Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*Unverified author*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Sun, 06 Jun 2010 12:19:48 +0000

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/2010/Jun/06/t12758268303j8q1hn8np3dyqb.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 02:23:37 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=77669, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 02:23:37 +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

132

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

-       [Classical Decomposition] [IKO opgave 9 oe 3] [2010-06-06 12:19:48] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [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	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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 & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=77669&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]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=77669&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=77669&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	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	278.1	NA	NA	-0.921250000000002	NA
2	283.3	NA	NA	-0.401249999999992	NA
3	287	NA	NA	-1.59208333333333	NA
4	287.9	NA	NA	-2.66791666666667	NA
5	279.7	NA	NA	-3.74125000000001	NA
6	273.2	NA	NA	-1.41125	NA
7	272.6	280.847083333333	279.166666666667	1.68041666666666	-8.24708333333325
8	274.8	282.709583333333	279.145833333333	3.56375	-7.90958333333339
9	277.2	282.95125	278.754166666667	4.19708333333334	-5.75125000000003
10	277.5	279.70875	277.741666666667	1.96708333333332	-2.20875000000001
11	278.7	276.71875	276.195833333333	0.522916666666675	1.98124999999999
12	279	273.55375	274.75	-1.19625000000000	5.44625000000002
13	280.1	272.682916666667	273.604166666667	-0.921250000000002	7.41708333333332
14	280.8	272.157083333333	272.558333333333	-0.401249999999992	8.64291666666668
15	280.1	269.86625	271.458333333333	-1.59208333333333	10.2337500000000
16	270.5	267.682083333333	270.35	-2.66791666666667	2.81791666666669
17	260	265.604583333333	269.345833333333	-3.74125000000001	-5.60458333333332
18	258.2	266.955416666667	268.366666666667	-1.41125	-8.75541666666669
19	260.1	268.917916666667	267.2375	1.68041666666666	-8.81791666666663
20	262.2	269.417916666667	265.854166666667	3.56375	-7.21791666666667
21	263.4	268.242916666667	264.045833333333	4.19708333333334	-4.84291666666667
22	264.7	264.229583333333	262.2625	1.96708333333332	0.470416666666665
23	267.4	261.614583333333	261.091666666667	0.522916666666675	5.78541666666666
24	266.8	259.295416666667	260.491666666667	-1.19625000000000	7.50458333333336
25	265.2	259.374583333333	260.295833333333	-0.921250000000002	5.82541666666668
26	262.5	259.807083333333	260.208333333333	-0.401249999999992	2.69291666666669
27	255	258.482916666667	260.075	-1.59208333333333	-3.48291666666665
28	252.8	257.019583333333	259.6875	-2.66791666666667	-4.21958333333333
29	249.6	254.900416666667	258.641666666667	-3.74125000000001	-5.30041666666659
30	254.2	255.180416666667	256.591666666667	-1.41125	-0.980416666666656
31	259.4	255.380416666667	253.7	1.68041666666666	4.01958333333334
32	260.8	254.047083333333	250.483333333333	3.56375	6.75291666666664
33	261.6	251.647083333333	247.45	4.19708333333334	9.95291666666668
34	257.2	246.59625	244.629166666667	1.96708333333332	10.6037500000000
35	249.8	242.49375	241.970833333333	0.522916666666675	7.30625
36	235.2	238.207916666667	239.404166666667	-1.19625000000000	-3.00791666666669
37	227.4	235.624583333333	236.545833333333	-0.921250000000002	-8.22458333333333
38	223.1	233.040416666667	233.441666666667	-0.401249999999992	-9.94041666666666
39	221.6	228.620416666667	230.2125	-1.59208333333333	-7.02041666666665
40	218.5	223.890416666667	226.558333333333	-2.66791666666667	-5.39041666666665
41	220.1	218.804583333333	222.545833333333	-3.74125000000001	1.29541666666668
