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 13:34:46 -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/t1259958931qwdqzybuq834g7s.htm/, Retrieved Sat, 27 Apr 2024 15:30:20 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=64138, Retrieved Sat, 27 Apr 2024 15:30:20 +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

109

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] [Ws 9 ADC1] [2009-12-04 16:30:31] [830e13ac5e5ac1e5b21c6af0c149b21d]
-   PD        [Classical Decomposition] [ws9 forcasting 1] [2009-12-04 20:34:46] [95523ebdb89b97dbf680ec91e0b4bca2] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

2.05
2.11
2.09
2.05
2.08
2.06
2.06
2.08
2.07
2.06
2.07
2.06
2.09
2.07
2.09
2.28
2.33
2.35
2.52
2.63
2.58
2.70
2.81
2.97
3.04
3.28
3.33
3.50
3.56
3.57
3.69
3.82
3.79
3.96
4.06
4.05
4.03
3.94
4.02
3.88
4.02
4.03
4.09
3.99
4.01
4.01
4.19
4.30
4.27
3.82
3.15
2.49
1.81
1.26
1.06
0.84
0.78
0.70
0.36
0.35

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=64138&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=64138&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=64138&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	2.05	NA	NA	0.183845486111111	NA
2	2.11	NA	NA	0.127178819444444	NA
3	2.09	NA	NA	0.0235329861111111	NA
4	2.05	NA	NA	-0.058862847222222	NA
5	2.08	NA	NA	-0.134383680555556	NA
6	2.06	NA	NA	-0.226258680555555	NA
7	2.06	2.04530381944444	2.07166666666667	-0.0263628472222219	0.0146961805555557
8	2.08	2.04436631944444	2.07166666666667	-0.0273003472222225	0.0356336805555557
9	2.07	1.99634548611111	2.07	-0.0736545138888888	0.0736545138888887
10	2.06	2.06030381944444	2.07958333333333	-0.0192795138888889	-0.000303819444444464
11	2.07	2.17853298611111	2.09958333333333	0.0789496527777777	-0.108532986111111
12	2.06	2.27467881944444	2.12208333333333	0.152595486111111	-0.214678819444444
13	2.09	2.33717881944444	2.15333333333333	0.183845486111111	-0.247178819444444
14	2.07	2.32259548611111	2.19541666666667	0.127178819444444	-0.252595486111111
15	2.09	2.26311631944444	2.23958333333333	0.0235329861111111	-0.173116319444444
16	2.28	2.22863715277778	2.2875	-0.058862847222222	0.0513628472222223
17	2.33	2.21061631944444	2.345	-0.134383680555556	0.119383680555555
18	2.35	2.18749131944444	2.41375	-0.226258680555555	0.162508680555555
19	2.52	2.46488715277778	2.49125	-0.0263628472222219	0.055112847222222
20	2.63	2.55394965277778	2.58125	-0.0273003472222225	0.076050347222222
21	2.58	2.60967881944444	2.68333333333333	-0.0736545138888888	-0.0296788194444448
22	2.7	2.76655381944444	2.78583333333333	-0.0192795138888889	-0.0665538194444446
23	2.81	2.96686631944444	2.88791666666667	0.0789496527777777	-0.156866319444445
24	2.97	3.14259548611111	2.99	0.152595486111111	-0.172595486111111
25	3.04	3.27342881944444	3.08958333333333	0.183845486111111	-0.233428819444445
26	3.28	3.31509548611111	3.18791666666667	0.127178819444444	-0.0350954861111115
27	3.33	3.31144965277778	3.28791666666667	0.0235329861111111	0.0185503472222219
28	3.5	3.33197048611111	3.39083333333333	-0.058862847222222	0.168029513888889
29	3.56	3.36103298611111	3.49541666666667	-0.134383680555556	0.198967013888889
30	3.57	3.36624131944444	3.5925	-0.226258680555555	0.203758680555555
31	3.69	3.65238715277778	3.67875	-0.0263628472222219	0.0376128472222228
32	3.82	3.72019965277778	3.7475	-0.0273003472222225	0.0998003472222222
33	3.79	3.73009548611111	3.80375	-0.0736545138888888	0.0599045138888892
