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

Wed, 12 Dec 2012 13:46:32 -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/12/t1355338029w98zlmubf2133w6.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 00:16:30 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199044, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 00:16:30 +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

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

-       [Classical Decomposition] [Decompositie meer...] [2012-12-12 18:46:32] [085453999911cf7fe9b8fc00057e83b9] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

2,1
2,1
2,11
2,12
2,13
2,13
2,13
2,13
2,14
2,15
2,16
2,17
2,16
2,2
2,19
2,2
2,2
2,2
2,21
2,22
2,25
2,33
2,33
2,35
2,37
2,38
2,38
2,41
2,41
2,41
2,41
2,42
2,42
2,43
2,44
2,44
2,43
2,44
2,44
2,44
2,44
2,44
2,43
2,42
2,43
2,43
2,43
2,43
2,43
2,44
2,43
2,43
2,44
2,43
2,43
2,44
2,46
2,48
2,49
2,5
2,53
2,55
2,57
2,56
2,56
2,57
2,56
2,57
2,58
2,58
2,58
2,59

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 seconds
R Server	'Gertrude Mary Cox' @ cox.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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199044&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]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199044&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=199044&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	3 seconds
R Server	'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	2.1	NA	NA	1.00158635122528	NA
2	2.1	NA	NA	1.0062596653493	NA
3	2.11	NA	NA	1.00299046389892	NA
4	2.12	NA	NA	1.00254763690339	NA
5	2.13	NA	NA	1.00035089850306	NA
6	2.13	NA	NA	0.997357966592651	NA
7	2.13	2.12069383937843	2.13333333333333	0.99407523720864	1.00438826220399
8	2.13	2.12421494822033	2.14	0.992623807579592	1.00272338342432
9	2.14	2.13760297799229	2.1475	0.995391375083718	1.00112135978121
10	2.15	2.1596289652347	2.15416666666667	1.0025356898575	0.995541379843617
11	2.16	2.16466268117816	2.16041666666667	1.00196536833705	0.997846001033462
12	2.17	2.17126603735716	2.16625	1.00231553946089	0.99941691283547
13	2.16	2.17594634803691	2.1725	1.00158635122528	0.99267153436421
14	2.2	2.19322679560091	2.17958333333333	1.0062596653493	1.00308823711833
15	2.19	2.19445955247218	2.18791666666667	1.00299046389892	0.997967812864375
16	2.2	2.20560480118746	2.2	1.00254763690339	0.997458837057099
17	2.2	2.21536042730991	2.21458333333333	1.00035089850306	0.993066398081073
18	2.2	2.22327713386278	2.22916666666667	0.997357966592651	0.989530259854586
19	2.21	2.2321131055489	2.24541666666667	0.99407523720864	0.990093196669144
20	2.22	2.24498417814251	2.26166666666667	0.992623807579592	0.988871111705036
21	2.25	2.26658911034688	2.27708333333333	0.995391375083718	0.992681024420723
22	2.33	2.29956623861065	2.29375	1.0025356898575	1.01323456610136
23	2.33	2.315792457569	2.31125	1.00196536833705	1.00613506723565
24	2.35	2.33414231251956	2.32875	1.00231553946089	1.00679379633169
25	2.37	2.34955464891596	2.34583333333333	1.00158635122528	1.00870179848486
26	2.38	2.37728845938772	2.3625	1.0062596653493	1.0011406022696
27	2.38	2.38502774061298	2.37791666666667	1.00299046389892	0.997891957176278
28	2.41	2.39525339583502	2.38916666666667	1.00254763690339	1.00615659461776
29	2.41	2.39875809203547	2.39791666666667	1.00035089850306	1.00468655343023
30	2.41	2.39989260711357	2.40625	0.997357966592651	1.00421160215939
31	2.41	2.39820650976584	2.4125	0.99407523720864	1.0049176291475
32	2.42	2.39966805482366	2.4175	0.992623807579592	1.00847281570277
33	2.42	2.41133560614031	2.4225	0.995391375083718	1.00359319285031
34	2.43	2.43240221751677	2.42625	1.0025356898575	0.99901240942001
35	2.44	2.4335233883486	2.42875	1.00196536833705	1.00266141335744
36	2.44	2.4368796553143	2.43125	1.00231553946089	1.00128046728893
