.958746622447501	1.02030611190425
28	5.9	5.87127929174161	5.85416666666667	1.00292315303771	1.00489172918393
29	6.1	6.09884654589891	5.80416666666667	1.05077040273922	1.00018912659835
30	6.1	6.14783247182836	5.7875	1.06226047029432	0.992219620159211
31	6	6.03255857508606	5.77083333333333	1.04535311048423	0.994602858027682
32	6	5.95597157741413	5.74166666666667	1.03732451275718	1.00739231576471
33	5.9	5.78231412846463	5.7	1.01444107516923	1.02035272884191
34	5.5	5.55356666265562	5.65833333333333	0.9814845353736	0.99035454764308
35	5.6	5.63684271973483	5.62916666666667	1.00136362156651	0.993463943990163
36	5.4	5.43421335356871	5.60416666666667	0.969673758257614	0.99370408349053
37	5.2	5.19729762387819	5.57083333333333	0.932947965393243	1.00051995793148
38	5.2	5.20454905639799	5.52083333333333	0.942710772479635	0.99912594610048
39	5.2	5.23315864752595	5.45833333333333	0.958746622447501	0.993663741201192
40	5.5	5.42832156581662	5.4125	1.00292315303771	1.01320452985592
41	5.8	5.68291659481464	5.40833333333333	1.05077040273922	1.02060269638520
42	5.8	5.77161522193246	5.43333333333333	1.06226047029432	1.00491799556555
43	5.5	5.71024136602009	5.4625	1.04535311048423	0.963181702393322
44	5.3	5.67070733640591	5.46666666666667	1.03732451275718	0.934627672631601
45	5.1	5.52447702185912	5.44583333333333	1.01444107516923	0.9231643067426
46	5.2	5.32455360440178	5.425	0.9814845353736	0.976607690774526
47	5.8	5.43656999542152	5.42916666666667	1.00136362156651	1.06684913555505
48	5.8	5.30492351913436	5.47083333333333	0.969673758257614	1.09332396199115
49	5.5	NA	5.55416666666667	NA	NA
50	5	NA	5.6625	NA	NA
51	4.9	NA	5.77083333333333	NA	NA
52	5.3	NA	5.875	NA	NA
53	6.1	NA	5.95833333333333	NA	NA
54	6.5	NA	NA	NA	NA
55	6.8	NA	NA	NA	NA
56	6.6	NA	NA	NA	NA
57	6.4	NA	NA	NA	NA
58	6.4	NA	NA	NA	NA
59	6.6	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 6.3 & NA & NA & 0.932947965393243 & NA \tabularnewline
2 & 6.2 & NA & NA & 0.942710772479635 & NA \tabularnewline
3 & 6.1 & NA & NA & 0.958746622447501 & NA \tabularnewline
4 & 6.3 & NA & NA & 1.00292315303771 & NA \tabularnewline
5 & 6.5 & NA & NA & 1.05077040273922 & NA \tabularnewline
6 & 6.6 & NA & NA & 1.06226047029432 & NA \tabularnewline
7 & 6.5 & 6.52474566460572 & 6.24166666666667 & 1.04535311048423 & 0.996207413150224 \tabularnewline
8 & 6.2 & 6.46166727738326 & 6.22916666666667 & 1.03732451275718 & 0.959504681044298 \tabularnewline
9 & 6.2 & 6.31489569292848 & 6.225 & 1.01444107516923 & 0.98180560716828 \tabularnewline
10 & 5.9 & 6.11383075159805 & 6.22916666666667 & 0.9814845353736 & 0.96502507833699 \tabularnewline
11 & 6.1 & 6.25017793794432 & 6.24166666666667 & 1.00136362156651 & 0.975972214001685 \tabularnewline
12 & 6.1 & 6.07258191108831 & 6.2625 & 0.969673758257614 & 1.00451506283705 \tabularnewline
13 & 6.1 & 5.87368489878829 & 6.29583333333333 & 0.932947965393243 & 1.03853034425772 \tabularnewline
14 & 6.1 & 5.98621340524568 & 6.35 & 0.942710772479635 & 1.01900810864087 \tabularnewline
15 & 6.1 & 6.14396793885107 & 6.40833333333333 & 0.958746622447501 & 0.992843722609124 \tabularnewline
16 & 6.4 & 6.47303318356424 & 6.45416666666666 & 1.00292315303771 & 0.988717316674712 \tabularnewline
17 & 6.7 & 6.79498193771365 & 6.46666666666667 & 1.05077040273922 & 0.986021752731015 \tabularnewline
18 & 6.9 & 6.83387569222677 & 6.43333333333333 & 1.06226047029432 & 1.00967595998980 \tabularnewline
19 & 7 & 6.67283735525765 & 6.38333333333333 & 1.04535311048423 & 1.04902901529356 \tabularnewline
20 & 7 & 6.57404409959862 & 6.3375 & 1.03732451275718 & 1.06479358731825 \tabularnewline
21 & 6.8 & 6.39520561137938 & 6.30416666666667 & 1.01444107516923 & 1.06329654013005 \tabularnewline