34	3.96	3.82905381944444	3.84833333333333	-0.0192795138888889	0.130946180555556
35	4.06	3.96228298611111	3.88333333333333	0.0789496527777777	0.0977170138888885
36	4.05	4.07426215277778	3.92166666666667	0.152595486111111	-0.0242621527777778
37	4.03	4.14134548611111	3.9575	0.183845486111111	-0.111345486111111
38	3.94	4.10842881944444	3.98125	0.127178819444444	-0.168428819444444
39	4.02	4.02103298611111	3.9975	0.0235329861111111	-0.00103298611111136
40	3.88	3.94988715277778	4.00875	-0.058862847222222	-0.0698871527777771
41	4.02	3.88186631944444	4.01625	-0.134383680555556	0.138133680555556
42	4.03	3.80582465277778	4.03208333333333	-0.226258680555555	0.224175347222223
43	4.09	4.02613715277778	4.0525	-0.0263628472222219	0.0638628472222225
44	3.99	4.03019965277778	4.0575	-0.0273003472222225	-0.0401996527777770
45	4.01	3.94259548611111	4.01625	-0.0736545138888888	0.0674045138888895
46	4.01	3.90280381944444	3.92208333333333	-0.0192795138888889	0.107196180555556
47	4.19	3.85103298611111	3.77208333333333	0.0789496527777777	0.33896701388889
48	4.3	3.71717881944444	3.56458333333333	0.152595486111111	0.582821180555556
49	4.27	3.50676215277778	3.32291666666667	0.183845486111111	0.763237847222222
50	3.82	3.19259548611111	3.06541666666667	0.127178819444444	0.62740451388889
51	3.15	2.82311631944444	2.79958333333333	0.0235329861111111	0.326883680555556
52	2.49	2.46822048611111	2.52708333333333	-0.058862847222222	0.0217795138888892
53	1.81	2.09519965277778	2.22958333333333	-0.134383680555556	-0.285199652777778
54	1.26	1.67915798611111	1.90541666666667	-0.226258680555555	-0.419157986111111
55	1.06	NA	NA	-0.0263628472222219	NA
56	0.84	NA	NA	-0.0273003472222225	NA
57	0.78	NA	NA	-0.0736545138888888	NA
58	0.7	NA	NA	-0.0192795138888889	NA
59	0.36	NA	NA	0.0789496527777777	NA
60	0.35	NA	NA	0.152595486111111	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.05 & NA & NA & 0.183845486111111 & NA \tabularnewline
2 & 2.11 & NA & NA & 0.127178819444444 & NA \tabularnewline
3 & 2.09 & NA & NA & 0.0235329861111111 & NA \tabularnewline
4 & 2.05 & NA & NA & -0.058862847222222 & NA \tabularnewline
5 & 2.08 & NA & NA & -0.134383680555556 & NA \tabularnewline
6 & 2.06 & NA & NA & -0.226258680555555 & NA \tabularnewline
7 & 2.06 & 2.04530381944444 & 2.07166666666667 & -0.0263628472222219 & 0.0146961805555557 \tabularnewline
8 & 2.08 & 2.04436631944444 & 2.07166666666667 & -0.0273003472222225 & 0.0356336805555557 \tabularnewline
9 & 2.07 & 1.99634548611111 & 2.07 & -0.0736545138888888 & 0.0736545138888887 \tabularnewline
10 & 2.06 & 2.06030381944444 & 2.07958333333333 & -0.0192795138888889 & -0.000303819444444464 \tabularnewline
11 & 2.07 & 2.17853298611111 & 2.09958333333333 & 0.0789496527777777 & -0.108532986111111 \tabularnewline
12 & 2.06 & 2.27467881944444 & 2.12208333333333 & 0.152595486111111 & -0.214678819444444 \tabularnewline
13 & 2.09 & 2.33717881944444 & 2.15333333333333 & 0.183845486111111 & -0.247178819444444 \tabularnewline
14 & 2.07 & 2.32259548611111 & 2.19541666666667 & 0.127178819444444 & -0.252595486111111 \tabularnewline
15 & 2.09 & 2.26311631944444 & 2.23958333333333 & 0.0235329861111111 & -0.173116319444444 \tabularnewline
16 & 2.28 & 2.22863715277778 & 2.2875 & -0.058862847222222 & 0.0513628472222223 \tabularnewline
17 & 2.33 & 2.21061631944444 & 2.345 & -0.134383680555556 & 0.119383680555555 \tabularnewline
18 & 2.35 & 2.18749131944444 & 2.41375 & -0.226258680555555 & 0.162508680555555 \tabularnewline
