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 15:31:16 +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/t1275838285my5hak24bcna7uq.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 09:03:45 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=77718, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 09:03:45 +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

152

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

-     [Standard Deviation-Mean Plot] [Mean plot inschri...] [2010-01-06 17:47:10] [d04f6142e548bfc3f2eab462d2be4e18]
- R     [Standard Deviation-Mean Plot] [] [2010-06-06 14:19:53] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RMPD      [Classical Decomposition] [] [2010-06-06 15:31:16] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
-   PD        [Classical Decomposition] [] [2010-06-07 07:27:50] [74be16979710d4c4e7c6647856088456] 

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=77718&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=77718&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=77718&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	10.383	NA	NA	-0.299606944444445	NA
2	10.431	NA	NA	-0.312715277777777	NA
3	10.574	NA	NA	-0.769723611111112	NA
4	10.653	NA	NA	-0.718340277777777	NA
5	10.805	NA	NA	-0.429315277777778	NA
6	10.872	NA	NA	-0.135381944444444	NA
7	10.625	10.4715597222222	10.6335	-0.161940277777778	0.153440277777777
8	10.407	11.0872847222222	10.7120416666667	0.375243055555556	-0.680284722222222
9	10.463	11.9261097222222	10.7867083333333	1.13940138888889	-1.46310972222222
10	10.556	11.6175097222222	10.877875	0.739634722222221	-1.06150972222222
11	10.646	11.3128930555556	11.0062083333333	0.306684722222222	-0.666893055555555
12	10.702	11.4359347222222	11.169875	0.266059722222223	-0.733934722222223
13	11.353	11.0930180555556	11.392625	-0.299606944444445	0.259981944444442
14	11.346	11.3850763888889	11.6977916666667	-0.312715277777777	-0.0390763888888905
15	11.451	11.2866097222222	12.0563333333333	-0.769723611111112	0.164390277777777
16	11.964	11.7045763888889	12.4229166666667	-0.718340277777777	0.259423611111112
17	12.574	12.3973097222222	12.826625	-0.429315277777778	0.17669027777778
18	13.031	13.1796180555556	13.315	-0.135381944444444	-0.148618055555554
19	13.812	13.5771013888889	13.7390416666667	-0.161940277777778	0.234898611111111
20	14.544	14.4692430555556	14.094	0.375243055555556	0.0747569444444469
21	14.931	15.6122347222222	14.4728333333333	1.13940138888889	-0.68123472222222
22	14.886	15.5275097222222	14.787875	0.739634722222221	-0.641509722222221
23	16.005	15.3259347222222	15.01925	0.306684722222222	0.679065277777781
24	17.064	15.4935180555556	15.2274583333333	0.266059722222223	1.57048194444445
25	15.168	15.0991013888889	15.3987083333333	-0.299606944444445	0.0688986111111127
26	16.05	15.1913263888889	15.5040416666667	-0.312715277777777	0.858673611111112
27	15.839	14.8364847222222	15.6062083333333	-0.769723611111112	1.00251527777778
28	15.137	14.9903263888889	15.7086666666667	-0.718340277777777	0.146673611111112
29	14.954	15.3296847222222	15.759	-0.429315277777778	-0.375684722222221
30	15.648	15.5835763888889	15.7189583333333	-0.135381944444444	0.0644236111111116
31	15.305	15.5327680555556	15.6947083333333	-0.161940277777778	-0.227768055555556
32	15.579	16.0736597222222	15.6984166666667	0.375243055555556	-0.494659722222222
33	16.348	16.8123180555556	15.6729166666667	1.13940138888889	-0.464318055555557
34	15.928	16.4602597222222	15.720625	0.739634722222221	-0.532259722222221
35	16.171	16.1681013888889	15.8614166666667	0.306684722222222	0.00289861111111023
36	15.937	16.2993930555556	16.0333333333333	0.266059722222223	-0.362393055555556