22 & 6.4 & 6.15472594057195 & 6.27083333333333 & 0.9814845353736 & 1.03985133729695 \tabularnewline
23 & 5.9 & 6.23348854425154 & 6.225 & 1.00136362156651 & 0.946500496169343 \tabularnewline
24 & 5.5 & 5.97965484258862 & 6.16666666666667 & 0.969673758257614 & 0.919785530232883 \tabularnewline
25 & 5.5 & 5.68320802252051 & 6.09166666666667 & 0.932947965393243 & 0.967763273525355 \tabularnewline
26 & 5.6 & 5.66412055798181 & 6.00833333333333 & 0.942710772479635 & 0.988679520973216 \tabularnewline
27 & 5.8 & 5.68456851559498 & 5.92916666666667 & 0.958746622447501 & 1.02030611190425 \tabularnewline
28 & 5.9 & 5.87127929174161 & 5.85416666666667 & 1.00292315303771 & 1.00489172918393 \tabularnewline
29 & 6.1 & 6.09884654589891 & 5.80416666666667 & 1.05077040273922 & 1.00018912659835 \tabularnewline
30 & 6.1 & 6.14783247182836 & 5.7875 & 1.06226047029432 & 0.992219620159211 \tabularnewline
31 & 6 & 6.03255857508606 & 5.77083333333333 & 1.04535311048423 & 0.994602858027682 \tabularnewline
32 & 6 & 5.95597157741413 & 5.74166666666667 & 1.03732451275718 & 1.00739231576471 \tabularnewline
33 & 5.9 & 5.78231412846463 & 5.7 & 1.01444107516923 & 1.02035272884191 \tabularnewline
34 & 5.5 & 5.55356666265562 & 5.65833333333333 & 0.9814845353736 & 0.99035454764308 \tabularnewline
35 & 5.6 & 5.63684271973483 & 5.62916666666667 & 1.00136362156651 & 0.993463943990163 \tabularnewline
36 & 5.4 & 5.43421335356871 & 5.60416666666667 & 0.969673758257614 & 0.99370408349053 \tabularnewline
37 & 5.2 & 5.19729762387819 & 5.57083333333333 & 0.932947965393243 & 1.00051995793148 \tabularnewline
38 & 5.2 & 5.20454905639799 & 5.52083333333333 & 0.942710772479635 & 0.99912594610048 \tabularnewline
39 & 5.2 & 5.23315864752595 & 5.45833333333333 & 0.958746622447501 & 0.993663741201192 \tabularnewline
40 & 5.5 & 5.42832156581662 & 5.4125 & 1.00292315303771 & 1.01320452985592 \tabularnewline
41 & 5.8 & 5.68291659481464 & 5.40833333333333 & 1.05077040273922 & 1.02060269638520 \tabularnewline
42 & 5.8 & 5.77161522193246 & 5.43333333333333 & 1.06226047029432 & 1.00491799556555 \tabularnewline
43 & 5.5 & 5.71024136602009 & 5.4625 & 1.04535311048423 & 0.963181702393322 \tabularnewline
44 & 5.3 & 5.67070733640591 & 5.46666666666667 & 1.03732451275718 & 0.934627672631601 \tabularnewline
45 & 5.1 & 5.52447702185912 & 5.44583333333333 & 1.01444107516923 & 0.9231643067426 \tabularnewline
46 & 5.2 & 5.32455360440178 & 5.425 & 0.9814845353736 & 0.976607690774526 \tabularnewline
47 & 5.8 & 5.43656999542152 & 5.42916666666667 & 1.00136362156651 & 1.06684913555505 \tabularnewline
48 & 5.8 & 5.30492351913436 & 5.47083333333333 & 0.969673758257614 & 1.09332396199115 \tabularnewline
49 & 5.5 & NA & 5.55416666666667 & NA & NA \tabularnewline
50 & 5 & NA & 5.6625 & NA & NA \tabularnewline
51 & 4.9 & NA & 5.77083333333333 & NA & NA \tabularnewline
52 & 5.3 & NA & 5.875 & NA & NA \tabularnewline
53 & 6.1 & NA & 5.95833333333333 & NA & NA \tabularnewline
54 & 6.5 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
55 & 6.8 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
56 & 6.6 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
57 & 6.4 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
58 & 6.4 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