19 & 2.52 & 2.46488715277778 & 2.49125 & -0.0263628472222219 & 0.055112847222222 \tabularnewline
20 & 2.63 & 2.55394965277778 & 2.58125 & -0.0273003472222225 & 0.076050347222222 \tabularnewline
21 & 2.58 & 2.60967881944444 & 2.68333333333333 & -0.0736545138888888 & -0.0296788194444448 \tabularnewline
22 & 2.7 & 2.76655381944444 & 2.78583333333333 & -0.0192795138888889 & -0.0665538194444446 \tabularnewline
23 & 2.81 & 2.96686631944444 & 2.88791666666667 & 0.0789496527777777 & -0.156866319444445 \tabularnewline
24 & 2.97 & 3.14259548611111 & 2.99 & 0.152595486111111 & -0.172595486111111 \tabularnewline
25 & 3.04 & 3.27342881944444 & 3.08958333333333 & 0.183845486111111 & -0.233428819444445 \tabularnewline
26 & 3.28 & 3.31509548611111 & 3.18791666666667 & 0.127178819444444 & -0.0350954861111115 \tabularnewline
27 & 3.33 & 3.31144965277778 & 3.28791666666667 & 0.0235329861111111 & 0.0185503472222219 \tabularnewline
28 & 3.5 & 3.33197048611111 & 3.39083333333333 & -0.058862847222222 & 0.168029513888889 \tabularnewline
29 & 3.56 & 3.36103298611111 & 3.49541666666667 & -0.134383680555556 & 0.198967013888889 \tabularnewline
30 & 3.57 & 3.36624131944444 & 3.5925 & -0.226258680555555 & 0.203758680555555 \tabularnewline
31 & 3.69 & 3.65238715277778 & 3.67875 & -0.0263628472222219 & 0.0376128472222228 \tabularnewline
32 & 3.82 & 3.72019965277778 & 3.7475 & -0.0273003472222225 & 0.0998003472222222 \tabularnewline
33 & 3.79 & 3.73009548611111 & 3.80375 & -0.0736545138888888 & 0.0599045138888892 \tabularnewline
34 & 3.96 & 3.82905381944444 & 3.84833333333333 & -0.0192795138888889 & 0.130946180555556 \tabularnewline
35 & 4.06 & 3.96228298611111 & 3.88333333333333 & 0.0789496527777777 & 0.0977170138888885 \tabularnewline
36 & 4.05 & 4.07426215277778 & 3.92166666666667 & 0.152595486111111 & -0.0242621527777778 \tabularnewline
37 & 4.03 & 4.14134548611111 & 3.9575 & 0.183845486111111 & -0.111345486111111 \tabularnewline
38 & 3.94 & 4.10842881944444 & 3.98125 & 0.127178819444444 & -0.168428819444444 \tabularnewline
39 & 4.02 & 4.02103298611111 & 3.9975 & 0.0235329861111111 & -0.00103298611111136 \tabularnewline
40 & 3.88 & 3.94988715277778 & 4.00875 & -0.058862847222222 & -0.0698871527777771 \tabularnewline
41 & 4.02 & 3.88186631944444 & 4.01625 & -0.134383680555556 & 0.138133680555556 \tabularnewline
42 & 4.03 & 3.80582465277778 & 4.03208333333333 & -0.226258680555555 & 0.224175347222223 \tabularnewline
43 & 4.09 & 4.02613715277778 & 4.0525 & -0.0263628472222219 & 0.0638628472222225 \tabularnewline
44 & 3.99 & 4.03019965277778 & 4.0575 & -0.0273003472222225 & -0.0401996527777770 \tabularnewline
45 & 4.01 & 3.94259548611111 & 4.01625 & -0.0736545138888888 & 0.0674045138888895 \tabularnewline
46 & 4.01 & 3.90280381944444 & 3.92208333333333 & -0.0192795138888889 & 0.107196180555556 \tabularnewline
47 & 4.19 & 3.85103298611111 & 3.77208333333333 & 0.0789496527777777 & 0.33896701388889 \tabularnewline
48 & 4.3 & 3.71717881944444 & 3.56458333333333 & 0.152595486111111 & 0.582821180555556 \tabularnewline
49 & 4.27 & 3.50676215277778 & 3.32291666666667 & 0.183845486111111 & 0.763237847222222 \tabularnewline
50 & 3.82 & 3.19259548611111 & 3.06541666666667 & 0.127178819444444 & 0.62740451388889 \tabularnewline
51 & 3.15 & 2.82311631944444 & 2.79958333333333 & 0.0235329861111111 & 0.326883680555556 \tabularnewline
