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

Mon, 03 Dec 2012 05:59:03 -0500

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/2012/Dec/03/t1354532390dzm9vcyfhmemgb3.htm/, Retrieved Sun, 05 May 2024 15:13:27 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195693, Retrieved Sun, 05 May 2024 15:13:27 +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

112

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

-       [Classical Decomposition] [Decompositie zakj...] [2012-12-03 10:59:03] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

2,07
2,08
2,08
2,08
2,09
2,09
2,09
2,1
2,1
2,1
2,11
2,11
2,11
2,13
2,18
2,2
2,21
2,21
2,22
2,22
2,23
2,23
2,23
2,23
2,24
2,25
2,26
2,27
2,28
2,29
2,3
2,3
2,3
2,32
2,32
2,32
2,33
2,34
2,34
2,34
2,35
2,35
2,36
2,37
2,37
2,37
2,38
2,38
2,38
2,39
2,4
2,41
2,42
2,43
2,43
2,43
2,43
2,44
2,44
2,45
2,45
2,48
2,49
2,49
2,5
2,51
2,52
2,53
2,54
2,54
2,56
2,56

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	4 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

\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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195693&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]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195693&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=195693&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	4 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	2.07	NA	NA	-0.0128124999999997	NA
2	2.08	NA	NA	-0.00397916666666655	NA
3	2.08	NA	NA	0.0047708333333334	NA
4	2.08	NA	NA	0.00543750000000008	NA
5	2.09	NA	NA	0.00802083333333311	NA
6	2.09	NA	NA	0.00652083333333332	NA
7	2.09	2.0994375	2.09333333333333	0.00610416666666658	-0.00943750000000021
8	2.1	2.1006875	2.09708333333333	0.00360416666666673	-0.000687499999999286
9	2.1	2.1021875	2.10333333333333	-0.00114583333333313	-0.00218749999999934
10	2.1	2.11052083333333	2.1125	-0.00197916666666677	-0.0105208333333326
11	2.11	2.1176875	2.1225	-0.00481250000000028	-0.0076874999999994
12	2.11	2.12277083333333	2.1325	-0.00972916666666683	-0.0127708333333332
13	2.11	2.13010416666667	2.14291666666667	-0.0128124999999997	-0.020104166666667
14	2.13	2.14935416666667	2.15333333333333	-0.00397916666666655	-0.019354166666667
15	2.18	2.16852083333333	2.16375	0.0047708333333334	0.0114791666666667
16	2.2	2.18002083333333	2.17458333333333	0.00543750000000008	0.0199791666666669
17	2.21	2.19302083333333	2.185	0.00802083333333311	0.0169791666666668
18	2.21	2.20152083333333	2.195	0.00652083333333332	0.00847916666666659
19	2.22	2.21152083333333	2.20541666666667	0.00610416666666658	0.00847916666666704
20	2.22	2.2194375	2.21583333333333	0.00360416666666673	0.000562500000000021
21	2.23	2.22302083333333	2.22416666666667	-0.00114583333333313	0.00697916666666698
22	2.23	2.2284375	2.23041666666667	-0.00197916666666677	0.00156249999999991
23	2.23	2.2314375	2.23625	-0.00481250000000028	-0.00143749999999976
24	2.23	2.23277083333333	2.2425	-0.00972916666666683	-0.00277083333333339
25	2.24	2.23635416666667	2.24916666666667	-0.0128124999999997	0.00364583333333357
26	2.25	2.25185416666667	2.25583333333333	-0.00397916666666655	-0.00185416666666649
27	2.26	2.26685416666667	2.26208333333333	0.0047708333333334	-0.00685416666666683
28	2.27	2.2741875	2.26875	0.00543750000000008	-0.00418750000000001
29	2.28	2.28427083333333	2.27625	0.00802083333333311	-0.004270833333333
30	2.29	2.29027083333333	2.28375	0.00652083333333332	-0.000270833333332998
31	2.3	2.29735416666667	2.29125	0.00610416666666658	0.00264583333333324
32	2.3	2.30235416666667	2.29875	0.00360416666666673	-0.0023541666666671