59 & 6.6 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=63922&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]6.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.932947965393243[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]6.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.942710772479635[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]6.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.958746622447501[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]6.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00292315303771[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]6.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.05077040273922[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]6.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.06226047029432[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]6.5[/C][C]6.52474566460572[/C][C]6.24166666666667[/C][C]1.04535311048423[/C][C]0.996207413150224[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]6.2[/C][C]6.46166727738326[/C][C]6.22916666666667[/C][C]1.03732451275718[/C][C]0.959504681044298[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]6.2[/C][C]6.31489569292848[/C][C]6.225[/C][C]1.01444107516923[/C][C]0.98180560716828[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]5.9[/C][C]6.11383075159805[/C][C]6.22916666666667[/C][C]0.9814845353736[/C][C]0.96502507833699[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]6.1[/C][C]6.25017793794432[/C][C]6.24166666666667[/C][C]1.00136362156651[/C][C]0.975972214001685[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]6.1[/C][C]6.07258191108831[/C][C]6.2625[/C][C]0.969673758257614[/C][C]1.00451506283705[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]6.1[/C][C]5.87368489878829[/C][C]6.29583333333333[/C][C]0.932947965393243[/C][C]1.03853034425772[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]6.1[/C][C]5.98621340524568[/C][C]6.35[/C][C]0.942710772479635[/C][C]1.01900810864087[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]6.1[/C][C]6.14396793885107[/C][C]6.40833333333333[/C][C]0.958746622447501[/C][C]0.992843722609124[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]6.4[/C][C]6.47303318356424[/C][C]6.45416666666666[/C][C]1.00292315303771[/C][C]0.988717316674712[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]6.7[/C][C]6.79498193771365[/C][C]6.46666666666667[/C][C]1.05077040273922[/C][C]0.986021752731015[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]6.9[/C][C]6.83387569222677[/C][C]6.43333333333333[/C][C]1.06226047029432[/C][C]1.00967595998980[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]7[/C][C]6.67283735525765[/C][C]6.38333333333333[/C][C]1.04535311048423[/C][C]1.04902901529356[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]7[/C][C]6.57404409959862[/C][C]6.3375[/C][C]1.03732451275718[/C][C]1.06479358731825[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]6.8[/C][C]6.39520561137938[/C][C]6.30416666666667[/C][C]1.01444107516923[/C][C]1.06329654013005[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]6.4[/C][C]6.15472594057195[/C][C]6.27083333333333[/C][C]0.9814845353736[/C][C]1.03985133729695[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]5.9[/C][C]6.23348854425154[/C][C]6.225[/C][C]1.00136362156651[/C][C]0.946500496169343[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]5.5[/C][C]5.97965484258862[/C][C]6.16666666666667[/C][C]0.969673758257614[/C][C]0.919785530232883[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]5.5[/C][C]5.68320802252051[/C][C]6.09166666666667[/C][C]0.932947965393243[/C][C]0.967763273525355[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]5.6[/C][C]5.66412055798181[/C][C]6.00833333333333[/C][C]0.942710772479635[/C][C]0.988679520973216[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]5.8[/C][C]5.68456851559498[/C][C]5.92916666666667[/C][C]0.958746622447501[/C][C]1.02030611190425[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]5.9[/C][C]5.87127929174161[/C][C]5.85416666666667[/C][C]1.00292315303771[/C][C]1.00489172918393[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