52 & 2.49 & 2.46822048611111 & 2.52708333333333 & -0.058862847222222 & 0.0217795138888892 \tabularnewline
53 & 1.81 & 2.09519965277778 & 2.22958333333333 & -0.134383680555556 & -0.285199652777778 \tabularnewline
54 & 1.26 & 1.67915798611111 & 1.90541666666667 & -0.226258680555555 & -0.419157986111111 \tabularnewline
55 & 1.06 & NA & NA & -0.0263628472222219 & NA \tabularnewline
56 & 0.84 & NA & NA & -0.0273003472222225 & NA \tabularnewline
57 & 0.78 & NA & NA & -0.0736545138888888 & NA \tabularnewline
58 & 0.7 & NA & NA & -0.0192795138888889 & NA \tabularnewline
59 & 0.36 & NA & NA & 0.0789496527777777 & NA \tabularnewline
60 & 0.35 & NA & NA & 0.152595486111111 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=64138&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]2.05[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.183845486111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.11[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.127178819444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0235329861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.05[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.058862847222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.134383680555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2.06[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.226258680555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2.06[/C][C]2.04530381944444[/C][C]2.07166666666667[/C][C]-0.0263628472222219[/C][C]0.0146961805555557[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]2.08[/C][C]2.04436631944444[/C][C]2.07166666666667[/C][C]-0.0273003472222225[/C][C]0.0356336805555557[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2.07[/C][C]1.99634548611111[/C][C]2.07[/C][C]-0.0736545138888888[/C][C]0.0736545138888887[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]2.06[/C][C]2.06030381944444[/C][C]2.07958333333333[/C][C]-0.0192795138888889[/C][C]-0.000303819444444464[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]2.07[/C][C]2.17853298611111[/C][C]2.09958333333333[/C][C]0.0789496527777777[/C][C]-0.108532986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]2.06[/C][C]2.27467881944444[/C][C]2.12208333333333[/C][C]0.152595486111111[/C][C]-0.214678819444444[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.09[/C][C]2.33717881944444[/C][C]2.15333333333333[/C][C]0.183845486111111[/C][C]-0.247178819444444[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.07[/C][C]2.32259548611111[/C][C]2.19541666666667[/C][C]0.127178819444444[/C][C]-0.252595486111111[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2.09[/C][C]2.26311631944444[/C][C]2.23958333333333[/C][C]0.0235329861111111[/C][C]-0.173116319444444[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2.28[/C][C]2.22863715277778[/C][C]2.2875[/C][C]-0.058862847222222[/C][C]0.0513628472222223[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.33[/C][C]2.21061631944444[/C][C]2.345[/C][C]-0.134383680555556[/C][C]0.119383680555555[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2.35[/C][C]2.18749131944444[/C][C]2.41375[/C][C]-0.226258680555555[/C][C]0.162508680555555[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.52[/C][C]2.46488715277778[/C][C]2.49125[/C][C]-0.0263628472222219[/C][C]0.055112847222222[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]2.63[/C][C]2.55394965277778[/C][C]2.58125[/C][C]-0.0273003472222225[/C][C]0.076050347222222[