33	2.3	2.3046875	2.30583333333333	-0.00114583333333313	-0.00468750000000018
34	2.32	2.31010416666667	2.31208333333333	-0.00197916666666677	0.00989583333333321
35	2.32	2.31310416666667	2.31791666666667	-0.00481250000000028	0.00689583333333355
36	2.32	2.31360416666667	2.32333333333333	-0.00972916666666683	0.00639583333333382
37	2.33	2.31552083333333	2.32833333333333	-0.0128124999999997	0.0144791666666668
38	2.34	2.32977083333333	2.33375	-0.00397916666666655	0.010229166666667
39	2.34	2.34435416666667	2.33958333333333	0.0047708333333334	-0.00435416666666688
40	2.34	2.35002083333333	2.34458333333333	0.00543750000000008	-0.0100208333333338
41	2.35	2.3571875	2.34916666666667	0.00802083333333311	-0.00718750000000012
42	2.35	2.3606875	2.35416666666667	0.00652083333333332	-0.0106875000000004
43	2.36	2.36485416666667	2.35875	0.00610416666666658	-0.0048541666666666
44	2.37	2.36652083333333	2.36291666666667	0.00360416666666673	0.0034791666666667
45	2.37	2.36635416666667	2.3675	-0.00114583333333313	0.00364583333333357
46	2.37	2.3709375	2.37291666666667	-0.00197916666666677	-0.000937500000000036
47	2.38	2.3739375	2.37875	-0.00481250000000028	0.00606250000000008
48	2.38	2.37527083333333	2.385	-0.00972916666666683	0.00472916666666645
49	2.38	2.3784375	2.39125	-0.0128124999999997	0.00156250000000036
50	2.39	2.3926875	2.39666666666667	-0.00397916666666655	-0.00268749999999951
51	2.4	2.4064375	2.40166666666667	0.0047708333333334	-0.0064375000000001
52	2.41	2.41252083333333	2.40708333333333	0.00543750000000008	-0.00252083333333308
53	2.42	2.42052083333333	2.4125	0.00802083333333311	-0.000520833333333304
54	2.43	2.4244375	2.41791666666667	0.00652083333333332	0.00556250000000036
55	2.43	2.42985416666667	2.42375	0.00610416666666658	0.00014583333333329
56	2.43	2.43402083333333	2.43041666666667	0.00360416666666673	-0.00402083333333314
57	2.43	2.43677083333333	2.43791666666667	-0.00114583333333313	-0.00677083333333295
58	2.44	2.44302083333333	2.445	-0.00197916666666677	-0.00302083333333325
59	2.44	2.44685416666667	2.45166666666667	-0.00481250000000028	-0.00685416666666638
60	2.45	2.44860416666667	2.45833333333333	-0.00972916666666683	0.00139583333333393
61	2.45	2.45260416666667	2.46541666666667	-0.0128124999999997	-0.00260416666666696
62	2.48	2.46935416666667	2.47333333333333	-0.00397916666666655	0.0106458333333332
63	2.49	2.48685416666667	2.48208333333333	0.0047708333333334	0.00314583333333385
64	2.49	2.49627083333333	2.49083333333333	0.00543750000000008	-0.00627083333333278
65	2.5	2.50802083333333	2.5	0.00802083333333311	-0.0080208333333327
66	2.51	2.51610416666667	2.50958333333333	0.00652083333333332	-0.0061041666666668
67	2.52	NA	NA	0.00610416666666658	NA
68	2.53	NA	NA	0.00360416666666673	NA
69	2.54	NA	NA	-0.00114583333333313	NA
70	2.54	NA	NA	-0.00197916666666677	NA
71	2.56	NA	NA	-0.00481250000000028	NA
72	2.56	NA	NA	-0.00972916666666683	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.07 & NA & NA & -0.0128124999999997 & NA \tabularnewline
2 & 2.08 & NA & NA & -0.00397916666666655 & NA \tabularnewline
3 & 2.08 & NA & NA & 0.0047708333333334 & NA \tabularnewline
4 & 2.08 & NA & NA & 0.00543750000000008 & NA \tabularnewline
5 & 2.09 & NA & NA & 0.00802083333333311 & NA \tabularnewline
6 & 2.09 & NA & NA & 0.00652083333333332 & NA \tabularnewline
7 & 2.09 & 2.0994375 & 2.09333333333333 & 0.00610416666666658 & -0.00943750000000021 \tabularnewline
8 & 2.1 & 2.1006875 & 2.09708333333333 & 0.00360416666666673 & -0.000687499999999286 \tabularnewline
9 & 2.1 & 2.1021875 & 2.10333333333333 & -0.00114583333333313 & -0.00218749999999934 \tabularnewline
10 & 2.1 & 2.11052083333333 & 2.1125 & -0.00197916666666677 & -0.0105208333333326 \tabularnewline