]6.1[/C][C]6.09884654589891[/C][C]5.80416666666667[/C][C]1.05077040273922[/C][C]1.00018912659835[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]6.1[/C][C]6.14783247182836[/C][C]5.7875[/C][C]1.06226047029432[/C][C]0.992219620159211[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]6[/C][C]6.03255857508606[/C][C]5.77083333333333[/C][C]1.04535311048423[/C][C]0.994602858027682[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]6[/C][C]5.95597157741413[/C][C]5.74166666666667[/C][C]1.03732451275718[/C][C]1.00739231576471[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]5.9[/C][C]5.78231412846463[/C][C]5.7[/C][C]1.01444107516923[/C][C]1.02035272884191[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]5.5[/C][C]5.55356666265562[/C][C]5.65833333333333[/C][C]0.9814845353736[/C][C]0.99035454764308[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]5.6[/C][C]5.63684271973483[/C][C]5.62916666666667[/C][C]1.00136362156651[/C][C]0.993463943990163[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]5.4[/C][C]5.43421335356871[/C][C]5.60416666666667[/C][C]0.969673758257614[/C][C]0.99370408349053[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]5.2[/C][C]5.19729762387819[/C][C]5.57083333333333[/C][C]0.932947965393243[/C][C]1.00051995793148[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]5.2[/C][C]5.20454905639799[/C][C]5.52083333333333[/C][C]0.942710772479635[/C][C]0.99912594610048[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]5.2[/C][C]5.23315864752595[/C][C]5.45833333333333[/C][C]0.958746622447501[/C][C]0.993663741201192[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]5.5[/C][C]5.42832156581662[/C][C]5.4125[/C][C]1.00292315303771[/C][C]1.01320452985592[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]5.8[/C][C]5.68291659481464[/C][C]5.40833333333333[/C][C]1.05077040273922[/C][C]1.02060269638520[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]5.8[/C][C]5.77161522193246[/C][C]5.43333333333333[/C][C]1.06226047029432[/C][C]1.00491799556555[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]5.5[/C][C]5.71024136602009[/C][C]5.4625[/C][C]1.04535311048423[/C][C]0.963181702393322[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]5.3[/C][C]5.67070733640591[/C][C]5.46666666666667[/C][C]1.03732451275718[/C][C]0.934627672631601[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]5.1[/C][C]5.52447702185912[/C][C]5.44583333333333[/C][C]1.01444107516923[/C][C]0.9231643067426[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]5.2[/C][C]5.32455360440178[/C][C]5.425[/C][C]0.9814845353736[/C][C]0.976607690774526[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]5.8[/C][C]5.43656999542152[/C][C]5.42916666666667[/C][C]1.00136362156651[/C][C]1.06684913555505[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]5.8[/C][C]5.30492351913436[/C][C]5.47083333333333[/C][C]0.969673758257614[/C][C]1.09332396199115[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]5.5[/C][C]NA[/C][C]5.55416666666667[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]5[/C][C]NA[/C][C]5.6625[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]4.9[/C][C]NA[/C][C]5.77083333333333[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]5.3[/C][C]NA[/C][C]5.875[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]6.1[/C][C]NA[/C][C]5.95833333333333[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]6.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]6.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]6.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]6.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]6.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]6.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=63922&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=63922&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	6.3	NA	NA	0.932947965393243	NA