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]2.58[/C][C]2.60967881944444[/C][C]2.68333333333333[/C][C]-0.0736545138888888[/C][C]-0.0296788194444448[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.7[/C][C]2.76655381944444[/C][C]2.78583333333333[/C][C]-0.0192795138888889[/C][C]-0.0665538194444446[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.81[/C][C]2.96686631944444[/C][C]2.88791666666667[/C][C]0.0789496527777777[/C][C]-0.156866319444445[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.97[/C][C]3.14259548611111[/C][C]2.99[/C][C]0.152595486111111[/C][C]-0.172595486111111[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]3.04[/C][C]3.27342881944444[/C][C]3.08958333333333[/C][C]0.183845486111111[/C][C]-0.233428819444445[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]3.28[/C][C]3.31509548611111[/C][C]3.18791666666667[/C][C]0.127178819444444[/C][C]-0.0350954861111115[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]3.33[/C][C]3.31144965277778[/C][C]3.28791666666667[/C][C]0.0235329861111111[/C][C]0.0185503472222219[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]3.5[/C][C]3.33197048611111[/C][C]3.39083333333333[/C][C]-0.058862847222222[/C][C]0.168029513888889[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]3.56[/C][C]3.36103298611111[/C][C]3.49541666666667[/C][C]-0.134383680555556[/C][C]0.198967013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]3.57[/C][C]3.36624131944444[/C][C]3.5925[/C][C]-0.226258680555555[/C][C]0.203758680555555[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]3.69[/C][C]3.65238715277778[/C][C]3.67875[/C][C]-0.0263628472222219[/C][C]0.0376128472222228[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]3.82[/C][C]3.72019965277778[/C][C]3.7475[/C][C]-0.0273003472222225[/C][C]0.0998003472222222[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]3.79[/C][C]3.73009548611111[/C][C]3.80375[/C][C]-0.0736545138888888[/C][C]0.0599045138888892[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]3.96[/C][C]3.82905381944444[/C][C]3.84833333333333[/C][C]-0.0192795138888889[/C][C]0.130946180555556[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]4.06[/C][C]3.96228298611111[/C][C]3.88333333333333[/C][C]0.0789496527777777[/C][C]0.0977170138888885[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]4.05[/C][C]4.07426215277778[/C][C]3.92166666666667[/C][C]0.152595486111111[/C][C]-0.0242621527777778[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]4.03[/C][C]4.14134548611111[/C][C]3.9575[/C][C]0.183845486111111[/C][C]-0.111345486111111[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]3.94[/C][C]4.10842881944444[/C][C]3.98125[/C][C]0.127178819444444[/C][C]-0.168428819444444[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]4.02[/C][C]4.02103298611111[/C][C]3.9975[/C][C]0.0235329861111111[/C][C]-0.00103298611111136[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]3.88[/C][C]3.94988715277778[/C][C]4.00875[/C][C]-0.058862847222222[/C][C]-0.0698871527777771[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]4.02[/C][C]3.88186631944444[/C][C]4.01625[/C][C]-0.134383680555556[/C][C]0.138133680555556[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]4.03[/C][C]3.80582465277778[/C][C]4.03208333333333[/C][C]-0.226258680555555[/C][C]0.224175347222223[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]4.09[/C][C]4.02613715277778[/C][C]4.0525[/C][C]-0.0263628472222219[/C][C]0.0638628472222225[