37	15.713	15.9207263888889	16.2203333333333	-0.299606944444445	-0.20772638888889
38	15.594	16.1682430555556	16.4809583333333	-0.312715277777777	-0.574243055555558
39	15.683	16.0285263888889	16.79825	-0.769723611111112	-0.345526388888889
40	16.438	16.4124097222222	17.13075	-0.718340277777777	0.025590277777777
41	17.032	16.9761430555555	17.4054583333333	-0.429315277777778	0.0558569444444501
42	17.696	17.4749513888889	17.6103333333333	-0.135381944444444	0.221048611111115
43	17.745	17.6643097222222	17.82625	-0.161940277777778	0.0806902777777836
44	19.394	18.4624097222222	18.0871666666667	0.375243055555556	0.93159027777778
45	20.148	19.4757347222222	18.3363333333333	1.13940138888889	0.672265277777779
46	20.108	19.2610097222222	18.521375	0.739634722222221	0.846990277777781
47	18.584	19.0221013888889	18.7154166666667	0.306684722222222	-0.438101388888889
48	18.441	19.1527680555556	18.8867083333333	0.266059722222223	-0.71176805555556
49	18.391	18.7289347222222	19.0285416666667	-0.299606944444445	-0.337934722222222
50	19.178	18.8550347222222	19.16775	-0.312715277777777	0.322965277777779
51	18.079	18.6014847222222	19.3712083333333	-0.769723611111112	-0.52248472222222
52	18.483	18.9143680555556	19.6327083333333	-0.718340277777777	-0.431368055555552
53	19.644	19.4558513888889	19.8851666666667	-0.429315277777778	0.188148611111107
54	19.195	20.0296597222222	20.1650416666667	-0.135381944444444	-0.834659722222224
55	19.65	20.2894763888889	20.4514166666667	-0.161940277777778	-0.639476388888895
56	20.83	21.0596180555556	20.684375	0.375243055555556	-0.229618055555555
57	23.595	22.0568180555556	20.9174166666667	1.13940138888889	1.53818194444445
58	22.937	21.9469263888889	21.2072916666667	0.739634722222221	0.99007361111111
59	21.814	21.7891847222222	21.4825	0.306684722222222	0.0248152777777761
60	21.928	22.0886013888889	21.8225416666667	0.266059722222223	-0.160601388888885
61	21.777	21.9584347222222	22.2580416666667	-0.299606944444445	-0.181434722222217
62	21.383	22.3495347222222	22.66225	-0.312715277777777	-0.966534722222221
63	21.467	22.1641097222222	22.9338333333333	-0.769723611111112	-0.697109722222226
64	22.052	22.4505347222222	23.168875	-0.718340277777777	-0.398534722222223
65	22.68	23.1232263888889	23.5525416666667	-0.429315277777778	-0.443226388888888
66	24.32	24.0204097222222	24.1557916666667	-0.135381944444444	0.299590277777774
67	24.977	NA	NA	-0.161940277777778	NA
68	25.204	NA	NA	0.375243055555556	NA
69	25.739	NA	NA	1.13940138888889	NA
70	26.434	NA	NA	0.739634722222221	NA
71	27.525	NA	NA	0.306684722222222	NA
72	30.695	NA	NA	0.266059722222223	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 10.383 & NA & NA & -0.299606944444445 & NA \tabularnewline
2 & 10.431 & NA & NA & -0.312715277777777 & NA \tabularnewline
3 & 10.574 & NA & NA & -0.769723611111112 & NA \tabularnewline
4 & 10.653 & NA & NA & -0.718340277777777 & NA \tabularnewline
5 & 10.805 & NA & NA & -0.429315277777778 & NA \tabularnewline
6 & 10.872 & NA & NA & -0.135381944444444 & NA \tabularnewline
7 & 10.625 & 10.4715597222222 & 10.6335 & -0.161940277777778 & 0.153440277777777 \tabularnewline
8 & 10.407 & 11.0872847222222 & 10.7120416666667 & 0.375243055555556 & -0.680284722222222 \tabularnewline
9 & 10.463 & 11.9261097222222 & 10.7867083333333 & 1.13940138888889 & -1.46310972222222 \tabularnewline
10 & 10.556 & 11.6175097222222 & 10.877875 & 0.739634722222221 & -1.06150972222222 \tabularnewline
11 & 10.646 & 11.3128930555556 & 11.0062083333333 & 0.306684722222222 & -0.666893055555555 \tabularnewline
12 & 10.702 & 11.4359347222222 & 11.169875 & 0.266059722222223 & -0.733934722222223 \tabularnewline