11 & 2.11 & 2.1176875 & 2.1225 & -0.00481250000000028 & -0.0076874999999994 \tabularnewline
12 & 2.11 & 2.12277083333333 & 2.1325 & -0.00972916666666683 & -0.0127708333333332 \tabularnewline
13 & 2.11 & 2.13010416666667 & 2.14291666666667 & -0.0128124999999997 & -0.020104166666667 \tabularnewline
14 & 2.13 & 2.14935416666667 & 2.15333333333333 & -0.00397916666666655 & -0.019354166666667 \tabularnewline
15 & 2.18 & 2.16852083333333 & 2.16375 & 0.0047708333333334 & 0.0114791666666667 \tabularnewline
16 & 2.2 & 2.18002083333333 & 2.17458333333333 & 0.00543750000000008 & 0.0199791666666669 \tabularnewline
17 & 2.21 & 2.19302083333333 & 2.185 & 0.00802083333333311 & 0.0169791666666668 \tabularnewline
18 & 2.21 & 2.20152083333333 & 2.195 & 0.00652083333333332 & 0.00847916666666659 \tabularnewline
19 & 2.22 & 2.21152083333333 & 2.20541666666667 & 0.00610416666666658 & 0.00847916666666704 \tabularnewline
20 & 2.22 & 2.2194375 & 2.21583333333333 & 0.00360416666666673 & 0.000562500000000021 \tabularnewline
21 & 2.23 & 2.22302083333333 & 2.22416666666667 & -0.00114583333333313 & 0.00697916666666698 \tabularnewline
22 & 2.23 & 2.2284375 & 2.23041666666667 & -0.00197916666666677 & 0.00156249999999991 \tabularnewline
23 & 2.23 & 2.2314375 & 2.23625 & -0.00481250000000028 & -0.00143749999999976 \tabularnewline
24 & 2.23 & 2.23277083333333 & 2.2425 & -0.00972916666666683 & -0.00277083333333339 \tabularnewline
25 & 2.24 & 2.23635416666667 & 2.24916666666667 & -0.0128124999999997 & 0.00364583333333357 \tabularnewline
26 & 2.25 & 2.25185416666667 & 2.25583333333333 & -0.00397916666666655 & -0.00185416666666649 \tabularnewline
27 & 2.26 & 2.26685416666667 & 2.26208333333333 & 0.0047708333333334 & -0.00685416666666683 \tabularnewline
28 & 2.27 & 2.2741875 & 2.26875 & 0.00543750000000008 & -0.00418750000000001 \tabularnewline
29 & 2.28 & 2.28427083333333 & 2.27625 & 0.00802083333333311 & -0.004270833333333 \tabularnewline
30 & 2.29 & 2.29027083333333 & 2.28375 & 0.00652083333333332 & -0.000270833333332998 \tabularnewline
31 & 2.3 & 2.29735416666667 & 2.29125 & 0.00610416666666658 & 0.00264583333333324 \tabularnewline
32 & 2.3 & 2.30235416666667 & 2.29875 & 0.00360416666666673 & -0.0023541666666671 \tabularnewline
33 & 2.3 & 2.3046875 & 2.30583333333333 & -0.00114583333333313 & -0.00468750000000018 \tabularnewline
34 & 2.32 & 2.31010416666667 & 2.31208333333333 & -0.00197916666666677 & 0.00989583333333321 \tabularnewline
35 & 2.32 & 2.31310416666667 & 2.31791666666667 & -0.00481250000000028 & 0.00689583333333355 \tabularnewline
36 & 2.32 & 2.31360416666667 & 2.32333333333333 & -0.00972916666666683 & 0.00639583333333382 \tabularnewline
37 & 2.33 & 2.31552083333333 & 2.32833333333333 & -0.0128124999999997 & 0.0144791666666668 \tabularnewline
38 & 2.34 & 2.32977083333333 & 2.33375 & -0.00397916666666655 & 0.010229166666667 \tabularnewline
39 & 2.34 & 2.34435416666667 & 2.33958333333333 & 0.0047708333333334 & -0.00435416666666688 \tabularnewline
40 & 2.34 & 2.35002083333333 & 2.34458333333333 & 0.00543750000000008 & -0.0100208333333338 \tabularnewline
41 & 2.35 & 2.3571875 & 2.34916666666667 & 0.00802083333333311 & -0.00718750000000012 \tabularnewline
42 & 2.35 & 2.3606875 & 2.35416666666667 & 0.00652083333333332 & -0.0106875000000004 \tabularnewline
43 & 2.36 & 2.36485416666667 & 2.35875 & 0.00610416666666658 & -0.0048541666666666 \tabularnewline
44 & 2.37 & 2.36652083333333 & 2.36291666666667 & 0.00360416666666673 & 0.0034791666666667 \tabularnewline
45 & 2.37 & 2.36635416666667 & 2.3675 & -0.00114583333333313 & 0.00364583333333357 \tabularnewline