37	2.43	2.43719345464817	2.43333333333333	1.00158635122528	0.997048467927545
38	2.44	2.44940373540442	2.43416666666667	1.0062596653493	0.996160806294
39	2.44	2.44186386690058	2.43458333333333	1.00299046389892	0.999236703189786
40	2.44	2.44120349585976	2.435	1.00254763690339	0.999507007153726
41	2.44	2.43543762498059	2.43458333333333	1.00035089850306	1.00187332862588
42	2.44	2.42731995119486	2.43375	0.997357966592651	1.00522388851082
43	2.43	2.41891641054102	2.43333333333333	0.99407523720864	1.00458204732114
44	2.42	2.41538459844367	2.43333333333333	0.992623807579592	1.00191083505265
45	2.43	2.42170426629743	2.43291666666667	0.995391375083718	1.00342557669738
46	2.43	2.43825034237427	2.43208333333333	1.0025356898575	0.996616285772267
47	2.43	2.43644578733959	2.43166666666667	1.00196536833705	0.997354430222466
48	2.43	2.4368796553143	2.43125	1.00231553946089	0.997176858816439
49	2.43	2.43468948877011	2.43083333333333	1.00158635122528	0.998073886303885
50	2.44	2.44688808624104	2.43166666666667	1.0062596653493	0.997184960652767
51	2.43	2.441028041514	2.43375	1.00299046389892	0.995482214326731
52	2.43	2.44329213676997	2.43708333333333	1.00254763690339	0.994559743155583
53	2.44	2.44252344384498	2.44166666666667	1.00035089850306	0.998966870163994
54	2.43	2.4406180574161	2.44708333333333	0.997357966592651	0.995649439131274
55	2.43	2.4396263113162	2.45416666666667	0.99407523720864	0.996054186138446
56	2.44	2.4447497194179	2.46291666666667	0.992623807579592	0.99805717559545
57	2.46	2.46193466770706	2.47333333333333	0.995391375083718	0.99921416773059
58	2.48	2.49088346609179	2.48458333333333	1.0025356898575	0.995630680342961
59	2.49	2.49990359400093	2.495	1.00196536833705	0.996038409631196
60	2.5	2.51163568929909	2.50583333333333	1.00231553946089	0.995367286207683
61	2.53	2.52107631156329	2.51708333333333	1.00158635122528	1.00353963439971
62	2.55	2.54374057903091	2.52791666666667	1.0062596653493	1.00246071514552
63	2.57	2.5459241275301	2.53833333333333	1.00299046389892	1.00945663392305
64	2.56	2.55399010501139	2.5475	1.00254763690339	1.00235313949604
65	2.56	2.55631335854971	2.55541666666667	1.00035089850306	1.00144217117904
66	2.57	2.55614535521308	2.56291666666667	0.997357966592651	1.00542013182414
67	2.56	NA	NA	0.99407523720864	NA
68	2.57	NA	NA	0.992623807579592	NA
69	2.58	NA	NA	0.995391375083718	NA
70	2.58	NA	NA	1.0025356898575	NA
71	2.58	NA	NA	1.00196536833705	NA
72	2.59	NA	NA	1.00231553946089	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.1 & NA & NA & 1.00158635122528 & NA \tabularnewline
2 & 2.1 & NA & NA & 1.0062596653493 & NA \tabularnewline
3 & 2.11 & NA & NA & 1.00299046389892 & NA \tabularnewline
4 & 2.12 & NA & NA & 1.00254763690339 & NA \tabularnewline
5 & 2.13 & NA & NA & 1.00035089850306 & NA \tabularnewline
6 & 2.13 & NA & NA & 0.997357966592651 & NA \tabularnewline
7 & 2.13 & 2.12069383937843 & 2.13333333333333 & 0.99407523720864 & 1.00438826220399 \tabularnewline
8 & 2.13 & 2.12421494822033 & 2.14 & 0.992623807579592 & 1.00272338342432 \tabularnewline
9 & 2.14 & 2.13760297799229 & 2.1475 & 0.995391375083718 & 1.00112135978121 \tabularnewline
10 & 2.15 & 2.1596289652347 & 2.15416666666667 & 1.0025356898575 & 0.995541379843617 \tabularnewline
11 & 2.16 & 2.16466268117816 & 2.16041666666667 & 1.00196536833705 & 0.997846001033462 \tabularnewline
12 & 2.17 & 2.17126603735716 & 2.16625 & 1.00231553946089 & 0.99941691283547 \tabularnewline
13 & 2.16 & 2.17594634803691 & 2.1725 & 1.00158635122528 & 0.99267153436421 \tabularnewline
14 & 2.2 & 2.19322679560091 & 2.17958333333333 & 1.0062596653493 & 1.00308823711833 \tabularnewline
15 & 2.19 & 2.19445955247218 & 2.18791666666667 & 1.00299046389892 & 0.997967812864375 \tabularnewline
16 & 2.2 & 2.20560480118746 & 2.2 & 1.00254763690339 & 0.997458837057099 \tabularnewline