42	222.1	217.85125	219.2625	-1.41125	4.24874999999997
43	222.9	218.884583333333	217.204166666667	1.68041666666666	4.01541666666665
44	222.8	219.567916666667	216.004166666667	3.56375	3.23208333333338
45	222.1	219.655416666667	215.458333333333	4.19708333333334	2.44458333333336
46	209	217.442083333333	215.475	1.96708333333332	-8.44208333333327
47	201.7	216.327083333333	215.804166666667	0.522916666666675	-14.6270833333333
48	204.5	214.99125	216.1875	-1.19625000000000	-10.4912500000000
49	208.7	215.74125	216.6625	-0.921250000000002	-7.04124999999996
50	213	216.89875	217.3	-0.401249999999992	-3.89874999999998
51	218.6	216.357916666667	217.95	-1.59208333333333	2.24208333333334
52	221.9	216.56125	219.229166666667	-2.66791666666667	5.33874999999998
53	224.6	217.929583333333	221.670833333333	-3.74125000000001	6.67041666666665
54	226.8	223.284583333333	224.695833333333	-1.41125	3.51541666666665
55	229.6	229.730416666667	228.05	1.68041666666666	-0.130416666666690
56	231.4	235.417916666667	231.854166666667	3.56375	-4.01791666666665
57	229.1	240.06375	235.866666666667	4.19708333333334	-10.96375
58	232.7	242.28375	240.316666666667	1.96708333333332	-9.58375
59	236.6	246.20625	245.683333333333	0.522916666666675	-9.60624999999996
60	242.2	250.812083333333	252.008333333333	-1.19625000000000	-8.61208333333329
61	251.5	258.637083333333	259.558333333333	-0.921250000000002	-7.13708333333332
62	261.5	268.157083333333	268.558333333333	-0.401249999999992	-6.65708333333328
63	266.4	277.532916666667	279.125	-1.59208333333333	-11.1329166666667
64	280.9	288.607083333333	291.275	-2.66791666666667	-7.70708333333334
65	294.4	300.62125	304.3625	-3.74125000000001	-6.22125
66	308.8	315.98875	317.4	-1.41125	-7.18874999999991
67	328.8	NA	NA	1.68041666666666	NA
68	348.2	NA	NA	3.56375	NA
69	365.9	NA	NA	4.19708333333334	NA
70	387.5	NA	NA	1.96708333333332	NA
71	395.9	NA	NA	0.522916666666675	NA
72	395.8	NA	NA	-1.19625000000000	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 278.1 & NA & NA & -0.921250000000002 & NA \tabularnewline
2 & 283.3 & NA & NA & -0.401249999999992 & NA \tabularnewline
3 & 287 & NA & NA & -1.59208333333333 & NA \tabularnewline
4 & 287.9 & NA & NA & -2.66791666666667 & NA \tabularnewline
5 & 279.7 & NA & NA & -3.74125000000001 & NA \tabularnewline
6 & 273.2 & NA & NA & -1.41125 & NA \tabularnewline
7 & 272.6 & 280.847083333333 & 279.166666666667 & 1.68041666666666 & -8.24708333333325 \tabularnewline
8 & 274.8 & 282.709583333333 & 279.145833333333 & 3.56375 & -7.90958333333339 \tabularnewline
9 & 277.2 & 282.95125 & 278.754166666667 & 4.19708333333334 & -5.75125000000003 \tabularnewline
10 & 277.5 & 279.70875 & 277.741666666667 & 1.96708333333332 & -2.20875000000001 \tabularnewline
11 & 278.7 & 276.71875 & 276.195833333333 & 0.522916666666675 & 1.98124999999999 \tabularnewline
12 & 279 & 273.55375 & 274.75 & -1.19625000000000 & 5.44625000000002 \tabularnewline
13 & 280.1 & 272.682916666667 & 273.604166666667 & -0.921250000000002 & 7.41708333333332 \tabularnewline
14 & 280.8 & 272.157083333333 & 272.558333333333 & -0.401249999999992 & 8.64291666666668 \tabularnewline
15 & 280.1 & 269.86625 & 271.458333333333 & -1.59208333333333 & 10.2337500000000 \tabularnewline
16 & 270.5 & 267.682083333333 & 270.35 & -2.66791666666667 & 2.81791666666669 \tabularnewline
17 & 260 & 265.604583333333 & 269.345833333333 & -3.74125000000001 & -5.60458333333332 \tabularnewline
18 & 258.2 & 266.955416666667 & 268.366666666667 & -1.41125 & -8.75541666666669 \tabularnewline
19 & 260.1 & 268.917916666667 & 267.2375 & 1.68041666666666 & -8.81791666666663 \tabularnewline
20 & 262.2 & 269.417916666667 & 265.854166666667 & 3.56375 & -7.21791666666667 \tabularnewline
21 & 263.4 & 268.242916666667 & 264.045833333333 & 4.19708333333334 & -4.84291666666667 \tabularnewline
22 & 264.7 & 264.229583333333 & 262.2625 & 1.96708333333332 & 0.470416666666665 \tabularnewline