13 & 11.353 & 11.0930180555556 & 11.392625 & -0.299606944444445 & 0.259981944444442 \tabularnewline
14 & 11.346 & 11.3850763888889 & 11.6977916666667 & -0.312715277777777 & -0.0390763888888905 \tabularnewline
15 & 11.451 & 11.2866097222222 & 12.0563333333333 & -0.769723611111112 & 0.164390277777777 \tabularnewline
16 & 11.964 & 11.7045763888889 & 12.4229166666667 & -0.718340277777777 & 0.259423611111112 \tabularnewline
17 & 12.574 & 12.3973097222222 & 12.826625 & -0.429315277777778 & 0.17669027777778 \tabularnewline
18 & 13.031 & 13.1796180555556 & 13.315 & -0.135381944444444 & -0.148618055555554 \tabularnewline
19 & 13.812 & 13.5771013888889 & 13.7390416666667 & -0.161940277777778 & 0.234898611111111 \tabularnewline
20 & 14.544 & 14.4692430555556 & 14.094 & 0.375243055555556 & 0.0747569444444469 \tabularnewline
21 & 14.931 & 15.6122347222222 & 14.4728333333333 & 1.13940138888889 & -0.68123472222222 \tabularnewline
22 & 14.886 & 15.5275097222222 & 14.787875 & 0.739634722222221 & -0.641509722222221 \tabularnewline
23 & 16.005 & 15.3259347222222 & 15.01925 & 0.306684722222222 & 0.679065277777781 \tabularnewline
24 & 17.064 & 15.4935180555556 & 15.2274583333333 & 0.266059722222223 & 1.57048194444445 \tabularnewline
25 & 15.168 & 15.0991013888889 & 15.3987083333333 & -0.299606944444445 & 0.0688986111111127 \tabularnewline
26 & 16.05 & 15.1913263888889 & 15.5040416666667 & -0.312715277777777 & 0.858673611111112 \tabularnewline
27 & 15.839 & 14.8364847222222 & 15.6062083333333 & -0.769723611111112 & 1.00251527777778 \tabularnewline
28 & 15.137 & 14.9903263888889 & 15.7086666666667 & -0.718340277777777 & 0.146673611111112 \tabularnewline
29 & 14.954 & 15.3296847222222 & 15.759 & -0.429315277777778 & -0.375684722222221 \tabularnewline
30 & 15.648 & 15.5835763888889 & 15.7189583333333 & -0.135381944444444 & 0.0644236111111116 \tabularnewline
31 & 15.305 & 15.5327680555556 & 15.6947083333333 & -0.161940277777778 & -0.227768055555556 \tabularnewline
32 & 15.579 & 16.0736597222222 & 15.6984166666667 & 0.375243055555556 & -0.494659722222222 \tabularnewline
33 & 16.348 & 16.8123180555556 & 15.6729166666667 & 1.13940138888889 & -0.464318055555557 \tabularnewline
34 & 15.928 & 16.4602597222222 & 15.720625 & 0.739634722222221 & -0.532259722222221 \tabularnewline
35 & 16.171 & 16.1681013888889 & 15.8614166666667 & 0.306684722222222 & 0.00289861111111023 \tabularnewline
36 & 15.937 & 16.2993930555556 & 16.0333333333333 & 0.266059722222223 & -0.362393055555556 \tabularnewline
37 & 15.713 & 15.9207263888889 & 16.2203333333333 & -0.299606944444445 & -0.20772638888889 \tabularnewline
38 & 15.594 & 16.1682430555556 & 16.4809583333333 & -0.312715277777777 & -0.574243055555558 \tabularnewline
39 & 15.683 & 16.0285263888889 & 16.79825 & -0.769723611111112 & -0.345526388888889 \tabularnewline
40 & 16.438 & 16.4124097222222 & 17.13075 & -0.718340277777777 & 0.025590277777777 \tabularnewline
41 & 17.032 & 16.9761430555555 & 17.4054583333333 & -0.429315277777778 & 0.0558569444444501 \tabularnewline
42 & 17.696 & 17.4749513888889 & 17.6103333333333 & -0.135381944444444 & 0.221048611111115 \tabularnewline
43 & 17.745 & 17.6643097222222 & 17.82625 & -0.161940277777778 & 0.0806902777777836 \tabularnewline
44 & 19.394 & 18.4624097222222 & 18.0871666666667 & 0.375243055555556 & 0.93159027777778 \tabularnewline
45 & 20.148 & 19.4757347222222 & 18.3363333333333 & 1.13940138888889 & 0.672265277777779 \tabularnewline
46 & 20.108 & 19.2610097222222 & 18.521375 & 0.739634722222221 & 0.846990277777781 \tabularnewline
47 & 18.584 & 19.0221013888889 & 18.7154166666667 & 0.306684722222222 & -0.438101388888889 \tabularnewline