17 & 2.2 & 2.21536042730991 & 2.21458333333333 & 1.00035089850306 & 0.993066398081073 \tabularnewline
18 & 2.2 & 2.22327713386278 & 2.22916666666667 & 0.997357966592651 & 0.989530259854586 \tabularnewline
19 & 2.21 & 2.2321131055489 & 2.24541666666667 & 0.99407523720864 & 0.990093196669144 \tabularnewline
20 & 2.22 & 2.24498417814251 & 2.26166666666667 & 0.992623807579592 & 0.988871111705036 \tabularnewline
21 & 2.25 & 2.26658911034688 & 2.27708333333333 & 0.995391375083718 & 0.992681024420723 \tabularnewline
22 & 2.33 & 2.29956623861065 & 2.29375 & 1.0025356898575 & 1.01323456610136 \tabularnewline
23 & 2.33 & 2.315792457569 & 2.31125 & 1.00196536833705 & 1.00613506723565 \tabularnewline
24 & 2.35 & 2.33414231251956 & 2.32875 & 1.00231553946089 & 1.00679379633169 \tabularnewline
25 & 2.37 & 2.34955464891596 & 2.34583333333333 & 1.00158635122528 & 1.00870179848486 \tabularnewline
26 & 2.38 & 2.37728845938772 & 2.3625 & 1.0062596653493 & 1.0011406022696 \tabularnewline
27 & 2.38 & 2.38502774061298 & 2.37791666666667 & 1.00299046389892 & 0.997891957176278 \tabularnewline
28 & 2.41 & 2.39525339583502 & 2.38916666666667 & 1.00254763690339 & 1.00615659461776 \tabularnewline
29 & 2.41 & 2.39875809203547 & 2.39791666666667 & 1.00035089850306 & 1.00468655343023 \tabularnewline
30 & 2.41 & 2.39989260711357 & 2.40625 & 0.997357966592651 & 1.00421160215939 \tabularnewline
31 & 2.41 & 2.39820650976584 & 2.4125 & 0.99407523720864 & 1.0049176291475 \tabularnewline
32 & 2.42 & 2.39966805482366 & 2.4175 & 0.992623807579592 & 1.00847281570277 \tabularnewline
33 & 2.42 & 2.41133560614031 & 2.4225 & 0.995391375083718 & 1.00359319285031 \tabularnewline
34 & 2.43 & 2.43240221751677 & 2.42625 & 1.0025356898575 & 0.99901240942001 \tabularnewline
35 & 2.44 & 2.4335233883486 & 2.42875 & 1.00196536833705 & 1.00266141335744 \tabularnewline
36 & 2.44 & 2.4368796553143 & 2.43125 & 1.00231553946089 & 1.00128046728893 \tabularnewline
37 & 2.43 & 2.43719345464817 & 2.43333333333333 & 1.00158635122528 & 0.997048467927545 \tabularnewline
38 & 2.44 & 2.44940373540442 & 2.43416666666667 & 1.0062596653493 & 0.996160806294 \tabularnewline
39 & 2.44 & 2.44186386690058 & 2.43458333333333 & 1.00299046389892 & 0.999236703189786 \tabularnewline
40 & 2.44 & 2.44120349585976 & 2.435 & 1.00254763690339 & 0.999507007153726 \tabularnewline
41 & 2.44 & 2.43543762498059 & 2.43458333333333 & 1.00035089850306 & 1.00187332862588 \tabularnewline
42 & 2.44 & 2.42731995119486 & 2.43375 & 0.997357966592651 & 1.00522388851082 \tabularnewline
43 & 2.43 & 2.41891641054102 & 2.43333333333333 & 0.99407523720864 & 1.00458204732114 \tabularnewline
44 & 2.42 & 2.41538459844367 & 2.43333333333333 & 0.992623807579592 & 1.00191083505265 \tabularnewline
45 & 2.43 & 2.42170426629743 & 2.43291666666667 & 0.995391375083718 & 1.00342557669738 \tabularnewline
46 & 2.43 & 2.43825034237427 & 2.43208333333333 & 1.0025356898575 & 0.996616285772267 \tabularnewline
47 & 2.43 & 2.43644578733959 & 2.43166666666667 & 1.00196536833705 & 0.997354430222466 \tabularnewline
48 & 2.43 & 2.4368796553143 & 2.43125 & 1.00231553946089 & 0.997176858816439 \tabularnewline
49 & 2.43 & 2.43468948877011 & 2.43083333333333 & 1.00158635122528 & 0.998073886303885 \tabularnewline
50 & 2.44 & 2.44688808624104 & 2.43166666666667 & 1.0062596653493 & 0.997184960652767 \tabularnewline
51 & 2.43 & 2.441028041514 & 2.43375 & 1.00299046389892 & 0.995482214326731 \tabularnewline
52 & 2.43 & 2.44329213676997 & 2.43708333333333 & 1.00254763690339 & 0.994559743155583 \tabularnewline
53 & 2.44 & 2.44252344384498 & 2.44166666666667 & 1.00035089850306 & 0.998966870163994 \tabularnewline
54 & 2.43 & 2.4406180574161 & 2.44708333333333 & 0.997357966592651 & 0.995649439131274 \tabularnewline