23 & 267.4 & 261.614583333333 & 261.091666666667 & 0.522916666666675 & 5.78541666666666 \tabularnewline
24 & 266.8 & 259.295416666667 & 260.491666666667 & -1.19625000000000 & 7.50458333333336 \tabularnewline
25 & 265.2 & 259.374583333333 & 260.295833333333 & -0.921250000000002 & 5.82541666666668 \tabularnewline
26 & 262.5 & 259.807083333333 & 260.208333333333 & -0.401249999999992 & 2.69291666666669 \tabularnewline
27 & 255 & 258.482916666667 & 260.075 & -1.59208333333333 & -3.48291666666665 \tabularnewline
28 & 252.8 & 257.019583333333 & 259.6875 & -2.66791666666667 & -4.21958333333333 \tabularnewline
29 & 249.6 & 254.900416666667 & 258.641666666667 & -3.74125000000001 & -5.30041666666659 \tabularnewline
30 & 254.2 & 255.180416666667 & 256.591666666667 & -1.41125 & -0.980416666666656 \tabularnewline
31 & 259.4 & 255.380416666667 & 253.7 & 1.68041666666666 & 4.01958333333334 \tabularnewline
32 & 260.8 & 254.047083333333 & 250.483333333333 & 3.56375 & 6.75291666666664 \tabularnewline
33 & 261.6 & 251.647083333333 & 247.45 & 4.19708333333334 & 9.95291666666668 \tabularnewline
34 & 257.2 & 246.59625 & 244.629166666667 & 1.96708333333332 & 10.6037500000000 \tabularnewline
35 & 249.8 & 242.49375 & 241.970833333333 & 0.522916666666675 & 7.30625 \tabularnewline
36 & 235.2 & 238.207916666667 & 239.404166666667 & -1.19625000000000 & -3.00791666666669 \tabularnewline
37 & 227.4 & 235.624583333333 & 236.545833333333 & -0.921250000000002 & -8.22458333333333 \tabularnewline
38 & 223.1 & 233.040416666667 & 233.441666666667 & -0.401249999999992 & -9.94041666666666 \tabularnewline
39 & 221.6 & 228.620416666667 & 230.2125 & -1.59208333333333 & -7.02041666666665 \tabularnewline
40 & 218.5 & 223.890416666667 & 226.558333333333 & -2.66791666666667 & -5.39041666666665 \tabularnewline
41 & 220.1 & 218.804583333333 & 222.545833333333 & -3.74125000000001 & 1.29541666666668 \tabularnewline
42 & 222.1 & 217.85125 & 219.2625 & -1.41125 & 4.24874999999997 \tabularnewline
43 & 222.9 & 218.884583333333 & 217.204166666667 & 1.68041666666666 & 4.01541666666665 \tabularnewline
44 & 222.8 & 219.567916666667 & 216.004166666667 & 3.56375 & 3.23208333333338 \tabularnewline
45 & 222.1 & 219.655416666667 & 215.458333333333 & 4.19708333333334 & 2.44458333333336 \tabularnewline
46 & 209 & 217.442083333333 & 215.475 & 1.96708333333332 & -8.44208333333327 \tabularnewline
47 & 201.7 & 216.327083333333 & 215.804166666667 & 0.522916666666675 & -14.6270833333333 \tabularnewline
48 & 204.5 & 214.99125 & 216.1875 & -1.19625000000000 & -10.4912500000000 \tabularnewline
49 & 208.7 & 215.74125 & 216.6625 & -0.921250000000002 & -7.04124999999996 \tabularnewline
50 & 213 & 216.89875 & 217.3 & -0.401249999999992 & -3.89874999999998 \tabularnewline
51 & 218.6 & 216.357916666667 & 217.95 & -1.59208333333333 & 2.24208333333334 \tabularnewline
52 & 221.9 & 216.56125 & 219.229166666667 & -2.66791666666667 & 5.33874999999998 \tabularnewline
53 & 224.6 & 217.929583333333 & 221.670833333333 & -3.74125000000001 & 6.67041666666665 \tabularnewline
54 & 226.8 & 223.284583333333 & 224.695833333333 & -1.41125 & 3.51541666666665 \tabularnewline
55 & 229.6 & 229.730416666667 & 228.05 & 1.68041666666666 & -0.130416666666690 \tabularnewline
56 & 231.4 & 235.417916666667 & 231.854166666667 & 3.56375 & -4.01791666666665 \tabularnewline
57 & 229.1 & 240.06375 & 235.866666666667 & 4.19708333333334 & -10.96375 \tabularnewline
58 & 232.7 & 242.28375 & 240.316666666667 & 1.96708333333332 & -9.58375 \tabularnewline
59 & 236.6 & 246.20625 & 245.683333333333 & 0.522916666666675 & -9.60624999999996 \tabularnewline
60 & 242.2 & 250.812083333333 & 252.008333333333 & -1.19625000000000 & -8.61208333333329 \tabularnewline
61 & 251.5 & 258.637083333333 & 259.558333333333 & -0.921250000000002 & -7.13708333333332 \tabularnewline
62 & 261.5 & 268.157083333333 & 268.558333333333 & -0.401249999999992 & -6.65708333333328 \tabularnewline