48 & 18.441 & 19.1527680555556 & 18.8867083333333 & 0.266059722222223 & -0.71176805555556 \tabularnewline
49 & 18.391 & 18.7289347222222 & 19.0285416666667 & -0.299606944444445 & -0.337934722222222 \tabularnewline
50 & 19.178 & 18.8550347222222 & 19.16775 & -0.312715277777777 & 0.322965277777779 \tabularnewline
51 & 18.079 & 18.6014847222222 & 19.3712083333333 & -0.769723611111112 & -0.52248472222222 \tabularnewline
52 & 18.483 & 18.9143680555556 & 19.6327083333333 & -0.718340277777777 & -0.431368055555552 \tabularnewline
53 & 19.644 & 19.4558513888889 & 19.8851666666667 & -0.429315277777778 & 0.188148611111107 \tabularnewline
54 & 19.195 & 20.0296597222222 & 20.1650416666667 & -0.135381944444444 & -0.834659722222224 \tabularnewline
55 & 19.65 & 20.2894763888889 & 20.4514166666667 & -0.161940277777778 & -0.639476388888895 \tabularnewline
56 & 20.83 & 21.0596180555556 & 20.684375 & 0.375243055555556 & -0.229618055555555 \tabularnewline
57 & 23.595 & 22.0568180555556 & 20.9174166666667 & 1.13940138888889 & 1.53818194444445 \tabularnewline
58 & 22.937 & 21.9469263888889 & 21.2072916666667 & 0.739634722222221 & 0.99007361111111 \tabularnewline
59 & 21.814 & 21.7891847222222 & 21.4825 & 0.306684722222222 & 0.0248152777777761 \tabularnewline
60 & 21.928 & 22.0886013888889 & 21.8225416666667 & 0.266059722222223 & -0.160601388888885 \tabularnewline
61 & 21.777 & 21.9584347222222 & 22.2580416666667 & -0.299606944444445 & -0.181434722222217 \tabularnewline
62 & 21.383 & 22.3495347222222 & 22.66225 & -0.312715277777777 & -0.966534722222221 \tabularnewline
63 & 21.467 & 22.1641097222222 & 22.9338333333333 & -0.769723611111112 & -0.697109722222226 \tabularnewline
64 & 22.052 & 22.4505347222222 & 23.168875 & -0.718340277777777 & -0.398534722222223 \tabularnewline
65 & 22.68 & 23.1232263888889 & 23.5525416666667 & -0.429315277777778 & -0.443226388888888 \tabularnewline
66 & 24.32 & 24.0204097222222 & 24.1557916666667 & -0.135381944444444 & 0.299590277777774 \tabularnewline
67 & 24.977 & NA & NA & -0.161940277777778 & NA \tabularnewline
68 & 25.204 & NA & NA & 0.375243055555556 & NA \tabularnewline
69 & 25.739 & NA & NA & 1.13940138888889 & NA \tabularnewline
70 & 26.434 & NA & NA & 0.739634722222221 & NA \tabularnewline
71 & 27.525 & NA & NA & 0.306684722222222 & NA \tabularnewline
72 & 30.695 & NA & NA & 0.266059722222223 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=77718&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]10.383[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.299606944444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]10.431[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.312715277777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]10.574[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.769723611111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]10.653[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.718340277777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]10.805[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.429315277777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]10.872[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.135381944444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]10.625[/C][C]10.4715597222222[/C][C]10.6335[/C][C]-0.161940277777778[/C][C]0.153440277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]10.407[/C][C]11.0872847222222[/C][C]10.7120416666667[/C][C]0.375243055555556[/C][C]-0.680284722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]10.463[/C][C]11.9261097222222[/C][C]10.7867083333333[/C][C]1.13940138888889[/C][C]-1.46310972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]10.556[/C][C]11.6175097222222[/C][C]10.877875