55 & 2.43 & 2.4396263113162 & 2.45416666666667 & 0.99407523720864 & 0.996054186138446 \tabularnewline
56 & 2.44 & 2.4447497194179 & 2.46291666666667 & 0.992623807579592 & 0.99805717559545 \tabularnewline
57 & 2.46 & 2.46193466770706 & 2.47333333333333 & 0.995391375083718 & 0.99921416773059 \tabularnewline
58 & 2.48 & 2.49088346609179 & 2.48458333333333 & 1.0025356898575 & 0.995630680342961 \tabularnewline
59 & 2.49 & 2.49990359400093 & 2.495 & 1.00196536833705 & 0.996038409631196 \tabularnewline
60 & 2.5 & 2.51163568929909 & 2.50583333333333 & 1.00231553946089 & 0.995367286207683 \tabularnewline
61 & 2.53 & 2.52107631156329 & 2.51708333333333 & 1.00158635122528 & 1.00353963439971 \tabularnewline
62 & 2.55 & 2.54374057903091 & 2.52791666666667 & 1.0062596653493 & 1.00246071514552 \tabularnewline
63 & 2.57 & 2.5459241275301 & 2.53833333333333 & 1.00299046389892 & 1.00945663392305 \tabularnewline
64 & 2.56 & 2.55399010501139 & 2.5475 & 1.00254763690339 & 1.00235313949604 \tabularnewline
65 & 2.56 & 2.55631335854971 & 2.55541666666667 & 1.00035089850306 & 1.00144217117904 \tabularnewline
66 & 2.57 & 2.55614535521308 & 2.56291666666667 & 0.997357966592651 & 1.00542013182414 \tabularnewline
67 & 2.56 & NA & NA & 0.99407523720864 & NA \tabularnewline
68 & 2.57 & NA & NA & 0.992623807579592 & NA \tabularnewline
69 & 2.58 & NA & NA & 0.995391375083718 & NA \tabularnewline
70 & 2.58 & NA & NA & 1.0025356898575 & NA \tabularnewline
71 & 2.58 & NA & NA & 1.00196536833705 & NA \tabularnewline
72 & 2.59 & NA & NA & 1.00231553946089 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199044&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]2.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00158635122528[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0062596653493[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.11[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00299046389892[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00254763690339[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00035089850306[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.997357966592651[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2.13[/C][C]2.12069383937843[/C][C]2.13333333333333[/C][C]0.99407523720864[/C][C]1.00438826220399[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]2.13[/C][C]2.12421494822033[/C][C]2.14[/C][C]0.992623807579592[/C][C]1.00272338342432[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2.14[/C][C]2.13760297799229[/C][C]2.1475[/C][C]0.995391375083718[/C][C]1.00112135978121[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]2.15[/C][C]2.1596289652347[/C][C]2.15416666666667[/C][C]1.0025356898575[/C][C]0.995541379843617[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]2.16[/C][C]2.16466268117816[/C][C]2.16041666666667[/C][C]1.00196536833705[/C][C]0.997846001033462[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]2.17[/C][C]2.17126603735716[/C][C]2.16625[/C][C]1.00231553946089[/C][C]0.99941691283547[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.16[/C][C]2.17594634803691[/C][C]2.1725[/C][C]1.00158635122528[/C][C]0.99267153436421[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.2[/C][C]2.19322679560091[/C][C]2.17958333333333[/C][C]1.0062596653493[/C][C]1.00308823711833[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2.19[/C][C]2.19445955247218[/C][C]2.18791666666667[/C][C]1.00299046389892[/C][C]0.997967812864375[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2.2[/C][C]2.20560480118746[/C][C]2.2[/C][C]1.00254763690339[/C][C]0.997458837057099[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.2[/C][C]2.21536042730991[/C][C]2.21458333333333[/C][C]1.00035089850306[/C][C]0.993066398081073[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2.2[/C][C]2.22327713