46 & 2.37 & 2.3709375 & 2.37291666666667 & -0.00197916666666677 & -0.000937500000000036 \tabularnewline
47 & 2.38 & 2.3739375 & 2.37875 & -0.00481250000000028 & 0.00606250000000008 \tabularnewline
48 & 2.38 & 2.37527083333333 & 2.385 & -0.00972916666666683 & 0.00472916666666645 \tabularnewline
49 & 2.38 & 2.3784375 & 2.39125 & -0.0128124999999997 & 0.00156250000000036 \tabularnewline
50 & 2.39 & 2.3926875 & 2.39666666666667 & -0.00397916666666655 & -0.00268749999999951 \tabularnewline
51 & 2.4 & 2.4064375 & 2.40166666666667 & 0.0047708333333334 & -0.0064375000000001 \tabularnewline
52 & 2.41 & 2.41252083333333 & 2.40708333333333 & 0.00543750000000008 & -0.00252083333333308 \tabularnewline
53 & 2.42 & 2.42052083333333 & 2.4125 & 0.00802083333333311 & -0.000520833333333304 \tabularnewline
54 & 2.43 & 2.4244375 & 2.41791666666667 & 0.00652083333333332 & 0.00556250000000036 \tabularnewline
55 & 2.43 & 2.42985416666667 & 2.42375 & 0.00610416666666658 & 0.00014583333333329 \tabularnewline
56 & 2.43 & 2.43402083333333 & 2.43041666666667 & 0.00360416666666673 & -0.00402083333333314 \tabularnewline
57 & 2.43 & 2.43677083333333 & 2.43791666666667 & -0.00114583333333313 & -0.00677083333333295 \tabularnewline
58 & 2.44 & 2.44302083333333 & 2.445 & -0.00197916666666677 & -0.00302083333333325 \tabularnewline
59 & 2.44 & 2.44685416666667 & 2.45166666666667 & -0.00481250000000028 & -0.00685416666666638 \tabularnewline
60 & 2.45 & 2.44860416666667 & 2.45833333333333 & -0.00972916666666683 & 0.00139583333333393 \tabularnewline
61 & 2.45 & 2.45260416666667 & 2.46541666666667 & -0.0128124999999997 & -0.00260416666666696 \tabularnewline
62 & 2.48 & 2.46935416666667 & 2.47333333333333 & -0.00397916666666655 & 0.0106458333333332 \tabularnewline
63 & 2.49 & 2.48685416666667 & 2.48208333333333 & 0.0047708333333334 & 0.00314583333333385 \tabularnewline
64 & 2.49 & 2.49627083333333 & 2.49083333333333 & 0.00543750000000008 & -0.00627083333333278 \tabularnewline
65 & 2.5 & 2.50802083333333 & 2.5 & 0.00802083333333311 & -0.0080208333333327 \tabularnewline
66 & 2.51 & 2.51610416666667 & 2.50958333333333 & 0.00652083333333332 & -0.0061041666666668 \tabularnewline
67 & 2.52 & NA & NA & 0.00610416666666658 & NA \tabularnewline
68 & 2.53 & NA & NA & 0.00360416666666673 & NA \tabularnewline
69 & 2.54 & NA & NA & -0.00114583333333313 & NA \tabularnewline
70 & 2.54 & NA & NA & -0.00197916666666677 & NA \tabularnewline
71 & 2.56 & NA & NA & -0.00481250000000028 & NA \tabularnewline
72 & 2.56 & NA & NA & -0.00972916666666683 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195693&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]2.07[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0128124999999997[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00397916666666655[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0047708333333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.08[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00543750000000008[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00802083333333311[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00652083333333332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2.09[/C][C]2.0994375[/C][C]2.09333333333333[/C][C]0.00610416666666658[/C][C]-0.00943750000000021[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]2.1[/C][C]2.1006875[/C][C]2.09708333333333[/C][C]0.00360416666666673[/C][C]-0.000687499999999286[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2.1[/C][C]2.1021875[/C][C]2.10333333333333[/C][C]-0.00114583333333313[/C][C]-0.00218749999999934[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