[/C][C]0.739634722222221[/C][C]-1.06150972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]10.646[/C][C]11.3128930555556[/C][C]11.0062083333333[/C][C]0.306684722222222[/C][C]-0.666893055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]10.702[/C][C]11.4359347222222[/C][C]11.169875[/C][C]0.266059722222223[/C][C]-0.733934722222223[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]11.353[/C][C]11.0930180555556[/C][C]11.392625[/C][C]-0.299606944444445[/C][C]0.259981944444442[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]11.346[/C][C]11.3850763888889[/C][C]11.6977916666667[/C][C]-0.312715277777777[/C][C]-0.0390763888888905[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]11.451[/C][C]11.2866097222222[/C][C]12.0563333333333[/C][C]-0.769723611111112[/C][C]0.164390277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]11.964[/C][C]11.7045763888889[/C][C]12.4229166666667[/C][C]-0.718340277777777[/C][C]0.259423611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]12.574[/C][C]12.3973097222222[/C][C]12.826625[/C][C]-0.429315277777778[/C][C]0.17669027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]13.031[/C][C]13.1796180555556[/C][C]13.315[/C][C]-0.135381944444444[/C][C]-0.148618055555554[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]13.812[/C][C]13.5771013888889[/C][C]13.7390416666667[/C][C]-0.161940277777778[/C][C]0.234898611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]14.544[/C][C]14.4692430555556[/C][C]14.094[/C][C]0.375243055555556[/C][C]0.0747569444444469[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]14.931[/C][C]15.6122347222222[/C][C]14.4728333333333[/C][C]1.13940138888889[/C][C]-0.68123472222222[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]14.886[/C][C]15.5275097222222[/C][C]14.787875[/C][C]0.739634722222221[/C][C]-0.641509722222221[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]16.005[/C][C]15.3259347222222[/C][C]15.01925[/C][C]0.306684722222222[/C][C]0.679065277777781[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]17.064[/C][C]15.4935180555556[/C][C]15.2274583333333[/C][C]0.266059722222223[/C][C]1.57048194444445[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]15.168[/C][C]15.0991013888889[/C][C]15.3987083333333[/C][C]-0.299606944444445[/C][C]0.0688986111111127[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]16.05[/C][C]15.1913263888889[/C][C]15.5040416666667[/C][C]-0.312715277777777[/C][C]0.858673611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]15.839[/C][C]14.8364847222222[/C][C]15.6062083333333[/C][C]-0.769723611111112[/C][C]1.00251527777778[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]15.137[/C][C]14.9903263888889[/C][C]15.7086666666667[/C][C]-0.718340277777777[/C][C]0.146673611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]14.954[/C][C]15.3296847222222[/C][C]15.759[/C][C]-0.429315277777778[/C][C]-0.375684722222221[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]15.648[/C][C]15.5835763888889[/C][C]15.7189583333333[/C][C]-0.135381944444444[/C][C]0.0644236111111116[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]15.305[/C][C]15.5327680555556[/C][C]15.6947083333333[/C][C]-0.161940277777778[/C][C]-0.227768055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]15.579[/C][C]16.0736597222222[/C][C]15.6984166666667[/C][C]0.375243055555556[/C][C]-0.494659722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]16.348[/C][C]16.8123180555556[/C][C]15.6729166666667[/C][C]1.13940138888889[/C][C]-0.464318055555557[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]15.928[/C][C]16.4602597222222[/C][C]15.720625[/C][C]0.739634722222221[/C][C]-0.532259722222221[