63 & 266.4 & 277.532916666667 & 279.125 & -1.59208333333333 & -11.1329166666667 \tabularnewline
64 & 280.9 & 288.607083333333 & 291.275 & -2.66791666666667 & -7.70708333333334 \tabularnewline
65 & 294.4 & 300.62125 & 304.3625 & -3.74125000000001 & -6.22125 \tabularnewline
66 & 308.8 & 315.98875 & 317.4 & -1.41125 & -7.18874999999991 \tabularnewline
67 & 328.8 & NA & NA & 1.68041666666666 & NA \tabularnewline
68 & 348.2 & NA & NA & 3.56375 & NA \tabularnewline
69 & 365.9 & NA & NA & 4.19708333333334 & NA \tabularnewline
70 & 387.5 & NA & NA & 1.96708333333332 & NA \tabularnewline
71 & 395.9 & NA & NA & 0.522916666666675 & NA \tabularnewline
72 & 395.8 & NA & NA & -1.19625000000000 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=77669&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]278.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.921250000000002[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]283.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.401249999999992[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]287[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.59208333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]287.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.66791666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]279.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.74125000000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]273.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.41125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]272.6[/C][C]280.847083333333[/C][C]279.166666666667[/C][C]1.68041666666666[/C][C]-8.24708333333325[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]274.8[/C][C]282.709583333333[/C][C]279.145833333333[/C][C]3.56375[/C][C]-7.90958333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]277.2[/C][C]282.95125[/C][C]278.754166666667[/C][C]4.19708333333334[/C][C]-5.75125000000003[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]277.5[/C][C]279.70875[/C][C]277.741666666667[/C][C]1.96708333333332[/C][C]-2.20875000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]278.7[/C][C]276.71875[/C][C]276.195833333333[/C][C]0.522916666666675[/C][C]1.98124999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]279[/C][C]273.55375[/C][C]274.75[/C][C]-1.19625000000000[/C][C]5.44625000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]280.1[/C][C]272.682916666667[/C][C]273.604166666667[/C][C]-0.921250000000002[/C][C]7.41708333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]280.8[/C][C]272.157083333333[/C][C]272.558333333333[/C][C]-0.401249999999992[/C][C]8.64291666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]280.1[/C][C]269.86625[/C][C]271.458333333333[/C][C]-1.59208333333333[/C][C]10.2337500000000[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]270.5[/C][C]267.682083333333[/C][C]270.35[/C][C]-2.66791666666667[/C][C]2.81791666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]260[/C][C]265.604583333333[/C][C]269.345833333333[/C][C]-3.74125000000001[/C][C]-5.60458333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]258.2[/C][C]266.955416666667[/C][C]268.366666666667[/C][C]-1.41125[/C][C]-8.75541666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]260.1[/C][C]268.917916666667[/C][C]267.2375[/C][C]1.68041666666666[/C][C]-8.81791666666663[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]262.2[/C][C]269.417916666667[/C][C]265.854166666667[/C][C]3.56375[/C][C]-7.21791666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]263.4[/C][C]268.242916666667[/C][C]264.045833333333[/C][C]4.19708333333334[/C][C]-4.84291666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]264.7[/C][C]264.229583333333[/C][C]262.2625[/C][C]1.96708333333332[/C][C]0.470416666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]267.4[/C][C]261.614583333333[/C][C]261.091666666667[/C][C]0.522916666666675[/C][C]5.78541666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