386278[/C][C]2.22916666666667[/C][C]0.997357966592651[/C][C]0.989530259854586[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.21[/C][C]2.2321131055489[/C][C]2.24541666666667[/C][C]0.99407523720864[/C][C]0.990093196669144[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]2.22[/C][C]2.24498417814251[/C][C]2.26166666666667[/C][C]0.992623807579592[/C][C]0.988871111705036[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]2.25[/C][C]2.26658911034688[/C][C]2.27708333333333[/C][C]0.995391375083718[/C][C]0.992681024420723[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.33[/C][C]2.29956623861065[/C][C]2.29375[/C][C]1.0025356898575[/C][C]1.01323456610136[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.33[/C][C]2.315792457569[/C][C]2.31125[/C][C]1.00196536833705[/C][C]1.00613506723565[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.35[/C][C]2.33414231251956[/C][C]2.32875[/C][C]1.00231553946089[/C][C]1.00679379633169[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.37[/C][C]2.34955464891596[/C][C]2.34583333333333[/C][C]1.00158635122528[/C][C]1.00870179848486[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.38[/C][C]2.37728845938772[/C][C]2.3625[/C][C]1.0062596653493[/C][C]1.0011406022696[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]2.38[/C][C]2.38502774061298[/C][C]2.37791666666667[/C][C]1.00299046389892[/C][C]0.997891957176278[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.41[/C][C]2.39525339583502[/C][C]2.38916666666667[/C][C]1.00254763690339[/C][C]1.00615659461776[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2.41[/C][C]2.39875809203547[/C][C]2.39791666666667[/C][C]1.00035089850306[/C][C]1.00468655343023[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2.41[/C][C]2.39989260711357[/C][C]2.40625[/C][C]0.997357966592651[/C][C]1.00421160215939[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]2.41[/C][C]2.39820650976584[/C][C]2.4125[/C][C]0.99407523720864[/C][C]1.0049176291475[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]2.42[/C][C]2.39966805482366[/C][C]2.4175[/C][C]0.992623807579592[/C][C]1.00847281570277[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]2.42[/C][C]2.41133560614031[/C][C]2.4225[/C][C]0.995391375083718[/C][C]1.00359319285031[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]2.43[/C][C]2.43240221751677[/C][C]2.42625[/C][C]1.0025356898575[/C][C]0.99901240942001[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]2.44[/C][C]2.4335233883486[/C][C]2.42875[/C][C]1.00196536833705[/C][C]1.00266141335744[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]2.44[/C][C]2.4368796553143[/C][C]2.43125[/C][C]1.00231553946089[/C][C]1.00128046728893[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2.43[/C][C]2.43719345464817[/C][C]2.43333333333333[/C][C]1.00158635122528[/C][C]0.997048467927545[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2.44[/C][C]2.44940373540442[/C][C]2.43416666666667[/C][C]1.0062596653493[/C][C]0.996160806294[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]2.44[/C][C]2.44186386690058[/C][C]2.43458333333333[/C][C]1.00299046389892[/C][C]0.999236703189786[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]2.44[/C][C]2.44120349585976[/C][C]2.435[/C][C]1.00254763690339[/C][C]0.999507007153726[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2.44[/C][C]2.43543762498059[/C][C]2.43458333333333[/C][C]1.00035089850306[/C][C]1.00187332862588[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]2.44[/C][C]2.42731995119486[/C][C]2.43375[/C][C]0.997357966592651[/C][C]1.00522388851082[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]2.43[/C][C]2.41891641054102[/C][C]2.43333333333333[/C][C]0.99407523720864[/C][C]1.00458204732114[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]2.42[/C][C]2.41538459