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]16.171[/C][C]16.1681013888889[/C][C]15.8614166666667[/C][C]0.306684722222222[/C][C]0.00289861111111023[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]15.937[/C][C]16.2993930555556[/C][C]16.0333333333333[/C][C]0.266059722222223[/C][C]-0.362393055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]15.713[/C][C]15.9207263888889[/C][C]16.2203333333333[/C][C]-0.299606944444445[/C][C]-0.20772638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]15.594[/C][C]16.1682430555556[/C][C]16.4809583333333[/C][C]-0.312715277777777[/C][C]-0.574243055555558[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]15.683[/C][C]16.0285263888889[/C][C]16.79825[/C][C]-0.769723611111112[/C][C]-0.345526388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]16.438[/C][C]16.4124097222222[/C][C]17.13075[/C][C]-0.718340277777777[/C][C]0.025590277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]17.032[/C][C]16.9761430555555[/C][C]17.4054583333333[/C][C]-0.429315277777778[/C][C]0.0558569444444501[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]17.696[/C][C]17.4749513888889[/C][C]17.6103333333333[/C][C]-0.135381944444444[/C][C]0.221048611111115[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]17.745[/C][C]17.6643097222222[/C][C]17.82625[/C][C]-0.161940277777778[/C][C]0.0806902777777836[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]19.394[/C][C]18.4624097222222[/C][C]18.0871666666667[/C][C]0.375243055555556[/C][C]0.93159027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]20.148[/C][C]19.4757347222222[/C][C]18.3363333333333[/C][C]1.13940138888889[/C][C]0.672265277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]20.108[/C][C]19.2610097222222[/C][C]18.521375[/C][C]0.739634722222221[/C][C]0.846990277777781[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]18.584[/C][C]19.0221013888889[/C][C]18.7154166666667[/C][C]0.306684722222222[/C][C]-0.438101388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]18.441[/C][C]19.1527680555556[/C][C]18.8867083333333[/C][C]0.266059722222223[/C][C]-0.71176805555556[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]18.391[/C][C]18.7289347222222[/C][C]19.0285416666667[/C][C]-0.299606944444445[/C][C]-0.337934722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]19.178[/C][C]18.8550347222222[/C][C]19.16775[/C][C]-0.312715277777777[/C][C]0.322965277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]18.079[/C][C]18.6014847222222[/C][C]19.3712083333333[/C][C]-0.769723611111112[/C][C]-0.52248472222222[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]18.483[/C][C]18.9143680555556[/C][C]19.6327083333333[/C][C]-0.718340277777777[/C][C]-0.431368055555552[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]19.644[/C][C]19.4558513888889[/C][C]19.8851666666667[/C][C]-0.429315277777778[/C][C]0.188148611111107[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]19.195[/C][C]20.0296597222222[/C][C]20.1650416666667[/C][C]-0.135381944444444[/C][C]-0.834659722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]19.65[/C][C]20.2894763888889[/C][C]20.4514166666667[/C][C]-0.161940277777778[/C][C]-0.639476388888895[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]20.83[/C][C]21.0596180555556[/C][C]20.684375[/C][C]0.375243055555556[/C][C]-0.229618055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]23.595[/C][C]22.0568180555556[/C][C]20.9174166666667[/C][C]1.13940138888889[/C][C]1.53818194444445[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]22.937[/C][C]21.9469263888889[/C][C]21.2072916666667[/C][C]0.739634722222221[/C][C]0.99007361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]21.814[/C][C]21