]2.1[/C][C]2.11052083333333[/C][C]2.1125[/C][C]-0.00197916666666677[/C][C]-0.0105208333333326[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]2.11[/C][C]2.1176875[/C][C]2.1225[/C][C]-0.00481250000000028[/C][C]-0.0076874999999994[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]2.11[/C][C]2.12277083333333[/C][C]2.1325[/C][C]-0.00972916666666683[/C][C]-0.0127708333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.11[/C][C]2.13010416666667[/C][C]2.14291666666667[/C][C]-0.0128124999999997[/C][C]-0.020104166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.13[/C][C]2.14935416666667[/C][C]2.15333333333333[/C][C]-0.00397916666666655[/C][C]-0.019354166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2.18[/C][C]2.16852083333333[/C][C]2.16375[/C][C]0.0047708333333334[/C][C]0.0114791666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2.2[/C][C]2.18002083333333[/C][C]2.17458333333333[/C][C]0.00543750000000008[/C][C]0.0199791666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.21[/C][C]2.19302083333333[/C][C]2.185[/C][C]0.00802083333333311[/C][C]0.0169791666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2.21[/C][C]2.20152083333333[/C][C]2.195[/C][C]0.00652083333333332[/C][C]0.00847916666666659[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.22[/C][C]2.21152083333333[/C][C]2.20541666666667[/C][C]0.00610416666666658[/C][C]0.00847916666666704[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]2.22[/C][C]2.2194375[/C][C]2.21583333333333[/C][C]0.00360416666666673[/C][C]0.000562500000000021[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]2.23[/C][C]2.22302083333333[/C][C]2.22416666666667[/C][C]-0.00114583333333313[/C][C]0.00697916666666698[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.23[/C][C]2.2284375[/C][C]2.23041666666667[/C][C]-0.00197916666666677[/C][C]0.00156249999999991[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.23[/C][C]2.2314375[/C][C]2.23625[/C][C]-0.00481250000000028[/C][C]-0.00143749999999976[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.23[/C][C]2.23277083333333[/C][C]2.2425[/C][C]-0.00972916666666683[/C][C]-0.00277083333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.24[/C][C]2.23635416666667[/C][C]2.24916666666667[/C][C]-0.0128124999999997[/C][C]0.00364583333333357[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.25[/C][C]2.25185416666667[/C][C]2.25583333333333[/C][C]-0.00397916666666655[/C][C]-0.00185416666666649[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]2.26[/C][C]2.26685416666667[/C][C]2.26208333333333[/C][C]0.0047708333333334[/C][C]-0.00685416666666683[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.27[/C][C]2.2741875[/C][C]2.26875[/C][C]0.00543750000000008[/C][C]-0.00418750000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2.28[/C][C]2.28427083333333[/C][C]2.27625[/C][C]0.00802083333333311[/C][C]-0.004270833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2.29[/C][C]2.29027083333333[/C][C]2.28375[/C][C]0.00652083333333332[/C][C]-0.000270833333332998[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]2.3[/C][C]2.29735416666667[/C][C]2.29125[/C][C]0.00610416666666658[/C][C]0.00264583333333324[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]2.3[/C][C]2.30235416666667[/C][C]2.29875[/C][C]0.00360416666666673[/C][C]-0.0023541666666671[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]2.3[/C][C]2.3046875[/C][C]2.30583333333333[/C][C]-0.00114583333333313[/C][C]-0.00468750000000018[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]2.32[/C][C]2.31010416666667[/C][C]2.31208333333333[/C][C]-0.00197916666666677[/C][C]0.00989583333333321