2	6.2	NA	NA	0.942710772479635	NA
3	6.1	NA	NA	0.958746622447501	NA
4	6.3	NA	NA	1.00292315303771	NA
5	6.5	NA	NA	1.05077040273922	NA
6	6.6	NA	NA	1.06226047029432	NA
7	6.5	6.52474566460572	6.24166666666667	1.04535311048423	0.996207413150224
8	6.2	6.46166727738326	6.22916666666667	1.03732451275718	0.959504681044298
9	6.2	6.31489569292848	6.225	1.01444107516923	0.98180560716828
10	5.9	6.11383075159805	6.22916666666667	0.9814845353736	0.96502507833699
11	6.1	6.25017793794432	6.24166666666667	1.00136362156651	0.975972214001685
12	6.1	6.07258191108831	6.2625	0.969673758257614	1.00451506283705
13	6.1	5.87368489878829	6.29583333333333	0.932947965393243	1.03853034425772
14	6.1	5.98621340524568	6.35	0.942710772479635	1.01900810864087
15	6.1	6.14396793885107	6.40833333333333	0.958746622447501	0.992843722609124
16	6.4	6.47303318356424	6.45416666666666	1.00292315303771	0.988717316674712
17	6.7	6.79498193771365	6.46666666666667	1.05077040273922	0.986021752731015
18	6.9	6.83387569222677	6.43333333333333	1.06226047029432	1.00967595998980
19	7	6.67283735525765	6.38333333333333	1.04535311048423	1.04902901529356
20	7	6.57404409959862	6.3375	1.03732451275718	1.06479358731825
21	6.8	6.39520561137938	6.30416666666667	1.01444107516923	1.06329654013005
22	6.4	6.15472594057195	6.27083333333333	0.9814845353736	1.03985133729695
23	5.9	6.23348854425154	6.225	1.00136362156651	0.946500496169343
24	5.5	5.97965484258862	6.16666666666667	0.969673758257614	0.919785530232883
25	5.5	5.68320802252051	6.09166666666667	0.932947965393243	0.967763273525355
26	5.6	5.66412055798181	6.00833333333333	0.942710772479635	0.988679520973216
27	5.8	5.68456851559498	5.92916666666667	0.958746622447501	1.02030611190425
28	5.9	5.87127929174161	5.85416666666667	1.00292315303771	1.00489172918393
29	6.1	6.09884654589891	5.80416666666667	1.05077040273922	1.00018912659835
30	6.1	6.14783247182836	5.7875	1.06226047029432	0.992219620159211
31	6	6.03255857508606	5.77083333333333	1.04535311048423	0.994602858027682
32	6	5.95597157741413	5.74166666666667	1.03732451275718	1.00739231576471
33	5.9	5.78231412846463	5.7	1.01444107516923	1.02035272884191
34	5.5	5.55356666265562	5.65833333333333	0.9814845353736	0.99035454764308
35	5.6	5.63684271973483	5.62916666666667	1.00136362156651	0.993463943990163
36	5.4	5.43421335356871	5.60416666666667	0.969673758257614	0.99370408349053
37	5.2	5.19729762387819	5.57083333333333	0.932947965393243	1.00051995793148
38	5.2	5.20454905639799	5.52083333333333	0.942710772479635	0.99912594610048
39	5.2	5.23315864752595	5.45833333333333	0.958746622447501	0.993663741201192
40	5.5	5.42832156581662	5.4125	1.00292315303771	1.01320452985592
41	5.8	5.68291659481464	5.40833333333333	1.05077040273922	1.02060269638520
42	5.8	5.77161522193246	5.43333333333333	1.06226047029432	1.00491799556555
43	5.5	5.71024136602009	5.4625	1.04535311048423	0.963181702393322
44	5.3	5.67070733640591	5.46666666666667	1.03732451275718	0.934627672631601
45	5.1	5.52447702185912	5.44583333333333	1.01444107516923	0.9231643067426
46	5.2	5.32455360440178	5.425	0.9814845353736	0.976607690774526
47	5.8	5.43656999542152	5.42916666666667	1.00136362156651	1.06684913555505
48	5.8	5.30492351913436	5.47083333333333	0.969673758257614	1.09332396199115
49	5.5	NA	5.55416666666667	NA	NA
50	5	NA	5.6625	NA	NA
51	4.9	NA	5.77083333333333	NA	NA
52	5.3	NA	5.875	NA	NA
53	6.1	NA	5.95833333333333	NA	NA
54	6.5	NA	NA	NA	NA
55	6.8	NA	NA	NA	NA
56	6.6	NA	NA	NA	NA
57	6.4	NA	NA	NA	NA
58	6.4	NA	NA	NA	NA
59	6.6	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