.7891847222222[/C][C]21.4825[/C][C]0.306684722222222[/C][C]0.0248152777777761[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]21.928[/C][C]22.0886013888889[/C][C]21.8225416666667[/C][C]0.266059722222223[/C][C]-0.160601388888885[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]21.777[/C][C]21.9584347222222[/C][C]22.2580416666667[/C][C]-0.299606944444445[/C][C]-0.181434722222217[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]21.383[/C][C]22.3495347222222[/C][C]22.66225[/C][C]-0.312715277777777[/C][C]-0.966534722222221[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]21.467[/C][C]22.1641097222222[/C][C]22.9338333333333[/C][C]-0.769723611111112[/C][C]-0.697109722222226[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]22.052[/C][C]22.4505347222222[/C][C]23.168875[/C][C]-0.718340277777777[/C][C]-0.398534722222223[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]22.68[/C][C]23.1232263888889[/C][C]23.5525416666667[/C][C]-0.429315277777778[/C][C]-0.443226388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]24.32[/C][C]24.0204097222222[/C][C]24.1557916666667[/C][C]-0.135381944444444[/C][C]0.299590277777774[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]24.977[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.161940277777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]25.204[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.375243055555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]25.739[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.13940138888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]26.434[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.739634722222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]27.525[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.306684722222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]30.695[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.266059722222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=77718&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=77718&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	10.383	NA	NA	-0.299606944444445	NA
2	10.431	NA	NA	-0.312715277777777	NA
3	10.574	NA	NA	-0.769723611111112	NA
4	10.653	NA	NA	-0.718340277777777	NA
5	10.805	NA	NA	-0.429315277777778	NA
6	10.872	NA	NA	-0.135381944444444	NA
7	10.625	10.4715597222222	10.6335	-0.161940277777778	0.153440277777777
8	10.407	11.0872847222222	10.7120416666667	0.375243055555556	-0.680284722222222
9	10.463	11.9261097222222	10.7867083333333	1.13940138888889	-1.46310972222222
10	10.556	11.6175097222222	10.877875	0.739634722222221	-1.06150972222222
11	10.646	11.3128930555556	11.0062083333333	0.306684722222222	-0.666893055555555
12	10.702	11.4359347222222	11.169875	0.266059722222223	-0.733934722222223
13	11.353	11.0930180555556	11.392625	-0.299606944444445	0.259981944444442
14	11.346	11.3850763888889	11.6977916666667	-0.312715277777777	-0.0390763888888905
15	11.451	11.2866097222222	12.0563333333333	-0.769723611111112	0.164390277777777
16	11.964	11.7045763888889	12.4229166666667	-0.718340277777777	0.259423611111112
17	12.574	12.3973097222222	12.826625	-0.429315277777778	0.17669027777778
18	13.031	13.1796180555556	13.315	-0.135381944444444	-0.148618055555554
19	13.812	13.5771013888889	13.7390416666667	-0.161940277777778	0.234898611111111
20	14.544	14.4692430555556	14.094	0.375243055555556	0.0747569444444469
21	14.931	15.6122347222222	14.4728333333333	1.13940138888889	-0.68123472222222
22	14.886	15.5275097222222	14.787875	0.739634722222221	-0.641509722222221
23	16.005	15.3259347222222	15.01925	0.306684722222222	0.679065277777781
24	17.064	15.4935180555556	15.2274583333333	0.266059722222223	1.57048194444445