[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]2.32[/C][C]2.31310416666667[/C][C]2.31791666666667[/C][C]-0.00481250000000028[/C][C]0.00689583333333355[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]2.32[/C][C]2.31360416666667[/C][C]2.32333333333333[/C][C]-0.00972916666666683[/C][C]0.00639583333333382[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2.33[/C][C]2.31552083333333[/C][C]2.32833333333333[/C][C]-0.0128124999999997[/C][C]0.0144791666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2.34[/C][C]2.32977083333333[/C][C]2.33375[/C][C]-0.00397916666666655[/C][C]0.010229166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]2.34[/C][C]2.34435416666667[/C][C]2.33958333333333[/C][C]0.0047708333333334[/C][C]-0.00435416666666688[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]2.34[/C][C]2.35002083333333[/C][C]2.34458333333333[/C][C]0.00543750000000008[/C][C]-0.0100208333333338[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2.35[/C][C]2.3571875[/C][C]2.34916666666667[/C][C]0.00802083333333311[/C][C]-0.00718750000000012[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]2.35[/C][C]2.3606875[/C][C]2.35416666666667[/C][C]0.00652083333333332[/C][C]-0.0106875000000004[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]2.36[/C][C]2.36485416666667[/C][C]2.35875[/C][C]0.00610416666666658[/C][C]-0.0048541666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]2.37[/C][C]2.36652083333333[/C][C]2.36291666666667[/C][C]0.00360416666666673[/C][C]0.0034791666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]2.37[/C][C]2.36635416666667[/C][C]2.3675[/C][C]-0.00114583333333313[/C][C]0.00364583333333357[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]2.37[/C][C]2.3709375[/C][C]2.37291666666667[/C][C]-0.00197916666666677[/C][C]-0.000937500000000036[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]2.38[/C][C]2.3739375[/C][C]2.37875[/C][C]-0.00481250000000028[/C][C]0.00606250000000008[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]2.38[/C][C]2.37527083333333[/C][C]2.385[/C][C]-0.00972916666666683[/C][C]0.00472916666666645[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2.38[/C][C]2.3784375[/C][C]2.39125[/C][C]-0.0128124999999997[/C][C]0.00156250000000036[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2.39[/C][C]2.3926875[/C][C]2.39666666666667[/C][C]-0.00397916666666655[/C][C]-0.00268749999999951[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]2.4[/C][C]2.4064375[/C][C]2.40166666666667[/C][C]0.0047708333333334[/C][C]-0.0064375000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]2.41[/C][C]2.41252083333333[/C][C]2.40708333333333[/C][C]0.00543750000000008[/C][C]-0.00252083333333308[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2.42[/C][C]2.42052083333333[/C][C]2.4125[/C][C]0.00802083333333311[/C][C]-0.000520833333333304[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]2.43[/C][C]2.4244375[/C][C]2.41791666666667[/C][C]0.00652083333333332[/C][C]0.00556250000000036[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]2.43[/C][C]2.42985416666667[/C][C]2.42375[/C][C]0.00610416666666658[/C][C]0.00014583333333329[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]2.43[/C][C]2.43402083333333[/C][C]2.43041666666667[/C][C]0.00360416666666673[/C][C]-0.00402083333333314[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]2.43[/C][C]2.43677083333333[/C][C]2.43791666666667[/C][C]-0.00114583333333313[/C][C]-0.00677083333333295[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]2.44[/C][C]2.44302083333333[/C][C]2.445[/C][C]-0.00197916666666677[/C][C]-0.00302083333333325[