]266.8[/C][C]259.295416666667[/C][C]260.491666666667[/C][C]-1.19625000000000[/C][C]7.50458333333336[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]265.2[/C][C]259.374583333333[/C][C]260.295833333333[/C][C]-0.921250000000002[/C][C]5.82541666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]262.5[/C][C]259.807083333333[/C][C]260.208333333333[/C][C]-0.401249999999992[/C][C]2.69291666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]255[/C][C]258.482916666667[/C][C]260.075[/C][C]-1.59208333333333[/C][C]-3.48291666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]252.8[/C][C]257.019583333333[/C][C]259.6875[/C][C]-2.66791666666667[/C][C]-4.21958333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]249.6[/C][C]254.900416666667[/C][C]258.641666666667[/C][C]-3.74125000000001[/C][C]-5.30041666666659[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]254.2[/C][C]255.180416666667[/C][C]256.591666666667[/C][C]-1.41125[/C][C]-0.980416666666656[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]259.4[/C][C]255.380416666667[/C][C]253.7[/C][C]1.68041666666666[/C][C]4.01958333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]260.8[/C][C]254.047083333333[/C][C]250.483333333333[/C][C]3.56375[/C][C]6.75291666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]261.6[/C][C]251.647083333333[/C][C]247.45[/C][C]4.19708333333334[/C][C]9.95291666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]257.2[/C][C]246.59625[/C][C]244.629166666667[/C][C]1.96708333333332[/C][C]10.6037500000000[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]249.8[/C][C]242.49375[/C][C]241.970833333333[/C][C]0.522916666666675[/C][C]7.30625[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]235.2[/C][C]238.207916666667[/C][C]239.404166666667[/C][C]-1.19625000000000[/C][C]-3.00791666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]227.4[/C][C]235.624583333333[/C][C]236.545833333333[/C][C]-0.921250000000002[/C][C]-8.22458333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]223.1[/C][C]233.040416666667[/C][C]233.441666666667[/C][C]-0.401249999999992[/C][C]-9.94041666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]221.6[/C][C]228.620416666667[/C][C]230.2125[/C][C]-1.59208333333333[/C][C]-7.02041666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]218.5[/C][C]223.890416666667[/C][C]226.558333333333[/C][C]-2.66791666666667[/C][C]-5.39041666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]220.1[/C][C]218.804583333333[/C][C]222.545833333333[/C][C]-3.74125000000001[/C][C]1.29541666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]222.1[/C][C]217.85125[/C][C]219.2625[/C][C]-1.41125[/C][C]4.24874999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]222.9[/C][C]218.884583333333[/C][C]217.204166666667[/C][C]1.68041666666666[/C][C]4.01541666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]222.8[/C][C]219.567916666667[/C][C]216.004166666667[/C][C]3.56375[/C][C]3.23208333333338[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]222.1[/C][C]219.655416666667[/C][C]215.458333333333[/C][C]4.19708333333334[/C][C]2.44458333333336[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]209[/C][C]217.442083333333[/C][C]215.475[/C][C]1.96708333333332[/C][C]-8.44208333333327[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]201.7[/C][C]216.327083333333[/C][C]215.804166666667[/C][C]0.522916666666675[/C][C]-14.6270833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]204.5[/C][C]214.99125[/C][C]216.1875[/C][C]-1.19625000000000[/C][C]-10.4912500000000[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]208.7[/C][C]215.74125[/C][C]216.6625[/C][C]-0.921250000000002[/C][C]-7.04124999999996[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]213[/C][C]216.89875[/C][C]217.3[/C][C]-0.401249999999992[/C][C]-3.89874999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]218.6[/C][C]216.357916666667[/C][C]217.95[/C][C]-1.59208333333333[/C][C]2.24