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]3.99[/C][C]4.03019965277778[/C][C]4.0575[/C][C]-0.0273003472222225[/C][C]-0.0401996527777770[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]4.01[/C][C]3.94259548611111[/C][C]4.01625[/C][C]-0.0736545138888888[/C][C]0.0674045138888895[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]4.01[/C][C]3.90280381944444[/C][C]3.92208333333333[/C][C]-0.0192795138888889[/C][C]0.107196180555556[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]4.19[/C][C]3.85103298611111[/C][C]3.77208333333333[/C][C]0.0789496527777777[/C][C]0.33896701388889[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]4.3[/C][C]3.71717881944444[/C][C]3.56458333333333[/C][C]0.152595486111111[/C][C]0.582821180555556[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]4.27[/C][C]3.50676215277778[/C][C]3.32291666666667[/C][C]0.183845486111111[/C][C]0.763237847222222[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]3.82[/C][C]3.19259548611111[/C][C]3.06541666666667[/C][C]0.127178819444444[/C][C]0.62740451388889[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]3.15[/C][C]2.82311631944444[/C][C]2.79958333333333[/C][C]0.0235329861111111[/C][C]0.326883680555556[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]2.49[/C][C]2.46822048611111[/C][C]2.52708333333333[/C][C]-0.058862847222222[/C][C]0.0217795138888892[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.81[/C][C]2.09519965277778[/C][C]2.22958333333333[/C][C]-0.134383680555556[/C][C]-0.285199652777778[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.26[/C][C]1.67915798611111[/C][C]1.90541666666667[/C][C]-0.226258680555555[/C][C]-0.419157986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.06[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0263628472222219[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]0.84[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0273003472222225[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]0.78[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0736545138888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]0.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0192795138888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]0.36[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0789496527777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]0.35[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.152595486111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=64138&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=64138&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	2.05	NA	NA	0.183845486111111	NA
2	2.11	NA	NA	0.127178819444444	NA
3	2.09	NA	NA	0.0235329861111111	NA
4	2.05	NA	NA	-0.058862847222222	NA
5	2.08	NA	NA	-0.134383680555556	NA
6	2.06	NA	NA	-0.226258680555555	NA
7	2.06	2.04530381944444	2.07166666666667	-0.0263628472222219	0.0146961805555557
8	2.08	2.04436631944444	2.07166666666667	-0.0273003472222225	0.0356336805555557
9	2.07	1.99634548611111	2.07	-0.0736545138888888	0.0736545138888887
10	2.06	2.06030381944444	2.07958333333333	-0.0192795138888889	-0.000303819444444464
11	2.07	2.17853298611111	2.09958333333333	0.0789496527777777	-0.108532986111111
12	2.06	2.27467881944444	2.12208333333333	0.152595486111111	-0.214678819444444
13	2.09	2.33717881944444	2.15333333333333	0.183845486111111	-0.247178819444444
14	2.07	2.32259548611111	2.19541666666667	0.127178819444444	-0.252595486111111