844367[/C][C]2.43333333333333[/C][C]0.992623807579592[/C][C]1.00191083505265[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]2.43[/C][C]2.42170426629743[/C][C]2.43291666666667[/C][C]0.995391375083718[/C][C]1.00342557669738[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]2.43[/C][C]2.43825034237427[/C][C]2.43208333333333[/C][C]1.0025356898575[/C][C]0.996616285772267[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]2.43[/C][C]2.43644578733959[/C][C]2.43166666666667[/C][C]1.00196536833705[/C][C]0.997354430222466[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]2.43[/C][C]2.4368796553143[/C][C]2.43125[/C][C]1.00231553946089[/C][C]0.997176858816439[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2.43[/C][C]2.43468948877011[/C][C]2.43083333333333[/C][C]1.00158635122528[/C][C]0.998073886303885[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2.44[/C][C]2.44688808624104[/C][C]2.43166666666667[/C][C]1.0062596653493[/C][C]0.997184960652767[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]2.43[/C][C]2.441028041514[/C][C]2.43375[/C][C]1.00299046389892[/C][C]0.995482214326731[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]2.43[/C][C]2.44329213676997[/C][C]2.43708333333333[/C][C]1.00254763690339[/C][C]0.994559743155583[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2.44[/C][C]2.44252344384498[/C][C]2.44166666666667[/C][C]1.00035089850306[/C][C]0.998966870163994[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]2.43[/C][C]2.4406180574161[/C][C]2.44708333333333[/C][C]0.997357966592651[/C][C]0.995649439131274[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]2.43[/C][C]2.4396263113162[/C][C]2.45416666666667[/C][C]0.99407523720864[/C][C]0.996054186138446[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]2.44[/C][C]2.4447497194179[/C][C]2.46291666666667[/C][C]0.992623807579592[/C][C]0.99805717559545[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]2.46[/C][C]2.46193466770706[/C][C]2.47333333333333[/C][C]0.995391375083718[/C][C]0.99921416773059[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]2.48[/C][C]2.49088346609179[/C][C]2.48458333333333[/C][C]1.0025356898575[/C][C]0.995630680342961[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]2.49[/C][C]2.49990359400093[/C][C]2.495[/C][C]1.00196536833705[/C][C]0.996038409631196[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]2.5[/C][C]2.51163568929909[/C][C]2.50583333333333[/C][C]1.00231553946089[/C][C]0.995367286207683[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]2.53[/C][C]2.52107631156329[/C][C]2.51708333333333[/C][C]1.00158635122528[/C][C]1.00353963439971[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]2.55[/C][C]2.54374057903091[/C][C]2.52791666666667[/C][C]1.0062596653493[/C][C]1.00246071514552[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]2.57[/C][C]2.5459241275301[/C][C]2.53833333333333[/C][C]1.00299046389892[/C][C]1.00945663392305[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]2.56[/C][C]2.55399010501139[/C][C]2.5475[/C][C]1.00254763690339[/C][C]1.00235313949604[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]2.56[/C][C]2.55631335854971[/C][C]2.55541666666667[/C][C]1.00035089850306[/C][C]1.00144217117904[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]2.57[/C][C]2.55614535521308[/C][C]2.56291666666667[/C][C]0.997357966592651[/C][C]1.00542013182414[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]2.56[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.99407523720864[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]2.57[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.992623807579592[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]2.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.995391375083718[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]2.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0025356898575[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]2.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00196536833705[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]2.59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00231553946089[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199044&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=199044&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	2.1	NA	NA	1.00158635122528	NA