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]2.44[/C][C]2.44685416666667[/C][C]2.45166666666667[/C][C]-0.00481250000000028[/C][C]-0.00685416666666638[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]2.45[/C][C]2.44860416666667[/C][C]2.45833333333333[/C][C]-0.00972916666666683[/C][C]0.00139583333333393[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]2.45[/C][C]2.45260416666667[/C][C]2.46541666666667[/C][C]-0.0128124999999997[/C][C]-0.00260416666666696[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]2.48[/C][C]2.46935416666667[/C][C]2.47333333333333[/C][C]-0.00397916666666655[/C][C]0.0106458333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]2.49[/C][C]2.48685416666667[/C][C]2.48208333333333[/C][C]0.0047708333333334[/C][C]0.00314583333333385[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]2.49[/C][C]2.49627083333333[/C][C]2.49083333333333[/C][C]0.00543750000000008[/C][C]-0.00627083333333278[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]2.5[/C][C]2.50802083333333[/C][C]2.5[/C][C]0.00802083333333311[/C][C]-0.0080208333333327[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]2.51[/C][C]2.51610416666667[/C][C]2.50958333333333[/C][C]0.00652083333333332[/C][C]-0.0061041666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]2.52[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00610416666666658[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]2.53[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00360416666666673[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]2.54[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00114583333333313[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]2.54[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00197916666666677[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]2.56[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00481250000000028[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]2.56[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00972916666666683[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195693&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=195693&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	2.07	NA	NA	-0.0128124999999997	NA
2	2.08	NA	NA	-0.00397916666666655	NA
3	2.08	NA	NA	0.0047708333333334	NA
4	2.08	NA	NA	0.00543750000000008	NA
5	2.09	NA	NA	0.00802083333333311	NA
6	2.09	NA	NA	0.00652083333333332	NA
7	2.09	2.0994375	2.09333333333333	0.00610416666666658	-0.00943750000000021
8	2.1	2.1006875	2.09708333333333	0.00360416666666673	-0.000687499999999286
9	2.1	2.1021875	2.10333333333333	-0.00114583333333313	-0.00218749999999934
10	2.1	2.11052083333333	2.1125	-0.00197916666666677	-0.0105208333333326
11	2.11	2.1176875	2.1225	-0.00481250000000028	-0.0076874999999994
12	2.11	2.12277083333333	2.1325	-0.00972916666666683	-0.0127708333333332
13	2.11	2.13010416666667	2.14291666666667	-0.0128124999999997	-0.020104166666667
14	2.13	2.14935416666667	2.15333333333333	-0.00397916666666655	-0.019354166666667
15	2.18	2.16852083333333	2.16375	0.0047708333333334	0.0114791666666667
16	2.2	2.18002083333333	2.17458333333333	0.00543750000000008	0.0199791666666669
17	2.21	2.19302083333333	2.185	0.00802083333333311	0.0169791666666668
18	2.21	2.20152083333333	2.195	0.00652083333333332	0.00847916666666659
19	2.22	2.21152083333333	2.20541666666667	0.00610416666666658	0.00847916666666704
20	2.22	2.2194375	2.21583333333333	0.00360416666666673	0.000562500000000021
21	2.23	2.22302083333333	2.22416666666667	-0.00114583333333313	0.00697916666666698
22	2.23	2.2284375	2.23041666666667	-0.00197916666666677	0.00156249999999991
23	2.23	2.2314375	2.23625	-0.00481250000000028	-0.00143749999999976