208333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]221.9[/C][C]216.56125[/C][C]219.229166666667[/C][C]-2.66791666666667[/C][C]5.33874999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]224.6[/C][C]217.929583333333[/C][C]221.670833333333[/C][C]-3.74125000000001[/C][C]6.67041666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]226.8[/C][C]223.284583333333[/C][C]224.695833333333[/C][C]-1.41125[/C][C]3.51541666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]229.6[/C][C]229.730416666667[/C][C]228.05[/C][C]1.68041666666666[/C][C]-0.130416666666690[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]231.4[/C][C]235.417916666667[/C][C]231.854166666667[/C][C]3.56375[/C][C]-4.01791666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]229.1[/C][C]240.06375[/C][C]235.866666666667[/C][C]4.19708333333334[/C][C]-10.96375[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]232.7[/C][C]242.28375[/C][C]240.316666666667[/C][C]1.96708333333332[/C][C]-9.58375[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]236.6[/C][C]246.20625[/C][C]245.683333333333[/C][C]0.522916666666675[/C][C]-9.60624999999996[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]242.2[/C][C]250.812083333333[/C][C]252.008333333333[/C][C]-1.19625000000000[/C][C]-8.61208333333329[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]251.5[/C][C]258.637083333333[/C][C]259.558333333333[/C][C]-0.921250000000002[/C][C]-7.13708333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]261.5[/C][C]268.157083333333[/C][C]268.558333333333[/C][C]-0.401249999999992[/C][C]-6.65708333333328[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]266.4[/C][C]277.532916666667[/C][C]279.125[/C][C]-1.59208333333333[/C][C]-11.1329166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]280.9[/C][C]288.607083333333[/C][C]291.275[/C][C]-2.66791666666667[/C][C]-7.70708333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]294.4[/C][C]300.62125[/C][C]304.3625[/C][C]-3.74125000000001[/C][C]-6.22125[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]308.8[/C][C]315.98875[/C][C]317.4[/C][C]-1.41125[/C][C]-7.18874999999991[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]328.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.68041666666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]348.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.56375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]365.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]4.19708333333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]387.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.96708333333332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]395.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.522916666666675[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]395.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.19625000000000[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=77669&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=77669&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	278.1	NA	NA	-0.921250000000002	NA
2	283.3	NA	NA	-0.401249999999992	NA
3	287	NA	NA	-1.59208333333333	NA
4	287.9	NA	NA	-2.66791666666667	NA
5	279.7	NA	NA	-3.74125000000001	NA
6	273.2	NA	NA	-1.41125	NA
7	272.6	280.847083333333	279.166666666667	1.68041666666666	-8.24708333333325
8	274.8	282.709583333333	279.145833333333	3.56375	-7.90958333333339
9	277.2	282.95125	278.754166666667	4.19708333333334	-5.75125000000003
10	277.5	279.70875	277.741666666667	1.96708333333332	-2.20875000000001
11	278.7	276.71875	276.195833333333	0.522916666666675	1.98124999999999
12	279	273.55375	274.75	-1.19625000000000	5.44625000000002
13	280.1	272.682916666667	273.604166666667	-0.921250000000002	7.41708333333332
14	280.8	272.157083333333	272.558333333333	-0.401249999999992	8.64291666666668
15	280.1	269.86625	271.458333333333	-1.59208333333333	10.2337500000000
16	270.5	267.682083333333	270.35	-2.66791666666667	2.81791666666669