2	2.1	NA	NA	1.0062596653493	NA
3	2.11	NA	NA	1.00299046389892	NA
4	2.12	NA	NA	1.00254763690339	NA
5	2.13	NA	NA	1.00035089850306	NA
6	2.13	NA	NA	0.997357966592651	NA
7	2.13	2.12069383937843	2.13333333333333	0.99407523720864	1.00438826220399
8	2.13	2.12421494822033	2.14	0.992623807579592	1.00272338342432
9	2.14	2.13760297799229	2.1475	0.995391375083718	1.00112135978121
10	2.15	2.1596289652347	2.15416666666667	1.0025356898575	0.995541379843617
11	2.16	2.16466268117816	2.16041666666667	1.00196536833705	0.997846001033462
12	2.17	2.17126603735716	2.16625	1.00231553946089	0.99941691283547
13	2.16	2.17594634803691	2.1725	1.00158635122528	0.99267153436421
14	2.2	2.19322679560091	2.17958333333333	1.0062596653493	1.00308823711833
15	2.19	2.19445955247218	2.18791666666667	1.00299046389892	0.997967812864375
16	2.2	2.20560480118746	2.2	1.00254763690339	0.997458837057099
17	2.2	2.21536042730991	2.21458333333333	1.00035089850306	0.993066398081073
18	2.2	2.22327713386278	2.22916666666667	0.997357966592651	0.989530259854586
19	2.21	2.2321131055489	2.24541666666667	0.99407523720864	0.990093196669144
20	2.22	2.24498417814251	2.26166666666667	0.992623807579592	0.988871111705036
21	2.25	2.26658911034688	2.27708333333333	0.995391375083718	0.992681024420723
22	2.33	2.29956623861065	2.29375	1.0025356898575	1.01323456610136
23	2.33	2.315792457569	2.31125	1.00196536833705	1.00613506723565
24	2.35	2.33414231251956	2.32875	1.00231553946089	1.00679379633169
25	2.37	2.34955464891596	2.34583333333333	1.00158635122528	1.00870179848486
26	2.38	2.37728845938772	2.3625	1.0062596653493	1.0011406022696
27	2.38	2.38502774061298	2.37791666666667	1.00299046389892	0.997891957176278
28	2.41	2.39525339583502	2.38916666666667	1.00254763690339	1.00615659461776
29	2.41	2.39875809203547	2.39791666666667	1.00035089850306	1.00468655343023
30	2.41	2.39989260711357	2.40625	0.997357966592651	1.00421160215939
31	2.41	2.39820650976584	2.4125	0.99407523720864	1.0049176291475
32	2.42	2.39966805482366	2.4175	0.992623807579592	1.00847281570277
33	2.42	2.41133560614031	2.4225	0.995391375083718	1.00359319285031
34	2.43	2.43240221751677	2.42625	1.0025356898575	0.99901240942001
35	2.44	2.4335233883486	2.42875	1.00196536833705	1.00266141335744
36	2.44	2.4368796553143	2.43125	1.00231553946089	1.00128046728893
37	2.43	2.43719345464817	2.43333333333333	1.00158635122528	0.997048467927545
38	2.44	2.44940373540442	2.43416666666667	1.0062596653493	0.996160806294
39	2.44	2.44186386690058	2.43458333333333	1.00299046389892	0.999236703189786
40	2.44	2.44120349585976	2.435	1.00254763690339	0.999507007153726
41	2.44	2.43543762498059	2.43458333333333	1.00035089850306	1.00187332862588
42	2.44	2.42731995119486	2.43375	0.997357966592651	1.00522388851082
43	2.43	2.41891641054102	2.43333333333333	0.99407523720864	1.00458204732114
44	2.42	2.41538459844367	2.43333333333333	0.992623807579592	1.00191083505265
45	2.43	2.42170426629743	2.43291666666667	0.995391375083718	1.00342557669738
46	2.43	2.43825034237427	2.43208333333333	1.0025356898575	0.996616285772267
47	2.43	2.43644578733959	2.43166666666667	1.00196536833705	0.997354430222466
48	2.43	2.4368796553143	2.43125	1.00231553946089	0.997176858816439
49	2.43	2.43468948877011	2.43083333333333	1.00158635122528	0.998073886303885