24	2.23	2.23277083333333	2.2425	-0.00972916666666683	-0.00277083333333339
25	2.24	2.23635416666667	2.24916666666667	-0.0128124999999997	0.00364583333333357
26	2.25	2.25185416666667	2.25583333333333	-0.00397916666666655	-0.00185416666666649
27	2.26	2.26685416666667	2.26208333333333	0.0047708333333334	-0.00685416666666683
28	2.27	2.2741875	2.26875	0.00543750000000008	-0.00418750000000001
29	2.28	2.28427083333333	2.27625	0.00802083333333311	-0.004270833333333
30	2.29	2.29027083333333	2.28375	0.00652083333333332	-0.000270833333332998
31	2.3	2.29735416666667	2.29125	0.00610416666666658	0.00264583333333324
32	2.3	2.30235416666667	2.29875	0.00360416666666673	-0.0023541666666671
33	2.3	2.3046875	2.30583333333333	-0.00114583333333313	-0.00468750000000018
34	2.32	2.31010416666667	2.31208333333333	-0.00197916666666677	0.00989583333333321
35	2.32	2.31310416666667	2.31791666666667	-0.00481250000000028	0.00689583333333355
36	2.32	2.31360416666667	2.32333333333333	-0.00972916666666683	0.00639583333333382
37	2.33	2.31552083333333	2.32833333333333	-0.0128124999999997	0.0144791666666668
38	2.34	2.32977083333333	2.33375	-0.00397916666666655	0.010229166666667
39	2.34	2.34435416666667	2.33958333333333	0.0047708333333334	-0.00435416666666688
40	2.34	2.35002083333333	2.34458333333333	0.00543750000000008	-0.0100208333333338
41	2.35	2.3571875	2.34916666666667	0.00802083333333311	-0.00718750000000012
42	2.35	2.3606875	2.35416666666667	0.00652083333333332	-0.0106875000000004
43	2.36	2.36485416666667	2.35875	0.00610416666666658	-0.0048541666666666
44	2.37	2.36652083333333	2.36291666666667	0.00360416666666673	0.0034791666666667
45	2.37	2.36635416666667	2.3675	-0.00114583333333313	0.00364583333333357
46	2.37	2.3709375	2.37291666666667	-0.00197916666666677	-0.000937500000000036
47	2.38	2.3739375	2.37875	-0.00481250000000028	0.00606250000000008
48	2.38	2.37527083333333	2.385	-0.00972916666666683	0.00472916666666645
49	2.38	2.3784375	2.39125	-0.0128124999999997	0.00156250000000036
50	2.39	2.3926875	2.39666666666667	-0.00397916666666655	-0.00268749999999951
51	2.4	2.4064375	2.40166666666667	0.0047708333333334	-0.0064375000000001
52	2.41	2.41252083333333	2.40708333333333	0.00543750000000008	-0.00252083333333308
53	2.42	2.42052083333333	2.4125	0.00802083333333311	-0.000520833333333304
54	2.43	2.4244375	2.41791666666667	0.00652083333333332	0.00556250000000036
55	2.43	2.42985416666667	2.42375	0.00610416666666658	0.00014583333333329
56	2.43	2.43402083333333	2.43041666666667	0.00360416666666673	-0.00402083333333314
57	2.43	2.43677083333333	2.43791666666667	-0.00114583333333313	-0.00677083333333295
58	2.44	2.44302083333333	2.445	-0.00197916666666677	-0.00302083333333325
59	2.44	2.44685416666667	2.45166666666667	-0.00481250000000028	-0.00685416666666638
60	2.45	2.44860416666667	2.45833333333333	-0.00972916666666683	0.00139583333333393
61	2.45	2.45260416666667	2.46541666666667	-0.0128124999999997	-0.00260416666666696
62	2.48	2.46935416666667	2.47333333333333	-0.00397916666666655	0.0106458333333332
63	2.49	2.48685416666667	2.48208333333333	0.0047708333333334	0.00314583333333385
64	2.49	2.49627083333333	2.49083333333333	0.00543750000000008	-0.00627083333333278
65	2.5	2.50802083333333	2.5	0.00802083333333311	-0.0080208333333327
66	2.51	2.51610416666667	2.50958333333333	0.00652083333333332	-0.0061041666666668
67	2.52	NA	NA	0.00610416666666658	NA
68	2.53	NA	NA	0.00360416666666673	NA
69	2.54	NA	NA	-0.00114583333333313	NA
70	2.54	NA	NA	-0.00197916666666677	NA
71	2.56	NA	NA	-0.00481250000000028	NA
72	2.56	NA	NA	-0.00972916666666683	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