17	260	265.604583333333	269.345833333333	-3.74125000000001	-5.60458333333332
18	258.2	266.955416666667	268.366666666667	-1.41125	-8.75541666666669
19	260.1	268.917916666667	267.2375	1.68041666666666	-8.81791666666663
20	262.2	269.417916666667	265.854166666667	3.56375	-7.21791666666667
21	263.4	268.242916666667	264.045833333333	4.19708333333334	-4.84291666666667
22	264.7	264.229583333333	262.2625	1.96708333333332	0.470416666666665
23	267.4	261.614583333333	261.091666666667	0.522916666666675	5.78541666666666
24	266.8	259.295416666667	260.491666666667	-1.19625000000000	7.50458333333336
25	265.2	259.374583333333	260.295833333333	-0.921250000000002	5.82541666666668
26	262.5	259.807083333333	260.208333333333	-0.401249999999992	2.69291666666669
27	255	258.482916666667	260.075	-1.59208333333333	-3.48291666666665
28	252.8	257.019583333333	259.6875	-2.66791666666667	-4.21958333333333
29	249.6	254.900416666667	258.641666666667	-3.74125000000001	-5.30041666666659
30	254.2	255.180416666667	256.591666666667	-1.41125	-0.980416666666656
31	259.4	255.380416666667	253.7	1.68041666666666	4.01958333333334
32	260.8	254.047083333333	250.483333333333	3.56375	6.75291666666664
33	261.6	251.647083333333	247.45	4.19708333333334	9.95291666666668
34	257.2	246.59625	244.629166666667	1.96708333333332	10.6037500000000
35	249.8	242.49375	241.970833333333	0.522916666666675	7.30625
36	235.2	238.207916666667	239.404166666667	-1.19625000000000	-3.00791666666669
37	227.4	235.624583333333	236.545833333333	-0.921250000000002	-8.22458333333333
38	223.1	233.040416666667	233.441666666667	-0.401249999999992	-9.94041666666666
39	221.6	228.620416666667	230.2125	-1.59208333333333	-7.02041666666665
40	218.5	223.890416666667	226.558333333333	-2.66791666666667	-5.39041666666665
41	220.1	218.804583333333	222.545833333333	-3.74125000000001	1.29541666666668
42	222.1	217.85125	219.2625	-1.41125	4.24874999999997
43	222.9	218.884583333333	217.204166666667	1.68041666666666	4.01541666666665
44	222.8	219.567916666667	216.004166666667	3.56375	3.23208333333338
45	222.1	219.655416666667	215.458333333333	4.19708333333334	2.44458333333336
46	209	217.442083333333	215.475	1.96708333333332	-8.44208333333327
47	201.7	216.327083333333	215.804166666667	0.522916666666675	-14.6270833333333
48	204.5	214.99125	216.1875	-1.19625000000000	-10.4912500000000
49	208.7	215.74125	216.6625	-0.921250000000002	-7.04124999999996
50	213	216.89875	217.3	-0.401249999999992	-3.89874999999998
51	218.6	216.357916666667	217.95	-1.59208333333333	2.24208333333334
52	221.9	216.56125	219.229166666667	-2.66791666666667	5.33874999999998
53	224.6	217.929583333333	221.670833333333	-3.74125000000001	6.67041666666665
54	226.8	223.284583333333	224.695833333333	-1.41125	3.51541666666665
55	229.6	229.730416666667	228.05	1.68041666666666	-0.130416666666690
56	231.4	235.417916666667	231.854166666667	3.56375	-4.01791666666665
57	229.1	240.06375	235.866666666667	4.19708333333334	-10.96375
58	232.7	242.28375	240.316666666667	1.96708333333332	-9.58375
59	236.6	246.20625	245.683333333333	0.522916666666675	-9.60624999999996
60	242.2	250.812083333333	252.008333333333	-1.19625000000000	-8.61208333333329
61	251.5	258.637083333333	259.558333333333	-0.921250000000002	-7.13708333333332
62	261.5	268.157083333333	268.558333333333	-0.401249999999992	-6.65708333333328
63	266.4	277.532916666667	279.125	-1.59208333333333	-11.1329166666667
64	280.9	288.607083333333	291.275	-2.66791666666667	-7.70708333333334
65	294.4	300.62125	304.3625	-3.74125000000001	-6.22125
66	308.8	315.98875	317.4	-1.41125	-7.18874999999991
67	328.8	NA	NA	1.68041666666666	NA
68	348.2	NA	NA	3.56375	NA
69	365.9	NA	NA	4.19708333333334	NA
70	387.5	NA	NA	1.96708333333332	NA
71	395.9	NA	NA	0.522916666666675	NA
72	395.8	NA	NA	-1.19625000000000	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 = additive ; par2 = 12 ;

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