15	2.09	2.26311631944444	2.23958333333333	0.0235329861111111	-0.173116319444444
16	2.28	2.22863715277778	2.2875	-0.058862847222222	0.0513628472222223
17	2.33	2.21061631944444	2.345	-0.134383680555556	0.119383680555555
18	2.35	2.18749131944444	2.41375	-0.226258680555555	0.162508680555555
19	2.52	2.46488715277778	2.49125	-0.0263628472222219	0.055112847222222
20	2.63	2.55394965277778	2.58125	-0.0273003472222225	0.076050347222222
21	2.58	2.60967881944444	2.68333333333333	-0.0736545138888888	-0.0296788194444448
22	2.7	2.76655381944444	2.78583333333333	-0.0192795138888889	-0.0665538194444446
23	2.81	2.96686631944444	2.88791666666667	0.0789496527777777	-0.156866319444445
24	2.97	3.14259548611111	2.99	0.152595486111111	-0.172595486111111
25	3.04	3.27342881944444	3.08958333333333	0.183845486111111	-0.233428819444445
26	3.28	3.31509548611111	3.18791666666667	0.127178819444444	-0.0350954861111115
27	3.33	3.31144965277778	3.28791666666667	0.0235329861111111	0.0185503472222219
28	3.5	3.33197048611111	3.39083333333333	-0.058862847222222	0.168029513888889
29	3.56	3.36103298611111	3.49541666666667	-0.134383680555556	0.198967013888889
30	3.57	3.36624131944444	3.5925	-0.226258680555555	0.203758680555555
31	3.69	3.65238715277778	3.67875	-0.0263628472222219	0.0376128472222228
32	3.82	3.72019965277778	3.7475	-0.0273003472222225	0.0998003472222222
33	3.79	3.73009548611111	3.80375	-0.0736545138888888	0.0599045138888892
34	3.96	3.82905381944444	3.84833333333333	-0.0192795138888889	0.130946180555556
35	4.06	3.96228298611111	3.88333333333333	0.0789496527777777	0.0977170138888885
36	4.05	4.07426215277778	3.92166666666667	0.152595486111111	-0.0242621527777778
37	4.03	4.14134548611111	3.9575	0.183845486111111	-0.111345486111111
38	3.94	4.10842881944444	3.98125	0.127178819444444	-0.168428819444444
39	4.02	4.02103298611111	3.9975	0.0235329861111111	-0.00103298611111136
40	3.88	3.94988715277778	4.00875	-0.058862847222222	-0.0698871527777771
41	4.02	3.88186631944444	4.01625	-0.134383680555556	0.138133680555556
42	4.03	3.80582465277778	4.03208333333333	-0.226258680555555	0.224175347222223
43	4.09	4.02613715277778	4.0525	-0.0263628472222219	0.0638628472222225
44	3.99	4.03019965277778	4.0575	-0.0273003472222225	-0.0401996527777770
45	4.01	3.94259548611111	4.01625	-0.0736545138888888	0.0674045138888895
46	4.01	3.90280381944444	3.92208333333333	-0.0192795138888889	0.107196180555556
47	4.19	3.85103298611111	3.77208333333333	0.0789496527777777	0.33896701388889
48	4.3	3.71717881944444	3.56458333333333	0.152595486111111	0.582821180555556
49	4.27	3.50676215277778	3.32291666666667	0.183845486111111	0.763237847222222
50	3.82	3.19259548611111	3.06541666666667	0.127178819444444	0.62740451388889
51	3.15	2.82311631944444	2.79958333333333	0.0235329861111111	0.326883680555556
52	2.49	2.46822048611111	2.52708333333333	-0.058862847222222	0.0217795138888892
53	1.81	2.09519965277778	2.22958333333333	-0.134383680555556	-0.285199652777778
54	1.26	1.67915798611111	1.90541666666667	-0.226258680555555	-0.419157986111111
55	1.06	NA	NA	-0.0263628472222219	NA
56	0.84	NA	NA	-0.0273003472222225	NA
57	0.78	NA	NA	-0.0736545138888888	NA
58	0.7	NA	NA	-0.0192795138888889	NA
59	0.36	NA	NA	0.0789496527777777	NA
60	0.35	NA	NA	0.152595486111111	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 = 60 ; par2 = 1.7 ; par3 = 2 ; par4 = 0 ; par5 = 12 ; par6 = MA ; par7 = 0.95 ;

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