25	15.168	15.0991013888889	15.3987083333333	-0.299606944444445	0.0688986111111127
26	16.05	15.1913263888889	15.5040416666667	-0.312715277777777	0.858673611111112
27	15.839	14.8364847222222	15.6062083333333	-0.769723611111112	1.00251527777778
28	15.137	14.9903263888889	15.7086666666667	-0.718340277777777	0.146673611111112
29	14.954	15.3296847222222	15.759	-0.429315277777778	-0.375684722222221
30	15.648	15.5835763888889	15.7189583333333	-0.135381944444444	0.0644236111111116
31	15.305	15.5327680555556	15.6947083333333	-0.161940277777778	-0.227768055555556
32	15.579	16.0736597222222	15.6984166666667	0.375243055555556	-0.494659722222222
33	16.348	16.8123180555556	15.6729166666667	1.13940138888889	-0.464318055555557
34	15.928	16.4602597222222	15.720625	0.739634722222221	-0.532259722222221
35	16.171	16.1681013888889	15.8614166666667	0.306684722222222	0.00289861111111023
36	15.937	16.2993930555556	16.0333333333333	0.266059722222223	-0.362393055555556
37	15.713	15.9207263888889	16.2203333333333	-0.299606944444445	-0.20772638888889
38	15.594	16.1682430555556	16.4809583333333	-0.312715277777777	-0.574243055555558
39	15.683	16.0285263888889	16.79825	-0.769723611111112	-0.345526388888889
40	16.438	16.4124097222222	17.13075	-0.718340277777777	0.025590277777777
41	17.032	16.9761430555555	17.4054583333333	-0.429315277777778	0.0558569444444501
42	17.696	17.4749513888889	17.6103333333333	-0.135381944444444	0.221048611111115
43	17.745	17.6643097222222	17.82625	-0.161940277777778	0.0806902777777836
44	19.394	18.4624097222222	18.0871666666667	0.375243055555556	0.93159027777778
45	20.148	19.4757347222222	18.3363333333333	1.13940138888889	0.672265277777779
46	20.108	19.2610097222222	18.521375	0.739634722222221	0.846990277777781
47	18.584	19.0221013888889	18.7154166666667	0.306684722222222	-0.438101388888889
48	18.441	19.1527680555556	18.8867083333333	0.266059722222223	-0.71176805555556
49	18.391	18.7289347222222	19.0285416666667	-0.299606944444445	-0.337934722222222
50	19.178	18.8550347222222	19.16775	-0.312715277777777	0.322965277777779
51	18.079	18.6014847222222	19.3712083333333	-0.769723611111112	-0.52248472222222
52	18.483	18.9143680555556	19.6327083333333	-0.718340277777777	-0.431368055555552
53	19.644	19.4558513888889	19.8851666666667	-0.429315277777778	0.188148611111107
54	19.195	20.0296597222222	20.1650416666667	-0.135381944444444	-0.834659722222224
55	19.65	20.2894763888889	20.4514166666667	-0.161940277777778	-0.639476388888895
56	20.83	21.0596180555556	20.684375	0.375243055555556	-0.229618055555555
57	23.595	22.0568180555556	20.9174166666667	1.13940138888889	1.53818194444445
58	22.937	21.9469263888889	21.2072916666667	0.739634722222221	0.99007361111111
59	21.814	21.7891847222222	21.4825	0.306684722222222	0.0248152777777761
60	21.928	22.0886013888889	21.8225416666667	0.266059722222223	-0.160601388888885
61	21.777	21.9584347222222	22.2580416666667	-0.299606944444445	-0.181434722222217
62	21.383	22.3495347222222	22.66225	-0.312715277777777	-0.966534722222221
63	21.467	22.1641097222222	22.9338333333333	-0.769723611111112	-0.697109722222226
64	22.052	22.4505347222222	23.168875	-0.718340277777777	-0.398534722222223
65	22.68	23.1232263888889	23.5525416666667	-0.429315277777778	-0.443226388888888
66	24.32	24.0204097222222	24.1557916666667	-0.135381944444444	0.299590277777774
67	24.977	NA	NA	-0.161940277777778	NA
68	25.204	NA	NA	0.375243055555556	NA
69	25.739	NA	NA	1.13940138888889	NA
70	26.434	NA	NA	0.739634722222221	NA
71	27.525	NA	NA	0.306684722222222	NA
72	30.695	NA	NA	0.266059722222223	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 = 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