50	2.44	2.44688808624104	2.43166666666667	1.0062596653493	0.997184960652767
51	2.43	2.441028041514	2.43375	1.00299046389892	0.995482214326731
52	2.43	2.44329213676997	2.43708333333333	1.00254763690339	0.994559743155583
53	2.44	2.44252344384498	2.44166666666667	1.00035089850306	0.998966870163994
54	2.43	2.4406180574161	2.44708333333333	0.997357966592651	0.995649439131274
55	2.43	2.4396263113162	2.45416666666667	0.99407523720864	0.996054186138446
56	2.44	2.4447497194179	2.46291666666667	0.992623807579592	0.99805717559545
57	2.46	2.46193466770706	2.47333333333333	0.995391375083718	0.99921416773059
58	2.48	2.49088346609179	2.48458333333333	1.0025356898575	0.995630680342961
59	2.49	2.49990359400093	2.495	1.00196536833705	0.996038409631196
60	2.5	2.51163568929909	2.50583333333333	1.00231553946089	0.995367286207683
61	2.53	2.52107631156329	2.51708333333333	1.00158635122528	1.00353963439971
62	2.55	2.54374057903091	2.52791666666667	1.0062596653493	1.00246071514552
63	2.57	2.5459241275301	2.53833333333333	1.00299046389892	1.00945663392305
64	2.56	2.55399010501139	2.5475	1.00254763690339	1.00235313949604
65	2.56	2.55631335854971	2.55541666666667	1.00035089850306	1.00144217117904
66	2.57	2.55614535521308	2.56291666666667	0.997357966592651	1.00542013182414
67	2.56	NA	NA	0.99407523720864	NA
68	2.57	NA	NA	0.992623807579592	NA
69	2.58	NA	NA	0.995391375083718	NA
70	2.58	NA	NA	1.0025356898575	NA
71	2.58	NA	NA	1.00196536833705	NA
72	2.59	NA	NA	1.00231553946089	NA

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 2

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 3

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 4

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = multiplicative ; par2 = 12 ;

Parameters (R input):

par1 = multiplicative ; par2 = 12 ;

R code (references can be found in the software module):

par2 <- as.numeric(par2)
x <- ts(x,freq=par2)
m <- decompose(x,type=par1)
m$figure
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
mylagmax <- length(x)/2
bitmap(file='test2.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
acf(as.numeric(x),lag.max = mylagmax,main='Observed')
acf(as.numeric(m$trend),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Trend')
acf(as.numeric(m$seasonal),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Seasonal')
acf(as.numeric(m$random),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test3.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
spectrum(as.numeric(x),main='Observed')
spectrum(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
spectrum(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
spectrum(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test4.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
cpgram(as.numeric(x),main='Observed')
cpgram(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
cpgram(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
cpgram(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Classical Decomposition by Moving Averages',6,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'t',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Observations',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Fit',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Trend',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Seasonal',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Random',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(m$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
if (par1 == 'additive') a<-table.element(a,m$trend[i]+m$seasonal[i]) else a<-table.element(a,m$trend[i]*m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$trend[i])
a<-table.element(a,m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$random[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code